一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法与流程

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1.本发明涉及烟草生产技术领域，更具体地，涉及一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法。

背景技术：

2.当前，卷烟生产过程产品物测指标是卷烟产品重要控制指标，通过对物测指标的数据特征以及质量控制现状进行具体的分析。对于物测指标，圆周、重量和吸阻的数据特征，数据分布正态性都比较差(p值均小于0.05)，主要原因是控制过程是不稳定的，通过分析用控制图进行分析，可以发现都有大量的点子落在控制界限之外；进一步分析发现，不同机台的卷烟物测指标波动差异较大。
3.因此，如何提供一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法成为本领域亟需解决的技术难题。

技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法。
5.本发明第一方面公开了一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法；所述方法包括：
6.步骤s1、选取控制图：使用均值-标准差控制图，同时，使用指数加权移动平均ewma控制图作为样本；
7.步骤s2、确定抽样频率：抽取控制图的频率为10-30min；
8.步骤s3、制定样本容量：选圆周x-bar为5-10的控制图作为样本；
9.步骤s4、制定控制图的控制界限：
10.步骤41：选取同一机台的卷烟生产过程物测历史数据，并计算所述数据的均值和方差，并建立分析用控制图；
11.步骤42：观察所述分析用控制图,选取所述分析用控制图中一段较为平稳的过程数据,所述一段较为平稳的过程数据包括50-80个数据点；
12.步骤43：选取所述一段较为平稳的过程数据重新制定分析用控制图,若所述制定分析用控制图无数据点出界,则作为控制界限定为所述机台的控制界限；若所述制定分析用控制图有个别点在控制线外,则剔除对应点的数据,再重新制定分析用控制图,直至无数据点出界为止,将此时的控制界限定为所述机台的控制界限；
13.步骤5、制定控制图判断异常的标准：在控制图控制界限确定之后，将控制图阶段转为控制用控制图结点，用来进行日常监控；有数据点在控制界限之外或者在控制界限内的数据点排列不随机即判断为异常；
14.步骤6、对判断异常的情况进行处理：如果没有判断为异常的情况，则维持现状进行生产；如果出现判断异常的情况，则采取措施消除异常。
15.根据本发明第一方面的方法，在所述步骤s2中，所述抽取控制图的频率为10min。
16.根据本发明第一方面的方法，在所述步骤s3中，选取圆周x-bar为10的控制图作为样品。
17.根据本发明第一方面的方法，在所述步骤s42中，所述一段较为平稳的过程数据表现为：
18.1)无10个以上数据点位于界外较远的位置；
19.且
20.2)数据点分布较为均匀即中心线上下点的数据数量一致,没有明显的向某一侧，服从正态分布。
21.5.根据权利要求4所述的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法，其特征在于，在所述步骤s42中，所述一段较为平稳的过程数据的判断原则：
22.(1)所有的数据点都基本落在控制界限内：
23.1)连续25个数据点中，没有一个点超出控制界限；
24.2)连续35个数据点中，最多有一个点超出控制界限；
25.3)连续50个数据点中，最多有两个点超出控制界限；
26.且，
27.(2)在控制界限内的数据点随机排列：
28.1)数据点分布均匀，位于中心线两侧的数据点各占50％；
29.2)靠近中心线的数据点占2/3及以上；
30.3)靠近控制界线的数据点少于1/5。
31.根据本发明第一方面的方法，在步骤5中，所述制定控制图判断异常的标准具体包括：
32.1)有1个数据点，距离中心线超过3个标准差，则判断为异常；
33.2)有连续9数据点落在中心线同一侧，则判断为异常；
34.3)有连续6数据点递增或递减，则判断为异常；
35.4)有连续14数据点相邻点上下交替，则判断为异常；
36.5)有连续3数据点中有2个数据点距离中心线超过2个标准差即在中心线的同一侧，则判断为异常；
37.6)有连续5数据点中有4个数据点距离中心线超过1个标准差即在中心线的同一侧，则判断为异常；
38.7)有连续15个数据点在1个标准差内，则判断为异常；
39.8)有连续8个数据点距离中心线超过1个标准差即在中心线的上方和下方，则判断为异常。
40.根据本发明第一方面的方法，在步骤1中，所述物测指标包括卷烟的圆周、重量和吸阻。
41.根据本发明第一方面的方法，在步骤6中，如果出现判断异常的情况，则采取措施消除异常的具体方法包括：
