畢業(yè)論文--馬鋼燒結(jié)廠燒結(jié)礦質(zhì)量控制設計

1、馬鋼燒結(jié)廠燒結(jié)礦質(zhì)量控制設計 1. 緒論1.1 引言美國著名質(zhì)量管理專家朱蘭 (. M. Juran1994 年在美國質(zhì)量管理學會年 會上說過, 20 世紀將以 “生產(chǎn)力的世紀” 載入史冊, 21 世紀是 “質(zhì)量的世紀。 ” 他的預言正在逐步地現(xiàn)實。剛剛跨入 21 世紀,人們就感受到自身己置于一種濃 厚的競爭氛圍中, 競爭無處不在。 國家間的競爭正逐漸被市場的競爭、 產(chǎn)品的競 爭所代替, 而市場的競爭又從企業(yè)間的競爭發(fā)展為供應鏈間的競爭。 在這場無國 界的競爭中,質(zhì)量扮演著極為重要的角色。隨著社會生產(chǎn)力不斷發(fā)展, 新技術(shù)不斷涌現(xiàn), 面對日趨激烈的國際、 國內(nèi)市 場的競爭, 能否提供高質(zhì)量的產(chǎn)品

2、和服務不僅僅是企業(yè)在競爭中能否取得優(yōu)勢的 問題, 說嚴重點, 它直接關(guān)系到企業(yè)的生存問題。 每個企業(yè)、 每種產(chǎn)品和服務, 要想在國際市場上占有一席之地, 都要面對 “ 超嚴格的質(zhì)量要求 ” , 要努力使自己 達到世界級的質(zhì)量水平。1.2 質(zhì)量控制研究的背景及意義在我國加入 WTO 既成事實的情況下, 面對日趨激烈的國際、 國內(nèi)市場的競爭, 企業(yè)能否提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務不僅僅是企業(yè)在競爭中能否取得優(yōu)勢的問題, 說嚴重點, 它直接關(guān)系到企業(yè)的生存問題。 因此, 我國企業(yè)要想在未來的競爭中 占有一席之地, 必須對產(chǎn)品質(zhì)量提出更高的要求, 且這種高要求應不以高投入為 條件。 因此, 作為國際上通行的

3、行之有效的質(zhì)量管理技術(shù) SPC, 正在受到越來越 多國內(nèi)企業(yè)的重視,并被視為企業(yè)降低廢品率、提高產(chǎn)品質(zhì)量、增加企業(yè)效益, 全面推行 IS09000 和 QS9000 質(zhì)量管理體系的重要工具。要提高產(chǎn)品質(zhì)量, 必須對生產(chǎn)、 制造各環(huán)節(jié)進行質(zhì)量控制, 必須大力提倡對 質(zhì)量科學的應用, 如對生產(chǎn)線推行和實施各種質(zhì)量科學技術(shù), 用以保證實現(xiàn)生產(chǎn) 過程控制中的預防原則。這方面 SPC(Statistical Process Control 即統(tǒng)計過程 控制及其系列技術(shù)如 SPD(Statistical Process Diagnosis即統(tǒng)計過程診斷和 DOE(Design of Experiments

4、等扮演了重要角色。SPC(Statistical Process Control 即統(tǒng)計過程控制,是 20 世紀 20 年代由 美國休哈特首創(chuàng)的。 SPC 主要是指應用統(tǒng)計分析技術(shù)對生產(chǎn)過程進行實時監(jiān)控, 科學的區(qū)分出生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量的隨機波動與異常波動, 從而對生產(chǎn)過程的異 常提出預警,以便生產(chǎn)管理人員及時采取措施,消除異常,恢復過程的穩(wěn)定,從 而達到提高和控制質(zhì)量的目的。SPC 可以判斷過程的異常, 及時報警, 但早期的 SPC 不能告知其異常是什么 因素引起的,發(fā)生于何處,即不能進行診斷,而在現(xiàn)場迫切需要解決診斷問題。 現(xiàn)代 SPC 不但具有 SPC 及時報警的控制功能,而且具有 SP

