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                塑料擠出管材壁厚實時監控SPC高效分析
                
                                    
                
                                                		
                            
                
                            
                
                                一、塑料管材行業現狀
                     隨著塑料行業的發展，塑料制品的形狀結構越來越復雜，制品質量要求越來越高，產品更新速度越來越迅速，這使得新產品的開發時間越來越短，產品的質量控制手段也必須隨之達到相應的水平。傳統的事后抽檢方法嚴重影響了生產率的提高，在一定程度上制約了行業的發展速度。
                                    

                
                                    二、為什么要控制塑料管材壁厚
                     壁厚尺寸在聚烯烴材料擠出成型工藝是一個重要的參考值，對生產物料的控制，材料許用應力，腐蝕余量，設計壽命等物理性能是重要的管控數據，也是管材產品質量控制一個重要測量尺寸。
                                    

                
                                    
                
                                    
                

                                    三、管材壁厚異常改善分析
                 以下分析兩種管材壁厚異常：1.外徑或壁厚隨時間變化。2.管材壁厚不均
                                    

                
                                    
                

                                    四、SPC快速分析壁厚穩定性
                     要改善首先需要數據采集和數據分析。以下介紹廣東某塑料制品有限公司（以下簡稱XX塑料制品公司）的成功案例作為質量管理的一個參考。
                                    
                     XX塑料制品有限公司主營PVC，HDPE，PE管材的生產和銷售工作的傳統工廠，隨著行業的發展，市場在生產管理和質量管理給這間企業提出了新的要求，為了提高產量和質量，XX塑料制品有限公司決定嘗試新的分析系統，以達到減少人力，提高數據質量的目的。
                                    
                     使用了QSmart SPC Monitor后，該企業監控數據得到了科學的規劃，數據可靠性提高。年度現場不良率降低了將近36%，大大節約了人力物力成本。以該企業的重要尺寸管材壁厚數據為例，作簡單SPC圖表分析。

                
                                    
                
                                    
                     該企業巡檢管材壁厚尺寸0.24±0.04mm，每個產品巡檢6點，將巡檢數據導入QSmart SPC Monitor系統，簡單設置判異規則和上下限，立刻得到控制圖，CPK分析圖等數據圖表。
                     上圖管壁CPK=0.29，制程不穩定。從樣本運行圖可以知道管壁厚度不均勻，從均值運行圖可知管壁厚度沒有隨時間變化的趨勢，因此只需采取調節口模同心，調節溫度，保持在同一直線軸上，保持距離等動作即可穩定管壁厚度的制程，預防不良事故的發生。
                                    
                     整個數據的分析監控過程僅需幾分鐘，擺脫了傳統數據分析抄錄報表，輸入數據，EXCEL建表等等繁瑣的步驟，大大提高生產效率。
                                    
                     系統信息透明化，現場異常處理流程化，工業生產效率提高從提高數據分析效率開始。
                                    

                
                                    
                
                                    
                

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