統計過程控制在輪胎設計和制造中的應用

李 昭，李 靜

（風神輪胎股份有限公司，河南 焦作 454003）

隨著我國交通運輸產業的不斷發展，輪胎行業在國民經濟中的地位持續提升[1-3]。根據我國各行業規劃發展戰略的根本要求，輪胎行業要實現國內市場向國外市場擴張，建立、做強民族品牌輪胎，實現由輪胎大國向強國邁進，高質量發展是必由之路[4-5]。近10年來，我國勞動力成本持續增長，民營企業融資成本及物流成本不斷增加，不論是勞動力、原材料還是企業經營成本都大幅度上漲，因此企業的成本控制尤其重要，對輪胎企業更是如此，只有把降低成本落到實處，才能更好地為企業經營減負。

質量成本的投入，既要不斷滿足顧客的實際需求，又要符合企業增加利潤的內在要求，這兩個因素互相制約構成了質量成本發展變化的基本矛盾。為了在質量與成本的矛盾中謀求生存和發展，解決我國輪胎行業面臨的困境，提升輪胎質量（如外觀質量、動平衡性能、滾動阻力性能、耐磨性能等）是提升輪胎使用性能的基本出發點，而控制成本（如降低預防、鑒定成本，減少過程消耗和浪費，降低成品缺陷損失，減少客戶抱怨等）是輪胎行業擺脫困境的重要路徑。在提升質量、降低成本的過程中，應該以全面質量管理為基礎，以數字化技術應用為輔助和支撐[6-7]。

本工作以輪胎質量控制為例，研究輪胎企業如何實現質量與成本的平衡。

通常情況下，在輪胎設計結束，進入批量生產階段時，研發部門下發標準（如確定成品質量公差為±2%，半成品部件公差為±2%），制造和質量部門接受標準并按照標準進行過程和產品質量控制，同時分析和控制過程穩定性。在研發制定標準、制造和質量部門執行標準的過程中，需要考慮以下問題。

（1）成品質量與半成品質量的公差設計是否為最優結果。

（2）公差設計是否可以控制成本，減少浪費，同時保證成品的質量和性能。

（3）標準的可實現性評估。

（4）部件公差控制在標準范圍內可否保證成品質量。

（5）標準的可執行性評估。

（6）過程管控與過程能力。

1 制造過程控制

制造部門執行研發部門下發的質量控制標準，按照標準控制輪胎成品及半成品部件的質量，最終通過成品質量合格率體現控制的效果。在這個過程中，利用統計過程控制（SPC）工具[8-10]進行變差管理，以穩定過程，提升過程能力，確保標準執行的穩定性和一致性。以胎面質量控制為例，在應用SPC控制工具對制造過程進行統計控制的過程中，需要解決以下問題。

（1）選擇胎面質量過程控制特性（過程特性）。從胎面擠出生產線示意（見圖1）中可以看出：胎面質量有米稱和單條稱兩個過程控制，選擇米稱過程控制會面臨后續的敷貼、冷卻、運輸過程存在部件拉伸和收縮的問題，同時米稱受設備影響波動較大；選擇單條稱過程控制，需要考慮敷貼膠片和聚乙烯（PE）膜的影響，以及胎面已經過裁切，無法針對胎面結構（見圖2）對其質量做進一步調整的問題。

圖1 胎面擠出生產線及其關鍵過程特性示意

圖2 胎面結構示意

（2）確定取樣方式，明確合理子組。選擇取樣方式需要考慮生產計劃、生產量、生產頻次、生產連續性和控制圖目標等方面。在確定取樣方式時，短時間連續取樣（見圖3）數據僅能代表過程中設備本身的原因帶來的變差，通過樣本數據估計的過程標準差偏小，控制限偏小，最終會導致虛發報警增多，但適用于分析設備原因對產品的穩定性和過程能力影響。間隔隨機取樣（見圖4）數據易受過程均值變化的影響，致使極差圖出現異常點，均值控制限變大，但控制階段不會因為樣本子組內的變差增大而變寬，所以更能檢測出兩次采集樣品之間出現失控的情況。

圖3 短時間連續取樣方式

圖4 間隔隨機取樣方式

（3）對過程特性的測量系統做可靠性分析。過程特性測量數據的準確性是確定過程穩定性和過程能力的基本條件，本工作需要對胎面質量測量系統做可靠性分析。胎面質量的測量包括對胎面質量的直接測量和間接測量（如膠料密度、胎面截面積、胎面長度等）。

（4）數據的收集和計算。在胎面擠出生產線從膠料生產到胎面裝車的全過程中，有多個關鍵過程特性（見圖1），其參數是否均有測量，是人工手動還是設備自動測量，測量結果的收集為手動記錄還是自動上傳系統，對胎面質量的控制均有較大影響。

（5）繪制控制圖。在控制圖的繪制中，采用人工描點方式會增大出錯幾率和員工的勞動強度，無形中延長了對過程異常的反應時間，需要考慮如何實現控制圖的自動生成，將生產線過程特性參數的控制圖與其產品性能參數控制圖進行關聯分析。

