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        Red X在分析發(fā)動(dòng)機(jī)罩與翼子板AV間隙問題中的應(yīng)用

        2021-12-17 14:03:08王學(xué)強(qiáng)牛毅峰張海峰
        裝備制造技術(shù) 2021年9期
        關(guān)鍵詞:子板卡扣大燈

        梁 翠,王學(xué)強(qiáng),王 鑫,牛毅峰,張海峰

        (上汽通用五菱汽車股份有限公司重慶分公司,重慶 401120 )

        Red X 作為一種查找問題如何產(chǎn)生的策略,廣泛應(yīng)用于汽車制造現(xiàn)場(chǎng)。Red X區(qū)別于常規(guī)問題解決方法,在統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)的置信度下,關(guān)注極端樣本,不斷收斂尋找差異,并通過特定的評(píng)估方法,實(shí)現(xiàn)由變量Y 找出問題根源自變量X[1-3]。

        Red X 的核心策略是不斷對(duì)比BOB件和WOW件(樣本中兩個(gè)相反的極端),尋找差異,運(yùn)用拆分、互換等方法確定差異來源,進(jìn)而解決問題。

        本文以某車型發(fā)動(dòng)機(jī)罩與翼子板AV間隙(測(cè)量點(diǎn)最大間隙與最小間隙之間差值>3mm)為例,介紹Red X策略在實(shí)際問題解決中的運(yùn)用,將故障模式轉(zhuǎn)換為可測(cè)量的Green Y后,運(yùn)用Red X策略步驟:傾聽客戶要求、觀察失效、測(cè)量差異、集中到主要影響因素、驗(yàn)證主要影響因素、執(zhí)行控制等策略步驟,找出問題根源(Red X)[4-5]。

        1 Red X 策略

        1.1 傾聽客戶要求

        SUSA(simulated user-scene audit-模擬用戶場(chǎng)景評(píng)審規(guī)范)評(píng)審是汽車行業(yè)評(píng)價(jià)整車質(zhì)量的重要指標(biāo),而公司D車型SUSA質(zhì)量指標(biāo)處于長期超標(biāo)狀態(tài),利用問題定義樹(圖1),對(duì)影響SUSA指標(biāo)的因素層層分解,將目標(biāo)鎖定到發(fā)D車型發(fā)動(dòng)機(jī)罩與翼子板AV間隙問題。

        圖1 問題定義樹

        1.2 觀察失效

        Red X策略中觀察失效階段需要把發(fā)動(dòng)機(jī)罩與翼子板AV間隙轉(zhuǎn)化為可測(cè)量的Green Y,通過測(cè)量不同的Green Y,得出BOB和WOW樣本,BOB和WOW樣本選擇不一定都在設(shè)計(jì)范圍內(nèi)。在本案例中Green Y就是發(fā)動(dòng)機(jī)罩與翼子板間隙測(cè)量值,根據(jù)尺寸設(shè)計(jì)要求(圖2),1-1/1-2/1-3處檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)為2.75~4.25 mm,BOB車選取間隙值2.75~4.25 mm,WOW車選取間隙5.00~6.00 mm。

        圖2 Green Y 測(cè)量

        1.3 測(cè)量差異

        測(cè)量差異階段,利用Isoplot技術(shù),使用小樣本來驗(yàn)證測(cè)量系統(tǒng)有效性。選擇10輛包含BOB和WOW的車,由同一個(gè)人同一種測(cè)量工具依次測(cè)量發(fā)動(dòng)機(jī)罩與翼子板的1-1/1-2/1-3處間隙(圖2),每個(gè)測(cè)量點(diǎn)測(cè)量兩次,并將數(shù)據(jù)記錄下來,制作Isoplot 圖,如圖3所示。ΔP反映的是零件的波動(dòng),ΔM反映的是測(cè)量的波動(dòng),如果ΔP/ΔM≥6,說明測(cè)量系統(tǒng)就是足夠好的。

