装配工艺优化中的可视化公差分析
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机械设计中的零件装配与公差分析在机械设计过程中,零件装配与公差分析是非常关键的一步。
它能够确保产品的功能和性能符合设计要求,同时也能够提高产品的质量和可靠性。
下面,我们将深入探讨机械设计中的零件装配与公差分析的重要性和方法。
1.零件装配的重要性零件装配是将设计好的零件组装在一起,形成一个完整的产品。
在机械设计中,零件装配的质量直接影响产品的功能和性能。
如果装配不良,可能会导致产品失效或者性能下降。
因此,在进行零件装配时,我们需要考虑以下几个方面:1.1 尺寸配合尺寸配合主要涉及零件之间的配合间隙和公差。
合适的配合间隙和公差可以确保零件能够正确拼装在一起,并且在使用过程中不会产生过大的摩擦或者间隙。
因此,在进行零件装配时,我们需要根据设计要求和材料特性来确定合适的尺寸配合。
1.2 强度要求在机械设计中,零件通常需要承受一定的载荷和应力。
因此,在进行零件装配时,我们需要确保零件之间的连接紧固可靠,能够承受相应的载荷和应力。
如果连接不牢固,可能导致零件位移、松动或者断裂,从而影响产品的使用。
1.3 运动要求某些机械产品需要进行定向运动,例如,齿轮传动系统。
在进行零件装配时,我们需要确保零件之间的相对位置和运动关系符合设计要求。
如果装配不当,可能会导致运动不畅或者运动阻力过大,从而影响产品的使用效果。
2.公差分析的重要性在机械设计中,公差分析是一个非常重要的环节。
公差是指零件或装配件的尺寸、形状和位置的偏差范围。
公差分析可以评估零件装配的可行性和可靠性,帮助设计师确定合适的公差要求。
具体来说,公差分析有以下几个作用:2.1 评估装配可行性在进行零件装配时,不同制造工艺和设备对公差的控制能力不同。
通过公差分析,可以评估零件之间的配合是否可行,是否能够在给定的公差范围内进行装配。
如果公差范围太小,可能会导致装配困难或者不可行;如果公差范围太大,可能会导致装配过松,影响产品的使用寿命。
因此,在进行装配设计时,我们需要合理确定公差范围。
CAD中的公差分析与调整方法公差分析是CAD设计中至关重要的一步。
它可以帮助工程师确定零件的几何尺寸和公差范围,以确保产品的质量和性能。
在设计过程中,需要考虑材料的变化、加工和装配误差等因素,以及在使用和维修过程中的变形和磨损。
本文将介绍CAD中常用的公差分析方法和调整技巧。
首先,我们需要了解公差的定义。
在CAD中,公差是指工作尺寸和实测尺寸之间的差异。
公差可以分为线性公差和形位公差。
线性公差是指线段、直线和角度的公差,形位公差则是指位置和轮廓的公差。
在CAD软件中进行公差分析的一种常用方法是使用可视化分析工具。
这些工具可以帮助工程师在设计过程中直观地展示零件的公差分布和范围。
例如,在CAD中可以使用箭头、曲线和符号来表示零件的公差。
工程师可以通过调整这些元素的位置和大小来优化零件的设计。
另一种常用的方法是使用数学模型进行公差分析。
在CAD软件中,可以使用几何约束和参数化建模来建立数学模型。
通过模拟零件的装配和运动过程,工程师可以分析和优化公差分布。
例如,可以使用回归分析和优化算法来确定最佳公差范围。
公差的调整需要考虑到产品的功能需求、制造工艺和成本等因素。
在CAD软件中,可以采用以下几种方法来调整公差。
首先,可以通过增加材料的公差容限来调整公差。
公差容限是指在设计和加工过程中允许的误差范围。
通过增加公差容限,可以提高零件的装配和功能性能。
但是需要注意的是,增加公差容限可能会增加生产成本和制造难度。
