SAS BASE统计分析软件在质量管理中的应用

2020-11-16董锐

宝钢技术 2020年5期

董锐

(宝山钢铁股份有限公司上海梅山钢铁股份有限公司,江苏南京 210039)

钢铁产品大数据挖掘技术近年来应用广泛,越来越引起企业的重视。数据挖掘指的是从巨量的、不完全的、模糊的、有噪音的实际应用数据中,提取隐藏在其中的、人们事先未知但有潜在利用价值的信息和过程。因为钢铁行业质量风险因素多且复杂又不稳定,如果利用传统的质量风险模式,并不足以发现内在规律,需要利用数据挖掘技术,主要是通过识别海量信息中的潜在规律和特征,研判其可能存在的风险严重等级和发生概率,如关联性、指标、分类等。

SAS(statistics Analysis System)是目前世界上应用广泛的数据统计分析软件,它以运行稳定、功能强大著称,尤其在制造行业中更是有着广泛的应用。梅钢的信息化建设数据挖掘和分析,采用了SAS的解决方案。

1 梅钢SAS BASE软件的运行环境

梅钢产销系统从2018年1月升级为新的产销系统,梅钢产销系统的数据每天定点23点向产销云数据库抛数据。产销云数据库的数据访问通过两种方式实现,即数据仓库系统访问和SAS BASE(图1)方式访问。数据仓库系统中固定的报表由软件公司开发,质量工程师也可以通过个性化操作进行数据表的拼接,但局限性很大;采用SASE BASE虽然对编程要求较高,但灵活性和自由度较大,可以实现很多复杂的功能。数据仓库系统和SASE BASE两种数据分析的优缺点比较见表1。由于功能强大、执行效率高、可移植性和可扩展性强等多种优势,目前SAS BASE已广泛应用于梅钢制造部一贯制质量管理中。

表1 数据仓库系统和SAS BASE数据分析的优缺点对比Table 1 Comparison of advantages and disadvantages of data warehouse system and SAS BASE

2 SAS BASE统计软件在梅钢一贯制质量管理的应用

SASE BASE在梅钢质量一贯制的应用主要有质量内外设计防错、典型产品质量一贯制工艺数据的分析、重点过程参数的监控及产品质量的持续改进等。SASE BASE应用的原理一般是产品工程师编写SAS BASE程序,抓取产销系统数据库中的数据,实现相关数据表格的拼接和勾连,并且对数据进行再加工,截取、剔除或转化字段,根据筛选条件,显示需要的数据或剔除不需要的数据,根据需要实现数据分类汇总或透视表的功能,必要的时候实现数据的图形化显示。

2.1 质量内外设计防错比对

梅钢产销系统的质量模块合同处理进行质量内设计,一般情况下内设计的结果要和外设计保持一致。外设计由销售部下发,即用户需求什么,我们就要进行质量内设计,满足用户的要求。个别特殊情况内外设计不一致,但这需要产品工程师进行质量确认。内外设计不一致可能会导致严重后果,若产品未出厂必须要脱合同改判以及合同延期,若产品出厂就会导致用户的质量异议,如酸洗产品曾经出现过用户订货为切边,而质量设计为毛边,导致用户无法使用,甚至要求退货。

技术防错是将鉴别错误的逻辑写成程序,通过SAS程序进行校验,从系统上解决人工防错可能出现的疏漏,达到真正意义上的全面检查,预防错误的发生。具体的措施是产品工程师编写SAS BASE程序,抓取产销系统数据库中的数据,实现相关数据表格的拼接和勾连,将合同处理内设计的结果与外设计用户的要求数值进行校核比对,若发现比对不一致,保留不一致的结果(图2)。根据字段的类型不同可以分为字段的直接比对、间接比对、逻辑关系比对以及化学成分范围比对。

2.1.1 内外设计字段直接比对

如酸洗产品订货要求中的厚度公差要求有PT.T、PT.C、PT.B,在SAS程序中通过订货要求共同字段拼接内外设计的厚度公差的字段值,显示内外设计不一致的字段值,由产品工程师确定内外设计的差异是否存在风险,类似的比对还有涂油量等。

2.1.2 内外设计字段间接比对

如镀(铝)锌产品中的后处理方式,通常情况外设计的字段和内设计字段不相同,对于不相同的字段,由产品工程师确定内外设计的差异是否合理,如果确认差异是合理的,就将合理差异在程序异常值中剔除,不显示。图3为质量设计内外设计间接比对图,图中大圆区域为内外设计不一致的显示,小圆为产品工程师确认的合理的差异,蓝颜色阴影区域为真正有异常的数据。

