基于SPC的卷烟加工过程产品质量缺陷预警方式与应用

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.32.036

摘" 要：卷烟生产过程中，产品加工尺寸波动是由人、机器、材料、方法、环境和测量等因素的异常波动影响所致。通过将现代信息技术与统计方法相结合，根据实时统计分析情况进行异常波动预警来实现设备自动控制调整或人工实时干预，达到降低异常波动对产品质量的影响。在生产现场系统应用SPC方法、网络技术、工程数据库，对烟支关键物理指标及卷烟产品外观质量缺陷进行控制图实时分析，该文基于生产过程中产生的实时数据建立■-s图、P图和C图进行烟支重量波动预警，实现质量实时监控、预警，消除潜在的质量事故隐患，完成统计结果控制过程向实时控制过程的转变。

关键词：卷烟；预警；SPC；质量缺陷；控制判异准则

中图分类号：TS452" " " 文献标志码：A" " " " " 文章编号：2095-2945（2023）32-0１４４-0５

Abstract： In the process of cigarette production， the fluctuation of product processing size is caused by the abnormal fluctuation of human， machine， material， method， environment， measurement and other factors. Through the combination of modern information technology and statistical methods， early warning of abnormal fluctuations is carried out according to real-time statistical analysis to achieve automatic equipment control adjustment or manual real-time intervention， so as to reduce the impact of abnormal fluctuations on product quality. The SPC method， network technology and engineering database are applied in the production site system to make a real-time control chart analysis of the key physical indexes of cigarettes and the appearance quality defects of cigarette products. Based on the real-time data generated in the production process， this paper sets up -s chart， P chart and C chart to carry out the early warning of cigarette weight fluctuation， so as to realize real-time quality monitoring and early warning， and eliminate the hidden danger of potential quality accidents. Complete the transformation from statistical result control process to real-time control process.

Keywords： cigarette; early warning; SPC; quality defect; control differentiation criteria

Y卷烟厂经过多年的发展与摸索，确立了“全面提高质量管控，全面实现管控的自动化、数字化、信息化三方面要求”的发展目标。质量预警管理是现代质量管理发展的必然趋势，其核心是实现“预防为主”的现代质量管理思想，以预警机制为主线，建立生产全过程质量实时监控、预警和报警体系，构建质量缺陷预警平台，实现卷包生产线质量管控模式由控制结果向控制过程转变，由静态控制向动态控制转变，由粗放控制向精细控制转变，全面提升卷烟外观和物理质量指标水平。基于SPC的卷烟加工过程产品质量缺陷预警方式可以实现卷包生产过程的动态监测，使卷包生产质量管理由静态、被动状态走向动态、主动状态，实现卷包质量管理的超前性，切实有效地减少同品牌卷烟因不同的生产机型、人员素质等所导致的质量波动，减少质量缺陷，不断提升产品质量的稳定性。

以先进的计算机和通信技术为主要手段，以在线SPC为主、离线SPC为辅，对卷包生产进行全面的外观质量管控。基于底层大量的生产数据（卷包数采、综合测试台、日常检验业务），通过平台中分析用控制图，对其进行有效的西格玛预警线分析，进行现场实时监控并有效预警。通过企业移动信息管理平台实现对生产车间的质量管理与控制，实现企业质量管控统一规范。从而保证企业质量标准的统一部署和复制。同时将质量管控与企业车间的设备状况和生产实际紧密结合，使质量管理能够敏捷地响应生产现场实际情况的变化，能对质量问题做到快速响应和处理，减少浪费提高生产效率。

1" SPC技术在卷烟制造中的运用

1.1" SPC的作用和用途

SPC即英文“Statistical Process Control”之缩写，意为“统计制程控制”，或称“统计过程控制”。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学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。在生产过程中，产品加工尺寸的波动是不可避免的[1]。其是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为2种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。其对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。其对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。

1.2" SPC技术在卷烟制造行业中的运用

A厂构建了基于MES的SPC系统，实现了制丝、卷包生产过程“关键参数指标、质量指标、检测指标”的数据采集、实时监控、异常报警、初步诊断、统计分析和信息记录等功能，使过程始终处于可接受的稳态水平，从而保证过程质量和成品质量的稳定和一致，实现精益制造[2]。B厂对多个月卷烟物理指标的检验数据进行了收集整理，通过采用-R控制图实现了对生产过程中烟支的吸阻、圆周、长度和重量等物理指标过程稳定性长期有效的分析控制[3]。郭宏敏等[4]通过运用流程分析（IPO）、矩阵分析（Camp;E）等技术系统梳理卷接包工艺流程，筛选影响质量指标的关键因素，确定生产过程重点监控对象；利用测量系统分析技术（MSA），识别在线监测仪器的可靠性； 在收集、分析、整理大量数据和信息的基础之上，建立卷接包工序统计过程控制应用规则；实现卷接包关键指标的实时监控、即时报警、系统分析。石凤学等[5]对某品牌卷烟14个生产厂家5 693个检测样本烟支的8个物理指标应用六西格玛 （Six Sigma， 6σ）方法分析质量控制情况。

