畢業(yè)論文--馬鋼燒結(jié)廠燒結(jié)礦質(zhì)量控制設(shè)計

1、馬鋼燒結(jié)廠燒結(jié)礦質(zhì)量控制設(shè)計1. 緒論1.1 引言美國著名質(zhì)量管理專家朱蘭 (. M. Juran)1994 年在美國質(zhì)量管理學會年 會上說過， 20 世紀將以“生產(chǎn)力的世紀” 載入史冊， 21 世紀是“質(zhì)量的世紀。 他的預(yù)言正在逐步地現(xiàn)實。剛剛跨入 21 世紀，人們就感受到自身己置于一種濃 厚的競爭氛圍中， 競爭無處不在。 國家間的競爭正逐漸被市場的競爭、 產(chǎn)品的競 爭所代替， 而市場的競爭又從企業(yè)間的競爭發(fā)展為供應(yīng)鏈間的競爭。 在這場無國 界的競爭中，質(zhì)量扮演著極為重要的角色。隨著社會生產(chǎn)力不斷發(fā)展， 新技術(shù)不斷涌現(xiàn)， 面對日趨激烈的國際、 國內(nèi)市 場的競爭，能否提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù)不僅

2、僅是企業(yè)在競爭中能否取得優(yōu)勢的 問題，說嚴重點，它直接關(guān)系到企業(yè)的生存問題。 每個企業(yè)、 每種產(chǎn)品和服務(wù)， 要想在國際市場上占有一席之地， 都要面對 “超嚴格的質(zhì)量要求 ”，要努力使自己 達到世界級的質(zhì)量水平。1.2 質(zhì)量控制研究的背景及意義在我國加入WTC既成事實的情況下，面對日趨激烈的國際、國內(nèi)市場的競爭,企業(yè)能否提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù)不僅僅是企業(yè)在競爭中能否取得優(yōu)勢的問題， 說嚴重點， 它直接關(guān)系到企業(yè)的生存問題。 因此， 我國企業(yè)要想在未來的競爭中占有一席之地， 必須對產(chǎn)品質(zhì)量提出更高的要求， 且這種高要求應(yīng)不以高投入為 條件。因此，作為國際上通行的行之有效的質(zhì)量管理技術(shù) SPC,正在

3、受到越來越 多國內(nèi)企業(yè)的重視，并被視為企業(yè)降低廢品率、提高產(chǎn)品質(zhì)量、增加企業(yè)效益， 全面推行 IS09000 和 QS9000 質(zhì)量管理體系的重要工具。要提高產(chǎn)品質(zhì)量， 必須對生產(chǎn)、 制造各環(huán)節(jié)進行質(zhì)量控制， 必須大力提倡對 質(zhì)量科學的應(yīng)用， 如對生產(chǎn)線推行和實施各種質(zhì)量科學技術(shù)， 用以保證實現(xiàn)生產(chǎn) 過程控制中的預(yù)防原則。這方面 SPC(Statistical Process Control) 即統(tǒng)計過程 控制及其系列技術(shù)如 SPD(Statistical Process Diagnosis) 即統(tǒng)計過程診斷和 DCE(Design of Experiments) 等扮演了重要角色。SPC(S

4、tatistical Process Control) 即統(tǒng)計過程控制，是 20 世紀 20 年代由 美國休哈特首創(chuàng)的。 SPC 主要是指應(yīng)用統(tǒng)計分析技術(shù)對生產(chǎn)過程進行實時監(jiān)控， 科學的區(qū)分出生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量的隨機波動與異常波動， 從而對生產(chǎn)過程的異 常提出預(yù)警，以便生產(chǎn)管理人員及時采取措施，消除異常，恢復過程的穩(wěn)定，從 而達到提高和控制質(zhì)量的目的。SPC 可以判斷過程的異常， 及時報警，但早期的 SPC 不能告知其異常是什么 因素引起的，發(fā)生于何處，即不能進行診斷，而在現(xiàn)場迫切需要解決診斷問題。現(xiàn)代SPC不但具有SPC及時報警的控制功能，而且具有SPC所沒有的診斷功能， 上升為 SPD(S

