娄巧莲,郝景新,吴新凤,聂鑫磊,孙德林

(中南林业科技大学材料科学与工程学院，长沙 410004)

封边是板式家具生产中的一道重要工序，其作用是保护基材，防止水分进入和有害气体的释放，增强产品的稳定性等，还能增加家具的审美价值，达到美化的效果[1]。封边也是极易产生质量问题的工序之一。封边时一旦产生崩边、爆边、脱胶等质量问题，板式家具零件就需要二次返修或报废，浪费生产资源，影响生产效率。因此，需最大化地提升板材的封边质量。随着家居信息化管控技术逐渐成熟[2]，在封边质量的管控中，很多学者运用科学的方法对封边工艺及质量管控进行了研究[3-6]。熊先青等[7]通过统计分析方法，从直线封边现状入手，通过封边材料、封边胶合温度、基材特性、基材尺寸等方面因素分析其对直线封边质量的影响，提出了木家具直线封边工段的质量管控方法。王军[8]通过数理统计和回归分析的方法，从设备速度、封边条预留齐头长度、封边板材的形状等方面进行控制研究，量化影响因素和封边质量之间的关系，从而提出封边质量控制意见。这些研究提出的封边质量管控方法及意见大多是针对封边基材或封边材料，缺少从机械设备方面直接分析影响封边质量的关键因素。而在实际生产中，有些封边质量问题是由机械设备加工时造成的。

在设备加工时，传统的修边质量控制改善是调机师傅根据经验进行调控的，这种方法对操作人员的经验要求很高，因为封边机在加工时，由于封边设备机械结构复杂、控制参数繁多等特性，精准稳定地控制板材的封边质量较难实现。操作人员也很难判断根据经验调整的控制参数是否是稳定运行的最佳值，且无法预知运行时的异常，只能在质量问题发生后进行调整控制。“事后检验”仍是质量管控的主要手段，此方法虽能找到不合格品, 但无法杜绝不合格品的出现，仍不能全面解决产品质量问题[9]。因此，需要有一种科学的统计控制方法，可以预警异常，判断加工状态是否稳定。统计过程控制(statistical process control，SPC)，是用于在生产线上提高成品率和产品质量的一种重要工具。运用 SPC 可以消除引起过程变差的特殊原因， 使过程达到统计受控状态，同时改进过程控制能力，使过程满足工艺设计要求。应用SPC对修边质量进行调控，通过控制部分的关键参数，可以有效提升修边工序的过程能力，使板材的封边质量在可控范围内，综合提升修边质量。

1 板材修边质量问题及评判

板材封边的外观美观性是衡量封边质量的标准之一，修边质量问题也是板材封边时常见的问题之一。修边是在全自动封边机对板材封边以后，对有边角的地方进行修正，以达到和谐圆润的效果。修边工序单元结构是封边机作业的核心功能部件，其修边质量直接影响产品的封边质量。板材常见的修边质量问题主要有崩边、刮边过多或过少、刮伤等，如图1所示。

图1 修边质量问题Fig. 1 Quality problems of trimming

崩边是最常见且难以控制的质量问题之一，是板材表面因各种修边而导致的贴面材料局部缺失现象，主要表现在板材表面边缘与封边条接触的部位。修边过少时，封边带会高出板材平面；修边过多时，会损伤板材表面，造成贴面材料局部缺失。刮边质量问题表现为封边条表面被刮伤或过多、过少刮边，造成板材平面与封边条边缘不平整的问题。问题严重时需返修，严重影响生产效率[10]。

板材修边后的状态如图2所示。图2上方为板材与封边条黏合修边后的剖面图，下方为板材与封边条黏合修边后封边带的细节放大图。板材修边后理想化的修边厚度原则上等于板材厚度，用标准修边厚度来表示。但板材封边时经过修边和刮边2个工步后，实际的板材修边厚度由于上下修边刀和刮刀加工时存在误差的原因，封边带修边后的边缘存在波动性的误差。封边带修边后会存在最小修边厚度和最大修边厚度，而标准修边厚度介于最大修边厚度与最小修边厚度之间。质量合格的封边带就是控制最小修边厚度和最大修边厚度在合理的限度内，即控制最小修边厚度不会修伤板材，控制最大修边厚度不会修边过多。定义修边厚度偏差为最大修边厚度与最小修边厚度的差值，将修边厚度偏差控制在合理的范围内就可以有效控制修边质量。

图2 修边后的状态Fig. 2 The status after trimming

测量板材封边后在端面至少3个位置封边带的修边厚度，测量值的最大差值即为修边厚度偏差。修边合格的判断标准，要量化评判修边质量，就需要量化修边厚度偏差值的大小。偏差值一般没有确定值，需要工厂根据实际生产设备条件和对质量的要求来设定。生产设备、板材厚度、封边带厚度的判断标准不同，但可以通过测量统计和观察，确定修边厚度偏差。

