基于統計過程的白車身建付精度提升

王世飛，韋禮塘，蔡洪豐

（1.柳州柳新汽車沖壓件有限公司，廣西柳州545005；2.東風柳州汽車有限公司，廣西柳州545005）

基于統計過程的白車身建付精度提升

王世飛1，韋禮塘1，蔡洪豐2

（1.柳州柳新汽車沖壓件有限公司，廣西柳州545005；2.東風柳州汽車有限公司，廣西柳州545005）

白車身建付精度主要包含五門一蓋的間隙、面差、內隙。建付精度是消費者最直觀的外觀感受，也是產品質量的重要指標。以前門的建付精度為例，通過提出建付精度的提升流程并驗證結果，來確定設計和生產過程在建付精度課題的流程和經驗。通過QVCC得出因素列表、3DCS的軟件分析，獲得影響因素的公差敏感度，測量系統分析（MSA）和統計過程控制（SPC），QC七步法整改從工程技術和工程管理兩個角度固化建付精度改善成果。

白車身；建付精度；QVCC；3DCS；MSA；SPC；CPK；QC七步法

白車身建付精度主要包含五門一蓋的間隙、面差、內隙。建付精度是產品質量的重要指標之一，直接體現了整車的設計水平和制造裝配水平，也是消費者對產品最直觀的外觀評價及感受。

建付精度提升以往采用傳統的QC改善手法，但是，整改后仍會存在一定程度的復發率（約5%左右）或者導致其他的精度偏差問題產生，甚至整改周期延期過長。原因是沒有找到根本要因，要素分析不夠全面（漏要素），復雜問題不能識別多種要素的重要度排序等等，導致未能找到最佳的解決方案及順序。因此，本文目標是提出一個提升建付精度的系統流程，有效消除由產品尺寸設計環節（QVCC要素識別缺漏、3DCS敏感度排列等）、設備及人工測量環節的誤差（測量系統分析MSA），提升過程能力指數Cpk值，并使用控制圖進行監控，從而縮短精度整改周期，進一步降低問題復發率，發現潛在問題點，更有效的、更系統的提升建付精度。

針對建付精度，日產提出了QVCC（Quality Variation Characteristics Control Activity品質偏差特性管理）所管理的對象為客戶關注且為制造的難點，包含了設計、工藝、制造以及品保團隊協作共同開展。QVCC就是將整車的特性分解到系統，再分解到零件，對過程控制達成整車的質量目標。QVCC所要得到的就是統計過程的要素。

統計過程包含測量系統分析（MSA）和統計過程控制（SPC），是工藝分析和日常監測的重要手段，建付精度要達到的就是提升后日常生產的穩定性，穩定性的分析手段則主要是統計過程，因此本文基于統計過程，結合分析工具，梳理了建付精度的過程流程，以前門的建付精度為例，通過提出建付精度的提升流程并驗證結果，來確定設計和生產過程在建付精度課題的流程和經驗。

1 建付精度提升原理和流程

建付精度的提升過程主要是理論分析階段、統計過程、整改提升三個主要階段。分析階段的目的就是找出影響建付精度的關鍵要素，而統計過程則是對關鍵要素的數據監測，整改提升就是對每個要素對策整改后達到過程管控的目的，最終保證產品的一致性。在三個階段中，統計過程是提升的重要環節，主要包含測量系統分析（MSA）和統計過程控制（SPC）。

測量系統分析（MSA）使用數理統計和圖表的方法對測量系統的分辨率和誤差進行分析，以評估測量系統的分辨率和誤差對于被測量的參數來說是否合適，并確定測量系統誤差的主要成分[1]。

統計過程控制（SPC）是一種借助數理統計方法的過程控制工具。用統計的方法和技術來分析過程的穩定性、過程的變異及幫助產品開發者和制造者在開發與制造階段減少產品的變異的一系列活動過程進行分析和控制[2]。過程能力指數（Cpk）是指過程能力滿足產品質量標準要求（規格范圍等）的程度，通過計算各檢測尺寸的Cpk值來評價該工序的能力[3]。

