CN113126584A - 一种卷烟生产过程质量稳定性评价系统 - Google Patents
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Abstract
提供一种卷烟生产过程质量稳定性评价系统，采用制造过程评价指标合格率与质量稳定性指数相结合的方式，对生产过程进行批次间以及批次内的稳定性评价；根据不同工序以及工序中不同指标的重要程度赋予不同的权重；通过该评价体系能准确反映批次质量状态，为稳定性指标研究提供数据基础，同时运用数据分析技术整合、清洗、挖掘数据，结合生产过程质量稳定性评价需求，将分析评价结果快速、直观的展现，实现预警信息及时推送，班组实时对比评优等功能。本发明是一种易于操作、评价结果即时展示、准确度高，且能将评价结果用于生产过程预警、班组/机台对比评优的生产过程质量稳定性评价的信息化手段。
Description
技术领域
本发明属于烟草生产技术领域，具体涉及一种卷烟生产过程质量稳定性评价系统。
背景技术
卷烟作为一种快速消费品，其卷制质量的稳定性对消费者的感官感受具有较为直接和显著的影响。卷烟在卷制加工环节受控的物理指标众多，存在相互关联又相互制约的关系，共同对烟支的质量稳定发挥影响。为了对卷烟质量稳定性进行评价，其中，河南中烟工业有限责任公司的熊安言，李善莲等公开了一种卷烟生产过程质量稳定性评价方法，通过将生产过程中的变量进行分类，针对不同类型的变量采用不同的方法计算其质量稳定性指数，根据不同工序以及工序中不同变量的重要程度赋予不同的权重，工序内采用加权平均的方法计算其质量稳定性指数，工序间(批次内)采用几何平均的方法计算其质量稳定性指数。但该方法的实现存在数据量大、人工统计易出错、统计结果滞后、对生产即时指导意义不明显。因此有必要提出改进。
发明内容
本发明解决的技术问题：提供一种卷烟生产过程质量稳定性评价系统，本发明是一种易于操作、评价结果即时展示、准确度高，且能将评价结果用于生产过程预警、班组/机台对比评优的生产过程质量稳定性评价的信息化手段。
本发明采用的技术方案：一种卷烟生产过程质量稳定性评价系统，包括以下步骤：
步骤1)采用制造过程评价指标合格率与质量稳定性指数相结合的方式，对生产过程进行批次间以及批次内的稳定性评价；
步骤2)采用专家咨询法，根据重要程度对关键工序及相关参数和质量指标赋予权重，按照数据采集处理规则进行数据清洗后，对有效数字累计后进行评价，测评各牌号现阶段稳定性评价总体得分；
步骤3)运用大数据统计工具，实现对批次评价数据的统计分析，提供批次评价排名、批间评价同比、环比分析及数据钻取分析，快速发现影响过程产品质量稳定性的具体工序、指标的参数值；
步骤4)按照不同规则将稳定性评价结果以质量预报警信息的形式传递给各层级人员，系统使用人员根据设定角色不同，对各类预警拥有不同的处理权限，出发后的预警按照设定流程在不同角色间进行流转；
步骤5)将过程稳定性评价结果与生产组织机构相关联，依据对比评优规则，实现组织机构对比评优功能；
步骤6)以抽取或采集的各指标运行数据为基础，以批次监控模型为支撑，采用大数据分析技术，进行监控某工序指标集、多关键指标组合的运行评价状况，精准地监控某一工序或关联指标集的稳定性状况，提高质量隐患或异常定位的精确度；
步骤7)集成质量表单流转处理功能。
在上述步骤1)中，各指标合格率以及质量稳定性指数的计算过程如下：
(1)合格率的计算
由测量过程关键质量特性的均值与标准偏差，计算出指标合格率；由权重几何平均值的平法计算工序、环节合格率；采用加权平均的方法计算其生产工序得分、生产环节得分及牌号批次间、批次内得分；由几何平均的方法计算过程的标准合格率；依据各指标合格率、工序合格率、环节合格率、牌号合格率换算其制造过程能力指数；
①计量型数据合格率计算
当数据X是正态分布时，可记为
将其转化为标准正态分布，记为
计量型数据x的合格率P可通过(1)-(3)公式计算：
双侧标准：
单侧标准：
望小值
望大值
式中：
b——指标上限；
a——指标下限；
s——总体标准差(用样本标准偏差估计)；
Φ——服从平均值和标准偏差的正态分布函数；
当数据是非正态分布时，先对数据进行正态变换；