        圖3 Isoplot 圖

        計(jì)算所得的ΔP=3.7,ΔM=0.14,可得分辨率為:ΔP/ΔM=3.7/0.14=26.2≥6,證明測(cè)量系統(tǒng)有效,能夠分辨BOB和WOW的零件。

        1.4 元件查找

        元件查找是一種查找線索產(chǎn)生的工具,元件查找可以分為三步,階段Ⅰ用來確認(rèn)裝配過程的影響,階段Ⅱ用來確定零件的影響,階段Ⅲ用來分析結(jié)果。先進(jìn)行階段Ⅰ,在Isoplot的兩端(盡可能的遠(yuǎn))選取BOB 和WOW,拆解并進(jìn)行2次重組(表1),距離越遠(yuǎn)越容易評(píng)估暴露出Red X。由圖4可以看出,在重組過程中BOB和WOW值未完全分離,階段Ⅰ不通過,說明Red存在于裝配過程。

        表1 原始狀態(tài)和重裝2次數(shù)據(jù)表

        圖4 元件查找圖(階段Ⅰ)

        因元件查找階段Ⅰ不通過,重新選取WOW單元,拆下發(fā)動(dòng)機(jī)罩使其按照零件的自由度偏向兩端(Up和Down)進(jìn)行裝配,Green Y未有明顯變化;拆下翼子板使其按照同樣的方式進(jìn)行裝配,得到Green Y明顯從WOW轉(zhuǎn)變成BOB,說明Red X存在于翼子板裝配過程中。選取BOB單元進(jìn)行驗(yàn)證,拆下翼子板按照同樣的順序進(jìn)行裝配,得到Green Y明顯從BOB轉(zhuǎn)變成WOW,說明翼子板裝配可以確定是Red X的候選者,表2和圖5所示。

        圖5 元件查找圖(階段Ⅱ)

        表2 零件拆裝測(cè)量數(shù)據(jù)表

        1.5 確定要因

        重新對(duì)翼子板安裝結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,翼子板上大燈卡扣安裝孔為Φ7 mm圓孔,大燈卡扣安裝時(shí)Y向存在±2 mm差異,將翼子板Y向上偏,翼子板上大燈卡扣安裝孔容差較小(圖6),Y向尺寸波動(dòng)大,裝配一致性無法保證。

        圖6 翼子板裝配圖

        通過元件查找確定了Red X的候選者,并且Red X候選者可以輕易完成BOB和WOW的轉(zhuǎn)變,因此采用5 Penny B vs. C工具來進(jìn)行確認(rèn)。隨機(jī)選取5組B和C的樣本量,分別測(cè)量Green Y,取96%的置信度,試驗(yàn)數(shù)據(jù)如圖7,再按照Green Y進(jìn)行排列,B和C完成分開,符合要求。證明翼子板上大燈卡扣安裝孔尺寸為真正的根源。

        圖7 5 Penny B vs. C

        2 執(zhí)行評(píng)估

        綜合分析,D車型左右翼子板上前大燈安裝定位孔直徑Φ7 mm圓孔,導(dǎo)致大燈卡扣安裝孔與大燈安裝點(diǎn)Y向距離偏小,容差較小,將翼子板OP40模具對(duì)應(yīng)孔徑改成Φ9 mm,增加翼子板上大燈卡扣安裝孔與大燈安裝點(diǎn)Y向距離,使問題得到控制。依據(jù)措施實(shí)施前后發(fā)動(dòng)機(jī)罩與翼子板間隙數(shù)據(jù)做出Green Y 跑動(dòng)圖,評(píng)估得出執(zhí)行效果良好。

        3 結(jié)束語

        文章針對(duì)影響SUSA指標(biāo)的發(fā)蓋與翼子板AV間隙問題,采用Red X策略步驟,逐步查找影響間隙的主要因素——翼子板上大燈卡扣安裝孔尺寸容差小,通過修磨增加孔徑,有效改善了發(fā)動(dòng)機(jī)罩與翼子板AV間隙問題。同時(shí),對(duì)Red X從果到因的問題解決方式有了新的認(rèn)識(shí)。

        圖8 Green Y Run Chart

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