k=2E/T
(3)望小值质量特征,其不合格率为:Â= [-3CpU]
(4)望大值质量特征,其不合格品率为:Â= [-3CpL]
表1
等级特级一级二级三级四级
过程能力Cp\1.671.67>Cp\1.331.33>Cp\1.001.00>Cp\0.67Cp<0.67
A类质量特性的产品)过程综合特性能力等级评定及措施
判断能力富余理想状态低风险中等风险高风险
措 施
简化质量检验,采用统计抽样检验或减少检验频次
对过程现状实施标准化操作,应用控制图或其它手段对过程进行监控对产品按正常规定进行检验,分析影响过程能力的主要因素,建立质量监控点
对过程加强检验和严格监控,分析散差大的程度(R)和原因,采取纠正措施提高过程能力(Cp)实行全数检验,剔出不合格品或进行分级筛选
1.3.4 绘制平均数)标准差控制图、平均数)极差控制图 利用控制图判断过程是处于受控状态还是
98 湖南农业科学 第6期
处于失控状态,找出异常波动,运用PDCA方法,项
表2
等级特级一级二级三级四级
过程能力Cp1.67>Cp\1.331.33>Cp\1.001.00>Cp\0.67Cp<0.67
判断
目组进行专题攻关,解决问题。
措 施
B类质量特性的产品)过程综合特性能力等级评定及措施
过程能力过剩更换机器、设备,降低设备精度要求,降低技术工人等级、降低生产成本
过程能力富余采用统计抽样检验,减少检验频次,在使用质量没有影响的情况下适当降低机器设备的精度等级理想状态低风险中等风险
对过程实施标准化作业
对产品按正常规定进行检验,分析影响过程能力的主要因素,建立质量监控点
增加检验频次,加强检验,分析散差大的程度(R)和原因,采取纠正措施提高过程能力(Cp)
2 应用实例
现对长沙卷烟厂某打叶复烤供应商2004年12月2日与12月3日乙2班的复烤质量进行评价。成品烟片含水率指标为:(12.0?0.75)%,为望目值质量特征。检测频率为每3箱1个样品,共计115个成品含水率检测数据。首先,对成品烟片含水率检测数据在各水分区间的分布次数进行统计(见表3)。
表3
成品烟片水分检测数据各水分区间
分布次数统计表
组别123456789合计
水分区间(11.3,11.4](11.4,11.5](11.5,11.6](11.6,11.7](11.7,11.8](11.8,11.9](11.9,12.0](12.0,12.1](12.1,12.2]
-区间中值11.3511.4511.5511.6511.7511.8511.9512.0512.15-
品,分别计算每组样本的平均值与极差(见表4)。
表4
样本12345678910111213141516171819202122
111.611.611.811.811.811.711.811.911.711.812.111.811.711.611.711.911.711.711.911.91211.9
样本水分检测值平均数与极差统计
样品(%)211.612.111.911.811.711.811.911.911.711.911.711.611.811.91211.711.812.11211.911.511.811.6-312.111.511.811.811.611.711.411.811.811.711.711.911.711.511.411.911.5121211.811.912.211.9-411.711.811.811.911.811.811.911.711.711.911.712.211.611.811.911.811.611.811.61211.911.811.9-511.611.911.411.911.511.911.71211.711.811.712.211.711.61211.811.811.911.711.91211.611.7-平均值(%)11.7211.7811.7411.8411.6811.7811.7411.8611.7211.8211.7811.9411.711.6811.811.8211.6811.911.8411.911.8611.86
极差(%)0.50.60.50.10.30.20.50.30.10.20.40.60.20.40.60.20.30.40.40.20.50.6
(%)
次数(f)3513252726943115
根据表3绘制烟片水分质量特性检测数据分布直方图(见图1)。
2311.7平均值-11.760.311.79130.365217
根据1.3.2的重要结论和表4的统计结果,则总体的平均水分为11.79%;总体水分的标准差R为0.1570%。然后根据总体平均水分L和水分总体标准差R,计算工序能力指数Cp和过程不合格品率Â。长沙卷烟厂成品片烟的水分指标为(12.0?0.75)%,因此Tu为12.75%,TL为11.25%,M为12.0%,而总体的平均水分L为11.79%,总体的水分标准差R为0.157%。因L与规格中心值不重合,用Cpk表示过程能力指数,根据公式计算得Cpk为1.
图1 成品片烟水分质量特性检测数据分布次数直方图
15,假如L与规格中心值重合,Cp为1.59。根据公式计算过程不合格品率Â为0.0302%。 图1表明,抽样的成品片烟
(下转第101页)
再根据成品烟片水分抽样检测数据计算总体平均水分L和总体水分标准差R,将成品烟片水分抽,
第6期 张乍如等:浅议绿色能源植物的特点及开发利用 101
4 能源植物开发前景展望
有人预计,再过不太长的时间,全球能源模式将发生重大变化,各种可再生能源将迅速取代化石型能源。到2015年,全球总能耗将有40%来自于生物能源。美、英等工业发达国家在能源植物的开发利用方面走在前列,并取得了一定的成就,达到了一定的实用阶段。但目前利用植物能源的主要问题是:能源植物含油量不高、达不到大规模生产的要求,同时转化率低、转化成本高,提制的植物石油分子量较大、粘度高、价格较高,质量与化石型石油(普通石油)相比,尚有一定的差距。据了解,目前能源植物转化石油的成本约为普通石油的两倍。因而在理论与技术方面:一要通过基因工程和其它各种育种方法进一步改善能源植物的品质,提高能源植物的含油量;二要进行技术改进以提高转化率,降低转化成本。在决策规划方面,为了将来实现工业化规模开发能源植物,各国要在弄清本国能源植物资源的基础上,依据各国植物的生态地理空间分布格局,筛选、培育出多种与之相适应的、环境友好的高效能源植物,并优化各自国家的能源植物配置和生产格局,建立能源植物专类生产区,这对于能源植物种质资源的保存、繁殖推广和开发利用,具有深远的意义和现实价值。
中国面临的不仅是能源危机,还面临着不断增
长的人口与土地的逐步盐碱化之间的矛盾。如果能使改良的能源植物在荒地和盐碱地上良好生长,不与粮食作物及经济作物争田夺土,那么在解决能源危机同时,盐碱地也得到了良好的改造与利用。
毫无疑问,植物能源的高效利用并非一步之遥,须有较高的投入和持续的研究以及必要的国际合作。
参考文献:
[1] 费世明,张旭东,杨灌英,等.国内外能源植物资源及其开发利
用现状[J].四川林业科技,2005,26(3):20-261
[2] 田春龙,郭 斌,刘春朝.能源植物研究现状和展望[J].生物加