張雪峰 李瑤

（航空工業西飛物流管控中心 陜西省西安市 710089）

1 背景及現狀

為提高材料利用率和生產效率，物流管控中心在生產中采用數字化套裁加工技術，實現物料配送規模化排樣、集約化生產。經過反復摸索，通過逆向掃描樣板等方法，累計建立了數控排樣數據5萬余項。利用套裁技術進行規模化排樣，實現了零件一次加工完成，避免了中間工序周轉，同時建立并完善了基于SigmaNEST 數控套裁排樣軟件數控加工零件信息庫，通過零件的數字化加工，實現了“規模化排樣、集約化生產”的目標。

2 梳理并統計匯總各類問題發生的原因

首先，我們現對套裁程編組數字化套裁排樣過程及數控加工工段生產加工過程中發生的問題缺陷進行統計并匯總，圖1 為改善之前數控加工過程中月均出現的問題統計結果。

3 分析各類問題發生的原因并制定相應的解決措施

3.1 零件數量輸入錯誤

對于排樣過程中零件數量輸入錯誤的情況，我們通過5WHY分析法進行分析討論，結果見圖2。

我們在批量排樣時對信息庫引入了兩個參數，分別為：“排樣因子除”、“排樣因子加”（見表1），排樣因子除主要針對排樣數據為兩件相連或多件相連的情況，排樣因子加主要針對零件增加試模料的情況，通過這兩個參數的修正，最終得出的實際排樣數量公式如下：

實際排樣數量=（計劃數量+排樣因子加）/排樣因子除

通過此參數修正的方法，同時配合軟件開發商提供的訂單導入的插件，有效解決了排樣過程中零件數量設置/輸入錯誤的問題。

3.2 零件制造指令錯誤

對于零件指令編制錯誤的情況，經我們討論分析，利用5WHY分析法得出的分析結果見圖3。

圖1：數控加工過程問題統計圖

圖2：零件數量輸入錯誤5WHY 分析法

圖3：制造指令錯誤5WHY 分析法

圖4：程序刀路紊亂5WHY 分析法

表1：數控排樣信息庫示意圖

考慮到物流管控中心承擔著整個公司的下料業務，制造指令數量較大，即使對于較低的出錯率，在較為龐大的基數的基礎上，出錯數量也不容小覷，經領導決定，在工藝編制環節設置專職校對，負責制造指令編制的質量審核。自設置專職校對以來，物流管控中心的制造指令一次性編制合格率超過了99.5%，有效地預防了制造指令編制過程中的錯誤。

3.3 刀路紊亂

圖5：刀路模擬示意圖

圖6：鉆孔深度不足示意圖

圖7：魚刺圖分析法

圖8：后置文件鉆孔參數

對于軟件自身引起的錯誤情況，如生成的刀路紊亂、變形等，由于電子產品自身的特殊性，我們通過5WHY分析法進行分析討論，結果見圖4。

我們研究討論了可以避免軟件出錯的一些方法，如在生成刀路之后對刀路進行逐步模擬，仔細檢查看是否有刀路紊亂、變形的現象。模擬過程如圖5 所示。

通過模擬的方法，能有效識別并避免軟件引起的錯誤。

3.4 鉆孔深度不足

對于零件鉆孔深度不足，我們調查發現，但與單張板料加工時，不存在此現象，但是對于多張板料疊層時，則會出現此種情況，如圖6 所示。

對于板料疊層加工時鉆孔深度不足的情況，我們進行了組織討論，并調查現場加工情況，利用魚刺圖進行分析，分析結果如圖7。

經過分析討論，并研究機床程序后置，發現主要問題為機床后置參數在生成程序時未引用疊層參數，因此，我們對后置程序進行修改試驗，在試驗成功之后修改的后置程序鉆孔內容如圖8 所示。

在將疊層數量參數引入程序后置之后，對比之前生成的數控加工程序，發現鉆孔指令中的鉆孔深度達到疊層加工的要求，將更改后的程序在現場進行加工應用，發現鉆孔深度明顯改善，達到了數控加工的要求。

3.5 程序紊亂

對于從套裁程編組生成程序之后的刻盤到導入數控加工工段的單機，再到將程序導入機床的過程中發生的程序指令紊亂問題，無法進行人為干涉，經過我們運用5WHY 分析法進行分析討論， 對于程序紊亂這種情況，通過對數控加工工段操作工進行培訓教育，強化操作工的操作流程，按要求進行程序的加工前模擬。

4 取得效果

（1）數控加工過程中存在的問題明顯下降，按照項目中的數據統計，項目實施前后存在的問題下降約為（55-6）/55=89%。

（2）一次性鉆孔合格后，數控加工時間縮短約20%。

（3）統一數控信息庫之后，特殊零件數量輸入不再存在多余情況，材料利用率有效地提高。

（4）零件一次性加工完成，不存在補加工，提高了零件質量，降低了不合格品的數量。

（5）通過梳理流程，對流程中存在缺陷的環節進行針性解決，提高了程編員、操作工的技能水平。

5 結語

通過此次數字化套裁排樣加工過程中的攻關項目的實施，有效的提高了物流管控中心數控加工產品的質量，增強了相關人員的技能水平，提高了材料的利用率，同時現場管理也得到進一步提升。為物流管控中心下一步的發展奠定了良好基礎。