2" SPC技术在Y厂卷烟加工过程外观质量缺陷预警中的运用

2.1" SPC技术运用的意义

SPC通过对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）[6-7]。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求[8-9]。通过在卷烟加工过程外观质量缺陷预警中系统运用SPC技术，分机台、分品牌对关键物理指标（如重量、长度等）和重点卷烟外观缺陷进行控制图分析，通过在生产过程中建立-s图、P图和C图进行质量控制，实现质量实时监控、预警，消除潜在的质量事故隐患，实现了控制结果向控制过程转变[10]。

2.2" 控制图选型

卷包生产线SPC系统以SPC技术、网络技术和工程数据库及其管理技术建立一种质量管控系统，形成可以覆盖卷包生产线多台套卷烟机组的质量预防系统，主要包括过程能力直方图分析和控制图分析[11]。以Y卷烟厂卷包生产线各机台生产的各牌号烟支在线综合测试台的检测结果，以及卷烟机在线检测系统剔除的空头烟支、漏气烟支数量为研究对象，进行控制图选型，选型结果如下。

根据卷包现场的实际情况，因为关键物理指标（如重量、长度等）是计量型数据，因此，按计量型数据的要求筛选控制图。因为空头烟支、漏气烟支数量和箱装、条装、烟支缺陷数是计数型数据，因此，按计数型数据的要求筛选控制图。

2.1.1" 控制图选型结果

1）由于现有的卷包机组数据量大，为保障控制精度的准确性，项目针对关键物理指标（如重量、长度等）进行-s控制图、过程能力直方图分析。

2）针对空头烟支、漏气烟支数量以不合格品数进行计算，由于每次不合格品数不尽相同，因此选取P图进行分析。

3）针对箱装、条装、烟支外观缺陷以缺陷数的形式进行计算，由于每次缺陷检测的样本量是固定的，因此选取C图进行分析。

2.2.2" 控制界限的确定

1）重量指标-s图的确定。通过选取X品牌6个月的重量指标值进行分组，子组大小选取5，得出结果如图1所示。

根据-s图，计算得出：控制上限UCL=0.887 70，控制下限LCL=0.871 74，中心值CL=0.879 72，满足重量指标控制要求。

2）圆周指标-s图的确定。通过选取X品牌6个月的圆周指标值，进行分组，子组大小选取5，得出结果如图2所示。

图2" 圆周指标的-s图稳定性报告

根据-s图，计算得出：控制上限UCL=24.336 7，控制下限LCL=24.167 2，中心值CL=24.251 9，满足圆周控制要求。

3）长度指标-s图的确定。通过选取X品牌6个月的长度指标值，进行分组，子组大小选取5，得出结果如图3所示。

根据-s图，计算得出：控制上限UCL=84.132 4，控制下限LCL=83.866 0，中心值CL=83.999 2，满足长度指标控制要求。

按照X品牌的判断方法，可针对其他产品建立-s图对应的UCL、LCL、CL。

2.3" 控制判异准则确定

SPC 8项判异准则如下。

1）一点落在A区以外；

2）连续9点落在中心线同一侧；

3）连续6点递增或递减；

4）连续14点相邻点上下交替；

5）连续3点有2点落在中心线同一侧的B区以外；

6）连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外；

7）连续15点在C区中心线上下；

8）连续8点在中心线两侧且无一在C区内。

2.3.1" -s图

-s图主要针对烟支物理指标进行实时监控管理，如图4所示。在监控的同时系统将根据分析用控制图分析出的结果（控制线与预警线）与采样规则代入监控平台，为了避免无效的预警信息并结合实际的生产情况，根据控制图的三西格玛原则，以逐步推进的方法。第一是选取A区超限作为预警，避免质量突变。第二是选取连续6点递增或递减，这样可避免质量控制过程出现非随机性。结合以上判异要求，在均值监控图进行语音与短信预警；标准偏差图中连续3点超出预警线进行语音与短信预警。

预警的同时，系统将根据底层预警等级配置关系，将各预警点发送至一线不同岗位的业务人员（如均值预警发送至机台操作工与现场巡检人员，标准偏差预警发送至现场机台修理工）。

