摘要：介绍了质量管理预控图的结构、统计原理和控制规则，结合制丝线小批量生产特点确定了预控图控制规则、过程监控和异常情况分析处理，并以制丝小批量生产为例加以说明。
　　关键词：制丝；预控图；控制规则；监控；小批量
　　
　　引言
　　质量控制是质量管理的重要内容，是实现生产过程控制、保持生产稳定和保证产品质量的重要手段。二十世纪三十年代，美国贝尔电话实验室休哈特(ShewhartW.A.)博士首创的统计质量控制及其工具——质量控制图，它能对生产过程出现的异常状况做出及时警告，之后休哈特控制图被广泛应用于各行业。但是，实际应用发现，休哈特控制图仅适用于大批量生产，对小批量却无能为力。
　　制丝车间小批量生产的样本数据个数较少，每生产批次间隔时间较长（期间有可能会遇到设备改造、参数调整等），传统的质量控制方法要想取得所需的25组以上的预备数据是难以实现的，小批量生产也就无法采用传统的质量控制方法。烟草行业对大批量生产有较多的质量控制研究，但对小批量生产的质量控制研究较少，所以有必要进行小批量生产过程质量控制研究，提出比传统控制图更有效的方法，以改善小批量生产过程中的质量控制水平。本文首先介绍了预控图的相关概念，然后分析了制丝车间小批量生产的特点，尝试了运用预控图对小批量生产实施过程控制的初步应用。
　　1 预控图的介绍
　　预控图（PRE—Control），又叫彩虹图，是一种基于规格界限来控制过程的简单运算法则图，是美国Rath&Strong咨询公司于20世纪五十年代开发的。预控图把控制界限与质量标准规格界限合为一体，使控制图既能反映工序质量状态，又能反映当工序出现异常波动时，产品不合格的状况。由于它具有较强的预报功能，经过逐步地完善称为“预先控制图”，简称“预控图”。依据概率统计原理，通常预控图控制区域分为绿区（目标区）、黄区（警戒区）、红区（废品）区三个区域（见图1），根据落入各区间的概率不同实施生产过程监控。
　　2 主要实施步骤与方法
　　2.1 确定关键质量特性值
　　关键质量特性值是指影响产品的关键要因，同时也是推进车间质量过程控制技术的关键所在。根据制丝工艺流程，我们参照工艺技术标准，与设备技术人员、操作工等讨论确定了松散回潮前电子秤瞬时流量、松散回潮热风温度、松散回潮出口水分率、烘丝前电子秤瞬时流量、薄板烘丝机热风温度、烘丝出口含水率、加香后成丝含水率、梗丝加料入口含水率、梗丝加料出口含水率、烘梗丝机热风温度、烘梗丝出口含水率共11个重点工艺参数。并对这11个关键质量特性值实施预控图监控和分析，进一步提高制丝生产的参数控制水平和质量稳定性。
　　2.2 过程监控
　　依据预控图区域划分规则，在规格界限与规格中心（M线）之间1/2处设置两条预控线（P-C线），将规格界限T范围划分为绿区、黄区、红区三个区域。采用制丝MES系统中每30秒采集两个数值取其平均值的数据采集方式，运用预控图实时监控关键工艺质量参数，如图2。为实现小批量生产过程的更好控制，同时引入过程动态管理实现实时的动态过程能力评价（即动态CPK）和标准偏差，辅助操作人员了解生产波动情况。在过程监控中，现场操作工与中控操作工及时沟通协作，根据图形趋势做出相应调整，减小生产过程波动，预防异常波动的出现。
　　2.3 预控图控制规则及修订
　　预控图的统计原理就是通过概率计算描述质量保证可行性分析。以小概率事件原理为依据，通常设置小概率α=0.01，按确定的时间间隔，每次连续抽取2件产品，并按以下规则对过程实施质量控制。
　　（1）若2件产品的实测值全部落入绿区，则判过程正常。
　　（2）若2件产品的实测值中有1只落入绿区，1只落入黄区，则判过程正常。
　　（3）若连续抽测的2件产品的实测值分别落入两个黄区内，则判过程异常。并认为过程质量特性值的分布的标准偏差增大，应采取相应的措施减小散差。
　　（4）若连续抽测的2件产品的实测值落入同一黄区内，则判过程异常。并认为过程质量特性值的分布中心偏移，应采取相应的措施纠正。
　　（5）只要有1件产品的实测值落入红区，就应判过程严重异常。此时应停止生产，进行质量分析，采取纠正措施使过程恢复正常。当确认质量改进取得成效之后，再接“1”条的规定重新开始。