其次,可以通过调整零件的设计和加工工艺来改善公差。
例如,可以使用更高精度的机床和工艺来加工零件,或者采用更合适的装配工艺来减少公差堆积。
此外,还可以优化零件的形状和结构,以提高公差的分布和范围。
最后,可以使用CAD软件中提供的公差优化工具来调整公差。
这些工具可以根据产品的功能需求和制造工艺要求,自动调整零件的公差范围和分布。
工程师可以通过设置不同的优化目标和约束条件,来获得最佳的公差方案。
综上所述,公差分析和调整在CAD设计中是不可或缺的一步。
面向制造和装配的产品设计之公差分析DFMADFMA第第44部分部分:公差分析公差分析Tolerance AnalysisTolerance Analysis钟元钟元7>2013/03/302013/03/30DFMADFMA内容:一.常见的公差分析做法二.公差分析三.公差分析的公差分析的计算步骤算步骤四四.公差分析的计算方法公差分析的计算方法五.公差分析的三大原则六.产品开发中的公差分析2DFMADFMA一. 常见的公差分析做法1. 产品详细设计完成后,在design review时,针对O-ring的压缩量进行公差分析;分析如下:3DFMADFMA一. 常见的公差分析做法2. 当发现公差分析的结果不满足要求时,修改尺寸链中的尺寸公差,从±0.15mm修改到±0.10mm,发现依然不能满足,继续修改到±0.05mm,直到满足O-ring的15%压缩量要求;成功完成公差分析。
4DFMADFMA一. 常见的公差分析做法存在的问题:公差的设定没有考虑到制程能力公差的设定没有考虑到制程能力 ? 公差的设定没有考虑到成本没有缩短尺寸链的长度没有缩短尺寸链的长度? 当公差分析结果不满足要求时,没有通过优化设计的方法,而是通过严格要求零零件尺尺寸公差的方法;? 对尺寸公差没有进行二维图标注对尺寸公差没有进行制程管控对尺寸公差没有进行制程管控 ? 产品制造后,没有利用真实的零件制程能力来验证设计阶段的公差分析在产品详细设计完成后才开始进行公差分析在产品详细设计完成后才开始进行公差分析5DFMADFMA一. 常见的公差分析做法后果:产品不良率高产品不良率高? 要求严格的公差,产品制造成本高,但依然会出现不良品实实际产品公差分析验证6DFMADFMA二. 公差分析1.公差的概念:为什为什么为产生为产生公差差?? 加工制程的变异: ? 组装制程的变异: ? 材料特性的不同 ? 组装设备的精度? 设备或模具的精度 ? 工装夹具装夹具的错误错误? 加工条件的不同? 操作员的不熟练? 模具磨损7DFMADFMA二. 公差分析1.公差的概念:公差是零件尺寸所允许的偏差值公差是零件尺寸所允许的偏差值,设定零件的公差即是设定零件制造时设定零件的公差即是设定零件制造时尺寸允许的偏差范围100.0799.759999..8888 100.03100±0.20100.05 100100.000099.9999.92100100.1515 100.30 8DFMADFMA二. 公差分析1.公差的概念:正态分布正态分布下偏差下偏差上偏差上偏差9DFMADFMA二. 公差分析2.公差的本质:公差是产品设计和产品制造的桥梁和纽带公差是产品设计和产品制造的桥梁和纽带,是保证产品以优异的质量是保证产品以优异的质量、优良的性能和较低的成本进行制造的关键。
CATIA装配公差分析CATIA(计算机辅助三维交互应用)是一种常用的CAD(计算机辅助设计)软件,被广泛应用于工程设计和装配领域。
在装配过程中,公差分析是一个重要的环节,它可以帮助设计师确定零件之间的公差范围,保证装配的精度和质量。
本文将介绍CATIA中的公差分析方法和步骤。