42.1)对于卷烟重量的控制图，如果出现有1个数据点，距离中心线超过3个标准差的异常情况，则通过对重量校准调整参数做微调的方式取消异常；
43.2)对于卷烟重量的控制图，如果出现有连续5数据点中有4个数据点距离中心线超
过1个标准差或者有连续15个数据点在1个标准差内的异常情况；则需要立即通过天平进行验证，若天平验证的结果符合标准要求，则认为是虚假异常，无需对卷烟生产过程进行调整；若天平验证的结果不符合标准要求，则通过对重量校准调整参数做微调的方式取消异常；
44.3)对于卷烟圆周的控制图，如果出现有1个数据点，距离中心线超过3个标准差的异常情况，则通过对大盖板调整的方式取消异常；
45.4)对于卷烟圆周的控制图，如果出现有连续5数据点中有4个数据点距离中心线超过1个标准差或者有连续15个数据点在1个标准差内的异常情况；观察卷烟圆周在线检测仪的变化趋势，若趋势进一步增大，则认为卷烟生产过程出现异常，则通过对大盖板调整的方式取消异常；若趋势不增大，则认为是虚假异常，无需调整大盖板。
46.本发明第二方面公开了一种电子设备。电子设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现本公开第一方面中任一项的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法中的步骤。
47.本发明第三方面公开了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现本公开第一方面中任一项的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法中的步骤。
48.根据本发明公开的技术内容，具有如下有益效果：本发明提供一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法，主要包括控制图的选取，样本容量的制定，抽样频率的制定，控制界限的制定，控制图判异准则的制定，判异后的处理，能够进准的判断异常，减少损失。
49.通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
50.被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
51.图1为根据实施例提供的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法的流程图；
52.图2a-2c为不同抽样频率下物测指标x-bar控制图对比分析；
53.图3为不同样本容量下物测指标的统计分析；
54.图4为不同样本容量的圆周控制图比较；
55.图5为不同样本大小圆周均值控制图比较；
56.图6为不同样本大小圆周均值ewma控制图比较。
57.图7为不同样本大小重量均值控制图比较；
58.图8为样本容量与发现过程异常的概率之间的关系
59.图9为根据本发明实施例的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
60.现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本
发明的范围。
61.以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
62.对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
63.在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
64.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
65.实施例1：
66.本发明公开了一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法。图1为根据本发明实施例的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法的流程图，如图1所示，所述方法包括：
67.本发明第一方面公开了一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法；所述方法包括：
68.步骤s1、选取控制图：使用均值-标准差控制图，同时，使用指数加权移动平均ewma控制图作为样本；
69.在卷接过程中，物测指标(圆周、重量、吸阻)为计量值数据，数据批量大，故排除中位数-极差和单值-移动极差控制图，车间现场有计算机辅助计算，均值-标准差图比均值-极差控制图更准确，因此对于物测指标(圆周、重量、吸阻)均采用均值-标准差控制图。
