CC BY
143
УДК 669.017
Технология машиностроения
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ КАК ОСНОВА УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОЦЕССА ВЫПЛАВКИ СТАЛИ МАРКИ 20ПВ
Ю.С. Ткаченко, Л.И. Назина
В статье рассматривается методика реализации принципов управления качеством продукции металлургического производства, базирующихся на статистических методах. Показан пример применения статистических методов управления качеством на примере выплавки стали 20ПВ. Приведены методы анализа дефектов и причин их возникновения
Ключевые слова: принципы управления качеством, статистическое управление процессами, анализ причинноследственных связей
На предприятиях, выпускающих серийную продукцию, наиболее остро стоит задача обеспечения выпуска продукции требуемого качества с одновременным достижением высоких экономических показателей. Снижение расходов на исправление и переделку бракованной продукции позволит предприятию повысить эффективность производства, повысить качество продукции, приобрести репутацию надежного поставщика. Обеспечение стабильного выпуска
качественной продукции является одним из основных путей повышения
конкурентоспособности предприятии.
На предприятиях металлургической отрасли в условиях возрастающей конкуренции решение указанной задачи имеет первостепенное значение.
Достижение результата должно базироваться на следующих основных принципах качества [1]:
1) сфокусированность на технологическом процессе, а не на его результатах, что означает предупреждение дефектов, а не их исправление;
2) из предыдущего принципа следует необходимость совершенствования и контроля технологического процесса, что неизбежно приведет к уменьшению нежелательной вариабельности.
Реализация перечисленных принципов с целью повышения эффективности
функционирования технологической системы базируется на применении статистических методов повышения качества.
Внедрение статистических методов с целью уменьшения изменчивости и, следовательно, в решении проблем и
Ткаченко Юрий Сергеевич - ВГТУ, д-р техн. наук, профессор, тел. (473) 246-19-77
Назина Людмила Ивановна - ВГУИТ, канд. техн. наук, доцент, тел. (473) 255-15-49
повышении результативности и эффективности, показано на примере выпуска
металлургической продукции.
Сталь 20ПВ, выплавленная на железе прямого восстановления, предназначена для изготовления пароперегревательных и паропроводных труб энергоблоков с высокими и сверхкритическими параметрами пара. В соответствии с требованиями, установленными в ТУ 14-1-5185-93, по химическому составу и механическим свойствам сталь выплавляется по нормам, указанным в таблице.
Для анализа были взяты результаты контроля 80 плавок данной стали одного из металлургических предприятий Центрального региона.
Основным инструментом статистического управления процессом для описания и анализа вариаций процесса является гистограмма, показывающая, как распределяются результаты измерений показателей качества. Анализ эмпирического закона распределения показателей качества позволяет проверить гипотезу о соответствии реального закона распределения известному теоретическому, сравнить фактический разброс значений с интервалом допустимых значений. Знание закона распределения обеспечит понимание природы факторов, действующих на технологический процесс.
Основными параметрами,
характеризующими закон распределения, являются математическое ожидание ц и стандартное отклонение о которые определяют: ц - центр настройки процесса в данное время, а о - разброс индивидуальных значений вокруг центра. Оценить близость реального распределения известному теоретическому можно с использованием различных статистических критериев, наиболее распространен критерий Пирсона С Для
анализируемых данных критическое значение ния по наиболее важным показателям качества
критерия равно £ крит = 9,45. стали 20ПВ представлены на рис. 1 - 5.
Построенные гистограммы распределе-
Марка стали Содержание элементов, % мас. Примеси, не более % мас.
С Мп 81 А1 8 Р Си Сг N1
20ПВ 0,18 -0,23 0,35 -0,65 0,20 -0,37 0,003 -0,009 0,015 0,015 0,15 0,15 0,15
Продолжение таблицы
Марка стали Загрязненность неметаллическими включениями, не более балл Механические свойства
сульфиды оксиды точечные оксиды строчечн ые силикаты пластичн ые силикаты хрупкие О, МПа от, МПа 5, % У, %
20ПВ 2,5 3,0 3,5 3,0 3,5 430 - 550 не менее 265 не менее 26 не менее 55
т-т-т-т-ГЧГЧГЧГЧСЧ
о" о" о" о" о" о" о" о" о"
Содержание углерода, %
Рис. 1. Гистограмма распределения по показателю -содержание углерода (£ = 7,69)
О О О О О — т", ", ", ," ," ," ",
," ," ," ", ", ", ,"
Содержание фосфора, %
Рис. 3. Гистограмма распределения по показателю -содержание фосфора (£ = 22,80)
",
",
Содержание серы, %
Предел прочности, МПа
Рис. 2. Гистограмма распределения по показателю -содержание серы (£ = 17,85)
Рис. 4. Гистограмма распределения по показателю -предел прочности (£ = 5,40)
Относительное удлинение, %
Рис. 5. Гистограмма распределения по показателю -относительное удлинение (С = 6,74)
Анализ гистограмм распределения по показателям качества стали 20ПВ позволяют сделать вывод о том, что поля рассеяний показателей химического состава стали, и механических свойств расположены внутри соответствующих полей допусков. Это свидетельствует об удовлетворительных возможностях процесса выплавки стали удовлетворять техническим допускам. Гистограммы, за исключением гистограмм по содержанию серы и фосфора, демонстрируют близость закона распределения к нормальному закону, что свидетельствует о наличии в технологическом процессе выплавки стали общих (случайных) причин вариаций, т.е. вариаций, вызванных многочисленными небольшими и ожидаемыми изменениями в производственных факторах.