一、公差分析的概念和目的公差分析是指在装配设计中,通过数学和统计方法对零件之间的公差进行量化和分析的过程。
其目的是确定装配过程中的误差来源,并根据装配要求和功能要求,制定合理的公差策略,保证装配的可靠性和性能。
二、公差分析的基本流程1. 创建装配文件:在CATIA中打开新的装配文件,并将需要进行公差分析的零件导入到装配中。
2. 设定公差:对于每个需要进行公差分析的零件,需要设定其公差范围。
CATIA提供了多种公差设定方法,包括直接输入数值、基于尺寸链的公差设定等。
3. 进行公差分析:CATIA中的公差分析模块提供了多种分析方法,包括公差链分析、蒙特卡洛分析、最大极差法等。
根据具体需要选择适当的分析方法,并进行计算和模拟。
4. 结果评估:根据公差分析的结果,评估装配的适配性和可靠性。
通过观察结果和分析数据,判断设计是否满足要求,是否需要进行调整和优化。
5. 调整和优化:如果装配结果不符合要求,需要对设计进行调整和优化。
可以通过修改零件公差、调整装配顺序、改变装配工艺等方法来改善装配的精度和质量。
三、CATIA中的公差分析工具CATIA提供了多种公差分析工具,以下是其中几种常用的工具:1. 公差链分析:该工具通过建立零件之间的公差链,计算总公差和误差传递路径,帮助分析人员确定装配中的主要误差来源和影响因素。
2. 蒙特卡洛分析:该工具可以模拟装配过程中的随机事件和不确定性因素,通过多次模拟计算得到装配结果的分布情况,帮助设计师评估装配的可靠性和稳定性。
3. 最大极差法:该工具通过计算在不同公差组合下零件尺寸的最大极差,来评估装配的适配性。
机械装配工艺的可视化与优化随着科技的不断进步和智能制造的快速发展,机械装配工艺的可视化和优化变得越来越重要。
可视化与优化不仅提高了机械装配的效率和质量,还减少了工人的负担,提升了整体生产效益。
本文将从机械装配工艺可视化和工艺优化两个方面入手,介绍其在现代制造中的应用和意义。
一、机械装配工艺的可视化机械装配工艺可视化是通过虚拟现实技术将机械装配过程呈现在视觉上,使装配工艺更加直观可见。
传统的机械装配工艺需要依靠图纸和工艺指导书进行,容易产生理解偏差和误差。
而可视化技术可以将装配过程以三维模型的形式展现出来,工人可以通过模拟操作进行培训和熟悉装配流程。
这样不仅提高了装配工人的操作技能和效率,还减少了装配错误和零部件损坏的风险。
采用可视化技术可以帮助装配工人更好地理解和掌握装配工艺,减少了工人的心理压力和疲劳感。
在虚拟装配操作中,工人可以通过操作虚拟装配工具和模型来完成真实装配过程中的操作,从而熟悉每个步骤和细节。
可视化技术还能够呈现装配过程中的深度信息,如零件间的关系、装配顺序等,使工人更加容易理解整个装配过程。
此外,机械装配工艺的可视化还可以有效解决跨地域协同装配的问题。
将装配过程可视化后,工程师、设计师和装配工人可以通过远程通信和协同平台进行实时交流和指导,避免了信息传递的延迟和误差。
这种远程协同装配方式不仅提高了跨地域合作的效率,还减少了交通和物流成本。
二、机械装配工艺的优化机械装配工艺的优化是指通过合理调整装配流程和工艺参数,使得装配过程更加高效、精确和可靠。
优化装配工艺可以提高装配质量、降低装配成本、增加装配产量,从而提高整体生产效率。
现代制造业中,机械装配工艺的优化已成为企业提高竞争力的重要手段。
首先,机械装配工艺的优化需要从设计阶段开始。
通过在设计阶段就考虑装配性和可制造性,可以减少装配过程中的调整和改动,提高装配的一次性通过率。
此外,在设计阶段进行装配工艺仿真和优化分析,可以提前发现和解决可能存在的装配问题,减少了后期的调整和改进成本。