5、tatistical Process Diagnosis) 統(tǒng)計過程診斷。 SPD 就是利用統(tǒng)計 技術(shù)對過程中的各個階段進行監(jiān)控與診斷， 從而達到縮短診斷異常的時間、 以便 迅速采取糾正措施、 減少損失、降低成本，保證產(chǎn)品質(zhì)量的目的。 SPD 是現(xiàn)代 SPC 理論的發(fā)展與重要組成部分。而實驗設(shè)計(Design of Experiments,縮寫為DOE是研究如何制定適當?shù)膶?驗方案以便對實驗數(shù)據(jù)進行有效的統(tǒng)計分析的數(shù)學理論與方法。 它是分析處理影 響產(chǎn)品質(zhì)量的不同因素在不同水平下實驗所得的到的數(shù)據(jù)從而找出影響產(chǎn)品質(zhì) 量的不同因素的最佳水平組合， 目的在于尋求實驗因素恰當?shù)乃浇M合， 實現(xiàn)系 統(tǒng)

6、的相對優(yōu)化。在這種背景下， 馬鋼第一煉鐵總廠燒結(jié)分廠充分認識到形勢的嚴峻性， 提出 充分利用SPC SPD及DOE理論與技術(shù)來進行燒結(jié)礦質(zhì)量控制方法設(shè)計，不斷改 進、完善生產(chǎn)線的現(xiàn)場管理及生產(chǎn)過程，提高產(chǎn)品質(zhì)量，以提高企業(yè)的競爭力。1.3 國內(nèi)外發(fā)展狀況1.3 1國外發(fā)展狀況由于國外許多工業(yè)發(fā)達國家具有較長的工業(yè)發(fā)展歷史，它們對過程控制的 研究也較早。在 20 世紀 20 年代，貝爾實驗室就成立了以休哈特為學術(shù)領(lǐng)導人 的過程控制研究組，以及由道奇為學術(shù)領(lǐng)導人的產(chǎn)品控制研究組。經(jīng)過科學家的悉心研究和不斷實踐， 井在總結(jié)他人研究成果的基礎(chǔ)上， 休哈特創(chuàng)建了著名的 過程控制理論 : 制造產(chǎn)品質(zhì)量的經(jīng)

7、濟控制 (Economic Control of Quality Manufactured Products) ，休哈特這本著作的出版，標志著統(tǒng)計過程控制與診斷 時代的開始。休哈特的過程控制理論的最大應(yīng)用成果就是控制圖在生產(chǎn)、 服務(wù)行業(yè)的廣泛 應(yīng)用，極大地促進了產(chǎn)品質(zhì)量的提高。但隨著對SPC應(yīng)用的深入，人們逐步發(fā)現(xiàn) 了 SPC控制圖的缺點：只利用了過程當前數(shù)據(jù)的信息，而沒有充分利用整個樣本 數(shù)據(jù)的信息， 所以對過程的小變化不夠靈敏， 所以在休哈特之后， 許多學者經(jīng)過 多年研究和實踐提出了許多種彌補休哈特控制圖不足的控制圖，主要有 ：佩奇 (E. S. Page) 在 1954 最早應(yīng)用序貫分析

8、原理，提出了累積和控制圖 (Cumulative Sum Control Chart ， CUSUM)它可以將一系列點的微弱信息累積 起來，對過程的小變動靈敏度很高， 隨后，許多學者對此也做出了一些重要的研 究。針對休哈特控制圖對小變動不靈敏的缺點，羅伯茨 (S. W. Roberts) 在1959 年提出了指數(shù)加權(quán)平均控制圖 (Exponentially Weighted Moving Average Control Chart, EWMA)這是一種適用于檢出過程小波動的控制圖，其特性幾乎 與累積和控制圖相同，但由于EWMA是所有過去及當前觀測值的加權(quán)平均，所以 它對正態(tài)假設(shè)很不敏感， 從而

