范孝辉
(东风柳州汽车有限公司,柳州 545005)
随着汽车行业竞争日趋激烈,顾客对产品质量需求也越来越高,焊装白车身的作为车身各类部品装配的载体,其精度水平直接影响整车品质[1]。汽车零部件作为白车身的主要构成,是白车身精度形成的源头。因此开展零部件尺寸精度管理研究,将精度管理实现从源头进行有效管控,对提升整车品质具有重大意义。
从目前行业精度管理发展来看,全面的数字化智能制造是高产品质量需求的解决方案。《机械工业“十四五”质量管理规划纲要》提出,要充分利用数字化、网络化和智能化制造转型升级的战略机遇,围绕提升全生命周期产品质量、可靠性和安全性推进质量管理,并充分利用信息化等技术手段来加强质量数据的采集、分析、评价、决策和追溯[2]。一汽也提出了运用“1164”数智化转型战法,实现全方位数字化管理,建设成“数字一汽”的战略规划[3]。
本文通过对目前汽车零部件尺寸精度管理现状进行深入分析,探索通过数字化管理的模式,实现汽车零部件尺寸精度数据管理、数据预警、经验库建立等过程的全面高效管理。针对零部件尺寸精度管理,由于外协零部件数量较大,从零件测量、数据收集和精度异常识别等过程都无法达到100%覆盖,同时相应的数据整合、预警和问题整改监控等基本依赖于人工的判断,管理效率较低。
基于此,本研究从目前整个零部件尺寸精度管理现状入手,识别管理业务痛点,探索利用数字化管理模式对零部件尺寸精度进行全面管理。研究以数据为主线,建立汽车零部件尺寸精度系统,实现从零部件精度各环节的实时数据监控、质量反馈到跟踪处理管理,达到了提高产品质量的目的。该研究通过数据监控及在线处理、预警和协同,提高问题事件处理的规范性和处理效率,实现工艺质量数据的集中汇总、工艺质量风险预防预控、问题闭环经验的共享和有效传承,从根本上提高零部件尺寸精度的效率和能力,进而提高白车身的质量,提升核心竞争力[4]。
汽车零部件由于数量庞大,每个主机厂的零部件均由多个供应商来供货,同时各供应商内部精度管理水平差异,导致整体零部件精度管理难以统一。这主要体现在日常的精度数据收集、测量要求、异常的数据预警以及整改监控等方面存在较多不足。
前期对零件的重要度进行分级管理,并定义相应的测量频次,供应商按照该数据测量频次进行数据的提交。由于整个外协件数量庞大,人工监管下数据的提交主要为抽查。因目前各供应商零件测量与整车生产计划不匹配,会导致数据存在提交遗漏和滞后的情况。当后工序有异常问题,有可能发生查询的零件数据与实际情况差异,导致问题分析整改周期变长。
目前零部件测量数据由供应商以excel表格形式,通过网盘、邮件形式等进行提交。这导致数据分散,分析查询时路径不一,可追溯性差。而且单个excel表格的数据存储数据少,一般在30~40组数据,对应时间周期在1个月左右,这导致数据难以快速查询分析,无法追溯过往的数据。
零部件测量数据表中,通过颜色规则对异常数据进行显示;
人工通过颜色识别异常,由质量人员向相应的工艺人员进行预警、整改监控。整个过程依赖于人工监控,单个零件预警时间较长(约30 min),存在预警缺失,且不能实现实时预警。
预警问题以单一excel表格进行人工监控,存在遗漏和整改滞后的情况,也不能实时监控预警问题的改善效果。
从行业发展来看,目前的市场对质量要求越来越严格,人工生产管理模式向智能化、全面化和数字化转变成为行业趋势。因此在对汽车零部件尺寸精度管理现状分析后,本司决定开发应用零部件尺寸精度的管理系统,以直接替代原有人工数据管理模式,实现数据全面实时监控、效率提升、问题快速反应以及质量提升[5]。
(1)建立数据统一管理。针对现存多个供应商、数据较多的零部件、多种提交数据形式以及数据记录单一的情况,将各供应商零部件数据规范导入到系统集成,进行数字化管控,实现精度类数据统一归口、同一平台管理。
(2)减少人工数据导入的繁杂工作,实现精度数据自动导入性,这打破了以往数据采集编制整理均由人工负责、效率低较的模式。通过数据采集实现数据自动读取识别进入至系统,可以有效减轻精度数据管理人员的工作量。
(3)建立预警模型,实现数据的实时预警,改善人工预警的及时性,同时确保预警的准确定。
(4)实现精度大数据可追溯性,改善了传统电子测量表测组数限制,精度数据只要输入零件号、时间等条件便可调取对应数据,日常随时进行调取。