装配⼯艺优化中的可视化公差分析装配⼯艺优化中的可视化公差分析合理运⽤以部分析因设计、完全析因设计和响应⾯设计为主体内容的经典DOE 试验设计理论可以帮助我们在⼯业运营的环境中筛选重要因素,量化描述重要因⼦的主效应和交互作⽤,乃⾄于推算出重要因⼦的最佳设置⽅案。
这些⽅法论⽆论是在传统的质量改进,还是在现代的六西格玛活动中,均有过成功应⽤的实际案例。
但是,切不可因此以为经典试验设计就是包治百病的灵丹妙药。
不少企业在追求产品质量、流程能⼒精益求精的过程中,发现单纯地依靠经典试验设计,先天性地存在着⼀些不可避免的风险和隐患。
最常见的⼀类问题可以⽤图⼀表⽰:原本以为根据试验设计建⽴的统计模型,投⼊实际⽣产的产品结果将会百分百地落⼊规格要求之内(如图左部的理想状态所⽰),但真正投产后却发现产品结果的波动相当⼤,相当⼀部分的数据超出了规格要求(如图右部的现实状态所⽰)。
产⽣这样的结果不仅给企业带来了经济上的损失,⽽且也动摇了⼯程师进⼀步应⽤试验设计的信⼼。
图⼀⼯艺流程能⼒的图⽰其实,深⼊了解试验设计领域的研究⼈员都基本知晓产⽣这个问题的⼀个主要原因是:误差的传递!如图⼆所⽰,⼯艺流程的输⼊变量X 是通过根据试验设计或回归⽅程获取的传递函数对⼯艺流程的输出变量Y 发⽣作⽤。
在这个传递过程中,流程⾃变量不仅会影响产品质量特征的均值(这是⼤家所熟知的),⽽且由于流程⾃变量不可避免地存在着变异(或称误差),它还会影响产品质量特征的变异,这就是所谓的“误差传递”。
如果要定量地表达误差传递,可以⽤下列公式来表⽰。
其中,表⽰输出变量Y 的⽅差,表⽰输⼊变量X n 的⽅差,表⽰输⼊变量X n 的敏感度系数,表⽰输⼊变量X n 对输出变量Y ⽅差的贡献程度。
图⼆⼯艺流程的宏观统计模型公差分析是克服误差传递⼲扰的⼀种合适⽅法,也是试验设计理论研究的有益扩充。
通俗地说,公差理想状态现实状态规格下限规格上限⽬标值规格下限规格上限⽬标值222212...1nX n X YX f X f σσσ++ =2Y σ2X n σn X f 2X 2n n σ???? ????X f分析就是运⽤统计分析的⽅法,事先给众多输⼊X 设置合理的公差(⽽不仅仅是⽬标值),以保证经过⼯艺流程之后,产⽣的输出Y 对输⼊的变异不敏感,依然落在顾客要求或技术规范之内。
钢制装配结构件的可视化设计与效果展示随着科技的不断发展,计算机辅助设计技术在制造业中的应用越来越广泛。
钢制装配结构件作为工业领域中常见的零部件,通过可视化设计与效果展示,可以帮助设计师更好地理解和调整设计方案,提高生产效率和质量。
首先,可视化设计在钢制装配结构件的设计中起着重要的作用。
通过计算机辅助设计软件,设计师可以对结构件进行三维建模,并在模型中添加材料、颜色和表面处理等属性,使得设计师可以更直观地观察和分析设计方案。
例如,设计师可以通过旋转和放大模型,细致地查看结构件的细节,并对结构件进行虚拟组装,以确保设计方案的可行性和合理性。
设计师还可以使用虚拟物理实验的功能,对结构件在不同负载情况下的性能进行评估,以提前发现潜在的问题并进行优化设计。
这些功能都使得钢制装配结构件的设计更加准确、高效。
其次,可视化效果展示对于钢制装配结构件的评审和沟通起着重要的作用。
通过可视化效果展示,设计师可以将设计方案以更直观的方式展示给相关利益方,如客户、生产部门和审核人员等。
设计师可以通过照片级渲染技术,将结构件模型渲染成真实感十足的图片,使得观看者可以更清晰地了解设计方案的外观和细节。
此外,设计师还可以使用动画演示技术,将结构件的组装过程以及受力情况进行动态展示,使观看者可以更加深入地理解设计方案的特点和优势。
这种直观的展示方式有助于减少设计和生产环节之间的沟通成本和误解,提高了合作效率。
