聚丙烯公司统计过程质量控制方案(范文).docx
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1、聚丙烯公司统计过程质量控制方案xx集团有限公司目录一、 产业环境分析3二、 必要性分析7三、 质量数据与分布规律7四、 过程质量控制的特点11五、 控制图应用的程序16六、 控制图的观察与分析19七、 质量是人类生活和社会稳定的保障21八、 质量是增强综合国力的重要途径22九、 产品及相关术语23十、 质量特性28十一、 公司简介33公司合并资产负债表主要数据34公司合并利润表主要数据35十二、 发展规划35十三、 SWOT分析43一、 产业环境分析当前,世界经济在深度调整中曲折复苏,国际金融危机深层次影响在相当长时期依然存在,外部环境不稳定不确定因素增多。国内经济面对深刻的供给侧、结构性、体
2、制性矛盾,经济减速还没触底,下行压力仍然较大。同时,新一轮科技革命和产业变革酝酿新突破,新产业、新业态不断成长。发展也呈现出新的阶段性特征,将进入全面建成小康社会决胜期、生态文明建设提升期、经济发展动能转换期、新型城镇化加速推进期、全面深化改革攻坚期和全面推进依法治省关键期。发展机遇和有利条件:国家坚持创新发展,不断推进理论、制度、科技、文化等各方面创新,更加注重提高发展的质量和效益,更加注重供给侧结构性改革,既面临全国经济保持中高速增长稳定带动机遇,更面临大力推进供需两侧结构性改革、全面调整优化结构的重大机遇,有条件通过艰苦努力,使经济跨上更有特色、质量更高、效益更好的发展轨道。国家坚持协调
3、发展,推进城乡协调发展和新型城镇化进程,培育新的增长极,不断增强自我发展的能力。国家坚持绿色发展,将有效推动全国生态文明示范区、国家循环经济发展先行区建设,加快构建生态文明新时代的空间格局、产业结构、生产方式和生活方式,构筑绿色低碳循环的先发优势和现代产业体系,开创生态美好、经济发展、百姓富裕的新局面。国家坚持开放发展,完善对外开放战略布局,加快对外贸易,扩大招商引资,构建全方位、多层次、高水平的开放型经济新体制。国家坚持共享发展,将在增加公共服务供给、实施脱贫攻坚工程、提高教育质量、促进创业就业、缩小收入差距、健全保障制度、推进健康中国等方面采取一系列新举措,有利于加快补短板、惠民生、实现基
4、本公共服务均等化,促进各项民生事业加快发展,同步全面建成小康。经过多年努力,经济总量和实力不断提升,发展方式加快转变,新的增长动能正在孕育形成,自我发展能力明显增强,特别是通过多年探索实践,逐步形成了一整套适应新常态、引领新常态的理念、思路、举措,自我发展的内生动力明显增强,为未来发展奠定了坚实基础。面临的挑战和困难:发展动能转换迫在眉睫。现有基础难以为快速增长做出更多贡献,产业结构层次不高、竞争力不强的问题凸显,结构不合理问题尚未得到根本扭转;地区内新技术、新产业、新业态、新模式发展势头虽然较好,但体量小、占比低、牵动性弱,短期内还难以形成有效支撑,新旧动能“青黄不接”问题十分突出。保护与发
5、展的深层矛盾仍需破解。近年来地区在生态保护和建设方面作了大量工作,取得了突出成就,但局部生态环境恶化趋势尚未得到根本扭转,生态环境保护和建设任务依然繁重。同时,受发展阶段、经济布局、产业结构等因素影响,人口、资源与环境矛盾依然突出,统筹生态保护、经济发展和民生改善仍需做大量艰苦工作。推动协调发展面临新挑战。随着市场经济加快发展,各类要素加速向条件较好地区流动和集中,不同地区、不同功能区和城乡之间发展不均衡的矛盾将进一步加剧。在全面建成小康进程中,增加城乡居民收入、完成脱贫攻坚、提高公共服务质量和水平等任务也非常艰巨。开放发展的基础和能力不足。地区尚有部分地区仍未开放,对外开放互联互通的基础薄弱
6、,对外合作交流的层次不高、规模偏小,参与国际产业分工的企业、产品、人才等支撑能力不强。保持社会和谐稳定面临新压力。经济转型期因利益调整引发的社会矛盾增多,去产能、去杠杆、去库存等过程中就业、金融风险等问题显现,对社会稳定形成新的压力。与此同时,反分裂斗争形势依然严峻,保持社会和谐稳定的任务依然艰巨。聚丙烯树脂(PP)是一种高结晶性热塑性树脂,通过加聚反应而成的聚合物。系白色蜡状材料,外观透明而轻薄。聚丙烯具有优良的机械强度、化学稳定性和电绝缘性,可在110-120下连续使用,广泛应用于家用电器、包装用品、家具、农用制品、建筑制品等领域。工业聚丙烯具有多种合成工艺,包括石油制法、煤制烯烃法、PD