70.常规控制图只能发现较大的过程异常波动,对较小的波动不灵敏,由于卷接设备生产速度很快,越早发现异常，越能避免质量损失,因此建议在使用均值-标准差控制图的同时，使用专门用来监控较小波动的ewma(指数加权移动平均)控制图。ewma控制图的设计思想就是对数据的信息加以积累,该控制图通过对信息的累积，将过程的小偏移累加起来，达到放大的效果，提高检测过程小偏移的灵敏度。
71.步骤s2、确定抽样频率：抽取控制图的频率为10-30min；
72.在设计控制图时，抽样频率是非常重要的一个因素，尤其是对于大量生产的过程或者有许多异常因素发生的场合，更需要加大抽样频率，以便于及时发现过程中的质量问题。
73.为了验证抽样频率对监控效率的影响，进行了不同抽样频率下监控效果的对比试验，以10pcs/10min以及10pcs/30min分别作为抽样频率对物测指标(圆周、重量、吸阻)作控制图进行试验，试验结果如图2a-图2c所示，可以发现，10pcs/30min的控制图灵敏程度要远差于10pcs/10min，甚至有些过程异常都难以发现。测试结果表明,抽样频率的提高对及时发现过程变化,提高监控效率有明显作用，抽样频率仍采用10min抽样一次为最优频率的时间。
74.步骤s3、制定样本容量：选圆周x-bar为5-10的控制图作为样本；其中选取圆周x-bar为10的控制图作为样品为最优圆周。
75.样本容量的确定对于控制图的监控效果有着显著的影响。一般来说，计量型的控制图的样本容量都在3到5个左右，但对于卷包车间的物测指标来说，由于生产批量大，对于
监控效率的需求较高，因此需要采用更大的样本容量，而样本容量过大则会受到测量系统能力的约束，影响过程监测的及时性。为了选择比较合理的样本容量，通过试验验证了不同样本容量情况下监控效率的区别，选择样本大小分别为5,10和15，抽样频率为30分钟，在20#试点机台进行试验，分别采用常规控制图和ewma图对圆周，重量和吸阻三个指标的数据进行分析，确定样本大小对监控效率的影响。
76.从图3可知，抽样数据的各分布参数特性(主要是均值和方差)来看，采用样本大小为5时，各参数的值与样本大小为10和15时的各参数值差别比较显著；而样本大小为10和15之间，各参数值的差别较小，可以认为样本大小为10和15时用样本估计总体的分布是一致的。而样本大小为5时估计的总体的分布与样本为10和15时不一致。
77.进一步比较不同样本下同一特性的控制图，如图4所示，同样可以发现，样本为10和15的控制图没有明显的差别，而样本为5的控制图与其余二者差别较大。结合抽样数据分布的数字特征，可以得到以下结论：分别采用样本大小为10和15之间没有显著差异，样本大小的增加不能提高控制图的监控效率，从节约成本和提高检测效率的角度出发，建议不考虑采用样本大小为15的抽样方案，而样本大小为5和10之间如何选择还需下面作进一步分析。
78.图5和6分别为样本大小为5和10时圆周的x-bar控制图和ewma控制图的比较分析。
79.·
a:样本为10的控制图对该异常反应比样本为5的控制图明显；
80.·
b:样本为10的控制图发现异常，样本为5的控制图未发现；
81.·
c:样本为10的控制图比样本为5的控制图早发现异常；
82.·
d:样本为10的控制图比样本为5的控制图早发现异常；
83.·
e:样本为10的控制图比样本为5的控制图早发现异常；
84.·
f:样本为10的控制图比样本为5的控制图早发现异常；
85.由此可见，样本为10的圆周x-bar控制图监控效率高于样本为5的圆周x-bar控制图监控效率。
86.·
a:样本为10的控制图比样本为5的控制图早发现异常；
87.·
b:样本为10的控制图发现异常，样本为5的控制图未发现；
88.·
c:样本为10的控制图比样本为5的控制图早发现异常；
89.·
d:样本为10的控制图比样本为5的控制图早发现异常；
90.由此可见，样本为10的圆周ewma控制图监控效率高于样本为5的圆周ewma控制图监控效率。
91.同样，对于重量数据，样本大小为5和10时的x-bar控制图的比较分析见图7。重量的监控过程比较稳定，样本大小的改变对其影响不大，但仍有个别异常波动在样本为10的控制图中发现而样本为5的控制图未发现,见上图中a、b。重量的ewma监控情况，以及吸阻的监控情况与上述分析类似，都能够体现出样本容量为10的控制图监控效率高于样本容量为5的控制图监控效率。
92.从理论分析的角度来说，根据现有的生产速度及产量，抽样间隔应取较小值，样本大小取较大值，但考虑到硬件环境，目前取样定在每半小时取10支较为合理，根据spc控制图平均值1.5σ的漂移理论，有95％的概率落在要求范围内，见图8。
93.综上所述，样本容量为10是目前最合理的选择，在以后的控制过程中，如果过程稳
定性进一步提高了，想进一步强化控制时，在要求允许的情况下，可适当的提高抽样频率和样本大小。
94.步骤s4、制定控制图的控制界限：
95.步骤41：选取同一机台的卷烟生产过程物测历史数据，并计算所述数据的均值和方差，并建立分析用控制图；