另外,可视化设计和效果展示还可以帮助设计师在钢制装配结构件的生产过程中进行优化和改进。
通过可视化设计软件,设计师可以实时地对结构件进行仿真分析,模拟真实情况下的受力和变形情况,以确定最佳的结构设计方案。
设计师还可以通过可视化效果展示将设计方案与实际生产过程相结合,对设计方案进行调整和改进,使其更加适合生产工艺和材料要求。
这种快速的反馈和迭代可以减少试错成本,提高生产效率和质量。
综上所述,钢制装配结构件的可视化设计与效果展示在工业制造中具有重要的意义。
机械装配系统可视化误差研究【摘要】本文通过对以往技术的研究与分析提出了机械装配系统误差分析的集成方法,解决了常规误差分析的等价误差建模过程繁琐麻烦的问题,提升了误差分析的自动化水平,增强了误差分析的实用性。
机械系统误差分析集成方法在鉴误差分析研究课题的成果,并在常规CAD/CAE软件中集成新的功能模块,以简化系统误差的建模及分析过程。
算例表明,该系统可实现误差分析过程的简洁、直观与实用。
【关键词】机械装配误差分析集成可视化前言影响产品精度和可靠性的一个重要因素是产品公差,目前产品公差的确定基本延用传统方法,即借助人工经验来确定。
尽管近年来计算机辅助公差设计与分析CAT技术己经取得了一定成果,但其距离真正实用还有一段距离,究其原因是误差分析方法与计算机技术的结合尚不完美,即CAT的自动化水平不高.1CAT自动化程度不高。
近年来所谓的CAT技术系统集成性很低,误差分析的自动化程度更低,计算机只是充当了计算器的角色。
提高CAT系统的集成化水平,简化误差分析的步骤,增加误差分析结果的可视化,是当务之急。
2)误差分析的繁琐性。
常规的误差分析手段为运用统计学方法,按照各种可能的分布情况,判断公差的累积作用结果,最终判断产品的精度。
其过程需进行大量的数据处理,计算量很大。
尽管可借助计算机完成,但运算结果仍是1组组数据,其可读性及直观性很差。
针对上述缺陷,本文提出机械装配系统误差分析的构建方法,致力于简化误差分析过程,提高误差分析的自动化水平一、尺寸链自动生成现有误差分析方法的实现需要以正确的尺寸链为基础,即首先需要得到尺寸链模型和方程,然后基于尺寸链进行公差的分析与综合。
尺寸链的生成需要较多的人机交互操作,过程较复杂,适应性不广。
文献[3]所研发的三维装配尺寸链自动生成方法很好地解决了上述难题。
该方法从定义装配性能特征人手,首先对装配模型进行深层次的解析及预处理,以获取隐含在模型内部的公差分析所需信息。
然后利用图论理论,通过构建特征一尺寸邻接矩阵、特征一装配约束关系邻接矩阵、装配关系传递图等,将装配体中参与装配的零件和特征以及之间的装配约束关系、尺寸及形状等信息的传递过程以图形表达。
装配式建筑施工工艺的可视化与优化策略近年来,随着城市化进程的加快和人们对建筑质量要求的提高,装配式建筑施工方式逐渐受到关注。
传统的现场施工方式存在人力资源紧张、时间成本高以及质量控制难度大等问题。
而装配式建筑以其工期短、质量可控、节能环保等优势成为了当前建筑领域的一个热点。
一、装配式建筑施工工艺的可视化技术应用1. 绘制三维模型在装配式建筑施工过程中,通过采集各构件的空间位置数据,并利用相关软件进行三维模型绘制,能够直观地展示出整个建筑物各部分之间的协调关系。
这样可以减少因设计与实际情况不符而引发的错误,充分发挥出预制构件之间高度匹配性的优势。
2. 碰撞检测与冲突解决可视化技术还可以应用于碰撞检测与冲突解决。
通过将各种构件和设备模块导入到三维模型中,并进行模拟施工,可以及时发现不同构件之间的冲突问题,并通过优化设计、调整构件位置等方式解决。
这样,不仅能保证装配式建筑施工的顺利进行,还能有效避免后期的施工纠正和质量问题。
