Wykorzystanie wybranych narzędzi SPC w analizie jakości surówki hutniczej

• Autorzy: Kardas Edyta , Prusak Rafał

Identyfikatory

DOI

10.33226/1231-2037.2024.4.4

Warianty tytułu

EN

The use of selected SPC tools in the analysis of the quality of pig iron

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

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.

EN

The main goal of the paper was to determine the importance of using statistical quality assessment tools used in SPC to optimize quality from the point of view of obtaining stable results that meet the requirements set by customers or technical documentation. The analysis of quality parameters of blast furnace pig iron produced by a selected production plant was carried out, in which selected SPC tools were used. The analysis used data from the output of the production process and concerning the quality of the finished product, i.e. metallurgical pig iron. The following parameters: content of Si, Mn, P, S, C and the temperature of the finished product were analysed. The analysis included results from tests from 36 consecutive calendar months. Control charts of average values and quality capability indices were used to evaluate selected quality parameters.

Słowa kluczowe

PL

jakość; inżynieria jakości; SPC; analiza statystyczna; surówka hutnicza

EN

quality; quality engineering; SPC; statistical analysis; pig iron

• Wydawca: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne SA
• Czasopismo: Gospodarka Materiałowa i Logistyka
• Rocznik: 2024
• Tom: nr 4
• Strony: 42--49
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kardas Edyta

• Politechnika Częstochowska

• https://orcid.org/0000-0001-7699-2622

autor

Prusak Rafał

• Politechnika Częstochowska

• https://orcid.org/0000-0001-9896-7233

Bibliografia

• 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.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki (2025).