平均值-极差控制图在地磅期间核查中的应用

本文运用平均值极差控制图在地磅期间核查时使用核查过程中的重复数据进行分析判断，并检测出对引发地磅变差的异常模式，从而提供统计失控的查验标准另一方面对这些可能造成异常的因素进行关注和检查，对查明原因的加以识别消除或减轻，从而为地磅的长周期精准测量提供保障。
一、控制图在地磅期间核查中的必要性
期间核查是保障地磅准确测量的一项手段，对连续的测量过程进行期间核查得到了一系列离散的数据点，平均值-极差控制图是一种均值-极差控制图是应用统计原理控制生产过程的一种图形化方法。
由于现代化生产过程控制对测量过程要求越来越高，控制精度更加苛刻，在钢铁企业这种大出大进的粗放生产过程，进出厂物资是企业的成本和效益的关键，以承钢为例，每年入厂物资2000万吨，出厂物资1300万吨，面对庞大的物资，计量精准对效益起着支撑作用钢铁企业的进出厂物资计量主要使用地磅，地磅的计量过程属于高度测量过程，为了保证测量过程的受控采用科学的方法，统计分析测量结果，对于地磅的测量过程控制十分必要。
对于测量过程的控制传统方法只是单纯保证用于测量过程的测量设备进行周期检定或校准，当发现校准不合格时，由于时间跨度大，对数据的追溯很难完成，因此引入了期间核查的概念，即在两次校准的间隔之间进行一次或多次的抽测，用于监督测量过程的偏离性当我们得到大量的测量数据后，要对数据进行综合分析，才能达到预期目的对于一个连续的测量过程，图表是最直观，最方便的控制工具采用单次测量结果绘制的单值控制图，由于受偶然因素影响大，数值忽大忽小，经常是曲线没有规律，加上过程影响因素很多，不能用于分析过程经过探索提出采用多次测量结果的平均值作为控制点，绘制折线图进行分析，采用平均值控制相比单值控制有一定的进步，代表性更强，但是仍满足不了高度测量过程要求，对过程因素考虑较少，已不能满足和适应不了现实预期要求。
在所有测量过程的监视和监督工作质量管理中，统计数据和分析是否有效，取决于所使用进行测试和监视方法正确性，为了获得高质量的监视数据和有效的监视工具，就需要深入分析产生数据的测量系统。
二、控制图的建立
1.试验方法
使用装载标准砝码的汽车作为核查物质进行核查每次核查的砝码重量可做变化（如20406080吨）实施过程：使用空载汽车到汽车衡进行称量，然后汽车加载一定量的标准砝码后到地磅再称量，记录毛重皮重净重并计算地磅同标准砝码的比对误差地磅期间核查的实施中，在使用汽车的车长允许的条件下，每台秤应选不同位置测量位置差，此过程需要在重复性条件下，实施5次。
2.试验频次
确定为每月一次。
3.试验条件
期间核查试验条件如表1所示。

4.试验数据
2014年1月至2014年12月期间核查试验数据如表2所示。

5.计算控制界限
（1）预备数据

（2）计算控制限

（3）绘制控制图

由以上数据分别绘制出如图1图2所示平均值控制图与极差控制图。
三、控制图的分析
控制图理论认为存在两种变异。第一变异是随机变异，这是由“偶然原因”引起的（又称为“一般原因”），这种变异是永远存在的，且就由不易识别的原因形成，其中，每一种原因的影响仅构成总变异的一个很小的份量，而且没有一个是构成显著的份量。第二种变异表征过程中实际的改变，此种改变可归结于某些能够识别的过程固有的，而且是至少在理论上能够消除的原因。这些被认定为“可识别原因”或“特殊原因”的原因，它们能够归因为原材料不均匀、工具破损、工艺或操纵的问题，制造或者是检测设备的性能不稳定等等。
使用控制图中测量点分布异常的判断标准，若是平均值控制图出现异常，那么表明有不受控的系统效应影响到了测量过程，如果标准偏差控制图或极差控制图出现异常，则表明不受控的随机效应影响到了测量过程。8种异常分布模式如下：
a.模式1：测量点出现在A区以外；
b.模式2：连续9个测量点出现在中心线的同一侧；
c.模式3：连续6个测量点出现单一递增或递减的趋向；
d.模式4：连续14个测量点出现上下交替排列；
e.模式5：连续3个测量点中有两点出现在中心线同一侧A区中；
f.模式6：连续5个测量点中有4个点出现在中心线同一侧的B区或A区中；
g.模式7：连续15个测量点出现在中心线两侧的C区中；
h.模式8：连续8个测量点出现在中心线两侧，而且全部不在C区内‘
经过剖析平均值控制图，在完成4月份实验数据后，所绘制的控制图出现了连续3个测量点，其中有两个点出现在中心线同一侧A区中，与异常分布模式中的模式5一致5月份组织对该秤进行了检修，经分析，该秤长期进行检重，由于限位间隙变大，导致传感器位置有偏离，经过修理后，数据回归正常，避免了更大的设备事故和计量风险。
四、结束语
平均值-极差控制图建立于地磅的期间核查数据，是对数据的统计分析，建立方法简单，不增加费用，可以有效反映出地磅的潜在故障，对设备故障管理起到预控制作用，降低计量给企业带来的风险。

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