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        預(yù)控法與均值極差圖在磷銨生產(chǎn)中的應(yīng)用

        2014-02-15 01:45:21曾志偉
        云南化工 2014年5期
        關(guān)鍵詞:磷銨預(yù)控極差

        曾志偉

        (云南云天化國際化工有限公司紅磷分公司,云南,開遠(yuǎn),661699)

        預(yù)控法與均值極差圖在磷銨生產(chǎn)中的應(yīng)用

        曾志偉

        (云南云天化國際化工有限公司紅磷分公司,云南,開遠(yuǎn),661699)

        以磷銨生產(chǎn)工藝指標(biāo)中和料漿中N與P物質(zhì)的量比為例,對(duì)比分析了預(yù)控法與均值極差圖應(yīng)用效果差異,發(fā)現(xiàn)在標(biāo)準(zhǔn)偏差較小的數(shù)據(jù)分析時(shí),應(yīng)用預(yù)控法效果更佳。

        預(yù)控法;均值;極差;磷銨

        近年來,科學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展,產(chǎn)品零缺陷正逐步成為許多制造企業(yè)發(fā)展中不可回避的關(guān)鍵詞。對(duì)于高質(zhì)量過程控制,傳統(tǒng)的抽樣檢驗(yàn)技術(shù)與常規(guī)控制圖難以適用,以P控制圖為例,當(dāng)不合格品平均比例為0.5%時(shí),為了檢查到一個(gè)或幾個(gè)缺陷需要檢查200個(gè)單位才能夠檢出僅僅1.00的平均計(jì)點(diǎn)數(shù)。

        高質(zhì)量過程控制研究領(lǐng)域中,Calvin根據(jù)兩個(gè)不合格項(xiàng)之間合格品累計(jì)數(shù)提出了累計(jì)合格品計(jì)數(shù)圖(A Cumulative Count of Conformance chart,簡(jiǎn)稱CCC圖)[1]。Quesenberry提出幾何Q控制圖,通過變換,將監(jiān)控隨機(jī)幾何分布的問題轉(zhuǎn)為監(jiān)控正態(tài)分布問題,并且指出:P值越小,控制精度越高,效果也就越好[2]。美國拉斯—斯特朗公司推出工序質(zhì)量預(yù)控法,我國童維先先生將其引入管理界。在企業(yè)推行TQC的過程中,應(yīng)用工序質(zhì)量預(yù)控法對(duì)于提高產(chǎn)品質(zhì)量,減少質(zhì)量損失,提高經(jīng)濟(jì)效益有重要的作用。目前,美國、日本等國家多數(shù)企業(yè)應(yīng)用預(yù)控法,取得了較好的效果。

        2 預(yù)控法的統(tǒng)計(jì)原理

        預(yù)控法以小概率事件原理為理論依據(jù),判斷過程是否異常所設(shè)置的小概率為0.01%[3]。一個(gè)事件如果發(fā)生的概率很?。A(yù)控法為0.01%)的話,那么它在一次試驗(yàn)中是幾乎不可能發(fā)生的,但若在正常情況下發(fā)生了小概率事件的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,即可判定出現(xiàn)異常狀態(tài)。

        預(yù)控法直接與規(guī)格界限相聯(lián)系,而不是與控制界限相聯(lián)系。預(yù)控圖又叫彩虹圖,是一種基于規(guī)格界限來控制過程的簡(jiǎn)單運(yùn)算法則圖。通常預(yù)控圖控制區(qū)域分為三個(gè):目標(biāo)區(qū)(綠區(qū))、警戒區(qū)(黃區(qū))、廢品區(qū)(紅區(qū)),見圖1。

        圖1 預(yù)控圖的區(qū)域和概率Figure 1 Region and probability of pre-control chart

        各區(qū)域所對(duì)應(yīng)的概率為[4]:目標(biāo)區(qū)(綠區(qū)),2條預(yù)控線之間的區(qū)域,占整個(gè)規(guī)格界限圍的1/2,占整個(gè)正態(tài)分布概率的86.64%,近似認(rèn)為86%。