96.步骤42：观察所述分析用控制图,选取所述分析用控制图中一段较为平稳的过程数据,所述一段较为平稳的过程数据包括50-80个数据点；
97.根据本发明第一方面的方法，在所述步骤s42中，所述一段较为平稳的过程数据表现为：
98.1)无10个以上数据点位于界外较远的位置；
99.且
100.2)数据点分布较为均匀即中心线上下点的数据数量一致,没有明显的向某一侧，服从正态分布。
101.在所述步骤s42中，所述一段较为平稳的过程数据的判断原则：
102.(1)所有的数据点都基本落在控制界限内：
103.1)连续25个数据点中，没有一个点超出控制界限；
104.2)连续35个数据点中，最多有一个点超出控制界限；
105.3)连续50个数据点中，最多有两个点超出控制界限；
106.且，
107.(2)在控制界限内的数据点随机排列：
108.1)数据点分布均匀，位于中心线两侧的数据点各占50％；
109.2)靠近中心线的数据点占2/3及以上；
110.3)靠近控制界线的数据点少于1/5。
111.步骤43：选取所述一段较为平稳的过程数据重新制定分析用控制图,若所述制定分析用控制图无数据点出界,则作为控制界限定为所述机台的控制界限；若所述制定分析用控制图有个别点在控制线外,则剔除对应点的数据,再重新制定分析用控制图,直至无数据点出界为止,将此时的控制界限定为所述机台的控制界限；
112.在一些具体的实施例中：
113.控制界限的选择是控制图设计中的一个重要问题。在控制图上只有三条线：中心线和上、下控制界限。当控制界限间隔变宽离中心线更远时，第一类错误(即点因纯属偶然原因出界，而过程实际上仍处于控制状态并无异常因素发生的虚发报警的错误)的概率α减小；但同时第二类错误(过程实际上已失控而点仍落在控制界限内的漏发报警的错误)的概率β增加。反之，当控制界限变窄时，则第一类错误的概率α增加，第二类错误的概率β减小。无论虚发报警还是漏发报警的错误都会造成质量损失，在选择控制界限时，应使两类错误所造成的总损失最小。经验证明，3σ控制界限所造成的总损失是比较小的，本项目同样选择3σ控制界限。
114.在分析用控制图阶段，要判断生产过程是否处于稳定状态，然后采用稳定状态下的数据进行统计分析，确定控制界限，在本项目中，物测指标(圆周、重量、吸阻)的控制界限的确立步骤如下：
115.第一步:综合同一机台的近期的物测历史数据(前一个月)计算均值和方差,并以此建立分析用控制图；
116.第二步:观察该分析用控制图,选取一段较为平稳的过程数据,数据以30-60个子组为宜；较为平稳的过程表现为该段过程数据无连续的较大过程偏移(也就是说没有连续多个点都位于界外较远的位置)，且点分布较为均匀(中心线上下点的数量基本一致,没有明显的向某一侧偏移的趋势,也就是说保持近似服从正态分布)。其基本判断条件有以下两条：
117.(1)所有的点基本上都落在控制界限内。这一条意味着：
118.1)连续25个点中，没有一个点超出控制界限。因为用少量数据作控制图容易产生错误的判断，所以至少要有25个点才能作出相对正确的判断。
119.2)连续35个点中，最多有一个点超出控制界限。从概率理论可知，连续35个点中，至少有一点落在界外的概率为0.0041，是个小概率事件。
120.3)连续50个点中，最多有两个点超出控制界限。在连续的50个点中，最多有两个点超出控制界限的概率为0.006，也不超过1％，也是个小概率事件。由概率论可知，小概率事件可以认为不会发生。
121.(2)在控制界限内的点随机排列。随机排列意味着满足以下三个条件：
122.1)样本点分布均匀，位于中心线两侧的样本点各占50％；
123.2)靠近中心线的样本点约占2/3；
124.3)靠近控制界线的样本点极少。
125.第三步:用这些数据重新制定分析用控制图,若无点出界,则将这时的控制界限定为本月该机台的控制界限；
126.第四步:若有个别点在控制线外,则剔除对应点的数据,重新建立分析用控制图,直至无点出界为止,将这时的控制界限定为本月该机台的控制界限；
127.第五步:若有较多点出界(超过10个),则认为这一段的数据不稳定,返回第二步重新选取数据进行分析。
128.步骤5、制定控制图判断异常的标准：在控制图控制界限确定之后，将控制图阶段转为控制用控制图结点，用来进行日常监控；有数据点在控制界限之外或者在控制界限内的数据点排列不随机即判断为异常；
129.在控制图控制界限确定之后，就可以从分析用控制图阶段转为控制用控制图结点，用来进行日常监控。判断异常的准则(符合下列两点之一就认为过程存在异常因素的影响)：有点在控制界限之外和界内点排列不随机两类。由于对点子的数目未加限制，故后者的模式原则上可以有很多种，但在实际中经常使用的只有具有明显物理意义的若干种。通常可以将这两类判异准则归纳为八项：
