河南中烟黄金叶生产制造中心制丝部 河南郑州市 450000
摘要：为提高烟草生产质量，基于统计过程控制技术，对烟草生产过程进行优化，以提高卷烟质量。对烟草生产特点进行分析、对制丝、卷包生产数据进行分析，设计数据模型。对数据采集频率进行分析，设计分析模型。采用统计分析和反复迭代相结合方式，对生产过程进行优化。该研究已在某一烟草企业应用实施，验证了该研究的合理性和有效性。
关键词：迭代；统计分析；统计过程控制
SPC (Statistical Process Control,统计过程控制)是一种借助数理统计方法对生产过程进行控制的工具，通过对整个生产过程进行分析和评价，收集反馈信息，并对其进行分析，以预测系统性因素，并提前采取措施消除其影响，因而能够使整个过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制生产质量的目的。SPC(Statistical Process Control，统计过程控制)自创立以来，在工业、服务等行业很快得到广泛的推广应用，对提高产品质量起到了至关重要的作用。
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 ManagementSystem,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！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。
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。
随着全面质量管理思想的普及，SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)涵盖生产制造过程质量控制、辅助生产过程、产品设计、等各个环节的质量控制，实现全过程的预防与控制。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。
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 Con-trol,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！。
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 ProcessControl,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，设计经验闽值，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。
结束语
综上所述，针对在烟草制丝生产线质量管理中采用SPC技术的实际应用进行了分析，同时探讨了系统的流程以及质量管理的技术，SPC技术的智能诊断分析和处理是利用计算机网络技术和数据库技术。与此同时，利用互联网数据库将质量信息完成集成、共享和应用，可以将管理人员利用计算机的计算和报表功能工作量大大减轻，另外，还能实现质量数据在生产现场和管理上的有效传输，确保了烟草制丝生产的质量，可以提升企业的质量管理水平，更好地促进企业的质量管理信息化。
参考文献
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