9、它與個別觀測值聯(lián)合使用是很理想的。生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴大， 帶動了柔性生產(chǎn)系統(tǒng)的快速崛起， 小批量生產(chǎn)日益普 及，對小批量生產(chǎn)的質(zhì)量控制也越來越重要， 小批量生產(chǎn)控制圖 (Control ChartsFor Low Volume Manufacturing) 也得到了發(fā)展，主要有以下幾類 ： 無先驗信息小批量生產(chǎn)的控制圖。1969年希利爾(F. S. Hulier ) 與新加 坡楊中浩提出了小樣本控制圖， 1991-1995 年久森伯瑞 (C. P. Qusenrerry) 提 出了Q控制圖，但統(tǒng)計摸擬試驗證實這類控制圖檢出異常的能力要遠遠低于參數(shù) 已知條件下的控制圖。 將相似工序同類分布的產(chǎn)品質(zhì)

10、量數(shù)據(jù)，通過某種數(shù)學變換成同一分布，從 而可以累積起來成為大樣本， 于是可以應(yīng)用大樣本方法， 常見的方法有通用圖法、 相對公差法、美軍固定樣本容量法等。休哈特的控制圖只能對單一質(zhì)量特性進行控制， 但通常情況下工序都包含許 多質(zhì)量指標， 當然可以用休哈特控制圖分別對每個指針進行控制， 但是這樣沒有 考慮指標間的相關(guān)性，將會導致錯誤的結(jié)論，針對休哈特圖的這一不足， 1947 年霍特林 (H. Hotelling) 提出了多元 T2 控制圖，揭開了多元控制的新時代。在一元正態(tài)分布情況下，均值與方差這兩個參數(shù)是互相獨立的，故控制正態(tài) 分布就需要對于均值與方差分別應(yīng)用相應(yīng)的控制圖進行控制， 類似地，在多

11、元正 態(tài)分布的條件下， 均值向量與多元協(xié)方差矩陣這兩個參數(shù)也是相互獨立的， 故控 制多元正態(tài)分布時也需要分別應(yīng)用相應(yīng)的多元控制圖對均值向量與多元協(xié)方差 矩陣進行控制。如同一元控制圖在方差受控的前提下討論均值的控制問題才有意 義一樣，多元 T2 控制圖也是在假定協(xié)方差矩陣保持受控的前提下討論均值向量 的控制才有意義。在1985 年，阿爾特 (F. B. ALT) 提出了基于似然比檢驗的多元協(xié)方差控制 圖。其它多元協(xié)方差控制圖還有樣本廣義方差S圖、W圖、L圖等，但以上這 些多元協(xié)方差控制圖的缺點是要求多元協(xié)方差陣為已知這在現(xiàn)場不易作到。在20世紀80-90年代，多元CUSUM控制圖得到了發(fā)展，應(yīng)用

12、多元 CUSUM控 制圖對多元過程進行控制， 也應(yīng)分別控制過程的均值向量與多元協(xié)方差矩陣。 從 應(yīng)用的角度看，均值向量的控制更重要些。伍德爾(W. H. Woodal l, 1985 )，恩冠勃 (M. M. Ncube, 1985) 及霍金斯 (D. M. Hawkinw, 1991) 等人對此作出了 貢獻。1992年勞瑞(C. A. Lowry) 與伍德爾將一元的EWMA控制圖推廣到多元， 當然，它也是控制均值向量。 這些多元控制理論的發(fā)展極大的彌補了休哈特圖在 工序控制上的缺點，因而在國外得到了廣泛的應(yīng)用，也取得了可喜的成績1.3 2國內(nèi)發(fā)展狀況國內(nèi)由于歷史的原因，新中國成立時，我國的企

13、業(yè)質(zhì)量管理水平遠遠落后于 世界，普遍處于單純檢驗為主的階段，從 1978 年開始，我國才開始宣傳、推行 全面質(zhì)量管理，經(jīng)過二十年的努力，我國企業(yè)的質(zhì)量管理工作發(fā)生了巨大的變化， 質(zhì)量管理機構(gòu)從無到有， 形成了全國推行全面質(zhì)量管理的組織體制。 質(zhì)量觀念和 質(zhì)量管理思想發(fā)生了根本的轉(zhuǎn)變， 企業(yè)的質(zhì)量管理也由質(zhì)量檢驗為主發(fā)展為質(zhì)量 控制，由把關(guān)型向預(yù)防型和提高型轉(zhuǎn)變。SPC 在很多企業(yè)中得到了充分的應(yīng)用，這與大批投身于質(zhì)量管理的技術(shù)人員 的努力分不開的，尤其是北京科技大學的張公緒教授，他在多年研究國外 SPC 理論的基礎(chǔ)上，取其精華并結(jié)合中國的實際情況，在 1982 年提出了兩種質(zhì)量診 斷理論，開辟