130.准则1：有1个点，距离中心线超过3.00个标准差。在许多应用中，准则1甚至是惟一的判异准则。准则1可对参数的变化或参数的变化给出信号，变化越大，则给出信号越快。准则1还可对过程中单个参数的失控做出反应，如计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障等。在3σ原则下，准则1犯第一类错误的概率为＝0.0027。
131.准则2：连续9点落在中心线同一侧。此准则是为了补充准则1而设计的，以改进控制图的灵敏度。选择9点是为了使其犯第一类错误的概率与准则1的＝0.0027大体相仿。出
现准则2的现象，主要是过程平均值发生了变化的缘故。
132.准则3：连续6点递增或递减。此准则是针对过程平均值的趋势进行设计的，它判定过程平均值的较小趋势要比准则2更为灵敏。产生趋势的原因可能是工具逐渐磨损、维修逐渐变坏、操作人员技能的逐渐提高等，从而使得参数随着时间而变化。
133.准则4：连续14点相邻点上下交替。本准则是针对由于轮流使用两台设备或由两位操作人员轮流进行操作而引起的系统效应。实际上，这是一个数据分层不够的问题。选择14点是通过统计模拟试验而得出的，也是为使其大体与准则1的＝0.0027相当。
134.准则5：连续3点中有2点距离中心线超过2个标准差(在中心线的同一侧)。过程平均值的变化通常可由本准则判定，它对于变异的增加也较灵敏。这里需要说明的是：三点中的两点可以是任何两点，至于第3点可以在任何处，甚至可以根本不存在。出现准则5的现象是由于过程的参数发生了变化。
135.准则6：连续5点中有4点距离中心线超过1个标准差(在中心线的同一侧)。与准则5类似，这第5点可在任何处。本准则对于过程平均值的偏移也是较灵敏的，出现本准则的现象也是由于参数发生了变化。
136.准则7：连续15个点在1个标准差内。出现本准则的现象是由于参数变小。对于这种现象不要被它的良好“外貌”所迷惑，而应该注意到它的非随机性。造成这种现象的原因可能有数据虚假或数据分层不够等。在排除了上述两种可能性之后才能总结现场减少标准差的先进经验。
137.准则8：连续8点距离中心线超过1个标准差(中心线的上方和下方)。造成这种现象的主要原因也可能是因为数据分层不够，或者过程方差发生了较大的增加。
138.步骤6、对判断异常的情况进行处理：如果没有判断为异常的情况，则维持现状进行生产；如果出现判断异常的情况，则采取措施消除异常。
139.根据本发明第一方面的方法，在步骤5中，所述制定控制图判断异常的标准具体包括：
140.1)有1个数据点，距离中心线超过3个标准差，则判断为异常；
141.2)有连续9数据点落在中心线同一侧，则判断为异常；
142.3)有连续6数据点递增或递减，则判断为异常；
143.4)有连续14数据点相邻点上下交替，则判断为异常；
144.5)有连续3数据点中有2个数据点距离中心线超过2个标准差即在中心线的同一侧，则判断为异常；
145.6)有连续5数据点中有4个数据点距离中心线超过1个标准差即在中心线的同一侧，则判断为异常；
146.7)有连续15个数据点在1个标准差内，则判断为异常；
147.8)有连续8个数据点距离中心线超过1个标准差即在中心线的上方和下方，则判断为异常。
148.在步骤6中，如果出现判断异常的情况，则采取措施消除异常的具体方法包括：
149.1)对于卷烟重量的控制图，如果出现有1个数据点，距离中心线超过3个标准差的异常情况，则通过对重量校准调整参数做微调的方式取消异常；
150.2)对于卷烟重量的控制图，如果出现有连续5数据点中有4个数据点距离中心线超
过1个标准差或者有连续15个数据点在1个标准差内的异常情况；则需要立即通过天平进行验证，若天平验证的结果符合标准要求，则认为是虚假异常，无需对卷烟生产过程进行调整；若天平验证的结果不符合标准要求，则通过对重量校准调整参数做微调的方式取消异常；
151.3)对于卷烟圆周的控制图，如果出现有1个数据点，距离中心线超过3个标准差的异常情况，则通过对大盖板调整的方式取消异常；
152.4)对于卷烟圆周的控制图，如果出现有连续5数据点中有4个数据点距离中心线超过1个标准差或者有连续15个数据点在1个标准差内的异常情况；观察卷烟圆周在线检测仪的变化趋势，若趋势进一步增大，则认为卷烟生产过程出现异常，则通过对大盖板调整的方式取消异常；若趋势不增大，则认为是虚假异常，无需调整大盖板。
153.在一些具体的实施例中：
154.在控制用控制图的使用阶段，即日常生产过程中，操作人员需要按时进行测量，通过spc软件系统在控制图上描点，观察分析、判断过程状态。如果没有违反上节讨论制订的判异准则，则维持现状进行生产；如果出现违反判异准则的点，则应采取措施消除异常；如果出现质量水平提高的现象，应总结经验，进行标准化和制度化。
155.对于重量控制图，在日常生产过程中，如果出现违反准则1的情况，需要对重量“校准调整”参数做微调，微调后一分钟左右再次取样至机台天平(三次20支)验证，微调前后重量参数结果和天平验证结果记录至spc系统；如果出现违反准则5、6的情况，需要立即通过天平进行验证(三次20支)，若天平验证的结果符合标准要求(相应品牌20支重量标准值
