Wykorzystanie wybranych narzędzi SPC w analizie jakości surówki hutniczej

Podstawowym celem artykułu było określenie znaczenia wykorzystania statystycznych narzędzi oceny jakości używanych w SPC do optymalizacji jakości z punktu widzenia uzyskiwania stabilnych wyników mieszczących się w wymaganiach stawianych przez klientów bądź dokumentację techniczną. Przeprowadzono analizę parametrów jakościowych surówki wielkopiecowej produkowanej przez wybrany zakład produkcyjny, w której wykorzystano wybrane narzędzia SPC. W analizie wykorzystano dane pochodzące z wyjścia procesu produkcyjnego i dotyczące jakości wyrobu gotowego, czyli surówki hutniczej. Analizie poddano następujące parametry: zawartość Si, Mn, P, S, C oraz temperaturę wyrobu gotowego. W analizie uwzględniono wyniki z prób pochodzących z 36 kolejnych miesięcy kalendarzowych. Dla oceny wybranych parametrów jakościowych wykorzystano wykresy kontrolne wartości średnich oraz wskaźniki zdolności jakościowej.

Bibliografia/References

Alaeddini, A., & Dogan, I. (2011). Using Bayesian networks for root cause analysis in statistical process control. Expert Systems with Applications, 38(9), 11230–11243. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.02.171

Almeida, T. S., dos Santos Mendes, A., Rocha Rizol, P. M. S., & Machado, M. A. G. (2023). Performance analysis of interval type-2 fuzzy X and R control charts. Applied Sciences, 13(20), 11594. https://doi.org/10.3390/app132011594

Breen, S. L., Moseley, D. J., Zhang, B., & Sharpe, M. B. (2008). Statistical process control for IMRT dosimetric verification. Medical Physics, 35(10). https://doi.org/10.1118/1.2975144

Chaudhary, A. M., Sanaullah, A., Hanif, M., Almazah, M. M. A., Albasheir, N. A., & Al-Duais, F. S. (2023). Efficient monitoring of a parameter of non-normal process using a robust efficient control chart: A comparative study. Mathematics, 11, 4157. https://doi.org/10.3390/math11194157

Ebel, M. (2000). SPC – Statistische Prozessregelung. GRIN Verlag.

Gejdoš, P. (2016). Continuous quality improvement by statistical process control. Procedia Economics and Finance, 34, 565–572. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(15)01669-X

Godina, R., Matias, J., & Azevedo, S. (2016). Quality improvement with statistical process control in the automotive industry. International Journal of Industrial Engineering and Management (IJIEM), 7(1), 1–8. https://doi.org/10.24867/IJIEM-2016-1-101

Hamrol, A. (2023). Zarządzanie i inżynieria jakości ze spojrzeniem na rzeczywistość 4.0. Wydawnictwo Naukowe PWN.

Huang, W. H. (2022). The performance of S control charts for the lognormal distribution with estimated parameters. Sustainability, 14, 16582. https://doi.org/10.3390/su142416582

Kaźmierczak, M. (2024). Monitorowanie procesów i jakości w usługach. Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa, 6, 85–91.

MacCarthy B. L., & Wasusri, T. (2002). A review of non-standard applications of statistical process control (SPC) charts. International Journal of Quality & Reliability Management, 19(3), 295–320. https://doi.org/10.1108/02656710210415695

Madanhiren, I., & Mbohwa, C. (2016). Application of statistical process control (SPC) in manufacturing industry in a developing country. Procedia CIRP, 40, 580–583. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.01.137

Motorcu, A. R, & Güllü, A. (2006). Statistical process control in machining. A case study for machine tool capability and process capability. Materials and Design, 27, 364–372. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2004.11.003

PN-EN 10001:1996 Surówka żelaza – określenie i klasyfikacja.

Rogala, P. (2012). Tożsamość zarządzania jakością – wybrane zagadnienia. Zarządzanie i Finanse, 10(3), 61–69. http://jmf.wzr.pl/pim/2012_3_1_5.pdf

Sałaciński, T., Chrzanowski, J., & Chmielewski, T. (2023). Statistical process control using control charts with variable parameters. Processes, 11, 2744. https://doi.org/10.3390/pr11092744

Schulze, A. (2014). Statistische Prozesslenkung (SPC). Carl Hanser Fachbuchverlag.

Scordaki, A., & Psarakis, S. (2005). Statistical process control in service industry an application with real data in a commercial company. In: Proceedings of the 7th Hellenic European Conference on Computer Mathematics and Its Applications. Athens, Greece.

Zasadzień, M. (2017). Statistical process control in the maintenance. Systemy wspomagania w inżynierii produkcji, 6(4), 159–165.