基于加权TOPSIS的制丝综合质量评价方法.pdf
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1、刘穗君等 基于加权 TOPSIS 的制丝综合质量评价方法 基金项目:国家自然科学基金项目“基于 PLD 的过程质量控制经济统计优化设计研究”(71672209);河南中烟工业有限责任公司科技项目“卷烟生产过程全要素产品质量管控及跟踪技术”(A202052)作者简介:刘穗君(1976),本科,高级工程师,主要从事卷烟工艺技术研究,Tel:0377-63038957,Email: 通讯作者:王海宇(1979),Tel:13523076302,Email: 收稿日期:2022-03-02;网络出版日期:2023-03-24 27 制造技术 刘穗君,刘颖,刘磊,等.基于加权 TOPSIS 的制丝综合质
2、量评价方法J.中国烟草学报,2023,29(5).LIU Suijun,LIU Ying,LIU Lei,et al.Comprehensive quality assessment of tobacco silk making process based on weighted TOPSISJ.Acta Tabacaria Sinica,2023,29(5).doi:10.16472/j.chinatobacco.2022.T0044 基于加权 TOPSIS 的制丝综合质量评价方法 刘穗君1,刘颖1,刘磊1,李超2,王海宇3*1 河南中烟工业有限责任公司南阳卷烟厂,河南省南阳市新华东路 4
3、号 473007;2 河南中心线电子科技有限公司,河南省郑州市东里路 41 号 450004;3 郑州大学商学院,河南省郑州市科学大道 100 号 450001 摘 要:针对当前制丝质量评价方法存在的重结果轻过程、结论不直观、缺乏可比性等不足,提出了基于加权 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)的卷烟制丝过程质量评价方法。按照工段、工序、工艺参数的层次结构建立制丝过程质量评价指标体系,并采用层次分析法进行权重分配,基于加权 TOPSIS 法形成对工序、工段及整体制丝过程的批次质量评价方
4、法。以 D 牌号一个月的制丝生产过程为例,验证该方法综合评价能力,结果表明:该方法适用于制丝过程质量与历史水平的纵向比对,能够快速发现批次弱项指标,有利于促进制丝质量持续改进。关键词:制丝;加权 TOPSIS;质量评价;层次分析法 制丝是卷烟生产的主要环节,存在加工工序多、工艺流程长、影响因素繁杂等特点,对卷烟综合质量以及降本增效、均质化加工等工作存在重要影响。提高制丝过程的工艺质量水平是行业内长期关注的焦点,因此制丝过程质量的评价方法也成为当前的一个研究热点1。合适的质量评价方法对于制丝生产过程控制具有实践意义,有助于提高制丝工艺稳定性2。传统的制丝质量评价方法包括合格评定法、统计学评定法、
5、西格玛水平法等。如祁林等3以烟草样本中糖碱比与钾含量的乘积作为特性值,基于特性值的正态分布检验和烟草混合均匀度计算,探究制丝各工序烟草质量稳定性及其变化规律。范胜兴等4运用统计技术将各项质量指标细分为多个档次,确定各档次的界限和分值,根据过程得分情况进行质量排序;卷烟制造过程能力测评导则5中将每个关键质量特性的质量水平换算成百万机会缺陷数(DPMO,Defects per million opportunities),用几何平均的方法计算过程总体的西格玛水平。在这些方法的基础上,张新锋6采用网络分析法确定制丝关键工序对制丝质量的影响权重,进而通过加权超矩阵的计算排序结果进行质量评价;罗志雪等7
6、运用 QI 指数来构建制丝全加工过程的批次质量评价模型;陈得丽等8基于模糊算法建立质量指数表征函数,通过加权的方法计算批次综合得分进行质量评价。这些方法分别从不同的侧重点提出了制丝质量评价的算法模型,但对卷烟厂的日常工艺质量管控和决策而言,仍然存在制丝全流程评价指标不全面或不合理、评价结果不足以支持实时调控、生产过程的批间可比性相对较弱等不足。为此,本文将加权 TOPSIS 方 法 与 层 次 分 析 法(AHP,Analytic Hierarchy Process)相结合,提出一种制丝过程综合质量评价方法,以期全面分析制丝加工过程的控制水平,为批间质量稳定性的提高提供科学决策依据。1 基于加
