圖形化質量監控系統在嘴棒質量管理中的應用研究

韓文杰，董健翔，楊 蔚，李亞俊，代國靖

（紅云紅河煙草（集團）有限責任公司 昆明卷煙廠信息管理部，云南 昆明 650202）

隨著人們生活水平的提高，對香煙的質量也提出了更高的要求，而高質量煙嘴棒是生產高質量香煙不可或缺的一環。煙嘴棒圓度的優劣會直接影響香煙生產的質量和效率，當煙嘴棒的圓度誤差超標時，口感差，煙氣過濾效果不好，并引起后續后面卷接階段的失誤率高。導致煙嘴棒圓度出現偏差的主要原因是生產設備的工況發生了系統誤差和隨機偏差。雖然通過完善制造流程，可以大幅度減少系統誤差，但是隨機誤差不可避免。因此，為保證質量，必須對煙嘴棒的圓度進行實時監測。由于圓度檢測的復雜性和隨機性，所以常規的手工圓度檢測方法存在很多不足。目前，質量監控系統在許多領域有成熟的應用[1]，也不泛在嘴棒生產中的應用[2]。在前人研究的基礎上，本文所研究與運用的圖形化煙嘴棒圓度檢測可以有效克服常規方法的不足，獲得科學的檢測與報警結果，有效提高嘴棒質量管控水平。

1 現存識別嘴棒生產質量的方法及分析

利用統計過程控制（SPC）中計量型控制圖對產品質量指標進行異常識別，依據表1中的控制圖判異準則對2012年7月份嘴棒生產過程中圓周質量指標進行人工異常識別試驗，識別率計算公式為：

判定異常依據GB/T4091-2001的判異標準[3]，包括點出界判異，界內排列不隨機判異等8條判異規則。

2012年7月對4臺KDF3嘴棒成型機產品的圓周指標進行異常識別試驗，記錄人工查找出的異常點的數量；異常點總數由生產二部的MES系統中的SPC模塊進行統計。試驗結果如表1所示。

表1 2012年7月圓周指標人工異常識別率試驗統計表Tab.1 Test result of artificial circular anomaly identification in July 2012

對各條規則異常識別率做進一步分析，由圖1可看出，人工異常識別率隨著規則的難度加大而減少，其中只有規則一的異常識別率達到了車間內部規定異常識別率達到100%的要求，其余規則人工識別率均未達到要求，平均約有18.6%的異常未能被識別。

圖1 各條規則異常識別率示意Fig.1 The recognition rates of various abnormal rules

2 圖形化煙嘴棒質量管理系統設計

軟件運行平臺使用企業內部計算機普遍采用的Windows系列操作系統，因此配套采用Microsoft公司為程序設計人員在Windows平臺上開發軟件而量身打造的Visual Studio 2005開發環境和.net運行庫。

2.1 數據采集模塊

目前較常用的3種數據采集方式有：通過PLC進行數據采集[4]；通過OPCServer進行數據采集[5]；以及通過串口、以太網口進行數據采集[6]。方法一從PLC中采集檢測儀器反饋回PLC的數據，存在數據采集不完整的問題；且生產設備PLC型號較多，直接與PLC通訊困難，難以在生產部大規模推廣。方法二通過OPCServer訪問PLC，避免了開發者直接從PLC中獲取數據，降低了開發難度；但通過OPCServer無法采集到檢測儀器反饋回PLC的數據，數據采集不完整。方法三從QTM儀器打印口（串口）及生產設備的數據訪問接口（以太網口）采集數據，是眾多設備廠家提供的標準數據訪問方式，能完整獲取需要的質量數據，無需改造設備，數據訪問安全性高，缺點是集成數據訪問模塊難度高。結合煙廠現狀與本次研究目的進行分析，選擇通過規范、詳細的系統設計采用串口，以太網口接收數據的方案。圖2為此方案的數據采集示意圖。

圖2 串口、以太網口數據采集示意Fig.2 An illustration of serial port，Ethernet front-end ports data acquisition

2.2 數據分析模塊

主要用于判斷數據的有效性，系統進行控制圖異常報警、生成質量圖表時，將丟棄添加標記的無效數據，確保集成數據采集模塊后的數據源的準確性、完整性。嘴棒質量的無效數據可歸納為4種，如表2所示。