　　前期运用该控制规则发现有较多误报警，一定程度上增加了质量成本，因此，必须结合制丝生产线特点对控制规则进行修改。在对历史数据进行分析总结的基础上，结合制丝生产线存在料头、流量性、小波动、非剔除性、影响因素多等生产实际情况，对预控图的控制规则根据各工序不同特点和生产实际进行了修订。下面仅以烘丝出口含水率为例分析说明预控图控制规则重新修订的理由。
　　（1）对历史数据总结分析后发现，烘丝工序启用批次后在2分钟左右料头过完达到稳定状态，而机械加工行业不存在料头现象，所以对稳态的判断不能简单运用概率统计计算，要立足于行业特点、生产实际。因此，对稳态的判断规则修改为批次启用后连续4个点全部落入绿区，则过程正常。
　　（2）制丝生产线具有流量性、小波动、非剔除性、影响因素较多、MES采集数据量大的特点，而且还存在生产中出现异常现象（如来料水分有波动，非设备故障），如果通过调整参数后可以回到稳态就不必停止生产（停止再恢复生产会产生更多料头料尾）的实际情况。因此，为了允许适当的波动同时又考虑数据采集时间固定且连续的特点，这里设置α=0.001，每次考察连续3个数值点。
　　基于以上理由修订控制规则如下：
　　（1）启用批次后，如果连续4个点落入绿区，则判过程正常；
　　（2）连续3个数值中有2个落入绿区1个落入黄区，则判过程正常；
　　（3）连续3个数值中有1个落入绿区2个落入黄区，则判过程正常；
　　（4）连续3个数值全部落入黄区，则判过程异常，需要采取纠正措施；
　　(5) 连续3个数值中只要有1个落入红区，则判过程异常，需要采取纠正措施并查找原因；
　　（6）连续3个数值中有2个以上落入红区，则判过程严重异常，需要进行停机采取纠正措施，达到规则（1）后重新开始。
　　2.4 异常分析与处理
　　对生产过程出现控制规则（4）、（5）的异常点，操作工和数据分析员分别填写异常分析表，并提交至修理工，修理工评定后反馈给操作工；对生产过程出现控制规则（6）的异常点，操作工和数据分析员以及修理工分别填写异常分析表，并提交至车间技术组，技术组评定后反馈给操作工和修理工，车间每月对异常分析表分类统计后纳入异常分析库。
　　异常分析模式的建立，提高了职工的质量意识和知识水平，加速了车间不通层次人员知识的交流，更重要的是异常分析库的建立为日后质量管理工作提供了重要参考依据。
　　3 预控图应用效果
　　预控图实现了小批量生产的过程控制，对生产过程中的异常情况能够起到报警作用，提高了小批量生产质量的一致性和稳定性。预控图设计与规格界限相联系，容易被操作者理解和掌握，这提高了各个层面对生产过程的控制水平以及车间的质量管理水平。
　　因为数据采集方式为30秒内采集两个实测值并取其平均值，这样有可能会出现一个大值和一个小值平均后为合格点而出现异常漏判的现象。因此，尽管预控图在小批量生产中发挥了过程控制的效果，但仍需继续摸索出更加合理、科学的数采方式以及完善控制规则来进一步提高预控图的过程控制效果，同时还要将预控图从11个质量特性值控制进行进一步推广应用。
　　4 结语
　　本文针对制丝车间小批量生产的特点，运用预控图实施了生产过程监控，修订了预控图的控制规则，并取得了较明显的应用效果。预控图在小批量生产中的初步应用，提高了小批量生产质量的一致性和稳定性，加强了制丝车间对小批量生产的质量管理水平，使质量管理从结果控制向过程控制转变。预控图不仅可以用于小批量生产过程，也可以在大批量生产过程中应用，但是大批量生产过程中，预控图的控制效果要比控制图差，因此，今后将综合运用预控图和控制图实施大批量生产的过程控制。
　　
　　参考文献
　　[1] 汪芸 《新质量工具—第三讲 质量控制的工具预控图》 质量与可靠性期刊 2004年第06期
　　[2] 黄胜等 《长沙卷烟厂SPC系统的应用实践》 中国烟草学报 2008年S1月
　　[3] 卢游 《SPC技术在建立制丝车间质量监控新模式中的探索与实践》 上海烟业期刊，2004年第4期
　　[4] 林芳芳 《机械加工车间小批量质量控制信息系统研究及开发》 重庆大学硕士论文 2008年6月
　　[5] 黄学杰 《利用预控图控制啤酒计量》 啤酒科技 2002年第12期
　　[6] 蒲伦昌 王毓芳 《统计技术实用教程》 中国科学技术出版社 1999年6月
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