1924年,美國(guó)貝爾實(shí)驗(yàn)室的休哈特博士(1891年—1967年)首次提出了質(zhì)量控制圖的概念,此后,關(guān)于統(tǒng)計(jì)過程控制(Statistical Process Control,SPC)的理論被系統(tǒng)地建立起來(lái),并在ISO9000質(zhì)量管理體系中被系統(tǒng)地應(yīng)用。統(tǒng)計(jì)過程控制的主要表現(xiàn)形式是各種控制圖以及相應(yīng)的過程能力分析,本篇短文將主要總結(jié)控制圖的各個(gè)方面的知識(shí),以及通過一個(gè)案例來(lái)介紹國(guó)工智能數(shù)據(jù)大腦平臺(tái)在控制圖方面的應(yīng)用。
一、控制圖的原理踐
導(dǎo)致質(zhì)量發(fā)生變異的因素很多,但是總體而言分為兩大類:
(1)特殊因素(也稱之為可查明原因),如設(shè)備的壞損、工藝參數(shù)的變化、操作工人的疲勞、以及人員的變動(dòng)等等;
(2)隨機(jī)因素,如環(huán)境溫濕度的輕微變化、原材料的細(xì)微差異等等。
一般而言,隨機(jī)因素對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量影響是微弱的,也是任何生產(chǎn)過程所固有的,而特殊原因容易導(dǎo)致質(zhì)量特征發(fā)生劇烈的變化,導(dǎo)致異常值的發(fā)生。當(dāng)一個(gè)過程僅僅受隨機(jī)因素影響的時(shí)候,過程的質(zhì)量特征輸出一般都符合正態(tài)分布,也就是說,特征值落在 3 的范圍內(nèi)的概率將達(dá)到99.73%,而落在此區(qū)間外的概率僅有0.27%,被認(rèn)為是異常現(xiàn)象,休哈特博士正是根據(jù)正態(tài)分布的這一特性構(gòu)造了休哈特控制圖,也稱之為常規(guī)控制圖。
一般,常規(guī)控制圖的控制界限為:
其中, , 為統(tǒng)計(jì)量的總體參數(shù),休哈特控制圖的示意圖如圖1所示。
圖1:休哈特控制圖示意圖
因此,根據(jù)休哈特控制圖的判異理念,只有當(dāng)特征值超出 3 的范圍才會(huì)被判異,這個(gè)概率僅有0.27%,因此很容易出現(xiàn)漏發(fā)質(zhì)量警報(bào)的情況,為此,國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 4091-2001《常規(guī)控制圖》給出了判斷異常的八種模式,我們僅以其中一條理解起來(lái)稍有困難的判異準(zhǔn)則進(jìn)行解釋:
『模式3:當(dāng)過程處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài),連續(xù)6個(gè)點(diǎn)遞增或遞減?!?/strong>
首先,當(dāng)過程處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài),6個(gè)連續(xù)的點(diǎn)不越界的概率很顯然是 () ,但是如果連續(xù)遞增或者遞減,則相當(dāng)于一個(gè)排列組合的過程(遞增排列或遞減排列),因此,其概率僅有:
由此可以看出,這個(gè)概率非常小,因此,認(rèn)為存在某種特殊因素的干擾導(dǎo)致了這種情況的發(fā)生。所以說,控制圖的原理是基于『小概率事件不輕易發(fā)生,如若觀測(cè)到小概率事件,就認(rèn)為過程受到了特殊因素的影響?!?/p>
二、各種常規(guī)控制圖的使用選擇
當(dāng)我們需要建立控制圖來(lái)監(jiān)控質(zhì)量異常時(shí),我們需要根據(jù)質(zhì)量特性來(lái)進(jìn)行選擇,圖2是《Statistical Process Control, reference manual, AIAG》給出的控制圖選用程序,非常清晰地指明了如何通過質(zhì)量特性來(lái)選擇控制圖,這里需要說明一點(diǎn)是,在化工企業(yè)里面,由于某些產(chǎn)品性質(zhì)均勻,所以采用I-MR單值圖的情況會(huì)較多。
圖2:控制圖選用程序(AIAG)
此外,在控制圖的選擇中,除了考慮數(shù)據(jù)類型、子組容量以及批次量的大小和是否均勻等因素外,有時(shí)候還需要考慮過程的波動(dòng)大小,如果某些特征值波動(dòng)非常小,可能就需要通過特殊控制圖來(lái)進(jìn)行跟蹤,同時(shí),也需要根據(jù)測(cè)量成本來(lái)選擇采取子組容量的大小。
三、控制圖使用注意事項(xiàng)以及應(yīng)用場(chǎng)景介紹
對(duì)于常規(guī)控制圖的使用,它要求數(shù)據(jù)必須具備以下三個(gè)基本條件:
(1)數(shù)據(jù)相互獨(dú)立;
(2)數(shù)據(jù)大體上服從正態(tài)分布;
(3)過程變異只有隨機(jī)誤差。
如果數(shù)據(jù)不滿足以上三種條件,則需要對(duì)數(shù)據(jù)處理之后才可以使用控制圖來(lái)對(duì)過程進(jìn)行監(jiān)控,比如,數(shù)據(jù)分布不正態(tài)的情況下,可以通過適當(dāng)?shù)淖儞Q使得非正態(tài)分布轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布,這里比較規(guī)范和通用的做法是運(yùn)用Box-Cox法進(jìn)行變換。
在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng),控制圖的應(yīng)用場(chǎng)景非常之多,表1針對(duì)各種類型的控制圖列舉了一些應(yīng)用場(chǎng)景以供參考:
表1:各種控制圖的應(yīng)用場(chǎng)景介紹
四、一個(gè)完整的案例
在油漆制造過程中,用相同的壓注嘴連續(xù)地向1加侖的油漆罐注入油漆。為了監(jiān)測(cè)這個(gè)過程,決定在接下來(lái)的25h內(nèi)每小時(shí)一次抽取5個(gè)連續(xù)的罐,測(cè)量每個(gè)罐的重量(lb),樣本數(shù)據(jù)如表2所示,需要通過合適的控制圖來(lái)判定過程是否受控。
表2:來(lái)自油漆裝料過程的子組容量為5的25個(gè)樣本
對(duì)于這個(gè)問題,由于子組容量小于9,且數(shù)據(jù)是數(shù)值型變量,最合適的控制圖方案是控制圖。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入國(guó)工智能數(shù)據(jù)大腦平臺(tái),通過控制圖
分析后得到如下結(jié)果:
此外,國(guó)工智能數(shù)據(jù)大腦平臺(tái)SPC工具的優(yōu)勢(shì)在于它具有服務(wù)化計(jì)算功能,數(shù)據(jù)無(wú)需導(dǎo)入,就可以實(shí)時(shí)進(jìn)行分析和實(shí)時(shí)進(jìn)行報(bào)警,所以一旦過程參數(shù)越界、發(fā)生異常,系統(tǒng)就自動(dòng)發(fā)出報(bào)警到各種移動(dòng)設(shè)備上,便于管理人員在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問題,并安排進(jìn)行相應(yīng)的干預(yù),這樣就可以避免重大質(zhì)量事故的發(fā)生,提升產(chǎn)品的合格率和質(zhì)量穩(wěn)定性。
參考文獻(xiàn):
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[3]. Statistical Process Control, reference manual, AIAG
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