蔣磊 李十全 王龍 趙磊 謝蛟龍 徐彪

（東風本田汽車有限公司）

在中國經(jīng)濟增長放緩的大背景下，汽車市場的激烈競爭促使汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級要求迫切。在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟新架構(gòu)下，智能制造正成為未來中國汽車工業(yè)發(fā)展的必然趨勢。對于汽車行業(yè)而言，新產(chǎn)品投放市場的速度越來越快，技術(shù)的發(fā)展和迭代也越來越快[1]。作為從設計開發(fā)到投入生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié)，樣車試制面臨著周期短和要求高的挑戰(zhàn)，而樣車零件大多為試生產(chǎn)樣件，數(shù)量少、價格高。此外再加上制造、問題識別、改進措施驗證等人員、設備的投入，樣車的開發(fā)試制成本往往居高不下[2]。因此，在智能制造的大環(huán)境下，對樣車試制實施精益制造管理，降低樣車開發(fā)試制成本，提高新車型競爭水平就顯得尤為必要。文章以某公司新車型樣車為例，對其試制精益管理進行了闡述。

1 現(xiàn)狀分析

圖1 示出某公司樣車開發(fā)試制流程圖。該樣車主要分為0X 樣車、V3 樣車和T 確樣車3 類，T 確樣車又分為認定、段確、品質(zhì)、量確4 個階段[3]。為了適應汽車市場產(chǎn)品快速迭代的需求，自2016 年開始將新車型開發(fā)周期縮短至26 個月，并要求削減10%的研發(fā)成本。由于全新車型正常研發(fā)周期為36 個月，而商品企劃、產(chǎn)品開發(fā)階段的樣車試制周期通常需要7～8 個月，生產(chǎn)準備階段樣車試制周期則需要9～10 個月，試制樣車總需求量超過200 臺。因此，傳統(tǒng)的以實際裝調(diào)為主、虛擬驗證為輔的做法已經(jīng)無法適應樣車快速試制及研發(fā)費用縮減的需求。面對這一問題，必須使用新的管理方式或新技術(shù)進行解決。

圖1 某公司樣車開發(fā)試制流程圖

2 方案實施

針對樣車需求臺數(shù)多、試制周期長、開發(fā)費用高等問題，需要以智能制造理論為驅(qū)動引擎，將精益制造管理思想融入樣車試制的各個階段，充分發(fā)揮虛擬仿真的作用，削減試制流程鏈中各個環(huán)節(jié)的浪費，提升樣車試制效率。同時，不斷發(fā)掘和運用與樣車試制相匹配的智能制造技術(shù)，制定與項目開發(fā)同步的實施計劃，優(yōu)化項目管理模式，構(gòu)建項目集群管理平臺，使智能制造與精益管理有機結(jié)合、協(xié)同推進，從而改變樣車試制臺數(shù)多、周期長、費用高的現(xiàn)狀。

2.1 項目集群管理平臺構(gòu)建

傳統(tǒng)樣車試制組織采用矩陣管理模式，試制各環(huán)節(jié)的業(yè)務領域負責各自區(qū)域的工作[4]，缺乏聯(lián)動性。某公司每年有6～8 個項目同時開展，每個項目的試制計劃都受到各自車型開發(fā)大日程的約束。因此，有必要為試制全過程搭建管理平臺，運用項目集群管理理論，讓所有項目的相關(guān)方在此平臺上按規(guī)則接入。項目集群管理使樣車試制工作保持高度的柔性以適應技術(shù)和項目的獨特性，保證項目按計劃完成[5]，并能更高效地進行資源配置和進度控制，從而幫助組織實現(xiàn)既定目標，如圖2 所示。

構(gòu)建項目集群管理平臺后，整車架構(gòu)化、模塊化和平臺化開發(fā)變得更加廣泛和深入。根據(jù)公司全部整車項目開發(fā)的型譜規(guī)劃，實施項目群管理，優(yōu)化資源配置，實現(xiàn)“1+1＞2”的效果。在單個項目內(nèi)，將試制的某些工作環(huán)節(jié)整合形成“工作包”，由專家級工程師負責該工作包工作的完成。同時，基于架構(gòu)化、模塊化和全球化項目開發(fā)流程，組建試制項目群，由各技術(shù)領域系長兼任項目群“群主”，負責協(xié)調(diào)群中各項目的資源約束，實現(xiàn)各項目間的協(xié)同管理和知識管理，如圖3 所示。