Проверка соответствия распределений показателей качества нормальному закону (закону Гаусса) является важным элементом в статистическом управлении качеством. Во-первых, на нормальном распределении базируется основной инструмент
статистического контроля и управления качеством - контрольные карты Шухарта, используемые для управления процессами. Во-вторых, отклонение реального распределения от теоретического - нормального позволяет сделать вывод о том, что в технологической системе присутствует хотя бы один фактор, в наибольшей степени влияющий на результат, могущий стать причиной разладки технологического процесса. Задачей управления качеством является выявление такого фактора, разработка корректирующих мероприятий по снижению его влияния на технологическую систему.
Однако гистограммы распределения
позволяют анализировать процесс только после того, как будет произведено достаточно много продукции, если существует проблема, она не будет обнаружена вовремя. Для обнаружения проблемы в момент ее появления в реальном времени существует инструмент
статистического управления процессом -контрольные карты Шухарта [3]. Контрольные карты Шухарта показывают такие же изменения результатов измерений, как и гистограммы, но они отображают это
варьирование как функцию времени.
Необходимым условием применения контрольных карт Шухарта является
нормальность закона распределения показателей качества, причем отклонения от этого предположения влияют на эффективность карт. Контрольные границы на картах выведены при условии нормальности и расположены на расстоянии ± 3 а, что
соответствует полю рассеяния показателей, охватывающему весь диапазон измеренных значений с вероятностью 99,73 %. Если в технологической системе действуют случайные факторы, то выход точек на картах за пределы контрольных границ имеет малую вероятность (около 0,3 %). Появление точек вне границ является сигналом появления неслучайного воздействия на процесс, необходимости
проанализировать причины и выработать
корректирующие воздействия.
Поскольку контрольные границы
используются только как эмпирические критерии при принятии решений,
целесообразно пренебрегать малыми
отклонениями от нормальности. Благодаря
центральной предельной теореме выборочные средние имеют распределение,
приближающееся к нормальному с ростом объема выборки, даже когда отдельные наблюдения не подчиняются нормальному закону. Это обосновывает возможность
предположения о нормальности для -карт даже при объемах выборок, столь малых как 4 или 5 единиц, взятых для проведения контроля.
Построенные по анализируемым данным контрольные карты Шухарта (X — Я) представлены на рис. 6-10.
Анализ контрольных карт Шухарта по показателям качества стали позволяют сделать вывод о том, что карты по показателям: содержание фосфора, предел прочности и относительное удлинение характеризуют процесс как статистически неустойчивый.
Карта средних
Карта средних
£
<0 0,215
0 0,21 р
£ 0,205
« 0,2 -н
1 0,195 а
Ё. 0,19 е
С? 0,185
О
—I 1--------1----1---1----1---1----1---1---1----1---1----1---1----1---1----1---1 Г"
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
7 9 11 13 15 17
Номер подгруппы
“I 1---------1----1----1-----1----1----1-----1----1-----1----1----1-----1----1----1-----1 Г"
3 5 7 9 11 13 15 17 19
Номер подгруппы
Карта размахов
Карта размахов
0,04
0,035
0,03
0,025
0,02
0,015
0,01
0,005
0
“I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—Г"
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
* 0,006 а р
■&
е
ин 0,002
а
д
о
о
0
“I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I—I----Г"
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Номер подгруппы
Номер подгруппы
Рис. 6. Контрольная карта Шухарта по показателю качества - содержание углерода
Рис. 8. Контрольная карта Шухарта по показателю качества - содержанию фосфора
Карта средних
Карта средних
0,009 ,ы0,008 $ 0,007 § 0,006 I 0,005 р
ед0,004
о
° 0,003
—I 1-------1----1---1---1----1---1----1---1---1----1---1----------------1-1-1-1-1 г
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Номер подгруппы
1-------1-------1-------1-------1------1-------1-------1-------1------1-------1-------1-------1------1-------1-------1-------1------1-------Г"
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Номер подгруппы
Карта размахов
Карта размахов
0,008
ыер 0,006
0,004
а
Ц 0,002 4
ед о
О
0
—I 1-----1-1---1-1---1-1--1-1---1-1--1-1---1-1--1-1 Г"
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Номер подгруппы
Номер подгруппы
ос 0,004
Рис. 7. Контрольная карта Шухарта по показателю качества - содержанию серы
Рис. 9. Контрольная карта Шухарта по показателю качества - пределу прочности
Карта средних
Карта размахов
Номер подгруппы
Рис. 10. Контрольные карты Шухарта по показателю качества - относительное удлинение
Это свидетельствует о наличии в технологическом процессе особых,
неслучайных причин вариаций. В целях стабилизации химического состава и механических свойств стали 20ПВ необходимо разработать ряд организационно-технических мероприятий по выявлению и устранению неслучайных факторов, которые
способствовали бы стабилизации
технологического процесса выплавки стали.
