CPK在動車組車體內高尺寸PQM模型中的應用

李彥林 董緒琪 李 艷

（中車青島四方機車車輛股份有限公司，山東 青島 266111）

0 引言

為充分發揮數據對質量提升的驅動作用，該文參照動車組故障預測與健康管理系統，對廠內制造過程（車體、轉向架和總裝）和供應商制造過程的數據進行采集、建模分析，搭建產品制造關鍵過程質量PQM 模型，推動產品質量管控模式由符合性向優質一致性轉變，助力數據驅動型企業建設。該模型可實現健康評估、趨勢預測、異常報警、過程改進和批量一致。健康評估即形成過程質量健康狀態的量化、精準評估；趨勢預測即預測未來質量，提前對出現的不良趨勢進行改進；異常報警即預防差錯和缺陷的流轉；過程改進即對自動觸發設計、工藝及現場“六要素”進行改進；批量一致即實現平臺、項目和供應商之間過程質量的一致性管控。

模型的搭建基于產品特性類數據，包括計量值數據（如線性尺寸、形位公差和原材料理化數據等）以及計數值數據（如探傷缺陷數、不合格件數等）。

過程能力指數（CPK）是指工序在某一特定時間內處于穩定狀態下的實際加工能力。該指數自20 世紀就廣泛應用于傳統的制造業（從最初的機械行業，再到之后的電子行業），已具備成熟的理論基礎。該文以動車組車體內高尺寸數據的PQM 模型為例，闡述了CPK 在動車組制造過程中的車體內高尺寸數據中的運用。

1 PQM 模型整體設計

1.1 模型搭建

1.1.1 數據源獲取及處理

數據源來源于多個現有系統（QMS 系統、EMS 系統和MRO 系統等）和人工錄入數據，需要將所有的數據抽取到大數據平臺才可進行后續操作，即使用數據治理工具ETL 通過作業調度將各數據源的數據放置到大數據平臺各ODS 表中。如果有新增數據源，就需要新建ODS 級別對應的數據表，確認數據所來自的業務系統及對應的數據表后走企業內部流程，通過后即可將數據添加到大數據平臺。

在應用ETL 工具對數據進行加工處理，并結合各數據源業務需求處理對應的ODS 表后，將處理后的數據放入表【DM_D_MFT_QUA_CPK_BASIS_INFO】中。處理過程中需要加入日期、區域、數據源名稱以及獲取方式（現有系統、電子表格等）等信息，用于后臺模型維護界面新增。

經過一系列的任務調度，數據會被放入結果表、異常結果表中，以滿足預警和統計分析需要。

1.1.2 CPK 模型建立

模型的建立需要在ETL 數據治理平臺上操作，使用SQL 語言建立存儲過程，指定輸入參數、結果存儲表及異常結果存儲表，編寫計算邏輯及預警邏輯。輸入參數為區域、數據源名稱、日期及分析字段名稱等，并自定義選擇分析維度為項目集還是單個項目，從模型配置參數配置表中獲取已經配置好的預警上、下限，規格上、下限及子組個數，執行寫好的存儲程序，即模型計算規則后，將結果數據寫入指定的結果數據庫表【DM_D_MFT_QUA_CPK_RESULT_QCC2】中，將異常結果數據寫入指定的數據庫表【DWD_D_MFT_QUA_EXCEPTION_INFO_CPK】中。

1.1.3 模型計算規則

CP 是在不考慮偏移（規格中心值就是均值）的情況下的短期過程能力指數。CP 反映的過程能力就是目前能夠達到的最高水平，除非系統措施進行了剔除普通原因的操作。

CPK 是在考慮偏移（規格中心值不是均值）的情況下的短期過程能力指數。過程能力的實際情況是通過CPK 體現出來的。提高CPK 值可以減少偏移。一般可采取剔除特殊原因的局部措施來提高CPK 值。

CPK 模型計算規則需要在ETL 平臺使用SQL 語言來編寫。

1.1.3.1 取數規則

取當日起往前推移近30 天的數據，并取每天最新X 個子組數據，計算日CPK 值，系統支持X 值可選擇性，選項分別為16、32、64、125 和250 個子組或自定義子組個數，實現了分析的靈活性、多樣性，可在不同需求情況下給予數據支持。