        警戒區(qū)(黃區(qū)),在目標(biāo)區(qū)兩側(cè)至規(guī)格界限是警戒區(qū),各占規(guī)格界限的1/4,占整個(gè)正態(tài)分布概率的6.54%,近似認(rèn)為7%。

        廢品區(qū)(紅區(qū)),2個(gè)警戒區(qū)之外,即超出規(guī)格界限的區(qū)域。2個(gè)不合格品區(qū)域的概率為0.135%。

        3 預(yù)控法與均值極差圖在磷銨生產(chǎn)中的應(yīng)用

        磷銨生產(chǎn)工藝指標(biāo)中和料漿N與P物質(zhì)的量比工藝安全操作規(guī)程要求指標(biāo)控制范圍為1.40~1.60,規(guī)格界限即為1.40~1.60。

        取中和料漿N與P物質(zhì)的量比某階段的數(shù)值進(jìn)行對(duì)比探討,數(shù)據(jù)以n=5進(jìn)行分組。見表1。

        表1 磷銨中和料漿N與P物質(zhì)的量比某階段數(shù)值Table 1 Phase value of the N and P molar ratio in process indicators and slurry of the production of ammonium phosphate

        3.1 數(shù)據(jù)正態(tài)性分析

        對(duì)分組數(shù)據(jù)均值運(yùn)用安德森-達(dá)令檢驗(yàn),結(jié)果見表2(受篇幅原因,省略部分?jǐn)?shù)據(jù))。

        從表2數(shù)據(jù)可知,p值大于顯著性水平(0.05),接收零假設(shè),即數(shù)據(jù)分布服從正態(tài)分布。表明數(shù)據(jù)分布良好,且可運(yùn)用于控制圖、預(yù)控圖等分析。

        表2 數(shù)據(jù)正態(tài)性分析Table 2 Data normality analysis

        3.2 應(yīng)用均值極差圖對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理

        均值極差圖最常用,判斷工序是否正常的效果好,但計(jì)算、工作量大,適用于產(chǎn)品批量大的工序[5]。借助計(jì)算機(jī)各類軟件,如SPSS、SAS等,可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速有效的處理,本文數(shù)據(jù)處理運(yùn)用Excel電子表格6SQ插件進(jìn)行數(shù)值分析。

        對(duì)表1數(shù)據(jù)作均值圖與極差圖,見圖2與圖3。

        圖2 均值圖Figure 2 Mean figure

        圖3 極差圖Figure 3 Poor chart

        圖4 預(yù)控圖Figure 4 Pre-control map

        均值圖中,控制下限(LCL)為1.462,中心線(CL)為1.481,控制上限(UCL)為1.500。極差圖控制下限(LCL)為0,中心線(CL)為0.033,控制上限(UCL)為0.070。分析極差圖,未見異常情況,數(shù)據(jù)極差可判穩(wěn)。分析均值圖,第17、19、28個(gè)點(diǎn)超出控制線(遠(yuǎn)離中心線,超過3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差),此3點(diǎn)可判定異常。

        3.3 應(yīng)用預(yù)控法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理

        指標(biāo)控制范圍為1.40~1.60,規(guī)格界限即為1.40~1.60。分析規(guī)格中心=(1.40+1.60)÷2=1.50,上預(yù)控線UPCL=(規(guī)格中心+規(guī)格上限)÷2=(1.40+1.50)÷2=1.45,下預(yù)控線LPCL=(規(guī)格中心+規(guī)格下限)÷2=(1.50+1.60)÷2=1.55。

        對(duì)表1數(shù)據(jù)作預(yù)控圖,見圖4。

        分析預(yù)控圖,第28個(gè)點(diǎn)落入警戒區(qū)(黃區(qū)),但緊接著的第29個(gè)點(diǎn)落入目標(biāo)區(qū)(綠區(qū)),則說明過程正常,無須采取任何行動(dòng)。

        3.4 預(yù)控圖與均值極差圖對(duì)比分析

        磷銨生產(chǎn)中,因工藝操作嫻熟,指標(biāo)中和料漿中N與P物質(zhì)的量比數(shù)據(jù)較為穩(wěn)定,波動(dòng)較小。運(yùn)用均值極差圖對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí),存在理論控制界限(相對(duì)規(guī)格界限)較?。?.462-1.500),導(dǎo)致異常數(shù)據(jù)增多(異常數(shù)據(jù)仍在規(guī)格界限內(nèi)),且不易查明異常原因。