3. 工序排布与优化装配式建筑施工过程中的工序排布对项目进度和质量有着重要影响。
可视化技术可以将各个施工步骤进行拆解,并根据实际情况进行合理安排。
通过分析每个施工步骤的时间和资源需求,并考虑到不同构件之间的制造和运输时间等因素,可以优化装配式建筑施工的流程,提高生产效率。
二、装配式建筑施工工艺的优化策略1. 提前预制构件在装配式建筑项目中,提前预制构件是加快施工速度、缩短项目周期的关键环节。
为了达到最佳效果,在设计阶段就应该考虑到预制体系并合理安排预制时间。
同时,在现场施工前需要提前准备好所有所需构件和材料,以确保按计划进行。
2. 引进先进设备与技术装配式建筑施工工艺的优化离不开先进设备与技术的支持。
例如,引入数字化控制设备、机器人等智能化生产工具,可以提高生产效率、减少人力投入。
此外,还可以利用BIM技术管理整个项目的信息流程,并进行合理的协同与配合。
3. 加强质量控制装配式建筑施工要注重质量控制,以确保项目顺利推进和建筑质量。
装配式建筑施工中的施工工序可视化与优化创新随着经济和科技的不断发展,越来越多的人开始关注环境保护和可持续发展。
在建筑领域,装配式建筑作为一种节能环保、高效快捷的建筑方式,受到了广泛的关注和推崇。
然而,在实际的施工过程中,仍然存在着许多问题需要解决,其中包括施工工序无法直观地呈现和优化等。
一、施工工序可视化的意义1. 提高施工效率可视化技术可以将复杂的施工过程简单明了地呈现出来,使施工人员可以直观地了解整个施工流程,从而提高工作效率。
通过图像、视频等形式展示每个阶段的操作步骤和注意事项,可以帮助施工人员更好地掌握技术要点,减少错误和疏漏。
2. 降低安全风险在装配式建筑中,涉及到许多危险性较高的操作。
通过可视化技术,我们可以将操作流程进行模拟,并加入相关安全提示信息。
这样一来,施工人员可以提前了解到潜在的安全隐患,并采取相应的措施,从而降低工伤事故发生的风险。
3. 提高质量控制装配式建筑中,每个构件都需要经过严格的质量检验才能投入使用。
可视化技术可以帮助监理人员实时监控施工过程,并进行数据记录和对比分析。
这样一来,不仅有助于发现问题及时矫正,还能提供更为准确的质量报告,保证建筑施工的质量。
二、施工工序可视化的方法1. 虚拟现实技术虚拟现实技术是一种将计算机生成的虚拟环境与用户真实感知结合起来的技术。
通过VR头盔或触摸屏等设备,用户可以身临其境地体验到整个施工流程。
这种方法极大地提升了用户参与感和操作体验,并且对于初学者来说更容易上手。
2. 增强现实技术增强现实技术是指在真实环境中加入虚拟元素,使得用户可以通过智能手机或平板电脑观看到增强后的施工过程。
这种技术不仅能够提供直观的视觉效果,还可以结合实时数据进行显示和分析,帮助用户更好地理解施工操作和监控进度。
3. 数据可视化通过传感器、摄像头等设备采集施工现场的各类数据,并将其实时转化为图表、曲线、颜色标识等形式展示给用户,从而帮助他们了解施工进展情况、质量状况等重要信息。
装配工艺优化中的可视化公差分析
合理运用以部分析因设计、完全析因设计和响应面设计为主体内容的经典DOE 试验设计理论可以帮助我们在工业运营的环境中筛选重要因素,量化描述重要因子的主效应和交互作用,乃至于推算出重要因子的最佳设置方案。
这些方法论无论是在传统的质量改进,还是在现代的六西格玛活动中,均有过成功应用的实际案例。
但是,切不可因此以为经典试验设计就是包治百病的灵丹妙药。
不少企业在追求产品质量、流程能力精益求精的过程中,发现单纯地依靠经典试验设计,先天性地存在着一些不可避免的风险和隐患。