5、C 所沒有的診斷功能, 上升為 SPD(Statistical Process Diagnosis 統(tǒng)計過程診斷。 SPD 就是利用統(tǒng)計 技術(shù)對過程中的各個階段進行監(jiān)控與診斷, 從而達到縮短診斷異常的時間、 以便 迅速采取糾正措施、 減少損失、 降低成本, 保證產(chǎn)品質(zhì)量的目的。 SPD 是現(xiàn)代 SPC 理論的發(fā)展與重要組成部分。而實驗設計 (Design of Experiments, 縮寫為 DOE 是研究如何制定適當?shù)膶?驗方案以便對實驗數(shù)據(jù)進行有效的統(tǒng)計分析的數(shù)學理論與方法。 它是分析處理影 響產(chǎn)品質(zhì)量的不同因素在不同水平下實驗所得的到的數(shù)據(jù)從而找出影響產(chǎn)品質(zhì) 量的不同因素的最佳水平組合

6、, 目的在于尋求實驗因素恰當?shù)乃浇M合, 實現(xiàn)系 統(tǒng)的相對優(yōu)化。在這種背景下, 馬鋼第一煉鐵總廠燒結(jié)分廠充分認識到形勢的嚴峻性, 提出 充分利用 SPC , SPD 及 DOE 理論與技術(shù)來進行燒結(jié)礦質(zhì)量控制方法設計,不斷改 進、完善生產(chǎn)線的現(xiàn)場管理及生產(chǎn)過程,提高產(chǎn)品質(zhì)量,以提高企業(yè)的競爭力。1.3 國內(nèi)外發(fā)展狀況1.3. 1國外發(fā)展狀況由于國外許多工業(yè)發(fā)達國家具有較長的工業(yè)發(fā)展歷史,它們對過程控制的 研究也較早。在 20 世紀 20 年代,貝爾實驗室就成立了以休哈特為學術(shù)領(lǐng)導人 的過程控制研究組,以及由道奇為學術(shù)領(lǐng)導人的產(chǎn)品控制研究組。經(jīng)過科學家 的悉心研究和不斷實踐, 井在總結(jié)他人研究成

7、果的基礎(chǔ)上, 休哈特創(chuàng)建了著名的 過程控制理論 :制造產(chǎn)品質(zhì)量的經(jīng)濟控制 (Economic Control of Quality Manufactured Products ,休哈特這本著作的出版,標志著統(tǒng)計過程控制與診斷 時代的開始。休哈特的過程控制理論的最大應用成果就是控制圖在生產(chǎn)、 服務行業(yè)的廣泛 應用, 極大地促進了產(chǎn)品質(zhì)量的提高。 但隨著對 SPC 應用的深入, 人們逐步發(fā)現(xiàn) 了 SPC 控制圖的缺點 :只利用了過程當前數(shù)據(jù)的信息,而沒有充分利用整個樣本 數(shù)據(jù)的信息, 所以對過程的小變化不夠靈敏, 所以在休哈特之后, 許多學者經(jīng)過 多年研究和實踐提出了許多種彌補休哈特控制圖不足的控

8、制圖,主要有 :佩奇 (E. S. Page在 1954 最早應用序貫分析原理,提出了累積和控制圖 (Cumulative Sum Control Chart, CUSUM ,它可以將一系列點的微弱信息累積 起來, 對過程的小變動靈敏度很高, 隨后, 許多學者對此也做出了一些重要的研 究。針對休哈特控制圖對小變動不靈敏的缺點,羅伯茨 (S. W. Roberts在 1959 年提出了指數(shù)加權(quán)平均控制圖 (Exponentially Weighted Moving Average Control Chart, EWMA ,這是一種適用于檢出過程小波動的控制圖,其特性幾乎 與累積和控制圖相同,但由

