SPC技术在烟叶打叶复烤质量管理中的应用_邓斌

湖南农业科学 2006,(6):96~98,101

HunanAgriculturalSciences

SPC技术在烟叶打叶复烤质量管理中的应用

邓 斌1,范 梅2,刘 洪3

(1.长沙卷烟厂原烟经理部,湖南长沙 410014;2.湖南女子大学,湖南长沙 410004;

31岳阳职业技术学院,湖南岳阳 414000)

摘 要:为提高烟叶打叶复烤质量控制精度,尝试应用SPC(统计过程控制)技术从整个过程来评价、提高打叶复烤过程的加工能

力。通过运用SPC技术的统计方法、控制图,提高过程能力水平,实现从结果控制向过程控制、从人工控制向自动控制的转变,起到稳定提高片烟产品质量的作用。

关键词:SPC技术;打叶复烤;质量管理;过程能力指数;控制图

中图分类号:S572.09 文献标识码:A 文章编号:1006-060X(2006)06-0096-03

ApplicationofStatisticalProcessControlinQuality

ManagementofThreshingandRedrying

DENGBin,FANMei,LIUHong

(11ChangshaCigaretteFactory,Changsha410014,PRC;2.HunanWomen.sUniversity,Changsha410004,PRC;3.YueyangVocationalCollege,Yueyang414000,PRC)

Abstract:Inordertoimprovetheprecisionofqualitycontrol,SPCwasappliedinprocessofthreshingandredryingtoevaluate

andimprovetheworkingcapacity.ByapplyinginstatisticalmethodsofSPCandcontrolchart,theprocesscapabilitylevelswereimproved,thetransformationfromresultcontrolandmanualcontroltoprocesscontrolandautomaticcontrolarepreliminarilyachievedwhichimprovetheproductionqualityofslicetobacco.

Keywords:SPC(StatisticalProcessControl);threshingandredrying;qualitymanagement;processcapabilityindex;control

chart

20世纪20年代,美国贝尔实验室的休哈特博士提出了统计过程控制理论和控制图方法的应用,为实现捕捉过程中的异常先兆,预防不合格品的产生和评价产品质量提供了有效的工具,即现今统称的SPC(统计过程控制)技术。

SPC技术强调从整个过程、整个体系出发来评价质量和解决问题,这也与新版5卷烟工艺规范6所强调的从结果控制向过程控制转变、由控制指标向控制参数转变、由人工控制向自动控制转变的思想相一致。现阶段我国绝大部分打叶复烤生产企业使用的质量管理还是单纯依靠检验或检查来实现,这种质量保证属于事后质量保证和不经济的质量保证。对检验不合格的产品,无论是返工、挑选、降等级使用还是报废,都会给企业造成重大的经济损失。

收稿日期:2006-04-24

作者简介:邓 斌(1979-),男,湖南郴州市人,长沙卷烟厂原

烟经理部打叶复烤工艺员

同时对产品质量的评价往往采用产品的单项指标达标率进行评价,这种评价方法仅是对产品规格的符合程度的评价,是一种粗放型的质量评价手段。因

此,如何运用SPC技术评价和提高烟叶打叶复烤过程的加工能力,从而稳定提高片烟产品质量是烟草行业需要深入研究的课题。本文介绍了长沙卷烟厂在尝试将SPC技术应用于烟叶打叶复烤质量管理和过程质量评价中的一些措施和方法。

1 SPC原理

SPC(StatisticalProcessControl),即统计过程控制,是指为了贯彻以预防为主的原则,应用有关统计方法(如控制图等)在过程中的各个阶段捕捉质量异常波动的先兆,并对其进行评估和监察,为质量管理提供信息和依据。控制图是SPC技术的主要统计工具,用于区分由异常或特殊原因所引起的波动和过程所固有的随机波动,从而判断过程正常还是异

第6期 邓 斌等:SPC技术在烟叶打叶复烤质量管理中的应用 97

1.1 过程能力指数的计算

过程能力指数是指过程能力满足规格质量要求的程度。

(1)望目值质量特征,X与规格中心值重合时,用Cp表示过程能力指数:

Cp=(TU-TL)/6R=(TU-TL)/6S

(2)望目值质量特征,X与规格中心值不重合时,用Cpk表示过程能力指数:

Cpk=(TU-TL-2E)/6R=(TU-TL-2E)/6SE=|-M|;M=(TU+TL)/2

(3)望小值质量特征的过程能力指数的计算,用Cpu表示过程能力指数:

Cpu=(TU-X)/3R=(TU-X)/3S

(4)望大值质量特征的过程能力指数的计算,用CpL表示过程能力指数:

CpL=(X-TL)/3R=(X-TL)/3S

上述公式中,TU)上公差(规格)界限;TL)下公差(规格)界限;R)产品质量特征值总体分布标准差;S)产品质量特征值样本分布标准差;E)分布中心值与规格中心值的偏离量;M)产品规格中心值;X)样本分布中心值。

