曹彥生，王攀，王量，王美清

1.北京新風(fēng)航天裝備有限公司 北京 100049 2.北京航空航天大學(xué) 北京 100191

1 序言

隨著產(chǎn)品訂貨需求的日益增加，原來的面向單件小批生產(chǎn)模式的質(zhì)量管控方法已難以滿足多品種、大批量混線生產(chǎn)情況下質(zhì)量管控的需要。順應(yīng)智能化發(fā)展趨勢，企業(yè)紛紛開展了管理的信息化和加工制造過程的數(shù)字化與智能化，管理能力有了較大的提升。然而，雖然在生產(chǎn)設(shè)備方面實(shí)現(xiàn)了自動化和一定程度的智能化，但如何提升產(chǎn)品質(zhì)量的一致性和可靠性依然是企業(yè)需要解決的關(guān)鍵問題之一。

隨著傳感器、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析和MBD技術(shù)的發(fā)展，使得產(chǎn)品加工過程質(zhì)量數(shù)據(jù)的自動采集、加工過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測以及數(shù)據(jù)快速分析和過程質(zhì)量評價(jià)成為可能，這些都為提高產(chǎn)品質(zhì)量的一致性、提升交付產(chǎn)品的可靠性提供了研究基礎(chǔ)[1-8]。因此，有必要對智能生產(chǎn)環(huán)境下的質(zhì)量管控方法展開研究，研究關(guān)鍵產(chǎn)品質(zhì)量特性的自動采集、關(guān)鍵控制特性的實(shí)時(shí)采集和過程監(jiān)測，在此基礎(chǔ)上，基于統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制技術(shù)（SPC）和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流分析技術(shù)對產(chǎn)品質(zhì)量和過程能力進(jìn)行分析、監(jiān)測與評價(jià)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中存在的質(zhì)量問題，并對質(zhì)量問題進(jìn)行溯源分析，進(jìn)而達(dá)到提高產(chǎn)品質(zhì)量、提升產(chǎn)品質(zhì)量一致性和產(chǎn)能的目的。

2 總體研究方案

總體研究方案如圖1所示，共包括基礎(chǔ)層、基于MBD模型的在機(jī)檢測規(guī)劃、生產(chǎn)過程質(zhì)量數(shù)據(jù)采集與過程監(jiān)控、多源質(zhì)量數(shù)據(jù)整合與統(tǒng)計(jì)分析4個(gè)主要部分。

圖1 總體研究方案

（1）基礎(chǔ)層 包括硬件、操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫等。該層主要通過構(gòu)建面向數(shù)控機(jī)床的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，采用基于工業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)訪問協(xié)議進(jìn)行機(jī)床數(shù)據(jù)的采集；同時(shí)，針對數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量和實(shí)時(shí)性的需要進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲策略的設(shè)計(jì)，該層是進(jìn)行生產(chǎn)過程質(zhì)量數(shù)據(jù)采集與管理的基礎(chǔ)。

（2）基于MBD模型的在機(jī)檢測規(guī)劃 該部分工作主要是開展基于MBD零件工序模型的PMI信息提取和幾何特征解析，基于幾何特征的測點(diǎn)規(guī)劃與路徑規(guī)劃以及在機(jī)測量程序的自動生成等的技術(shù)方法研究，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行軟件工具的開發(fā)。該部分軟件將基于Creo2.0三維建模軟件采用Pro/Toolkit二次開發(fā)包設(shè)計(jì)開發(fā)，實(shí)現(xiàn)MBD模型驅(qū)動的在機(jī)測量程序的自動生成和在機(jī)測量的自動進(jìn)行。