②计件型数据合格率计算
计件型数据和计点型数据的合格率P分别按式(4)计算：
P＝合格次数/检验次数 (4)
③生产工序、环节y的合格率Y可通过(5)公式计算：
式中：
ym-n——Ym工序内各关键质量特性的合格率；
An——Ym工序内各关键质量特性的权重(A1+A2+…An＝1)；
④生产过程合格率NYn可通过(6)公式计算：
(2)合格率与得分转换
①指标得分
以所有参与测评指标合格率P与当前阶段设定的指标合格率目标值、挑战值进行对比；
当P＜目标值时，得0分；
当目标值≤P＜挑战值时，得90分；
当P≥挑战值时，得100分；
未设定挑战值的指标，P≥目标值时，得100分；
②工序、环节、牌号得分
根据权重的设置，采用权重几何平均值进行计算。若该工序中包含的关键质量特性属于相对独立且具备单一因素合格性判定时，采用每个关键质量特性的合格率的乘积作为该工序的总体合格率；
各生产工序稳定性得分＝∑各指标得分*权重 (7)
各生产环节稳定性得分＝∑各工序得分*权重 (8)
各牌号稳定性总分＝∑各环节标得分*权重 (9)
(3)合格率与制造过程能力指数转换
根据合格率计算结果，运用返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数的反函数计算，长期分布是在短期分布平均值基础上再偏移1.5个短期标准差；
Z＝V[P]+1.5
式中：
Z＝制造过程能力指数
V＝返回指定平均值和标准偏差的正态累计分布函数的反函数
P＝合格率。
本发明与现有技术相比的优点：
1、本发明对卷烟生产过程海量数据进行充分利用，同时将其他与质量管控相关的数据纳入系统，扩充大数据平台的数据仓库功能，实现数据可视化分析、数据挖掘、预测性分及数据管理；
2、本发明构建生产过程质量稳定性多指标评价模型，模型的构建包括牌号(批间)、批次(单批)、工段、工序(机台)、关键指标等五个层次，依据不同牌号实际的工艺流程，对模型进行动态配置，设定评价标准以及指标权重，及时在线进行统计、监控、评价；
3、本发明将稳定性评价结果以质量预报警信息的形式传递给各层级人员，包括操作人员、在线工艺员(质检员)、工艺组长、工段长、车间负责人、工艺质量管理人员、部门负责人，由操作人员依据预报警信息对生产操作进行修正，由在线工艺人员对预报警信息进行处理，事件描述、原因分析、整改措施填报后逐级提交审核验证，完成闭环管理；
4、本发明依据质量数据信息，实时测算及查阅各牌号、班次、工序、机台质量得分状态，在制丝车间和卷包车间以工段为单位开展质量稳定性评价对比评优活动，提高员工的质量意识和技能水平；“评优”激励前进、“评差”鞭策后进，建立正反结合、抓两头带中间的考核机制，达到促进质量管控工作的目的。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以下为本发明的实施例：
实施例1：
一种卷烟生产过程质量稳定性评价系统，包括以下步骤：
步骤1)根据卷烟厂现有的产品工艺技术要求，结合工艺水平测评要求，采用制造过程评价指标合格率与质量稳定性指数相结合的方式，对生产过程进行批次间以及批次内的稳定性评价；
各指标合格率以及质量稳定性指数的计算过程如下：
(1)合格率的计算
由测量过程关键质量特性的均值与标准偏差，计算出指标合格率；由权重几何平均值的平法计算工序、环节合格率；采用加权平均的方法计算其生产工序得分、生产环节得分及牌号批次间、批次内得分；由几何平均的方法计算过程的标准合格率；依据各指标合格率、工序合格率、环节合格率、牌号合格率换算其制造过程能力指数；
①计量型数据合格率计算
当数据X是正态分布时，可记为
将其转化为标准正态分布，记为
计量型数据x的合格率P可通过(1)-(3)公式计算：
双侧标准：
单侧标准：
望小值
望大值
式中：
b——指标上限；
a——指标下限；
s——总体标准差(用样本标准偏差估计)；
Φ——服从平均值和标准偏差的正态分布函数。(在Excel软件中我们用NORMDIST(P)函数来返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数)；
