基于SPC的卷煙加工過程產品質量缺陷預警方式與應用

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.32.036

摘" 要：卷煙生產過程中，產品加工尺寸波動是由人、機器、材料、方法、環境和測量等因素的異常波動影響所致。通過將現代信息技術與統計方法相結合，根據實時統計分析情況進行異常波動預警來實現設備自動控制調整或人工實時干預，達到降低異常波動對產品質量的影響。在生產現場系統應用SPC方法、網絡技術、工程數據庫，對煙支關鍵物理指標及卷煙產品外觀質量缺陷進行控制圖實時分析，該文基于生產過程中產生的實時數據建立■-s圖、P圖和C圖進行煙支重量波動預警，實現質量實時監控、預警，消除潛在的質量事故隱患，完成統計結果控制過程向實時控制過程的轉變。

關鍵詞：卷煙；預警；SPC；質量缺陷；控制判異準則

中圖分類號：TS452" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2023）32-0１４４-0５

Abstract： In the process of cigarette production， the fluctuation of product processing size is caused by the abnormal fluctuation of human， machine， material， method， environment， measurement and other factors. Through the combination of modern information technology and statistical methods， early warning of abnormal fluctuations is carried out according to real-time statistical analysis to achieve automatic equipment control adjustment or manual real-time intervention， so as to reduce the impact of abnormal fluctuations on product quality. The SPC method， network technology and engineering database are applied in the production site system to make a real-time control chart analysis of the key physical indexes of cigarettes and the appearance quality defects of cigarette products. Based on the real-time data generated in the production process， this paper sets up -s chart， P chart and C chart to carry out the early warning of cigarette weight fluctuation， so as to realize real-time quality monitoring and early warning， and eliminate the hidden danger of potential quality accidents. Complete the transformation from statistical result control process to real-time control process.

Keywords： cigarette; early warning; SPC; quality defect; control differentiation criteria

Y卷煙廠經過多年的發展與摸索，確立了“全面提高質量管控，全面實現管控的自動化、數字化、信息化三方面要求”的發展目標。質量預警管理是現代質量管理發展的必然趨勢，其核心是實現“預防為主”的現代質量管理思想，以預警機制為主線，建立生產全過程質量實時監控、預警和報警體系，構建質量缺陷預警平臺，實現卷包生產線質量管控模式由控制結果向控制過程轉變，由靜態控制向動態控制轉變，由粗放控制向精細控制轉變，全面提升卷煙外觀和物理質量指標水平。基于SPC的卷煙加工過程產品質量缺陷預警方式可以實現卷包生產過程的動態監測，使卷包生產質量管理由靜態、被動狀態走向動態、主動狀態，實現卷包質量管理的超前性，切實有效地減少同品牌卷煙因不同的生產機型、人員素質等所導致的質量波動，減少質量缺陷，不斷提升產品質量的穩定性。

以先進的計算機和通信技術為主要手段，以在線SPC為主、離線SPC為輔，對卷包生產進行全面的外觀質量管控。基于底層大量的生產數據（卷包數采、綜合測試臺、日常檢驗業務），通過平臺中分析用控制圖，對其進行有效的西格瑪預警線分析，進行現場實時監控并有效預警。通過企業移動信息管理平臺實現對生產車間的質量管理與控制，實現企業質量管控統一規范。從而保證企業質量標準的統一部署和復制。同時將質量管控與企業車間的設備狀況和生產實際緊密結合，使質量管理能夠敏捷地響應生產現場實際情況的變化，能對質量問題做到快速響應和處理，減少浪費提高生產效率。

1" SPC技術在卷煙制造中的運用

1.1" SPC的作用和用途

SPC即英文“Statistical Process Control”之縮寫，意為“統計制程控制”，或稱“統計過程控制”。SPC主要是指應用統計分析技術對生產過程進行實時監控，科學區分出生產過程中產品質量的隨機波動與異常波動，從而對生產過程的異常趨勢提出預警，以便生產管理人員及時采取措施，消除異常，恢復過程的穩定，從而達到提高和控制質量的目的。在生產過程中，產品加工尺寸的波動是不可避免的[1]。其是由人、機器、材料、方法和環境等基本因素的波動影響所致。波動分為2種：正常波動和異常波動。正常波動是偶然性原因（不可避免因素）造成的。其對產品質量影響較小，在技術上難以消除，在經濟上也不值得消除。異常波動是由系統原因（異常因素）造成的。其對產品質量影響很大，但能夠采取措施避免和消除。過程控制的目的就是消除、避免異常波動，使過程處于正常波動狀態。

