■高映紅 楊秀娟 張 曦 陶琳麗

（1.昆明云嶺廣大種禽飼料有限公司，云南昆明650215；2.云南農(nóng)業(yè)大學(xué)動物科學(xué)技術(shù)學(xué)院，云南省動物營養(yǎng)與飼料重點實驗室，云南昆明650201）

飼料加工技術(shù)是確保飼料工業(yè)可持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的關(guān)鍵之一，是保證產(chǎn)品質(zhì)量的重要手段。在實際飼料生產(chǎn)過程中，由于原料品質(zhì)、加工過程與預(yù)期的理論分析存在差異導(dǎo)致的成品不能如實反映配方品質(zhì)，使配方失真的現(xiàn)象在飼料廠極為常見。因此，需使用相應(yīng)的質(zhì)量控制方法進一步提高飼料產(chǎn)品質(zhì)量。統(tǒng)計過程控制(Statistical Process Control，SPC)，就是根據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量的統(tǒng)計觀點，運用數(shù)理統(tǒng)計方法對生產(chǎn)制造過程和服務(wù)過程的數(shù)據(jù)加以收集、整理和分析，從而了解、預(yù)測和監(jiān)控過程的運行狀態(tài)和水平，這是一種以預(yù)防為主的質(zhì)量控制方法[1]。SPC自創(chuàng)立即在工業(yè)和服務(wù)等行業(yè)得到推廣應(yīng)用[2-3]。在飼料生產(chǎn)中，SPC主要應(yīng)用于飼料廠終產(chǎn)品的質(zhì)量控制[4-7]，對配料精度的過程控制未見相關(guān)報道。

因此，本文旨在以飼料產(chǎn)品的粗蛋白質(zhì)檢測指標為觀測對象，利用回歸分析及SPC技術(shù)分析飼料加工過程中配料因素對飼料產(chǎn)品質(zhì)量造成的影響，建立飼料產(chǎn)品質(zhì)量的配料工藝控制模型及方法，提高飼料配方的保真度。

本文通過對豬濃縮料中豆粕配料數(shù)據(jù)、成品粗蛋白檢測數(shù)據(jù)進行回歸分析、應(yīng)用控制圖進行SPC分析及過程能力分析，提出了對配料精度的改進措施，獲得受控狀態(tài)下成品粗蛋白質(zhì)的變化范圍。為提高配料精度，實現(xiàn)從結(jié)果控制向過程控制、從人工控制向自動控制的轉(zhuǎn)變，為提高飼料產(chǎn)品質(zhì)量提供新方法和新思路。

1 材料與方法

1.1 研究數(shù)據(jù)

選取云南省具有一定代表性的一家飼料生產(chǎn)企業(yè)，收集其2008年48個批次的豬濃縮飼料配料數(shù)據(jù)，包括原料配方設(shè)定值、粗蛋白質(zhì)配方設(shè)定值、飼料產(chǎn)品中蛋白原料實際配料值、成品檢測實際粗蛋白質(zhì)含量(見表 1)。

1.2 研究方法

1.2.1 回歸分析

建立原料配料值與飼料成品粗蛋白質(zhì)含量之間的回歸模型。

1.2.2 SPC分析

1.2.2.1 單值圖

SPC統(tǒng)計過程控制主要通過各種控制圖，來達到質(zhì)量分析、質(zhì)量控制、質(zhì)量改進的目的?？刂茍D是用于分析和控制過程質(zhì)量的一種方法，是一種帶有控制界限的反映過程質(zhì)量的記錄圖形，圖的縱軸代表產(chǎn)品質(zhì)量特性值或由質(zhì)量特性值獲得的某種統(tǒng)計量；橫軸代表按時間順序抽取的各個樣本號；圖內(nèi)有中心線、控制上限、控制下限、規(guī)格中心、規(guī)格上限及規(guī)格下限六條線?？刂茍D類型很多，常用的有均值與極差控制圖、均值與標準差控制圖、中位數(shù)與極差控制圖、單值與移動極差控制圖、不良率控制圖、不良數(shù)控制圖、缺點數(shù)控制圖、單位缺點數(shù)控制圖[8]。本文研究的數(shù)據(jù)為同一配方不同批次的原料配料值及粗蛋白質(zhì)檢測值，其特性符合單值與移動極差控制圖的要求，故采用單值圖進行研究和分析。

1.2.2.2 生產(chǎn)過程能力評價

如果已確定一個過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)，還存在是否有能力滿足顧客需求的問題。因此，在控制圖反映過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)之后，可進行過程能力評定。

①過程能力（Z）

過程能力也稱為工序能力，用字母Z表示，是指在穩(wěn)定狀態(tài)下過程波動范圍的大小或過程固有波動范圍的大小。當過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)時，產(chǎn)品的計量質(zhì)量特性值有99.73%落在μ±3σ的范圍內(nèi)，其中μ為質(zhì)量特性值的總體平均值，σ為質(zhì)量特性值的總體標準差，也即有99.73%的產(chǎn)品落在上述6σ范圍內(nèi)。σ的數(shù)值越小則其分布范圍越小，過程能力越好[9]。