随机抽取A厂中板材厚度为12 mm的已封边100件产品零件，任意测量其一边的封边带修边厚度偏差，统计结果如图3所示。根据图3及对修边质量的放大观察，板材修边后：其厚度方向上的偏差在0.3 mm以上，则会产生可见瑕疵；偏差为0.2～0.3 mm可以满足使用，但质量不佳；偏差在0.2 mm以内则不会修伤板材，表面平整，满足封边的外观要求。因此，本次测试以该标准来判断分析修边质量问题。

图3 厚度偏差统计Fig. 3 Thickness deviation statistics

2 SPC分析

SPC是一种制造控制方法, 是将制造中的控制项目依其特性所收集的数据，通过控制图及过程能力的分析，发掘过程中的异常，并采取改善措施，使过程恢复正常的方法[11]。

2.1 控制图生成

SPC通常用控制图来分析判断数据的分布状态。控制图是带有控制界限的图形工具，用于分析和判断过程是否处于稳定状态，以检查异常波动或过程变异、估计过程参数和能力。当出现数据失控时，可及时查找原因并采取有效手段改善产品质量[12]。

2.1.1 原始数据收集

本次测试的全自动封边机总功率为24.7 kW，板料宽度≥60 mm，进给速度为18～30 m/min，板料厚度为8～60 mm，封边带厚度为0.4～3.0 mm。

本批次封边的板材厚度为12 mm，封边带厚度为1 mm、宽度为14 mm。在封边机稳定运行时，在连续工作的1个工作班次10 h内每隔20 min随机抽取5个产品零件作为子组样本，共25组，测量其厚度偏差。测量数据见表1。

表1 子组厚度偏差数据统计Table 1 Subgroup thickness deviation data statistics mm

2.1.2 控制图类型选择

控制图分为计量型控制图和计数型控制图。厚度偏差可以测出具体数值，因此选用计量型控制图。根据计量型控制图的选用原则，结合板材封边工作的实际，在封边机工作现场，做测量计算工作不方便，但可以在间隔时间内从封边流水线上拿到多个产品做每个子组的数据收集工作，因此选用均值-极差控制图。

2.1.3 分析用控制图的生成

将测得的厚度偏差数据导入Minitab软件工作表中，点击工具栏“统计”，在弹出的菜单栏中依次点击“控制图”“子组的质量控制图”“Xbar-R”，设置检验为执行所有特殊原因检验，可生成如图4所示的样本均值-极差(Xbar-R)控制图。

图4 分析用均值-极差控制Fig. 4 Xbar-R control for analysis

2.2 均值-极差控制图分析

控制图可视为由正态分布图逆时针旋转90°获得，并将正态分布图的μ、μ+3σ、μ-3σ分别定义为控制图的中心线(central line，CL)、控制上限(upper control line，UCL)和控制下限(lower control line，LCL)，再将CL到UCL及LCL区间划分为A区、B区、C区等3个区域，如图5所示。

图5 正态分布与控制Fig. 5 Normal distribution and control

当均值-极差控制图的数据出现以下异常判断准则中的情况之一时，说明在制造过程中存在特殊原因，需立即采取措施予以消除，确保过程处于控制状态[13]：

1)1点落在控制限之外，说明过程中出现了单个失控，如测量误差、设备故障等；

2)连续9点落在中心线同一侧，说明过程中心发生了偏移，应及时调整设备；

3)连续6点连续递增或递减，说明工具逐渐磨损，应及时更换刀具；

4)连续14个相邻点上下交替，说明存在不同人员轮流操作；

5)连续3点中有 2点落在中心线同一侧的B区之外，说明过程中参数μ发生了变化；

6)连续5点中有 4点落在中心线同一侧的C区之外，说明过程中参数μ发生了变化；

7)连续15点落在C区之内，说明过程中参数σ发生变化，数据虚假、分层不够，需要严格论证数据有效性；

8)连续8点落在中心线两侧，但无1点在C区之内，说明数据分层不够。

分析生成的厚度偏差控制图，根据均值-控制图的异常判断标准，检验出不合格点14和15，满足第2条异常判断标准。不合格理由是连续9点在中心线同一侧，表明这些数据的均值在9个连续子组内处于中心线和下极限控制线内，预示板材厚度偏差的均值有连续性偏小的趋势。不合格点19满足第5条异常判断标准，不合格理由是连续3点中有2点距离中心线超过2个σ，落在了B区以外。这表明子组19的数据均值超过了2个标准差，预示板材厚度偏差的均值偏大，存在导致均值偏大的原因。

