SPC技术在建立制丝车间质量监控新模式中的探索与实践.docx

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SPC技术在建立制丝车间质量监控新模式中的探索与实践

SPC技术在建立制丝车间质量监控

新模式中的探索与实践

卢游

［上海烟草（集团）公司上海卷烟厂］

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【摘　要】　统计过程控制（StatisticalProcessControl），简称SPC，是美国休哈特博士（Dr.Shewhart）在二十世纪二十年代所创造的理论。

该理论把数理统计应用于工业生产中，由此把产品的质量控制从事后检验改变为事前预防，这对保证产品质量，降低生产成本，提高生产率开辟了广阔的前景。

在统计过程控制中，控制图是核心工具，控制图是对过程控制中以测定、记录并进行极限管理的一种用统计方法设计的图。

SPC主要是指应用控制图对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。

在我国，统计过程控制（SPC）技术的应用仍处于起步阶段，特别是在国内烟草行业，应用统计过程控制（SPC）技术的企业非常之少。

因此，推进统计过程控制（SPC）技术在上海烟草企业的应用，对促进上海烟草质量管理水平的提高和企业核心竞争力的提升具有非常现实的意义。

本文较为系统地介绍了车间应用SPC技术加强制丝生产过程控制和建立车间质量管理模式的一系列主要工作：

它包括对制丝生产过程数据的采集；确定主要工艺技术参数、并使之标准化；控制图制作；过程稳态条件下CPK值的达标、建立评价模型；实现与参数化控制相对应的质量评价方法。

【关键词】　统计过程控制车间质量管理模式控制图评价模型

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引言

统计过程控制（SPC）技术是美国休哈特博士（Dr.Shewhart）在二十世纪二十年代所创造的理论。

该理论把数理统计应用于工业生产中，制作出世界上第一张过程控制图，即不合格率（p）控制图，由此把产品的质量控制从事后检验改变为事前预防，这对保证产品质量，降低生产成本，提高生产率开辟了广阔的前景。

在二战期间，SPC技术即在军事工业得到了有效的应用。

但SPC技术真正大规模的使用是从二十世纪八十年代西方各主要工业国推行统计过程控制（SPC）技术开始，并取得了很大的成功。

而在我国，统计过程控制（SPC）技术的应用仍处于起步阶段，特别是在国内烟草行业，应用统计过程控制（SPC）技术的企业非常之少。

因此，推进统计过程控制（SPC）技术在上海烟草企业的应用，对促进上海烟草质量管理水平的提高和企业核心竞争力的提升具有非常现实的意义。

一、应用SPC技术的背景

作为比较早的推行信息化的部门之一，我厂制丝车间较早地建成了上位机数采系统，能够通过现场的PLC直接采集到实时的生产数据并发送到上位机上进行存储。

但目前的实际情况是对于采集到的大量生产数据以及车间制丝的工艺参数并没有进行很好的研究、整理和应用，显得繁多而散乱，未物尽其用，也无法为车间的生产决策、考核提供有力依据，达不到稳定生产，提高产品质量的目的。

与信息化的主旨：

即对数据的研究、探讨，数据流向的把握、梳理并且依靠计算机等辅助设备的高效、准确，最终达到减少人为因素，减少手工劳动，稳定生产，提高产品质量的目的不符。

并且与车间提出的“创建国内最具竞争力的制丝车间”，与工厂“国内一流，国际先进”的目标都存在着相当大的距离。

面对这种局面，车间管理层在经过认真的商讨和在公司、工厂各方面的大力支持下，决定通过信息化手段和SPC技术提升车间质量管理水平，实现车间质量监控模式的创新。

二关于SPC技术的介绍

1.基本概念

SPC即统计过程控制（StatisticalProcessControl）。

在统计过程控制中，控制图是核心工具。

控制图是对过程控制加以测定、记录并进行极限管理的一种用统计方法设计的图。

SPC主要是指应用控制图对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。

在生产过程中，产品加工过程中的质量波动是不可避免的。

它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。

波动分为两种：

正常波动和异常波动。

正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。

它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。

异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。

它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。

过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。

2.SPC技术原理

统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。

它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。

当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。

由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。

SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制。

因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。

3.工序能力评价

在传统的过程能力等级评价中认定Cp=1.33时是最理想、最佳水平。

认为Cp<1时为过程能力不足；Cp≥1.67时为过程能力富余。

然而，在经济全球化时代，企业竞争已日趋激烈，科学技术和生产力的高速度发展对质量提出了高标准的要求：

很多先进企业已经提出Cp≥1.67的要求，甚至提出6σ管理或零缺陷管理的要求。

日本质量管理学家田口玄一对质量的定义是：

“对社会所造成的损失。

损失函数是一个二次曲线，当分布曲线呈正态分布时，其质量损失最小”。

也就是过程稳定呈正态分布时，对企业来说这是一种最经济的方式。

图1给出不

图1不同正态分布的过程能力

同正态分布的过程能力，说明当分布曲线呈正态分布时，其集中度越高，即Cp越大，过程越稳定，其质量损失最小。

4.现代SPC的发展特点

经过近70年在全世界范围的实践，SPC理论已经发展得非常完善，其与计算机技术的结合日益紧密，特别是在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。