表1 豬濃縮飼料研究數(shù)據(jù)

對于存在單側(cè)公差的情況：Z=（USL-μ）/σ或Z=（μ-LSL）/σ。

其中，σ=R/d2

式中：USL——技術(shù)要求的上限指標（規(guī)格上限）；

LSL——技術(shù)要求的下限指標（規(guī)格下限）；

σ——總體標準差；

R——子組極差的平均值。

d2是隨樣本容量變化的常數(shù)，可從控制圖常數(shù)表中查得。

對于存在雙側(cè)公差的情況：ZUSL=（USL-μ）/σ和ZLSL=（μ-LSL）/σ。

Z=ZUSL或ZLSL的最小值。

計算出Z值以后，若Z為負值，說明過程均值超過規(guī)范（不合格）?？墒褂肸值和標準正態(tài)分布表來估計質(zhì)量數(shù)據(jù)值超出規(guī)范值的比率，即不合格率。

②過程能力指數(shù)（CP）

過程能力指數(shù)CP為規(guī)格范圍（容差寬度）與過程能力的比率，反映了過程加工質(zhì)量滿足產(chǎn)品技術(shù)要求的程度。技術(shù)要求體現(xiàn)在規(guī)范限(LSL，USL)上，其中M=(LSL+USL)／2稱為規(guī)范中心，規(guī)范限的寬度T=USL－LSL通常稱為公差，它表示技術(shù)要求的寬與嚴。σ為總體標準差，反映加工過程的一致性。在規(guī)范中心M與受控過程中心（即正態(tài)分布的均值μ）重合時，過程能力指數(shù)定義為[10]：

式中，T為技術(shù)公差的幅度，USL為技術(shù)要求的上限指標，LSL為技術(shù)要求的下限指標，TU、TL分別為上下公差限。CP值越大，表明質(zhì)量能力越強，加工質(zhì)量越高。

存在單側(cè)公差：CPU=（USL-μ）/3σ,CPL=(μ-LSL）/3σ

上限能力指數(shù)CPU為容差范圍上限除以實際過程分別寬度上限，下限能力指數(shù)CPL為容差范圍下限除以實際分別寬度下限。

③實際過程能力指數(shù)(Cpk)

通常情況下規(guī)范中心M與受控過程中心μ不重合，存在一定的偏移，這時計算所得的過程能力指數(shù)稱為實際過程能力指數(shù)，用Cpk表示，定義為CPL或CPU的最小值。它等于過程均值與最近的規(guī)范限之間的差除以過程總分布寬度的一半。Cpk越大，則μ與M的偏移越?。?/p>

從以上計算中可看出，過程能力Z也可轉(zhuǎn)化為實際能力指數(shù)CPk：

④過程能力評價

在對產(chǎn)品質(zhì)量特性值進行分析時，計算出其過程能力（Z）或過程能力指數(shù)(CPk)，就可以對產(chǎn)品的生產(chǎn)過程進行評價。某些過程能力指數(shù)要求Z≧3或者CPk≧1.00，對于影響被選重要產(chǎn)品特性的過程能力指數(shù)要求為Z≧4或者CPk≧1.33。這些要求是保證特性、產(chǎn)品及制造資源各方面一致性的最小性能水平。

1.2.2.3 改進措施

若過程能力達不到要求，就需要采取措施對過程進行調(diào)整，改進過程能力。所要求的措施是：通過減少普通原因引起的變差或?qū)⑦^程均值調(diào)整到接近目標值的方法來改進過程性能，這通常要求采取管理措施來改進系統(tǒng)。為改進過程能力，必須減少普遍變差原因，可通過減小σ來達到。

以過程能力Z＝4的標準計算：

σ改進＝（USL-μ）/Z改進或σ改進＝（μ-LSL）/Z改進，改進后的σ為此二者的最小值。得到σ改進后，便可利用規(guī)范值（標準值）計算出改進后的過程控制寬度（控制限），按照規(guī)范要求實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的控制。

1.3 分析步驟

1.3.1 數(shù)據(jù)收集

1.3.2 對飼料產(chǎn)品中的原料進行回歸分析

1.3.3 針對分析相關(guān)性較高的稱量情況，在MINIT?AB 15中文版中建立SPC單值圖。

1.3.4 進行生產(chǎn)過程能力評價(見表2)

表2 過程能力評價

1.3.5 改進過程能力

1.3.6 在可控范圍下，利用回歸公式計算成品粗蛋白質(zhì)含量的變化范圍。

2 結(jié)果與分析

2.1 原料配料值與成品粗蛋白質(zhì)測定值間的回歸分析

本文以單一豆粕和4種原料兩種情況為例，對原料對配料精度的影響進行分析說明。

2.1.1 豆粕與成品粗蛋白質(zhì)測定值間的回歸分析

式中：x——豆粕配料值；y——成品粗蛋白質(zhì)測定值。

豆粕配料值與成品粗蛋白測定值間的回歸模型如式(1)所示，呈生長模型，決定系數(shù)R2為0.233，P＜0.01，相關(guān)性不高。

2.1.2 4種原料與成品粗蛋白質(zhì)測定值間的回歸分析

式中：x1——豆粕配料值；x2——棉籽粕配料值；x3——菜籽粕配料；x4——魚粉配料值；y——成品粗蛋白質(zhì)測定值。

4種原料配料值與成品粗蛋白質(zhì)測定值間的回歸模型如式(2)所示，決定系數(shù)R2為0.662，P＜0.01，相關(guān)性較高，故對豆粕、棉籽粕、菜籽粕及魚粉的配料過程進行SPC分析，本文僅以豆粕為例進行分析。