2.2 樣車試制精益管理方案實施

運用精益管理縮短生產(chǎn)前置期和提升流程效率的理念，制定了以智能制造為載體的精益管理方案，以此來縮短樣車試制周期、節(jié)約試制成本。此方案利用智能制造中物流管理相關(guān)技術(shù)、數(shù)字化制造技術(shù)、精益生產(chǎn)管理、品質(zhì)持續(xù)改善管理等，將多種技術(shù)手段相結(jié)合，解決樣車試制周期及試制成本問題。基于智能制造的樣車試制精益管理方案整體思路，如圖4 所示。

圖4 樣車試制精益管理方案整體思路

2.2.1 樣車試制物流系統(tǒng)管理

通過運用智能制造中自動化物流管理技術(shù)，搭建面向試制物料管理的物流平臺，實現(xiàn)研發(fā)數(shù)據(jù)與試制物料系統(tǒng)的無縫對接，使得試制樣車零件的狀態(tài)、物料訂單得到有效管控，并與樣車試制加工計劃緊密相關(guān)。最終提高了試制物流效率、縮短了樣車零件納期、保證了樣件狀態(tài)的準確率、提高了樣車試制加工效率。物流系統(tǒng)方案，如圖5 所示。

圖5 樣車試制物流管理系統(tǒng)流程圖

運用試制物流系統(tǒng)之后，物料接收時不再需要手工登記輸入零件信息，降低了人為錯誤率。零件到庫情況、接收合格率等報表可以即時導出，便于及時掌握零件交付情況。

2.2.2 樣車試制智能制造系統(tǒng)管理

在物理樣車中，標定及道路試驗樣車數(shù)量無法減少，但對于各項進行設計驗證、裝配驗證、工藝驗證的車輛，可以通過數(shù)字化制造技術(shù)和虛擬仿真來減少物理樣車的試制臺數(shù)。利用項目集群管理平臺優(yōu)勢，實現(xiàn)了產(chǎn)品工程設計、制造工藝規(guī)劃和品質(zhì)方案企劃的同步推進。通過對沖壓、焊裝、涂裝、樹脂以及總裝等五大工藝進行數(shù)字化設計和仿真，在樣車試制之前先行識別各種制造工藝不良，并對產(chǎn)品結(jié)構(gòu)實施同步設計優(yōu)化，保證了產(chǎn)品設計質(zhì)量，從而降低了在物理樣車上對制造工藝進行實車驗證的必要性，削減了試制樣車臺數(shù)。最終達到縮短產(chǎn)品開發(fā)周期、削減研發(fā)成本、提高產(chǎn)品品質(zhì)穩(wěn)定性的目的。數(shù)字化設計仿真施策方案，如圖6 所示。

圖6 數(shù)字化設計仿真施策方案

得益于CAE 仿真技術(shù)的不斷進步，各大工藝在實車上驗證的項目和工時也就隨之大幅減少。除了對產(chǎn)品設計和制造工藝進行虛擬評審之外，數(shù)字化仿真設計技術(shù)還可以實現(xiàn)零部件尺寸匹配性虛擬驗證，通過各系統(tǒng)之間零部件尺寸的虛擬分析驗證匹配性，提升整車實物匹配能力及效率，達到提升整車尺寸精度的目的。

數(shù)字化設計仿真工作主要針對V0，V1，V3，Go1，Go2 這5 版設計數(shù)據(jù)進行虛擬評審。從V0 數(shù)據(jù)開始，利用研發(fā)中心和新車型中心現(xiàn)有的各種CAD/CAE 軟件，通過數(shù)字化網(wǎng)絡平臺，實現(xiàn)研發(fā)、工藝、制造、采購、品質(zhì)、物流等多領域跨部門的同步評審。

2.2.3 試制樣件模塊化開發(fā)