7、权TOPSIS的制丝质量评价模型 TOPSIS 法是一种根据评价对象与理想化目标的接近程度来对多个评价对象进行优劣排序的多目标决中国烟草学报 Acta Tabacaria Sinica 2023 Vol.29 No.5 28 策方法9,本文应用 TOPSIS 法,先通过选取适宜的评价统计量衡量每个制丝关键质量特性,再根据各工序包含的关键质量特性的评价结果来评价各工序,进而综合评价整体批次质量的步骤建立质量综合评价模型。1.1 过程稳态和非稳态的区分 由于多数衡量质量水平的统计量都是建立在过程稳态下,如过程能力指数、过程标准偏差等,因此在进行各质量特性的评价前,首先要区分生产过程稳态和非稳态。非
8、稳态是指生产过程中质量指标超出指标期望范围或处于非稳定生产状态(包括料头、料尾、断料等)。按照传统的统计质量控制理论,当过程质量数据稳定在 3(其中,为过程均值,为过程标准差)范围内时即为过程稳态,超出此范围的为非稳态10。但对于制丝生产过程,由于过程数据存在显著的自相关特性,若采用独立分布情形下的计算方法来计算其方差,往往会比较小,运用3的方式来确定稳态时,通常会比较窄,使得原本处于稳态的数据被误判为非稳态。为此,要更为准确的界定自相关过程的稳态,就必须更准确地计算其方差,可采用自相关过程的自协方差和自相关函数来进行计算:首先,计算自协方差函数:=()()=0,1,1(1)特别地,当=0时,
9、=()(2)其次,计算自相关函数:=(3)而自相关过程的方差就可以表示为11:()=(1+2 )(4)稳态的范围就可通过三倍标准差的方法得到:3 ()(5)由于过程处于非稳态时的质量水平较低且变化明显,通常无法采用适宜的评价统计量进行衡量,因此可采用比例系数的方法计算批次整体的质量,对于希望越大越好的评价统计量,例如某工序出口含水率的过程能力指数 :=(6)其中,、分别表示批次整体的过程能力评价值和稳态下的过程能力评价值;、分别表示批次累计物料流量和稳态下的累计物料流量。非稳态的时间越长,就越小,则 就越小。同样,对于希望越小越好的评价统计量,例如加料(香)比例变异系数 :=(7)其中,、分别
10、表示批次整体的变异系数评价值和稳态下的变异系数评价值,非稳态时间越长,就越大,则 就越大。由此,通过区分各工序的稳态和非稳态数据,并通过比例系数计算工序内每个质量特性的整体质量评价值,就可以将非稳态和稳态数据共同纳入质量评价体系。在得到工序内各个质量特性的整体评价值后,再按照下节的方法对工序质量进行评价。1.2 正负理想解的计算 正负理想解分别是指各评价统计量的取值同时达到最优和最差的情形,可以通过对当前待评价批次与历史批次质量数据的统计分析得到。假设某制丝工序有i个质量特性指标的评价统计量,为了避免参与评价的样本数据变化对评价结果的影响,可采用大样本的方法选取最近的 个批次(要足够大,通常可
11、取 50)作为评价参照,这 个批次和待评价批次共同组成一个+1行,列的矩阵,得到下表 1 数据形式,其中第 行第 列的数据,即为第 个批次的第 个质量特性的评价统计量,用 表示。表 1 TOPSIS 数据形式 Tab.1 TOPSIS data form 批次 1 2 待评价 ()()()对各列的数据进行归一化处理,若该质量特性指标的评价统计量是越大越好,则 =;若该统计量是越小越好,则 =1 1 ,由此形成以下矩阵:=()()()(8)由 各 列 的 最 大 值 可 构 成 正 理 想 解 =刘穗君等 基于加权 TOPSIS 的制丝综合质量评价方法 29 ,=1,2,+1,同样 由 各 列
12、的 最 小 值 则 可 构 成 负 理 想 解 为 =,。1.3 质量得分的加权计算 分别计算每个批次分别与正负理想解的距离,=,=(9)其中,为第 个质量特性的权重,=1。计算每个批次与理想解的接近度:=,0 1 (10)越大,则说明该批次的质量水平越高。对于被评价的第+1批次的接近度 ,若低于接近度的平均水平 ,则说明该批次的质量水平低于近期的平均水平,有必要从 5M1E(人员 Man、机器Machine、材 料 Material、方 法 Method、测 量Measurement、环境 Environment)等方面分析是否存在问题并及时解决。为了能够更直观地对制丝过程质量进行评价,可以
