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六西格玛工具在生产白面牛卡纸时干强剂用量优化中的应用

  • 杨雪
  • 贾文玲 ✉
  • 王超
  • 邵光运
  • 谢晶
  • 王艺
山东世纪阳光纸业集团有限公司，山东潍坊，262400

中图分类号： TS727+.2

最近更新：2024-08-26

DOI：10.11980/j.issn.0254-508X.2024.08.023

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摘要

本课题以降低增强辅料的用量为研究目标，对生产白面牛卡纸时降低干强剂用量和改善制浆造纸过程的方法进行了探讨。运用六西格玛工具对影响干强剂用量的相关因子进行分析验证，针对关键因子进行DOE实验设计，优化工艺参数；经优化后，干强剂用量降低7 kg/t纸，成本降低19元/t纸，实现生产线年成本降低100万元的目标。

作为包装箱面层，白面牛卡纸（以下简称“白卡纸”）的底浆原料通常为进口废纸和部分优质国废[

1]。随着2021年“禁废令”的实施，国内白卡纸的底浆原料主要以国产废纸为主，存在较为严重的废纸质量变差现象[2-3]，导致以废纸为主要原料的纸张产品，其部分强度指标越来越难以达到[1]。为了稳定纸张强度，一些造纸企业被迫提高增强辅料的用量，以满足下游客户对于纸张质量的需求[3-4]。根据GB/T 22870—2008《漂白浆挂面箱板纸》，白卡纸强度指标主要包括耐破指数、环压指数、耐折度等，其中耐破指数是白卡纸最重要的强度指标之一。

据统计，山东某造纸企业白卡纸生产线增强辅料用量近2年持续上升，这不仅导致生产成本的上升，也引起了纸机系统的紊乱，甚至影响到产品质量，因此，降低增强辅料用量、优化湿部系统、解决质量隐患的相关行动势在必行。

本课题利用六西格玛工具，对增强辅料中以干强剂用量为代表的相关因子进行分析，探讨降低干强剂用量的方法，为成本优化和系统改善提供解决思路。

1 实验

六西格玛是一套系统解决问题和提升组织绩效的方法论，其通过界定（define）、测量（measure）、分析（analyze）、改进（improve）、控制（control）（简称DMAIC）等5个阶段流程，实现对组织关键问题系统、集成地改进，消除过程缺陷和无价值作业，从而降低成本、缩短运转周期，增强组织竞争力[

5]。本课题依据六西格玛管理模式中的DMAIC改进流程，利用Minitab软件进行数据分析，实现降低干强剂用量的目的。

1.1　界定阶段

界定阶段即D阶段。D阶段最重要的任务是确认顾客需求（内部顾客或外部顾客），并识别需要改进的产品或过程，决定要进行测量、分析、改进和控制的关键质量特性（CTQ）[

6]。目前因干强剂用量上升引起的系统恶性循环和产品质量问题，已经严重影响了正常的造纸生产运行，并且引起了部分客户的投诉。对山东某造纸企业2022年1月—2023年8月干强剂用量进行统计，结果见图1。由图1可知，干强剂用量呈持续上升趋势，且夏季干强剂用量相比冬季整体较高。因此，通过D阶段，关键质量特性确定为干强剂用量（Y）。

图1  2022年1月—2023年8月干强剂用量的时间序列图

Fig. 1  Time series graph of dosage of dry strength agent from January 2022 to August 2023

1.2　测量阶段

测量阶段即M阶段。在M阶段，干强剂用量Y主要影响纸张的耐破指数，采用IPO图、鱼骨图等工具确定影响Y的所有变量x。

1.3　分析阶段

分析阶段即A阶段。在A阶段，通过方差分析、回归分析等工具，可以确定影响干强剂用量Y的关键因子X。

1.4　改善阶段

改善阶段即I阶段。在I阶段，运用DOE实验设计对关键因子X进行实验优化和改进。随后，将优化结果导入车间进行生产，并跟踪改进效果。

1.5　控制阶段

控制阶段即C阶段。在控制阶段，通过SPC监控、文件标准化、加强操作管理等手段进行控制改善，以保证项目改进效果持续稳定。

2 结果与讨论

2.1　重点目标的确定

本课题依托山东某造纸企业白卡纸生产线，对不同定量白卡纸的产量进行分析，发现定量140 g/m2的白卡纸产量最高。因此，为方便分析，本课题以定量140 g/m2的白卡纸为重点研究对象。