0X 裝車和V3 裝車2 個階段處于新車型開發(fā)前期，樣件需求少，交付周期短，而品質(zhì)要求卻并不低，對于樣件關(guān)鍵測點要求尺寸合格率達到100%，其他的配合面、安裝孔等測點要求尺寸達到80%以上。在Go1 數(shù)據(jù)發(fā)布之前，產(chǎn)品設計變更頻繁，這就在無形中增加了試制樣件的開發(fā)難度，同時也帶來了額外的試制成本浪費。

為了降低試制樣件的開發(fā)難度，消除不必要的樣件試制成本浪費，在充分考慮試制工藝與正式工藝差異的同時，將正式工藝開發(fā)過程中所用的模塊化設計思路合理嵌入試制工藝的開發(fā)。試制工藝的模塊化開發(fā)主要包括工藝參數(shù)化設計、工裝輕量化設計、輔助工裝共用化設計以及工藝安全裕度校核[6-7]。利用模塊化設計手段，試制工藝、模具、夾具、檢具等實現(xiàn)了基于參數(shù)特征的智能設計。根據(jù)試制工裝結(jié)構(gòu)強度有限元分析FEM（Finite Element Method，F(xiàn)EM）解析結(jié)果及動態(tài)虛擬調(diào)試結(jié)果，對試制工裝結(jié)構(gòu)實施基于變密度法的結(jié)構(gòu)拓撲優(yōu)化，從而減小試制工裝尺寸，簡化試制工裝結(jié)構(gòu)，降低試制工裝質(zhì)量系數(shù)；此外，還根據(jù)試制工裝生產(chǎn)綱領的不同，合理取消了標準件的使用，使試制工裝數(shù)量趨于最小化、結(jié)構(gòu)趨于輕量化，并縮短調(diào)試匹配周期。試制工藝可滿足±10%的工況波動范圍，安全裕度提升明顯，試制樣件尺寸一次合格率FTQ（First Time Quality，F(xiàn)TQ）可達85%，交付周期較之前減少2～3 周，樣車試制過程中的設計變更也顯著減少。

2.3 樣車試制標準化管理

標準化（Standard，STD）是精益制造的核心理念。在樣車試制過程中，通過建立標準手冊，并利用目視化看板工具，規(guī)范和維護工作場地合理布置，支持試制車間的現(xiàn)場管理，并消除試制浪費。

從加工方式來看，樣車試制屬于典型的訂單式生產(chǎn)模式[8]。然而，由于不同新車型項目在相同時間段存在交叉重疊，因此，試制車間的生產(chǎn)負荷呈明顯的波峰波谷狀?；谠囍茦藴驶渭翱偝晒r管理體系，可有效平衡各階段、各項目試制工作量，滿足試制需求并防止生產(chǎn)過剩。此外，標準化管理還可對生產(chǎn)計劃排布進行反向優(yōu)化。通過數(shù)據(jù)累計，建立各工位的標準工時，再根據(jù)線平衡原則對各工位工作內(nèi)容進行逐步優(yōu)化，如圖7 所示。在減少作業(yè)人數(shù)、縮短工作時間的情況下，實現(xiàn)了試制效率的提升，增值時間占整體工作時間的比例也隨之上升。

圖7 試制車間裝配工位負荷優(yōu)化案例

以作業(yè)指導書（Job Issue Sheet，JIS）的形式發(fā)布樣車試制裝配操作指導，并作為試制標準化的通用基礎文件，之后不同的新車型項目亦可活用。后續(xù)項目僅需編制特有的工藝操作指導即可完成裝配工藝的開發(fā)。

2.4 樣車試制過程品質(zhì)控制

過程品質(zhì)控制（Process Quality Control，PQC）可以預防不良的產(chǎn)生、及時檢測到不良的存在并采取對策，防止不良的再次發(fā)生，減少返工浪費，最終制造出滿足客戶需求的產(chǎn)品。樣車試制過程質(zhì)量控制流程，如圖8所示。

圖8 樣車試制過程質(zhì)量控制流程

在樣車試制過程中，運用了試制過程失效模式分析（Process Failure Mode and Effects Analysis，PFMEA）來辨識潛在的品質(zhì)風險。通過嚴重度、頻度和不易探測度來量化評級所有的工藝風險優(yōu)先級RPN（Risk Priority Number，RPN），并根據(jù)PFMEA 結(jié)果編寫專項過程控制計劃（Process Control Plan，PCP），將過程控制計劃中的品質(zhì)控制方法融入試制車間現(xiàn)場工藝文件，以達到在樣車試制開發(fā)前期即從制造工藝角度預防品質(zhì)不良發(fā)生的目的。