±
0.2g)，则认为是虚发报警，无需对过程进行调整，将天平验证结果记录至spc系统；若天平验证的结果不符合标准要求，须对重量“校准调整”参数做微调，微调后一分钟左右再次取样至机台天平(三次20支)验证，微调前后重量参数结果和天平验证结果记录至spc系统。
156.对于圆周控制图，在日常生产过程中，如果出现违反准则1、改进后的准则2的情况，则认为过程出现异常，须对大盖板作必要的调整，然后利用综合测试台进行验证，要求将调整前后大盖板的位置准确记录至spc系统；如果出现违反准则5、6、改进后的准则8的情况，观察圆周在线检测仪变化趋势，若趋势进一步增大，则认为过程出现异常，须对大盖板作必要的调整，然后利用综合测试台进行验证，要求将调整前后大盖板的位置准确记录至spc系统。若趋势不明显，则无需调整，要求将无需调整的原因，即圆周在线检测仪的读数记录至spc系统。
157.综上，本发明提供一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法，主要包括控制图的选取，样本容量的制定，抽样频率的制定，控制界限的制定，控制图判异准则的制定，判异后的处理，能够进准的判断异常，减少损失。
158.实施例2：
159.本发:公开了一种电子设备。电子设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现本发明公开实施例1中任一项的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法中的步骤。
160.图9为根据本发明实施例的一种电子设备的结构图，如图9所示，电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非
易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该电子设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、近场通信(nfc)或其他技术实现。该电子设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该电子设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是电子设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
161.本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本公开的技术方案相关的部分的结构图，并不构成对本技术方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
162.实施例3：
163.本发明公开了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现本发明的实施例1中任一项的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法中的步骤。
164.请注意，以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。以上实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。
165.本说明书中描述的主题及功能操作的实施例可以在以下中实现：数字电子电路、有形体现的计算机软件或固件、包括本说明书中公开的结构及其结构性等同物的计算机硬件、或者它们中的一个或多个的组合。本说明书中描述的主题的实施例可以实现为一个或多个计算机程序，即编码在有形非暂时性程序载体上以被数据处理装置执行或控制数据处理装置的操作的计算机程序指令中的一个或多个模块。可替代地或附加地，程序指令可以被编码在人工生成的传播信号上，例如机器生成的电、光或电磁信号，该信号被生成以将信息编码并传输到合适的接收机装置以由数据处理装置执行。计算机存储介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、随机或串行存取存储器设备、或它们中的一个或多个的组合。
166.本说明书中描述的处理及逻辑流程可以由执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程计算机执行，以通过根据输入数据进行操作并生成输出来执行相应的功能。所述处理及逻辑流程还可以由专用逻辑电路—例如fpga(现场可编程门阵列)或asic(专用集成电路)来执行，并且装置也可以实现为专用逻辑电路。