        應(yīng)用預(yù)控圖,以規(guī)格界限為中心,厘定相應(yīng)的預(yù)控限,簡(jiǎn)單明了。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效監(jiān)控的同時(shí),亦可通過預(yù)控限判定數(shù)據(jù)是否異常。

        可見,工序能力富裕,統(tǒng)計(jì)分析標(biāo)準(zhǔn)偏差較小的數(shù)據(jù)時(shí),應(yīng)用預(yù)控法效果更佳。

        4 中和料漿中N與P物質(zhì)的量比應(yīng)用實(shí)踐

        生產(chǎn)實(shí)際運(yùn)行中,指標(biāo)控制范圍為1.40~1.60,即厘定為規(guī)格界限,預(yù)控限為1.45-1.55(亦可根據(jù)生產(chǎn)實(shí)際適當(dāng)調(diào)整),設(shè)為執(zhí)行指標(biāo)。指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)分析及改進(jìn)措施詳見表3。

        表3 中和料漿N與P物質(zhì)的量比風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)Table 3 Risk evaluation of the molar ratio of N and P in slurry

        應(yīng)用實(shí)踐中,針對(duì)工藝指標(biāo)中和料漿中N與P物質(zhì)的量比,連續(xù)抽取5個(gè)時(shí)點(diǎn)樣品,若其實(shí)測(cè)值全部落入目標(biāo)區(qū)(執(zhí)行指標(biāo)范圍)即可開始預(yù)控法的操作。將每一個(gè)時(shí)點(diǎn)樣品實(shí)測(cè)值錄入MES系統(tǒng)(生產(chǎn)制造執(zhí)行系統(tǒng)),MES系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖,崗位人員依據(jù)趨勢(shì)圖一方面可判斷指標(biāo)變化趨勢(shì),一方面及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況并及時(shí)處理(如指標(biāo)值為1.42,可及時(shí)依據(jù)表中改進(jìn)措施采取相應(yīng)的處置)。這樣可有效提升指標(biāo)合格率的同時(shí),確保裝置穩(wěn)定運(yùn)行與產(chǎn)品質(zhì)量合格。

        [1]Calvin,T.W.Quality Control Techniques for‘Zero Defects’[J].IEEE Transactions on Components,Hybrids and Manufacturing Technology.1983,CHMT-6:323-328.

        [2]Quesenberry,C.P,Geometric Q Charts for High Quality Processes[J].Journal of Quality Technology. 1995,27(4):304-314.

        [3]劉宏.應(yīng)用預(yù)控法監(jiān)控過程質(zhì)量[J].電子質(zhì)量. 2006(8):35-37.

        [4]顧亮,鮑文華,吳慶華,等.預(yù)控圖技術(shù)在卷煙生產(chǎn)制絲過程中的應(yīng)用[J].安徽農(nóng)學(xué)通報(bào).2011(20):98-102.

        [5]邢文英.QC小組基礎(chǔ)教材[M].北京:中國社會(huì)出版社,2008:164

        Application of Pre-control Law and Mean Range Chart in Ammonium Phosphate Production

        ZENG Zhi-wei

        (International Chemical Co.Yuntianhua red phosphorus Branch,Kaiyuan 661699,China)

        Taking the N and P molar ratio in process indicators and slurry of the production of ammonium phosphate as example,the difference between pre-control method and application effect of differences in the mean range chart was compared and analyzed.It was found that the application of pre-control method would be better when data with smaller standard deviation was used for analysis.

        pre-control method;mean;poor;AP

        T545

        A

        1004—275X(2004)05-0058-04

        12.3969/j.issn.1004-275X.2014.05.015

        收稿:2014-06-05

        曾志偉(1985-),四川樂山人,化工工藝工程師、國家注冊(cè)質(zhì)量工程師,從事磷肥與復(fù)肥技術(shù)研發(fā)工作。

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