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钢铁企业生产工序控制中统计技术应用 　　【摘 要】在钢铁企业生产工序控制中应用统计技术是对生产过程中各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的且稳定的水平，保证产品与服务符合规定的一种质量管理技术。本文根据作者多年的质量管理工作经验，对企业目前统计技术在生产工序中的应用进行了分析，并针对这些情况，明确了在实施工序控制中须掌握的统计技术产生的效果。 　　【关键词】钢铁企业；统计技术应用；效果 　　1 引言 　　近年来，由于企业对统计技术的作用重视不够，使得统计技术的应用流于形式。统计技术作为现代管理的一种有效质量管理工具，它广泛用于各种生产领域。因此，有必要在企业生产工序中实施统计过程控制，使在质量控制中起到积极预防作用，从而为提高产品质量、降低生产成本、为企业带来丰厚的利润。 　　2 统计技术在生产工序控制中的应用 　　2.1 各统计图表的用途和作用 　　统计技术中，应用的一些明细图表为排列图、因果图、直方图、散布图、控制图、树图、关联图、调查表、对策表。排列图主要用于按重要性顺序显示出每个质量改进项目对质量问题作用、识别进行质量改进的机会、顾客满意度测量；直方图主要用于显示质量波动分布的状态、较直观地传递有关过程质量状况的信息；散布图主要用来发现和确认两组相关数据之间的关系并确认两相关数据之间预期的关系；控制图主要用于分析、判断生产过程是否处于稳定的受控状态； 因果图主要用于分析因果，表达因果关系，积累经验，通过识别症状，分析原因，寻找措施以促进问题的解决；树图主要用于为确定质量保证活动而进行的保证质量要素的展开 ，对为解决企业内质量、成本、产量等问题所采取的措施加以展开，工序分析中对质量特殊性进行主导因素的展开；关联图主要用于分析原因 ，通过识别症状，分析原因，寻找措施以促进问题的解决；调查表主要用于系统地收集资料、积累数据、确认并可对数据进行粗略地整理和分析；对策表主要用于针对不合格原因，防止不合格的再发生而采取纠正措施计划的制订，对措施计划的评价及贯彻实施。 　　2.2 从动态上进???工序控制，应用统计过程控制（SPC）图 　　在钢铁联合企业，钢铁产品从原料投入到成材入库要经过冶炼、加热、轧制、精整四个关键工序。自企业推行全面质量管理特别是实施ISP9001：2008质量管理体系标准后，我们在每个关键工序都设计控制点，对动态的工序进行质量控制，根据各工序的质量特性要求，对影响产品质量的特性值、质量参数采用控制图分析法，从而使整个生产过程都处于受控状态。统计过程控制（SPC）图数据来源于各控制点操作人员的实测数据，对这些数据加工整理，通过图表来显示生产随时间变化的过程中产品质量的波动情况；分析和判断是偶然性原因还是系统原因造成的波动，从而提醒操作人员及时作出正确的决策，消除系统因素的影响，最终可以达到只存在偶因而没有异样的状态，保持工序处于稳定状态，预防废品的产生，从而形成一个稳定生产合格产品的生产系统。 　　2.3 从静态上，利用直方图分析法。 　　利用控制图能够在生产线上科学的保证预防原则的实现，能够迅速及时地反映动态中的工序质量状况。但是要实现生产过程由预防分析过渡到生产控制用，还必须验证生产过程能力。工序能力一般用工序能力指数Cp值的大小来评价和判断工序能否保证产品质量。在过程能力验证方面，主要采用直方图分析的方法。通过对直方图形状观察和分析可以比较形象，直观地反映产品质量的分布情况，判断生产过程是否稳定，分析散差的原因，计算工序能力，预测生产过程中的不合格品等。当直方图是正常型还需进一步将直方图与规范界限进行比较，以分析判断工序满足公差要求的程度。通过分析质量数据的波动情况，就能掌握过程的状况，是否要采取技术措施，从而确定在产品合格状况。 　　在一个多重步骤的过程中，每一过程的合格率可能都很高（90%以上），但流通合格率却只有50%或更低。若过程有n个子过程，而子过程的合格率分别为Y1，Y2，…，Yn（i=1，…n），则流通合格率=Y1×Y2×…×Yn，这样，就充分考虑了过程中各子过程的因素，能够比较客观地反映过程质量的实际情况。 　　例如：某生产过程，计划目标为1000件，过程包含五个子过程步骤，每个步骤都有独立的合格率，Y1=0.92（4%报废，4%返工）Y2=0.82（10%报废，8%返工）Y3=0.84（9%报废，7%返工）Y4=0.82（8%报废，10%返工）Y5=0.95，（2%报废，3%返工）；最终检验合格品数为709件。 　　则最终合格率为709/1000=70.9%， 　　相当于（1-4%）（1-10%）（1-9%）（1-8%）（1-2%） 　　如此，就不能全面反映该产品加工过程中的质量情况。返工、复检等成本都被隐藏了。 　　若考虑各子过程的合格率