9、于 EWMA 是所有過去及當前觀測值的加權(quán)平均,所以 它對正態(tài)假設很不敏感,從而它與個別觀測值聯(lián)合使用是很理想的。生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴大, 帶動了柔性生產(chǎn)系統(tǒng)的快速崛起, 小批量生產(chǎn)日益普 及, 對小批量生產(chǎn)的質(zhì)量控制也越來越重要, 小批量生產(chǎn)控制圖 (Control Charts For Low Volume Manufacturing也得到了發(fā)展,主要有以下幾類 :無先驗信息小批量生產(chǎn)的控制圖。 1969 年希利爾 (F. S. Hulier 與新加 坡楊中浩提出了小樣本控制圖, 1991-1995 年久森伯瑞 (C. P. Qusenrerry提 出了 Q 控制圖, 但統(tǒng)計摸擬試驗證實這類控

10、制圖檢出異常的能力要遠遠低于參數(shù) 已知條件下的控制圖。將相似工序同類分布的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù),通過某種數(shù)學變換成同一分布,從 而可以累積起來成為大樣本, 于是可以應用大樣本方法, 常見的方法有通用圖法、 相對公差法、美軍固定樣本容量法等。休哈特的控制圖只能對單一質(zhì)量特性進行控制, 但通常情況下工序都包含許 多質(zhì)量指標, 當然可以用休哈特控制圖分別對每個指針進行控制, 但是這樣沒有 考慮指標間的相關(guān)性,將會導致錯誤的結(jié)論,針對休哈特圖的這一不足, 1947 年霍特林 (H. Hotelling提出了多元 T2 控制圖,揭開了多元控制的新時代。 在一元正態(tài)分布情況下,均值與方差這兩個參數(shù)是互相獨立的,故

11、控制正態(tài) 分布就需要對于均值與方差分別應用相應的控制圖進行控制, 類似地, 在多元正 態(tài)分布的條件下, 均值向量與多元協(xié)方差矩陣這兩個參數(shù)也是相互獨立的, 故控 制多元正態(tài)分布時也需要分別應用相應的多元控制圖對均值向量與多元協(xié)方差 矩陣進行控制。 如同一元控制圖在方差受控的前提下討論均值的控制問題才有意 義一樣,多元 T2 控制圖也是在假定協(xié)方差矩陣保持受控的前提下討論均值向量 的控制才有意義。在 1985 年,阿爾特 (F. B. ALT提出了基于似然比檢驗的多元協(xié)方差控制 圖。其它多元協(xié)方差控制圖還有樣本廣義方差 S圖、 W 圖、 L 圖等,但以上這 些多元協(xié)方差控制圖的缺點是要求多元協(xié)方

12、差陣為已知這在現(xiàn)場不易作到。 在 20 世紀 80-90 年代,多元 CUSUM 控制圖得到了發(fā)展,應用多元 CUSUM 控 制圖對多元過程進行控制, 也應分別控制過程的均值向量與多元協(xié)方差矩陣。 從 應用的角度看,均值向量的控制更重要些。伍德爾 (W. H. Woodal l, 1985 , 恩冠勃 (M. M. Ncube, 1985及霍金斯 (D. M. Hawkinw, 1991等人對此作出了 貢獻。 1992 年勞瑞 (C. A. Lowry與伍德爾將一元的 EWMA 控制圖推廣到多元, 當然, 它也是控制均值向量。 這些多元控制理論的發(fā)展極大的彌補了休哈特圖在 工序控制上的缺點,因

13、而在國外得到了廣泛的應用,也取得了可喜的成績。1.3. 2國內(nèi)發(fā)展狀況國內(nèi)由于歷史的原因,新中國成立時,我國的企業(yè)質(zhì)量管理水平遠遠落后于 世界,普遍處于單純檢驗為主的階段,從 1978 年開始,我國才開始宣傳、推行 全面質(zhì)量管理, 經(jīng)過二十年的努力, 我國企業(yè)的質(zhì)量管理工作發(fā)生了巨大的變化, 質(zhì)量管理機構(gòu)從無到有, 形成了全國推行全面質(zhì)量管理的組織體制。 質(zhì)量觀念和 質(zhì)量管理思想發(fā)生了根本的轉(zhuǎn)變, 企業(yè)的質(zhì)量管理也由質(zhì)量檢驗為主發(fā)展為質(zhì)量 控制,由把關(guān)型向預防型和提高型轉(zhuǎn)變。SPC 在很多企業(yè)中得到了充分的應用,這與大批投身于質(zhì)量管理的技術(shù)人員 的努力分不開的,尤其是北京科技大學的張公緒教授,

