高速线材生产中的质量控制研究.pdf
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1、高速线材生产中的质量控制研究郝飞翔(阳春新钢铁有限责任公司科技开发中心科技创新管理室,广东阳春529629)摘要:生产技术的发展促进了高速线材质量的提升,但与国外相比,仍存在较大差距。针对线材生产的特点,运用以统计过程控制为基础的方法,对线材生产过程中的控制对象和控制图的选取进行分析,并设计出一套实用的分析系统。实际运用表明,该控制体系对线材产品质量控制发挥了重要作用。关键词:高速线材;质量控制;控制对象中图分类号:TG356.4文献标识码:A文章编号:1672-1152(2023)09-0178-020引言产品质量的好坏直接关系到企业的经济效益。统计过程控制质量的方法主要用于具有重复性和连续
2、性的流程。其基本思路是利用统计分析的方法,实时监控生产过程中的相关参数,将生产过程中所发生的随机波动和异常波动区分开来,进而对生产过程中所发生的异常趋势进行预警,及时采取行动,实现质量的提升与控制。高速线材是钢铁行业的一种重要产品,具有可重复性、连续性和时效性等特征,其质量与企业效益密切相关,采用统计过程控制方法对高线生产质量进行监测具有现实意义。1控制对象与控制图在统计过程控制技术中,选择控制图是最重要的一环。要根据被控制对象来选择适当的控制图,这也是利用统计过程控制技术来进行质量控制的一个重要方面。通常,在选择控制目标时应遵循以下原则:1)受控对象必须符合或大致符合某些统计规律(如正态分布
3、、二项式分布等)。2)保证被测对象之间的数据间距不能太大,否则,难以对其进行分析,对统计过程控制的结果将产生较大影响。3)控制对象应能准确地反映出产品的质量特征,选取与产品质量有紧密联系的参数来进行监控,才能充分发挥控制图的作用。根据高线制造工艺的特点,线材的直径、椭圆度和温度等参数是比较理想的受控对象。首先,高线性产品的直径、椭圆度和温度等特征量是影响高线品质的重要因素,可将这 3 个特征量作为高线品质的控制目标,并具有代表性。其次,对于用户来说,直径和椭圆度是比较重要的两项参数,也是质监部门进行检测的主要参数。在实际生产轧制过程中,温度对钢带的直径、椭圆度有直接的影响。由于同一批产品是以卷
4、为单位的,因此,3 个受控对象都是不断重复出现的。目前,许多高线生产线上都装有测宽仪,能将线材的直径、椭圆度、温度等参数实时传输到电脑上,为实现统计过程控制技术提供了可靠的数据源1。要实现全过程的全过程监测,还必须建立多个监测点,对 3 个控制目标的不同阶段分别进行监测,以便在发生异常变化时更容易找到问题的根源,充分发挥统计过程控制中的“预防控制”功能。最常见的控制图是常规控制图。按照被控质量指标的状况及数据的性质,可将常规控制图分为计量值型与计数值型。控制图形的选取取决于被控物体的资料类别,不同资料型态所对应的常用图形型态如表1 所示。线材的生产过程中选择直径、椭圆度和温度作为控制目标,然后
5、选择计量值控制图形。从表 1 中可以看出,计量值控制图有 4 种,具体如下:1)X軍-R 控制图是使用频率最高的一种,其主要作用是观察分布的均值变化和分散情况,常被用在样本容量不小于 2 且不大于 10 的场合。2)X軍-S 控制图与X軍-R 图相似,当样本容量很大的时候,用极差估计总体标准差的效率会下降,可以通过用 S 图替代 R 图的方法来解决,该方法常用于样本收稿日期:2023-04-10作者简介:郝飞翔(1970),男,吉林长春人,硕士,毕业于武汉科技大学,高级工程师,主要从事钢铁生产轧制工艺技术及管理工作。总第 212 期2023 年第 9 期山西冶金Shanxi Metallurg