最常见的一类问题可以用图一表示:原本以为根据试验设计建立的统计模型,投入实际生产的产品结果将会百分百地落入规格要求之内(如图左部的理想状态所示),但真正投产后却发现产品结果的波动相当大,相当一部分的数据超出了规格要求(如图右部的现实状态所示)。
产生这样的结果不仅给企业带来了经济上的损失,而且也动摇了工程师进一步应用试验设计的信心。
图一 工艺流程能力的图示
其实,深入了解试验设计领域的研究人员都基本知晓产生这个问题的一个主要原因是:误差的传递!如图二所示,工艺流程的输入变量
X 是通过根据试验设计或回归方程获取的传递函数对工艺流程的输出变量Y 发生作用。
在这个传递过程中,流程自变量不仅会影响产品质量特征的均值(这是大家所熟知的),而且由于流程自变量不可避免地存在着变异(或称误差),它还会影响产品质量特征的变异,这就是所谓的“误差传递”。
如果要定量地表达误差传递,可以用下列公式来表示。
其中, 表示输出变量Y 的方差, 表示输入变量X n 的方差,
表示输入变量X n 的敏感度系数,表示输入变量X n 对输出变量Y 方差的贡献程度。
图二 工艺流程的宏观统计模型
公差分析是克服误差传递干扰的一种合适方法,也是试验设计理论研究的有益扩充。
通俗地说,公差
理想状态
现实状态
规格下限
规格上限
目标值
规格下限
规格上限
目标值
22
2
2
12...1n
X n X Y
X f X f σσσ⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛∂∂++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=2Y σ2
X n σ⎪⎪⎭⎫
⎝⎛∂∂n X f 2
X 2n n σ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂X f
分析就是运用统计分析的方法,事先给众多输入X 设置合理的公差(而不仅仅是目标值),以保证经过工艺流程之后,产生的输出Y 对输入的变异不敏感,依然落在顾客要求或技术规范之内。
这个过程往往要求减小输入的公差,而减小输入的公差往往意味着产品加工成本的提高。
因此,公差分析还强调选择合适的输入变量,减小到合适的公差幅度,以确保工艺优化的成本最小化。
同时,一次成功的公差分析常常不是一蹴而就的,一般需要工艺工程师和统计工程师等多方协作、不断沟通反馈后才能完成。
近年来,随着市场竞争的加剧,企业质量意识的增强,关于公差分析的研究与应用也越来越多,可视化公差分析就是其中之一。
所谓才可视化公差分析,就是指通过一组特定的图形、动画、动态交互等形式实现公差分析的过程。
在信息化技术日益发达、“全员参与质量管理”日益普及的今天,可视化公差分析对企业的价值也正在逐步凸现。
从理论层面看,可视化公差分析并没扩充很多复杂的公式、指标,只是增加了一些新型的图形化分析手段,比较典型的是“缺陷刻画器”和“缺陷参数刻画”,下面将逐一展开介绍。
先看如图三所示的“缺陷刻画器”。
图中的横轴代表某个工艺参数,纵轴代表流程最终的缺陷率,不同颜色(如蓝色和红色)的曲线代表该工艺参数对不同输出规格限(如A 和B )要求的影响规律。
当然,我们最关注的还是那条黑色的曲线,它代表的是总体缺陷率,即所有超出各个输出规格限的缺陷之和。
这条黑色曲线的波谷位置就是最低总体缺陷率,与它对应的工艺参数值往往就是最我们期望找到的最理想的工艺参数设定值。
图三 缺陷刻画器示意图
再看如图四所示的“缺陷参数刻画”。
同样的是,图中的横轴代表某个工艺参数,纵轴代表流程最终的缺陷率。
不同的是,四种不同颜色的曲线分别代表四种不同的工艺改进方法(调整平均值、缩小标准差、设定规格下限、设定规格上限)降低缺陷率的有效程度。