14、他在多年研究國外 SPC 理論的基礎(chǔ)上,取其精華并結(jié)合中國的實際情況,在 1982 年提出了兩種質(zhì)量診 斷理論,開辟了統(tǒng)計診斷理論的新方向,從此 SPC 理論上升到一個新的高度。 陳志強博士在 1996 年提出了基于模糊信息的模糊控制圖,如貼近度控制圖。 基于模糊集代表值的控制圖, 基于加權(quán)合成值的控制圖等, 可以應用于感官性指 標的質(zhì)量控制問題。 它還提出了模糊不合格品率控制圖, 較之傳統(tǒng)的不合格品率 控制圖更為靈敏,他根據(jù) “過程異?！边@一模糊現(xiàn)象,進一步提出了基于模糊 判異的控制圖,他還提出了模糊選控值,模糊選控圖和模糊 EWMA 控制圖以及兩 種質(zhì)量模糊診斷理論,為工序質(zhì)量診斷理論的模

15、糊化作出了貢獻。樸祥民博士研究了歷史信息小批量生產(chǎn)的控制圖的問題, 應用貝葉斯 (Bayes 分析方法, 充分利用已知信息, 彌補了小批量生產(chǎn)樣本少的缺陷, 求出參數(shù)的優(yōu) 良估計, 從而仍然可以應用大樣本方法, 樸祥民的工作為兩種質(zhì)量診斷理論的小 批量化作出了貢獻,也為小批量生產(chǎn)的質(zhì)量控制與診斷開辟了一條新的途徑。上面所說的控制圖, 包括休哈特圖、 CUSUM 圖、 EWMA 圖等在內(nèi)的現(xiàn)有控制圖 都是全控圖。所謂全控圖是對所有異因都加以控制的控制圖。1980 年張公緒提出了選控圖系列,可以用來選擇部分異因加以控制,從而 縮小了查找異因的范圍, 提高了效率。 選控圖是利用數(shù)學變換來實現(xiàn)選控的,

16、 在 統(tǒng)計過程診斷理論中具有重要的作用, 選控圖與全控圖是一一對應, 例如, 可以 相應地構(gòu)造出選控休哈特圖、 選控 CUSUM 圖、 選控 EWMA 圖、 選控多元 T2 圖等等。 對多元控制圖,我國的學者也進行了專門的研究, 1997 年劉艷永博士提出 了多元協(xié)方差陣未知時的樣本廣義方差多元協(xié)方差控制圖, 以及最大、 最小特征 根據(jù)多元協(xié)方差控制圖。在 1993 年,張公緒提出了具有多個非控異因的多元選控圖。 1998 年張公緒 提出相關(guān)單因素多元診斷理論, 根據(jù)兩種質(zhì)量診斷理論, 他還提出了兩種工序能 力指數(shù)的診斷理論, 為尋找生產(chǎn)線質(zhì)量薄弱環(huán)節(jié)提供了極其簡明的方法。 另外孫 靜博士對于

17、接近零不合格品過程的 SPC 問題進行了深入的研究, 提出了接近零不 合格品過程的判穩(wěn)準則, 判異準則, 優(yōu)于國外的兩階段控制圖法近年來, 我國有 關(guān)學者還提出了多元逐步診斷理論, 兩種質(zhì)量多指針診斷法, 模糊質(zhì)量控制, 小 批量生產(chǎn)的質(zhì)量控制, 多元協(xié)方差控制圖, 接近零不合格品過程的質(zhì)量控制等理 論和方法,豐富與發(fā)展了 SPC 理論及應用范圍。1.3. 3發(fā)展現(xiàn)狀隨著新世紀的到來, 中國的經(jīng)濟已與世界經(jīng)濟溶為一體, 國內(nèi)企業(yè)要在世界 經(jīng)濟中生存下去就必須提高產(chǎn)品質(zhì)量, 同時降低成本, 但是沒有科學的質(zhì)量管理 技術(shù)來保證產(chǎn)品質(zhì)量完全靠人為檢驗已無法實現(xiàn),只能被市場所淘汰。隨著 IS09000