当数据是非正态分布时，先对数据进行正态变换；
②计件型数据合格率计算
计件型数据和计点型数据的合格率P分别按式(4)计算：
P＝合格次数/检验次数 (4)
③生产工序、环节y的合格率Y可通过(5)公式计算：
式中：
ym-n——Ym工序内各关键质量特性的合格率；
An——Ym工序内各关键质量特性的权重(A1+A2+…An＝1)；
④生产过程合格率NYn可通过(6)公式计算：
(2)合格率与得分转换
①指标得分
以所有参与测评指标合格率P与当前阶段设定的指标合格率目标值、挑战值进行对比；
当P＜目标值时，得0分；
当目标值≤P＜挑战值时，得90分；
当P≥挑战值时，得100分；
未设定挑战值的指标，P≥目标值时，得100分；
②工序、环节、牌号得分
根据权重的设置，采用权重几何平均值进行计算。若该工序中包含的关键质量特性属于相对独立且具备单一因素合格性判定时，采用每个关键质量特性的合格率的乘积作为该工序的总体合格率；
各生产工序稳定性得分＝∑各指标得分*权重 (7)
各生产环节稳定性得分＝∑各工序得分*权重 (8)
各牌号稳定性总分＝∑各环节标得分*权重 (9)
(3)合格率与制造过程能力指数转换
根据合格率计算结果，运用返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数的反函数计算，长期分布是在短期分布平均值基础上再偏移1.5个短期标准差；
Z＝V[P]+1.5
式中：
Z＝制造过程能力指数
V＝返回指定平均值和标准偏差的正态累计分布函数的反函数
P＝合格率。
步骤2)根据各质量评价指标对生产过程质量稳定性的影响程度，采用专家咨询法与实际质量控制经验相结合的方式，对参与生产过程质量稳定性评价的指标进行选择，根据重要程度对关键工序及相关参数和质量指标赋予权重，按照数据采集处理规则进行数据清洗后，对有效数字累计后进行评价，测评各牌号现阶段稳定性评价总体得分；
确定各牌号生产过程稳定性评价的质量指标及权重如表1-3所示。
表1各牌号制丝过程稳定性评价的生产环节、工序权重
表2各牌号卷制过程稳定性评价的生产环节、工序权重
表3各牌号生产过程稳定性评价的指标权重
步骤3)运用直方图、控制图等大数据统计工具，实现对批次评价数据的统计分析，提供批次评价排名、批间评价同比、环比分析及数据钻取分析，快速发现影响过程产品质量稳定性的具体工序、指标的参数值；
步骤4)将稳定性评价结果以质量预报警信息的形式传递给各层级操作人员，由操作人员依据预报警信息对生产操作进行修正，由在线工艺人员对预报警信息进行处理，事件描述、原因分析、整改措施填报后逐级提交审核验证，完成闭环管理；
例如按照不同规则(指标合格率阈值、指标CPK/上下限、流量秤归零)对制丝过程数据进行三类预警：稳定性评价预警、工艺预警、断流预警；对卷包外观各类缺陷按照给定阈值预警。系统使用人员根据设定角色不同，对各类预警拥有不同的处理权限，发出后的预警按照设定流程在不同角色间进行流转。
步骤5)将过程稳定性评价结果与生产组织机构相关联，依据对比评优规则，实现组织机构对比评优功能。如制丝过程实现按牌号、日期、班组、工序、生产环节进行对比评优；卷包过程实现按牌号、日期、班组、机台的对比评优；
步骤6)以抽取或采集的各指标运行数据为基础，以批次监控模型为支撑，采用流计算大数据分析技术，进行监控某工序指标集、多关键指标组合的运行评价状况，精准地监控某一工序或关联指标集的稳定性状况，提高质量隐患或异常定位的精确度；
步骤7)集成三类质量表单(质量缺陷追溯、工艺问题分析处理报告单、稳定性评价整改单)流转处理功能。
实施例2：
针对本生产过程质量稳定性评价体系的开发应用：
稳定性评价系统通过维护生产过程质量指标数据建立生产过程质量指标评价体系。该方法将生产过程中的主要质量指标进行分类,针对不同类型的指标采用不同的方法计算其指标合格率；根据不同工序以及工序中不同指标的重要程度赋予不同的权重,采用加权平均的方法计算其生产工序得分、生产环节得分及牌号批次间、批次内得分。同时依据各指标合格率、工序合格率、环节合格率、牌号合格率换算其制造过程能力指数。通过该评价体系能准确反映批次质量状态，为稳定性指标研究提供数据基础，同时运用数据分析技术整合、清洗、挖掘数据，结合生产过程质量稳定性评价需求，将分析评价结果快速、直观的展现，实现预警信息及时推送，班组实时对比评优等功能。
