六西格玛工具在首钢京唐高炉金属收得率提高中的应用

耿 丹， 靳晓爽

（首钢京唐钢铁联合有限公司， 河北 唐山 063200）

生产实践·应用技术

六西格玛工具在首钢京唐高炉金属收得率提高中的应用

耿 丹， 靳晓爽

（首钢京唐钢铁联合有限公司， 河北 唐山 063200）

应用精益六西格玛管理工具，通过详细流程图、C&E矩阵以及FMEA分析，确定影响首钢京唐5 500m3高炉金属收得率的主要因子。在此基础上对这些主要因子进行历史数据收集，使用M initab统计软件进行回归分析，最终根据响应优化器确定了关键因子的控制范围，以此为基础对现场实际生产提供参考，在高炉金属收得率提高应用方面取得了良好的效果。

六西格玛 M initab 金属收得率 关键因子

随着国内资源的日趋减少和人们环保意识的增强，对钢铁企业的要求不断提高，尤其对高炉炼铁的要求更加苛刻，所以节能降耗已成为钢铁企业应对各限制性因素对策的核心[1]。目前，钢材供需矛盾长期困扰钢铁行业，为了进一步降低铁水成本，减少浪费，提高资源利用率[2]，需从各个方面挖掘潜力，减少炼铁高炉损耗，提高高炉金属收得率。

近年来，六西格玛管理工具被引入钢铁生产中，应用日趋广泛和成熟。它通过定义（D）六西格玛项目以及对现有系统的测量（M）和统计分析（A），进而采取有效的改进（I）措施和控制（C）手段，以保证所改进的项目达到六西格玛的绩效水平，六西格玛以数据分析为基础，查找流程中影响质量的关键因素并加以改进[3]。首钢京唐公司采用的六西格玛精益管理分析方法，逐渐在炼铁领域得到应用，对实际生产起到指导作用，从而实现铁水质量的提高和能耗的降低。

1 现状分析

通过对首钢京唐5 500m3高炉半年以来的生产数据进行整理，对正常生产时每个月的生产数据进行采集，对所得到的数据进行单值控制分析，发现京唐高炉2015年 6—12月份金属收得率仅为97.726%，而且各月金属收得率偏差较大（见图1），通过和国内其他大型高炉如新钢对标发现，京唐高炉金属收得率还存在一定进步的空间。

图1 首钢京唐高炉2015年6—12月金属收得率单值控制图

2 改进过程

2.1 因子分析

高炉金属收得率受较多的因素影响，且影响程度极为复杂。炼铁工艺流程分为上料、喷煤、热风、看水、冲渣、冶炼、干法除尘、出铁[4]，通过对各个流程进行分析，确定冶炼、出铁、热风为影响金属收得率的重要流程。通过头脑风暴，分别对冶炼、出铁、热风流程，按照人、机器、材料、方法、环境、测量六个环节分析[5]，得到了金属收得率的详细流程图（见下页图2），将这些因子按照对渣中铁含量，灰中铁含量两个方面的影响进行打分，同时根据这两个方面对客户的重要性给出权重，筛选出分值高的项作为主要因子，再进行FMEA分析，最终确认影响金属收得率主要的因子有5个（见下页图3）。

2.2 数据采集和测量系统分析

由于高炉生产存在滞后性，众多因子对金属收得率的影响时间不同，所以在数据采集时按照时间对应原则进行数据的收集。收集2016年4月1日至6月30日高炉运行参数共70组数据，通过这些数据到测量系统进行分析，认为测量系统可靠。由于影响金属收得率的5个因子为计量型数据，金属收得率也是计量型数据，针对收集的金属收得率和各项关键因子分别进行正态性检验，认为数据符合正态性。

图2 以出铁流程为例，对关键流程进行I/O分析

图3 金属收得率的因子筛选图

2.3 回归分析

使用Minitab统计软件对各个因子分别进行相关性分析，得到金属收得率和各因子的P值，剔除P＞0.05的因子，见表1。

表1 金属收得率和各个因子的相关性分析

利用Minitab统计软件中的回归功能，采用逐步回归的方法，对金属收得率的影响因子进行分层分析，筛选出影响程度较大的几个关键因子，最终得到回归方程：金属收得率=-151.2-4.79×炉渣FeO含量+0.158 8×铁水温度+10.84×炉渣碱度。

通过回归分析，建立回归模型，得出影响金属收得率的关键因子主要是炉渣FeO含量、铁水温度、炉渣碱度（见表2），可以通过控制这些关键因子从而达到提高金属收得率的目的。借助六西格玛管理工具，结合高炉冶炼工艺和实际生产状况，确定了改善实施方案，制定了关键因子的固化措施。通过项目的实施，金属收得率由项目开始前的97.726%升高到98.704%，成功完成了项目设定的目标。

表2 金属收得率和各个影响因子的回归方程

3 结论

通过运用六西格玛管理工具，得到了影响高炉金属收得率的因子，利用Minitab统计软件进行回归分析，最终根据响应优化器确定关键因子的控制范围，将控制范围应用到生产实际，提高了金属收得率。项目结题后对高炉金属收得率连续9个月进行了跟踪，均成功完成了项目设定的目标（见图4）；同时推动了广大员工以数据、事实为依据，提高采用统计的方法解决实际问题的能力，提高了创新管理能力。

图4 2016年9月—2017年5月金属收得率时间序列图

[1] 于河，杨鑫.基于六西格玛管理法在降低焦比方面的分析[J].中国冶金，2015（10）：73-76.

[2] 郑朝晖，陈永清.回归分析在高炉生产中的运用[J].河北冶金，2015（9）：31-34.

[3] 何桢.六西格玛管理[M].北京：中国人民大学出版社，2014.

[4] 张建良，鲍吉林，范玉环，等.石钢1号高炉合理工作炉型与冶炼分析[J].河北冶金，2006（1）：38-40.

[5] 张素姣，田霞，冯珍，等.六西格玛DMAIC方法在产品质量改进中的应用[J].科技管理研究，2010（10）：176-179.

App lication of Six Sigma Tool for M etal Recovery Im provement in ShouGang Jingtang Blast Furnace

Geng Dan,Jin Xiaoshuang
（Shougang Jingtang United Iron&Steel Co.,Ltd.,Tangshan Hebei063200）

In this paper,key factors of themetal yield in Shougang Jingtang 5 500 m3blast furnace is determined on the basis of six sigma management tool,through the detailed flow chart and the C&E matrix and FMEA analysis.Through historical data collection ofmain factors,regression analysis using Minitab software,the control range of key factors are finally determined according to the response optimizer,providing reference for actual production and achieving good results in improving the blast furnacemetal yield.

six sigma;Minitab;recovery ofmetal;key factors

TF513

A

1672-1152（2017）05-0068-02

10.16525/j.cnki.cn14-1167/tf.2017.05.26

2017-09-12

耿丹（1982—），女，硕士研究生，毕业于东北大学，机电工程师，从事烧结二级系统的开发和维护。

（编辑：王瑾）