陈钇辛、刘杰、郭睿涵
四川中烟工业有限责任公司成都卷烟厂，成都市锦江区成龙大道一段56号 610000
摘要：为解决KLD薄板式烘梗丝机出口水分标偏过大的问题，通过六西格玛分析方法，采用DMAIC改进模型，对KLD烘梗丝出口水分的相关因子进行系统的分析验证，以确定影响烘梗丝出口水分标偏的重要关键因子，进而对这些因子进行优化和改善。以成都卷烟厂12#梗丝为测试对象，结果表明：KLD的筒壁温度PID控制器P值设置4，罩压力设定值-15微巴时，烘梗丝出口水分标偏均值由改进前的0.22降为当前的0.15，烘梗丝出口水分波动过大的问题得到有效改善。
关键词：KLD；出口水分；六西格玛；DMAIC
引言
根据国家烟草专卖局制订的卷烟工艺规范中的规定，通过梗丝干燥处理后的梗丝应有以下几个指标要求：填充值、纯净度、整丝率、碎丝率、含水率标准偏差、含水率允差等[1]。而含水率标准偏差指标相对其他几个指标来说对梗丝内在质量稳定性的影响更为重要一些[2]。为此，作者采用六西格玛DMAIC流程分析方法[3]，对影响KLD烘丝机出口水分标偏的因子进行系统的研究分析，探讨一种降低梗烘丝出口水分标偏的方法，并将该方法应用于生产实践。
1 方法
采用六西格玛管理模式中DMAIC改进模型，通过“定义D”、“测量M”、“分析A”、“改进I”和“控制C”5个阶段的工作，得出影响KLD烘丝机出口水分标偏的关键因子并作出改进。在D阶段确定烘梗丝出口水分标偏为分析对象。
1.1 定义阶段
将烘梗丝出口水分标偏作为分析对象Y，以降低该指标的目标。
1.2 测量阶段
（1）将在线水分仪显示值与烘箱法[4]水分做偏倚分析，由于在线水分仪测量数据的不可重复性，试验人员待出口水分达到稳定状态后，每隔10秒采样并记录采样值，共取得5组样品，然后采用烘箱法分别测量5次，使用minitab软件作偏移分析。
（2）使用流程图分析方法，确定影响烘梗丝出口水分标偏的相关因子，并采用C＆E 矩阵与FEMA分析确定确定关键因子，对一部分因子采取进行快赢改善，其余因子在分析阶段做进一步分析。
1.3 分析阶段
通过Mintab工具，使用回归方程，方差分析等方法对烘梗丝出口水分标偏影响显著的关键因子。针对不同的关键因子，在固定其它因子的情况下，改变该因子的值或状态，收集试验数据，以作分析。
1.4 改进、控制阶段
根据分析阶段的结果，对于参数类因子利用箱线图或拟合线图得出每个因子的较佳值。对于其它因子，根据实际分析结果，采用相关改进措施。
2 结果与讨论
2.1 烘梗机出口水分测量系统验证结果
表1为在线水分仪TM710e测量值与烘箱法水分作偏倚分析后的结果。5组数据的平均偏移量是0.0000800，P（平均值）=0.974>0.005，梗烘丝出口水分测量系统可靠。
表1 梗烘丝出口水分测量系统验证
组 TM710e/% 烘箱法平均值/% 偏移 P值
1 13.21 13.2098 -0.0002000 0.964
2 13.33 13.3288 -0.0012000 0.855
3 13.42 13.4214 0.0014000 0.826
4 13.45 13.4518 0.0018000 0.806
5 13.48 13.4786 -0.0014000 0.654
2.2 烘梗机出口水分标偏历史数据分析结果
出口水分标偏历史数据的过程能力分析结果：Z值-0.56，偏移1.5个水平后为0.94，批次合格率（标偏小于等于0.17）34.7%，标偏均值0.22，过程能力较低，合格率低。
2.3 流程图、C＆E 矩阵与FEMA分析结果
影响烘梗丝出口水分的流程有生丝贮存、皮带秤、喂料机喂料、HT增温增湿和KLD烘丝。通过流程分析得到影响出口水分标偏的54个相关因子，经过CE矩阵分析，筛选出得分值大于60的22个显著因子进行FMEA分析，筛选出了分值在100分以上的6个关键因子（KLD筒壁温度；料头、料尾延时；贮丝时间；KLD罩压力；HT蒸汽流量；来料水分）。
2.4 分析阶段关键因子分析结果
2.4.1 X1分析结果
利用Minitab工具对筒壁温度不同P值时，梗烘丝出口水分标偏数据进行方差分析。Bartlet检验结果：P>0.05，5组数据方差相等；单因子分析结果：P<0.05，5组数据均值有明显差异。由此证明X1是Y的相关因子。
2.4.2 X3分析结果
利用Minitab作回归分析，回归方程为：出口水分标偏 = 0.1506 + 0.0071贮丝时间，方差分析结果见表5，P>0.05，X3与Y相关性不强，不是Y的相关因子。
2.4.3 X4、X6分析结果
同样利用Minitab作回归分析，可以得出：出口水分标偏 = 0.2867 + 0.009822罩压力 + 0.000287罩压力^2，X4罩压力是Y的相关因子；X6不是Y的相关因子。
2.5 相关因子改进和控制
根据分析阶段的方差分析和回归分析，针对筒壁温度PID的P值数据分析，能发现当筒壁温度PID的P值设置为4.0的时候可以获得较佳的出口水分标偏。通过不同罩压力下梗烘丝出口水分标偏数据的回归分析，当罩压力设置为-15μbar的时候可以获得较佳的出口水分标偏。
在控制阶段，通过趋势图监控，MES数据分析，加强操作管理等手段进行控制改善，之后，收集154个批次数据，绘制了时间序列图，并作基本的统计分析。出口水分标偏均值达到了0.147，批次合格率85.06%。
3 结论
基于六西格玛的DMAIC质量改进模型，有效的分析出影响KLD烘梗丝出口水分标偏的关键因子，并作出相应的改进。对KLD料头、料尾延时进行重新测量，修改该设备参数为63s；改造HT的排潮管道及冷凝水排放管道，增加HT预热时间和预压蒸汽压力。使用Minitab工具，将KLD的筒壁温度PID控制器P值固定为4，罩压力参数设定为-15bar。试验结果表明：改进后，烘梗丝出口水分标偏Z值0.45，偏移1.5个水平后为1.95，均值由改进前的0.22降为当前的0.15，批次合格率85.06%，烘梗丝出口水分波动过大的问题得到有效改善。
参考文献
[1]. 刘民昌, 刘洋, 文武, 温若愚, 孔臻, 李斌, 张大波. 成丝工艺对梗丝物理质量的影响[J]. 烟草科技, 2019 , 52(10): 79-84.
[2]. 孙雯, 李雪梅, 曾晓鹰, 杨叶昆, 者为, 耿永勤, 金永灿, 董学畅. 烟丝含水率对卷烟燃吸品质、烟气水分及粒相物挥发性成分的影响[J]. 烟草科技, 2009 (11): 33-39.
[3]. 胡雅琴, 何桢. 论六西格玛管理的本质属性[J]. 科学学与科学技术管理, 2004, 025(010):137-139.
[4]. JJG（烟草）29—2011 烟草加工在线水分仪检定规程[S] .