13、将 转化为百分制的值,以正理想解(接近度为 1)为 100 分,接近度的平均值 为 80,于是待评价的第+1批次的质量得分 就可计算为:=100 (1 )(11)由此能够对批次质量进行更好的动态纵向比较(同一过程不同时期的数据对比),若得分偏低,应分析可能存在的问题,必要时实施相应的质量改进活动。2 制丝过程质量综合评价模型的应用 以 D 牌号卷烟为试验对象,分析其制丝过程的质量评价指标体系的建立和加权 TOPSIS 评价模型的具体应用。2.1 评价指标体系的构建 根据 D 牌号生产企业实际工艺流程,将制丝质量分为烟片处理、烟梗预处理、制贮梗丝以及制、掺、贮丝 4 个工段,每个工段又分别包含
14、28 个数量不等的工序,见图 1。图 1 制丝质量评价体系 Fig.1 Silk production quality evaluation system 参考 D 牌号工艺技术标准,在各工序分别选取过程质量特性、工艺参数、以及批次结果等三类数据做为质量评价指标。其中,质量特性类主要是水分、温度等关键过程质量特性,通常有明确标准要求,因此可以采用 作为评价统计量;工艺参数类主要是流量、开度、风温等特性,其中一部分特性无标准要求,根据参数特性和评价习惯,流量类比如物料流量、蒸汽流量、加料流量等可采用变异系数(CV,Coefficient of variation)作为评价统计量,而开度、频率等可
15、采用均方误差(MSE,Mean-square error)作为评价统计量,计算方法分别为:=,=()(12)其中,、分别为均值、方差、设定目标值。第三类批次结果类主要是某批次产品在某工序生产结束后进行统计的结果类数据,如工艺时长、筛除量、进料量等,对工艺时长的要求通常是一个区间范围,比如贮丝工序的时间要求在 ,之间,则可以由工艺时长 的偏差系数(CD,Coefficient of deviation)作为评价统计量:=(,)(13)中国烟草学报 Acta Tabacaria Sinica 2023 Vol.29 No.5 30 对于筛除量的要求通常是以历史平均水平为目标值,越接近目标值越好,筛
16、除过多过少都不好,因此可采用当前批次的单位筛除量 与历史平均单位筛除量 的偏差系数作为评价统计量 =|(14)而进料量主要是用来衡量物料在生产过程中出现的损耗的多少,因此可以采用损耗率(SR,Scrap rate)作为评价统计量 =(15)其中,和 分别表示批次物料总量和在该观测点的批次进料量。以制、掺、贮丝工段为例,各工序的质量特性及其评价统计量分别见表 2。表 2 制、掺、贮丝工段评价统计量表 Tab.2 Evaluation statistic table of silk making,blending and storage section 工段 名称 工序名称 质量特性 评价 统计量
17、 制、掺、贮丝 切叶丝 切叶丝宽度 CPK 筛除量 CD 叶丝超级回潮(RCC)入口含水率 CPK 出口含水率 CPK 物料流量 CV 回风温度 CPK 热水温度 CPK 叶丝干燥(气流)出口含水率 CPK 混合风温 MSE 物料流量 CV 排潮风门开度 MSE 叶丝风选 出口含水率 CPK 筛除量 CD 比例掺配 梗丝掺配比例 CV 梗丝出柜筛除量 CD 气流烟丝掺配比例 CV 造纸法薄片丝掺配比例 CV 膨胀烟丝掺配比例 CV 叶丝物料流量(主秤)CV 混丝 暂存时间 CD 进料量 SR 烟丝加香 物料流量 CV 加香比例 CV 出口含水率 CPK 筛除量 CD 配丝贮丝 贮丝时间 CD