1、稳定性评价综合信息平台
预警处理窗口、表单处理窗口、总体稳定性批间评价曲线、当月制丝、卷包班组对比评优、制丝车间批内稳定性趋势图、卷包车间批内稳定性趋势图，叶丝干燥筒壁温度、烘丝机出口水分、加香出口水分、梗丝加香出口水分SPC控制图、储丝房、贮叶间、卷包车间24小时环境温湿度累计均值。
2、批次间评价管理
按《卷烟制丝过程中控工艺质量数据采集与处理规则》剔除数据后，对全月所有批次间数据累计后进行评价，依据指标合格率与目标值、挑战值的完成情况，确定各项指标得分情况，根据各指标在生产环节、各环节在生产过程中的权重，测评各牌号稳定性评价总体得分，形成生产过程稳定性批次间评价报表。
可根据日期，牌号，批次号，模板来查询对应单批的稳定性评价数据。具体指标有CTQ、上下线规格、平均值/缺陷数、标准偏差/样本数、CPK、指标合格率、西格玛、合格率控制界限、单项得分、工序得分、工序合格率、生产环节得分、稳定性评价总分、总体合格率等指标、详细指标来源于系统对应的模板数据，可自定义参与计算的指标及其权重等指标参数。
3、批次内评价管理
按《卷烟制丝过程中控工艺质量数据采集与处理规则》剔除数据后，对制丝过程中控OPC批结数据、卷包过程MES系统班结数据进行评价，依据指标合格率与目标值、挑战值的完成情况，确定各项指标得分情况，根据各指标在生产环节、各环节在生产过程中的权重，测评各批次(班次)稳定性评价总体得分，形成生产过程稳定性批次内评价报表。
4、卷烟工艺质量稳定性评价
卷烟工艺质量稳定性评价是根据技术中心对应稳定性数据的需求进行开发的功能，主要包括：数据采集及计算方法、批次计算结果汇总表(制丝)、批次计算结果汇总表(卷包)、一级要素得分、原始数据汇总(大批)、原始数据汇总(小批)、原始数据汇总(卷包)对应功能。
5、预报警
一是稳定性评价预报警，对超出报警设置中对各牌号厂级模板的各级要素的合格率报警；二是工艺预报警，依据各牌号《工艺技术实施细则》中对于关键指标的规定内容报警，例如CPK、上下限；三是断流预报警，依据流量称流量是否为0为判断依据；对卷包车间箱、条、盒、烟支外观缺陷，烟支物理指标超标支数及标准偏差，端部落丝量，成品水分生成报警数据。报警信息指定了对应处理人员，人员登录系统后可看到当前自己所需处理报警信息，同时配发工业级移动平板，可用移动设备查看系统及处理预报警信息。预警信息的准确、实时报送，有助于启动异常问题的快速相应处理流程，从而提升生产过程质量控制处理的及时性、时效性。
6、对比评优
将生产过程质量稳定性评价结果与生产组织机构相关联，依据对比评优规则，实现组织机构对比评优功能。制丝车间实现按牌号、日期、班组、工序、生产环节进行对比评优；卷包车间以过程监督检验录入的外观项检验数据与卷制包装物理指标评价结果相结合，实现对卷包车间按牌号、日期、班组、机台的对比评优。可根据日期时间段、牌号、批次号、模板、班次和工序来查询对应单批的稳定性评价数据，默认当前月份利群最新模板数据。具体指标有CTQ、上下线规格、平均值/缺陷数、标准偏差/样本数、指标合格率、西格玛、合格率控制界限、单项得分、工序得分、工序合格率、生产环节得分、稳定性评价总分、总体合格率等指标、详细指标来源于系统对应的模板数据，可自定义参与计算的指标及其权重等指标参数。
7、稳定性评价统计分析
可根据日期、牌号、批次号、模板以及关键质量指标来查询制丝车间对应工序的实时采集详细数据。运用直方图、控制图等统计工具，实现对批次评价数据的统计分析，提供批次评价排名、批间评价同比、环比分析及数据钻取分析，快速发现影响过程产品质量稳定性的具体工序、指标的参数值。
8、数据周期性评价分析
可根据年度及季度来查询制丝车间对应工序的实时采集详细数据。
9、关联指标分析
抽取或采集的各指标运行数据为基础，以批次监控模型为支撑，采用流计算等大数据分析技术，进行监控某工序指标集、多关键指标组合的运行评价状况，能更精准地监控某一工序或关联指标集的稳定性状况，提高质量隐患或异常定位的精确度。
10、质量表单处理
