計算機統計技術在煙草工業過程控制中的運用探討

摘要：卷煙產品的質量除了要求原輔材料、配方、外觀質量等穩定外，另一個方面是要求實施卷煙加工過程控制，提高產品質量的穩定度。計算機統計技術在卷煙工業中的應用，在保證質量受控、過程中出現異常時提出預警、及時解決調整工況、恢復過程的穩定性等方面作用明顯。

關鍵詞：計算機統計技術；煙草工業；過程控制

中圖分類號：TS43 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937(2011)24-0021-02

1 計算機統計技術在卷煙加工過程控制的主要運用內容

①過程控制模式——統計過程控制。SPC(統計過程控制)是一種有效的質量管理和改善的技術和方法，它通過運用控制圖對生產過程進行分析評析，根據反饋信息及時發現系統性因素出現的征兆，并采取措施消除其影響，使過程控制維持在僅受隨機因素影響的受控狀態，以達到控制質量、降低加工成本并取得經濟效益的目的。

②統計過程控制(sPC)的實質。SPC是一種借助數理統計方法的過程控制工具。當過程僅受隨機因素的影響時，過程處于統計控制狀態(簡稱受控狀態)；當過程存在系統因素的影響時，過程處于統計失控狀態(簡稱失控狀態)。由于過程波動具有統計規律性，當過程受控時，過程特性一般服從穩定的隨機分布；而失控時，過程分布將發生改變。SPC正是利用過程波動的統計規律性對過程進行分析控制的，因而，它強調過程在受控和有能力的狀態下運行，從而保證和提高產品質量。SPC非常適用于重復性生產過程。它能夠幫助我們對過程做出可靠的評估；確定過程的統計控制界限，判斷過程是否失控和是否有能力；為過程提供一個提前報警系統，及時監控過程的情況以防止不合格品的發生，提高產品質量水平，降低質量成本；實物質量和管理質量的持續改進；以科學理論依據和量化管理保證最終輸出；減少對常規檢驗的依賴性，定時的觀察以及系統的測量方法替代了大量的檢測和檢驗工作。統計過程控制要解決兩個基本問題：一是工序質量狀況是否穩定；二是過程能力是否充足。前者可利用控制圖這種統計工具進行測定；后者可通過過程能力查定實現。

③SPC的工具。SPC主要是通過各種控制圖來達到進行質量分析、質量控制和質量改進的。SPC的主要工具就是休哈特控制圖，簡稱控制圖。中心線CL(CentralLine)，上控制界線為UCL(Upper Control Limit)，下控制界線為LCL(Lower Control Limit)。圖中有按時間順序抽取的各樣本統計量的數值，圖中中心線是所控制的統計量的平均值。上、下控制界限與中心線相距數倍標準偏差，它是區分質量波動是由偶然因素引起還是由系統因，素引起的準則，從而判明生產過程是否處于統計控制狀態。控制圖按其用途分為分析用控制圖與管理用控制圖。按其控制對象分為計量值控制圖與計數值控制圖，前者又分為平均值與極差控制圖(xbar-R圖)、平均值與標準偏差控制圖(xbar-S圖)和其他控制圖；后者又分為計件值控制圖與計點值控制圖。計件值控制圖又分為不合格品數控制圖(Pn圖)與不合格品率控制圖(P圖)；計點值控制圖又分為缺陷數控制圖(c圖)與單位缺陷數控制圖(u圖)。除控制圖外，SPC還包括直方圖、排列圖、散點圖、分層圖等。

2 計算機統計技術在卷煙工序管理中應用實例

2.1 工序異常頻次分析

表1統計了制絲各工序在3個月時間內以水分為代表的過程質量指標出現波動的異常頻次，明顯看出，切片回潮工序的質量波動發生頻次占全工序的74.2％，需要重點關注。并從測定結果看出，松散回潮后水分CPK值低于1.0，松散回潮后溫度、葉絲干燥熱風溫度、葉絲干燥HT前水分、摻配加香烘后葉絲流量的CPK值在1.0-1.33，需要對上述參數采取措施或注意其變化。因此在工序分析中通過工序評價有針對性的調整過程工藝參數和指標。

2.2 工序評價

針對各工序的過程能力指數的測定結果，開展有針對性的工序評價，以確定各工序較適宜的工藝技術參數。以我廠膨脹線為例，針對工序調查反映出的膨脹煙絲整絲率偏低的問題，運用正交試驗設計方法開展工序評價，結果和分析如表2、表3所示。

分別對正交試驗結果進行極差分析和方差分析，確定四個工藝參數的優選水平為C1A281D1，即浸漬時間60s、排液時間150s、熱氣流流速35m／s、熱氣流溫度300％。在該參數下生產膨脹煙絲，整絲率平均值達到78.97％，優于4#試驗的78.82％，說明該參數組合為最佳條件。同時結合感官評定結果確定了該工序工藝參數組合，形成控制標準。