譚 杰，徐永康，劉 真，湯龍彪，米雙年

方向盤發(fā)泡過(guò)程主要缺陷及改善研究

譚 杰，徐永康，劉 真，湯龍彪，米雙年

（上汽大眾汽車有限公司長(zhǎng)沙分公司，湖南 長(zhǎng)沙 410132）

針對(duì)汽車方向盤發(fā)泡過(guò)程產(chǎn)生的主要缺陷導(dǎo)致產(chǎn)品發(fā)泡一次性合格率低的問(wèn)題，文章提出一種通過(guò)質(zhì)量工具找出影響發(fā)泡過(guò)程的關(guān)鍵因子，并使用回歸分析對(duì)因子進(jìn)行一一有效性驗(yàn)證。采取實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法，圍繞上述關(guān)鍵因子的優(yōu)化及標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)的實(shí)施，做了固定發(fā)泡過(guò)程的各個(gè)因子的工藝窗口及現(xiàn)場(chǎng)標(biāo)準(zhǔn)化控制的工作，并提供了一套提升方向盤發(fā)泡一次合格率的理論，達(dá)到了降低汽車方向盤發(fā)泡過(guò)程中主要缺陷比例、提高產(chǎn)品發(fā)泡一次性合格率的效果。

方向盤；發(fā)泡；實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)；回歸分析；合格率提升

汽車方向盤（Steering Wheel, SW）作為汽車內(nèi)飾零件的重要組成部分，主要承擔(dān)著車輛行駛轉(zhuǎn)向控制、行駛方向的控制等功能。隨著汽車智能化和電子化的發(fā)展，越來(lái)越多的功能也不斷集成在方向盤上，如電子影音控制、智能控制、人機(jī)智能交互、主動(dòng)安全預(yù)警、離手檢測(cè)等[1]。所以方向盤零件不但作為功能件，同時(shí)也不斷發(fā)展成車輛人工控制的中樞，作為最終消費(fèi)者關(guān)注的重點(diǎn)區(qū)域。因此，消費(fèi)者對(duì)于零件的功能表現(xiàn)、外觀變現(xiàn)更加關(guān)注，對(duì)于方向盤生產(chǎn)過(guò)程的控制也提出了更加嚴(yán)格的要求[2]。

橫置發(fā)動(dòng)機(jī)模塊化平臺(tái)（Modular Querbaukasten,MQB）是大眾集團(tuán)研發(fā)的，該平臺(tái)廣泛運(yùn)用于大眾、奧迪、斯柯達(dá)和西雅特等大眾品牌中，車輛級(jí)別分布廣泛，從A00級(jí)到B級(jí)，需要兼顧不同消費(fèi)者的外觀和功能要求[3]。在零件的生產(chǎn)過(guò)程中，方向盤零件出現(xiàn)表面皮紋淺、不可見區(qū)域的飛邊、多料、表面的平整度、縮孔等問(wèn)題，隨著外觀標(biāo)準(zhǔn)不斷加嚴(yán)，對(duì)于生產(chǎn)過(guò)程的控制，零件合格率都有較大的挑戰(zhàn)。

本文對(duì)MQB平臺(tái)中Lavida PA方向盤的生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行分析研究，運(yùn)用失效模式及效果分析（Failure Mode and Effect Analysis, FMEA）、6SIGMA[4]、回歸分析、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)[5]等方法，尋找發(fā)泡過(guò)程中影響合格率的關(guān)鍵因子，并分析因子對(duì)于結(jié)果的關(guān)鍵影響，各因子之間的交互作用，通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型，擬合數(shù)學(xué)表達(dá)式，尋找因子的最優(yōu)解。最終定義因子的范圍并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化控制。

1 方向盤發(fā)泡過(guò)程主要缺陷

在實(shí)際的生產(chǎn)過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)在方向盤本體的發(fā)泡過(guò)程中，最主要的缺陷分別為縮孔（發(fā)泡量不足本體存在孔洞，如圖1所示），花紋不清（表面光滑花紋不能清晰顯示，如圖2所示），堵排氣孔料（發(fā)泡排氣孔堵塞表面有片狀余料，如圖3所示），拉料（零件從模具中取出時(shí)存在粘粘導(dǎo)致大塊缺料，如圖4所示）等，以上4種缺陷為最主要的過(guò)程缺陷，是方向盤發(fā)泡合格率不達(dá)標(biāo)的主要原因。