6、yTotal 212No.9,2023DOI:10.16525/14-1167/tf.2023.09.068表 1各种数据适用的控制图类型数值分布状态控制图简记计量型正态分布均值-极差图X軍-R均值-标准差图X軍-S中位值-极差图M-S单值-移动极差图X-RS计数型二项分布不合格率图P图不合格品数图Pn 图泊松分布单位缺陷数图u 图缺陷数图c 图技术应用2023 年第 9 期图 3直径均值正态分布图容量大于 10 的情况。3)M-S 控制图功能的优点在于中位数的获取比较简单,常用于需要现场测定数据并计入控制图的场合。4)X-RS控制图多用于下列场合:一是每个样品均需检查;二是自动化程度较高的场
7、合;三是时间和生产成本较高的场合。其劣势在于决策的灵敏度稍差。在生产过程中,应依据实际的工艺要求、监控的条件和作用来选取合适的控制图2。如果高线生产中未选取合适的控制图,会影响生产过程控制的精准性。在统计工艺控制中,首先采用控制图来判断工艺的稳定性。相关控制限制如下:极差上控制限 UCL,R=D4R軍,极差下控制限 LCL,R=D3R軍,均值上控制限 UCL,X=X軏+A2R軍,均值下控制限 LCL,X=X軏-A2R軍。其中:D4、D3和 A2为系数,与抽样的大小有关;R軍、X軏分别为:R軍=R1+R2+R3+Rnn.X軏=X軍1+X軍2+X軍3+X軍nn.式中:Ri(0in)为各抽样子组的极
8、差(最大与最小值之差),X軍i(0in)为各抽样子组的平均值,n 为用于计算控制限的子组的个数。在应用的开始阶段,由于各个数据的样本都比较小,不能根据上面的公式来计算出相关阈值。此时,需要根据经验设定一个初始值,然后经过时间的积累后,再重新核算限值。不同控制对象的控制图需要综合使用。对于同一控制对象,不同的控制图同样需要综合分析,这样可以对生产过程中的不正常因素进行快速准确的判断。例如,在线材生产中,若发现直径控制图与温度控制图都有问题,则从整体来看,问题极有可能出在生产线的温度控制上。控制图是质量监控的一种手段,不能将其作为质量检查的一种手段。1)传统的控制图采用 3啄 方式模式,即通过对生
9、产过程中所测得的品质特征进行直接的表征,从而使其达到最优。从理论上讲,若在 Y 坐标上投射的点数达到一定数量,且能在 Y 坐标系上呈现出如图 1 所示的正态分布(图中:UCL为极差上控制限;LCL为极差下控制限,啄 为偏离距离),证明该过程具有随机性和稳定性。相反,在该过程是非随机的、不稳定的。2)控制图应是通过整体图形来反映生产过程中的问题,而非图像上的单一点。3)在平均数的计算方面,平均数是指样本组的平均数,它与样本组点数是否满足容差范围并不一定相关。因此,在路径上刻画容差范围是毫无意义的。简而言之,控制极限与公差限不能等同。2应用实例以某高速生产线的实际情况为研究对象,设计出一套线材生产
10、过程质量的监控和评估体系,该控制体系对线材产品质量控制发挥了重要作用。对运行期间所收集的数据进行随机抽取,绘制出直径的X軍-R 控制图和直径均值正态分布图,如图 2、图 3 所示。从图 2 可以看出,控制图中各点的分布比较合理,没有发现不正常现象,表明此工艺对管径的控制比较稳定。从图 3 可以看出,直径分布情况基本符合正态分布,且分布的对称值的为 5.55 mm。由于测量的直径是还没有冷却时的直径,因此,根据分布图得出的中间值 5.55 mm 与实际的理想值有所偏差,属于正常情况。根据分布曲线,进一步证实了规格为5.5 mm 的线材的生产工艺是比较稳定的3。然后,运用该系统对该部分数据进行了
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