(5)实现手机终端数据查询,解决了处置现场问题时必须回办公室查询数据的困扰。
(1)数据采集。零部件尺寸精度管理系统的数据采集按实际情况可采用多种形式,包括人工录入、扫描文件(点云.STL)上传和电子表上传等。人工录入时,输入测量数据及日期即可自动上传更新至系统,测量人员可在测量现场利用平板或手机快捷录入,减少手工记录工作。针对日常精度问题分析,经常需要对零件进行扫描存储,对此系统可以提供扫描文件上传存储功能,扫描文件上传后可直接查看3D图像。针对日常的电子表,统一路径后系统可进行数据的自动抓取。最终系统将实现数据统一存储管理。
(2)视图管理。为实现数据的直观展示,系统设定有零部件的测点图及数据视图2种形式。测点图通过测点框直观显示测点的最近变化趋势图(图1),通过双击测点框,可直观查看数据的变化趋势,对比数据。数据视图则实时显示测点各时间段的测量数据,实现数据的实时查看。通过数据查询条件设定,可查看不同时段、不同零件号的测量数据。
图1 测点图
(3)统计管理。基于日常的数据分析需求,系统提供多点趋势图、彩虹图、单值移动极差、均值标准偏差、均值极差、中位极差以及直方图等常用统计形式。同时,系统还能够统计当前数据平均值、CP和CPK等指标,实现数据偏差及稳定性分析及监控。
(4)预警管理。尺寸精度管理系统通过设定的预警规则、预警对象以及预警方式,自动推送预警信息至相应负责人,并对预警问题进行流程监控。预警信息可同步至腾讯通或企业微信等,可实时查看。相关负责人通过查看预警问题改进流程,对已关闭问题固化相应的分析方法和整改方案,建立问题点处置经验库。出现同类问题时,系统自动调取过往对策并发出提示,以减少重复分析工作,提高分析效率。
预警是指系统设定多种判异准则,并设定预警对象(责任人、自工程负责人和后工程负责人),实现数据的100%实时监控(图2)。对比人工预警,系统自动预警可以大幅度减少人工数据的查询时间,并实现预警时间消除、数据的100%监控、实时预警和问题流程监控等功能,还可以建立问题经验库快速查询。预警流程监控是指通过预警信息推送,填写改进单并监控整改流程。对于复发问题记录复发次数,并预警至相应的自工程负责人和后工程负责人进行风险确认。
图2 系统预警定义
日常预警问题会形成预警台账。对于一些典型问题,可以补充完整分析、整改等资料,并通过审核流程形成问题点处置的经验库。经验库包含预警问题的原因分析、整改方案、技术文件和数据统计等信息。出现同类问题时,系统自动调取过往对策并提示,减少重复分析工作,提高分析效率。
(5)统计管理。系统通过设定时间、选择需要的统计区域,可统计相应的合格率、CP和CPK等指标[6],并按实际情况可生成相应的周报、月报等,实现数据的日常监控。
(6)封样数据管理。封样数据提交流程审核确认后,系统会计算上传数据文件中所有点位的封样数据指标,存放到相应点位中,并按封样设定进行预警。
(7)考核管理。通过在系统中设定供应商数据提交监控、问题流程监控等要求,系统自动根据设定的考核规则生成考核单,用户可选择是否执行考核,修改单据状态并保存。
(1)管理效能提升。通过数字化管理替代人工管理,在数据查询、预警、分析和流程监控上实现效率大幅提升(图3)。
图3 管理效能统计
(2)精度提升。通过对比日常的人工管理模式,通过数字化管理系统应用,白车身车精度稳定性大幅提升,在CP、CPK等指标已超过对标标杆,达到行业前列水平。
本文基于汽车零部件尺寸精度管理现状,建立数字化管理系统,通过系统替代人工在数据管理、数据预警、数据统计以及问题监控等环节的工作,实现数据、流程全覆盖监管,以及问题预警的规范化管理。
零部件尺寸精度数字化管理在数据管理模式、数据整合、数据预警和流程监控等方面实现创新。通过数据的整合,实现大批量存储及数据的快速查询;
通过建立预警模型,可实时监控所有异常数据;
同时预警问题进行流程监控,实现异常数据100%监控。在应用零部件尺寸精度数字化管理系统后,管理过程中在数据查询、问题预警和管理效率等方面,较人工管理有了大幅提升。
扩展阅读文章
推荐阅读文章
老骥秘书网 https://www.round-online.com
Copyright © 2002-2018 . 老骥秘书网 版权所有