圖1 縮孔

圖2 花紋不清

圖3 堵排氣孔料

圖4 拉料

2 各類缺陷的主要成因

2.1 主要的缺陷類型的關(guān)鍵因子分析

針對(duì)以上提及的4種缺陷，通過(guò)分析供應(yīng)商給出的生產(chǎn)過(guò)程流程圖，確認(rèn)問(wèn)題產(chǎn)生的關(guān)鍵位置，同時(shí)，使用FMEA和魚骨圖等工具，尋找到與之顯著相關(guān)的9個(gè)因子。從發(fā)泡過(guò)程的輸入端到輸出端，確認(rèn)全過(guò)程的人、機(jī)、料、法、環(huán)等生產(chǎn)要素，如圖5所示。

采用魚骨圖的方法，對(duì)于缺陷的形成原因和主要因子進(jìn)行分析，如圖6所示。

同時(shí)，使用潛在失效模式及影響分析（Poten- tial Failure Mode and Effects Analysis, PFMEA）工具，按照發(fā)泡過(guò)程嚴(yán)重度、頻度和探測(cè)度對(duì)于眾因子進(jìn)行篩選，找出風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)值（Risk Priority Number, RPN）最高的9個(gè)因子，如表1所示，并在后續(xù)進(jìn)行一一驗(yàn)證和建模分析。

圖5 發(fā)泡過(guò)程流程圖

圖6 花紋不清魚骨圖分析

表1 FMEA因子分析矩陣

2.2 關(guān)鍵因子影響數(shù)學(xué)模型歸納

綜合以上的分析結(jié)論，找出了基于嚴(yán)重度、基于成品合格率的9個(gè)因子，對(duì)于因子的相關(guān)性和影響程度，通過(guò)數(shù)學(xué)模型分析的方法進(jìn)行驗(yàn)證。以方向盤發(fā)泡的合格率作為輸出項(xiàng)，因子的不同變化范圍作為輸入項(xiàng)，對(duì)各因子進(jìn)行多項(xiàng)式回歸分析，結(jié)果如圖7—圖15所示。

阿斯頓·馬丁旗下首款SUV正式定名為DBX。與此同時(shí)，DBX原型車的全球測(cè)試已經(jīng)啟動(dòng)。阿斯頓·馬丁首席工程師Matt Becker將駕駛首款開發(fā)原型車在威爾士拉力賽賽段接受考驗(yàn)，為全球測(cè)試項(xiàng)目揭開序幕。此前，工程設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在模擬器上針對(duì)DBX進(jìn)行了專屬開發(fā)和調(diào)校，確保在首批實(shí)測(cè)原型車上路之前就能完成大量基礎(chǔ)工作。在阿斯頓·馬丁看來(lái)，DBX不僅僅是一款SUV，還將成為圣安森工廠投產(chǎn)的首款車型，DBX的到來(lái)將拓展GT的精神內(nèi)涵，為品牌開啟一個(gè)全新時(shí)代。根據(jù)計(jì)劃，DBX將于2019年底正式上市。

圖7 自由泡密度的擬合線圖

圖8 原料循環(huán)攪拌時(shí)間的擬合線圖

圖9 原料溫度的擬合線圖

圖10 脫槍距離的擬合線圖

基于以上的擬合線圖分析，二次模型較好地?cái)M合了數(shù)據(jù)，通過(guò)檢查此圖，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隨機(jī)地散布在回歸線周圍，表明不存在系統(tǒng)失擬；通過(guò)圖表分析，可以建立良率與相關(guān)因子的數(shù)學(xué)表達(dá)式，擬合曲線全部處在95%的置信區(qū)間內(nèi)，且R-Sq（描述數(shù)學(xué)表達(dá)式完整描述系統(tǒng)的程度）均在85%以上，9個(gè)因子對(duì)于良率的影響如上圖數(shù)學(xué)表達(dá)式所示，將在下一改善階段中進(jìn)行改善。