167.适合用于执行计算机程序的计算机包括，例如通用和/或专用微处理器，或任何其他类型的中央处理单元。通常，中央处理单元将从只读存储器和/或随机存取存储器接收指令和数据。计算机的基本组件包括用于实施或执行指令的中央处理单元以及用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。通常，计算机还将包括用于存储数据的一个或多个大容量存储设备，例如磁盘、磁光盘或光盘等，或者计算机将可操作地与此大容量存储设备耦接以从其接收数据或向其传送数据，抑或两种情况兼而有之。然而，计算机不是必须具有这样
的设备。此外，计算机可以嵌入在另一设备中，例如移动电话、个人数字助理(pda)、移动音频或视频播放器、游戏操纵台、全球定位系统(gps)接收机、或例如通用串行总线(usb)闪存驱动器的便携式存储设备，仅举几例。
168.适合于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、媒介和存储器设备，例如包括半导体存储器设备(例如eprom、eeprom和闪存设备)、磁盘(例如内部硬盘或可移动盘)、磁光盘以及cd rom和dvd-rom盘。处理器和存储器可由专用逻辑电路补充或并入专用逻辑电路中。
169.虽然本说明书包含许多具体实施细节，但是这些不应被解释为限制任何发明的范围或所要求保护的范围，而是主要用于描述特定发明的具体实施例的特征。本说明书内在多个实施例中描述的某些特征也可以在单个实施例中被组合实施。另一方面，在单个实施例中描述的各种特征也可以在多个实施例中分开实施或以任何合适的子组合来实施。此外，虽然特征可以如上所述在某些组合中起作用并且甚至最初如此要求保护，但是来自所要求保护的组合中的一个或多个特征在一些情况下可以从该组合中去除，并且所要求保护的组合可以指向子组合或子组合的变型。
170.类似地，虽然在附图中以特定顺序描绘了操作，但是这不应被理解为要求这些操作以所示的特定顺序执行或顺次执行、或者要求所有例示的操作被执行，以实现期望的结果。在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。此外，上述实施例中的各种系统模块和组件的分离不应被理解为在所有实施例中均需要这样的分离，并且应当理解，所描述的程序组件和系统通常可以一起集成在单个软件产品中，或者封装成多个软件产品。
171.由此，主题的特定实施例已被描述。其他实施例在所附权利要求书的范围以内。在某些情况下，权利要求书中记载的动作可以以不同的顺序执行并且仍实现期望的结果。此外，附图中描绘的处理并非必需所示的特定顺序或顺次顺序，以实现期望的结果。在某些实现中，多任务和并行处理可能是有利的。
172.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
173.虽然已经通过例子对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上例子仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本发明的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本发明的范围由所附权利要求来限定。

技术特征：

1.一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法，其特征在于，所述方法包括：步骤s1、选取控制图：使用均值-标准差控制图，同时，使用指数加权移动平均ewma控制图作为样本；步骤s2、确定抽样频率：抽取控制图的频率为10min-30min/次；步骤s3、制定样本容量：选圆周x-bar为5-10的控制图作为样本；步骤s4、制定控制图的控制界限：步骤41：选取同一机台的卷烟生产过程物测历史数据，并计算所述数据的均值和方差，并建立分析用控制图；步骤42：观察所述分析用控制图,选取所述分析用控制图中一段较为平稳的过程数据,所述一段较为平稳的过程数据包括50-80个数据点；步骤43：选取所述一段较为平稳的过程数据重新制定分析用控制图,若所述制定分析用控制图无数据点出界,则作为控制界限定为所述机台的控制界限；若所述制定分析用控制图有个别点在控制线外,则剔除对应点的数据,再重新制定分析用控制图,直至无数据点出界为止,将此时的控制界限定为所述机台的控制界限；步骤5、制定控制图判断异常的标准：在控制图控制界限确定之后，将控制图阶段转为控制用控制图结点，用来进行日常监控；有数据点在控制界限之外或者在控制界限内的数据点排列不随机即判断为异常；步骤6、对判断异常的情况进行处理：如果没有判断为异常的情况，则维持现状进行生产；如果出现判断异常的情况，则采取措施消除异常。2.根据权利要求1所述的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法，其特征在于，在所述步骤s2中，所述抽取控制图的频率为10min。