羅付秋 顏天曉 龍運(yùn)昆

摘 要：Red X工具是分析系統(tǒng)和統(tǒng)計(jì)工程的方法，通過分析極端樣件差異找到復(fù)雜問題產(chǎn)生的根本原因。文章以某車型頂襯配合問題為例，運(yùn)用Red X的策略步驟來尋找問題根源，介紹基于統(tǒng)計(jì)工程原理的“Red X”工具的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：Red X;Green Y;間隙;頂襯

中圖分類號：U461.99 ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B ?文章編號：1671-7988（2020）10-218-03

Application of Red X Rools on Solving the Problem of?Headliner Coordination

Luo Fuqiu， Yan Tianxiao， Long Yunkun

（ SAIC General Wuling Automobile Co.， Ltd.， Guangxi Liuzhou 545007 ）

Abstract：?The Red X tool is a systematic and statistical engineering approach that analyzes extreme sample differences to find the root cause of complex problems. Red X can find the root cause of the complex problems. This paper takes the headliner coordination problem of a certain model as an example， through the use of Red X strategy steps， to find the root of the problem，?and?introduces the application of "Red X" tool based on statistical engineering principle.

Keywords：?Red X; Green Y; Gap;?Headliner

CLC NO.：?U461.99??Document Code： B ?Article ID： 1671-7988（2020）10-218-03

引言

通用、克萊斯勒等知名美國汽車企業(yè)，廣泛采用Red X解決汽車制造問題。RedX作為一種分析系統(tǒng)以及統(tǒng)計(jì)工程方法，區(qū)別于常規(guī)問題解決思路——在一定置信度區(qū)間前提下，基于其特定評估方式，通過對關(guān)注極端樣本，不斷收斂出差異，由因變量Y推導(dǎo)出問題根源——自變量X。

本文以某車型頂襯與A柱飾板間隙大為例，將故障模式轉(zhuǎn)換為可測量的Green Y后，運(yùn)用傾聽客戶的聲音、觀察失效、測量差異、元件查找、配對對比、確定要因等策略步驟，找出問題根源（Red X），介紹Red X在實(shí)際問題解決中的運(yùn)用。

1 Red X策略

1.1 傾聽客戶的聲音

2018 年3月以來，工廠質(zhì)量指標(biāo)明顯下降，通過問題定義樹（見圖1）的層層分解，將目標(biāo)鎖定到一個具體的項(xiàng)目上：解決頂襯與A柱飾板間隙大問題。

1.2 觀察失效

這個階段需要把具體項(xiàng)目轉(zhuǎn)化為一個可以測量的Green Y，通過測量不同的Green Y，得出BOB和WOW樣本（Red X中專業(yè)術(shù)語，代表著樣本中兩個相反極端）。

在本案例中Green Y就是頂襯與A柱飾板間隙測量值，依據(jù)尺寸設(shè)計(jì)要求，間隙小于0.5mm車輛選為BOB 車，間隙大于0.5mm的車輛就選為WOW車，如圖2，據(jù)此做出項(xiàng)目定義樹，如圖3。

1.3 測量差異

這一階段，引入Isoplot 圖工具。選擇30輛車測量頂襯與A柱飾板間隙（區(qū)域a），記錄下來作為第一組的測量數(shù)據(jù)，由同一個人同一個測量工具隨機(jī)對這30臺車再進(jìn)行一次測量并且記錄下來作為第二組測量數(shù)據(jù)，作Isoplot圖。ΔP 反映的是零件的波動，ΔM 反映的是測量的波動，如果ΔP/ΔM≥6，說明度量系統(tǒng)就是足夠好的。

計(jì)算所得的ΔP=2.09，ΔM=0.28，可得分辨率為：ΔP/ΔM=2.09/0.28=7.4≥6，證明此測量系統(tǒng)有效，能夠由此分辨BOB和WOW的零件。