（6）控制圖判異。采取自動判異可大大縮短異常反應及其處理時間，實現快速診斷，但依然面臨以下問題：

①控制點都在控制限以內且隨機分布即判定過程穩定，但忽略了分析過程是否處于穩定狀態，未對數據分布的正態性進行驗證，無法確定分辨率是否充足，無法識別控制限的適合性；

②控制點超出控制限或分布不隨機即判定過程存在異常因素，但是未對樣本的選擇、測量數據可靠性、人工計算和描點錯誤等因素進行干預。

因此，在實現全過程自動控制和分析前，采用人工和自動化相結合的方式，可以避免錯誤的發生。

（7）消除異常，記錄事件日志。在控制圖的繪制過程中，建立事件日志是快速分析及異常追溯的有效手段。在消除異常的過程中，需要建立快速應急反應計劃以支撐現場的異常處理能力。同時需要在消除異常后，通過采取的措施類型（系統措施或臨時措施）來判斷是否調整控制限。

目前，直接過程特性的測量系統分析及過程穩定性監控已實現全過程的監控、分析和改進，實現間接控制特性的測量系統分析，確保影響胎面質量間接控制特性測量設備的可靠性，對影響直接控制特性的各項過程參數進行過程穩定性和過程能力的監控和分析，發現直接控制特性和過程影響特性的相關性并實現快速、精準改善是下一步需要實現的目標。

2 研發設計優化

2.1 存在問題

輪胎質量標準及公差確定后，對半成品質量標準及公差的設計，就像在一個固定區域中劃分不同車輛的車位，需達到空間利用的最大化。

眾所周知，在輪胎設計階段，不僅會確定質量標準及公差范圍，而且會針對所設計的產品工藝通過性進行評估，確定過程能力。若在實際生產過程中，制造過程的能力水平無法達到設計的要求，或者設計公差范圍在實際制造過程中受到設備精度、材料穩定性等因素影響，難以得到準確控制，則提高過程能力或嚴格公差控制就可能面臨以下問題：

（1）生產、傳遞、使用不合格；

（2）嚴格按公差要求控制，造成浪費增多，成本增加；

（3）嚴格按公差要求控制，增加過程改善投資，成本增加。

以上問題最終會導致輪胎質量水平下降，成本增加。

2.2 優化

輪胎質量受到胎面、胎側、墊膠、簾布等半成品部件質量的影響，若要提高輪胎質量控制標準，同時減少浪費和投資成本，需要找出半成品部件中的關鍵影響因子，逐步優化其公差設計。在解決這個問題的過程中，蒙特卡洛模擬研究可以提供很大的幫助。本工作根據實際需求建立了如圖5所示的設計優化分析流程。

圖5 設計優化分析流程

（1）根據設計階段確定的公差及過程能力要求確定過程的輸入，如胎面質量公差為±2%，過程能力為1.3，胎側質量公差為±2%，過程能力為1.0，輪胎質量公差為±2%等。

（2）對實際生產過程能力進行分析（見表1）。

表1 過程能力分析

（3）利用蒙特卡洛方法模擬實際產品性能的監控和分析。首先建立概率統計模型，即胎面質量是各個半成品質量的總和；其次，收集過程數據，確定數據分布；然后定義參數優化的目標和參數范圍，即輪胎質量標準、公差和合格率，如95%的輪胎質量在（63.705±1.270）kg范圍內（公差為±2%）；再在目前過程能力狀態下，確定各部件的均值、標準差及分布情況（見表2）；最后進行建模和運算，通過半成品部件質量均值及標準差運算（見圖6）和模擬，確定輪胎質量在可接受范圍內的概率。可以根據輸出結果（見圖7）判斷輪胎質量公差范圍內的概率是否在可接受的范圍之內：通過率遠大于95%，結果不可接受，存在過度控制和浪費，需要優化；通過率接近95%，結果可以接受，可以持續監控；通過率小于95%，結果不可接受，成品損失增加，需要改善。

表2 各部件的均值、標準差及分布情況

圖6 各部件質量運算界面

圖7 輸出結果界面

（4）敏感度分析。確定半成品部件質量對輪胎質量的影響程度，結合敏感度分析結果（見圖8）優化變量，通過調整公差范圍提升過程控制結果或者減小流程輸入的變異，以進一步降低拒絕率（優化影響因子的分布），即優化過程穩定性及過程能力。

圖8 敏感度分析界面

（5）結合現有的過程能力優化公差。優先優化敏感度分析中對輪胎質量影響較大的因子（如胎面），通過優化后的公差控制（見表3），收集生產過程數據，再次運行蒙特卡洛模擬，驗證通過率是否接近95%，若不滿足，繼續優化調整公差，循環進行蒙特卡洛模擬，直到通過率滿足要求。

表3 各部件公差優化

3 結語

在未來的技術發展中，工藝與設備參數的大數據管理以及人工智能算法對質量與成本控制的輔助決策將在輪胎設計和制造中發揮重要的作用，大數據挖掘、人工智能等新型技術在生產過程管控中有巨大的能力發揮空間，快速的數據采集與建模分析優化能夠幫助研發與質量工程師高效精準地達成技術與管理目標。從數據采集和分析到模型的建立和部署，實現工藝參數組合和工藝參數再優化，快速定位符合目標性能的工藝參數組合，從設計優化到工藝優化，能夠真正實現提升質量、降低成本的目標。