SAS BASE統計分析軟件在質量管理中的應用

董 銳

(寶山鋼鐵股份有限公司上海梅山鋼鐵股份有限公司,江蘇 南京 210039)

鋼鐵產品大數據挖掘技術近年來應用廣泛,越來越引起企業的重視。數據挖掘指的是從巨量的、不完全的、模糊的、有噪音的實際應用數據中,提取隱藏在其中的、人們事先未知但有潛在利用價值的信息和過程。因為鋼鐵行業質量風險因素多且復雜又不穩定,如果利用傳統的質量風險模式,并不足以發現內在規律,需要利用數據挖掘技術,主要是通過識別海量信息中的潛在規律和特征,研判其可能存在的風險嚴重等級和發生概率,如關聯性、指標、分類等。

SAS(statistics Analysis System)是目前世界上應用廣泛的數據統計分析軟件,它以運行穩定、功能強大著稱,尤其在制造行業中更是有著廣泛的應用。梅鋼的信息化建設數據挖掘和分析,采用了SAS的解決方案。

1 梅鋼SAS BASE軟件的運行環境

梅鋼產銷系統從2018年1月升級為新的產銷系統,梅鋼產銷系統的數據每天定點23點向產銷云數據庫拋數據。產銷云數據庫的數據訪問通過兩種方式實現,即數據倉庫系統訪問和SAS BASE(圖1)方式訪問。數據倉庫系統中固定的報表由軟件公司開發,質量工程師也可以通過個性化操作進行數據表的拼接,但局限性很大;采用SASE BASE雖然對編程要求較高,但靈活性和自由度較大,可以實現很多復雜的功能。數據倉庫系統和SASE BASE兩種數據分析的優缺點比較見表1。由于功能強大、執行效率高、可移植性和可擴展性強等多種優勢,目前SAS BASE已廣泛應用于梅鋼制造部一貫制質量管理中。

表1 數據倉庫系統和SAS BASE數據分析的優缺點對比Table 1 Comparison of advantages and disadvantages of data warehouse system and SAS BASE

2 SAS BASE統計軟件在梅鋼一貫制質量管理的應用

SASE BASE在梅鋼質量一貫制的應用主要有質量內外設計防錯、典型產品質量一貫制工藝數據的分析、重點過程參數的監控及產品質量的持續改進等。SASE BASE應用的原理一般是產品工程師編寫SAS BASE程序,抓取產銷系統數據庫中的數據,實現相關數據表格的拼接和勾連,并且對數據進行再加工,截取、剔除或轉化字段,根據篩選條件,顯示需要的數據或剔除不需要的數據,根據需要實現數據分類匯總或透視表的功能,必要的時候實現數據的圖形化顯示。

2.1 質量內外設計防錯比對

梅鋼產銷系統的質量模塊合同處理進行質量內設計,一般情況下內設計的結果要和外設計保持一致。外設計由銷售部下發,即用戶需求什么,我們就要進行質量內設計,滿足用戶的要求。個別特殊情況內外設計不一致,但這需要產品工程師進行質量確認。內外設計不一致可能會導致嚴重后果,若產品未出廠必須要脫合同改判以及合同延期,若產品出廠就會導致用戶的質量異議,如酸洗產品曾經出現過用戶訂貨為切邊,而質量設計為毛邊,導致用戶無法使用,甚至要求退貨。

技術防錯是將鑒別錯誤的邏輯寫成程序,通過SAS程序進行校驗,從系統上解決人工防錯可能出現的疏漏,達到真正意義上的全面檢查,預防錯誤的發生。具體的措施是產品工程師編寫SAS BASE程序,抓取產銷系統數據庫中的數據,實現相關數據表格的拼接和勾連,將合同處理內設計的結果與外設計用戶的要求數值進行校核比對,若發現比對不一致,保留不一致的結果(圖2)。根據字段的類型不同可以分為字段的直接比對、間接比對、邏輯關系比對以及化學成分范圍比對。

2.1.1 內外設計字段直接比對

如酸洗產品訂貨要求中的厚度公差要求有PT.T、PT.C、PT.B,在SAS程序中通過訂貨要求共同字段拼接內外設計的厚度公差的字段值,顯示內外設計不一致的字段值,由產品工程師確定內外設計的差異是否存在風險,類似的比對還有涂油量等。

2.1.2 內外設計字段間接比對

如鍍(鋁)鋅產品中的后處理方式,通常情況外設計的字段和內設計字段不相同,對于不相同的字段,由產品工程師確定內外設計的差異是否合理,如果確認差異是合理的,就將合理差異在程序異常值中剔除,不顯示。圖3為質量設計內外設計間接比對圖,圖中大圓區域為內外設計不一致的顯示,小圓為產品工程師確認的合理的差異,藍顏色陰影區域為真正有異常的數據。