18、 質(zhì)量體系在世界范圍內(nèi)的流行, 對產(chǎn)品的質(zhì)量控制已從傳統(tǒng)的百分率向 PPM 轉(zhuǎn)變, 要在新的形勢下獲得發(fā)展, 必須尋求更加科學的質(zhì)量管理手段才能實 現(xiàn)。 SPC 理論及工具目前發(fā)展較成熟,但在實踐應用中還有許多待完善的地方。1.4課題研究背景【 總概 】 現(xiàn)有三臺燒結(jié)機,均由當時三臺 75 m2燒結(jié)機改造而成,兩臺 90m 2,一臺 105m 2,總有效燒結(jié)面積 285 m2,燒結(jié)礦利用系數(shù)為 1.7-1.8t/m2.h ,作業(yè)率達 96%以上, 燒結(jié)礦年生產(chǎn)能力達 420萬噸, 主要供一鐵總廠高爐使用。 在全國同類 型燒結(jié)機中, 燒結(jié)礦經(jīng)濟技術(shù)指標整體處于領(lǐng)先水平。 燒結(jié)用含鐵礦富粉率達 7

19、0%以上,設有一個簡易的混勻料場,日處理量約 6500t/d,混勻礦全料比約為 40%左右。馬鋼第一煉鐵總廠配料車間有兩個,分一配、二配。有兩臺 20t 的橋式抓 斗吊車,一配 15 臺給料機,其中精礦 7 臺,煤粉 3 臺,云粉 2 臺,灰石 1 臺, 生石灰 2 臺;二配 13 臺,其中精礦 6 臺,煤粉 2 臺,云粉 2 臺,灰石 1 臺,生 石灰 2 臺。1.5燒結(jié)礦質(zhì)量控制的國內(nèi)外研究動態(tài)國內(nèi)外研究動態(tài):(一、面對國際競爭以及環(huán)保的要求,國內(nèi)部分有遠見的鋼鐵企業(yè)都在結(jié) 合各自的實際情況尋求發(fā)展非高爐煉鐵技術(shù),并已經(jīng)走在了國際同行的前列。 目前,國內(nèi)大中型鋼鐵企業(yè)對以下各工藝技術(shù)的關(guān)注

20、程度較高,從長遠看這 些技術(shù)都能大規(guī)模應用生產(chǎn), 也滿足國家環(huán)保的要求, 帶來良好的經(jīng)濟效益和社 會效益,各自的工藝特點可為不同的企業(yè)結(jié)合自身特點所采用。(1、 HYL-ZR 是目前成熟的使用煤氣還原球團礦生產(chǎn)直接還原鐵的工藝, 國內(nèi)有煤氣資源條件的, 短流程電爐煉鋼的廠家值得考慮, 投資也相對較低, 但 值得一提的是對球團礦的性能要求較高。(2、 COREX 雖然是目前唯一成功應用于工業(yè)生產(chǎn)的熔融還原的成熟工藝, 但目前由于對原燃料的性能要求較高甚至苛刻。 其引進技術(shù)、 設備費用較高, 后 續(xù)仍需要解決的技術(shù)問題很多, 發(fā)展受到一定限制, 適合有一定經(jīng)濟、 技術(shù)實力 的企業(yè)。(3、 FINE

