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摘要：SPC是一种借助数理统计方法对过程过程能力进行研究的工具，本文介绍了SPC的基本原理、分类、实施步骤等，并举例说明SPC技术在邯钢某热轧带钢厂的应用实践，对其它钢铁企业具有借鉴作用。
关键词：统计过程控制（ SPC） 终轧温度 控制图
中图分类号：TU855 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2013）29-576-01
1 前言
钢铁产品通常是由烧结、炼铁，炼钢、轧钢等多个工序来完成，钢铁产品质量和各个工序能力息息相关。目前，钢铁企业主要通过产品检验找出不合格品来保证产品质量，这种事后检验的方法忽略了对制造过程的控制和改进，既浪费了材料和人力，也降低了产品质量信息的可靠性。如何保证产品的质量并使生产过程持续的改进就变得很有意义。河北钢铁集团邯郸分公司从2009年导入TS16949质量管理体系，统计过程控制技术（SPC）开始在生产过程控制中得到应用。本文主要介绍了统计过程控制技术（SPC）及其在邯钢某热轧卷板厂的应用和实践。
2 SPC定义和发展
SPC即英文 “Statistical Process Control”的缩写，译为 “统计过程控制”。SPC技术是一种重要的质量过程控制管理工具，它在工业生产方面有着广泛的应用，主要是应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。
SPC理论源于20 世纪20 年代，以美国质量大师休哈特博士发明的控制图为标志，自创立以来即在工业和服务等行业得到推广应用。二战中美国将其制定为战时质量管理标准。50年代，SPC技术引入日本，被广泛应用于汽车工业； 80年代则开始在美国汽车、钢铁工业中大规模推行。IS9000和TS16949质量管理体系也将SPC作为一项重要内容，TS16949质量管理体系更是将SPC作为强制推行内容。
3 SPC控制原理和分类
SPC的理论基础是中心极限定理和3σ原则。在生产过程中，当众多彼此相互独立的偶然因素共同对生产对象产生影响时，由于彼此的相互作用、相互抵消，而最終使产品的质量特性呈正态分布。根据正态分布的重要结论可知，在正常生产情况下，质量特性在区间 μ士σ的产品为68.25%，在区间协μ士2σ的产品为95.45%，在区间μ士3σ的产品为99.73%。 其中 （μ为质量特性值的平均值，σ为其标准偏差 ）。
在生产过程中，产品加工尺寸的波动是不可避免的，它是由人、设备、材料、工艺方法、测量方法以及环境等基本因素的波动影响所致。按照产品质量特性值波动的情况，可将影响因素分为偶然因素和系统因素。其中偶然因素对生产过程一直起作用，这类因素对质量波动的影响不大，一般情况不会超出工序规格范围，所以在经济上并不值得消除，在技术上也是难以测量和避免的。系统因素只在一定时间内对生产过程起作用，但将造成较大的质量波动，所以这类因素是必须消除的，同时在技术上也是易于识别、测量且可以消除和避免的。
根据控制图所控制数据类型的不同，控制图可分为计量值控制图和计数值控制图。计量值控制图一般适用于计量型数据为控制对象的场合，常用有均值一极差控制图（Xbar-R图）、均值一标准差控制图（Xbar-S图）、单值一移动极差控制图（I-MR图）、中位数一极差控制图（Me-R图）等。计数值控制图又可分为记件值控制图和计点值控制图，记件值控制图包括不合格品率控制图（p图）、不合格品数控制图（np图），计点值控制图包括单位不合格数控制图（u图）和不合格数控制图（c图）。
根据控制图的用途和应用场合不同，控制图可分为分析用控制图和控制用控制图。分析用控制图用在生产过程控制之初，主要任务是判断过程稳定与否和是否存在异常因素。控制用控制图是在过程稳定且满足技术要求的情况下，由分析用控制图转化而来的，主要任务是对过程进行日常监控，出现异常波动及时报警。
4 SPC控制图实施流程
SPC的实施流程统计过程控制技术的实施过程为一个闭环系统。即通过确定关键质量控制点，分析其关键质量特性，确定数据采集方案和控制图类型，通过工序分析和工序能力计算，查找偶然因素和系统因素，并将追查信息及时反馈，以便于缩短产品延误时间，不断提高生产过程能力。
5、邯钢某热轧卷板厂统计过程控制应用实例
下面以邯钢某热轧卷板厂关键质量特性值终轧温度为例，介绍统计过程控制SPC在钢铁生产过程中的应用。
5.1分析用控制图制定
