1、1过程质量控制在稀土分离企业中的应用研究摘要： 稀土分离企业生产得到的是联产品，纯度是稀土企业的关键质量指标。多元自相关控制图尚未应用到联产品的过程质量控制，抽取联产品质量指标，绘制单一产品的指数加权移动控制图和联产品的多元残差 T2 控制图，来监控生产过程是否处于统计控制状态，并将两类控制图进行对比分析。 Abstract： The enterprise can get the joint product by the tombarthite separation， the purity is the key quality indicators of tombarthite enterpr
2、ises. Multivariate autocorrelation control chart has not been applied to the process quality control of the joint product. This paper draws index weighted moving control chart of the single product and the multivariate residual T2 control chart of the joint product to monitor whether the production
3、process is in statistical control state and compare and analyze the two types of control charts. 关键词： 稀土；联产品；统计过程控制 Key words： tombarthite；joint product；statistical process control 中图分类号：F204 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）224-0225-05 0 引言 稀土分离企业生产得到的是联产品，各种产品的产量和纯度相互关联，不具有独立性。如果单位产出量减少，企业的利润就会降低，而产品纯度
4、是影响单位原料产出量的显著因素，随着某一种产品纯度的提高，单位原料产出该产品的重量会减低。纯度又是稀土企业的关键质量指标，顾客偏好纯度高的产品，销售价格也会随着纯度的提高陡升，所以产品纯度是稀土企业的核心决策变量。 生产质量控制是为满足质量要求所采取的活动，是生产质量管理不可缺少的重要环节。对于生产现场来说，工作质量通常取决于工序质量。在工序质量控制上，统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种常用的方法，在实施 SPC 时，主要工具是控制图。借助数理统计方法的过程控制图工具，按照时间序列顺序，将过程中质量特性值数据呈现在图上，从而监测过程是否处于统计
5、控制状态。 稀土企业中，多个质量属性之间相互影响，并且单个属性值也是前后相关的。近年来，随着生产的自动化水平提高，采集数据比较密集，周期性小，使得数据间呈现出自相关的特性。因此，针对观测数据存在自相关现象的、联产品间具有相关性的稀土分离企业，研究其控制图的绘制和控制图表现出来的信息，对于生产过程控制具有重要的意义。 1 统计过程控制（SPC） SPC 技术是借助数理统计原理，绘制计量值控制图或者计数值控制图，实现对生产过程中各个阶段的监控，从而起到预防质量事故的作用。31924 年美国休哈特博士首创控制图，并提出过程控制理论。继休哈特之后，学者们又提出一些控制图，比较典型的有：累积和控制图（C
6、umulative Sum，CUSUM） 、指数加权移动平均控制图（Exponentially Weighted Moving Average，EWMA） 、多元控制图、自相关控制图。 CUSUM 1基于序贯概率比检验，通过单个样本的观测值减去其预期值，并将该历史观测值的偏移进行累积，并以此累积和按照测定的时间顺序绘制控制图，可以及时地发现微小的均值变化，进而可以判断生产过程是否失控。对 CUSUM 将样本值和目标值的微弱差值信息进行累积，可以检测出过程中的微小变动，进而提高检测生产过程小变动的灵敏性。EWMA 控制图考虑了当前信息和历史信息，是一种加权平均的计算结果，它对原始数据是否满足正态
7、分布假设没有要求。EWMA 控制图中统计量计算中，每个当前观测值都可以表示成此前所有样本点的一种函数关系式，即每个样本都是之前所有样本数据的统计信息的描述，由于当前观测值是此前所有样本点的统计信息的描述，所以过程中出现的小偏移，会在某个观测值上呈现出相较于没偏移之前较大的变化，EWMA 控制图可以监测出过程中的小偏移2。 多元控制图是含有多个变量的控制图，生产的控制指标往往不止一个，如果仅监控一个指标，那么必定会因为忽略了指标间的相关性，使得绘制的控制图出现一定程度的偏差，出现虚发警报或者漏发警报的产生，从而对过程的监控不是很有效。因此，对于生产过程中的多指标问题，不管各个指标间是否存在相关性
8、，都不能使用一元控制图分别对各4个指标进行监控，而是要采用多元控制图。在多元正态分布的条件下，多元控制图可以通过控制均值向量3或控制协方差来监测45。 自相关控制图是针对数据间存在自相关特性而设计的一种控制图，应用统计质量控制方法来解决具有自相关现象的质量管理问题的方法很多，常见的有：改进 SPC 控制图监控自相关过程6，贝叶斯动态建模7，嵌套自相关控制图8等。刘训波，孙小明，朱奕颖提出基于时间序列模型的统计控制图，用以控制和诊断生产过程9；张敏等针对具有自相关的样本数据，将原来适合于传统控制图的控制限修改为适合于数据间具有自相关情况的控制图控制限10；孙静针对具有自相关现象的数据，提出了一种新的控制图11，其功能与均值标准差图相似；王斌会提出了残差控制图，并通过蒙特卡洛模拟证明其能更好解决过程自相关条件下的质量控制问题12。