7、H、外采丙烯/甲醇等多种合成工艺。根据卓创商品指数数据显示,2020年聚烯烃的生产工艺构成比例未发生明显的变化,石油制聚丙烯总产能占比达到55%。聚丙烯树脂是一种十分重要的合成材料,属于国家鼓励发展的合成材料产品,从需求规模来看,2020年,在公共卫生时间影响下,由“口罩”行情带动的聚丙烯纤维料表现抢眼,纤维消费占比从2019年的9.62%提升至2020年的16.09%。我国聚丙烯表观消费量同比增长24.2%,达到3159万吨。自给率81%。从聚丙烯消费结构来看,包装、汽车、家电等行业是聚丙烯最大的消费市场,编织制品、注塑制品、BOPP薄膜等是聚丙烯最主要的应用领域。2020年,编织制品占比约
8、29.80%,注塑占比约36.64%,纤维占比16.09%。2020年中国聚丙烯产能扩能持续推进,国内聚丙烯产能达2816万吨,较2019年增长15.13%。国内聚丙烯产量在2554.44万吨,较2019年增长14.30%。2020年国内聚丙烯全年开工负荷率在90.71%,较2019年小幅下滑0.66个百分点。虽然聚丙烯纷杂多样的下游应用使得需求方面有着较大的弹性,但行业积极扩能所带来的供给压力,势必将使聚丙烯从业者面临一定挑战。从竞争情况来看,目前,根据聚丙烯市场上市公司企业年报数据统计,中石油和中石化两家企业合计产能占据半边江山。2020年,中石化拥有聚乙烯产能最多,占比达33%,中石油聚
9、丙烯产能占比达18%。二、 必要性分析1、提升公司核心竞争力项目的投资,引入资金的到位将改善公司的资产负债结构,补充流动资金将提高公司应对短期流动性压力的能力,降低公司财务费用水平,提升公司盈利能力,促进公司的进一步发展。同时资金补充流动资金将为公司未来成为国际领先的产业服务商发展战略提供坚实支持,提高公司核心竞争力。三、 质量数据与分布规律1、质量数据的基本概念定量分析是现代质量管理中的基本特征之一。为了进行定量分析,就必须有数据。因此,在质量管理中要特别重视对数据的搜集、整理和分析工作。质量数据是指某质量指标的质量特性值,在质量控制过程中,将检测和分析得到的质量特性值用数字记录下来,简称质
10、量数据。由于质量一词含义丰富,既包括狭义的产品质量,也包括广义的工作质量,因而质量指标在企业中就多种多样,质量数据在企业中几乎无处不在。在质量数据统计分析中,从样本到总体的问题,即统计推断问题。所谓统计推断,就是根据抽样分布律和概率理论,由样本结果(统计数)来推论总体特征(参数)。因此,特别关注三项指标,一是数据的集中位置,二是数据的分散程度,三是数据的分布规律。质量数据是指由个体产品质量特性值组成的样本(总体)的质量数据集,在统计上称为变量;个体产品质量特性值称变量值,根据质量数据的特点,可以将其分为计量值数据和计数值数据。(1)计量值数据。计量值数据是指可以连续取值的数据,属于连续型变量。
11、其特点是在任意两个数值之间都可以取精度较高一级的数值。它通常可以用仪器测量的连续性数据,如长度、重量、强度、时间、标高、位移等。(2)计数值数据。计数值数据是指不能连续取值的,只能用自然数表示的数据,属于离散型变量。如合格品件数、废品数、错字数、质量缺陷点数等。计数值数据还可进一步划分为计件值数据和计点值数据。计件值数据是指按产品个数计数的数据,如合格品件数、废品件数等;计点值数据是指按点计数的数据,如缺陷、棉布上的疵点数、铸件上的砂眼数等。计数值是指具有离散分布性的数据。2、质量数据的统计特征值应用统计过程质量控制,其基本的做法就是用有限的样本去分析推断总体的特征。过程的质量特性值是不断波动
12、的。当搜集到的数据足够多时,就会发现一个现象,即所有数据都在一定范围内分散在一个中心值周围,越靠近中心值,数据越多;越偏离中心值,数据越少。这意味着数据的分散是有规律的,表现为数据的集中性。数据的分散性和集中性统称为数据的“统计规律性”。质量数据的集中趋势和离散程度反映了总体质量变化的内在规律性。(1)质量数据的位置特征值。在分析质量数据的分布状态时,描述数据分布集中趋势主要有算术平均值、中位数等。(2)数据的离散特征数。数据的分散程度在质量管理中就是质量特性值的波动性,反映过程能力。在分析数据的分布状态时,常被用于表示数据分布的离散程度的特征数,主要有极差、标准偏差等。3、质量数据的分布规律
