[发明专利]一种在线监控均值和标准差的系统

说明书

技术领域

本系统能应用于卷烟生产过程中单变量(或单质量特性)的在线实时监控与分析，也能应用于烟草行业以外的其它类似生产过程。

背景技术

目前，国内卷烟生产是大批量生产与多品种、小批量生产共存的方式，且日益普及，这种变化使传统的控制图所依据的正态性、大样本等的理论依据发生背离。而且，在卷烟生产越来越个性化的条件下，如何贯彻经典质量控制技术的精髓，对提升卷烟质量稳定性，提升企业核心加工能力，都具有重要而深远的理论意义。

由于在相同或相似生产状态下生产的多品种、小批量卷烟牌号的批次数量有限，如果直接采用传统的SPC方法，仅把监控的对象局限于加工质量特性或设备工艺参数上，有时很难保证统计所需要的样本容量，有时很难查找异常原因，甚至有时变量或质量特性不符合正态分布。而且，上海、湖南、湖北、江苏等省份的卷烟生产厂家，以及我们自身对传统的SPC方法的应用实践，都发现它已经出现不适合当前卷烟生产环境下的质量控制。于是，湖南、湖北、河南、浙江等省份的卷烟生产厂家开始将预控制图(俗称彩虹图)引入卷烟生产过程，并取得了一定的成功，然而，预控制图技术只是监控和分析了单变量(或单质量特性)的均值，没有对其波动实施监控。

发明内容

针对现有技术中存在的不足之处，本发明提供一种在线监控均值和标准差的系统。该系统可灵活配置置信度组合，达到不同控制严格度的需要。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种在线监控均值和标准差的系统，其特征在于：该系统具有依序连接的原始数据采集器、数据分组处理单元、作图处理单元和前端显示器组成；所述的：

原始数据采集器：收集一定数量的批次原始数据样本，确定单变量(或单质量特性)的特性值；

数据分组处理单元：设置单变量(或单质量特性)采集的时间原点，按一定的时间间隔，对单变量(或单质量特性)进行实时采集，按一定数量采集点组成一个样本；

作图处理单元：计算每个样本组的上下四分位数之差(IQR)和均值，以时间为横轴，以单变量(或单质量特性)值为纵轴，并设置正常区域、预警区域和报警区域；根据样本组的数据绘制箱线图并标记样本组的均值；前端显示器：当样本组的均值落在正常区域内且该组样本组的四分位数之差(IQR)值小于等于预定值时，显示运行状态正常；当样本组的均值落在预警区域内且该样本组的四分位数之差(IQR)值小于等于预定值时，或者样本组的均值落在正常区域内但四分位数之差(IQR)值大于预定值时，发出预警信号；其它情形则发出报警信号。

上述技术方案的有益之处在于：

本发明应用中心极限定理、统计推断和箱线图工具，不仅在一张图上实现了传统Xbar-S或Xbar-R控制图需要在两张图上监控的内容，而且，也弥补了预控制图没有监控波动(S或R)的不足。

传统控制图对样本组内的异常值很敏感，特别地，当导致异常值的原因对质量无影响或只是瞬时存在时(烟草生产中经常会有此类现象)，会产生不必要的人力浪费。箱线图不仅能快速识别异常值，而且能使其IQR受异常值的影响较小甚至没有，因此，在分辨异常值并表达过程波动方面，箱线图更能适合烟草生产的质量控制。

本发明可灵活配置置信度组合，达到不同控制严格度的需要，这是传统控制图所不具备的。

附图说明

图1是本发明工作流程示意图；

图2是本发明示意图；

图3是发明实施例一单变量实时趋势示意图；

图4是本发明实施例一的使用示意图(运行状态正常)；

图5是发明实施例二单变量实时趋势示意图；

图6是本发明实施例二的使用状态示意图(运行状态非正常)；

图7是发明实施例三单变量实时趋势示意图；

图8是本发明实施例三的使用状态示意图(运行状态非正常)。

具体实施方式

如图1所示的一种在线监控均值和标准差的系统，该系统具有依序连接的原始数据采集器、数据分组处理单元、作图处理单元和前端显示器组成。

所述的原始数据采集器收集一定数量的批次原始数据样本，确定单变量(或单质量特性)的特性值。该原始数据采集器的执行步骤如下：

(1)针对单变量(或单质量特性)，收集m(m≥30)批的历史正常数据，剔除异常样本点后，每批里样本量为n_m(≥50)个；

(2)分别计算各批次单变量(或单质量特性)的均值及标准差；

(3)计算总体均值(μ)和方差(σ²)。