2.2　关键因子的确定

首先，利用IPO图解剖生产工艺流程，梳理整个流程中的所有因子，利用因果矩阵对所有因子进行打分，根据影响指标耐破指数，筛选出干强剂用量Y的13个影响因子（表1），并在后续阶段对这些影响因子进行回归分析，以找到关键因子。

表1  干强剂用量的影响因子
Table 1  Affecting factors of dry strength agent dosage
影响因子类型影响指标使用工具
干强剂用量 计量型 耐破指数 回归分析
A级废纸比例 计量型 耐破指数 回归分析
长纤维打浆度 计量型 耐破指数 回归分析
短纤维打浆度 计量型 耐破指数 回归分析
长纤维灰分 计量型 耐破指数 回归分析
短纤维灰分 计量型 耐破指数 回归分析
底层留着率 计量型 耐破指数 回归分析
底层上网灰分 计量型 耐破指数 回归分析
底层白水灰分 计量型 耐破指数 回归分析
车速 计量型 耐破指数 回归分析
成纸水分 计量型 耐破指数 回归分析
成纸灰分 计量型 耐破指数 回归分析
耐破指数 计量型 耐破指数 回归分析

利用鱼骨图分析其他潜在因子：①人为方面，针对班次和班组分别进行单因子方差分析，结果如表2、表3和图2所示。由表2、表3和图2可知，干强剂用量与班次的P值为0.135，>0.05，干强剂用量与班组的P值为0.679，>0.05，表明不同班次和不同班组的干强剂用量均不存在显著性差异，班次和班组对干强剂用量的影响不大；②环境方面，针对季度进行单因子方差分析，结果如表4和图3所示。由表4和图3可知，干强剂用量与季度的P值为0，<0.05，不同季度的干强剂用量存在显著差异，各季度干强剂用量由高到低分别为第三季度、第二季度、第四季度、第一季度，表明耐破指标受季节变换（温/湿度变化）影响较大[

7]，需分季节进行讨论；③原料方面，原料质量及原料配比对干强剂用量影响较大，应重点进行分析；④辅料方面，干强剂质量不仅对干强剂用量影响较大，也间接影响湿部系统，应重点进行分析。

表2  干强剂用量与班次的单因子方差分析
Table 2  One-way ANOVE of dry strength agent and shifts dosage and shifts
来源自由度Adj SSAdj MSF 值P 值
班次 2 554.5 277.2 2.01 0.135
误差 484 66 631.0 137.7
合计 486 67 185.5

注   Adj SS表示调整平方和，Adj MS表示调整均方和，下同。

表3  干强剂用量与班组的单因子方差分析
Table 3  One-way ANOVE of dry strength agent dosageand groups
来源自由度Adj SSAdj MSF 值P 值
班组 3 210.2 70.07 0.51 0.679
误差 483 66 975.3 138.67
合计 486 67 185.5

图2  不同班次与班组的干强剂用量差异

Fig. 2  Differences in dosage of dry strength agent between shifts and groups

表4  干强剂用量与季度的单因子方差分析
Table 4  One-way ANOVE of dry strength agent dosage and quarters
来源自由度Adj SSAdj MSF值P值
季度 3 18 793 6 264.3 62.52 0
误差 483 48 393 100.2
合计 486 67 185

图3  不同季度干强剂用量的差异

Fig. 3  Differences in dosage of dry strength agent between quarters

2.3　关键因子分析

2.3.1　回归分析

采用Minitbab工具对IPO图分析所得干强剂用量Y的13个影响因子进行回归分析，并对回归方程进行显著性检验、残差诊断等一系列的验证，剔除部分不显著的影响因子后，得到回归方程，如式(1)所示。

干强剂用量=100.1+0.972 A级废纸比例-0.852短纤维打浆度-3.266短纤维灰分+1.683底层上网灰分-3.498纸张灰分 （1）

从式(1)可以得到，较为显著的影响因子有A级废纸比例、短纤维打浆度、短纤维灰分、底层上网灰分、纸张灰分5个关键因子。综合回归方程结果、专业知识和经验、操作难易程度等各方面因素考虑，筛选出需要通过DOE改进的关键因子包括A级废纸比例和短纤维打浆度，分析结果见表5。