质量表单分为三种：质量缺陷追溯单、工艺问题分析处理报告单、稳定性评价整改单，三种表单处理方式类似，展示内容不同。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (2)
1.一种卷烟生产过程质量稳定性评价系统，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1)采用制造过程评价指标合格率与质量稳定性指数相结合的方式，对生产过程进行批次间以及批次内的稳定性评价；
步骤2)采用专家咨询法，根据重要程度对关键工序及相关参数和质量指标赋予权重，按照数据采集处理规则进行数据清洗后，对有效数字累计后进行评价，测评各牌号现阶段稳定性评价总体得分；
步骤3)运用大数据统计工具，实现对批次评价数据的统计分析，提供批次评价排名、批间评价同比、环比分析及数据钻取分析，快速发现影响过程产品质量稳定性的具体工序、指标的参数值；
步骤4)按照不同规则将稳定性评价结果以质量预报警信息的形式传递给各层级人员，系统使用人员根据设定角色不同，对各类预警拥有不同的处理权限，发出后的预警按照设定流程在不同角色间进行流转；
步骤5)将过程稳定性评价结果与生产组织机构相关联，依据对比评优规则，实现组织机构对比评优功能；
步骤6)以抽取或采集的各指标运行数据为基础，以批次监控模型为支撑，采用大数据分析技术，进行监控某工序指标集、多关键指标组合的运行评价状况，精准地监控某一工序或关联指标集的稳定性状况，提高质量隐患或异常定位的精确度；
步骤7)集成质量表单流转处理功能。
2.根据权利要求1所述的一种卷烟生产过程质量稳定性评价系统，其特征在于：在上述步骤1)中，各指标合格率以及质量稳定性指数的计算过程如下：
(1)合格率的计算
由测量过程关键质量特性的均值与标准偏差，计算出指标合格率；由权重几何平均值的方法计算工序、环节合格率；采用加权平均的方法计算其生产工序得分、生产环节得分及牌号批次间、批次内得分；由几何平均的方法计算过程的标准合格率；依据各指标合格率、工序合格率、环节合格率、牌号合格率换算其制造过程能力指数；
①计量型数据合格率计算
当数据X是正态分布时，可记为
将其转化为标准正态分布，记为
计量型数据x的合格率P可通过(1)-(3)公式计算：
双侧标准：
单侧标准：
望小值
望大值
式中：
b——指标上限；
a——指标下限；
s——总体标准差，用样本标准偏差估计；
Φ——服从平均值和标准偏差的正态分布函数；
当数据是非正态分布时，先对数据进行正态变换；
②计件型数据合格率计算
计件型数据和计点型数据的合格率P分别按式(4)计算：
P＝合格次数/检验次数 (4)
③生产工序、环节y的合格率Y可通过(5)公式计算：
式中：
ym-n——Ym工序内各关键质量特性的合格率；
An——Ym工序内各关键质量特性的权重(A1+A2+…An＝1)；
④生产过程合格率NYn可通过(6)公式计算：
(2)合格率与得分转换
①指标得分
以所有参与测评指标合格率P与当前阶段设定的指标合格率目标值、挑战值进行对比；
当P＜目标值时，得0分；
当目标值≤P＜挑战值时，得90分；
当P≥挑战值时，得100分；
未设定挑战值的指标，P≥目标值时，得100分；
②工序、环节、牌号得分
根据权重的设置，采用权重几何平均值进行计算；若该工序中包含的关键质量特性属于相对独立且具备单一因素合格性判定时，采用每个关键质量特性的合格率的乘积作为该工序的总体合格率；
各生产工序稳定性得分＝∑各指标得分*权重 (7)
各生产环节稳定性得分＝∑各工序得分*权重 (8)
各牌号稳定性总分＝∑各环节标得分*权重 (9)
(3)合格率与制造过程能力指数转换
根据合格率计算结果，运用返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数的反函数计算，长期分布是在短期分布平均值基础上再偏移1.5个短期标准差；
Z＝V[P]+1.5
式中：
Z＝制造过程能力指数
V＝返回指定平均值和标准偏差的正态累计分布函数的反函数
P＝合格率。
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