1.引言

　　长期以来烟草行业特别是制丝生产，一直沿用传统的检验方法，即随机取样，该方法有一定的科学性，但它是一种较为笼统的方法，有时与真正的产品质量相去甚远。“凭手感”“凭直觉”“想当然”是长期以来盛行于烟草行业的另一种判断产品质量的重要的方法。由于这种经验方法太主观，从而造成产品质量不稳定，波动大。数据质量控制是把生产流程的各个细节作为对象，以计算机采集数据为依据，建立一套数字描述体系，即用数字描绘我们关键环节的关键质量情况。通过控制关键环节的质量稳定性达到最终产品质量的稳定性。同时，数据质量控制为绩效考核提供更科学的依据。传统的绩效考核以质检人员的检验结果为依据，由于质检人员有时在工作中可能投入太多的个人偏见亦或由于质检人员的业务水平等的差异，造成“人工（造）数据”的嫌疑，从而大大影响了考核的公平性、权威性。数据质量控制则以计算机数据采集为依据，它是生产过程各个环节质量情况最忠实地记录，以此为依据必然会让人心服口服，从而大大提高员工的工作积极性。

2.系统实现的基础

　　济南卷烟厂制丝车间已经建立起完整的工控网络，整个网络分为两层——控制层和信息层。控制层采用Profibus，连接现场控制PLC和检测仪器、执行元件，完成检测信息采集和控制指令发送的功能;信息层采用Ethernet连接现场控制PLC、现场人机界面和上位机，完成实时采集生产工艺数据和下传控制命令的功能。稳定可靠的工控网络保证了从上位机到生产现场的PLC，再到工艺数据采集点的检测仪器，信息畅通无阻，上位机能够实时记录生产过程中的工艺指标，为数据质量考核提供了条件。但是，所有的检测仪器都存在误差，所以，上位机记录的只是检测仪器反映的值，它们与物料的真实指标不完全相同，这就是我们要解决的主要问题。

3.消除检测仪器偏差的影响

　　制丝生产过程中用到的检测仪器主要包括水份仪和测温仪，影响其测量偏差的主要原因包括：仪器本身性能的衰退;环境温度、湿度、光线的变化;烟叶/烟丝的不同等级、不同颜色的变化等。由于上述原因，监测误差不可能完全消除，所以，仪器的测量值与真实值不会完全相等。现在我们转变观念，承认检测误差的存在，只要求检测仪器能够动态的反映物料指标的变化，然后人工输入生产工艺指标指导值，来引导生产，保障过程在制品的质量。

　　综合考虑各方面的因素，我们把指导值分为两部分：设定值和浮动值。设定值主要考虑工艺标准、生产环境变化等的影响;浮动值主要考虑监测仪器本身的偏差和对不同烟叶/烟丝品牌等级的测量偏差。前者比较稳定，后者变化频繁。这两部分之和就是检测仪器所显示的值，生产人员只需按照这一数值来指导生产就可以保证产品质量。[page]

　　要完成这项功能有两个关键，一是保证设定数据的合理性，二是数据的输入和控制。对于前者，以两方面来保证，一是人员保证，负责设定数据的是车间的工艺质检人员，他们熟悉工艺要求，有丰富的检验经验，对各种在制品的指标值有特殊的敏感性，他们的职责由过去的检验把关，转变为现在的指导生产，以过程控制保证生产质量;二是生产过程中的抽样检验，对检验仪器性能进行校验，从而不断修正设定值，保证设定数据的合理性。对于后者，我们采用工控软件Intouch编写“工艺过程执行表”，完成数据输入、结果运算、生产控制等功能。在每一批物料生产前，首先由质检员填写“工艺过程执行表”，填写完成后，由监控机作出判断，如果符合要求，则向现场控制PLC发送允许开车信号，并将数据写入数据库;否则，监控机发送禁止开车信号。为了保证生产的连续性，在设定值的基础上，添加预设值功能，这样能够在一批物料生产结束前，提前设置下一批物料的指导值，在生产批次更换时，监控机自动将预设值导入到设定值，来指导本批次物料的生产。

