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基于 SPC 的纸箱印刷颜色质量控制研究

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发表时间:2023-11-13 15:42作者:韦伟 袁嘉梁 郑杨 等来源:印刷工业

随着印刷质量控制标准和技术监测手段不断完善,纸箱整体印刷水平和印刷质量得到逐步提升,但仍存在着一些问题,导致出现大批量不合格产品。文章对所研究的颜色准确度质量控制指标进行了简要概述,对统计过程控制进行了回顾,并对所要使用的控制图工具进行了介绍。最后,利用均值 - 极差控制图,对纸箱印刷的颜色准确度进行了监测和分析。


随着社会的发展,人们的经济能力和审美意识不断提升,对产品包装的要求也随之越来越高。在我国,包装印刷业市场的竞争十分激烈,行业缺乏有效的质量管理控制方法以及标准,这意味着各企业间的质量控制方法存在差异,难以实现质量效果的可比性和可重复性。

当前学术界大多把研究重点放在全面质量管理方面,在实践方面,由于缺乏发展时间,为了应对市场的竞争,大多数纸箱印刷企业也直接把重点放在了全面质量管理上,忽略了质量控制对于产品质量和市场竞争力的重要作用。


纸箱印刷颜色质量控制

纸箱印刷质量控制是确保印刷品质量达到客户要求的标准所采取的技术性活动。采取质量控制需要对每个环节进行严格的监督、控制和调整,确保印刷品的品质符合所需标准。纸箱印刷质量控制指标通常包括多个方面,如颜色准确度、图像清晰度、抗压强度等。

其中,颜色准确度是保证产品质量的关键性因素之一,它决定了印刷品的色彩质量和视觉效果,直接影响印刷品的整体质量和美观度。

对于纸箱印刷颜色准确度的质量控制有很多科学的工具方法,如矩阵图、核查表等。部分研究学者和纸箱印刷企业开始研究采用统计过程控制,利用控制图,监控生产过程中的变异性并及时做出调整,从而提高产品的色彩印刷质量,满足客户对于产品的要求。


SPC 及其核心工具

1.SPC 概述

S P C ( S t a t i s t i c a l P ro c e s s Control),即统计过程控制,是一种面向过程的质量控制与管理方法,主要是应用统计分析技术对生产过程进行监控,科学地判断出生产过程是否处于受控状态。当出现过程能力下降或者过程有失控倾向时,及时发出预警,以便生产管理人员采取纠正措施,恢复过程的稳定。

2.SPC 核心工具

SPC 核心工具——控制图,通过统计分析过程中的数据,监测过程是否稳定,分析是否存在特殊因素或异常情况,从而帮助生产部门实现持续改进。按照控制图分析和监控的质量特性数据类型 , 可以将控制图分为计量型控制图和计数型控制图。本文涉及使用计量值控制图——X -R 控制图。

X-R 控制图,又称均值与极差控制图,它可以检测出过程的平均值和极差是否在控制范围内以及过程的变异是否过大,从而及时采取措施加以控制和优化。 -R 控制图技术适用于对生产过程参数和产品质量参数的分析、控制及采取预防措施,适用于现场操作。


印刷颜色准确度的统计过程控制

SPC 可用于监控印刷过程中的关键性能指标,帮助识别这些关键指标因素并控制其变异性,从而确保生产一致的高质量印刷品。本文研究印刷颜色的准确度,通过使用SPC,印刷机操作员可以定期检查印刷过程中的色差,并记录这些数据,再将这些数据与指定的控制界限进行比较,以确保颜色差异不会超过规定范围,确保印刷品色彩的一致性和高品质。

1. 实验条件

颜色误差是计量特征值,故可选用正态分布控制图,瓦楞纸箱属于大批量生产,不难取得数据,故可以选用灵敏度高的 -R 图。客户要求产品与标准样品的颜色误差值最大不可超过 3,即 0 ≤ T ≤ 3。在标准化纸箱印刷厂的生产过程中,油墨颜色和浓度按照客户提供的精准数据,且在印刷过程中油墨不回流。

2. 实验方案

具体实验方案如表 1 所示。


1_副本.jpg


3. 抽样测量与记录

选取客户提供的标准样品作为参照,印刷图案中有一小卡通人物,每次抽样均选取卡通人物的圆形帽子进行测量。按照抽样方案要求进行抽样,且抽取样品后要等待油墨静置晾干后再使用色差仪进行颜色色差的测量,记录误差值∆ ELab(如表 2 所示)。


2-1_副本.jpg

2-2_副本.jpg

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4. 相关系数的计数

依据计量控制图系数表(如表 3所示),根据公式计算得出控制图上下限:在 控制图中,UCL= +A2≈ 2.02 ,CL ≈ 1.57,LCL= -A2≈ 1.11; 在 R 控 制 图 中,UCL=D4≈ 1.66,CL ≈ 0.78,LCL=D3 =0。


3_副本.jpg


5. 将收集计算的数据输入制图

软件中生成 -R 控制图(如图 1 和图 2 所示)。


图1_副本.jpg

图 1 X 控制图


图 2 R 控制图_副本.jpg

图 2 R 控制图


6. 分析控制图

由 -R 控制图可知,颜色误差总体平均波动范围为 1.11 ~ 2.02,且并未出现异常点,均处于稳定状态。可知,颜色准确度处于稳定受控状态。若控制图出现异常点,则需查明原因,并判断是否为可纠正问题,纠正问题后,可去掉异常数据组或加入一组修复后的数据重新计算,生成新的控制图,进行过程能力分析。

7. 过程能力分析

根据 -R 控制图可知,产品质量特性分布的均值与公差中心是不重合的,此时不合格率必然会增大,Cp 值 降 低, 当 过 程 能 力 指 数 不 能反映有偏移的实际情况,需要加以修正,记修正后的过程能力指数为Cpk。Cpk 是指过程平均值与产品标准规格发生偏移的大小,体现过程本身能力。通常用规格上限值减去样本均值和样本均值减去规格下限值中数值小的那一个,再除以 3 倍的西格玛(σ)来表示,即 Cpk =Min(TU-μ,μ-Tl)/3σ。但由于我们规定的颜色准确度 ΔE ≤ 3,属于单边规格类型。此时我们只需考虑规格上限和规格中心,因此单边规格限过程能力指数计算公式可以表示为Cpk=(TU-μ)/3σ。由 控制图可知,TU =3,μ=1.57,3σ=3,R/d2=1.01,由此可得 Cpk=1.42。


表4_副本.jpg


根据过程能力表(如表 4 所示)可知,颜色准确度变化状态稳定,过程能力良好,但也仍需提升能力等级。对于颜色质量要求较高的产品,需要对印刷过程严格控制,以保证印刷质量,避免颜色误差过大。在后续工作中,需对控制图进行参数修正,针对异常波动进行深入探查,积极采取措施将其避免和消除。


结语

本文利用 -R 控制图,在纸箱印刷过程中对颜色进行监测和控制,并对过程进行了能力分析。由实验可知,颜色准确度在印刷过程中处于稳定可控状态,过程能力尚可,但在实际生产活动中,仍然要通过数据监测和分析,进行持续改进,优化过程,降低变异性。

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