概括来讲，现代SPC的发展呈现如下特点：

（1）分析功能强大，辅助决策作用明显

在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具，应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析，在这一过程中SPC的辅助决策功能越来越得到强化。

（2）体现全面质置管理思想

随着全面质量管理思想的普及，SPC在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制，强调全过程的预防与控制。

（3）与计算机网络技术紧密结合

现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围，企业内部不同部门的管理职能呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点，这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享。

适应这种需要，SPC与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密。

（4）系统自动化程度不断加强

传统的SPC系统中，原始数据是手工抄录，然后人工计算、打点描图，或者采用人工输入计算机，然后再利用计算机进行统计分析。

随着生产率的提高，在高速度、大规模、重复性生产的制造型企业里，SPC系统已更多采取利用数据采集设备自动进行数据采集，实时传输到质量控制中心进行分析的方式。

（5）系统可扩展性和灵活性要求越来越高

企业外部和内部环境的发展变化速度呈现出加速度的趋势，成功运用的系统不仅要适合现时的需要，更要符合未来发展的要求，在系统平台的多样性、软件技术的先进性、功能适应性和灵活性以及系统开放性等方面提出越来越高的要求。

三、车间质量监控模式的建立

车间质量监控模式建立的主体工作是应用信息技术全面导入SPC技术：

它包括对制丝生产过程数据的采集；确定主要工艺技术参数、并使之标准化；控制图制作；过程稳态条件下CPK值的达标、建立评价模型；实现与参数化控制相对应的质量评价方式。

1.确定主要工艺、技术参数，实现参数化控制

实现生产参数标准化是车间质量管理的发展要求。

随着卷烟制造技术的不断提升，对卷烟内在质量的稳定也提出了更高的要求。

这就需要在制造加工过程中按照产品的设计参数进行生产，避免各工序点参数的随意变动而引起制丝加工内在品质的波动，为了达到标准化生产。

2003年，车间在对以往生产过程中使用的工艺参数、技术条件详细调研的基础上，结合国家卷烟工艺规范的要求和车间挡车工普遍的操作习惯，实施对100种主要的工艺参数和技术条件进行标准化控制。

为确保参数标准化工作正常开展，车间以每月下达参数表的形式，指导和规范生产班的操作。

实施对制叶丝工序、制梗丝工序和掺配与储丝工序的工艺参数和技术条件进行标准化控制。

通过此项措施的落实，使车间生产参数标准化更趋合理和规范，同时车间加强对过程参数的考核和管理，明确三班标准参数设置的范围和修改权限，车间工质员每月对实际操作情况进行汇总、分析，落实考核。

目前挡车工对98种参数基本不作调整性操作，遇特殊情况需作调整也留下记录。

工艺参数和技术条件标准化的实施有效地确保了参数化控制在车间的执行，进一步提高了制丝生产的参数控制水平和质量稳定能力。

2.探索控制图应用，实现质量的过程控制

（1）关键质量特性值的确定

关键质量特性值是指影响产品的关键要因，同时也是推进车间SPC技术应用的关键所在。

根据制丝生产流程的分析，车间确定以下9种质量特性值为关键质量特性值：

烟叶加料比例、烘叶丝含水率、叶丝掺配比例、梗丝掺配比例、膨丝掺配比例、薄片丝掺配比例、烟丝加香比例、烟梗加料比例和烘梗丝含水比例。

（2）控制图制作及使用

为深化SPC技术和提高数据分析能力，车间积极探索控制图在制丝生产中的应用，组织专门的力量，经多次调研、讨论，最终形成了控制图制作的需求，对车间9种关键质量特性值，共28张控制图的制作进行了确定，制丝控制图具体制作方法如下：

A∶每个控制图分别制作偏差控制图、偏差的平均值控制图和偏差的标准偏差控制图。

B：

偏差控制图的制作：

每线号、每烟号、每项目、每批号1个图。

中心线为0，上下限为质量要求公差范围。

每分钟采集1个数据，计算偏差（偏差=采集值-设定值），在偏差控制图上画点。

C：

偏差的平均值控制图的制作：

每线号、每烟号、每项目1个图。

中心线为0，上下限为质量要求公差范围除以。

计算批内偏差的平均值，在偏差的平均值控制图上画点。

D∶偏差的标准偏差控制图的制作：

每线号、每烟号、每项目1个图。

底线为0，上限为质量要求公差范围除以6。

计算批内偏差的标准偏差，在偏差的标准偏差控制图上画点。

在车间上位机上制作这些制丝控制图，由制丝数据采集和处理系统自动生成。

即对烟叶加料比例、烘叶丝含水率、叶丝掺配比例、梗丝掺配比例、膨丝掺配比例、薄片丝掺配比例、烟丝加香比例、烟梗加料比例、烘梗丝含水率这些关键工序点的偏差做控制图。

偏差是实际生产质量水平与工艺标准设定之间的差距，所以以偏差为统计量来做控制图就能清楚的看出偏离设定值的程度和多少。

通过平均值控制图和标准偏差控制图还可以看出批与批之间的波动、是否稳定。

同时针对上位机所做的制丝控制图，提出七种异常点的判断原则：

A∶偏差控制图中连续9点≥上限；

B∶偏差控制图中连续9点≤