表5  关键因子分析表
Table 5  Key factors analysis
关键因子相关性是否与实际吻合实现的难易程度是否再进行实验验证
A级废纸比例 ＋ 否 易 是
短纤维打浆度 - 是 易 是
短纤维灰分 - 否 易 否
底层上网灰分 ＋ 是 易 否
纸张灰分 - / / 否

注   ＋表示正相关，-表示负相关，/表示不考虑。

2.3.2　干强剂质量和用量对纸张耐破指数及湿部系统的影响

为验证聚丙烯酰胺类干强剂（PAM）对纸张耐破指数和湿部系统的影响，采用纸机白水稀释后的浆料，检测其纸张的耐破指数和浆料动态滤水性能、留着率，结果如图4~图6所示。由图4可知，不同厂家（即不同质量）的干强剂在相同用量下，对纸张耐破指数的影响结果明显不同，且随着干强剂用量的增加，使用不同厂家干强剂抄造得到的纸张，其耐破指数差异存在增大趋势。通过图5和图6可知，随着干强剂用量增加，首程留着率、灰分留着率和浆料滤水性能均呈下降趋势。然而有研究表明干强剂能够提高细小纤维的留着率和浆料滤水性能[

8]，但实际上干强剂对浆料保留和滤水的影响是复杂的，这与浆料质量和实际生产情况有较大关系。结合图4可以发现，干强剂用量越高，干强剂对纸张耐破指数的提高作用越小，对系统留着率和滤水性能的负向作用越大。周绍洪等[9]的研究也证明了随着干强剂用量的提高，纸张物理强度在达到最佳效果后，会随着干强剂用量的继续提高而逐步降低，浆料保留率和滤水性能也会在到达峰值后下降。

图4  不同厂家与干强剂用量对耐破指数的影响

Fig. 4  Effects of different suppliers and dry strength agent dosages on the burst index

图5  不同干强剂用量对留着率的影响

Fig. 5  Effects of different dry strength agent dosages on the retention rate

图6  不同干强剂用量对滤水性能的影响

Fig. 6  Effects of different dry strength agent dosages on the waterfiltration performance

综上所述，A级废纸比例、短纤维打浆度均对干强剂用量有较大影响，可在后续阶段利用DOE实验设计方法对其进行改进；干强剂质量对纸张耐破指数也具有较大影响，可间接影响干强剂用量；干强剂用量对系统留着率和滤水性能均有较大影响，尤其是灰分留着率的下降势必会引起湿部系统的恶化。因此，在后续辅料来货检验工作中，需关注不同厂家的干强剂质量，加强检测，以减少干强剂质量波动对纸张强度性能的影响，从而减少干强剂用量。

2.4　关键因子改进

2.4.1　A级废纸比例

针对A级废纸比例和干强剂用量2个因子，采用DOE实验设计确定A级废纸比例和干强剂用量的最佳组合，使在满足纸张耐破指数（>2.60 kPa·m2/g）的情况下干强剂用量最低。由于原料配比的改变也会影响纸张耐折度，因而为保证耐折度满足纸张强度要求，需在实验过程中加入耐折指标的检测，并在确定最终因子参数时考虑其对耐折度的影响。

利用Minitab工具中的DOE实验分析方法对所有模型建立方差分析表，并经过逐步缩减模型得出，2个主效应中A级废纸比例、干强剂用量均对耐破效应显著，美废比例、干强剂用量交互作用效应也显著，残差诊断无异常。

响应优化器分析结果如图7所示。由图7可知，在实验室条件下，当耐破指数设定为2.60 kPa·m2/g时，耐折度为47次，满足纸张耐折性能要求，此时A级废纸比例为40%，干强剂用量为15 kg/t纸；结果表明，通过提高A级废纸比例可以降低干强剂用量。

图7  基于A级废纸比例和干强剂用量的耐破指数、耐折度的响应优化图

Fig. 7  Optimization of burst index and folding endurance based on ratio of A-level waste paper and dry strength agent dosage