21、X 目前也已投入工業(yè)生產(chǎn),采用粉礦、粉煤、壓塊技術(shù)、原燃料 適應性強,生產(chǎn)操作穩(wěn)定性、作業(yè)率等有待于進一步生產(chǎn)實踐驗證。(4、 HISMELT 直接使用粉礦、粉煤生產(chǎn)鐵水、原燃料適應性強,但目前作 業(yè)率低,設備故障率較高,工藝可行,發(fā)展前景樂觀。1.6課題研究內(nèi)容及研究步驟研究內(nèi)容:研究內(nèi)容:研究的內(nèi)容分為兩個部分。 第一部分是依照 PDCA 循 環(huán)的工作步驟分析數(shù)據(jù), 找出產(chǎn)生問題的原因, 制定改進措施, 并對改進的效果 進行評價。(1從收集到的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程出現(xiàn)異常(均值極差控制圖;(2利用 SPD 中的 Xcs Rscs(選控單值移動極差 控制圖,找出問題出現(xiàn) 在哪一道工序上;(3知

22、道問題所在的工序之后,利用因果分析圖,圍繞 5M1E 找出原因;之 后制定改進的措施并評價效果。研究步驟:1、實地調(diào)研,收集數(shù)據(jù)2、找出影響燒結(jié)質(zhì)量的關(guān)鍵因素,對關(guān)鍵因素的數(shù)據(jù)進行整理,然后運用 SPC 工具對其進行分析,畫出均值 -極差控制圖,找出哪些點出界,看均值控制 圖,看其質(zhì)量是否穩(wěn)定,考慮問題出現(xiàn)在哪道工序上?3、運用 SPD (統(tǒng)計過程診斷對其過程進行分析:燒結(jié)礦生產(chǎn)的工藝流程為:配料,一混,二混,三混,燒結(jié),可以簡化為:混 料,燒結(jié)1 . 尋找控制對象與非控制對象之間的函數(shù)關(guān)系2 . 將控制對象的實測值變換成選控值,即計算 ycs = yi -y3 . 計算 y 、 y- y 、

23、 (y- y /x 、 y/x 的值4 . 計算系數(shù) x 的均值及控制界限5 . 畫選控控制圖根據(jù)所畫的選控圖(X 控制圖可以看出哪些點出界根據(jù)兩種控制圖診斷情況(三八表對出現(xiàn)的問題進行診斷:兩種控制圖診斷情況 影響了該工序,然后對這些不合理的操作進行改進,找出合理的解決方案。 4、對另外影響燒結(jié)質(zhì)量的關(guān)鍵因素,進行如上的分析統(tǒng)計、分析、診 斷,并就過程出現(xiàn)的異常制定改進措施。5、運用加權(quán)因素評價法對燒結(jié)礦質(zhì)量改進方法的進行評價6、找出衡量燒結(jié)礦質(zhì)量的指標,運用 DOE 進行實驗設計。利用 Minitab 軟 件對試驗結(jié)果進行分析,得出最優(yōu)的方案組合。1.7課題研究的重要性及意義SPC(Sta

24、tistical Process Control 統(tǒng)計過程控制與 SPD(Statistical Process Diagnosis 統(tǒng)計過程診斷及實驗設計 (Design of Experiments, 縮寫為 DOE 是當前廣泛應用的高新科技。SPC 強調(diào)全過程監(jiān)控、全系統(tǒng)參與,并且強調(diào)用科學方法(主要是統(tǒng)計技 術(shù) 來保證全過程的預防。 它是利用統(tǒng)計方法對工序中的各個階段進行控制, 從 而達到改進與保證質(zhì)量的目的。 SPC 不僅適用于質(zhì)量控制, 更可應用于一切管理 過程(如產(chǎn)品設計、市場分析等。它強調(diào)全過程的預防為主, SPC 不僅可用于 制造過程而且也可以用于服務過程改進與保證服務質(zhì)量。