1.4 元件查找

元件查找是一種線索產(chǎn)生工具，用來確認(rèn)產(chǎn)生差異的最大根源是由元件本身引起的還是由裝配零件的過程引起的。

先進(jìn)行階段Ⅰ，選擇在Isoplot 圖上邊界處的BOB 和WOW 裝配單元，BOB 和WOW 的值要完全分離，且越靠近邊界，就越容易評估暴露出Red X。在這個階段，拆解并重新組裝每個裝配單元各三次，結(jié)果如表1，由表中可以看出三次重裝后Green Y無明顯變化，說明差異的根源不在裝配。

然后進(jìn)行零件的替換，分別交換A柱飾板和頂襯，如表2及圖5所示，第二次零件交換引起了決策值越界，出現(xiàn)交叉，說明頂襯對于交換的裝配單元的差異有影響，因此ReX的候選者隱藏在頂襯中。

1.5 配對對比

在元件查找的基礎(chǔ)上，使用配對對比對頂襯型面和強(qiáng)度的差異進(jìn)行分析。分別選取5件零件上檢具的間隙、段差及用拉伸試驗(yàn)機(jī)測得的強(qiáng)度進(jìn)行比較，所得配對對比趨勢圖，如圖6所示。由配對對比的一致性趨勢來看，頂襯段差是Red X候選者。

1.6 確定要因

通過有效的步驟確認(rèn)了Red X的候選者之后，這個階段就是采取預(yù)先設(shè)定的置信度，利用統(tǒng)計(jì)的方法來證明這個Red X的候選者就是真正的Red X。在較強(qiáng)的Red X候選者情況下，常用的工具是Six Pack B vs. C，因此在本案例中，使用Six Pack B vs. C來進(jìn)行確認(rèn)。

在Red-X分布上前后各1/6的區(qū)域劃出取值區(qū)間如圖7所示，從中選取B和C的樣本。再取95%的置信度，查表得所需的最小計(jì)算終值為6。隨機(jī)選取3組B和C的樣本，分別測量Green Y，試驗(yàn)數(shù)據(jù)如圖8中的Run Order，再按照Green Y進(jìn)行排列，如圖8中Rank Order，計(jì)算得出終值為6，滿足要求。證明Dimension2（The flush on check fixture）為真正的Red X。

2 執(zhí)行評估

綜合上述分析，頂襯前擋位置壓邊段差大，與A柱飾板干涉，導(dǎo)致A柱飾板無法裝配到位，與頂襯間隙大。將問題

點(diǎn)反饋給供應(yīng)商，供應(yīng)商對模具進(jìn)行修整后，下模銑掉 3mm，上模補(bǔ)焊 3mm，優(yōu)化頂襯型面，并更新檢具檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，使問題得到持續(xù)性的控制。依據(jù)措施實(shí)施前后頂襯與A柱飾板間隙大PPH數(shù)據(jù)做出對比圖，評估得出執(zhí)行效果良好。

3 結(jié)束語

本文針對影響工廠質(zhì)量指標(biāo)的主要問題——某車型頂襯與A柱飾板間隙大，采用Red X統(tǒng)計(jì)工程工具的策略步驟，發(fā)現(xiàn)影響間隙大的主要因素——頂襯前檔位置壓邊段差大，通過控制壓邊段差，有效改善了頂襯與A柱飾板間隙大問題。同時，Red X工具的運(yùn)用不僅有效提高了問題解決效率，從果到因的特殊方式也開拓了團(tuán)隊(duì)成員的工作思路。

參考文獻(xiàn)

[1]?Keki.Bhote，Adi.Bhote .World Class Quality：Using Design of?Experi?ments to Make It Happen [M]， American Management?Association，?2000.

[2] 徐曉軍.QSB和Red X在通用汽車公司零部件供應(yīng)商質(zhì)量管理中的應(yīng)用[D].同濟(jì)大學(xué).2009.2.

[3] 蔡震宇.Red X工具在分析前縱梁尺寸偏差問題中的應(yīng)用[J].應(yīng)用自動化，2015，（7）.

[4] 楊云長，韋宇星.Red X工具在解決鈑金焊合件尺寸問題中的探究[J].工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，2016（3）.