（3）生產(chǎn)過程質(zhì)量數(shù)據(jù)采集與過程監(jiān)控 該部分工作主要是基于所構(gòu)建的生產(chǎn)現(xiàn)場質(zhì)量數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，采用數(shù)據(jù)訪問協(xié)議（FANUC數(shù)控系統(tǒng)采用FOCAS協(xié)議、SIEMENS數(shù)控系統(tǒng)采用OPC DA/UA協(xié)議）采集與生產(chǎn)過程質(zhì)量監(jiān)測相關(guān)的機(jī)床坐標(biāo)值、主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、進(jìn)給倍率、工作模式、程序段信息及主軸負(fù)載等工況信息；在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對工況數(shù)據(jù)的封裝和整合，實(shí)現(xiàn)加工工況的監(jiān)測與可視化?；跈z測規(guī)劃生成的在機(jī)檢測程序，采用數(shù)據(jù)訪問協(xié)議實(shí)現(xiàn)工序質(zhì)量特性檢測結(jié)果的數(shù)據(jù)采集，基于統(tǒng)計(jì)過程控制（SPC）技術(shù)實(shí)現(xiàn)加工過程質(zhì)量監(jiān)測與加工質(zhì)量評價(jià)，并進(jìn)行過程能力指數(shù)Pp、Ppk的計(jì)算。同時(shí)，對于加工質(zhì)量不滿足要求，需要進(jìn)行返工或返修的零件，研究質(zhì)量偏差的分析與評價(jià)技術(shù)，并實(shí)現(xiàn)基于測量結(jié)果的刀具偏置補(bǔ)償值的自動計(jì)算，以及返工/返修后檢測結(jié)果的采集與質(zhì)量評價(jià)，在此基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品加工過程質(zhì)量狀態(tài)的管理（一次檢驗(yàn)合格、返工返修合格和報(bào)廢）。該部分軟件基于前后端分離的SpringBoot+Vue框架，采用Java語言設(shè)計(jì)開發(fā)。

（4）多源質(zhì)量數(shù)據(jù)整合與統(tǒng)計(jì)分析 該部分工作主要是基于采集到的來自數(shù)控生產(chǎn)線中各臺機(jī)床的工況數(shù)據(jù)、被加工零件各道工序的質(zhì)量特性數(shù)據(jù)、加工過程質(zhì)量狀態(tài)數(shù)據(jù)（一次交檢合格、返工返修合格、報(bào)廢）等，進(jìn)行質(zhì)量數(shù)據(jù)整合方法研究和軟件功能開發(fā)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量過程控制卡自動生成、產(chǎn)品制造過程質(zhì)量數(shù)據(jù)包（包含某個(gè)零件或某一批零件加工過程的工況數(shù)據(jù)、質(zhì)量特性理論值和實(shí)測值數(shù)據(jù)、加工過程質(zhì)量狀態(tài)數(shù)據(jù)等）等的管理；此外，還對收集到的質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)包括面向工序、產(chǎn)品、設(shè)備的質(zhì)量數(shù)據(jù)（如一次交檢合格率、加工優(yōu)良品率、返工/返修次數(shù)及工藝參數(shù)變動次數(shù)等）統(tǒng)計(jì)；基于質(zhì)量數(shù)據(jù)對加工過程進(jìn)行分析，以便進(jìn)行加工工藝的改進(jìn)，主要包括：基于平穩(wěn)熵的加工過程平穩(wěn)性分析、質(zhì)量問題日志管理和問題溯源以及產(chǎn)品質(zhì)量波動分析等。該部分軟件基于SpringBoot+Vue框架，采用Java語言設(shè)計(jì)開發(fā)。

3 實(shí)施過程

3.1 MBD模型驅(qū)動的數(shù)控加工過程在機(jī)測量規(guī)劃技術(shù)

在機(jī)測量系統(tǒng)中的信息流轉(zhuǎn)過程可以簡述為從對MBD數(shù)據(jù)集的解析出發(fā)，來獲取符合產(chǎn)品幾何量技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范與認(rèn)證（GPS）的檢測信息源，進(jìn)而對檢測項(xiàng)目做檢測工序和檢測工步規(guī)劃，通過映射模式文件將檢驗(yàn)工藝信息映射到測量程序中去進(jìn)行在機(jī)測量，利用OPC協(xié)議對數(shù)控系統(tǒng)進(jìn)行檢測結(jié)果數(shù)據(jù)采集，最終通過驗(yàn)證檢測結(jié)果是否滿足GPS對產(chǎn)品幾何特征的技術(shù)要求。在機(jī)測量系統(tǒng)的信息流如圖2所示。

圖2 在機(jī)測量系統(tǒng)信息流

測量循環(huán)是SIEMENS/FANUC/HEIDENHAIN等公司針對數(shù)控加工在機(jī)測量的需要設(shè)計(jì)開發(fā)的面向測量任務(wù)的子程序集，可以在具體問題上通過參數(shù)匹配特定的測量任務(wù)，是市面上主流的在機(jī)測量解決方案之一。本文以該類循環(huán)為操控?cái)?shù)控系統(tǒng)的主要接口，完成在機(jī)測量規(guī)劃方法的映射和程序的自動生成。