1.2" SPC技術在卷煙制造行業中的運用

A廠構建了基于MES的SPC系統，實現了制絲、卷包生產過程“關鍵參數指標、質量指標、檢測指標”的數據采集、實時監控、異常報警、初步診斷、統計分析和信息記錄等功能，使過程始終處于可接受的穩態水平，從而保證過程質量和成品質量的穩定和一致，實現精益制造[2]。B廠對多個月卷煙物理指標的檢驗數據進行了收集整理，通過采用-R控制圖實現了對生產過程中煙支的吸阻、圓周、長度和重量等物理指標過程穩定性長期有效的分析控制[3]。郭宏敏等[4]通過運用流程分析（IPO）、矩陣分析（Camp;E）等技術系統梳理卷接包工藝流程，篩選影響質量指標的關鍵因素，確定生產過程重點監控對象；利用測量系統分析技術（MSA），識別在線監測儀器的可靠性； 在收集、分析、整理大量數據和信息的基礎之上，建立卷接包工序統計過程控制應用規則；實現卷接包關鍵指標的實時監控、即時報警、系統分析。石鳳學等[5]對某品牌卷煙14個生產廠家5 693個檢測樣本煙支的8個物理指標應用六西格瑪 （Six Sigma， 6σ）方法分析質量控制情況。

2" SPC技術在Y廠卷煙加工過程外觀質量缺陷預警中的運用

2.1" SPC技術運用的意義

SPC通過對生產過程進行分析評價，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，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態，以達到控制質量的目的。當過程僅受隨機因素影響時，過程處于統計控制狀態（簡稱受控狀態）；當過程中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）[6-7]。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，從而使產品和服務穩定地滿足顧客的要求[8-9]。通過在卷煙加工過程外觀質量缺陷預警中系統運用SPC技術，分機臺、分品牌對關鍵物理指標（如重量、長度等）和重點卷煙外觀缺陷進行控制圖分析，通過在生產過程中建立-s圖、P圖和C圖進行質量控制，實現質量實時監控、預警，消除潛在的質量事故隱患，實現了控制結果向控制過程轉變[10]。

2.2" 控制圖選型

卷包生產線SPC系統以SPC技術、網絡技術和工程數據庫及其管理技術建立一種質量管控系統，形成可以覆蓋卷包生產線多臺套卷煙機組的質量預防系統，主要包括過程能力直方圖分析和控制圖分析[11]。以Y卷煙廠卷包生產線各機臺生產的各牌號煙支在線綜合測試臺的檢測結果，以及卷煙機在線檢測系統剔除的空頭煙支、漏氣煙支數量為研究對象，進行控制圖選型，選型結果如下。

根據卷包現場的實際情況，因為關鍵物理指標（如重量、長度等）是計量型數據，因此，按計量型數據的要求篩選控制圖。因為空頭煙支、漏氣煙支數量和箱裝、條裝、煙支缺陷數是計數型數據，因此，按計數型數據的要求篩選控制圖。

