滿立 郭大權(quán)

摘要:為提高煙草生產(chǎn)質(zhì)量,基于統(tǒng)計(jì)過程控制技術(shù),對(duì)煙草生產(chǎn)過程進(jìn)行優(yōu)化,以提高卷煙質(zhì)量。對(duì)煙草生產(chǎn)特點(diǎn)進(jìn)行分析、對(duì)制絲、卷包生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型。對(duì)數(shù)據(jù)采集頻率進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)分析模型。采用統(tǒng)計(jì)分析和反復(fù)迭代相結(jié)合方式,對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行優(yōu)化。該研究已在某一煙草企業(yè)應(yīng)用實(shí)施,驗(yàn)證了該研究的合理性和有效性。
關(guān)鍵詞:迭代;統(tǒng)計(jì)分析;統(tǒng)計(jì)過程控制
中圖分類號(hào):TP319 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1009-3044(2019)33-0270-02
SPC(Statistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)是一種借助數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行控制的工具,通過對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過程進(jìn)行分析和評(píng)價(jià),收集反饋信息,并對(duì)其進(jìn)行分析,以預(yù)測(cè)系統(tǒng)性因素,并提前采取措施消除其影響,因而能夠使整個(gè)過程維持在僅受隨機(jī)性因素影響的受控狀態(tài),以達(dá)到控制生產(chǎn)質(zhì)量的目的。SPC(Statistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)自創(chuàng)立以來,在工業(yè)、服務(wù)等行業(yè)很快得到廣泛的推廣應(yīng)用,對(duì)提高產(chǎn)品質(zhì)量起到了至關(guān)重要的作用。
隨著自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的迅猛發(fā)展,工業(yè)信息化建設(shè)的增強(qiáng)和提高,可以有效實(shí)現(xiàn)整個(gè)生產(chǎn)過程的管控,提升產(chǎn)品質(zhì)量、節(jié)約生產(chǎn)成本、提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。中國(guó)的工業(yè)企業(yè)也積極開展工業(yè)信息化建設(shè),逐漸形成了相應(yīng)的信息化系統(tǒng),包括企業(yè)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)相關(guān)的ERP(Enter-prise Resource Planning,企業(yè)資源計(jì)劃)、生產(chǎn)相關(guān)的MES(Man-ufacturing Execution System,制造執(zhí)行系統(tǒng))、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)控制相關(guān)的SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition,數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)控制)、倉(cāng)儲(chǔ)相關(guān)的WMS(Warehouse ManagementSystem,倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng))。
中國(guó)煙草行業(yè)經(jīng)過長(zhǎng)期的改革與發(fā)展,信息化工作穩(wěn)步推進(jìn)。其成果包括:假設(shè)企業(yè)管理所需的以太網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)等和負(fù)責(zé)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控、倉(cāng)儲(chǔ)等領(lǐng)域相關(guān)的信息化系統(tǒng)。
目前SPC(Statistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)在國(guó)內(nèi)的應(yīng)用還處于起步階段,應(yīng)用技術(shù)的企業(yè)較少,且應(yīng)用深度有限。實(shí)施SPC(Statistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)的國(guó)內(nèi)卷煙生產(chǎn)企業(yè)很少,且應(yīng)用范圍很小。因此在煙草行業(yè)應(yīng)用SPC(statistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)技術(shù),提升煙草生產(chǎn)質(zhì)量有重大的現(xiàn)實(shí)意義。
1應(yīng)用背景
自從1924年第一張的SPC (statistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)控制圖問世之后,SPC(Statistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)于制造過程改善的應(yīng)用越來越多。經(jīng)過近百年在全世界范圍的實(shí)踐,SPC理論已經(jīng)發(fā)展得非常完善,同時(shí)其與計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合日益緊密,其在企業(yè)內(nèi)的應(yīng)用范圍、程度也已經(jīng)非常廣泛、深入。
SPC fStatistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)依托其強(qiáng)大的分析功能,可以從不同的目的、不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的研究與分析,為企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)提供輔助決策。
隨著全面質(zhì)量管理思想的普及,SPC(Statistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)涵蓋生產(chǎn)制造過程質(zhì)量控制、輔助生產(chǎn)過程、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、等各個(gè)環(huán)節(jié)的質(zhì)量控制,實(shí)現(xiàn)全過程的預(yù)防與控制。
工業(yè)4.0的提出標(biāo)志著工業(yè)信息化管理理念更加成熟和完善,工業(yè)信息化建設(shè)可以有效提升企業(yè)生產(chǎn)管理、節(jié)約生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)周期、提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。煙草企業(yè)經(jīng)過了10幾年的信息化建設(shè)和網(wǎng)絡(luò)建設(shè),對(duì)于生產(chǎn)過程的管控也越來越精細(xì)化。
