CIMS环境下选煤厂工序质量控制.pdf

中国矿业大学学报990 30 9 中国矿业大学学报 JO U RNA L O F CH I NA U NI VERSI T Y O F M I NI NG T D 94 Pr o c e s s Q u a l i t y Co n t r o l o f Co a l Pr e p a r a t i o n Pl a n t i n CI M S W a n g Xu e s o n g G o n g D u n w e i Xu Sh i f a n Co l l e g e o f I n f o r m a t i o n a n d El e c t r o n i c T e c h n o l o g y , CU M T , Xu z h o u , Ji a n g s u 2 2 10 0 8 A b s t r a c t T h e q u a l i t y o f p r o c e s s m u s t b e c o n t r o l l e d s t r i c t l y t o g u a r a n t e e t h e q u a l i t y o f b l a c k a m b e r i n t h e c o a l p r e p a r a t i o n p l a n t . O n l y w h e n t h e p r o c e s s i s s t a b l e , c a n t h e h i g h q u a l i t y p r o d u c t s t h a t m e e t t h e n e e d s o f c u s t o m e r s b e p r o d u c e d . T h e n i t ’s n e c e s s a r y t o c o n t r o l t h e p r o c e s s w i t h s t a t i s t i c a l p r o c e s s c o n t r o l SPC . T h e p r i n c i p l e a n d t h e c h o i c e o f t y p e s a n d t h e u p p e r a n d l o w e r c o n t r o l l i m i t s a n d t h e d e t e r m i n a t e r u l e s o f t h e c o n t r o l c h a r t , a r e i n t r o d u c e d . Co m b i n i n g w i t h a c o a l p r e p a r a t i o n p l a n t t h a t h a s i m p l e m e n t e d CI M S, a n a p p l i c a t i o n e x a m p l e o f SPC i n w a s h i n g p r o c e s s i s p r e s e n t e d . U l t i m a t e l y , t h e e f f e c t s a r e a n a l y z e d a n d t h e g r e a t n e c e s s i t y o f t h e SPC a p p l i c a t i o n i n t h e c o a l p r e p a r a t i o n p l a n t i s p o i n t e d o u t . K e y w o r d s CI M S, c o a l p r e p a r a t i o n p l a n t , p r o c e s s q u a l i t y , SPC, e f f e c t s a n a l y s i s 一般来说，一个产品总是要经过产品设计、制造、成品检查等过程. 因此产品质量 便由产品设计、产品生产制造等多个环节来决定. 对于选煤厂来说，其生产过程是将从 井下采掘的毛煤经过筛分、破碎、选矸等预处理后的原煤进行洗选加工. 所以，对产品 质量的控制重点应放在生产过程. 生产过程的质量管理与质量控制的核心就是工序质量 控制，即统计过程控制（St a t i s t i c a l Pr o c e s s Co n t r o l ）［1］. 工序质量控制就是通过定期地 抽查样本，以把握产品质量的变化来控制生产过程. 之所以对生产过程进行控制，是因 为生产过程状态决定加工质量，所以控制生产过程状态，就可以保证产品加工质量. 