流程如圖1所示。

圖1 建付精度提升流程圖

建付精度涉及白車身的精度、制造和裝配過程，主要流程：

QVCC通過指標特性的分解，以及各部門討論確定影響建付精度的因素列表；

3DCS通過軟件仿真分析確定因素列表中各因素的敏感程度；

MSA通過對測量系統的分辨率和誤差進行分析，確定測量系統是否滿足要求；如無法達到要求，則整改至合格。

SPC通過過程能力指數（Cpk）分析確定各要素的過程能力；如不合格則進行下一步七步法整改。

QC七步法通過現場現狀調查、目標設定、原因分析及驗證、對策擬定及實施、效果跟蹤及標準化等過程提升產品精度。

2 QVCC應用

QVCC品質偏差特性管理活動包含整車匹配特性（DTS）和整車功能特性。主要步驟如下：

（1）確定門的裝配定位方案；

（2）確定門、側圍安裝點結構及工藝；

（3）公差分配：尺寸鏈計算并將公差分配至零部件；

（4）各工藝確認是否可實現，得到建付精度控制要素如圖2和表1所示。

圖2 建付精度尺寸功能圖

表1 建付精度控制要素表

3 3DCS的分析過程

通過3DCS軟件仿真分析確定因素列表中各因素的敏感程度。3DCS分析過程：建?！鷦摻y量→創建裝配（用DCS點或者特征點來定義零件如何在定位元素上連接在一起。裝配的作用體現在定位元素上的偏差如何傳遞到產品上）→創建公差（添加GD&T Tolerance GD&T公差。使用基于CATIA的FD&T（V4）或者FT&A（V5）功能使模型中特定零件特征產生偏差。與特征相關聯的網格或者特征點將根據所指定的公差進行變化）→模型分析（通過模型分析得到分析報告）。

仿真結果如圖3、4、5所示。圖3以現狀的公差進行裝配分析，對建付精度的分項模擬，得出正態分布圖，如果超差，則需要人工返修，圖4、圖5則是對QVCC提出的影響因素進行重要度排序，得出控制要因。

圖3 3DCS仿真結果

圖4 3DCS仿真結果

圖5 3DCS仿真結果

4 測量系統分析（MSA）

測量系統分析（MSA）使用數理統計和圖表的方法對測量系統的分辨率和誤差進行分析，以評估測量系統的分辨率和誤差對于被測量的參數來說是否合適，并確定測量系統誤差的主要成分[1]。

建付精度提升主要涉及雙懸臂測量機MSA和檢具MSA.通過對測量系統的分辨率和誤差進行分析，確定測量系統是否滿足要求，如無法達到要求，則整改至合格。

雙懸臂測量機在檢定周期內，且為自動測量，所以本次測量系統分析只分析重復性，選擇測量10臺車子的某一關聯尺寸，每臺車子重復測量3次（每次都按完整的測量流程進行測量），分5天完成，早晚各測量1臺，得30組數據。雙性百分比為5.6%，有效分變率為16（接受準則：雙性百分比小于10%，有效分變率大于5），該測量系統可以接受并可用于統計過程控制（SPC）。

檢具第一次測量系統分析時，雙性百分比（% R&R）為42.1%，有效分變率為3，測量系統不可以接受。經采取一系列整改措施，驗證測量系統時雙性百分比（%R&R）為17.2%，有效分變率為8，測量系統尚可接受，如圖6所示。

圖6 檢具整改后的R&R分析報告

5 統計過程控制（SPC）

統計過程控制（SPC）是一種借助數理統計方法的過程控制工具。用統計的方法和技術來分析過程的穩定性、過程的變異及幫助產品開發者和制造者在開發與制造階段減少產品的變異的一系列活動過程進行分析和控制[2]。過程能力指數（Cpk）和過程能力指數Ppk是指過程能力滿足產品質量標準要求（規格范圍等）的程度，通過計算各檢測尺寸的Cpk或者Ppk值來評價該工序的能力[3]。要素控制圖受控且Cpk=1.13，可用于現場控制如圖7所示。

圖7 要素控制圖受控且Cpk=1.13，可用于現場控制

統計過程控制SPC是通過過程能力指數（Cpk）分析來確定各要素的過程能力；如出現異常點或者Cpk小于1.0，需要使用QC七步法整改。具體為：按要求收集數據，使用Minitab計算出控制圖和過程要素的Cpk值，觀察控制圖是否受控，不受控采取QC七步法進行整改，并重新收集數據；如果受控，計算出Cpk值，Cpk<1.0，繼續整改，只有當Cpk值>1.0控制圖方可用于控制用控制圖。

為了能有效控制過程，本次建付精度提升對28個要素采取了控制圖監控。涉及的控制圖有均值-極差圖、單值-移動極差圖。

圖8為經整改后受控的某關聯尺寸的單值-移動極差圖示例。

圖8 控制圖的持續應用

12月初出現異常點（連續7點在中心線一側），過程存在潛在風險，需要使用QC七步法進行現場整改。

6 QC七步法的應用

6.1 現狀調查/目標設定/要因分析/對策實施

根據SPC控制圖的分析結果，結合現場實際。將對鉸鏈精度、車門的UCF、裝具工裝、側門洞骨骼精度、現場作業遵守率等進行測量和統計，確定影響因素，并分析原因。如圖9所示。