实际工作中,调整平均值、缩小标准差这两种方法用得较多。
图中一条红色虚线代表工艺参数的当前平均值的所在位置,两条蓝色虚线代表当前的工艺参数加减一倍的当前标准差值后的位置。
在该图中可以看到,整个流程的最低缺陷率出现在“缩小标准差”曲线的波谷位置,说明当工艺优化到一定程度后,通常缩小标准差是最能见效的工艺改进方法,当然其成本也很可能比其他几种方法高,使用时应当综合考虑这些改进方法的利弊。
的缺陷率 的缺陷率
图四缺陷参数刻画示意图
下面将结合一个案例分析(具体的计算分析均是通过专业统计分析软件JMP实现),说明可视化公差分析在工艺优化中的实际应用。
例:一家橡胶轮胎公司打算提高其主打产品的质量,逐步向“六西格玛水准”迈进。
该产品的质量特性涉及四个方面:磨损(只有下规格限为110)、弹性(只有上规格限为2000)、延展性(上下规格限分别为[350, 550])、硬度(只有下规格限为65)。
根据前期研究的结论,这些质量特性与轮胎中的硅Silica (当前公差范围为[0.95,1.55])、硅烷Silane(当前公差范围为[44,56])、硫磺Sulfur(当前公差范围为[1.8,2.7])三种成分关系密切。
现在按照响应面设计的原理,又执行了20次试验(结果见图五),试用可视化公差分析方法来优化这三种橡胶成分的公差设置。
图五试验方案与数据结果
在计算和检验回归模型(过程略)之后,假定三种橡胶成分在生产过程中的变异服从正态分布,其均值等于上下公差的平均值,其标准差为公差范围的1/6,则可以进行计算机模拟,得到与图六类似的结果。
由图可知,在公差改进之前,流程的总体缺陷率高达4.823%。
那么,如何选择合适的输入变量进行公差优化呢?无论是从图七显示的缺陷刻画器,还是从图八显示的缺陷参数刻画上,都可以明显地发现:调整硅Silica的平均值,总体缺陷率下降得最快,而最低总体缺陷率大约出现在硅Silica的平均值等于1的位置上。
图六公差改进前的统计模型模拟结果
图七公差改进前的缺陷刻画器
图八公差改进前的缺陷参数刻画
因此,我们找到了改进的方向,在将硅Silica的平均值减小到1后,重新进行计算机模拟,得到与图九类似的结果。
由图可知,在将硅Silica的公差范围改为[0.7,1.3],而硅烷Silane和硫磺Sulfur的公差范围保持不变后,流程的总体缺陷率变为0.184%,一下子就降低了4个百分点,成果非常明显。
当然,这并不是该流程所能达到的极限最佳状态。
如果进一步观察公差改进之后重新绘制的缺陷刻画器(见图十)和缺陷参数刻画(见图十一),不难发现:工艺流程的公差范围还可以继续优化下去,只是这时调整平均值已经收效甚微,而采用缩小标准差(尤其是硅Silica和硫磺Sulfur的标准差)的方法将会显著地降低总体缺陷率。
这个现象也从侧面反映了只要企业追求精益求精的质量目标不动摇,可视化公差分析必将具有长久的生命力,持续不断地在工艺优化中发挥作用。
图九公差改进后的统计模型模拟结果
图十公差改进后的缺陷刻画器
图十一公差改进后的缺陷参数刻画
总之,公差分析的实质是研究在改进成本最低的条件下实现输出响应的最优化,它常常会在试验设计的结尾阶段起到画龙点睛的效果,两者在现代工业的工艺优化中相得益彰。
而可视化公差分析则在统计科学和专业工程技术之间搭建了一座沟通的桥梁,提高了统计技术人员的分析效率、便于非统计专业背景的工程技术人员理解分析思路,为积极探索实现完美品质的现场工作人员指明了切实可行的改进方向。
笔者水平有限,谨以此文抛砖引玉,希望有更多的试验设计专家能够将成熟的统计理论转化为有形的生产力,为提高中国制造业的核心竞争能力创造更大的价值。