选 f i l e / / / E| / q k / z g k y d x x b / z g k y 99/ z g k y 990 3/ 990 30 9. h t m （第 1／6 页）2 0 10 -3-2 3 15 57 40 中国矿业大学学报990 30 9 煤厂承担着对原煤进行洗选与分级的任务，产品一般为精煤、中煤与煤泥，主要靠精煤 创效益，所以必须加强对精煤产品质量的控制. 但是，目前国内许多选煤厂的产品在质 量方面都普遍存在着两个问题一是如果精煤灰分超标造成质量不合格，那么一般也不 再重洗而是降价出售，几乎不创造利润，失去用户信任，失去市场，浪费人力、物力、 财力、运输等资源. 二是选煤厂为了避免因质量控制不好，特别是出口精煤灰分超过标 准而被索赔，致使生产精煤灰分提高档次（如果要求灰分为12 而实际按10 左右）进 行生产，从而导致精煤回收率低，使企业蒙受巨大的经济损失. 这些均是不能合理制订 工序能力并保证工序处于稳定状态而造成的. 而选煤厂洗选工序应用SPC则可以保证洗选 工序处于稳定状态，从而连续地生产出满足预定质量要求的产品. 因此，在选煤厂应用 SPC具有十分重要的意义. 由于工序质量受设备、材料、人、方法、环境、测量等6 大因素的影响，而产品质 量是通过工序加工而成的，所以产品质量也必然受这6 大因素的影响. 因此，产品质量由 于受到一系列客观存在着的因素的影响而不断地变化着，这就使得任何一种产品的质量 特性值总是存在一定的波动. 造成产品质量波动的因素可以分成正常因素和异常因素 ［2 ］. 当生产过程只有正常因素存在时，我们认为此时加工工序处于控制状态或稳定状 态，产品质量的波动是正常的，没有必要进一步追究其原因所在. 当生产过程中有异常 因素存在时，工序就不稳定，此时必须找出原因所在，以便采取措施，使工序恢复稳 定. 对产品质量特性值的波动进一步的分析研究可以发现，当生产过程稳定时，产品质 量特性值的波动是有一定的统计规律的，正因为如此，我们就可以通过分析、掌握其变 化规律来对它进行控制. 在生产过程中，影响产品质量的正常因素和异常因素总是交织 在一起的，利用控制图就可以查明质量特性值的波动是正常的还是异常的，以此来推断 加工工序是否处于控制状态. CI M S是基于CI M 的系统. CI M 作为组织企业生产经营的新哲理是由美国Jo s e p h H a r r i n g t o n 博士于197 4年提出的［3］. 它将制造加工企业的全部生产经营活动通过技术、 人和经营的集成形成一个有机的整体，在企业内部各种活动互相协调地进行. CI M S环境 可以给工序质量控制提供非常便利的条件. 下面就以一个实施CI M S的矿属选煤厂南 屯选煤厂为例来介绍洗选工序应用统计过程控制系统. 1 选煤厂SPC系统设计 1. 1 洗选工序控制图类型的选取 统计过程控制中广泛使用的统计工具是控制图. 由于只有控制图才直接反映生产过 程，起到预防为主、稳定生产、保证质量的作用，因此在质量管理的常用的统计工具 中，控制图是核心. 针对不同的产品质量特性可使用不同的控制图. 对洗选加工而言，当 生产过程受控时精煤质量特性值（本文主要考察其灰分指标X）服从正态分布, 加之其属 于流程生产过程，每次采制样、化验的时间较长，也就是说，样本数据不易获得且不宜 分组, 因此采用单值-移动极差（X-Rs ）控制图. 1. 2 设计控制图（上、下限的确定） 控制图类型确定以后便可着手进行控制图的设计工作. 设计控制图时需要确定控制 图的中线及上、下控制限. 利用控制图来进行工序状态分析会出现两类错误，第一类错 误是虚判，即将过程正常判为异常，虚判概率记为α；第二类错误是漏判，即将过程异 常判为正常，漏判概率记为β. 无论是虚判还是漏判的错误都将造成损失，因此在选择 控制限时，应该使得两类错误所造成的总损失最小. 经验证明，3σ控制界限所造成的总 损失是比较小的［4］（此时α 0 . 2 7 仅由3σ控制界限决定）. 另外在实际工作中，精煤 f i l e / / / E| / q k / z g k y d x x b / z g k y 99/ z g k y 990 3/ 990 30 9. h t m （第 2 ／6 页）2 0 10 -3-2 3 15 57 40 中国矿业大学学报990 30 9 灰分总体的均值μ及标准差σ通常未知，这样我们就必须根据从处于控制状态的过程所 取的预备样本的数据对它们进行估计，依此原则可确定的X图与Rs图的控制限为 X图的控制线为 控制下限 LCL-2 . 6 6 s ， 平均值 CL ， 控制上限 U CL 2 . 