圖11 模槍壓力的擬合線圖

圖12 模槍距離的擬合線圖

圖13 脫槍角度的擬合線圖

圖14 脫槍距離的擬合線圖

圖15 料比對(duì)拉料的擬合線圖

3 改善對(duì)策

基于上一步的數(shù)學(xué)分析，確定了不同因子對(duì)于良率的影響關(guān)系，能夠確認(rèn)隨著因子范圍的變化，良率會(huì)隨之變化；對(duì)于多因子共同影響的缺陷，我們通過(guò)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行驗(yàn)證，尋找該因子的相互影響以及因子的最優(yōu)解。

3.1 縮孔缺陷的全因子驗(yàn)證

根據(jù)前面所述的因子分析矩陣，對(duì)于縮孔缺陷，涉及的因子有自由泡密度、發(fā)泡料的攪拌時(shí)間以及模溫；對(duì)于縮孔的3個(gè)參數(shù)，進(jìn)行3因子2水平的全因子實(shí)驗(yàn)，尋找因子間的交互作用和最優(yōu)解。具體如表2所示。

表2 縮孔因子矩陣表

通過(guò)上述方法，根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)結(jié)果，可以確認(rèn)不良率的主效應(yīng)圖和交互作用圖，以及3個(gè)因子的最優(yōu)解，如圖16、圖17所示。

圖17 縮孔多因子最優(yōu)解立方圖

從立方圖看，自由泡密度150 g/cm2，攪拌時(shí)間60 min，料溫30 ℃，對(duì)于縮孔的良率影響最小。

數(shù)學(xué)模型：

Y（縮孔不良率）=-3.595 00+0.240 000×自由泡密度+0.234 167×攪拌時(shí)間+0.490 000×料溫-0.000 158 33×自由泡密度×攪拌時(shí)間-0.000 325×自由泡密度×料溫-0.000 433 3×攪拌時(shí)間×料溫

3.2 花紋不清的全因子驗(yàn)證

在PFMEA矩陣中，對(duì)于花紋不清的主要因子是脫模劑噴槍距離和脫模劑噴槍壓力，同樣進(jìn)行2因子2水平的全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行驗(yàn)證，如表3所示。

表3 花紋不清因子矩陣表

同3.1，進(jìn)行多因子交互實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及試驗(yàn)設(shè)計(jì)得出2因子的主效應(yīng)圖和交互作用圖和因子最優(yōu)解，如圖18、圖19所示。

Y（花紋不清不良率）=-0.365 000+1.325×模內(nèi)漆槍壓力+0.014 000 0×模槍距離-0.050 000 0×模槍壓力×脫槍距離

圖19 花紋不清多因子最優(yōu)解立方圖

3.3 堵排氣孔料缺陷全因子驗(yàn)證

同3.1及3.2，按照上述PFMEA的因子矩陣，設(shè)計(jì)對(duì)于堵排氣孔料的全因子實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，如表4所示。

表4 堵排氣孔因子矩陣表

進(jìn)行因子實(shí)驗(yàn)，得出不良率的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，因子交互作用圖及主效應(yīng)圖以及因子的最優(yōu)解如圖20、圖21所示。

從立方圖看，脫槍角度90度，料比0.65對(duì)于排氣孔堵得不良影響最小。

Y（堵排氣孔不良率）=-0.946 93+0.007 049 63×脫模劑噴槍角度+0.015 816 7×料比-0.000 121 481×脫模槍角度×料比。

圖21 堵排氣孔料多因子最優(yōu)解立方圖

3.4 拉料缺陷全因子驗(yàn)證

同3.1，3.2及3.3，選取關(guān)鍵因子進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)和驗(yàn)證，如表5所示。

表5 拉料因子矩陣表

進(jìn)行因子實(shí)驗(yàn)，得出不良率的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，因子交互作用圖及主效應(yīng)圖以及因子的最優(yōu)解如圖22、圖23所示。

從立方圖看，脫槍距離25 cm，脫槍角度45度，料比0.65對(duì)于拉料的不良率影響最小，其數(shù)學(xué)表達(dá)式：

Y（拉料不良率）=-2.141 29+0.041 108 3×脫槍角度+0.072 969 7×脫槍距離+0.032 343 3×料比-0.001 845 40×脫槍角度×脫槍距離-0.000 624 667×脫槍角度×料比-0.001 129 33×脫槍距離×料比+0.000 002 800 0×脫槍角度×脫槍距離×料比。