14、了統(tǒng)計診斷理論的新方向，從此 SPC理論上升到一個新的高度。陳志強博士在 1996 年提出了基于模糊信息的模糊控制圖，如貼近度控制圖。 基于模糊集代表值的控制圖， 基于加權(quán)合成值的控制圖等， 可以應(yīng)用于感官性指 標的質(zhì)量控制問題。 它還提出了模糊不合格品率控制圖， 較之傳統(tǒng)的不合格品率 控制圖更為靈敏，他根據(jù) “過程異常”這一模糊現(xiàn)象，進一步提出了基于模糊 判異的控制圖，他還提出了模糊選控值，模糊選控圖和模糊 EWMA控制圖以及兩 種質(zhì)量模糊診斷理論，為工序質(zhì)量診斷理論的模糊化作出了貢獻。樸祥民博士研究了歷史信息小批量生產(chǎn)的控制圖的問題， 應(yīng)用貝葉斯 (Bayes) 分析方法， 充分利用已知信

15、息， 彌補了小批量生產(chǎn)樣本少的缺陷， 求出參數(shù)的優(yōu) 良估計，從而仍然可以應(yīng)用大樣本方法， 樸祥民的工作為兩種質(zhì)量診斷理論的小 批量化作出了貢獻，也為小批量生產(chǎn)的質(zhì)量控制與診斷開辟了一條新的途徑。上面所說的控制圖，包括休哈特圖、CUSUM3、EWMAS等在內(nèi)的現(xiàn)有控制圖 都是全控圖。所謂全控圖是對所有異因都加以控制的控制圖。1980 年張公緒提出了選控圖系列，可以用來選擇部分異因加以控制，從而 縮小了查找異因的范圍， 提高了效率。 選控圖是利用數(shù)學變換來實現(xiàn)選控的， 在 統(tǒng)計過程診斷理論中具有重要的作用， 選控圖與全控圖是一一對應(yīng)， 例如，可以 相應(yīng)地構(gòu)造出選控休哈特圖、選控CUSUhH、選控E

16、WM/圖、選控多元T2圖等等。對多元控制圖，我國的學者也進行了專門的研究， 1997 年劉艷永博士提出 了多元協(xié)方差陣未知時的樣本廣義方差多元協(xié)方差控制圖， 以及最大、最小特征 根據(jù)多元協(xié)方差控制圖。在1993 年，張公緒提出了具有多個非控異因的多元選控圖。 1998 年張公緒 提出相關(guān)單因素多元診斷理論， 根據(jù)兩種質(zhì)量診斷理論， 他還提出了兩種工序能 力指數(shù)的診斷理論， 為尋找生產(chǎn)線質(zhì)量薄弱環(huán)節(jié)提供了極其簡明的方法。 另外孫 靜博士對于接近零不合格品過程的 SPC 問題進行了深入的研究， 提出了接近零不 合格品過程的判穩(wěn)準則， 判異準則， 優(yōu)于國外的兩階段控制圖法近年來， 我國有 關(guān)學者還提

17、出了多元逐步診斷理論， 兩種質(zhì)量多指針診斷法， 模糊質(zhì)量控制， 小 批量生產(chǎn)的質(zhì)量控制， 多元協(xié)方差控制圖， 接近零不合格品過程的質(zhì)量控制等理 論和方法，豐富與發(fā)展了 SPC理論及應(yīng)用范圍。1.3 3發(fā)展現(xiàn)狀隨著新世紀的到來， 中國的經(jīng)濟已與世界經(jīng)濟溶為一體， 國內(nèi)企業(yè)要在世界 經(jīng)濟中生存下去就必須提高產(chǎn)品質(zhì)量， 同時降低成本， 但是沒有科學的質(zhì)量管理 技術(shù)來保證產(chǎn)品質(zhì)量完全靠人為檢驗已無法實現(xiàn)，只能被市場所淘汰。隨著 IS09000 質(zhì)量體系在世界范圍內(nèi)的流行， 對產(chǎn)品的質(zhì)量控制已從傳統(tǒng)的百分率向 PPM轉(zhuǎn)變，要在新的形勢下獲得發(fā)展，必須尋求更加科學的質(zhì)量管理手段才能實 現(xiàn)。 SPC 理論及