圖9 某鉸鏈調查分析

（1）鉸鏈精度不足，且存在檢具不進銷不良現象，具體表現為：

一是，鉸鏈精度不足：抽檢合格率為90%（40件抽出4件不良品，上檢具不進銷）；

二是，鉸鏈圖紙定義不完善：缺少關鍵尺寸標注、個別公差定義不合理。

（2）裝具定位精度不足，且存在定位塊離空、定位銷位置度及松動等不良現象。

裝具精度問題：目前僅日?，F場點檢，缺乏裝具精度測量統計與數據分析。如圖10所示。

圖10 某裝具工裝調查分析

（3）車門UCF精度不足，且存在焊接變形、扭曲、包邊缺陷等不良現象。如圖11所示，銅板高于基準面，焊點順序不合理導致，導致定位精度存在問題。

圖11 某車門UCF調查分析

左、右前門UCF合格率分別67.4%，64.3%.距離目標92%有較大的差距。

（4）側圍門洞骨骼精度不足，且存在車門安裝面離空，止口變形、間隙面差配合點不合等現象。更改措施見圖12所示。

圖12 建付精度影響因素整改效果

（5）現場作業遵守率及班組GK管理不足，且存在工程文件標準缺失甚至不可行、車間缺乏重保崗位內容清單、重點崗位培訓機制、質量意識認知薄弱等不良現象，如圖13所示。

圖13 提升班組作業管理

6.2 效果確認/標準化

從工程技術精度、現場管理等兩個層面推行“5+ 2”的課題思路及措施，取得良好效果，具體數據如表2所示。建付整體合格率提升近2%；Cpk值提升7.8%，如圖14所示。

表2 建付精度影響因素整改效果

圖14 建付精度整體提升效果

7 結束語

本文通過提出建付精度提升流程，流程涵蓋了設計和工業化階段，從設計階段就找出影響因素，并對其影響因子進行評估，合理分配相應的公差；工業化階段通過測量系統分析（MSA）和統計過程控制（SPC）和七步法提升建付精度；通過對前門建付精度的應用驗證，取得了良好的提升效果，為后續車型建付精度的提升提供了有效的流程。

并得出以下要點：

（1）通過設計階段3DCS尺寸公差分配和要素確定、測量系統分析（MSA）保證了測量數據的有效性，統計過程控制（SPC）保證產品的穩定性，七步法整改要因，形成閉環控制，提升了建付精度。

（2）完善工藝文件，將CPK值的管理納入日常測量文件，確保現場工藝的日常維護依據。

[1]MSA工作小組.測量系統分析參考手冊[Z].美國：克萊斯勒公司、福特汽車公司、通用汽車公司，2015：75-120.

[2]D.C.Montgomery.Introduction to Statistical Quality Control [M].America：John Wiley&Sons，Hoboken，NJ，2005：12-17.

[3]孫亞偉.重型載貨汽車駕駛室白車身尺寸精度控制及評價方法研究[D].西安：長安大學，2013：39-41.

Im provementofWelding body bulding precision based on StatisticalProcess

WANG Shi-fei1，WEILi-tang1，CAIHong-feng2
（1.Liuzhou Liuxin Auto Stamping Co.，Ltd.，Liuzhou Guangxi 545005，China；2.Dongfeng Liuzhou Automobile Co.，Ltd，Liuzhou Guangxi545005，China）

Welding body bulding precision includes five door cover、face、gap.The bulding precision is an important index to consumers.In this paper，acquiring the enhanced process and experienced of bulding precision in design and production process through the improvement of the process and confirmation.Getting factors that list the impact of the tolerance sensitivity by QVCC 3DCS analysis software.Construction for improvement results through measurement system analysis（MSA）and statistical process control（SPC），QC seven step rectification from engineering and engineeringmanagement in two aspects.

white body；building precision；QVCC；3DCS；MSA；SPC；CPK；QC seven step method

U463.8

A

1672-545X（2017）04-0222-05

王世飛（1988-），男，海南人，本科，焊接工藝師，主要從事白車身焊接精度和焊接強度方面工作；韋禮塘（1988-），男，廣西河池人，本科，測量分析員，主要從事白車身MSA、SPC方面工作；蔡洪豐（1986-），男，廣西柳州人，碩士，焊接工藝師，主要從事白車身焊接精度及焊接強度方面工作。