上述公式中,Â)过程不合格品率;Cp)过程能力指数;k)偏移系数(偏移度); )查正态分布表;E)分布中心值与规格中心值的偏离量;T)产品质量特征值的规格质量要求,即公差范围。

1.3 SPC技术在产品过程质量管理中的应用

1.3.1 从产品质量特性检测数据入手,绘制产品质量特性检测数据分布直方图 理想的产品质量特性检测数据分布直方图应呈正态分布,且产品质量特性检测数据的平均值与指标公差中心重合,总体标准差应尽量的小。

1.3.2 通过样本的检测数据推算出总体的平均数和标准差 样本分配和总体分配存在两项重要的结论:(1)各组平均数的平均数X和原总体的平均数L非常接近,因此可以用样组平均数的平均数X来推算总体的平均数。(2)用d2除极差的平均数R或者用c2除标准差的平均数R所得结果,非常接近原总体的标准差,因此可以用R=R/d2或R=R/c2,推算总体的标准差。

1.3.3 利用总体的平均数和标准差计算过程能力指数和过程不合格品率 打叶复烤的片烟具有多项质量特性要求(如成品片烟的水分、打叶风分后叶片结构、叶含梗率等质量特征),而各自的重要程度是不相同的。因此,可以将产品质量特性重要度分级。针对打叶复烤可分为两个等级:(1)A类质量特性(关键质量特性):指产品的安全性指标及不合格将会丧失产品功能的质量特性(如成品片烟的水分等)。(2)B类质量特性(重要质量特性):指不合格时虽然不会丧失产品功能,但将严重影响使用效果的质量特性(如打叶风分后叶片结构状况、叶含梗率)。

结合产品不同等级的质量特性,对产品生产的过程能力指数进行评价和制定改进措施,具体评定及措施见表1与表2。

1.2 过程能力指数与过程不合格品率的关系

(1)望目值质量特征,X与规格中心值重合时,其不合格品率为:

Â=2 [-3Cp]

(2)望目值质量特征,X与规格中心值不重合时,其不合格品率为:Â= [-3(1+k)Cp]+ [-3(1-k)Cp]

k=2E/T

(3)望小值质量特征,其不合格率为:Â= [-3CpU]

(4)望大值质量特征,其不合格品率为:Â= [-3CpL]

表1

等级特级一级二级三级四级

过程能力Cp\1.671.67>Cp\1.331.33>Cp\1.001.00>Cp\0.67Cp<0.67

A类质量特性的产品)过程综合特性能力等级评定及措施

判断能力富余理想状态低风险中等风险高风险

措 施

简化质量检验,采用统计抽样检验或减少检验频次

对过程现状实施标准化操作,应用控制图或其它手段对过程进行监控对产品按正常规定进行检验,分析影响过程能力的主要因素,建立质量监控点

对过程加强检验和严格监控,分析散差大的程度(R)和原因,采取纠正措施提高过程能力(Cp)实行全数检验,剔出不合格品或进行分级筛选

1.3.4 绘制平均数)标准差控制图、平均数)极差控制图 利用控制图判断过程是处于受控状态还是

98 湖南农业科学 第6期

处于失控状态,找出异常波动,运用PDCA方法,项

表2

等级特级一级二级三级四级

过程能力Cp1.67>Cp\1.331.33>Cp\1.001.00>Cp\0.67Cp<0.67

判断

目组进行专题攻关,解决问题。

措 施

B类质量特性的产品)过程综合特性能力等级评定及措施

过程能力过剩更换机器、设备,降低设备精度要求,降低技术工人等级、降低生产成本

过程能力富余采用统计抽样检验,减少检验频次,在使用质量没有影响的情况下适当降低机器设备的精度等级理想状态低风险中等风险

对过程实施标准化作业

对产品按正常规定进行检验,分析影响过程能力的主要因素,建立质量监控点

增加检验频次,加强检验,分析散差大的程度(R)和原因,采取纠正措施提高过程能力(Cp)

2 应用实例

现对长沙卷烟厂某打叶复烤供应商2004年12月2日与12月3日乙2班的复烤质量进行评价。成品烟片含水率指标为:(12.0?0.75)%,为望目值质量特征。检测频率为每3箱1个样品,共计115个成品含水率检测数据。首先,对成品烟片含水率检测数据在各水分区间的分布次数进行统计(见表3)。

表3

成品烟片水分检测数据各水分区间

分布次数统计表

组别123456789合计

水分区间(11.3,11.4](11.4,11.5](11.5,11.6](11.6,11.7](11.7,11.8](11.8,11.9](11.9,12.0](12.0,12.1](12.1,12.2]

-区间中值11.3511.4511.5511.6511.7511.8511.9512.0512.15-

品,分别计算每组样本的平均值与极差(见表4)。

表4

样本12345678910111213141516171819202122

111.611.611.811.811.811.711.811.911.711.812.111.811.711.611.711.911.711.711.911.91211.9