18、工具目前發(fā)展較成熟，但在實踐應(yīng)用中還有許多待完善的地方。1.4 課題研究背景【總概】現(xiàn)有三臺燒結(jié)機，均由當時三臺75 m2燒結(jié)機改造而成，兩臺9om, 臺105吊，總有效燒結(jié)面積285 m2，燒結(jié)礦利用系數(shù)為1.7-1.8t/m 2.h，作業(yè)率達 96鳩上，燒結(jié)礦年生產(chǎn)能力達420萬噸，主要供一鐵總廠高爐使用。在全國同類 型燒結(jié)機中，燒結(jié)礦經(jīng)濟技術(shù)指標整體處于領(lǐng)先水平。 燒結(jié)用含鐵礦富粉率達 70% 以上，設(shè)有一個簡易的混勻料場，日處理量約 6500t/d ，混勻礦全料比約為 40% 左右。馬鋼第一煉鐵總廠配料車間有兩個，分一配、二配。有兩臺 20t 的橋式抓 斗吊車，一配 15 臺給料機，其

19、中精礦 7 臺，煤粉 3 臺，云粉2 臺，灰石 1 臺， 生石灰2 臺；二配13 臺，其中精礦 6 臺，煤粉2 臺，云粉2 臺，灰石1 臺，生 石灰2 臺。1.5 燒結(jié)礦質(zhì)量控制的國內(nèi)外研究動態(tài)國內(nèi)外研究動態(tài)：(一)、面對國際競爭以及環(huán)保的要求，國內(nèi)部分有遠見的鋼鐵企業(yè)都在結(jié) 合各自的實際情況尋求發(fā)展非高爐煉鐵技術(shù)，并已經(jīng)走在了國際同行的前列。 目前，國內(nèi)大中型鋼鐵企業(yè)對以下各工藝技術(shù)的關(guān)注程度較高，從長遠看這 些技術(shù)都能大規(guī)模應(yīng)用生產(chǎn)， 也滿足國家環(huán)保的要求， 帶來良好的經(jīng)濟效益和社 會效益，各自的工藝特點可為不同的企業(yè)結(jié)合自身特點所采用。(1) 、HYL-ZR 是目前成熟的使用煤氣還原球團

20、礦生產(chǎn)直接還原鐵的工藝， 國內(nèi)有煤氣資源條件的， 短流程電爐煉鋼的廠家值得考慮， 投資也相對較低， 但 值得一提的是對球團礦的性能要求較高。(2) 、CORE)然是目前唯一成功應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的熔融還原的成熟工藝， 但目前由于對原燃料的性能要求較高甚至苛刻。 其引進技術(shù)、 設(shè)備費用較高， 后 續(xù)仍需要解決的技術(shù)問題很多， 發(fā)展受到一定限制， 適合有一定經(jīng)濟、 技術(shù)實力 的企業(yè)。( 3)、 FINEX 目前也已投入工業(yè)生產(chǎn)，采用粉礦、粉煤、壓塊技術(shù)、原燃料適應(yīng)性強， 生產(chǎn)操作穩(wěn)定性、 作業(yè)率等有待于進一步生產(chǎn)實踐驗證。(4)、HISMELT直接使用粉礦、粉煤生產(chǎn)鐵水、原燃料適應(yīng)性強，但目前作業(yè)率低