煙草企業(yè)信息化雖然取得了顯著的成效,但在生產(chǎn)過程管控上還有很大的不足,尤其表現(xiàn)為全面的生產(chǎn)質(zhì)量管理。依靠SPC(Statistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)有效提升生產(chǎn)質(zhì)量、改善生產(chǎn)管理方式是煙草行業(yè)信息化建設(shè)的重中之重。
2針對(duì)煙草企業(yè)的統(tǒng)計(jì)過程控制架構(gòu)
SPC fStatistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)對(duì)煙草全面的生產(chǎn)質(zhì)量管理的管控主要表現(xiàn)為以下幾個(gè)方面。
1)生產(chǎn)加工過程中的環(huán)境因素管控。溫度、濕度等因素的波動(dòng)會(huì)對(duì)卷煙質(zhì)量產(chǎn)生直接影響。因此對(duì)溫度、濕度等環(huán)境因素,建立數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控,通過采取SPC fStatistical Process Con-trol,統(tǒng)計(jì)過程控制)對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,建立輔助決策機(jī)制,來預(yù)防和消除這種波動(dòng)所造成的影響。
2)生產(chǎn)加工過程中的各項(xiàng)操作管控。人員的操作規(guī)范和技術(shù)能力會(huì)對(duì)卷煙質(zhì)量產(chǎn)生直接影響。SPC fstatistical ProcessControl,統(tǒng)計(jì)過程控制)對(duì)人員的操作規(guī)范進(jìn)行管控,建立跟蹤數(shù)據(jù),建立輔助決策機(jī)制,對(duì)煙草生產(chǎn)過程中的各個(gè)階段進(jìn)行評(píng)估和分析,保持生產(chǎn)過程處于可接受的且穩(wěn)定的水平,對(duì)過程質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。
3)對(duì)生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)雙重分析。SPC(statisticalProcess Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)不僅需要對(duì)煙草生產(chǎn)過程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控和分析,同時(shí)也需要對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)分析,從不同的目的和不同的角度建立分析模型,設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)閾值,對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量可能出現(xiàn)的波動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè),并建立預(yù)警機(jī)制。通過對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析,實(shí)時(shí)把控生產(chǎn)過程,對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過程質(zhì)量進(jìn)行在線分析和預(yù)警。
因而本文提出一種煙草行業(yè)的統(tǒng)計(jì)過程控制架構(gòu)。如圖1所示。
該架構(gòu)分為5層:應(yīng)用層、分析層、數(shù)據(jù)層、計(jì)算層和數(shù)據(jù)源,其中分析層、數(shù)據(jù)層、計(jì)算層和數(shù)據(jù)源可歸類為平臺(tái)層。應(yīng)用層是可動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的,針對(duì)SPC fstatistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)的應(yīng)用主要包括:生產(chǎn)質(zhì)量預(yù)警、生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、生產(chǎn)質(zhì)量控制、質(zhì)量分析嘲。數(shù)據(jù)源提供數(shù)據(jù)永久存儲(chǔ),定義數(shù)據(jù)來源,類型包括:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。計(jì)算層集成分布式計(jì)算框架,以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速分析,降低分析成本,提高分析質(zhì)量。數(shù)據(jù)層提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問接口,包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)訪問接口、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)訪問接口、數(shù)據(jù)緩存。分析層定義元數(shù)據(jù)、語義、在線分析引擎等。
3應(yīng)用分析
3.1質(zhì)量因素分析
影響煙草質(zhì)量特性值波動(dòng)的因素分析。影響因素包括:人員因素、設(shè)備因素、材料因素、方法因素、測(cè)量因素、環(huán)境因素等。通過依靠SPC(statistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)對(duì)這些影響因素的管控可以大幅降低生產(chǎn)過程的異常波動(dòng)和產(chǎn)品報(bào)廢率,有效削減生產(chǎn)成本,及時(shí)發(fā)現(xiàn)流程中的問題隱患,并對(duì)流程中任何變化迅速做出反應(yīng)。
3.2質(zhì)量診斷應(yīng)用分析
質(zhì)量診斷應(yīng)用分析,通過對(duì)煙草生產(chǎn)過程中的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過直方圖、散點(diǎn)圖、檢查表和回歸分析。通過質(zhì)量診斷應(yīng)用分析,可以確定過程的統(tǒng)計(jì)控制界限,判斷過程是否失控和過程是否有能力,為過程提供一個(gè)早期報(bào)警系統(tǒng),及時(shí)監(jiān)控過程的情況以防止廢品的發(fā)生,減少對(duì)常規(guī)檢驗(yàn)的依賴性,定時(shí)的觀察以及系統(tǒng)的測(cè)量方法替代了大量的檢測(cè)和驗(yàn)證工作。
4結(jié)束語
本文對(duì)煙草行業(yè)現(xiàn)狀進(jìn)行分析和對(duì)SPC fStatistical ProcessControl,統(tǒng)計(jì)過程控制)技術(shù)進(jìn)行全面剖析,分別提出適應(yīng)煙草行業(yè)的技術(shù)架構(gòu)和應(yīng)用分析。
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸?shù)募皶r(shí)性、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)異常判斷的及時(shí)性、預(yù)警信息推送的及時(shí)性是衡量SPC fStatistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)工作能力的三個(gè)指標(biāo),因此在推行、擴(kuò)充SPC(Sta-tistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過程控制)系統(tǒng)的同時(shí),也要基于信息化對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)。