FANUC公司的測量循環(huán)對刀具、特征等均可測量，其中P9810-P9814子程序主要對鉆孔、軸、槽、搭邊和矩形內(nèi)外部等特征進(jìn)行軸向測量，計(jì)算出工件輪廓的尺寸，是測量特征中最普遍和常用的命令。我們將P9811/P9812/P9814能測的特征測量方式分別命名為內(nèi)孔測量、外圓測量、凹槽測量、隔斷測量、矩形凸臺測量和矩形腔測量，并根據(jù)特征的CSG和B-rep信息建立測量方式與MBD解析特征的映射關(guān)系，見表1。

表1 測量方式與特征和標(biāo)注的對應(yīng)關(guān)系

測量方式分別對應(yīng)不同的解析特征和標(biāo)注類型，根據(jù)表1可建立由標(biāo)注及依附特征確定的一個(gè)標(biāo)注對應(yīng)多種測量方式的一對多映射關(guān)系。測量循環(huán)不僅需要特征信息，還需要測量的參數(shù)信息，根據(jù)測量循環(huán)用戶手冊歸納可知，P98XX各測量方式在規(guī)劃階段均需要包含以下參數(shù)：測量方式、測量理論值、測量點(diǎn)坐標(biāo)、測量行程、安全高度、下探深度及測量坐標(biāo)軸方向等，其中測量理論值、測量點(diǎn)坐標(biāo)和測量坐標(biāo)軸方向參數(shù)均可通過基于測量坐標(biāo)系解析關(guān)聯(lián)特征自動獲取，如測量點(diǎn)的可坐標(biāo)根據(jù)待測特征的B-rep形式獲取邊界位置，并計(jì)算出特征中心坐標(biāo)作為測量點(diǎn)坐標(biāo)；其余測量參數(shù)需人為配置，但根據(jù)特征邊界均給出推薦值。

FANUC數(shù)控系統(tǒng)中的P98XX固定循環(huán)有6種測量方式，分別為外圓、內(nèi)孔、隔斷、凹槽、矩形腔和矩形凸臺，標(biāo)注類型與測量方式的映射關(guān)系如圖3所示。

圖3 標(biāo)注類型與測量方式映射關(guān)系

在完成基于MBD模型的在機(jī)測量規(guī)劃后，已經(jīng)將待檢測特征與測量方式進(jìn)行了匹配，規(guī)劃完成的任務(wù)存放進(jìn)數(shù)據(jù)庫中。其中，MODE字段代表了該測量任務(wù)的測量類型；SETVAL代表特征的標(biāo)稱值，如圓柱的直徑、凹槽的寬度等；X、Y代表了待測特征的中心坐標(biāo)值；ZDEPTH、ZHEIGHT代表Z軸的定位深度。

查詢規(guī)劃結(jié)果數(shù)據(jù)庫，根據(jù)MODE字段進(jìn)行測量類型的匹配。以鉆孔測量為例，MODE＝1時(shí)，匹配到鉆孔測量的程序模板。讀取X、Y的值，將測頭定位到鉆孔的中心位置，然后根據(jù)ZDEPTH的值將測頭下探進(jìn)鉆孔內(nèi)部。測量速度使用默認(rèn)值，將上述測量參數(shù)填入模板，即可生成最終的在機(jī)測量程序。

3.2 基于智能感知的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)采集與在線監(jiān)測技術(shù)

生產(chǎn)現(xiàn)場的FANUC數(shù)控機(jī)床都提供了進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問的網(wǎng)絡(luò)接口（RJ45接口），通過網(wǎng)線和交換機(jī)建立起數(shù)控生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)采集和訪問控制網(wǎng)絡(luò)。借助所構(gòu)建的局域網(wǎng)，采用FANUC系統(tǒng)提供的FOCAS數(shù)據(jù)訪問協(xié)議可以實(shí)現(xiàn)機(jī)床坐標(biāo)值、主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、進(jìn)給倍率、主軸負(fù)載、工作狀態(tài)、程序號和程序段信息等加工工況數(shù)據(jù)的采集，以及刀具數(shù)據(jù)和在機(jī)測量結(jié)果數(shù)據(jù)的采集。這些數(shù)據(jù)都存儲到質(zhì)量管控系統(tǒng)服務(wù)器中。為了實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)加工過程對產(chǎn)品質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)控，同時(shí)在每臺機(jī)床邊配置一臺計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)與“質(zhì)量管控服務(wù)器”之間的數(shù)據(jù)傳輸通過無線路由器提供的Wifi無線信號來實(shí)現(xiàn)，質(zhì)量管控系統(tǒng)通過廣域網(wǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸和訪問。