13、质量数据具有个体数值的波动性和总体分布的规律性。在统计过程质量控制中,各种统计技术的应用都是以质量数据的分布规律为依据进行的,其中最常用的有正态分布、二项式分布和泊松分布。(1)正态分布。正态分布是一种最常见的连续性随机变量的概率分布。其特征是“钟”形曲线。实际工作中,正态曲线下横轴上一定区间的面积反映该区间的例数占总例数的百分比,或变量值落在该区间的概率(概率分布)。不同范围内正态曲线下的面积可用公式计算。轴与正态曲线之间的面积恒等于1。(2)二项分布。二项分布是一种典型的离散性分布。(3)泊松分布。泊松分布P(A)中只有一个参数入,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差。在实际事例中,当
14、一个随机事件,例如,某电话交换台收到的呼叫来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白细胞等,以固定的平均瞬时速率入(或称密度)随机且独立地出现时,那么这个事件在单位时间(面积或体积)内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。四、 过程质量控制的特点1、统计过程质量控制的基本概念所谓控制是要以某个标准为基准,一旦偏离了这个基准,就要尽快加以纠正,使之保持这个基准。SPC(统计过程控制)就是以统计控制状态(稳态)作为基准的,这是一个非常重要的基本概念。统计控制状态也称稳态,即过程中只有正常因素(随机因素)而无异常因素(系统因素)产生的变异的状态。影响质量变异的原因包含正常
15、因素(随机因素)和异常因素(系统因素)两大类。正常因素的特点表现为:对质量变异的影响是微小的;在过程中是始终存在的;对质量变异的影响方向是不确定的。由正常因素所造成的质量变异称为正常质量波动,鉴于正常质量波动的原因难以查明、难以消除,所以常采取持续改进的方法。异常因素的特点表现为:对质量变异的影响很大;在过程中时有时无;对质量变异的影响方向是确定的;异常因素是可以控制的(可以查明、可以消除)。由于异常因素所造成的质量变异、质量波动,其原因可以查明、可以消除,所以采取的态度应该是“严加控制”。正常质量波动表现出质量数据形成典型分布(在确定的生产条件下,质量数据的分布中心和标准偏差表现为确定的值)
16、。异常质量波动表现出质量数据的典型分布遭到破坏,即质量数据的分布中心和标准偏差发生显著的变化。统计过程控制就是要保持过程中只有正常因素起作用,控制异常因素的作用,使过程处于稳定受控状态。为了实现过程控制,必须采用科学的质量控制方法,如统计技术中分布状态、控制图,来捕捉过程中的异常先兆,并结合专业技术消除异常的质量波动。也就是说,统计过程控制是通过应用统计技术识别异常、消除异常,把不合格原因消灭于过程之中,达到预防不合格品产生的目的。2、统计过程质量控制的步骤质量控制大致可以分为7个步骤。(1)选择控制对象。(2)选择需要监测的质量特性值。(3)确定规格标准,详细说明质量特性。(4)选定能准确测
17、量该特性值的监测仪表,或自制测试手段。(5)进行实际测试并做好数据记录。(6)分析实际与规格之间存在差异的原因。(7)采取相应的纠正措施。当采取相应的纠正措施后,仍然要对过程进行监测,将过程保持在新的控制水准上。一旦出现新的影响因子,还需要测量数据,分析原因,进行纠正,因此这7个步骤形成了一个封闭式流程,称为“反馈环”。这点和六西格玛质量突破模式的DMAIC有共通之处。质量控制技术包括两大类:抽样检验和过程质量控制。抽样检验通常是指生产前对原材料的检验或生产后对成品的检验,根据随机样本的质量检验结果决定是否接受该批原材料或产品,过程质量控制是指对生产过程中的产品随机样本进行检验,以判断该过程是
18、否在预定标准内生产。抽样检验用于检验与评价,而过程质量控制应用于各种形式的生产过程。因此,所谓统计过程质量控制,是利用数理统计的方法,对生产过程的各个阶段进行控制。从而达到改进与保证产品质量的目的。SPC强调全过程预防为主的思想。SPC不仅可用于制造过程,而且还可以用于服务过程,以改进和保证服务质量。SPC强调全员参加,人人有责,强调采用科学的方法来达到目的。3、SPC的特点许多质量管理技术是对已生产出来的产品进行分析、检验或评估,以找出提高产品质量的途径和方法,这是事后补救的方法。而统计过程控制与其他方法不同,它是在生产过程的各个阶段对产品质量进行适时的监控与评估,因而是一种预防性的方法,强