样本水分检测值平均数与极差统计

样品(%)211.612.111.911.811.711.811.911.911.711.911.711.611.811.91211.711.812.11211.911.511.811.6-312.111.511.811.811.611.711.411.811.811.711.711.911.711.511.411.911.5121211.811.912.211.9-411.711.811.811.911.811.811.911.711.711.911.712.211.611.811.911.811.611.811.61211.911.811.9-511.611.911.411.911.511.911.71211.711.811.712.211.711.61211.811.811.911.711.91211.611.7-平均值(%)11.7211.7811.7411.8411.6811.7811.7411.8611.7211.8211.7811.9411.711.6811.811.8211.6811.911.8411.911.8611.86

极差(%)0.50.60.50.10.30.20.50.30.10.20.40.60.20.40.60.20.30.40.40.20.50.6

(%)

次数(f)3513252726943115

根据表3绘制烟片水分质量特性检测数据分布直方图(见图1)。

2311.7平均值-11.760.311.79130.365217

根据1.3.2的重要结论和表4的统计结果,则总体的平均水分为11.79%;总体水分的标准差R为0.1570%。然后根据总体平均水分L和水分总体标准差R,计算工序能力指数Cp和过程不合格品率Â。长沙卷烟厂成品片烟的水分指标为(12.0?0.75)%,因此Tu为12.75%,TL为11.25%,M为12.0%,而总体的平均水分L为11.79%,总体的水分标准差R为0.157%。因L与规格中心值不重合,用Cpk表示过程能力指数,根据公式计算得Cpk为1.

图1 成品片烟水分质量特性检测数据分布次数直方图

15,假如L与规格中心值重合,Cp为1.59。根据公式计算过程不合格品率Â为0.0302%。 图1表明,抽样的成品片烟

(下转第101页)

再根据成品烟片水分抽样检测数据计算总体平均水分L和总体水分标准差R,将成品烟片水分抽,

第6期 张乍如等:浅议绿色能源植物的特点及开发利用 101

4 能源植物开发前景展望

有人预计,再过不太长的时间,全球能源模式将发生重大变化,各种可再生能源将迅速取代化石型能源。到2015年,全球总能耗将有40%来自于生物能源。美、英等工业发达国家在能源植物的开发利用方面走在前列,并取得了一定的成就,达到了一定的实用阶段。但目前利用植物能源的主要问题是:能源植物含油量不高、达不到大规模生产的要求,同时转化率低、转化成本高,提制的植物石油分子量较大、粘度高、价格较高,质量与化石型石油(普通石油)相比,尚有一定的差距。据了解,目前能源植物转化石油的成本约为普通石油的两倍。因而在理论与技术方面:一要通过基因工程和其它各种育种方法进一步改善能源植物的品质,提高能源植物的含油量;二要进行技术改进以提高转化率,降低转化成本。在决策规划方面,为了将来实现工业化规模开发能源植物,各国要在弄清本国能源植物资源的基础上,依据各国植物的生态地理空间分布格局,筛选、培育出多种与之相适应的、环境友好的高效能源植物,并优化各自国家的能源植物配置和生产格局,建立能源植物专类生产区,这对于能源植物种质资源的保存、繁殖推广和开发利用,具有深远的意义和现实价值。

中国面临的不仅是能源危机,还面临着不断增

长的人口与土地的逐步盐碱化之间的矛盾。如果能使改良的能源植物在荒地和盐碱地上良好生长,不与粮食作物及经济作物争田夺土,那么在解决能源危机同时,盐碱地也得到了良好的改造与利用。

毫无疑问,植物能源的高效利用并非一步之遥,须有较高的投入和持续的研究以及必要的国际合作。

参考文献:

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(上接第98页)

水分检测数据分布具有正态分布特征,且群体的水分标准差R控制较好(标准差为0.157%),整个生产过程处于稳定受控的状态。但群体的水分平均值L与产品规格中心值M存在偏差(达0.21%),工序能力指数为1.15,过程不合格率只有0.0302%。总体来看,其质量情况较好。

由于群体水分平均值L与产品规格中心值M存在偏差,工序能力指数为1.15,假如L与M重合,则工序能力指数能够达到1.59,那么过程不合格品率只有0.0001842%,因此应加强生产过程中的控制,使水分值往产品中心值靠近,减少与产品规格中心值的差值,则可以大大提高过程能力指数,减少过程的不合格品率。

对于大中片率、碎片率、叶中含梗率和梗中含叶

率,这种仅有上限或下限的产品质量指标数据,同样

可以用SPC技术进行分析。

3 结 语

利用SPC技术,可以减少烤烟生产过程中的异常波动,建立一套过程加工能力评价系统,解决实际过程能力指数偏低的问题,提高打叶复烤主要工序点的过程能力水平。同时,通过一系列措施的实施,将过程能力指数大大提高,减少过程不合格品率。

参考文献:

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