許斌，李銳揚，李狀，宋祥翔，楊達(dá)

(1.現(xiàn)代汽車模具(山東)有限公司，山東日照 276800；2.西南林業(yè)大學(xué)機械與交通學(xué)院，云南昆明 650224)

0 引言

汽車覆蓋件沖壓模具是汽車整車生產(chǎn)用的重要工藝裝備，它通過自身特殊型面進(jìn)行拉延及后工程修邊、翻邊、整形等工序，利用沖壓設(shè)備將鋼板加工成汽車覆蓋件產(chǎn)品?，F(xiàn)代模具加工高精度、高效率的現(xiàn)實需求，要求模具鑄件型面具有更高的加工余量質(zhì)量要求。

目前汽車覆蓋件模具使用的鑄件多采用實型鑄造(full molding casting,FMC)，又稱消失模鑄造(expendable pattern casting，EPC)，原理是利用三維設(shè)計軟件對模具進(jìn)行3D設(shè)計，用可發(fā)性聚苯乙烯(EPS)或共聚物珠粒經(jīng)預(yù)發(fā)泡后制成泡沫板(塊)，作為實型加工用原材料。利用數(shù)控機床對泡沫板塊分層加工、黏合形成模具形狀，后對實型進(jìn)行噴刷涂料、烘干、造型、澆注，使泡沫實型逐漸分解消失，金屬液體隨實型的形狀在砂箱中成型，冷卻后得到汽車覆蓋件模具鑄件毛坯。

目前國內(nèi)使用實型鑄造方法鑄造的毛坯質(zhì)量與國際上發(fā)達(dá)國家的同類產(chǎn)品相比，還有一定差距。例如，制作實型用的泡沫原材料質(zhì)量較差，實型加工、檢驗手段不夠先進(jìn)，鑄造工藝控制不完善，造成國內(nèi)鑄件的型面余量大多在10～20 mm。與發(fā)達(dá)國家的同類產(chǎn)品對比，日韓等國也是采用FMC鑄造方法進(jìn)行鑄造，但是鑄件產(chǎn)品的型面余量大多在6～8 mm，鑄件尺寸精度高、型面組織優(yōu)良、硬度及耐磨性較強。

據(jù)近三年采購鑄件的型面余量測量統(tǒng)計，模具長度在2 000～3 500 mm的MIP(made in plant) PART拉延模型面實際加工余量為5～30 mm，其中型面實際加工余量在5～13 mm的模具占比16%，在13～16 mm的模具占比52%，在16 mm以上的模具占比32%。可以看出，在采集的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，型面加工余量在16 mm以上的占比較大，造成加工車間工作量增加，加工效率降低。

1 汽車覆蓋件模具鑄件型面加工余量過大問題分析

從模具鑄造到加工的過程中，型面加工余量誤差的主要來源是整個系統(tǒng)的累積誤差，如圖1所示。

圖1 鑄件型面加工余量累積誤差

汽車覆蓋件模具鑄件采用實型鑄造，泡沫實型的表面質(zhì)量決定了鑄造完成后的鑄件尺寸精度和表面粗糙度，是保證鑄件合格的前提。研究表明，實型鑄造的成功與否，50%在于實型，30%在于涂料，20%在于其他影響因素，可見實型的制作對鑄造質(zhì)量的影響最大，因此對實型加工的精度控制是確保鑄件合格的一項重要任務(wù)。

文中針對影響汽車覆蓋件模具鑄件型面實際加工余量的實型加工余量控制作為關(guān)鍵控制點，應(yīng)用SPC理論進(jìn)行跟蹤與控制，并應(yīng)用PDCA循環(huán)不斷對制作過程進(jìn)行優(yōu)化。

2 基于SPC的汽車覆蓋件模具鑄件實型加工過程控制研究

2.1 研究對象的選取及數(shù)據(jù)收集

組建SPC小組，對模具實型公司近期制作的25個車型MIP Part實型型面余量數(shù)值進(jìn)行測量記錄，結(jié)果見表1。統(tǒng)計后，進(jìn)行控制圖繪制及過程能力分析。

