一、改進過程
1.收集數據并驗證正常。
在使用Minitab15軟件計算過程能力之前，需要對220 t/h煤粉鍋爐2015年10月至2016年1月的蒸汽產量數據進行正常校驗。
操作路徑：統計—基本統計量—正態性檢驗
2015年10月至2016年1月火電廠220 t/h煤粉鍋爐蒸汽產量概率圖見圖1。
圖1
從圖1可以看出，其P值為0.410，大于0.05，蒸汽產量呈正態分布，可用于工藝能力分析。
2.過程能力分析
過程能力指數是指過程能力滿足產品質量標準要求的程度(規格范圍等)。).又稱過程能力指數，是指在一定時間內，被控制過程(穩態)的實際處理能力。
操作路徑:統計-質量工具-能力分析-常態-參數設置-確認。
根據以下操作，分析鍋爐的蒸汽輸出。子組規模為8 h(每班運行時間)，蒸汽產量為190 t/h，上限為220 t/h，為鍋爐經濟運行范圍。
圖2
從圖2的工藝能力分析可以看出，蒸汽生產的工藝能力為0.97。根據評價標準(表1)，可以看出鍋爐蒸汽生產的工藝能力不足，必須提高其能力。
表1
3.分析影響蒸汽產量的指標之間的相關性。
相關性分析是指對兩個或兩個以上具有相關性的變量要素進行分析，從而衡量兩個變量要素之間的密切相關性。
①關聯度標準:P值一般小于0.05，可視為關聯。相關學位標準見表2。
表2
②操作步驟:首先用頭腦風暴法對影響蒸汽產量的指標進行分析，找出可能對其有直接影響的指標，如爐內煤的揮發分、固定碳、爐溫、給水溫度、原煤單耗等。然后將上述指標3個月的統計數據輸入Minitab15軟件(圖3)，使用Minitab15軟件做相關性分析。
圖3
③操作路徑：統計—基本統計量—相關—選擇數據項—確定(圖4)
圖4
④相關分析結果:根據判斷標準(P值一般小于0.05)和分析數據可以看出，爐溫和給水溫度與產汽量相關，爐溫與產汽量負相關(表3)。因此，為了提高鍋爐生產率，需要提高給水溫度，降低爐膛溫度。
表3
4.影響蒸汽產量指標的進一步分析。
通過以上分析，可以判斷爐溫和給水溫度與蒸汽產量有關。接下來，以爐溫指數分析為例進行進一步分析。
① 控制圖
操作:統計-控制圖-子組變量控制圖-xbar-r(均值范圍圖)
結果:從控制圖(圖5)可以看出，爐溫波動較大，不穩定。
圖5
②過程能力分析
操作路徑:統計-質量工具-能力分析-常態
結果:根據工藝能力圖(圖6)，發現爐溫超過控制范圍的次數大于Cpk=-0.05，工藝能力嚴重不足。
圖6
改進方向是將波形左移，即降低爐溫。
③原因分析
頭腦風暴法根據人機材料法的六個方面分析可能影響爐溫不合格的原因，利用軟件中的因果分析功能繪制果樹。
操作:使用統計-質量工具-因果關系(圖7)。
圖7
分析結果：進入因果分析界面后，從人機料法環測6個方面錄入可能影響爐膛溫度高的原因，最終形成因果圖如圖8所示。
圖8
最后需要對因果圖中的終點因素進行分析，找出影響問題點的主要原因，并制定相應的對策措施，對結果進行改進和驗證。
二、提高效果
根據2016年5月至2017年4月的數據(不含公司減產影響)，經核實，220 t/h鍋爐蒸汽生產能力由改進前的196 t/h提高至204.6 t/h，其Cpk值由改進前的0.97提高至1.33，工藝能力充足(圖9)。
圖9
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