业务人员也可在控制图中检索所需关注的机台进行分析，输入相关纬度信息，系统将自动绘制出生产现场出现的质量异常点。

2.3.2" C图

C图主要针对卷烟外观指标进行实时监控管理，如图5所示。在监控的同时系统将根据分析用控制图分析出的结果（控制线与预警线）与采样规则代入监控平台，为了避免无效的预警信息并结合实际的生产情况，根据控制图的三西格玛原则，以逐步推进的方法。第一是选取A区超限作为预警，避免质量突变。第二是选取连续3点递增，这样可避免质量控制过程出现非随机性。结合以上判异要求，在均值监控图进行语音与短信预警。

预警的同时，系统将根据底层预警等级配置关系，将各预警点发送至一线不同岗位的业务人员。

业务人员也可在控制图中检索所需关注的机台进行分析，输入相关纬度信息，系统将自动绘制出生产现场出现的质量异常点。

2.3.3" P图

P图主要针对卷烟机台剔除指标进行实时监控管理，如图6所示。在监控的同时系统将根据分析用控制图分析出的结果（控制线与预警线）与采样规则代入监控平台，为了避免无效的预警信息并结合实际的生产情况，根据控制图的三西格玛原则，以逐步推进的方法。第一是选取A区超限作为预警，避免质量突变。第二是选取连续6点递增，这样可避免质量控制过程出现非随机性。第三是选取了连续5点，有4点落在中心线同一侧，这样是为了避免出现偏态的情况。结合以上判异要求，在均值监控图进行语音与短信预警。

预警的同时，系统将根据底层预警等级配置关系，将各预警点发送至一线不同岗位的业务人员。

业务人员也可在控制图中检索所需关注的机台进行分析，输入相关纬度信息，系统将自动绘制出生产现场出现的质量异常点。

2.4" 基于SPC的质量缺陷预警模式的建立

针对控制图中判异点数值、过程能力指数低于目标值及采取预防措施通过短信平台实时发送，其将预警值与预防措施实时发送给与质量相关的人员，各岗位人员各尽其职，实现质量实时监控、预警，消除潜在的质量事故隐患，实现控制结果向控制过程转变，其系统结构与技术结构功能如图7、图8所示。

图7" 卷包生产线SPC系统结构图

3" 结束语

基于SPC的卷烟加工过程产品质量缺陷预警方式可通过质量管理数字化项目实现应用。Y卷烟厂已基于MES系统搭建卷包加工过程外观质量缺陷预警平台，该平台依托于MES系统信息化建设的软硬件平台及数采网络，把在线卷包生产过程与质量信息化管理体系相结合，以移动作业应用为基础，实现移动实时预警、移动数据处理、移动业务（部分）管理，为SPC技术在卷包工序深化应用、基于数据驱动的智能制造过程管控模式、提升准入市场产品的整体质量水平，提供了实践应用。未来，通过基于SPC的卷烟加工过程产品质量缺陷预警方式与卷烟工厂的数字化转型相结合，构成信息化和移动化相互融合的在线式信息平台，真正实现企业质量缺陷预警及时化、准确化，提升企业质量管理水平。该模式对卷烟制造过程其他工序也具有一定的指导和借鉴意义，可在卷烟生产企业推广应用。

参考文献：

[1] 魏佳，刘艳超，纪妙.使用SPC技术提高卷烟包装生产过程质量水平的研究[J].计算技术与自动化，2020，39（2）：38-41.

[2] 范翔，陆挺，付巽迎.SPC技术在卷烟精益制造中的应用[J].中国质量，2015（6）：81-83.

[3] 徐俊延，王强春，韦德芬，等.-R控制图在卷烟物理指标运用中的探讨[J].轻工科技，2016，32（3）：101-102，149.

[4] 郭宏敏，李浩亮，齐海英，等.SPC技术在卷烟制造过程质量控制中的应用[J].中国质量，2017（2）：88-90.

[5] 石凤学，王浩雅，张涛，等.应用六西格玛法研究卷烟烟支物理指标的质量控制[J].湖北农业科学，2012，51（2）：320-325.

[6] 李建辉.SPC技术在长沙卷烟厂质量管理中的应用研究[D].长沙：中南大学，2014.

[7] 李建辉，黄胜.SPC系统在卷烟工艺质量中的应用——湖南中烟长沙烟厂SPC系统的管理应用[J].中国制造业信息化，2008，37（24）：73-75.

[8] 钟佳.面向卷烟工业MES的SPC系统的设计与实现[D].广州：中山大学，2012.

[9] 罗江，刘强斌.SPC系统在卷烟工业企业质量管理中的应用实践[J].中外企业家，2011（6）：67-72.

[10] 吴桂周.SPC在GDZY公司卷烟生产过程中的应用研究[D].广州：华南理工大学，2009.

[11] 颜仕剑.基于智能客户端的SPC质量管理系统的研究[D].昆明：昆明理工大学，2007.

第一作者简介：杨舒涵（1992-），男，助理工程师，工艺质量科副科长。研究方向为工艺质量管理。