2.1.3 內外設計的邏輯關系比對

內外設計字段之間存在著一定的邏輯關系,如酸洗產品的切邊方式和切邊量之間關系,如果切邊方式為切邊,那么切邊量必須大于0;如果切邊方式為毛邊,那么切邊量為0。如果不符合上述邏輯,SAS程序就可以將異常的數據顯示出來,由產品工程師確認是否存在異常。

2018年4月,在用SAS程序比對的過程中發現某個合同號,用戶要求毛邊,質量設計成切邊,發現錯誤后產品工程師及時修改了產品規范碼。

2.1.4 化學成分范圍比對

質量設計時,有一類錯誤不可忽視,用戶要求某種元素的成分范圍較窄,而產品工程師在質量設計時選擇了成分比較寬松的出鋼記號。目前產銷系統質量模塊合同處理功能對放行成分和熔煉成分并不進行比對,到綜判或轉用充當質量確認時才會發現元素不合,那樣為時已晚,已經是既成事實,煉鋼已經完成,必須要脫合同進行轉用充當,如果匹配不上期貨規格,只能報無委托現貨。期貨和現貨的差價巨大,特別對于合同量較大的合同,損失更大。

目前采取的SAS程序可以在煉鋼生產之前提早發現質量設計成分異常的數據,再由產品工程師評估是否存在風險,如果確認質量設計存在錯誤,就可以把合同退回到原始狀態重新處理,從而避免錯誤的發生。

比對的主要邏輯如下:① 合同處理的放行成分和出鋼記號的熔煉成分進行比對,熔煉成分比放行成分要窄,如果范圍寬,顯示出錯的元素項;②比對的合同為當天往前推5個工作日、煉鋼投料之前的合同。

通過每天運行比對程序,對質量設計元素成分的錯誤進行預警,及時進行干預,避免錯誤的發生。

2018年11月2日,比對發現某個合同號放行成分Mn要求為0～1.6%,熔煉成分Mn含量1.5%～1.7%,熔煉Mn上限比放行上限高。告知相關的產品工程師,最終通過措施將此出鋼記號的Mn含量上限控制在1.6%。

2.2 監控質量設計的一貫制參數

通過SAS BASE方式編寫代碼訪問相關的數據表,對拉伸試驗表、鋼卷的詳細信息、判定放行實績、熱軋的軋制實績和爐次代表成分數據表進行勾連和拼接,形成質量一貫制數據表。

計算Cpk值(圖4)、符合率分析、正態檢驗等可以反映某種產品在某一時間段的性能控制水平(圖5)以及過程控制能力。這些數據對于產品工程師回復用戶詢單、同工序對標以及作為質量設計的依據具有重要意義,將代碼輸入到SAS BASE程序中就可以對統計量進行圖形化展示。

利用SAS提供的可視化工具對統計匯總結果進行可視化的展示,更直觀地理解分析結果,為后續質量的決策支持打下良好的基礎。

通過對明細數據進行邏輯分析,構建不同的維度和層次,就可以對問題進行深層次分層揭示。如酸洗產品的腰折缺陷,用時間序列、產線、出鋼記號、冷卻時間、判定放行維度等多種維度,最終揭示了某一規格類的腰折表面缺陷和酸洗機組質檢的判定放行存在強相關性,從而針對性地制定了措施,有力地推動了質量問題的解決。

2.3 產品質量的持續改進

近期某產品用戶頻繁提出材料性能類的質量異議,經過調查,這些材料的力學性能貼近放行的上限或下限。由于鋼卷的性能在長度方向上存在波動,取樣位置的材料性能并不能表征整卷長度材料的性能,再疊加檢測誤差,用戶制樣的機加工方式不同(銑床或線切割)等原因,存在著質保書性能合格,但用戶檢測不合格的情況。對于這種情況,一般由用戶和鋼廠協商解決,但是協商不一致時,用戶就會要求進行第三方檢測,甚至會提出質量異議要求理賠。那么如何有效地識別性能風險因素并且實施有效的管控,已成為當前應該思考的關鍵性的問題。

采用SAS程序可以對貼近上下限的性能進行標識,創新地設計出預警發生率的指標,使風險的指標得以量化,便于統計。這個指標用于評估貼近上下限發生率的比率,比率越高,貼近上下限的風險就越大,從而對貼近上下限的風險進行有效地識別,對于預警發生率高的品種要引起產品工程師的足夠重視,重新審視一貫制工藝參數以及現場的過程控制水平,使性能實績遠離上限或下限更靠近中心線,從而規避性能不合的風險。

2.4 監控現場的工藝參數

通過比對程序就可以對參數的變更進行有效監控,從而督促相關生產廠進行整改。另外異常值為制造部工序工藝紀律檢查、控制計劃檢查提供了明確的數據證據。

3 結語

SAS BASE是一種高效的應用工具,它具有功能強大,執行效率高,可移植性和可擴展性強等特點。目前SAS BASE已廣泛應用于梅鋼制造部一貫制質量管理中,大幅提高產品工程師分析問題的工作效率。