3.根据权利要求2所述的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法，其特征在于，在所述步骤s3中，选取圆周x-bar为10的控制图作为样品。4.根据权利要求3所述的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法，其特征在于，在所述步骤s42中，所述一段较为平稳的过程数据表现为：1)无10个以上数据点位于界外较远的位置；且2)数据点分布较为均匀即中心线上下点的数据数量一致,没有明显的向某一侧，服从正态分布。5.根据权利要求4所述的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法，其特征在于，在所述步骤s42中，所述一段较为平稳的过程数据的判断原则：(1)所有的数据点都基本落在控制界限内：1)连续25个数据点中，没有一个点超出控制界限；2)连续35个数据点中，最多有一个点超出控制界限；3)连续50个数据点中，最多有两个点超出控制界限；且，(2)在控制界限内的数据点随机排列：1)数据点分布均匀，位于中心线两侧的数据点各占50％；2)靠近中心线的数据点占2/3及以上；
3)靠近控制界线的数据点少于1/5。6.根据权利要求5所述的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法，其特征在于，在步骤5中，所述制定控制图判断异常的标准具体包括：1)有1个数据点，距离中心线超过3个标准差，则判断为异常；2)有连续9数据点落在中心线同一侧，则判断为异常；3)有连续6数据点递增或递减，则判断为异常；4)有连续14数据点相邻点上下交替，则判断为异常；5)有连续3数据点中有2个数据点距离中心线超过2个标准差即在中心线的同一侧，则判断为异常；6)有连续5数据点中有4个数据点距离中心线超过1个标准差即在中心线的同一侧，则判断为异常；7)有连续15个数据点在1个标准差内，则判断为异常；8)有连续8个数据点距离中心线超过1个标准差即在中心线的上方和下方，则判断为异常。7.根据权利要求6所述的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法，其特征在于，在步骤1中，所述物测指标包括卷烟的圆周、重量和吸阻。8.根据权利要求7所述的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法，其特征在于，在步骤6中，如果出现判断异常的情况，则采取措施消除异常的具体方法包括：1)对于卷烟重量的控制图，如果出现有1个数据点，距离中心线超过3个标准差的异常情况，则通过对重量校准调整参数做微调的方式取消异常；2)对于卷烟重量的控制图，如果出现有连续5数据点中有4个数据点距离中心线超过1个标准差或者有连续15个数据点在1个标准差内的异常情况；则需要立即通过天平进行验证，若天平验证的结果符合标准要求，则认为是虚假异常，无需对卷烟生产过程进行调整；若天平验证的结果不符合标准要求，则通过对重量校准调整参数做微调的方式取消异常；3)对于卷烟圆周的控制图，如果出现有1个数据点，距离中心线超过3个标准差的异常情况，则通过对大盖板调整的方式取消异常；4)对于卷烟圆周的控制图，如果出现有连续5数据点中有4个数据点距离中心线超过1个标准差或者有连续15个数据点在1个标准差内的异常情况；观察卷烟圆周在线检测仪的变化趋势，若趋势进一步增大，则认为卷烟生产过程出现异常，则通过对大盖板调整的方式取消异常；若趋势不增大，则认为是虚假异常，无需调整大盖板。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现权利要求1至8中任一项所述的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法中的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至8中任一项所述的一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法中的步骤。

技术总结

本发明公开了一种卷烟生产过程物测指标过程质量控制方法。其中，方法包括：选取控制图：使用均值-标准差控制图，同时，使用指数加权移动平均EWMA控制图作为样本；确定抽样频率：抽取控制图的频率为10-30min；制定样本容量：选圆周X-bar为5-10的控制图作为样本；制定控制图的控制界限：制定控制图判断异常的标准：对判断异常的情况进行处理：如果没有判断为异常的情况，则维持现状进行生产；如果出现判断异常的情况，则采取措施消除异常。本发明包括控制图的选取，样本容量的制定，抽样频率的制定，控制界限的制定，控制图判异准则的制定，判异后的处理，能够进准的判断异常，减少损失。失。失。