统计分析技术在轧钢工序中的应用简析

统计分析技术在轧钢工序中的应用简析刘建萍（安源钢铁公司生产部）关键词：统计分析轧钢工序应用摘要：在轧钢工序中，可以充分运用统计分析技术进行工艺方案的设计、产品生产过程资料的搜集与整理研究；同时，轧钢工序中系统、完善的过程参数资料也是统计分析的必要条件。1前言统计分析技术是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。在轧钢工序中，可以充分运用统计分析技术进行工艺方案的设计、产品生产过程资料的搜集与整理研究；同时，轧钢工序中系统、完善的过程参数资料也是统计分析的必要条件。轧钢广大的工程技术人员通过运用统计分析技术并提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是一项重要的工作。2统计分析的技术特点和种类统计分析可以分为5个步骤：1）描述要分析的数据的性质2）研究基础群体的数据关系3）创建一个模型，总结数据与基础群体的联系4）证明（或否定）该模型的有效性5）采用预测分析来预测将来的趋势。可以对轧钢工序的生产工艺参数、技术经济指标以及产品质量指标进行过程分析、控制图分析、直方图分析、趋势图分析和过程能力分析等。并可以按产品、车间、工序等不同纬度对批次的质量指标（标准偏差、CPK）分析，如：按年度、月度、周进行趋势图分析、对比分析。可以直观的看出产品批与批之间的波动情况；并使用自动采集的方式获取工艺过程数据，并可以使用统计分析绘制实际工艺参数图形，通过与工艺要求参数图形的对比，用于分析过程关键参数的执行符合程度。这些分析工具在统计过程控制系统中应用于不同阶段，侧重于不同方面，保证了统计过程控制系统目标的实现，同时也可以通过对数据的分析来形成和导出分析报告。2.1趋势图趋势图也可称为统计图或统计图表，是以统计图的呈现方式,如柱型图,横柱型图,曲线图,饼图,点图,面积图,雷达图等,来呈现某事物或某信息数据的发展趋势的图形。它用来显示一定时间间隔（例如一天、一周或一个月）内所得到的测量结果。以测得的数量为纵轴，以时间为横轴绘成图形。趋势图就象不断改变的记分牌。它的主要用处是确定各种类型问题是否存在重要的时间模式。这样就可以调查其中的原因。2.2散布图散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变数资料用点画在坐标图上，用成对的资料之间是否有相关性。这种成对的资料或许是特性一原因，特性一特性一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变数之间的相关关系。这种生产中也是常见的，例如钢筋上冷床温度与钢筋性能之间的关系，某种元素在钢筋中的含量与钢筋强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。在轧钢工序生产过程中，许多现象和原因，有些呈规则的关连，有些呈不规则连，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。2.3因果图因果图也称为鱼骨图或石川图。它看上去有些象鱼骨，问题或缺陷（即后果）标在鱼头处。在鱼骨上长出鱼刺，上面按出现机会多寡列出产生生产问题的可能原因。鱼骨图有助于说明各个原因之间如何相互影响。它也能表现出各个可能的原因是如何随时间而依次出现的。这有助于着手解决问题。鱼骨图是一个非定量的工具，可以帮助我们找出引起问题潜在的根本原因。它使我们问自己：问题为什么会发生？聚焦于问题的原因，而不是问题的症状。能够集中于问题的实质内容，而不是问题的历史或不同的个人观点。辨识导致问题或情况的所有原因，并从中找到根本原因。分析导致问题的各原因之间相互的关系。采取补救措施，正确行动。2.4直方图直方图(Histogram)又称柱状图、质量分布图。是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。直方图的作用在于：(1)显示质量波动的状态；(2)较直观地传递有关过程质量状况的信息；(3)通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。2.4.1正常型直方图正常型是指过程处于稳定的图型，它的形状是中间高、两边低，左右近似对称。近似是指直方图多少有点参差不齐，主要看整体形状。2.4.2孤岛型直方图在直方图旁边有孤立的小岛出现，当这种情况出现时过程中有异常原因。如：原料发生变化，不熟练的新工人替人加班，测量有误等，都会造成孤岛型分布，应及时查明原因、采取措施。2.4.3双峰型直方当直方图中出现了两个峰，这是由于观测值来自两个总体、两个分布的数据混合在一起造成的。如：两种有一定差别的原料所生产的产品混合在一起，或者就是两种产品混在一起，此时应当加以分层。2.4.4折齿型直方图当直方图出现凹凸不平的形状，这是由于作图时数据分组太多，测量仪器误差过大或观测数据不准确等造成的，此时应重新收集数据和整理数据。