6 6 s ； Rs图的控制线为 控制下限 LCL 0 ， 平均值 CL s ， 控制上限 U CL 3. 2 7 s . 1. 3 工序状态判断准则 绘制控制图的主要目的就是要依据控制图内点子的排列情况来分析工序状态，为此 需要制订一系列的判断标准来判断工序是否失控. 利用控制图判断工序质量状态是一种 统计推断，其理论依据是概率论中的“小概率事件原理”，即小概率事件在一次实验中 被认为是不可能发生的. 在进行统计推断时，必须先规定小概率值（或称显著性水平） α. 为了增加控制图使用者的信心，第一类错误的概率很小，取α 0 . 2 7 . 但是α小则β 大，也就是说即使过程已经发生变化，而漏判的概率可能很大. 为了减少漏判的错误， 对于控制图中界内点排列的动态也要给予注意. 于是我们有下列两大类判断异常的准 则 1） 点子出界就判断异常，显著性水平α 0 . 2 7 . ； 2 ） 界内点排列不随机判断异常，显著性水平α 1～2 . 其中，后一个准则是防止β过大的，所以它的显著性水平α就不能取得太小，而是 取为1～2 . 从可靠性理论来看，点子出界往往与突变的故障相应，而界内点排列不随 机往往与渐变的故障相应. 这是两类不同性质的故障，所以这两类准则的显著性水平也 应该取得不同. 界内点排列不随机的模式很多，常见的列举如下 准 则显著性水平α/ 连续4个点中至少有2 个点 接近控制界限 1. 0 3 中心线一侧出现长为7 的链1. 53 连续11个点中至少有10 个点 在中心线一侧 1. 14 连续5点逐渐上升或下降1. 6 4 连续11个点集中在中心线附近1. 50 点子呈现周期性变化 f i l e / / / E| / q k / z g k y d x x b / z g k y 99/ z g k y 990 3/ 990 30 9. h t m （第 3／6 页）2 0 10 -3-2 3 15 57 40 中国矿业大学学报990 30 9 依据以上判断准则对控制图进行观察分析，判断工序是否处于受控状态，一旦发现 工序出现异常现象，必须尽快查明原因，采取措施，使工序迅速恢复到统计控制状态， 将不合格产品消灭在萌芽状态，这样就可达到事前预防的目的. 1. 4 系统实施 南屯选煤厂SPC系统 只考虑跳汰机 的客户端管理系统用M S EXCEL97 开发, 界面友 好, 便于使用, 后台数据库采用O RA CLE V7 . 3 FO R U NI X, 前后台信息交互通过O D BC实现, 通讯协议采用T CP/ I P［5, 6 ］. X由化验室数据得到, , s 由预备数据 稳态 通过计算得到, 然 后利用EXCEL强大的统计分析与绘图功能来绘制洗选工序的工序控制图并对控制图进行 观察分析. 如果点子超过控制界限或排列分布不随机，系统就会给用户发出一个信息提 示，警告用户从某个样本起工序处于失控状态，必须立即查找原因，异常原因查出来后 要及时解决以保证工序重新处于受控状态. 当然在工序处于受控状态时，系统也会通知 用户继续保持现有工序. 这样便可避免人工抄送、人工计算及人工绘图所造成的误差， 同时速度也大大提高. 2 实例介绍 为作控制图，通过CI M S环境下的计算机网络，从化验室截取自1998 年5月1日6 35 至1998 年5月4日140 共2 5个精煤快灰实验数据（如表1所示），以此来计算灰分均 值 ，移动极差均值 s 以及它们的控制线. 表1 精煤快灰实验数据 T a b l e 1 T h e d a t a o f b l a c k a m b e r ’s e x p r e s s a s h i n s p e c t i o n 采样日期 采样时间 灰分值X/ 移动极差Rs采样日期 采样时间 灰分值X/ 移动极差Rs 1998 -0 5-0 16 358 . 35 1998 -0 5-0 212 0 08 . 940 . 2 7 1998 -0 5-0 17 358 . 7 50 . 401998 -0 5-0 213 0 09. 2 40 . 30 1998 -0 5-0 18 359. 0 20 . 2 71998 -0 5-0 214 408 . 500 . 7 4 1998 -0 5-0 19 358 . 2 20 . 8 01998 -0 5-0 215 409. 0 70 . 57 1998 -0 5-0 110 358 . 560 . 341998 -0 5-0 216 409. 0 10 . 0 6 1998 -0 5-0 111 358 . 310 . 2 51998 -0 5-0 22 3 409. 0 40 . 0 3 1998 -0 5-0 112 508 . 920 . 6 11998 -0 5-0 31 2 08 . 6 10 . 