统计过程控制(SPC)技术的应用实践

统计过程控制（SPC）技术的应用实践
作者：王立旗
来源：《中国科技博览》2013年第29期
摘要：SPC是一种借助数理统计方法对过程过程能力进行研究的工具，本文介绍了SPC 的基本原理、分类、实施步骤等，并举例说明SPC技术在邯钢某热轧带钢厂的应用实践，对其它钢铁企业具有借鉴作用。

关键词：统计过程控制（ SPC）终轧温度控制图
中图分类号：TU855 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2013）29-576-01
1 前言
钢铁产品通常是由烧结、炼铁，炼钢、轧钢等多个工序来完成，钢铁产品质量和各个工序能力息息相关。

目前，钢铁企业主要通过产品检验找出不合格品来保证产品质量，这种事后检验的方法忽略了对制造过程的控制和改进，既浪费了材料和人力，也降低了产品质量信息的可靠性。

如何保证产品的质量并使生产过程持续的改进就变得很有意义。

河北钢铁集团邯郸分公司从2009年导入TS16949质量管理体系，统计过程控制技术（SPC）开始在生产过程控制中得到应用。

本文主要介绍了统计过程控制技术（SPC）及其在邯钢某热轧卷板厂的应用和实践。

2 SPC定义和发展
SPC即英文“Statistical Process Control”的缩写，译为“统计过程控制”。

SPC技术是一种重要的质量过程控制管理工具，它在工业生产方面有着广泛的应用，主要是应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。

SPC理论源于20 世纪20 年代，以美国质量大师休哈特博士发明的控制图为标志，自创立以来即在工业和服务等行业得到推广应用。

二战中美国将其制定为战时质量管理标准。

50年代，SPC技术引入日本，被广泛应用于汽车工业； 80年代则开始在美国汽车、钢铁工业中大规模推行。

IS9000和TS16949质量管理体系也将SPC作为一项重要内容，TS16949质量管理体系更是将SPC作为强制推行内容。

3 SPC控制原理和分类
SPC的理论基础是中心极限定理和3σ原则。

在生产过程中，当众多彼此相互独立的偶然因素共同对生产对象产生影响时，由于彼此的相互作用、相互抵消，而最终使产品的质量特性
呈正态分布。

根据正态分布的重要结论可知，在正常生产情况下，质量特性在区间μ士σ的产品为68.25%，在区间协μ士2σ的产品为95.45%，在区间μ士3σ的产品为99.73%。

其中（μ为质量特性值的平均值，σ为其标准偏差）。

在生产过程中，产品加工尺寸的波动是不可避免的，它是由人、设备、材料、工艺方法、测量方法以及环境等基本因素的波动影响所致。

按照产品质量特性值波动的情况，可将影响因素分为偶然因素和系统因素。

其中偶然因素对生产过程一直起作用，这类因素对质量波动的影响不大，一般情况不会超出工序规格范围，所以在经济上并不值得消除，在技术上也是难以测量和避免的。

系统因素只在一定时间内对生产过程起作用，但将造成较大的质量波动，所以这类因素是必须消除的，同时在技术上也是易于识别、测量且可以消除和避免的。

根据控制图所控制数据类型的不同，控制图可分为计量值控制图和计数值控制图。

计量值控制图一般适用于计量型数据为控制对象的场合，常用有均值一极差控制图（Xbar-R图）、均值一标准差控制图（Xbar-S图）、单值一移动极差控制图（I-MR图）、中位数一极差控制图（Me-R图）等。

计数值控制图又可分为记件值控制图和计点值控制图，记件值控制图包括不合格品率控制图（p图）、不合格品数控制图（np图），计点值控制图包括单位不合格数控制图（u图）和不合格数控制图（c图）。

根据控制图的用途和应用场合不同，控制图可分为分析用控制图和控制用控制图。

分析用控制图用在生产过程控制之初，主要任务是判断过程稳定与否和是否存在异常因素。

控制用控制图是在过程稳定且满足技术要求的情况下，由分析用控制图转化而来的，主要任务是对过程进行日常监控，出现异常波动及时报警。

4 SPC控制图实施流程
SPC的实施流程统计过程控制技术的实施过程为一个闭环系统。

即通过确定关键质量控制点，分析其关键质量特性，确定数据采集方案和控制图类型，通过工序分析和工序能力计算，查找偶然因素和系统因素，并将追查信息及时反馈，以便于缩短产品延误时间，不断提高生产过程能力。

5、邯钢某热轧卷板厂统计过程控制应用实例
下面以邯钢某热轧卷板厂关键质量特性值终轧温度为例，介绍统计过程控制SPC在钢铁生产过程中的应用。

5.1分析用控制图制定
根据钢铁行业生产特点和控制对象数据类型，SPC控制图类型采用单值一移动极差控制图（I-MR图），抽取2010年7-12月份稳定状态下30炉生产数据，应用Mintab软件做出终轧稳定的I-MR控制图，剔除统计控制状态的异常点，如图2所示。

从终轧温度I-MR单值控制图中看出，UCL=890.42，LCL=867.62，均值=879.02，从极差控制图看出，UCL=14，LCL=0，极差均值4.29，各样本点均未超出3个标准差且无连续9点在中心线同侧和连续6点递增或递减情况，说明终轧温度特性可控，处于稳定状态。

进一步计算终轧温度工序能力分析。

抽取2010年7-12月份136炉次数据进行过程能力的运算，SPHDZ钢种终轧温度规程要求880±15，应用Mintab软件做出终轧温度工序能力图，
经过统计分析关键质量特性终轧温度控制图受控，计算出工序能力指数也充足，将终轧温度单值控制图UCL=890.42，LCL=867.62，均值=879.02和极差控制图UCL=14，LCL=0，极差均值4.29作为控制用控制图控制线，在生产中组织落实，就可以有效地将SPC应用于工作中，达到控制工序稳定，持续改进工序能力的目的。

考虑Mintab软件现场控制局限性和岗位操作人员数据录入问题，该热轧卷板厂采用Microsoft Excel软件，通过其强大的Excel公式图表功能，在表格中划分不同的区域进行数据录入和控制图图表的显示，制作出终轧稳定的控制用控制图样表，如图4所示，保证对控制对象随机波动与异常波动的实时监控，并报警显示。

5 结论
该热轧卷板厂通过SPC技术在生产过程中的应用，进一步提高了生产过程的稳定性和工序过程能力，工程技术人员对统计工具—Minitab和Excel软件也有了更多更深的了解。

在当前钢铁行业严峻市场形势下，市场对产品质量和稳定性要求越来越高，该热轧卷板厂SPC应用和实践的经验方法，完全可以应用到钢铁行业其它工序的关键特性控制，最终在钢铁行业建立起从原材料到出厂的 SPC质量管控系统。

参考文献：
[1] 马林，何帧.六西格玛管理.[M].北京：中国人民大学出版社，2007.7
[2] 蒋红卫（翻译）.统计过程控制（SPC）[M]北京：中国汽车公司技术研究中心，2000.5
[3] 孙艳秀，黄忠全.技术及其在汽车零部件质量管理中的应用，[A]全国先进制造技术高层论坛暨第八届制造业自动化与信息化技术研讨会，2009.7
[3] 蔡昌旺.SPC在无水炮泥生产中的应用，[J]安徽：安徽工业大学学报，2010.4。