3 关键参数调控及修边工序过程能力分析

3.1 关键点参数分析及调控

通过对控制图的分析找到了加工过程中的异常点，进一步分析可知，测量不合格点14和15，以及子组19的板材厚度均为12 mm，排除了板材的原因。这说明厚度偏差的异常是由修边和刮边工步导致的，需要讨论封边机的修边工步和刮边工步的关键控制参数。修边工艺及修边设备如图6所示。

图6 修边工艺及修边设备Fig. 6 Trimming technology and equipment

修边设备的工作原理是由高频电机带动的铣刀，通过垂直靠模轮和水平靠模轮定位，使刀具达到适当位置，铣削去上下边多余的封边材料。刮边工艺及刮边设备如图7所示。

图7 刮边工艺及刮边设备Fig. 7 Cutting technology and equipment

刮边设备的工作原理是通过垂直靠模轮和水平靠模轮定位刮刀的位置，除去前面工序中留在封边条上的刀痕。切削量一般较小，在0.2 mm左右[14]。

根据封边机的修边工步和刮边工步的系统结构及工作原理[15-16]，近一步细化分析关键点参数控制，如表2所示。

根据上述关键点参数控制方法，结合均值-极差控制图的分析，对此次试验中的封边机设备做如下调控措施。

1)不合格点14和15预警加工过程中刀具中心发生偏移。检测修边刀刀轴的径向跳动，将检验圆盘安装在刀具轴上，用指示表检测检验圆盘的最大半径处，指示表读数的最大差值为测量值，要求径向跳动误差在0.03 mm以内。

2)不合格点19预警加工过程中均值发生偏移。调整修边和刮边靠模轮的相对位置，使刀具接触工件表面，使接触间隙控制在0.1 mm左右。

3)更换刮边刀具。

3.2 工序过程能力分析

依据上述措施进行改进后，重新收集25组数据并生成控制图，如图8所示。

由图8可知，改善后修边加工的异常波动因素得以排除，加工过程稳定并处于受控状态，修边加工的尺寸精度得到有效控制和提升。此外，利用Minitab软件可生成修边过程能力分析图。点击工具栏“统计”，在弹出的菜单栏中依次点击“质量工具”“能力分析”，设置规格下限参数为0，规格上限参数为0.24，生成过程能力报告，如图9所示。

图8 均值-极差控制Fig. 8 Xbar-R control

图9 改善前后修边工序的过程能力报告Fig. 9 The process capability report of trimming process before and after improvement

图9中：Pp为过程性能指数，反映了满足工序质量要求的程度；Cp为过程能力指数，反映了该工序的过程能力。对比改善前后的过程能力报告图，其过程能力明显提升。在改进后的过程能力报告中，Cp由改善前的0.74提升到1.00，根据过程能力评定表1.00≤过程能力指数<1.33，属于过程能力尚可。应进一步提高技术管理能力[17]，可将改进后的控制图转为控制用控制图，用于监控加工过程。

综上所述，SPC的使用对板材的修边加工过程可有效进行分析评价，判断运行状态是否稳定。根据反馈的数据信息及时发现运行过程中关键参数波动的异常趋势，从而快速采取措施消除其影响，达到提前预防的目的，使得封边工序过程参数波动的影响维持在仅受随机性因素影响的受控状态，达到控制产品质量的目的。

4 结 语

基于统计过程控制的板式家具封边工序修边质量调控，通过讨论板材封边时出现的典型质量问题，研究封边机的修边工艺及系统结构。运用SPC对一批封边板材进行分析，识别出了影响修边质量的控制关键，并通过分析封边机结构原理及机械系统结构，控制影响修边质量的关键参数，极大提升了封边机修边加工工序过程能力，使板材的封边质量在可控范围内，综合提升了板材封边质量。

1)基于SPC技术的板式家具封边工序修边质量调控，能将传统修边质量调控的“事后检验”处理方式转变为“事前预防”的处理方式，有效降低产品的不合格率。

2)在运用SPC技术时，通过均值-极差控制图分析板材封边后的修边厚度偏差，能检测到运行时的异常波动，判断运行状态是否稳定，给封边机修边的“预防性调控”提供参考。

3)通过应用SPC技术调控板材的修边质量，使修边工序的过程能力指数从0.74提升到了1.00，综合提升了板材修边工序的过程能力，提升了产品的修边质量。

经本次试验探索，在对板材进行修边质量控制时，使用SPC技术是切实可行的，这为企业管控产品质量提供了新思路；此外，也可探索SPC技术应用于其他工艺进行质量控制。未来企业在应用SPC技术控制产品质量时，将更趋向于数字化的控制，通过传感器收集质量数据信息，利用软件分析质量数据信息，预警数据异常状况人工处理，或将数据信息转化为电信号直接控制设备运行状态，数字化地管控产品质量。