43 1998 -0 5-0 114 409. 0 30 . 111998 -0 5-0 32 2 08 . 940 . 33 1998 -0 5-0 115 409. 100 . 0 71998 -0 5-0 33 2 08 . 8 70 . 0 7 1998 -0 5-0 118 408 . 560 . 541998 -0 5-0 314 509. 0 10 . 14 1998 -0 5-0 12 1 2 08 . 300 . 2 61998 -0 5-0 315 508 . 0 80 . 93 1998 -0 5-0 20 409. 180 . 8 81998 -0 5-0 41 408 . 360 . 2 8 1998 -0 5-0 22 0 08 . 6 70 . 51平均值 8 . 7 50 . 38 f i l e / / / E| / q k / z g k y d x x b / z g k y 99/ z g k y 990 3/ 990 30 9. h t m （第 4／6 页）2 0 10 -3-2 3 15 57 40 中国矿业大学学报990 30 9 X图的控制线为 LCL-2 . 6 6 s ≈7 . 7 39 ，CL 8 . 7 5, U CL 2 . 6 6 s ≈9. 7 6 1 . Rs图的控制线为 LCL 0 ，CL s 0 . 38 , U CL 3. 2 7 s ≈1. 2 42 . 将2 5个X值描点在单值控制图中，将2 4个Rs值描点在移动极差控制图中，如图1所示. 然后，依 据判定准则判断过程所处的控制状态. 于是，可延长X-Rs 图的控制界限作为控制用控制图，进行 日常管理. 图1 单值-移动极差控制图 Fi g . 1 I n d i v i d u a l -m o v i n g r a n g e c o n t r o l c h a r t 由于SPC应用了大量的数理统计知识，故其专业性很强. 所以在SPC系统应用之前要对操 作人员进行SPC理论及应用的培训. 3 系统应用效果分析 南屯选煤厂自应用SPC对洗选工序进行控制以后，生产的精煤灰分的稳定率明显提高，已由 原来上下相差10 个灰分等级上升到4个灰分等级. 前述产品质量方面存在的2 个问题也均得到了很好 的解决，现在能够保证按合同规定的指标产出所需等级的产品. 4 结束语 本文在论述选煤厂实施SPC系统的重要意义后，介绍了CI M S环境下选煤厂SPC的具体应用情 况. 实践证明，SPC的成功应用可以给企业带来非常可观的经济效益. SPC系统在南屯选煤厂应用成 功取得经验之后可以向其它选煤厂推广，这不仅对煤炭工业的发展，而且对整个国民经济的发展 都会产生积极的作用. *国家“8 6 3”计划（国科高字[1996 ]0 52 号） 作者简介 王雪松，女，197 4年生，硕士研究生 作者单位中国矿业大学信息与电气工程学院 江苏徐州 2 2 10 0 8 f i l e / / / E| / q k / z g k y d x x b / z g k y 99/ z g k y 990 3/ 990 30 9. h t m （第 5／6 页）2 0 10 -3-2 3 15 57 40 中国矿业大学学报990 30 9 参考文献 1 K e a t s J B, H o h n D M i s k u l i n , Ru n g e r G e o r g e C. St a t i s t i c a l p r o c e s s c o n t r o l s c h e m e d e s i g n . Jo u r n a l o f Q u a l i t y T e c h n o l o g y , 1995, 2 7 3 2 14～2 2 5 2 刘光庭. 质量管理. 北京 清华大学出版社，198 6 . 134～137 3 林志航主编. 计算机辅助质量系统. 北京 机械工业出版社, 1997 . 137 ～143 4 张公绪. 质量管理. 北京 冶金工业出版社, 1993. 48 ～50 5 巩敦卫. 选煤厂CI M S质量保证体系的研究. 见张嗣瀛主编. 第九届控制与决策学术年会论文集. 沈阳 东北大学出版社，1997 . 96 ～10 1 6 巩敦卫. 质量功能展开在洗选产品设计中的研究与应用. 中国矿业大学学报, 1999，2 8 2 2 8 ～32 收稿日期 1998 -0 9-10 f i l e / / / E| / q k / z g k y d x x b / z g k y 99/ z g k y 990 3/ 990 30 9. h t m （第 6 ／6 页）2 0 10 -3-2 3 15 57 40