圖4所示為數(shù)控生產(chǎn)線智能質(zhì)量管控系統(tǒng)業(yè)務(wù)分工。服務(wù)端實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)所有功能，并為邊緣端提供面向固定IP的分賬戶管理。每一臺數(shù)控機(jī)床邊緣端的計(jì)算機(jī)為操作人員實(shí)時(shí)監(jiān)控零件加工質(zhì)量提供加工任務(wù)信息、被加工零件的質(zhì)量特性實(shí)測值信息、產(chǎn)品質(zhì)量的評價(jià)、質(zhì)量特性實(shí)測值的波動曲線、預(yù)控圖等，同時(shí)，提供操作人員對需要返工/返修零件的命令接收，刀具偏置補(bǔ)償值的計(jì)算，以及“報(bào)完工”操作等。通過服務(wù)端與邊緣端的交互實(shí)現(xiàn)了數(shù)控生產(chǎn)線質(zhì)量控制的實(shí)時(shí)檢測、自動補(bǔ)償與閉環(huán)控制。

圖4 數(shù)控生產(chǎn)線智能質(zhì)量管控系統(tǒng)業(yè)務(wù)分工

數(shù)控生產(chǎn)線的加工設(shè)備通常具有多種狀態(tài)，最基本的狀態(tài)為開機(jī)和關(guān)機(jī)。為了實(shí)現(xiàn)自動化采集，必須對機(jī)床的狀態(tài)進(jìn)行判斷，只對處于起動狀態(tài)的機(jī)床進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。通過對機(jī)床進(jìn)行心跳監(jiān)測，來判斷機(jī)床是否處于關(guān)機(jī)狀態(tài)。如果一個(gè)采集的請求發(fā)送失敗，則啟動心跳監(jiān)測程序。在采集失敗后，心跳監(jiān)測程序?qū)C(jī)床發(fā)送心跳包，如果得到了響應(yīng)，則重新激活采集程序，如果多次沒有得到響應(yīng)，則認(rèn)為機(jī)床處于關(guān)機(jī)狀態(tài)，降低發(fā)送心跳包的頻率，以每分鐘/次的頻率發(fā)送心跳包，來監(jiān)控機(jī)床是否開機(jī)。在機(jī)床開機(jī)后，心跳包得到了響應(yīng)，再次啟動采集程序。數(shù)據(jù)采集策略見表2。

表2 數(shù)據(jù)采集策略

FOCAS2協(xié)議中，相關(guān)采集項(xiàng)的方法見表3。

表3 采集方法

整體的采集流程如圖5所示。

圖5 整體采集流程

3.3 基于多數(shù)據(jù)融合的生產(chǎn)加工過程平穩(wěn)性分析技術(shù)

基于多數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量管理與統(tǒng)計(jì)分析主要包括基于設(shè)備、人員、產(chǎn)品和批次的零件加工質(zhì)量分析與評價(jià)，生產(chǎn)加工過程質(zhì)量在線監(jiān)測等。

（1）基于零件在機(jī)測量數(shù)據(jù)的加工質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)測技術(shù) 具體內(nèi)容如下所述。

本文引入了預(yù)控圖的設(shè)計(jì)思想，將規(guī)格限作為控制限過程質(zhì)量的監(jiān)測，此外，為了提高監(jiān)測的準(zhǔn)確性，將控制圖的“小概率事件”原則引入到控制圖的設(shè)計(jì)中，給出了控制圖的4個(gè)排列不隨機(jī)的判異準(zhǔn)則，從而建立起了零件加工過程質(zhì)量控制圖。

由于零件的幾何質(zhì)量特性均為區(qū)間值，即產(chǎn)品在設(shè)計(jì)時(shí)，設(shè)計(jì)人員均定義了明確的名義尺寸和上下偏差值，因此，控制限的計(jì)算方法為：中心線CL＝（USL-LSL）/2，上控制限UCL＝USL，下控制限LCL＝LSL。其中，USL＝名義尺寸＋上偏差；LSL＝名義尺寸＋下偏差。