根据钢铁行业生产特点和控制对象数据类型，SPC控制图类型采用单值一移动极差控制图（I-MR图），抽取2010年7-12月份稳定状态下30炉生产数据，应用Mintab软件做出终轧稳定的I-MR控制图，剔除统计控制状态的异常点，如图2所示。
从终轧温度I-MR单值控制图中看出，UCL=890.42，LCL=867.62，均值=879.02，从极差控制图看出，UCL=14，LCL=0，极差均值4.29，各样本点均未超出3个标准差且无连续9点在中心线同侧和连续6点递增或递减情况，说明终轧温度特性可控，处于稳定状态。
进一步计算终轧温度工序能力分析。抽取2010年7-12月份136炉次数据进行过程能力的运算，SPHDZ钢种终轧温度规程要求880±15，应用Mintab软件做出终轧温度工序能力图，
经过统计分析关键质量特性终轧温度控制图受控，计算出工序能力指数也充足， 将终轧温度单值控制图UCL=890.42，LCL=867.62，均值=879.02和极差控制图UCL=14，LCL=0，极差均值4.29作为控制用控制图控制线，在生产中组织落实，就可以有效地将SPC应用于工作中，达到控制工序稳定，持续改进工序能力的目的。考虑Mintab软件现场控制局限性和岗位操作人员数据录入问题，该热轧卷板厂采用Microsoft Excel软件，通过其强大的Excel公式图表功能，在表格中划分不同的区域进行数据录入和控制图图表的显示，制作出终轧稳定的控制用控制图样表，如图4所示，保证对控制对象随机波动与异常波动的实时监控，并报警显示。
5 结论
该热轧卷板厂通过SPC技术在生产过程中的应用，进一步提高了生产过程的稳定性和工序过程能力，工程技术人员对统计工具—Minitab和Excel软件也有了更多更深的了解。在当前钢铁行业严峻市场形势下，市场对产品质量和稳定性要求越来越高，该热轧卷板厂SPC应用和实践的经验方法，完全可以应用到钢铁行业其它工序的关键特性控制，最终在钢铁行业建立起从原材料到出厂的 SPC质量管控系统。
参考文献：
[1] 马林，何帧.六西格玛管理.[M].北京：中国人民大学出版社，2007.7
[2] 蒋红卫（翻译）.统计过程控制（SPC）[M]北京：中国汽车公司技术研究中心，2000.5
[3] 孙艳秀，黄忠全.技术及其在汽车零部件质量管理中的应用，[A]全国先进制造技术高层论坛暨第八届制造业 自动化与信息化技术研讨会，2009.7
[3] 蔡昌旺.SPC在无水炮泥生产中的应用，[J]安徽：安徽工业大学学报，2010.4
关键词：统计过程控制（ SPC） 终轧温度 控制图
中图分类号：TU855 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2013）29-576-01
1 前言
钢铁产品通常是由烧结、炼铁，炼钢、轧钢等多个工序来完成，钢铁产品质量和各个工序能力息息相关。目前，钢铁企业主要通过产品检验找出不合格品来保证产品质量，这种事后检验的方法忽略了对制造过程的控制和改进，既浪费了材料和人力，也降低了产品质量信息的可靠性。如何保证产品的质量并使生产过程持续的改进就变得很有意义。河北钢铁集团邯郸分公司从2009年导入TS16949质量管理体系，统计过程控制技术（SPC）开始在生产过程控制中得到应用。本文主要介绍了统计过程控制技术（SPC）及其在邯钢某热轧卷板厂的应用和实践。
2 SPC定义和发展
SPC即英文 “Statistical Process Control”的缩写，译为 “统计过程控制”。SPC技术是一种重要的质量过程控制管理工具，它在工业生产方面有着广泛的应用，主要是应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。
SPC理论源于20 世纪20 年代，以美国质量大师休哈特博士发明的控制图为标志，自创立以来即在工业和服务等行业得到推广应用。二战中美国将其制定为战时质量管理标准。50年代，SPC技术引入日本，被广泛应用于汽车工业； 80年代则开始在美国汽车、钢铁工业中大规模推行。IS9000和TS16949质量管理体系也将SPC作为一项重要内容，TS16949质量管理体系更是将SPC作为强制推行内容。
3 SPC控制原理和分类
SPC的理论基础是中心极限定理和3σ原则。在生产过程中，当众多彼此相互独立的偶然因素共同对生产对象产生影响时，由于彼此的相互作用、相互抵消，而最終使产品的质量特性呈正态分布。根据正态分布的重要结论可知，在正常生产情况下，质量特性在区间 μ士σ的产品为68.25%，在区间协μ士2σ的产品为95.45%，在区间μ士3σ的产品为99.73%。 其中 （μ为质量特性值的平均值，σ为其标准偏差 ）。