25、通過理論分析和實際考察,立足于馬鋼配料車間的現(xiàn)狀,運用質(zhì)量管理的 工具去發(fā)現(xiàn)問題、 分析問題、 解決問題, 從而在實踐中鞏固和加深對理論知識的 掌握,增強實踐能力。課題的提出、設計、完成的意義是多方面的。一方面,增 強了我與公司領(lǐng)導溝通的能力, 獨立分析問題、 解決問題的能力, 提高了我的專 業(yè)素質(zhì);另一方面,通過分析影響配料的主要因素,對其進行分析、改進,提出 改善方案,將會進一步提高配料的質(zhì)量和速度。為了使燒結(jié)礦滿足高爐冶煉的要求, 必須根據(jù)原料條件, 準確地計算出鐵料、 溶劑、燃料的配料比,并根據(jù)配料比進行配料,使配合料的主要成分如鐵、氧化 鈣、 二氧化硅、 硫等的含量合乎規(guī)定的技術(shù)標準

26、。 燒結(jié)廠使用的原料品種比較多, 各種原料的化學成分相差也較大, 即使是同一品種的原料, 其化學組成亦有波動。 配料工序就根據(jù)燒結(jié)礦的質(zhì)量標準要求, 進行計算配料, 控制和穩(wěn)定燒結(jié)礦的化 學成分在允許的范圍內(nèi)波動。 同時還可以根據(jù)各種原料的粒度、 熔點及燒結(jié)性能 配入適量的燃料, 保證燒結(jié)料含碳量適合于燒結(jié)生產(chǎn)的要求, 并為有效地除去有 害雜質(zhì)和控制 TFe的含量創(chuàng)造條件。2 SPC 程控制(Statistical Process Control從統(tǒng)計的觀點來看, 控制圖用樣本點來判斷的過程是在圖上做一次統(tǒng)計假設 檢驗。 如果點出界, 則拒絕過程處于受控狀態(tài)的假設, 認為存在非隨機性系統(tǒng)誤 差

27、。 根據(jù)統(tǒng)計推斷理論, 進行假設檢驗時可能會做出錯誤的判斷。 錯誤可以分為 兩類:(1虛發(fā)警報,也稱第一類錯誤或判斷。在生產(chǎn)過程正常時,有可能因偶然 的因素導致樣本點超出上、 下控制限, 依據(jù)判異準則, 得出存在非隨機性系統(tǒng)誤 差(異因的錯誤結(jié)論。通常將犯第一類錯誤的概率記為 , 一般不會超 過千分之三。雖然如此,第一類錯誤會造成尋找根本不存在的異因的損失。 (2漏發(fā)警報,也稱第二類錯誤或判斷。在生產(chǎn)過程異常時,仍可能有部分樣本的質(zhì)量特性值偶然位于控制界限內(nèi)。 如果此時抽到這樣的產(chǎn)品, 樣本 點就會落在上、 下控制限內(nèi), 因此漏發(fā)警報而犯第二類錯誤。 犯第二類錯誤的概 率通常記為 (見圖。漏判

28、會造成廢品增加的損失。如何減少兩類錯誤所造成的損失?關(guān)鍵在于減少兩類錯誤的概率 與 。理論研究表明, 增大則 減小, 減小則 增大。這也可從控制圖 上直觀地看出?？刂茍D中心線一般居中不動,上、下控制限互相平行,能變動的 只是二者的間距。 由上圖可見, 當上下控制限間距變大, 第一類錯誤的概率 將 減小,而第二類錯誤的概率 將增大,反之 增大則 減小。要使 與 同時減小,只有不斷增加樣本量,而這將提高成本,且在實際 中又很難實現(xiàn)。由于 的計算與失控狀態(tài)的總體分布有關(guān),而總體分布具有多如果質(zhì)量特性值 x 服從正態(tài)分布 N( , , 則無論均值與標準差為何 值, x 落在區(qū)間 3的概率為 0.9973(如下圖,通常成為 3原則。為使用方便,將圖左變換成圖右的形式,就得到一張控制圖,確切地說單值 (x控制圖?？刂茍D(如下圖與質(zhì)量統(tǒng)計的直方圖、排列圖等方法有所不同,其區(qū) 別在于:后者反映某一時段靜止的質(zhì)量狀態(tài),