19、调全员参与和整个过程的控制。因而其特点可总结为以下几点。(1)产品质量的统计观点。应用数理统计方法分析和总结产品质量规律的观点是现代质量管理的基本观点之一。产品质量的统计观点包括以下两方面内容。产品质量或过程质量特性值是波动的。在生产过程中,产品的质量特征值的波动是不可避免的,它是由设备(Machine)、材料(Material)、操作人(Man)、工艺(Method)、环境(Environment),即4MIE五个方面等基本因素的波动综合影响所致。由于产品在生产中不断受4MIE等质量因素的影响,而这些质量因素是在不断变化的,即使同一个工人,用同一批原材料在同一台机器设备上所生产出来的同一种零
20、件,其质量特性值也不会完全一样。它们或多或少存在差异。这是质量变异的固有本性波动性。产品公差制度的建立已表明产品质量是波动的。产品质量的变异具有统计规律。即产品质量特性值的波动具有统计规律性。产品质量特性值的波动幅值及出现不同波动幅值的可能性大小,服从统计学的某些分布规律。在质量管理中,常用的分布主要有正态分布、二项分布、泊松分布等,而寿命特性值很多服从指数分布。知道了质量特性值服从什么分布,就可以利用这一点来保证与提高产品的质量。因此,可以用统计理论来保证与改进产品质量。统计过程质量控制就是在这种思想指导下产生的。(2)发现及纠正异常因素。从对质量的影响大小来看,质量因素的波动分为两种:正常
21、波动和异常波动,或称为偶然误差(偶然因素)和系统误差(异常因素)。产生质量波动的因素分为随机因素和异常因素两大类。随机因素对产品质量和过程的影响可用质量改进的技术与方法进行识别、减小和降低;异常因素对产品质量的影响很大,在生产过程中应利用SPC控制技术及时分析,并纠正和消除。因此,在正常生产过程中一旦发现异常因素,则应尽快地把它找出来,并采取措施将其消除。这就是抓主要矛盾。SPC控制技术是发现及纠正异常因素的科学工具。(3)稳定状态是过程质量控制追求的目标。在生产过程中,只有随机因素而没有异常因素的状态称为稳定状态,也叫统计控制状态。在统计控制状态下,对产品质量的控制不仅可靠而且经济,所产生的
22、不合格品最少。因此,稳态生产是过程控制所追求的目标。(4)预防为主是统计过程控制的重要原则。质量是制造出来的,不是检验出来的。统计过程控制的目的是在生产过程中实施一种避免浪费,不生产废品的预防策略,发挥质量管理人员、技术人员、现场操作工人的共同作用,从上、下工序过程的相互联系中进行分析,实现“预防为主”的原则,在生产过程中保证产品质量。现代质量管理强调以预防为主,要求在质量形成的整个生产过程中,尽量少出或不出不合格品,这就需要研究两个问题:一是如何使生产过程具有保证不出不合格品的能力;二是如何把这种保证不出不合格品的能力保持下去,一旦这种保证质量的能力不能维持下去,应能尽早发现,及时得到情报,
23、查明原因,采取措施,使这种保证质量的能力继续稳定下来,保持下去,真正做到防患于未然。前一个问题一般称为生产过程的工序能力分析,后一个问题一般称为生产过程的控制。五、 控制图应用的程序应用控制图的主要目的是发现过程或工序异常点,追查原因并加以消除,使过程或工序保持受控状态;对过程或工序的质量特性数据进行时间序列分析,以掌握过程或工序状态。因此,在进入控制图应用程序之前,根据统计过程质量控制的目的确定控制图的类型,然后,进入控制图应用的一般程序。1、控制图应用的一般程序(1)选取控制的质量特性与预备数据。控制的质量特性就是选出符合统计过程质量控制,运用目的、可控、易于评价的质量特性或项目,如对产品
24、的使用效果有重大影响的质量特性,对下道工序的加工质量关系重大的质量特性,生产过程中波动大的质量特性,等等。随机收集能反映出质量特性的一组数据,即预备数据。预备数据是用来绘制控制图的数据。(2)计算统计量。不同种类的控制图所需要的统计量各不相同,应根据所选取的控制图种类的统计变量的规定对预备数据进行统计计算。(3)计算控制界限。不同图种的控制图,其控制界限的计算公式各不相同。但都需要计算CL,UCL,LCL,计算公式根据统计量的分布特征值及相互关系推导而得。(4)绘制分析用控制图。根据计算的控制界限数值,在控制图纵坐标轴上刻度,并画出CL,UCL、LCL.三条界限。控制图横坐标轴的刻度为样本号。
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