2.4.5陡壁型直方图当直方图像高山的陡壁向一边倾斜时，通常表现在产品质量较差时，为了符合标准的产品，需要进行全数检查，以剔除不合格品。当用剔除了不合格品的产品数据作频数直方图时容易产生这种陡壁型，这是一种非自然形态。2.4.6偏态型直方图偏态型直方图是指图的顶峰有时偏向左侧、有时偏向右侧。由于某种原因使下限受到限制时，容易发生偏左型。如：用标准值控制下限，摆差等形位公差，不纯成分接近于0，疵点数接近于0或由于工作习惯都会造成偏左型。由于某种原因使上限受到限制时，容易发生偏右型。如：用标准尺控制上限，精度接近100%，合格率也接近100%或由于工作习惯都会造成偏右型。2.4.7平顶型直方图当直方图没有突出的顶峰，呈平顶型，然而形成这种情况一般有三种原因。A、与双峰型类似，由于多个总体、多总分布混在一起。B、由于生产过程中某中缓慢的倾向在起作用，如工具的磨损、操作者的疲劳等。C、质量指标在某个区间中均匀变化。2.5控制图控制图（ControlChart）又叫管制图，是对过程质量特性进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。图上有中心线（CL）、上控制线（UCL）和下控制限（LCL），并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。UCL、CL、LCL统称为控制线（ControlLine）。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL和LCL之间的排列不随机，则表明过程异常。在轧钢生产过程中的A级关键工序控制点（加热炉均热段温度）就采用了控制图的统计分析技术。2.6排列图排列图是为寻找主要问题或影响质量的主要原因所使用的图。它是由两个纵坐标、一个横坐标、几个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成的图。排列图又称帕累托（柏拉图）。最早是由意大利经济学家帕累托（柏拉）用来分析社会财富的分布状况。排列图用双直角坐标系表示，左边纵坐标表示频数，右边纵坐标表示频率。分析线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左到右排列，通过对排列图的观察分析可以抓住影响质量的主要因素。轧钢工序中的废品和降级品的统计分析中就经常采用排列图。2.7统计表统计表是将了解的有关数据统计结果用一定的表格概括表示的方法。用表格描述的数据的控制情况，条理清楚，问题突出，比较直观，便于理解、阅读和评价。根据统计数据表述的不同，可以分为检查表、频率表和对策表等等。检查表是又称调查表，统计分析表，可分为点检用查检表和记录用点检表，是使用简单易于了解的标准化图形，只需填入规定之检查记号，再加以统计汇整其数据，即可提供量化分析或比对检查用，此种表格称为点检表或查核表。以简单的数据，用容易理解的方式，制成图形或表格，必要时记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查之用。2.8分类法分类法是指将类或组按照相互间的关系，组成系统化的结构，并体现为许多类目按照一定的原则和关系组织起来的体系表，作为分类工作的依据和工具。分类法有交叉分类法,树状分类法等等。就是在产品品种、规格繁多，但可以按照一定标准分类的情况下，为了简化计算工作而采用的一种成本计算方法。其特点是：按照产品的类别归集生产费用，计算该类产品成本；类内不同品种（或规格）产品的成本按照一定的方法分配确定。2.9新图法统计分析技术多种多样，根据日常数据分析的新需求，又创造出各种新型图示分析方法，如关联图、亲和图，矩形图和剑型图等。关联图就是把现象与问题有关系的各种因素串联起来的图形。通过连图可以找出与此问题有关系的一切要图，从而进一步抓住重点问题并寻求解决对策。它是解决关系复杂、因素之间又相互关联的原因与结果或目的与手段的单一或多个问题的图。3盘螺质量指标的统计分析简例3.1安钢一高线5月份φ8RB400盘螺直方图1）φ8HRB400盘螺成分Si2）φ8HRB400盘螺成分Mn3）φ8HRB400盘螺成分Si4）φ8HRB400盘螺屈服强度3.2盘螺直方图分析结论1）一高线Ф8.0mm盘螺的C、Si皆为明显的左偏形态，说明成分控制是按下限控制；Mn元素为明显的陡壁形态，说明成分控制十分异常，人为的消除了不合格成分，说明让步放行情况很严重。2）一高线Ф8mm盘螺的屈服、抗拉和延伸指标直方图形态相似，表现还不错，只是屈服在右边出现小峰值，说明原料和工艺有小波动。4结语萍钢公司是1000万吨级特大型钢铁联合企业，生产过程参数成千上万，数据的采集量和变化量都是海量的。通过在轧钢工序中大量运用统计分析技术可以让我们的技术基础管理工作更加科学，手段更加丰富和生动；让我们的过程参数控制和产品质量控制更加有效和符合国家标准以及企业内控标准要求；让我们更直观的发现问题和解决轧钢工序中存在的工艺、质量问题。