為了進(jìn)行有效的質(zhì)量監(jiān)測與過程質(zhì)量預(yù)測，本文將控制限分成了A、B、C三個(gè)區(qū)，如圖6所示。

圖6 加工過程質(zhì)量控制

其中，A、B、C三個(gè)區(qū)是對USL-LSL公差區(qū)間的6等分。控制圖中的點(diǎn)為某機(jī)床在進(jìn)行某工序加工過程中，按照時(shí)序測量得到的零件的在機(jī)測量的質(zhì)量特性實(shí)測值，即每批次零件每道工序在每個(gè)設(shè)備加工的零件的每個(gè)質(zhì)量特性都會有一張控制圖來對加工質(zhì)量波動進(jìn)行監(jiān)測與評價(jià)。

基于控制圖的判異原理，本文給出了與單值圖判異相適應(yīng)的4項(xiàng)判異準(zhǔn)則，主要包括點(diǎn)出界判異和排列不隨機(jī)判異兩類。

點(diǎn)出界就判異，即一旦實(shí)測值超出了控制圖的上下控制限（規(guī)格限）就認(rèn)定系統(tǒng)出現(xiàn)異常，即此時(shí)系統(tǒng)已出現(xiàn)不合格品，需要進(jìn)行分析和改進(jìn)，如圖7所示。

圖7 點(diǎn)出界異常

當(dāng)出現(xiàn)連續(xù)9個(gè)以上測量值在中心線一側(cè)，判斷過程出現(xiàn)異常，即均值出現(xiàn)了偏移，存在系統(tǒng)性的偏差，需要查明原因，并采取措施，9點(diǎn)鏈異常如圖8所示。

圖8 9點(diǎn)鏈異常

當(dāng)連續(xù)7個(gè)以上的測量值持續(xù)上升或下降，判斷過程出現(xiàn)異常，即加工過程存在持續(xù)增加的誤差，存在趨勢性的偏差，造成不合格的風(fēng)險(xiǎn)較大，需要查明原因，并采取措施，趨勢異常如圖9所示。

圖9 趨勢異常

當(dāng)測量值出現(xiàn)明顯的周期性上升或下降的情況，表明過程存在一些周期性的產(chǎn)品質(zhì)量的因素，如刀具磨損、電壓和電流波動、環(huán)境溫度影響及機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)等，需要查明原因，并采取措施，周期性異常如圖10所示。

圖10 周期性異常

當(dāng)出現(xiàn)連續(xù)3個(gè)測量值中有2個(gè)（可以不連續(xù)）落在中心線同一側(cè)的B區(qū)以外，說明均值發(fā)生了不確定性的跳變，需要查明原因，并采取措施。接近異常如圖11所示。

圖11 接近異常

基于多數(shù)據(jù)融合的生產(chǎn)過程質(zhì)量評價(jià)技術(shù) 具體內(nèi)容如下所述。

本文提出了用于評價(jià)生產(chǎn)過程質(zhì)量的過程能力波動圖，具體計(jì)算方法如下所述

假設(shè)有n個(gè)某質(zhì)量特性的實(shí)測值x1，x2，x3，…，xn，該質(zhì)量特性值為某一設(shè)備加工的同一產(chǎn)品的在機(jī)測量實(shí)測值。若n≥10，則10個(gè)數(shù)據(jù)為一組進(jìn)行分組，最后不足10個(gè)的數(shù)據(jù)為一組；若n＜10，則將所有數(shù)據(jù)作為一組進(jìn)行過程能力指數(shù)Ppk數(shù)據(jù)的計(jì)算，具體計(jì)算方法為：先計(jì)算每組數(shù)據(jù)的均值＝和標(biāo)準(zhǔn)差σj。其中，j＝1，2，…round（n/10）+1。則基于每一組均值和標(biāo)準(zhǔn)差可以計(jì)算對應(yīng)的Ppkj值，即

這樣就可以計(jì)算得到每一組實(shí)測值的工序能力的波動情況，進(jìn)而可以對生產(chǎn)過程進(jìn)行平穩(wěn)性分析與評價(jià)。

4 面向批生產(chǎn)過程的集成質(zhì)量管控系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用

4.1 生產(chǎn)線質(zhì)量管控系統(tǒng)軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)

