淺談控制圖在日常QI分析中的應用

摘 要：本文通過對比分析了車間傳統QI分析的特點，以及通過實例講解了控制圖在洗梗循環水水溫QI分析中的運用，對比分析了兩種分析方法的優劣。說明了車間引入新的統計分析工具的必要性，也為日后SPC在QI分析中的運用提供一個參考實例。

關鍵詞：QI;SPC;控制圖

前言

2017年3月我司制絲車間一區QI系統開始運行并不斷地改進優化。隨著精益改善的推進，設備的改善，操作手法的優化，一區QI不斷提高并且日趨穩定，傳統的分析方法已經無法滿足當下識別QI短板及發現異常的需求。于是車間在開展精益化管理的同時也引入了新的統計分析方法，統計過程控制（SPC）[1]便是其中重要的分析方法，而過程控制圖[2]則是其中重要的分析工具之一。

1 傳統周QI分析方法

傳統的周QI分析特點：

1、采用均值來評估參數QI情況;

2、有簡單對比分析;

3、偏差大于某個值的指標進一步分析，如表1中偏差大于1的。

周QI異常指標分析特點：

1、采用定性描述;

2、只對一些異常因素進行簡單說明;

2 控制圖分析

一般來說，對于任何過程，如需要對質量進行控制的場合都可以使用控制圖。為了同傳統日常分析作對比，我們選取洗梗循環水水溫展開分析。循環水水溫是計量特性值，故可選用正態分布控制圖。又由于是大量生產，不難從MES系統中獲取數據，故可選用Xbar-R圖。

步驟1：取預備數據，然后將數據合理分組，組距為4或5。選取4月份生產批次（剔除免責等異常批次）共58批并按投料時間段進行分組。根據實際情況選取組距為5，并且隨機剔除晚班第1批中的2批，晚班第2批中的1批。最后，共選取55個批次，分為11組。（非穩態QI均為100分，故只對穩態QI進行分析）

步驟2：采用Minitab統計工具進行Xbar-R 控制圖的繪制。對圖像進行檢驗Xbar控制圖是正常的，R 控制圖存在1 個點距離中心線超過 3.00 個標準差，不合格點為9，需對異常點進行進一步分析。

步驟3：異常點分析。通過查找數據發現異常點來自批次號為20200406011，然后再通過MES系統查看異常批次時間序列圖。通過對時序圖的分析發現水溫有較長一段時間低于65℃，該時段為輪吃階段，缺少人員輪吃，只能停機，水溫會不斷下降且會被數采。由于停機等待時可以點擊預熱，使水溫保持在65℃左右，固該類異常可控，可以簡單地將其剔除。

步驟4：剔除異常點后重新繪制Xbar-R 控制圖。根據檢驗結果顯示，不合格點為5，需要再次進行異常點分析。

步驟5：再次分析異常點。通過查找數據發現異常點來自批次號為20200409011，經調查發現該批次異常是因為洗梗機壓縮空氣泄露導致補償水閥未正常開啟，引起水溫異常，而這個原因出現頻率極小，可以歸屬于異常批次。因此，可以簡單地將其剔除。

步驟6：剔除異常點后重新繪制Xbar-R 控制圖。Xbar-R 控制圖是正常的，過程的變異度與均值均處于穩態穩態QI在74.25-83.78之間，低于目標值86.46，該項指標為改進項。

3 SPC分析VS傳統趨勢分析

表3? 傳統趨勢分析與SPC分析結果對比

4 總結

本文通過對比分析了車間傳統QI分析的特點，以及通過實例講解了控制圖在洗梗循環水水溫QI分析中的運用，對比分析了兩種分析方法的優劣。說明了車間引入新的統計分析工具的必要性，也為日后SPC在QI分析中的運用提供一個參考實例。

參考文獻

[1]史狄，方維嵐.基于去濕系數和SPC的烘絲機狀態預測研究與應用[J].科技創新導報，2018，15（24）：96-99.

[2]李劍文，盧雍卿，李建勛.小批量航天產品研制過程中SPC控制圖的應用[J].科技創新與應用，2019，000（002）：179-181.

作者簡介：

林俊棟，1988，男，福建龍巖，廈門煙草工業有限責任公司，助理工程師，學士，研究方向：人工智能、數據分析。