由于樣車試制中操作確認及品質(zhì)不良探測的主體是人，為防止人為疏忽所導致的品質(zhì)不良流出，在試制車間針對性地設置了工位自檢、工位互檢以及品質(zhì)終檢等專項檢查。重點控制試制PFMEA 所分析出的高風險項，同時對每臺樣車制定專項試制手冊，完整記錄試制過程中的各項數(shù)據(jù)，以確保試制品質(zhì)不良可以追溯分析。試制車間各工位之間還建立了前、后反饋機制，以便將品質(zhì)信息及時傳遞從而提高試制品質(zhì)不良對策效率，并預防該類品質(zhì)不良再次發(fā)生。

3 效果確認

在運用智能制造技術(shù)和試制精益管理后，樣車開發(fā)試制周期縮短4 個月，可量化的直接試制成本節(jié)約可達30%以上。

3.1 經(jīng)濟收益

3.1.1 試制樣車成本削減

新車型在0X、V3、認定、段確、品確、量確各階段，樣車試制加工數(shù)量分別為23，26，17，21，14，12 臺，總計113 臺，而原型車在0X、V3、認定、段確、品確、量確各階段，樣車試制加工數(shù)量分別為34，26，43，28，20，16 臺，試制車輛總計167 臺。相較原型車，新車型樣車試制數(shù)量減少54 臺，削減比例達到32.3%。

以V3 樣車試制為例，其總費用為3 200 萬元，而原型車各階段樣車試制總費用為4 620 萬元，與原型車相比，新車型樣車試制成本節(jié)約1 420 萬元，削減比例達到30.7%。

3.1.2 試制樣車品質(zhì)提升

實施基于智能制造的樣車試制精益管理后，產(chǎn)品設計問題得以提前發(fā)現(xiàn)和解決。根據(jù)管理方案實現(xiàn)前后設計問題識別率的對比，如圖9 所示，在商品企劃和產(chǎn)品開發(fā)階段的設計問題識別率增長了40%以上，減少了樣車試制過程中品質(zhì)不良的數(shù)量和發(fā)生頻率，有效提升了樣車試制的加工效率。

圖9 產(chǎn)品設計問題識別率對比

得益于產(chǎn)品設計問題的早期識別及對策，各階段尺寸合格率也較之前顯著提升。以新車型為例，V3 階段試制樣件尺寸FTQ 達到85.6%，首臺白車身尺寸合格率達到76.7%；而原型車V3 階段試制樣件尺寸FTQ僅為77.3%，首臺白車身尺寸合格率僅為71.5%。相較原型車，試制樣車尺寸精度提升比例超過5%。

3.2 技術(shù)效益

通過實施基于智能制造的樣車試制精益管理，文章總結(jié)了可以適應樣車快速試制及研發(fā)費用縮減的標準化試制流程（如圖10 所示），并實現(xiàn)了樣件試制工藝工裝的自主化設計和開發(fā)，攻克了試制工藝模塊化設計、試制工裝輕量化設計等一系列的技術(shù)難題，解決了長久以來產(chǎn)品試制完全受制于供應商的被動局面。

圖10 標準化試制流程

4 結(jié)論

進入十四五規(guī)劃之后，在提倡“中國制造2025”國家戰(zhàn)略的背景下，汽車研發(fā)中的樣車試制更要建立以用戶需求為目標、以減少浪費、提高效率為手段的指導原則，在汽車研發(fā)工作中推廣精益管理和技術(shù)創(chuàng)新，推動汽車研發(fā)面向智能化和精益化提升，提高企業(yè)競爭軟實力。未來，隨著云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)的不斷發(fā)展，基于智能制造的精益管理將從研發(fā)試制領域橫向拓展至其他各領域，并不斷縱向延伸，擴大應用范圍，為汽車企業(yè)未來的高速發(fā)展奠定數(shù)字化工作基礎，加快面向十四五規(guī)劃的智能制造轉(zhuǎn)型。