1.1.3.2 計算規則

根據以上2 組代碼計算出的結果值（最大值、最小值、均值、標準差），并根據CP/CPK 計算公式分別計算出C和C，然后取較小的值即為CPK 結果。

CP/CPK 的計算如公式（1）～公式（3）所示。

式中：C為無偏移上單側短期過程能力指數；T為最大值；μ 為子組均值；σ 為子組標準差。

式中：C為無偏移下單側短期過程能力指數；T為最小值。

式中：CPK 為有偏移短期過程能力指數。

CP 與CPK 的區別如下：如果CP=CPK，此時必須滿足的條件為K=0，則只有在計量值為雙側公差，且標準中心和分布中心完全重合的情況下才可實現。如果K=1，意為僅在質量特性分布中心位于標準上限或下限的情況下。如果K>1，則質量特性分布中心肯定位于標準范圍之外。而且K值越小越好。

實際有效的標準范圍不能直接拿來利用，在實際生產中，質量標準中心與分布中心一般情況下不會完全重合。在產生偏移的情況下，不可用分布在中心左側能力的增加值去彌補右側工序能力的損失值，僅可用兩者中較小值來計算工序能力指數。這個工序能力指數的別稱為修正工序能力指數，記為CPK。修正工序能力指數指的就是一般的工序能力指數。

CPK 永遠小于或等于CP，CPK 在任何情況下都大于或等于0。

判定標準與處置見表1。

1.2 模型配置

1.2.1 基礎維護界面

該系統支持區域維護、模型類型維護和項目集自定義維護，可進行新增、刪除和修改。

1.2.1.1 區域維護

每個區域對應1 個狀態，此狀態字段為啟用或不啟用下拉選項。如果某區域狀態改為不啟用后，則該區域下的所有數據源均不可配置模型，即該區域數據不可使用；如果區域狀態改為啟用后，則該區域下的所有數據源可正常使用，可進行后面的操作計算。

1.2.1.2 模型類型維護

每個模型類型對應1 個狀態，此狀態字段為啟用或不啟用下拉選項。如果該模型狀態改為不啟用后，則所有區域下該模型均不可使用；如果模型狀態改為啟用后，則所有區域下該模型均可正常使用。

1.2.1.3 模型新增

如果新增模型時，該處僅配置模型的名稱，則需要在ETL 數據治理平臺去開發新的模型邏輯，制定具體的模型規則。

1.2.1.4 項目集自定義維護

項目集是指在某一區域下，將工藝標準相同的幾個項目放到一起，組成1 個項目集。該項目集可作為配置模型的項目單位，可配置多個項目。點擊新增按鈕，選擇區域，填寫項目集名稱，選擇項目，設置狀態為可用，最后點擊保存按鈕。

項目集名稱要求是唯一的，不能重復命名。同時編輯時項目集名稱不允許修改。

關于項目集與CPK 模型配置的“啟用”和“停用”系統邏輯如下：1） 如果項目集的狀態由“啟用”變更為“停用”狀態，則該項目集配置的CPK 模型的狀態變更為“停用”狀態。2） 如果此時將CPK 模型配置界面的狀態改為“啟用”，則會提示錯誤信息“該項目集***已關閉，請啟用該項目集”。3） 如果該項目集的狀態由“停用”更改為“啟用”，則該項目集配置的CPK 模型的狀態仍為“停用”，需要手動去修改CPK 模型的狀態。

1.2.2 模型自定義配置

模型設有區域自定義配置。如果選擇區域為車體，那么后續的所有配置都只適用于車體業務數據。同一區域具有多個數據源，配置人員可根據業務需求選擇不同數據源。不同數據源可對模型配置不同項目集或者項目（項目下可區分車型）、CPK 預警上限、CPK 預警下限、規格上線、規格下限和子組個數等。具體的配置操作步驟如下。

1.2.2.1 數據源配置界面

模型配置的首頁導航欄為區域，列表字段為區域、數據源名稱和模型個數，刪除操作，支持數據源新增。

新增數據源時，以區域車體為例，選中區域車體，點擊“新增”按鈕，即可選擇車體區域下的不同數據源名稱。選擇1 個數據源名稱后，點擊“確定”即完成在區域車體下新增1 個數據源。