綜合考慮生產(chǎn)線質(zhì)量管控系統(tǒng)中功能業(yè)務(wù)的動靜態(tài)關(guān)系、靜態(tài)情境數(shù)據(jù)與動態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)間的關(guān)系、邊緣端與服務(wù)端的數(shù)據(jù)互操作、長時(shí)間生產(chǎn)線運(yùn)行過程的監(jiān)測與數(shù)據(jù)存儲等的需求，生產(chǎn)線質(zhì)量管控系統(tǒng)軟件采用前后端分離的B/S架構(gòu)技術(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā)，其中，軟件后端使用Java語言進(jìn)行開發(fā)，由SpringBoot構(gòu)建；前端由Vue框架構(gòu)建。軟件架構(gòu)如圖12所示。

圖12 系統(tǒng)軟件架構(gòu)

4.2 系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計(jì)

軟件系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯如圖13所示，系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程具體分為以下幾個(gè)步驟。

圖13 軟件系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯

1）管理人員進(jìn)行情境信息的錄入，包括人員信息、工位信息、機(jī)床設(shè)備信息、產(chǎn)品信息和工藝信息。

2）加工人員根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)計(jì)劃，配置加工工位、加工人員、加工設(shè)備、加工產(chǎn)品和加工工序等情境信息，完成軟件系統(tǒng)內(nèi)部加工任務(wù)的創(chuàng)建。

3）基于加工任務(wù)搭建數(shù)控機(jī)床數(shù)據(jù)采集的硬件環(huán)境，主要指通過RJ45網(wǎng)線、交換機(jī)和無線路由器實(shí)現(xiàn)硬件設(shè)備互聯(lián)，包括數(shù)控機(jī)床、軟件系統(tǒng)和智能移動終端設(shè)備。

4）軟件系統(tǒng)與數(shù)控機(jī)床建立連接，在數(shù)控加工過程中實(shí)時(shí)采集工況數(shù)據(jù)，并進(jìn)行工況數(shù)據(jù)的存儲和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流分析，對過程能力進(jìn)行計(jì)算，以供實(shí)時(shí)監(jiān)測加工工況，并實(shí)時(shí)采集在機(jī)測量的結(jié)果數(shù)據(jù)。

5）數(shù)控加工完成后，軟件系統(tǒng)支持首件三檢信息的錄入與維護(hù)，針對歷史數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過程質(zhì)量分析與評價(jià)、加工過程的多維度分析以及質(zhì)量數(shù)據(jù)包的歸集和管理等。

5 研究結(jié)果

本文研究取得的結(jié)果如下所述。

1）完成了基于MBD模型的在機(jī)測量程序的自動生成，并實(shí)現(xiàn)了典型幾何尺寸（內(nèi)孔、外圓、凸臺和凹槽）的在機(jī)測量，以及測量結(jié)果的自動采集，如圖14～圖18所示。

圖14 凸臺特征的在機(jī)測量規(guī)劃

圖15 凹槽特征的在機(jī)測量規(guī)劃

圖16 在機(jī)測量路徑規(guī)劃

圖17 在機(jī)測量程序

圖18 在機(jī)測量實(shí)測值數(shù)據(jù)采集結(jié)果

2）設(shè)計(jì)開發(fā)了“面向數(shù)控生產(chǎn)線的智能質(zhì)量管控系統(tǒng)”的主要功能，實(shí)現(xiàn)了制造情境數(shù)據(jù)的管理與維護(hù)、生產(chǎn)過程工況數(shù)據(jù)與產(chǎn)品工序質(zhì)量特性數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、生產(chǎn)過程質(zhì)量監(jiān)測等功能。系統(tǒng)的主要功能界面如圖19～圖23所示。

圖19 工位管理功能界面

圖20 產(chǎn)品批次管理功能界面

圖21 工藝管理界面

圖22 加工任務(wù)管理功能界面

圖23 加工過程質(zhì)量監(jiān)測功能界面

6 結(jié)束語

本文針對企業(yè)在從研制向批產(chǎn)轉(zhuǎn)變、傳統(tǒng)制造向數(shù)字化制造和智能制造轉(zhuǎn)化過程中的痛點(diǎn)問題開展研究，研究成果將對提高生產(chǎn)過程質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集效率、提升企業(yè)質(zhì)量管控能力提供有效的手段和方法，同時(shí)進(jìn)一步為提升產(chǎn)品的質(zhì)量和質(zhì)量問題的追溯能力提供方法和工具支持。