21、，設(shè)備故障率較高，工藝可行，發(fā)展前景樂觀。1.6課題研究內(nèi)容及研究步驟研究內(nèi)容：研究內(nèi)容：研究的內(nèi)容分為兩個部分。第一部分是依照PDCA循 環(huán)的工作步驟分析數(shù)據(jù)，找出產(chǎn)生問題的原因，制定改進措施，并對改進的效果 進行評價。（1）從收集到的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程出現(xiàn)異常（均值一極差控制圖）；（2）利用SPD中的Xcs Rscs（選控單值一移動極差）控制圖，找出問題出現(xiàn) 在哪一道工序上；（3）知道問題所在的工序之后，利用因果分析圖，圍繞 5M1E找出原因；之 后制定改進的措施并評價效果。研究步驟：1、實地調(diào)研，收集數(shù)據(jù)2、找出影響燒結(jié)質(zhì)量的關(guān)鍵因素，對關(guān)鍵因素的數(shù)據(jù)進行整理，然后運用 SPC工具對其進

22、行分析，畫出均值-極差控制圖，找出哪些點出界，看均值控制 圖，看其質(zhì)量是否穩(wěn)定，考慮問題出現(xiàn)在哪道工序上？3、運用SPD（統(tǒng)計過程診斷）對其過程進行分析：燒結(jié)礦生產(chǎn)的工藝流程為：配料，一混，二混，三混，燒結(jié)，可以簡化為：混料，燒結(jié)1）.尋找控制對象與非控制對象之間的函數(shù)關(guān)系2）.將控制對象的實測值變換成選控值，即計算 yes = yi y3）.計算 y、y- y （y- y ）/x 、y/x 的值4）.計算系數(shù)x的均值及控制界限5）.畫選控控制圖根據(jù)所畫的選控圖（X控制圖）可以看出哪些點出界 根據(jù)兩種控制圖診斷情況（三八表）對出現(xiàn)的問題進行診斷：兩種控制圖診斷情況典型情況上工序全控圖本工序全控

23、圖本工序選控診斷圖1異常異常異常分質(zhì)量異常，上影也異常2異常異常正常分質(zhì)量正常，上影異 常3異常正常異常分質(zhì)量異常，上影也 異常，但兩者方向相 反，抵消4異常正常正常分質(zhì)量正常，上影異 常，但兩者方向相 反，抵消5正常異常異常分質(zhì)量異常，上影正 常6正常異常正常分質(zhì)量正常，上影正 常，方向相同，遞加 使異常7正常正常異常分質(zhì)量異常，上影也 異常，但兩者方向相 同，遞加而抵消8正常正常正常分質(zhì)量，上影，總質(zhì) 量均正常運用三八表分析哪一工序出現(xiàn)異常，運用因果分析法(魚骨圖)分析哪些操作影響了該工序，然后對這些不合理的操作進行改進，找出合理的解決方案。4、對另外影響燒結(jié)質(zhì)量的關(guān)鍵因素，進行如上的分析

24、一一統(tǒng)計、分析、診 斷，并就過程出現(xiàn)的異常制定改進措施。5、運用加權(quán)因素評價法對燒結(jié)礦質(zhì)量改進方法的進行評價6、 找出衡量燒結(jié)礦質(zhì)量的指標，運用 DOE進行實驗設(shè)計。利用Mini tab軟 件對試驗結(jié)果進行分析，得出最優(yōu)的方案組合。1.7課題研究的重要性及意義SPC(Statistical Process Control)統(tǒng)計過程控制與 SPD(StatisticalProcess Diagnosis) 統(tǒng)計過程診斷及實驗設(shè)計 (Design of Experiments, 縮寫為DOE是當前廣泛應(yīng)用的高新科技。SPC強調(diào)全過程監(jiān)控、全系統(tǒng)參與，并且強調(diào)用科學方法（主要是統(tǒng)計技 術(shù)）來保證全過

25、程的預(yù)防。 它是利用統(tǒng)計方法對工序中的各個階段進行控制， 從 而達到改進與保證質(zhì)量的目的。 SPC 不僅適用于質(zhì)量控制， 更可應(yīng)用于一切管理 過程（如產(chǎn)品設(shè)計、市場分析等）。它強調(diào)全過程的預(yù)防為主，SPC 不僅可用于制造過程而且也可以用于服務(wù)過程改進與保證服務(wù)質(zhì)量。通過理論分析和實際考察，立足于馬鋼配料車間的現(xiàn)狀，運用質(zhì)量管理的 工具去發(fā)現(xiàn)問題、 分析問題、 解決問題， 從而在實踐中鞏固和加深對理論知識的 掌握，增強實踐能力。課題的提出、設(shè)計、完成的意義是多方面的。一方面，增 強了我與公司領(lǐng)導溝通的能力， 獨立分析問題、 解決問題的能力， 提高了我的專 業(yè)素質(zhì)；另一方面，通過分析影響配料的主要

