统计过程控制在烟草生产质量控制的研究--中国期刊网

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统计过程控制在烟草生产质量控制的研究

发表时间：2020/8/19 来源：《基层建设》2020年第10期作者：赵娟娟

[导读] 摘要：随着自动化、计算机、云计算、物联网、大数据分析等技术的迅猛发展，工业信息化建设的增强和提高，可以有效实现整个生产过程的管控，提升产品质量、节约生产成本、提升企业的竞争力。

        河南中烟工业有限责任公司黄金叶生产制造中心河南郑州 450000
        摘要：随着自动化、计算机、云计算、物联网、大数据分析等技术的迅猛发展，工业信息化建设的增强和提高，可以有效实现整个生产过程的管控，提升产品质量、节约生产成本、提升企业的竞争力。中国的工业企业也积极开展工业信息化建设，逐渐形成了相应的信息化系统，包括企业业务经营相关的ERP(Enter⁃prise Resource Planning，企业资源计划)、生产相关的MES(Man⁃ufacturing Execution System，制造执行系统)、数据采集与监测控制相关的SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监测控制)、仓储相关的WMS(Warehouse Management System，仓库管理系统)。中国烟草行业经过长期的改革与发展，信息化工作稳步推进。其成果包括：假设企业管理所需的以太网和互联网等[1]和负责生产、经营、数据采集和监控、仓储等领域相关的信息化系统。目前SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)在国内的应用还处于起步阶段，应用技术的企业较少，且应用深度有限。实施SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)的国内卷烟生产企业很少，且应用范围很小。因此在烟草行业应用SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)技术，提升烟草生产质量有重大的现实意义。
        关键词：统计过程控制；烟草生产；质量控制
        前言
        烟草行业是具有高度特点的制造行业，其产品受到国家严格的控制，而且其生产环节也具有自己的特点。在生产的前段，制丝等工序具有典型的流程行业的特点，生产过程连续，而且不能中断，生产参数要严格控制而且还有保密措施；在生产的后段，烟草的卷切包工序具有典型的离散行业的特点，可以多机并行生产，根据不同的产品配方，将多种原材料进行组装生产，生产过程离散且并行。这些生产环节特点以及国家的高度管控，使得烟草企业对生产管理更加严格，同时对产品的质量管控也更加严格。针对这些问题，很多烟草企业开始对企业进行技术改造，首先进行的就是生产环节的信息化改造，使整个生产环节实现高度的可控。同时针对质量的高要求，不断地完善生产的每一个环节。
        1应用背景
        自从1924年第一张的SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)控制图问世之后，SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)于制造过程改善的应用越来越多。经过近百年在全世界范围的实践，SPC理论已经发展得非常完善，同时其与计算机技术的结合日益紧密，其在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)依托其强大的分析功能，可以从不同的目的、不同的角度对数据进行深入的研究与分析，为企业的生产经营提供辅助决策。工业4.0的提出标志着工业信息化管理理念更加成熟和完善，工业信息化建设可以有效提升企业生产管理、节约生产成本、提高产品质量、降低生产周期、提升企业竞争力。烟草企业经过了10几年的信息化建设和网络建设，对于生产过程的管控也越来越精细化。烟草企业信息化虽然取得了显著的成效，但在生产过程管控上还有很大的不足，尤其表现为全面的生产质量管理。依靠SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)有效提升生产质量、改善生产管理方式是烟草行业信息化建设的重中之重。
        2针对烟草企业的统计过程控制架构
        SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)对烟草全面的生产质量管理的管控主要表现为以下几个方面。

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        1)生产加工过程中的环境因素管控。温度、湿度等因素的波动会对卷烟质量产生直接影响。因此对温度、湿度等环境因素，建立数据采集和监控，通过采取SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)对整个生产过程中的数据进行分析，建立辅助决策机制，来预防和消除这种波动所造成的影响。
        2)生产加工过程中的各项操作管控。人员的操作规范和技术能力会对卷烟质量产生直接影响。SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)对人员的操作规范进行管控，建立跟踪数据，建立辅助决策机制，对烟草生产过程中的各个阶段进行评估和分析，保持生产过程处于可接受的且稳定的水平，对过程质量进行评价。
        3)对生产实时数据和历史数据双重分析。SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)不仅需要对烟草生产过程实时数据进行监控和分析，同时也需要对历史数据进行分析。通过对历史数据分析，从不同的目的和不同的角度建立分析模型，设计经验阈值，对生产质量可能出现的波动进行预测，并建立预警机制。通过对实时数据的分析，实时把控生产过程，对整个生产过程质量进行在线分析和预警。因而本文提出一种烟草行业的统计过程控制架构。该架构分为5层：应用层、分析层、数据层、计算层和数据源，其中分析层、数据层、计算层和数据源可归类为平台层。应用层是可动态扩展的，针对SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)的应用主要包括：生产质量预警、生产过程数据实时分析、生产质量控制、质量分析。数据源提供数据永久存储，定义数据来源，类型包括：结构化数据、非结构化数据和实时数据。计算层集成分布式计算框架，以实现数据的快速分析，降低分析成本，提高分析质量。数据层提供统一数据访问接口，包括关系型数据库访问接口、非关系型数据库访问接口、数据缓存。分析层定义元数据、语义、在线分析引擎等。
        3应用分析
        3.1质量因素分析
        影响烟草质量特性值波动的因素分析。影响因素包括：人员因素、设备因素、材料因素、方法因素、测量因素、环境因素等。通过依靠SPC对这些影响因素的管控可以大幅降低生产过程的异常波动和产品报废率，有效削减生产成本，及时发现流程中的问题隐患，并对流程中任何变化迅速做出反应。
        3.2质量诊断应用分析
        质量诊断应用分析，通过对烟草生产过程中的历史数据和实时数据进行分析。通过直方图、散点图、检查表和回归分析。通过质量诊断应用分析，可以确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力，为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生，减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作。
        结束语
        本文对烟草行业现状进行分析和对SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)技术进行全面剖析，分别提出适应烟草行业的技术架构和应用分析。因此在推行、扩充SPC(Sta⁃tistical Process Control，统计过程控制)系统的同时，也要基于信息化对其进行优化升级。
        参考文献
        [1]韩国灿,吴大鸣,牟勇强,等.统计过程控制(SPC)技术在挤出过程中的应用[J].塑料,2004,33(1):86-88.
        [2]吴民生.六西格玛管理理念与统计过程控制[J].苏州大学学报:工科版,2002(5):109-111.