1.2.2.2 新增模型界面

數據源新增完成后，可點擊數據源名稱，系統會彈出模型配置列表界面，包括字段。點擊“新增”，進入新增模型界面，模型類型選擇過程能力指數CPK，配置分析維度項目集或項目（可具體到車型），配置參數（CPK 預警上限、CPK 預警下限、規格上線、規格下限、子組個數和分析字段），且預警上、下限和規格上、下限均可人工錄入。規格上限為必須錄入字段，用于計算CPK。預警上、下限則在預警邏輯中使用，可只配置下限，也可都配置。如果不配置，則默認無預警邏輯。子組個數有下拉框選項，可選擇16、32、64、125 和250 等子組個數，也可自定義除選項外的子組個數。分析字段必須為1 個，同時要求為數值類型。每個模型都可配置1 個或多個推送人，用于預報警信息推送。

數據源配置完成后進入模型列表，其中除新增模型字段外還有字段狀態，開啟狀態代表該模型啟用，關閉狀態代表該模型不啟用?？梢耘渲? 個或者2 個以上CPK 模型。如果配置1 個CPK 模型，模型為開啟狀態時，前臺可調用數據；模型為關閉狀態時，前臺不可調用數據。如果配置2 個以上CPK 模型，則模型只要有1 個是開啟的，前臺就可調用開啟模型數據，模型只有在全部關閉狀態下，前臺才不可調用數據。

在模型列表中點擊推送人員信息的“查看”按鈕可查看已配置的推送人員信息，包括字段項目類別、區域、項目名稱、車型、推送部門、推送人員及聯系電話。

2 應用效果

根據上述方案的自定義配置情況和計算結果，即根據配置的子組數計算出日CPK 結果值，可生成近30 日CPK 值監控圖。進而需要對監控圖進行分析，以便針對生產過程中潛在的不穩定情況及時采取措施。

表1 CPK評級標準

該系統設定的CPK 預警條件有2 種，第1 種是CPK 值大于最大值，第2 種是CPK 值小于基準值，這2 種情況符合其中任何一種均會預警。根據圖1 可知，2022 年3 月10日CPK 值均為1.4125，大于基準值1.1000，過程能力處于A 和B 之間，說明生產過程穩定性一般，需要保持其控制狀態，并盡量往A 靠攏提升；如果CPK 值達到或大于最大值，則說明生產過優，而實際生產很難達到CPK指數為最大值的情況，需要進一步核實驗證。如果判定無誤，可考慮降低成本。當CPK 值處于過程能力為A+時，屬于最理想的狀態，只需要持續保持這種生產過程即可。當CPK 值處于過程能力為A 時，屬于生產過程穩定性良好，狀態相對比較穩定，可盡量往A+靠攏提升。當CPK 值小于基準值時，說明生產中有不合格品產生，過程有妥善管理及改變的必要，符合第2 條預警條件，系統預警會根據配置的推送人信息推送給對應負責人，維度分為項目集、項目或項目下的某一車型，以滿足各種情況下的需求。

除如圖1 所示的CPK 監控圖，系統還對預警情況做了匯總頁面，實時展示預警信息，以供管理者實時把控生產作業質量。

負責人處理CPK 預警信息時除從待辦進入外，還可以從匯總表下查看預警詳情，跟隨每條預警詳情進入處置頁面，提交預警處置。

系統還針對預警信息處置時長做了進一步統計分析，分月度、區域、各模型單個預警處置時間等對處置時長進行統一管控，無形中可起到督促員工及時處置問題、提高工作效率的作用，進而達到提高生產效率的目的。

圖1 CPK 監控圖

3 結語

根據CPK 計算邏輯可知，CPK 應用的前提是要有可以量化的數據來支撐過程的監控點，要有對應的雙側或單側公差以及確定對應的標準，生產過程要處于相對穩定的狀態。

根據CPK 的計算規則可知，要想在動車組車體內高尺寸數據中運用好CPK，必須充分考慮動車組生產過程中車體內高尺寸數據的特點，制定出有效的數據采集及處理方案，使獲取的數據能對生產過程穩定性的預測有保障。

在生產過程中也可將CPK 與其他控制方法相結合，使CPK 的計算不是1 個靜態過程，而是1 個動態的監控，才能更加及時地發現生產過程穩定性的波動，對波動的處理也就更具主動性。

綜上所述，該文基于CPK 模型，并結合動車組車體內高尺寸數據的特點，設計了適用的監控方案。在CPK 的應用過程中，基于CPK 結果值報表分析，對預警點進行了研判，及時解除預警，使CPK 值保持在一個適宜的水平，在確保生產過程穩定的同時，在一定情況下還可以達到降低質量成本的目的。