2.1.1" 控制圖選型結果

1）由于現有的卷包機組數據量大，為保障控制精度的準確性，項目針對關鍵物理指標（如重量、長度等）進行-s控制圖、過程能力直方圖分析。

2）針對空頭煙支、漏氣煙支數量以不合格品數進行計算，由于每次不合格品數不盡相同，因此選取P圖進行分析。

3）針對箱裝、條裝、煙支外觀缺陷以缺陷數的形式進行計算，由于每次缺陷檢測的樣本量是固定的，因此選取C圖進行分析。

2.2.2" 控制界限的確定

1）重量指標-s圖的確定。通過選取X品牌6個月的重量指標值進行分組，子組大小選取5，得出結果如圖1所示。

根據-s圖，計算得出：控制上限UCL=0.887 70，控制下限LCL=0.871 74，中心值CL=0.879 72，滿足重量指標控制要求。

2）圓周指標-s圖的確定。通過選取X品牌6個月的圓周指標值，進行分組，子組大小選取5，得出結果如圖2所示。

圖2" 圓周指標的-s圖穩定性報告

根據-s圖，計算得出：控制上限UCL=24.336 7，控制下限LCL=24.167 2，中心值CL=24.251 9，滿足圓周控制要求。

3）長度指標-s圖的確定。通過選取X品牌6個月的長度指標值，進行分組，子組大小選取5，得出結果如圖3所示。

根據-s圖，計算得出：控制上限UCL=84.132 4，控制下限LCL=83.866 0，中心值CL=83.999 2，滿足長度指標控制要求。

按照X品牌的判斷方法，可針對其他產品建立-s圖對應的UCL、LCL、CL。

2.3" 控制判異準則確定

SPC 8項判異準則如下。

1）一點落在A區以外；

2）連續9點落在中心線同一側；

3）連續6點遞增或遞減；

4）連續14點相鄰點上下交替；

5）連續3點有2點落在中心線同一側的B區以外；

6）連續5點中有4點落在中心線同一側的C區以外；

7）連續15點在C區中心線上下；

8）連續8點在中心線兩側且無一在C區內。

2.3.1" -s圖

-s圖主要針對煙支物理指標進行實時監控管理，如圖4所示。在監控的同時系統將根據分析用控制圖分析出的結果（控制線與預警線）與采樣規則代入監控平臺，為了避免無效的預警信息并結合實際的生產情況，根據控制圖的三西格瑪原則，以逐步推進的方法。第一是選取A區超限作為預警，避免質量突變。第二是選取連續6點遞增或遞減，這樣可避免質量控制過程出現非隨機性。結合以上判異要求，在均值監控圖進行語音與短信預警；標準偏差圖中連續3點超出預警線進行語音與短信預警。

預警的同時，系統將根據底層預警等級配置關系，將各預警點發送至一線不同崗位的業務人員（如均值預警發送至機臺操作工與現場巡檢人員，標準偏差預警發送至現場機臺修理工）。

業務人員也可在控制圖中檢索所需關注的機臺進行分析，輸入相關緯度信息，系統將自動繪制出生產現場出現的質量異常點。

2.3.2" C圖

C圖主要針對卷煙外觀指標進行實時監控管理，如圖5所示。在監控的同時系統將根據分析用控制圖分析出的結果（控制線與預警線）與采樣規則代入監控平臺，為了避免無效的預警信息并結合實際的生產情況，根據控制圖的三西格瑪原則，以逐步推進的方法。第一是選取A區超限作為預警，避免質量突變。第二是選取連續3點遞增，這樣可避免質量控制過程出現非隨機性。結合以上判異要求，在均值監控圖進行語音與短信預警。

預警的同時，系統將根據底層預警等級配置關系，將各預警點發送至一線不同崗位的業務人員。

業務人員也可在控制圖中檢索所需關注的機臺進行分析，輸入相關緯度信息，系統將自動繪制出生產現場出現的質量異常點。

2.3.3" P圖

P圖主要針對卷煙機臺剔除指標進行實時監控管理，如圖6所示。在監控的同時系統將根據分析用控制圖分析出的結果（控制線與預警線）與采樣規則代入監控平臺，為了避免無效的預警信息并結合實際的生產情況，根據控制圖的三西格瑪原則，以逐步推進的方法。第一是選取A區超限作為預警，避免質量突變。第二是選取連續6點遞增，這樣可避免質量控制過程出現非隨機性。第三是選取了連續5點，有4點落在中心線同一側，這樣是為了避免出現偏態的情況。結合以上判異要求，在均值監控圖進行語音與短信預警。

預警的同時，系統將根據底層預警等級配置關系，將各預警點發送至一線不同崗位的業務人員。

業務人員也可在控制圖中檢索所需關注的機臺進行分析，輸入相關緯度信息，系統將自動繪制出生產現場出現的質量異常點。

2.4" 基于SPC的質量缺陷預警模式的建立

針對控制圖中判異點數值、過程能力指數低于目標值及采取預防措施通過短信平臺實時發送，其將預警值與預防措施實時發送給與質量相關的人員，各崗位人員各盡其職，實現質量實時監控、預警，消除潛在的質量事故隱患，實現控制結果向控制過程轉變，其系統結構與技術結構功能如圖7、圖8所示。

圖7" 卷包生產線SPC系統結構圖

3" 結束語

基于SPC的卷煙加工過程產品質量缺陷預警方式可通過質量管理數字化項目實現應用。Y卷煙廠已基于MES系統搭建卷包加工過程外觀質量缺陷預警平臺，該平臺依托于MES系統信息化建設的軟硬件平臺及數采網絡，把在線卷包生產過程與質量信息化管理體系相結合，以移動作業應用為基礎，實現移動實時預警、移動數據處理、移動業務（部分）管理，為SPC技術在卷包工序深化應用、基于數據驅動的智能制造過程管控模式、提升準入市場產品的整體質量水平，提供了實踐應用。未來，通過基于SPC的卷煙加工過程產品質量缺陷預警方式與卷煙工廠的數字化轉型相結合，構成信息化和移動化相互融合的在線式信息平臺，真正實現企業質量缺陷預警及時化、準確化，提升企業質量管理水平。該模式對卷煙制造過程其他工序也具有一定的指導和借鑒意義，可在卷煙生產企業推廣應用。

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第一作者簡介：楊舒涵（1992-），男，助理工程師，工藝質量科副科長。研究方向為工藝質量管理。