在生产过程中，产品加工尺寸的波动是不可避免的，它是由人、设备、材料、工艺方法、测量方法以及环境等基本因素的波动影响所致。按照产品质量特性值波动的情况，可将影响因素分为偶然因素和系统因素。其中偶然因素对生产过程一直起作用，这类因素对质量波动的影响不大，一般情况不会超出工序规格范围，所以在经济上并不值得消除，在技术上也是难以测量和避免的。系统因素只在一定时间内对生产过程起作用，但将造成较大的质量波动，所以这类因素是必须消除的，同时在技术上也是易于识别、测量且可以消除和避免的。
根据控制图所控制数据类型的不同，控制图可分为计量值控制图和计数值控制图。计量值控制图一般适用于计量型数据为控制对象的场合，常用有均值一极差控制图（Xbar-R图）、均值一标准差控制图（Xbar-S图）、单值一移动极差控制图（I-MR图）、中位数一极差控制图（Me-R图）等。计数值控制图又可分为记件值控制图和计点值控制图，记件值控制图包括不合格品率控制图（p图）、不合格品数控制图（np图），计点值控制图包括单位不合格数控制图（u图）和不合格数控制图（c图）。
根据控制图的用途和应用场合不同，控制图可分为分析用控制图和控制用控制图。分析用控制图用在生产过程控制之初，主要任务是判断过程稳定与否和是否存在异常因素。控制用控制图是在过程稳定且满足技术要求的情况下，由分析用控制图转化而来的，主要任务是对过程进行日常监控，出现异常波动及时报警。
4 SPC控制图实施流程
SPC的实施流程统计过程控制技术的实施过程为一个闭环系统。即通过确定关键质量控制点，分析其关键质量特性，确定数据采集方案和控制图类型，通过工序分析和工序能力计算，查找偶然因素和系统因素，并将追查信息及时反馈，以便于缩短产品延误时间，不断提高生产过程能力。
5、邯钢某热轧卷板厂统计过程控制应用实例
下面以邯钢某热轧卷板厂关键质量特性值终轧温度为例，介绍统计过程控制SPC在钢铁生产过程中的应用。
5.1分析用控制图制定
根据钢铁行业生产特点和控制对象数据类型，SPC控制图类型采用单值一移动极差控制图（I-MR图），抽取2010年7-12月份稳定状态下30炉生产数据，应用Mintab软件做出终轧稳定的I-MR控制图，剔除统计控制状态的异常点，如图2所示。
从终轧温度I-MR单值控制图中看出，UCL=890.42，LCL=867.62，均值=879.02，从极差控制图看出，UCL=14，LCL=0，极差均值4.29，各样本点均未超出3个标准差且无连续9点在中心线同侧和连续6点递增或递减情况，说明终轧温度特性可控，处于稳定状态。
进一步计算终轧温度工序能力分析。抽取2010年7-12月份136炉次数据进行过程能力的运算，SPHDZ钢种终轧温度规程要求880±15，应用Mintab软件做出终轧温度工序能力图，
经过统计分析关键质量特性终轧温度控制图受控，计算出工序能力指数也充足， 将终轧温度单值控制图UCL=890.42，LCL=867.62，均值=879.02和极差控制图UCL=14，LCL=0，极差均值4.29作为控制用控制图控制线，在生产中组织落实，就可以有效地将SPC应用于工作中，达到控制工序稳定，持续改进工序能力的目的。考虑Mintab软件现场控制局限性和岗位操作人员数据录入问题，该热轧卷板厂采用Microsoft Excel软件，通过其强大的Excel公式图表功能，在表格中划分不同的区域进行数据录入和控制图图表的显示，制作出终轧稳定的控制用控制图样表，如图4所示，保证对控制对象随机波动与异常波动的实时监控，并报警显示。
5 结论
该热轧卷板厂通过SPC技术在生产过程中的应用，进一步提高了生产过程的稳定性和工序过程能力，工程技术人员对统计工具—Minitab和Excel软件也有了更多更深的了解。在当前钢铁行业严峻市场形势下，市场对产品质量和稳定性要求越来越高，该热轧卷板厂SPC应用和实践的经验方法，完全可以应用到钢铁行业其它工序的关键特性控制，最终在钢铁行业建立起从原材料到出厂的 SPC质量管控系统。
参考文献：
[1] 马林，何帧.六西格玛管理.[M].北京：中国人民大学出版社，2007.7
[2] 蒋红卫（翻译）.统计过程控制（SPC）[M]北京：中国汽车公司技术研究中心，2000.5
[3] 孙艳秀，黄忠全.技术及其在汽车零部件质量管理中的应用，[A]全国先进制造技术高层论坛暨第八届制造业 自动化与信息化技术研讨会，2009.7
[3] 蔡昌旺.SPC在无水炮泥生产中的应用，[J]安徽：安徽工业大学学报，2010.4