26、因素，對其進行分析、改進，提出 改善方案，將會進一步提高配料的質(zhì)量和速度。為了使燒結(jié)礦滿足高爐冶煉的要求， 必須根據(jù)原料條件， 準確地計算出鐵料、 溶劑、燃料的配料比，并根據(jù)配料比進行配料，使配合料的主要成分如鐵、氧化 鈣、二氧化硅、硫等的含量合乎規(guī)定的技術(shù)標準。 燒結(jié)廠使用的原料品種比較多， 各種原料的化學成分相差也較大， 即使是同一品種的原料， 其化學組成亦有波動。 配料工序就根據(jù)燒結(jié)礦的質(zhì)量標準要求， 進行計算配料， 控制和穩(wěn)定燒結(jié)礦的化 學成分在允許的范圍內(nèi)波動。 同時還可以根據(jù)各種原料的粒度、 熔點及燒結(jié)性能 配入適量的燃料， 保證燒結(jié)料含碳量適合于燒結(jié)生產(chǎn)的要求， 并為有效地除去有

27、 害雜質(zhì)和控制 TFe 的含量創(chuàng)造條件2 SPC程控制(Statistical Process Control)2.1.1SPC應(yīng)用中常見的兩類錯誤：從統(tǒng)計的觀點來看，控制圖用樣本點來判斷的過程是在圖上做一次統(tǒng)計假設(shè)檢驗。如果點出界，則拒絕過程處于受控狀態(tài)的假設(shè)，認為存在非隨機性系統(tǒng)誤 差。根據(jù)統(tǒng)計推斷理論，進行假設(shè)檢驗時可能會做出錯誤的判斷。 錯誤可以分為 兩類：(1)虛發(fā)警報，也稱第一類錯誤或判斷。在生產(chǎn)過程正常時，有可能因偶然 的因素導致樣本點超出上、下控制限，依據(jù)判異準則，得出存在非隨機性系統(tǒng)誤 差(異因)的錯誤結(jié)論。通常將犯第一類錯誤的概率記為a ，a 一般不會超過千分之三。雖然如此

28、，第一類錯誤會造成尋找根本不存在的異因的損失UCL二 LL L(2)漏發(fā)警報，也稱第二類錯誤或判斷。在生產(chǎn)過程異常時，仍可能有部分樣本的質(zhì)量特性值偶然位于控制界限內(nèi)。如果此時抽到這樣的產(chǎn)品，樣本 點就會落在上、下控制限內(nèi)，因此漏發(fā)警報而犯第二類錯誤。 犯第二類錯誤的概 率通常記為B （見圖）。漏判會造成廢品增加的損失如何減少兩類錯誤所造成的損失？關(guān)鍵在于減少兩類錯誤的概率a與B。理論研究表明，a增大則B減小，a減小則B增大。這也可從控制圖 上直觀地看出?？刂茍D中心線一般居中不動，上、下控制限互相平行，能變動的 只是二者的間距。 由上圖可見，當上下控制限間距變大， 第一類錯誤的概率 a 將減小，

29、而第二類錯誤的概率B將增大，反之a(chǎn)增大則B減小。要使a與B同時減小，只有不斷增加樣本量，而這將提高成本，且在實際中又很難實現(xiàn)。由于B的計算與失控狀態(tài)的總體分布有關(guān)，而總體分布具有多樣性，很難對B作出確切的估計。因此，控制圖僅考慮犯第一類錯誤的概率 a o2.1.2 SPC原理如果質(zhì)量特性值x服從正態(tài)分布N（卩,（T ）,則無論均值與標準差為何值，x落在區(qū)間卩 3 c 的概率為0.9973 （如下圖），通常成為3 c原則。 為使用方便，將圖左變換成圖右的形式，就得到一張控制圖，確切地說單值 （x） 控制圖。控制圖（如下圖）與質(zhì)量統(tǒng)計的直方圖、排列圖等方法有所不同，其區(qū) 別在于：后者反映某一時段靜

