制丝工序出口水分统计方法的改进

何逸波　李冠华

摘 要：为解决制丝车间各个工序出口水分设计值变化时，数据统计分析无法随之变化，进而产生统计错误的问题，通过开发工控机设定值输入界面，改进各工序出口水分的数据采集、质量指标、统计学计算方法，结果表明：生产批次开始前操作现场适时调整设计值，保证了数据统计分析的准确性；对批次汇总数据的均值、标准偏差处理方法进行改进，保证了统计分析的科学性。改进后，数据汇总可以对设计值的变化进行有效识别，统计量的计算全部正确，提升了质量数据的稳定性和可靠性。

关键词：制丝工序；出口水分；统计方法

中图分类号 S572 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2015）18-124-03

Optimizing the Statistical Methods of Outlet Moisture in Tobacco Primary Processing

He Yibo et al.

（Ningbo cigarette factory of China Tobacco Zhejiang Industrial.Co.，LTD，Ningbo 315211，China）

Abstract：When outlet moisture design value changes，the statistical data cannot change，and then would lead to statistical error. In order to solve the problem，a new input interface of set value is developed，and the calculate methods of data collected，outlet moisture quality indicators are improved. The results show：design values of operation site are adjusted before the batch production began，ensure the accuracy of the statistical analysis；the processing methods of mean，standard deviation of batch summary data are improved，ensure the accuracy statistical analysis.After the improvement，aggregated data can effectively identify the changes of the design value，the calculation of statistic are all correct and the stability and reliability of quality are improved.

Key words：Tobacco primary processing；Qulet moisture；Statistical methods

烟叶（丝）增湿是贯穿制丝生产全过程的重要工艺项目，其工艺目的是将来料含水率进行增湿和平衡，以利于后续工序对烟叶（丝）的进一步加工[1]。在实际生产过程中，各工序出口水分设定值的调整依赖工艺管理人员维护，然后才能进行后台计算，工作量大，人工维护和后台计算均极易出错。王玉建[2]等对如何提高烟片加料回潮工序的出口含水率CPK值进行了分析研究；李坚[3]等介绍了SPC及其分析软件在卷烟生产质量控制中的应用。但上述研究均未涉及出口水分设计值变化时质量数据汇总统计的响应措施，而研究制丝工序出口水分统计方法对国内卷烟企业提升质量管理水平具有重要意义。因此，需要研究水分设计值变化时的统计方法，消除运算方法不科学现象，在操作上实现及时调整、输入、计算和输出，建立一种合理、科学、反映实际生产质量的统计方法。

1 存在的问题

目前制丝车间存在多个烟叶（丝）水分加工工序，烟叶（丝）中水分的加工是卷烟企业制丝生产的重中之重，如何对工序水分进行数据采集、数据处理和数据统计是质量管理中的一项重要内容。但是，在目前的卷烟制丝加工过程中，工序水分设计值根据生产实际进行精细化的调整，对于调整后的水分信息，制丝集控系统和生产制造执行系统都不能有效识别，最后导致数据统计中的一些统计量（例如置信度、CPK等）失实、错误。

2 问题分析

2.1 水分输入途径 卷烟厂制丝车间各工序都根据技术部门制定的工序指标进行生产，而生产中常常需要结合生产实际调整设计值。批次结束后，卷烟厂的生产制造执行系统（MES）进行质量数据的运算，技术人员为了得到正确的统计数据，需要在每批生产前修改系统初始设定数据，生产节奏快、工序数目多、修改频率高造成统计分析差错率高。目前很多卷烟厂在设定值不同于设计值时，采用手工计算进行质量管理和数据统计，计算方法繁琐，计算批次量大，不能再系统里形成调整记录，加之设计值的频繁修改，严重影响质量分析效率。

2.2 统计量的计算 当前质量管理中的数据统计分析大部分是基于正态分布和规格限的配合使用，如图1所示，常用到的统计量有置信度、CPK、Z值、西格玛水平等，这些统计量的计算全部都和产品规格有关，也就是和质量指标中心值、允差有关。在目前的卷烟生产中，质量指标中心值根据生产实际，调整较为频繁，在质量指标中心值调整完成后，如图1所示，规格的中心和上下规格限同时发生变化（左或右平移），如果统计量继续按照原来的规格中心和上下规格线进行统计计算，则会产生错误，给质量管理带来错误决策。

3 改进方法

3.1 创建设定值的输入界面 在PLC控制面板上创建设定值输入界面，如图2所示，操作人员下发生产批次的同时校准设定值，在制丝车间各相关工序（见表1）集控系统的PLC中加入该质量指标设定值的点坐标，把该坐标赋予标签，生产制造执行系统（MES）在批次生产过程和结束时对该标签进行读取，然后进行相关统计量的计算。

3.2 统计量设计

3.2.1 关键工序、统计量的设计 关键工序、关键质量特性、统计量的设计如表1示：

3.2.2 CTQ指标调整后均值、标准偏差处理方法 考虑到CTQ指标中心值在日常生产过程中的调整，比较表2和表3，可见表3比表2方法更加科学合理，反映生产实际。按表1、表3示例方法进行处理计算标准中心值、均值与标准偏差，本方法适用于制丝（含膨丝、梗丝）指标中心值调整后的统计计算。

测量过程关键质量特性的质量统计数据由均值偏离过程中心的程度与标准差得出。

3.2.3 单批次质量统计数据处理设计 对水分仪单批6s内数据进行数据运算设计，见表4。

质量分析数据，如水分的cpk、置信度计算所采用的标准使用修正后值的（即每批该参数设定值均值）与制丝生产标准进行允差计算后得到的新标准，即：

中心值=设定值均值；

上限=标准上限-（设计值-设定值均值）；

下限=标准下限-（设计值-设定值均值）。

4 改进效果

改进后的制丝工序出口水分统计分析，实现了水分设计值产生变化时在上位机控制界面进行设定值的输入，制丝集控系统采集到设定值后结合数采数据在系统后台进行统计学运算，CPK、置信度、偏差和标准偏差等统计量的计算结果正确性提到显著提高，由往年的85%提升至当前的100%。

参考文献

[1]国家烟草专卖局.卷烟工艺规范[M].北京：中央文献出版社，2003.

[2]王玉建，张新锋，刘穗君，等.提高烟片加料回潮机出口含水率CPK值[J].安徽农学通报，2009（14）：36-40.

[3]李坚.SPC及计算机分析软件在卷烟质量控制中的应用[J].大众科技，2009（4）：65-68.

[4]杨锦忠，宋希云.烟草学术论文的统计学表达与展示[J].中国烟草学报，2013（4）：114-118.

[5]郭平毅，杨锦忠，陈茂学.生物统计学[M].北京：中国林业出版社，2006.

[6]马逢时，刘传冰.六西格玛管理统计指南[M].北京：中国人民大学出版社，2005. （责编：张宏民）