表1 測量結(jié)果統(tǒng)計 單位：mm

2.2 Xbar-S控制圖的建立及分析

待分析的參數(shù)統(tǒng)計屬性是計量型數(shù)值，在實際使用常規(guī)控制圖時，經(jīng)常將表述參數(shù)中心變化情況的控制圖和表述參數(shù)分散情況的控制圖結(jié)合使用。計算均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差需要采用一批數(shù)據(jù)中的所有數(shù)據(jù)，采用均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差可以為中位數(shù)和極差提供更多的分析結(jié)果信息。

(1)

=;

(2)

(3)

根據(jù)控制圖可以監(jiān)控工藝參數(shù)中心值的起伏變化情況。

設(shè)每組子樣標(biāo)準(zhǔn)偏差的期望值和標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為與，那么標(biāo)準(zhǔn)偏差控制圖的上控制限、下控制限以及中心線可以按照如下公式進(jìn)行計算。

=+3;

(4)

=;

(5)

=-3。

(6)

將表1中的數(shù)據(jù)輸入統(tǒng)計分析軟件，繪制出-控制圖，如圖2所示。

圖2 模具泡沫實型型面余量的Xbar-S控制圖

-控制圖是由一個均值控制圖和一個標(biāo)準(zhǔn)偏差控制圖組成，控制圖標(biāo)繪子組標(biāo)準(zhǔn)差，中心線是所有子組標(biāo)準(zhǔn)差的平均值。在以上控制圖中未出現(xiàn)黑色指示點，說明控制圖為受控制狀態(tài)，可以使用控制圖進(jìn)行解析統(tǒng)計結(jié)果。

控制圖標(biāo)繪每個子組內(nèi)測量值的平均值。中心線描繪的是所有子組平均值的平均值。圖2中，控制圖中未顯示紅色標(biāo)記點，表明過程均值是受控制狀態(tài)。

2.3 過程能力分析

對數(shù)據(jù)正態(tài)性的檢驗應(yīng)在分析過程能力之前進(jìn)行。使用正態(tài)概率圖進(jìn)行檢驗數(shù)據(jù)的正態(tài)性時，有3種方法可以選擇，分別是：Anderson-Darling(A-D檢驗)，Kolmogorov-Smirnov(K-S檢驗)和Ryan-Joiner(R-J檢驗)。文中使用A-D檢驗法。

將在過程控制分析中采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗，使用Minitab軟件制作正態(tài)概率圖，得到<0.05，說明該組數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。采集數(shù)據(jù)的概率分布情況，如圖3所示。為便于更清晰地觀察數(shù)據(jù)分布，將數(shù)據(jù)做成分布直方圖，如圖4所示。

圖3 測量值的概率圖

圖4 測量值的分布直方圖

由圖4可見，直方圖呈偏態(tài)型。該直方圖顯示峰偏右側(cè)，數(shù)據(jù)分布均在規(guī)格下限以內(nèi)，右側(cè)存在超出規(guī)格上限。概率分布直方圖呈偏態(tài)是由多種原因造成，結(jié)合模具公司經(jīng)驗分析，因鑄件拉延模型面要求不能焊接，在實型制作時，在實型的型面多放加工余量，確保最終鑄造的鑄件型面不缺量，防止鑄件因加工余量不足而重鑄，以此來規(guī)避風(fēng)險。

通過Box-Cox變換求得()最佳估計值為5.00，并將此組變換后的數(shù)據(jù)保存。對其重復(fù)進(jìn)行一次正態(tài)檢驗，經(jīng)檢驗后確認(rèn)值仍小于0.05，則判定使用Box-Cox變換方法無效。繼續(xù)使用Johnson方法進(jìn)行變換，得到結(jié)果仍不符合正態(tài)分布。選擇非正態(tài)過程能力分析功能，得到過程能力分析報告，如圖5所示。

圖5 測量值的過程能力分析報告

由測量值的過程能力分析報告得到=0.81，遠(yuǎn)小于1.66，表明過程能力存在嚴(yán)重不足，后期必須通過適當(dāng)?shù)拇胧﹣砀纳啤?/p>