30、止的質(zhì)量狀態(tài)， 而前者反映質(zhì)量隨時間變化而波動 的動態(tài)特性，主要對過程質(zhì)量特性值進行測定、記錄、評估、分析過去和現(xiàn)在的 質(zhì)量狀況，判別工序生產(chǎn)過程是否處于控制狀態(tài)，從而有效實現(xiàn)現(xiàn)場質(zhì)量控制， 達到警告和預(yù)防的目的。2.1.3SPC 統(tǒng)計技術(shù)及工具質(zhì)量管理中常用的統(tǒng)計分析方法及工具具有很強的實用性，而且較為簡單，在許多國家、地區(qū)和各行各業(yè)都得到廣泛應(yīng)用 :控制圖：用來對過程狀態(tài)進行監(jiān)控，并可度量、診斷和改進過程狀態(tài)。直方圖:是以一組無間隔的直條圖表現(xiàn)頻數(shù)分布特征的統(tǒng)計圖，能夠直觀地顯示出數(shù)據(jù)的分布情況。排列圖：又叫帕累托圖，它是將各個項目產(chǎn)生的影響從最主要到最次要的順序 進行排列的一種工具?？捎?/p>

31、其區(qū)分影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要、次要、一般問題，找出影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要因素，識別進行質(zhì)量改進的機會。散布圖：以點的分布反映變量之間相關(guān)情況， 是用來發(fā)現(xiàn)和顯示兩組數(shù)據(jù)之間相關(guān)關(guān)系的類型和程度，或確認其預(yù)期關(guān)系的一種示圖工具工序能力指數(shù)（CPK :分析工序能力滿足質(zhì)量標準、工藝規(guī)范的程度 頻數(shù)分析：形成觀測量中變量不同水平的分布情況表。 描述統(tǒng)計量分析:如平均值、最大值、最小值、范圍、方差等，了解過程的一些總體特征。相關(guān)分析:研究變量之間關(guān)系的密切程度，并且假設(shè)變量都是隨機變動的，不分主次，處于同等地位?；貧w分析:分析變量之間的相互關(guān)系。2.1.4 SPC 的作用SPC 強調(diào)全過程監(jiān)控、全系統(tǒng)參與，并

32、且強調(diào)用科學方法（主要是統(tǒng)計技 術(shù)）來保證全過程的預(yù)防。 SPC 不僅適用于質(zhì)量控制，更可應(yīng)用于一切管理過 程（如產(chǎn)品設(shè)計、市場分析等）。正是它的這種全員參與管理質(zhì)量的思想，實施 SPC 可以幫助企業(yè)在質(zhì)量控制上真正作到 事前預(yù)防和控制， SPC 可以:對過程作出可靠的評估；確定過程的統(tǒng)計控制界限， 判斷過程是否失控和過程是否有能力；為過程提供一個早期報警系統(tǒng)，及時監(jiān)控過程的情況以防止廢品的發(fā)生；減少對常規(guī)檢驗的依賴性， 定時的觀察以及系統(tǒng)的測量方法替代了大量的檢測 和驗證工作。有了以上的預(yù)防和控制，可以對企業(yè)起到如下作用:降低成本降低不良率，減少返工和浪費提高勞動生產(chǎn)率提供核心競爭力贏得廣泛客戶更好地理解和實施質(zhì)量體系2.2SPC數(shù)據(jù)采集表:燒結(jié)礦主要成分統(tǒng)計表燒結(jié)礦主要成分統(tǒng)計表TFe( %CaO( %R (倍)SiO2( %MgO( %55.8410.782.135.052.4555.7710.722.145.022.4055.7810.842.165.012.4455.7810.922.224.922.4155.8310.872.175.012.4855.8010.872.224.892.4156.0910.862.214.832.41TFe CaO R及燒結(jié)速度2.3燒結(jié)礦質(zhì)量改進影響燒結(jié)礦質(zhì)量的因素中主要有:2.3.1TFe數(shù)據(jù)分析燒結(jié)礦中TFe的數(shù)據(jù)如下表Tfe