2.1.3 内外设计的逻辑关系比对

内外设计字段之间存在着一定的逻辑关系,如酸洗产品的切边方式和切边量之间关系,如果切边方式为切边,那么切边量必须大于0;如果切边方式为毛边,那么切边量为0。如果不符合上述逻辑,SAS程序就可以将异常的数据显示出来,由产品工程师确认是否存在异常。

2018年4月,在用SAS程序比对的过程中发现某个合同号,用户要求毛边,质量设计成切边,发现错误后产品工程师及时修改了产品规范码。

2.1.4 化学成分范围比对

质量设计时,有一类错误不可忽视,用户要求某种元素的成分范围较窄,而产品工程师在质量设计时选择了成分比较宽松的出钢记号。目前产销系统质量模块合同处理功能对放行成分和熔炼成分并不进行比对,到综判或转用充当质量确认时才会发现元素不合,那样为时已晚,已经是既成事实,炼钢已经完成,必须要脱合同进行转用充当,如果匹配不上期货规格,只能报无委托现货。期货和现货的差价巨大,特别对于合同量较大的合同,损失更大。

目前采取的SAS程序可以在炼钢生产之前提早发现质量设计成分异常的数据,再由产品工程师评估是否存在风险,如果确认质量设计存在错误,就可以把合同退回到原始状态重新处理,从而避免错误的发生。

比对的主要逻辑如下:① 合同处理的放行成分和出钢记号的熔炼成分进行比对,熔炼成分比放行成分要窄,如果范围宽,显示出错的元素项;②比对的合同为当天往前推5个工作日、炼钢投料之前的合同。

通过每天运行比对程序,对质量设计元素成分的错误进行预警,及时进行干预,避免错误的发生。

2018年11月2日,比对发现某个合同号放行成分Mn要求为0～1.6%,熔炼成分Mn含量1.5%～1.7%,熔炼Mn上限比放行上限高。告知相关的产品工程师,最终通过措施将此出钢记号的Mn含量上限控制在1.6%。

2.2 监控质量设计的一贯制参数

通过SAS BASE方式编写代码访问相关的数据表,对拉伸试验表、钢卷的详细信息、判定放行实绩、热轧的轧制实绩和炉次代表成分数据表进行勾连和拼接,形成质量一贯制数据表。

计算Cpk值(图4)、符合率分析、正态检验等可以反映某种产品在某一时间段的性能控制水平(图5)以及过程控制能力。这些数据对于产品工程师回复用户询单、同工序对标以及作为质量设计的依据具有重要意义,将代码输入到SAS BASE程序中就可以对统计量进行图形化展示。

利用SAS提供的可视化工具对统计汇总结果进行可视化的展示,更直观地理解分析结果,为后续质量的决策支持打下良好的基础。

通过对明细数据进行逻辑分析,构建不同的维度和层次,就可以对问题进行深层次分层揭示。如酸洗产品的腰折缺陷,用时间序列、产线、出钢记号、冷却时间、判定放行维度等多种维度,最终揭示了某一规格类的腰折表面缺陷和酸洗机组质检的判定放行存在强相关性,从而针对性地制定了措施,有力地推动了质量问题的解决。

2.3 产品质量的持续改进

近期某产品用户频繁提出材料性能类的质量异议,经过调查,这些材料的力学性能贴近放行的上限或下限。由于钢卷的性能在长度方向上存在波动,取样位置的材料性能并不能表征整卷长度材料的性能,再叠加检测误差,用户制样的机加工方式不同(铣床或线切割)等原因,存在着质保书性能合格,但用户检测不合格的情况。对于这种情况,一般由用户和钢厂协商解决,但是协商不一致时,用户就会要求进行第三方检测,甚至会提出质量异议要求理赔。那么如何有效地识别性能风险因素并且实施有效的管控,已成为当前应该思考的关键性的问题。

采用SAS程序可以对贴近上下限的性能进行标识,创新地设计出预警发生率的指标,使风险的指标得以量化,便于统计。这个指标用于评估贴近上下限发生率的比率,比率越高,贴近上下限的风险就越大,从而对贴近上下限的风险进行有效地识别,对于预警发生率高的品种要引起产品工程师的足够重视,重新审视一贯制工艺参数以及现场的过程控制水平,使性能实绩远离上限或下限更靠近中心线,从而规避性能不合的风险。