考虑到A级废纸比例提高对成本影响较大，在以上实验结果的基础上加入成本核算。以A级废纸比例为横坐标，干强剂用量为纵坐标，底层成本控制为1 600~1 800元/t纸，耐破指数控制为2.60~2.80 kPa·m2/g，耐折度控制为23~100次，绘制重叠等值线图，结果如图8所示。由图8可知，空白区域为可行区域，即在满足纸张耐破指数、耐折度和成本要求的基础上，假设干强剂用量需控制在30 kg/t纸（冬季）以内，A级废纸比例可调整范围为22%~33%。由于现阶段增加干强剂用量比提高A级废纸比例更具性价比，因此应根据干强剂成本和原料成本变化作为后续改进的储备方案。

图8  基于A级废纸比例和干强剂用量的成本、耐破指数、耐折度重叠等值线图

Fig. 8  Contour overlay plot of cost, burst index and folding endurance based on ratio of A-level waste paper and dry strength agent dosage

2.4.2　短纤维打浆度

针对短纤维打浆度、短纤维比例、干强剂用量3个关键因子，同样采用DOE实验设计寻找短纤维打浆度、短纤维比例、干强剂用量的最佳组合，使在满足纸张耐破指数的情况下干强剂用量最低。由于纤维打浆程度也会影响纸张耐折度，因此，本实验也需考虑关键因子对耐折度的影响。

对所有关键因子进行逐步缩减分析可知，3个主效应中，短纤维打浆度、干强剂用量对耐破指数显著，短纤维比例对耐破指数不显著，3个2因子交互效应项及1个3因子交互作用项均不显著，残差诊断无异常。

根据模型进行响应优化，结果如图9所示。由图9可知，在实验室条件下，当耐破指数设定为2.60 kPa·m2/g时，耐折度为30次，满足纸张耐折性能要求，此时短纤维打浆度为34 °SR，干强剂用量为40 kg/t纸，表明通过提高短纤维打浆度可以降低干强剂用量。后续应结合实际方案对车间实际生产过程中短纤维打浆度进行改善。

图9  基于短纤维打浆度、干强剂用量的耐破指数、耐折度响应优化图

Fig. 9  Optimization of burst index and folding endurance based on beating degree of short fiber and dry strength agent dosage

目前，该条生产线因设备原因无法对短纤维进行单独打浆，为提高短纤维打浆度，将长短纤维进行混合打浆以提高整体打浆度，对比打浆前后纸张的强度指标以及干强剂用量情况，结果如表6所示。由表6可知，提高打浆度后，在满足纸张强度指标要求的情况下，干强剂用量降低了7 kg/t纸，干强剂用量优化效果明显。综合比较原料成本、打浆能耗、干强剂用量等各方面差异，转换混合打浆后成本降低了19 元/t纸（此实验结果仅代表冬季工艺）。

表6  混合打浆前后关键参数
Table 6  Key parameters before and after mixed refining
打浆度/°SR干强剂用量/(kg·t-1纸)耐破指数/(kPa·m2·g-1)
打浆前 25 35 2.73
打浆后 35 28 2.70

2.5　固化工艺

根据2.4得出的结论，提高短纤维打浆度对降低干强剂用量具有显著效果，后续通过文件标准化进行控制改善，即固化参数至生产工艺中，保证改善效果持续稳定。

3 结论

本研究依靠六西格玛工具的DMAIC改进流程，运用方差分析、多元回归分析等工具，确定并分析了影响干强剂用量的关键因子，采用DOE实验设计，分别确定了2个改善因子的最佳工艺条件或范围，实现了降低干强剂用量的目的。

3.1　将短纤维打浆度提高至34 °SR，可提高纸张耐破性能，降低干强剂用量，同时将该改善方案应用到车间，并取得了显著效果。工艺优化后，该生产线干强剂用量降低，可节约成本19元/t纸，年节约成本可达100余万元。

3.2　提高A级废纸比例是另一种降低干强剂用量的可行方案，当干强剂用量控制在30 kg/t纸以内时，A级废纸比例可调整范围为22%~33%。综合考虑成本问题，此方案可作为后续工艺改进的储备方案。

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