2.2 豆粕配料過程的SPC分析及改進措施

2.2.1 SPC分析

如圖1所示，豆粕的實際配料均值為390.63 kg，標準差為1.85 kg，在此標準差范圍內(nèi)的控制上限為396.17 kg，控制下限為385.08 kg，控制圖的判異判穩(wěn)原則采用“遠離中心線超過3個標準差為異常點”。但飼料廠配料秤動態(tài)配料精度要求在0.3%，豆粕的配方設(shè)定值為390 kg，理論配料的公差上限為391.17 kg，公差下限為388.83 kg。因此，該生產(chǎn)過程處于不受控狀態(tài)，計算目前生產(chǎn)狀態(tài)下的過程能力，可進一步看出，配料過程是否滿足生產(chǎn)需要。

2.2.2 過程能力分析

圖1 豆粕配料值單值控制

圖2 豆粕過程能力分析

如圖2所示，過程能力分析結(jié)果Cpk=0.1，根據(jù)過程能力指數(shù)Cpk的評價標準可知，當Cpk＜0.67時，表示過程能力嚴重不足，應(yīng)采取緊急措施和全面檢查。從實測性能值可看出，低于配料理論公差下限的值占10.42%，高于配料理論公差上限的值占29.17%，合計超過了39.58%，預(yù)期整體性能不合格率達到52.68%，也再次證明了過程能力嚴重不足，需采取緊急措施。

2.2.3 改進措施

通過正態(tài)性檢驗可知，在配料過程中豆粕稱量值的偏度系數(shù)為0.535，峰度系數(shù)為0.172，表明在配料過程中豆粕稱量的精度發(fā)生偏移，偏移度：

根據(jù)過程能力指數(shù)中偏移度的評價標準，當K＜12.5時，可以不做調(diào)整。

要使過程能力指數(shù)Cpk達到要求，即Cpk＝1.33,可使用如下改進措施：

措施一：在當前偏離度下減少標準差

措施二：減少偏移量，使其處于無偏狀態(tài)，計算其標準差：

2.3 預(yù)測提高過程能力指數(shù)后成品粗蛋白質(zhì)的值

根據(jù)2.1.1的回歸分析可知，對于濃縮飼料來說，豆粕與成品粗蛋白回歸關(guān)系相關(guān)性不高，豆粕、棉粕、菜籽粕、魚粉四種原料和成品粗蛋白間多元直線回歸關(guān)系相關(guān)性較高，因此，使用(2)回歸方程來預(yù)測成品粗蛋白。以豆粕取改進值，其它三種原料取配方設(shè)定值為例，預(yù)測成品粕蛋白質(zhì)：

①有偏受控狀態(tài)下的成品粗蛋白的范圍

豆粕配料上限x＝390.625+0.137=390.762,成品粗蛋白值=39.92。

豆粕配料下限x＝390.625-0.137=390.488,成品粗蛋白值=39.89。

②無偏受控狀態(tài)下的成品粗蛋白的范圍

豆粕配料上限x＝390+0.293=390.293,成品粗蛋白值=39.87。

豆粕配料下限x＝390-0.293=389.71成品粗蛋白值=39.81

③公差狀態(tài)下成品粗蛋白的范圍

豆粕配料上限x＝390×(1+0.003)=391.17,成品粗蛋白值=39.96。

豆粕配料下限x＝390×(1-0.003)=388.83,成品粗蛋白值=39.71。

通過以上改進措施可以看到，預(yù)測成品粗蛋白質(zhì)值與配方設(shè)定粗蛋白質(zhì)值39很接近，其中無偏狀態(tài)下結(jié)果與公差狀態(tài)下成品粗蛋白質(zhì)相比更接近。因此，配料精度需要進行調(diào)整，使其達到真正的受控狀態(tài)，即控制性達到在配料秤精度為0.3%標準。

3 結(jié)論

通過對豬濃縮料2008年的原料配料數(shù)據(jù)、成品粗蛋白質(zhì)檢測數(shù)據(jù)進行了回歸分析、SPC分析及過程能力分析，提出了對配料精度的改進措施，得出了受控狀態(tài)下成品粗蛋白質(zhì)的變化范圍，其中無偏受控狀態(tài)下成品粗蛋白質(zhì)與配方值更為接近。

因此，可通過運用SPC技術(shù)的統(tǒng)計方法、控制圖，提高過程能力水平，實現(xiàn)從結(jié)果控制向過程控制、從人工控制向自動控制的轉(zhuǎn)變，起到穩(wěn)定提高飼料產(chǎn)品質(zhì)量的作用。