周康渠,游思琦,楊 坤
(重慶理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院, 重慶 400054)
隨著經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的發(fā)展,制造業(yè)的生產(chǎn)模式已逐漸由大批量生產(chǎn)轉(zhuǎn)為多品種小批量生產(chǎn)。大批量生產(chǎn)主要是利用統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制SPC(statistical process control)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行監(jiān)控,確保生產(chǎn)加工的質(zhì)量。但SPC應(yīng)用需要大量的質(zhì)量樣本數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ),而多品種小批量生產(chǎn)的質(zhì)量樣本數(shù)據(jù)又常常不能滿足要求,因此研究基于SPC的多品種小批量生產(chǎn)質(zhì)量控制方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對(duì)多品種小批量生產(chǎn)質(zhì)量控制問(wèn)題展開(kāi)了研究。史秀珍[1]對(duì)多品種小批量的加工特點(diǎn)進(jìn)行了分析,探討了統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制的應(yīng)用手段和理論方法。針對(duì)多品種小批量加工過(guò)程中樣本數(shù)量不足的難題,王麗穎等[2]提出了虛擬工序概念,通過(guò)建立工序質(zhì)量特征編碼系統(tǒng),將編碼相同的工序劃分為一個(gè)虛擬工序組,構(gòu)成虛擬的樣本批量。李迎吉等[3]提出基于成組技術(shù)的控制圖理論,將相似工序歸類成組并應(yīng)用在制造過(guò)程質(zhì)量系統(tǒng)中。針對(duì)控制圖的相關(guān)問(wèn)題,鄭輝等[4]在常規(guī)控制圖基礎(chǔ)上選擇控制性能更加靈敏的多元?jiǎng)討B(tài)質(zhì)量控制圖,建立常見(jiàn)的多元?jiǎng)討B(tài)控制圖性能對(duì)比分析模型,并提出相應(yīng)的選擇策略。Ming等[5]發(fā)展了多元?jiǎng)討B(tài)質(zhì)量控制理論,提出基于Hotelling t2控制圖的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案和可變抽樣區(qū)間的控制方法。Celano等[6]考慮到小批量生產(chǎn)過(guò)程的有限抽樣數(shù)量,研究了t控制圖的監(jiān)控性能及其統(tǒng)計(jì)屬性。Castagliola等[7]研究了樣本數(shù)據(jù)未知情形下EWMA控制圖的設(shè)計(jì)方法,對(duì)比了CUSUM控制圖和EWMA控制圖的不同檢出效果,總結(jié)了2種控制圖的適用場(chǎng)合。
眾多研究和實(shí)踐表明,對(duì)大批量生產(chǎn)過(guò)程的質(zhì)量控制問(wèn)題,SPC已經(jīng)形成較為完善的方法和技術(shù)體系。但在現(xiàn)有研究中,由于樣本數(shù)量不足,將SPC應(yīng)用到多品種小批量生產(chǎn)的研究還很薄弱。張根保等[8]用相似元理論對(duì)多品種小批量生產(chǎn)的工序能力進(jìn)行分析,視多品種小批量生產(chǎn)的相似工序?yàn)榇笈可a(chǎn)的相同工序,給出了用SPC來(lái)解決多品種小批量生產(chǎn)質(zhì)量控制問(wèn)題的思路。本文利用相似性原理對(duì)多品種小批量生產(chǎn)的不同零件的工序進(jìn)行相似性判定,采集具有相似性工序的零件質(zhì)量數(shù)據(jù)作為樣本,通過(guò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,擴(kuò)大樣本數(shù)據(jù)量,克服多品種小批量生產(chǎn)質(zhì)量樣本數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)利用SPC對(duì)多品種小批量生產(chǎn)進(jìn)行質(zhì)量控制。
工序質(zhì)量控制是利用控制圖的判斷準(zhǔn)則監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程是否處于穩(wěn)定狀態(tài),如果不穩(wěn)定則及時(shí)采取有效措施進(jìn)行改善[9]。根據(jù)基礎(chǔ)工業(yè)工程及質(zhì)量控制相關(guān)理論,工序質(zhì)量的主要影響因素可歸納為:操作人員、設(shè)備、材料、加工方法、環(huán)境和測(cè)量6個(gè)方面(簡(jiǎn)稱5M1E,即工序質(zhì)量的一級(jí)影響因素),每個(gè)方面又可分解為不同的影響因素(即工序質(zhì)量的二級(jí)影響因素)。在機(jī)械加工中,判定不同加工工序的相似性主要是通過(guò)對(duì)5M1E進(jìn)行分析。以加工軸類零件工序?yàn)槔?,工序質(zhì)量影響因素分析如表1所示。