18、进料量 SR 2.2 权重的计算 下面以叶丝超级回潮(RCC)工序为例说明运用AHP 计算权重的方法。在表 2 中,该工序中有 5 个质量特性指标,首先通过专家打分的方式按照 19 的标度给出各质量特性指标的两两比较的重要度判断矩 阵12,如表 3 所示。表 3 叶丝超级回潮(RCC)工序质量特性指标比较判断矩阵 Tab.3 Matrix for comparison of quality characteristic indexes of silk heating and humidifying process 质量指标 入口 含水率 出口 含水率 物料 流量 回风 温度 热水 温度 入口含
19、水率 1 1/4 1/2 1/3 1/2 出口含水率 4 1 3 4 4 物料流量 2 1/3 1 1 2 回风温度 3 1/4 1 1 2 热水温度 2 1/4 1/2 1/2 1 采用特征根法分别计算由 5 位专家给出的判断矩阵的最大特征根 及权重向量,并进行一致性检验13,见表 4 第 26 列。将通过一致性检验的所有专家的权重进行平均,即可得到最终的各质量特性指标的权重值,见表 4 第 7 列。将权重值代入式(9)即可计算待评价批次的工序质量得分。表 4 权重向量及最大特征根 Tab.4 Weight vector and maximum characteristic root 专家
20、1 专家 2 专家 3 专家 4 专家 5 平均值 权重向量 0.08 0.07 0.09 0.06 0.05 0.07 0.45 0.42 0.44 0.43 0.46 0.44 0.16 0.18 0.19 0.17 0.15 0.17 0.19 0.20 0.18 0.21 0.22 0.20 0.12 0.13 0.10 0.13 0.12 0.12 5.149 5.073 5.175 5.317 5.028 同样,运用类似的方法,可以分别计算得到各工段、工序的权重,于是就可由待评价批次在各个工序质量得分进行加权,计算得到批次质量综合得分。2.3 质量评价分析 以叶丝超级回潮工序(RC
21、C)为例,利用制丝中控系统采集的 2021 年 610 月生产的 D 牌号共 96 个批次数据作为评价参照,即=96,以 2021 年 11 月生产的 1 个批次为待评价批次,各质量特性指标评价统计量和对应的正负理想解见表 5。刘穗君等 基于加权 TOPSIS 的制丝综合质量评价方法 31 表 5 叶丝超级回潮(RCC)工序质量评价数据 Tab.5 Quality evaluation data of silk heating and humidifying process 质量特性 入口含水率 出口含水率 物料流量 回风温度 热水温度 评价统计量 CPK CPK CV CPK CPK 待评价
22、批 5.23 3.46 0.016 3.88 1.76 0.087 0.132 0.117 0.103 0.084 正理想解 5.86 3.79 0.011 4.46 2.08 0.167 0.142 0.124 0.121 0.133 负理想解 2.41 2.17 0.037 1.49 1.25 0.032 0.025 0.078 0.038 0.051 在表 5 中,待评价批的第一行为该批各质量特性评价统计量原始数据,第二行为将此原始数据与作为评价参照的 96 批数据一起,通过式(8)上方的归一化方法处理后的数据,参照批次的原始数据和归一化后数据由于篇幅限制不再列出。同样正负理想解的第一行
23、和第二行也分别为原始数据和归一化后的数据。由式(9)和(10)可以计算得到待评价批的接近度 =0.734,再计算所有 97 批的接近度后得到平均接近度 =0.744,由式(11)计算待评价批该工序的质量得分 =79.2。按照类似方法,同样以这 96 个历史批次数据作为评价参照,以 2021 年 11 月生产的 D 牌号 10 个批次数据(以 No.1-10 表示)作为评价对象,通过上节权重分析方法以及加权 TOPSIS 质量综合评价模型进行计算,得到 10 个批次的质量综合得分,见表 6。表 6 各批次工序质量得分及批次质量综合得分 Tab.6 Process quality score of
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