Решение задачи выявления возможных системных причин, приводящих к
нежелательным вариациям показателей качества, возможно с применением таких инструментов, как: диаграмма Исикавы,
диаграмма Парето, диаграмма рассеяния. Диаграмма Исикавы позволяет провести исчерпывающий анализ всех возможных причин, соотнести причины и следствие, при помощи диаграммы Парето можно провести систематизации таких причин, выявить наиболее существенные из них. Анализ корреляционной взаимосвязи при помощи диаграммы рассеяния выявит тесноту взаимосвязи с влияющими факторами, позволит сформулировать рациональные технологические режимы, выработать эффективные корректирующие воздействия.
Ранее показано, что выявлено отклонение от нормальности закона распределения по таким характеристикам качества стали, как наличие вредных примесей серы и фосфора. Это свидетельствует о наличии важного системного фактора, приводящего к ухудшению качества стали. Оценка наиболее значимых дефектов стали марки 20ПВ неметаллическими включениями была проведена при помощи диаграммы Парето -статистического инструмента, позволяющего выявить наиболее значимые виды дефектов. По результатам 80 плавок были получены данные, представленные графически на рис. 11. На диаграмме представлен наиболее значимый дефект - загрязнение сульфидами, которые представляют собой пластичные, вытянутые по направлению волокна, отдельные включения или группы включений, как правило, двойного сульфида железа.
ГО
ц
с
ц
ц
го
ю
I
0)
О
Рис. 11. Диаграмма Парето по видам дефектов неоднородности стали
Все возможные причины возникновения нежелательных включений в стали могут быть представлены в виде диаграммы Исикавы -диаграмме, наглядно представляющей причины и следствие. Были рассмотрены четыре важные группы возможных причин появления включений - операции технологического процесса выплавки стали, технологическое Материалы
Г орячебрикети- Внепечная
рованное железо
оборудование, на котором осуществляется процесс, сырье и материалы, используемые в производстве, а также человеческий фактор, также могущий повлиять на качество продукта. Такой прием, как мозговой штурм позволил представить причинно-следственную
диаграмму в виде (рис. 12).
Технология
Промасленна я стружка
Неправильный выбор шлаковой смеси
обработка
Темпера-Привозной лом тура
Металлические
окатыши Разливка
Температурный
режим
Кристаллизация
слитка
Разливочный ковш
Нарушение футеровки /
У
Попадание
Отсутствие электромагнитного ^ перемешивания
Условия труда
Кристаллизатор
Машина непрерывного литья заготовок
Дефекты
неоднородности
стали
Уровень
мастерства
Обучение и практика
Человек
Нарушение температурноскоростного режима Рис. 12. Диаграмма Исикавы причин возникновения дефектов стали 20ПВ
Установление точек контроля на всех этапах технологического процесса, выявленных с помощью диаграммы, позволит отслеживать все элементы системы, ожидая на выходе стабильного качества продукции.
Проведенные исследования позволили сделать следующие выводы.
Для повышения эффективности и результативности технологических процессов, в том числе в металлургической отрасли, необходимо использовать статистические методы управления качеством. Они оказывают существенную помощь в понимании изменчивости и, следовательно, в решении проблем.
Иллюстрация теоретических положений проведена на примере технологического
процесса выплавки стали 20ПВ, представлена методика определения возможных системных факторов, приводящих к ухудшению качества продукции. Это дает базис для принятия решений в области качества, для повышения эффективности всей системы менеджмента качества на предприятии в целом.
Литература
1. Шотмиллер, Дж. Статистическое управление процессами - эволюция в новое столетие [Текст] / Дж. Ч. Шотмиллер // Методы менеджмента качества. 2004. - № 5. - С. 36-43.
2. ГОСТ Р ИСО/ТО 10017-2005. Статистические методы. Руководство по применению в соответствии с ГОСТ Р ИСО 9001 [Текст]. - М. : Стандартинформ, 2005 . - IV, 20 с.
3. ГОСТ Р 50779.42-99. Статистические методы. Контрольные карты Шухарта [Текст]. - М. : Госстандарт России: ИНК. Изд-во стандартов, 1999. - IV, 32 с.
Воронежский государственный технический университет Воронежский государственный университет инженерных технологий
STATISTICAL METHODS AS QUALITY MANAGEMENT BASIS PROCESS OF SMELTING OF STEEL OF BRAND 20ПВ Y.S. Tkachenko, L.I. Nazina
In article the technique of realization of principles of product quality control of the metallurgical production, based on statistical methods is considered. It is set an example applications of statistical methods of management by quality on an example of smelting of steel 20ПВ. Methods of the analysis of defects and the reasons of their emergence are given
Key words: quality management principles, statistical management of processes, analysis of relationships of cause and
effect