無效數據處理流程如圖3所示。

表2 原始數據采集無效類型表Tab.2 Invalid types in original data acquisition

圖3 無效數據處理流程Fig.3 An illustration of invalid data processing

2.3 報警模塊

目前在生產中主要采用的報警形式有燈光報警、聲音報警及圖形報警。燈光與聲音報警中，報警燈與報警喇叭價格便宜，并且能提示工作人員注意，但不能提供發生報警的異常值、發生報警的準則、報警時間記錄等信息。通過結合以上三種方案，圖形報警能記錄質量數據趨勢、向操作人員提供詳細的報警信息，燈光與聲音報警能提醒工作人員注意，達到對異常數據的全方位監控與報警。由于此文側重對歷史數據進行分析，指導質量控制過程，此處著重闡述圖形報警方式。

圖形報警模塊的核心思想是利用SPC中計量型控制圖對產品質量指標進行異常識別。具體流程為：先對質量數據分項目、分機型進行控制圖分析；然后對質量數據進行提取，計算控制界限，利用Teechart組件作出控制圖，判斷取樣過程是否處于統計穩態，判斷過程能力是否處于技術穩態；完成上述的控制圖分析過程后，將分析用控制圖轉化為控制用控制圖實施日常質量控制。

調用Teechart組件繪制控制圖，利用控制圖理論判異規則進行判異，在圖中使用數字“1”標識異常點，處理過的異常點變為數字“2”顯示，繪制出的控制圖示例如圖4所示。

操作人員根據提供的參考方法對報警點進行處理，并登記異常信息。對于新問題，生產部門可組織相關人員利用頭腦風暴法找出最優化解決方案，錄入問題和相應解決辦法，并存入數據庫，以供操作人員參考，作為知識積累，如圖5所示。

可見，圖形報警模塊在嘴棒質量管理中，起到重要的支持作用，主要有：報警樣式明顯、直觀；能提供異常點的詳細信息供操作人員查看；在異常處理完畢后，能形成經驗數據庫，供以后應對異常參考。

2.4 圖表直觀展示功能模塊

本模塊設計主要包括分析圖表，周報月報兩大功能。通過生成散布回歸分析、排列圖、直方圖以及周報、月報等質量分析用圖表，供生產部門使用。

圖5 異常處理經驗導入數據庫的界面示例Fig.5 An illustration of importing exception-handling experience into database

目前普遍采用的圖表生成技術有：GDI+繪圖、Excel圖表組件、Teechart圖表組件[4]。調用GDI+函數生成圖行可繪制任意圖形，但開發繁瑣，不利于對其他圖表功能的擴展；Excel圖表組件圖形功能簡單、圖表生成效率低，不利于擴展開發多種質量圖表，在繪制出的圖表中開發用戶交互較困難；Teechart組件功能強大，可開發多種圖表樣式，運行效率高；雖開發時調用Teechart組件較復雜，但開發人員經過短期學習可掌握。通過對以上三種技術進行綜合分析，本系統中采用Teechart組件作為圖表生成工具。

2.4.1 分析圖表功能

通過散點圖顯示兩個變量之間的關系，從而可反映嘴棒質量的特征因素。

圖6 散布圖應用于嘴棒重量與吸阻的相關性分析示例Fig.6 An example of using scatter diagram to illustrate the correlation analysis of rods'weight and theresistance to suction

通過排列圖按最主要到最次要的順序排列出影響嘴棒質量的項目指標，從而找出影響嘴棒質量的主要因素，識別質量改進的機會。

2.4.2 生成周報、月報功能

系統生成的周報，月報按照生產部門使用的紙質報表定制，以適應察看習慣，周報的顯示界面如圖8所示。

圖7 不合格項目排列圖示例Fig.7 The Pareto Diagram of defective item

圖8 周報界面示意圖Fig.8 The interface of weekly reports

3 系統實施效果

2013年5月至8月，經4個月的系統運行測試，統計結果如表3所示。可見，系統不僅實現了控制圖自動報警，并且使得數據采集完整、準確。經檢驗，異常的報警率從之前的81.4%上升到系統實施后的100%，證實了系統實施的有效性。

4 結 論

實踐證明圖形化煙草質量監控系統能夠有效支持煙草行業中的嘴棒QC問題，通過自動化的數據采集、數據分析、異常報警等應用，提高煙草質量控制的效率與準確性，同時能節約人力成本，值得推廣與二次研究利用。

表3 系統實施后的異常識別率Tab.3 Recognition rate of anomaly after system implementation

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