表1 軸類零件工序質(zhì)量影響因素
1級(jí)影響因素2級(jí)影響因素2級(jí)影響因素特征操作人員職業(yè)資格等級(jí)初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)作業(yè)績(jī)效差、中、良、優(yōu)設(shè)備機(jī)床類型車床、銑床、鉆床等加工刀具外圓車刀、端面車刀、螺紋車刀、銑刀等機(jī)床夾具通用夾具、專用夾具等材料毛坯材質(zhì)45#鋼、合金鋼、鑄鐵等毛坯形狀圓柱體零件加工尺寸直徑、長(zhǎng)度加工方法熱處理方法正火、退火、淬火等加工類型車、鉆、銑等加工精度等級(jí)IT1-IT18環(huán)境工作環(huán)境溫度低、適中、較高、高照明強(qiáng)度弱、適中、較強(qiáng)、強(qiáng)振動(dòng)弱、適中、較強(qiáng)、強(qiáng)噪聲弱、適中、較強(qiáng)、強(qiáng)測(cè)量測(cè)量等級(jí)證書(shū)初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)測(cè)量?jī)x器游標(biāo)卡尺、外徑千分尺測(cè)量系統(tǒng)分析值GRRGRR所占百分比
通過(guò)計(jì)算多品種小批量生產(chǎn)中不同零件工序的5M1E的相似度Q來(lái)判定工序的相似性[10]。工序相似度Q計(jì)算步驟如下:
1) 確定各級(jí)影響因素的權(quán)重。采用層次分析法AHP(analytic hierarchy process)來(lái)確定各級(jí)影響因素的權(quán)重[11-15]。設(shè)1級(jí)影響因素的權(quán)重集為D={D1,D2,…,Di};2級(jí)影響因素的權(quán)重集為d={d11,d12,…,dij}。
(1)
(2)
4)工序相似度計(jì)算。將1級(jí)影響因素的相似度Ri與1級(jí)影響因素的權(quán)重Di加權(quán)求和可得工序相似度Q為:
(3)
當(dāng)兩工序的相似度Q≥0.9時(shí),則可判定為兩工序是相似的[17]。
相對(duì)公差法的轉(zhuǎn)換準(zhǔn)則為:轉(zhuǎn)換值=(實(shí)際測(cè)量值-測(cè)量均值)/公差帶,即:
(4)
式中,樣本數(shù)據(jù)采集對(duì)象為第g種零件中的第h個(gè)零件(g=1,2,3,…;h=1,2,3,…)。其中Tg為零件公差帶。
本文采用實(shí)時(shí)均值法計(jì)算實(shí)時(shí)均值ugh為[19]:
(5)
由式(4)和 (5)聯(lián)立求解可得實(shí)時(shí)樣本數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換值Ygh。
(6)
(7)
式中Mg為零件的尺寸規(guī)格中心值。第g種零件中的第h個(gè)零件的移動(dòng)極差Rs為
Rs=Ygh-Yg(h-1)
(8)
以重慶空氣壓縮機(jī)廠曲軸加工工序?yàn)槔M(jìn)行分析??諝鈮嚎s機(jī)連桿處的曲軸,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,生產(chǎn)批量小,品種更換頻繁,其性能直接影響到空壓機(jī)的質(zhì)量和壽命。在某一批次生產(chǎn)中,由同一操作人員在相同車床上精車5種不同規(guī)格的曲軸外圓。為保證測(cè)量的準(zhǔn)確性,由2個(gè)同等級(jí)測(cè)量人員用相同游標(biāo)卡尺進(jìn)行測(cè)量,取其均值作為測(cè)量值。零件(A*-E*)分別對(duì)應(yīng)加工工序(A-E)。毛坯材料均采用45#鋼,加工零件的尺寸規(guī)格如表2所示。
表2 5種加工零件的尺寸規(guī)格
mm
零件A?B?C?D?E?規(guī)格?92.4+1.5-0.2?82.0+1.50?94.3+1.0-0.1?102.0+1.50?108.0+1.5-0.1
利用相似性原理對(duì)不同加工工序進(jìn)行相似性判定(因A*零件已有歷史加工數(shù)據(jù),故以A為目標(biāo)工序,其他工序與目標(biāo)工序進(jìn)行相似性比較),計(jì)算5種軸類零件的工序相似度Q。
表3 5種加工零件的工序相似度
續(xù)表(表3)
因?yàn)锳*零件的樣本數(shù)據(jù)為歷史加工數(shù)據(jù),故采用式(4)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,B*、C*、D*、E*零件為實(shí)時(shí)的加工數(shù)據(jù),故采用式(5)~(7)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,加工數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的移動(dòng)極差值均采用式(8)計(jì)算。采集的樣本數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換的計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表4。
表4 5種加工零件樣本數(shù)據(jù)及轉(zhuǎn)換值