4.数据质量考核

　　既然指导数据用于指导生产，就是生产控制的最终目标，所以，衡量一个岗位生产控制能力高低的标准，就是生产指标瞬时值围绕指导值波动的大小，据此，引入控制指标偏差的概念，作为考核的依据。

　　控制指标偏差就是在生产控制过程中，由现场检测仪器在特定时间隔对某一生产指标进行周期性的采样，在一个考核期间所采集的一组实际数据与控制目标值相比较，其偏差的大小就是控制指标偏差。控制指标偏差的计算公式为：

　　其中： δx是控制指标偏差

　　xi是第i个采样时的实际值

　　xb是工艺指标控制设定值

　　xf是工艺指标控制浮动值

　　n是总的采样个数

　　制定了考核标准后，剩下的就是如何实现的问题。总共分为三部分：

　　第一、数据采集

　　这部分功能主要由监控机完成，当监控机检测到现场生产设备生产过料的信号后，开始采集记录由现场检测仪器检测并由PLC发送的工艺数据，然后按批次、分岗位的写入数据库，直至一个考核批次生产结束。[page]

　　第二、数据分析

　　这部分功能由服务器完成，当一个考核批次生产结束后，服务器接收到结束信号，然后对该组数据进行分析，按照设定条件，剔除异常数据，计算出各项工艺控制偏差，生成相应的报表。

　　第三、结果反馈

　　这部分功能通过两个途径实现，一是由监控机读取数据库中最新五个考核批次的考核数据，然后发送到生产现场的相应显示屏，使相关人员能够及时了解本岗位的工艺指标完成情况，便于分析调整，不断提高。另一个途径是管理机直接读取数据库中的数据，生成相应的日报表和月报表，然后发送给统计员打印公示，作为考核的依据。

5.数据分析推广应用

　　在数据采集和数据考核的过程中，数据库中存储了大量的数据，这都是非常宝贵的资源，通过对这些数据进行科学的统计分析，可以得出几方面的结论：

　　首先，通过分析同岗位不同人员的控制数据，可以使他们找到差距，分析各种操作方法的优劣，最终能够找到最佳的操作方式、方法，进一步提高劳动技能，保证产品质量的持续提高。

　　其次，把过程控制指标与设备的各项性能参数放在一起对比分析，可以及时发现生产设备的性能缺陷，以便及时维修或改进，从而提高设备性能，保证产品质量。

　　第三，对于出现的问题，可通过查询历史数据追溯到每一个生产环节，使解决问题更加方便、快捷、科学。

　　为了便于对这些历史数据进行科学的查询、分析，我们编写了历史数据查询程序。整套程序分为两部分：数据表格查询和趋势图查询。对于前一部分，我们利用VB编写，完成从数据库提取数据报表的功能;对于后一部分，我们利用Intouch的历史数据来显示查询批次的历史趋势图。通过它们之间的参数传递及相互调用，实现数据表格与历史趋势图的相互对应。

6.结束语

　　数据质量控制则是一种与经验质量控制所不同的更科学、更精细的质量控制方法。它是把生产流程的各个细节作为研究对象，以计算机数据采集为依据，建立一套数字描述体系，即用数字描绘生产流程中关键环节的关键质量情况。通过控制关键环节的质量稳定性达到最终产品质量的稳定性和优质性。同时通过对历史质量数据进行统计、分析和挖掘，必然会从这些数据中发现问题，并找到问题的答案，从而最终达到“节约、降耗、提高产品质量”的目的。

　　创新点：用数字描绘生产流程中关键环节的关键质量情况。通过控制关键环节的质量稳定性达到最终产品质量的稳定性和优质性。

参考文献：

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　　2. 康军; 戴冠中《基于Internet的工业以太网远程监控系统设计》第15届中国过程控制会议论文集，2004，p.287-289

　　3. 张桂珍，浅谈数据挖掘的重要性，第十四届全国管理信息系统学术年会，1999，P.367-371

　　4. 张向东，烟草企业工序质量信息系统及控制方法研究，2003

　　5. 罗智佳等.基于以太网的分布式数据采集监控系统的应用[J].微计算机信息.2006.1-1：22-23