圖23 拉料多因子最優(yōu)解立方圖

綜上，通過(guò)以上4個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，分別對(duì)于不同的缺陷類型重新定義了各因子的最優(yōu)解，通過(guò)數(shù)學(xué)表達(dá)式找到了各個(gè)因子的工藝窗口，同時(shí)對(duì)優(yōu)的工藝參數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，如表6所示。

表6 因子工藝參數(shù)矩陣表

同時(shí)，對(duì)于發(fā)泡現(xiàn)場(chǎng)的工藝過(guò)程控制，重新定義了標(biāo)準(zhǔn)化的操作方法，如表7所示。

表7 標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)優(yōu)化矩陣表

通過(guò)上述的因子優(yōu)化及標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)的實(shí)施，對(duì)項(xiàng)目的發(fā)泡過(guò)程進(jìn)行長(zhǎng)期監(jiān)控，其合格率由原有的96.8%提升至98.1%，如圖24所示。

圖24 方向盤發(fā)泡合格率確認(rèn)表

4 總結(jié)

文章找出了影響發(fā)泡的關(guān)鍵因子和各因子的最優(yōu)解，通過(guò)數(shù)學(xué)表達(dá)式找到了各個(gè)因子的工藝窗口，同時(shí)對(duì)優(yōu)的工藝參數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。提供了一套提升方向盤發(fā)泡一次合格率的理論，達(dá)到了降低汽車方向盤發(fā)泡過(guò)程中主要缺陷比例、提高產(chǎn)品發(fā)泡一次性合格率的效果。

對(duì)于方向盤零件的發(fā)泡過(guò)程，主發(fā)泡料能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)投放和控制，但是另外其他物料，如脫模劑，膜內(nèi)漆等，需要人工手動(dòng)噴涂，并通過(guò)上述的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)定義相關(guān)的參數(shù)才能獲得理想效果。未來(lái)，關(guān)于此類發(fā)泡過(guò)程，行業(yè)內(nèi)正在發(fā)展的是自動(dòng)噴涂，通過(guò)計(jì)算機(jī)和機(jī)械手的合作，按照設(shè)定的噴涂角度，噴涂時(shí)間，噴涂壓力保證模內(nèi)漆和脫模劑噴涂到位，從而避免人工帶來(lái)的影響。

同時(shí)在發(fā)泡前，需要對(duì)方向盤模具進(jìn)行手工打磨，由于方向盤造型的問(wèn)題，當(dāng)前仍然無(wú)法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)打磨，對(duì)于發(fā)泡效率和最終的打磨的結(jié)果無(wú)法保證，正在發(fā)展的趨勢(shì)是使用柔性自動(dòng)打磨機(jī)對(duì)于發(fā)泡模具進(jìn)行自動(dòng)打磨，保證表面清潔度。

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[2] 和琳,劉文思,高婷婷.中國(guó)汽車零部件行業(yè)發(fā)展研究[J].汽車實(shí)用技術(shù),2021, 46(16):189-191.

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[5] 閔亞能.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(DOE)應(yīng)用指南[M].北京:科學(xué)教育出版社,2012.

A Study on Main Defects and Improvement of Steering Wheel Foaming Process

TAN Jie, XU Yongkang, LIU Zhen, TANG Longbiao, MI Shuangnian

( SAIC Volkswagen Company Limited, Changsha Branch, Changsha 410132, China )

In order to improve the first qualified rate of steering wheel body foaming process, this paper investigate the main defects and improvement method in the foaming process. Use quality tools to find the key factors of which the validity was evaluated by regression analysis. Experimental design method also involved in making interaction analysis of each factors and optimal solution solving. Through the key factors improvement and standard operating, the qualified rate of foam increased. The paper provided academic foundation for qualified rate improvement of steering wheel body foam and method of standard control on site by defining process parameter of each factors.

Steering wheel; Foaming; Experimental design; Regression analysis; Improvement of qualification rate

U463

A

1671-7988(2022)23-140-09

U463

A

1671-7988(2022)23-140-09

10.16638/j.cnki.1671-7988.2022.023.026

譚杰（1992—），男，工程師，研究方向?yàn)槠嚨妆P轉(zhuǎn)向系統(tǒng)前期質(zhì)量策劃，E-mail:tanjie3@csvw.com。