零件類型樣本序號(hào)實(shí)際測(cè)量值/mm 均值/mm標(biāo)準(zhǔn)差/mm轉(zhuǎn)換值移動(dòng)極差A(yù)?11193.62A?12292.61A?13392.82A?14493.81A?15592.99A?16692.5993.0730.5220.3220.000-0.272-0.594-0.1480.4460.433-0.013-0.049-0.036-0.284-0.248B?21783.11B?22882.59B?23982.02B?241082.95B?251182.7882.6900.4220.2400.488-0.1730.661-0.3680.2930.188-0.1050.0600.165C?311294.81C?321395.18C?331494.42C?341594.63C?351694.9794.8020.2940.050-0.1150.1750.290-0.343-0.633-0.1150.518-0.052-0.570
續(xù)表(表4)
轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的正態(tài)檢驗(yàn)可通過(guò)Minitab軟件進(jìn)行,檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。根據(jù)P值大小判斷轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布,如果P>0.05即服從正態(tài)分布,反之則認(rèn)為不服從[21]。圖1中P=0.514>0.05,故轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。
圖2、3為多樣本方差檢驗(yàn)和單因子方差分析情況。根據(jù)P值大小判斷轉(zhuǎn)換值是否具有顯著性差異。由圖2可知,通過(guò)Bartlett檢驗(yàn),P=0.869>0.1,通過(guò)Levene檢驗(yàn),P=0.773>0.1,表明轉(zhuǎn)換后的工序樣本數(shù)據(jù)方差沒(méi)有顯著性差異(P≤0.1,轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)具有顯著性差異)[16]。同理,由圖3可知,P=0.887>0.1,表明轉(zhuǎn)換后的工序樣本數(shù)據(jù)均值相對(duì)于公差中心偏移程度無(wú)顯著性差異。因此,轉(zhuǎn)換后的樣本數(shù)據(jù)有統(tǒng)計(jì)意義,可以應(yīng)用SPC對(duì)這5種零件精車外圓工序進(jìn)行質(zhì)量控制。
圖1 正態(tài)檢驗(yàn)
圖2 多樣本方差檢驗(yàn)
圖3 單因子方差分析
根據(jù)本文2.2節(jié)質(zhì)量控制圖的控制線參數(shù)確定方法,將轉(zhuǎn)換后服從正態(tài)分布且無(wú)顯著性差異的樣本數(shù)據(jù)代入控制線參數(shù)計(jì)算,繪制控制圖如圖4所示。對(duì)建立的質(zhì)量控制圖進(jìn)行分析,依據(jù)控制圖的判斷準(zhǔn)則以及圖4可知,5種工序的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換值均落在控制線內(nèi)并隨機(jī)分布在中心線的兩側(cè),表明5種曲軸零件精車外圓工序質(zhì)量穩(wěn)定,與實(shí)際生產(chǎn)情況相符。因此,當(dāng)前生產(chǎn)過(guò)程處于穩(wěn)定受控狀態(tài)。
圖4 單值-移動(dòng)極差控制圖
針對(duì)當(dāng)前多品種小批量生產(chǎn)中十分棘手的質(zhì)量控制問(wèn)題,探討了將SPC應(yīng)用于多品種小批量生產(chǎn)的質(zhì)量控制方法。首先,根據(jù)相似性原理分析多品種小批量生產(chǎn)工序的相似性,給出了工序相似度Q的計(jì)算過(guò)程,由相似度Q的大小判定多品種小批量生產(chǎn)的工序是否相似,將多品種小批量生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量控制問(wèn)題轉(zhuǎn)換為大批量生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量控制問(wèn)題進(jìn)行研究。其次,采集相似工序的零件加工數(shù)據(jù)作為樣本,通過(guò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換解決了多品種小批量生產(chǎn)中樣本數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題。最后,對(duì)轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)分布、一致性等檢驗(yàn),建立多品種小批量生產(chǎn)的質(zhì)量控制圖。實(shí)例表明,本文研究的多品種小批量生產(chǎn)工序質(zhì)量控制方法可行,能夠?qū)崿F(xiàn)多品種小批量生產(chǎn)過(guò)程的質(zhì)量控制,對(duì)提高相關(guān)企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量和競(jìng)爭(zhēng)力具有重要作用。