3 鑄件實型加工PDCA管理持續(xù)提升

PDCA循環(huán)最早是由休哈特博士(美國質(zhì)量管理專家)提出，后來被戴明采用、推廣并在后期應(yīng)用中普及。PDCA循環(huán)把質(zhì)量管理分為計劃(Plan)、執(zhí)行(Do)、檢查(Check)、處理(Act)4個階段。這種方法是企業(yè)質(zhì)量管理工作的一般規(guī)律。

由第2節(jié)分析可知，直方圖呈偏態(tài)型，導(dǎo)致直接原因是實型加工人員在操作時過于保守，型面加工余量過大，缺乏工序過程控制能力意識。經(jīng)現(xiàn)場作業(yè)規(guī)范化檢查發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)場人員拼裝、粘貼作業(yè)不規(guī)范，導(dǎo)致實型塊拼接部位粘貼不牢固、粘貼層過厚等問題。為改善以上問題，實型公司進(jìn)行針對性的PDCA改善。

當(dāng)實型制作公司進(jìn)入改善實施階段時，各部門根據(jù)計劃和既定的目標(biāo)實施項目。實型公司對各項措施進(jìn)行跟蹤與分析，檢查改善項目在實際執(zhí)行中的落實情況。

在改善的實施過程中，由于存在不可控因素導(dǎo)致影響改善實施情況，因此改善管理人員需時刻保持警醒，并同時積極想辦法解決各種影響進(jìn)度的問題。

形成例會制度，SPC小組人員通過現(xiàn)場或視頻會議，在了解改善實施情況的同時可以掌握、協(xié)調(diào)各方的關(guān)系，避免由于各方溝通原因?qū)嵭图庸じ纳圃斐捎绊憽?/p>

4 實施SPC的效果評價

改善后，重新采集12個批次的數(shù)據(jù)，按照第2.2—2.4節(jié)步驟再次進(jìn)行過程能力分析。將控制圖延長后得到改善前后的-控制圖，如圖6所示。

圖6 改善前后的Xbar-S控制圖對比

由圖6可以看出：

(1)改進(jìn)前，樣本均值大多在11.0 mm上下波動;改進(jìn)后，樣本均值在9.9 mm上下波動。

(2)改進(jìn)前，樣本標(biāo)準(zhǔn)差在0.1～1.0 mm間變化;改進(jìn)后，樣本標(biāo)準(zhǔn)差在0.2～0.8 mm間變化。

過程監(jiān)控階段，使用控制用-控制圖，控制圖使用圖6中的控制限。在生產(chǎn)監(jiān)控中，SPC小組繼續(xù)抽檢記錄實時監(jiān)控數(shù)據(jù)，發(fā)生問題時及時預(yù)警并采取相應(yīng)控制措施。

將數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗，檢驗結(jié)果如圖7所示。由圖8測量值的正態(tài)分布直方圖可知，測量值的分布形狀呈正態(tài)分布，沒有明顯的左右傾斜現(xiàn)象，因此認(rèn)為數(shù)據(jù)接近正態(tài)分布。

圖7 測量值的正態(tài)性概率圖

圖8 測量值的正態(tài)分布直方圖

使用Minitab軟件進(jìn)行過程能力分析可知，=1.62，=1.61。參照過程能力判斷標(biāo)準(zhǔn)，表明此時加工能力良好，狀態(tài)較穩(wěn)定，后期仍需要不斷改進(jìn)。改善后的過程能力分析報告，如圖9所示。

圖9 改善后的過程能力分析報告

對比改進(jìn)前后的過程能力，改進(jìn)前的過程能力=0.81，改進(jìn)后的過程能力=1.61，過程能力得到了很大提高。

5 結(jié)語

文中針對汽車模具企業(yè)中鑄件型面實際加工余量質(zhì)量不足現(xiàn)狀，結(jié)合鑄件生產(chǎn)工藝知識，研究適合公司模具鑄件型面加工余量質(zhì)量的控制方法。在實型加工過程中運用SPC理論分析實型加工數(shù)據(jù)在公差范圍內(nèi)，但過程能力不足，運用PDCA循環(huán)進(jìn)行改善后，模具型面實際加工余量達(dá)到較高質(zhì)量水平，加工效率有效提升。