上汽乘用車利用工業大數據引領尺寸工程新征程

上汽乘用車在產銷量高速增長的同時，他們的質量體系也在不斷地完善和提升，尤其是在車身制造尺寸工程方面，緊扣著“中國制造2025”的國家戰略方針，已逐步實現質量管理的數字化、自動化和智能化，工業大數據全面應用成果顯著。

工業大數據，不僅僅是大量的數據，而是囊括了和制造相關各個階段、多個維度的數據，并且找出這些數據之間相互的影響關系，保證最終產品的質量。

汽車車身制造工藝異常復雜，需要通過上百道工序，將幾百個零部件拼接成一個完整的白車身，其中的尺寸精度質量是一項復雜、系統的工作。并且車身的尺寸精度影響著整車零部件安裝、四輪定位、匹配、密封等一系列的功能。據統計，整車80%的質量問題都是由于尺寸精度的原因引起，因此尺寸工程是他們質量工作的重要內容。為此，我們走訪了上汽乘用車在制造過程中與車身尺寸精度密切相關的制造車間、樣板科、上汽質保部、車身SQE等部門的相關人員，來全方面了解他們如何將工業大數據應用到尺寸工程中，提高車身制造的尺寸精度。

上汽乘用車在尺寸工程方面的工業大數據應用主要包含以下方面：

一、建成了完備的數據采集體系，包括多種產品測量裝置、工藝數據收集體系以及現場實時數據收集方式。

1、在各個生產過程中部署多種測量設備：在線激光檢測設備、現場檢具測量設備、三坐標設備、白光測量設備、關節臂測量儀、激光跟蹤儀、現場模擬裝置、手持式檢具、內間隙電子測量儀、主模型以及間隙面差測量儀等。這些測量設備布置在車身制造的各個環節，全方面收集制造過程中的產品數據；

3、改善數據收集方式。使用移動APP實時收集現場的數據，利用移動APP，現場人員可以隨時記錄發生的事件、質量問題以及現場測量數據；

二、通過部署積夢智能數據分析平臺來管理上述所有的數據。

上面提到上汽乘用車通過不同設備和方式采集了大量的數據，然而這些數據格式各不相同，以往傳統的方式很難將它們統一管理應用。目前他們采用積夢的數據分析平臺，將這些數據都管理到這一個平臺系統。通過積夢數據平臺的處理，所有的數據不再是信息孤島，所有相關部門都可以上傳并查看數據。

三、全面有效地管理供應商產品數據。

供應商數據也是影響產品最終質量的關鍵因素，以往供應商數據都是零散提供，不能做有效地統計分析，并且對供應商數據的正確性也不能有效把控。如今各個供應商通過網絡直接將數據上傳到數據分析平臺中，上汽可以對這些數據做長期的追溯分析。并且設置統計算法，當供應商數據造假或有手動修改，系統會產生提示信息或拒絕數據上傳。利用這一功能，SQE能更加有效地管理供應商質量。

四、利用積夢數據分析平臺，多維度評價產品質量狀態和生產工藝狀態。

1、合格率評價

即是通過比較車身各個關鍵點的設計坐標值與實際坐標值的偏差來判斷其尺寸的好壞。合格率是一個對單產品的質量進行評價的指標。計算方法是以各點測量偏差數據與公差帶進行比較，如果測量偏差值落在公差范圍內，則該測點合格，否則為不合格。一各產品上所有測點中合格點數與測點總數的比值即為通過率。合格率公式為：

合格率=控制范圍內的測點數/總測點數x100%

通過計算出一個零件合格率的大小，來總體評估該零件的尺寸狀態。

上汽乘用車評價產品合格率包括常規尺寸合格率和功能尺寸合格。

尺寸的穩定性也是上汽乘用車評價產品的一個重要指標。產品的穩定性不僅影響產品尺寸的優化，也會影響整車地許多后續工藝過程。

（1）、單點穩定性

通過計算一定時間段內某一點波動值6σ的大小，來評價該點這段時間內的穩定性，6σ越小，則該點這一時間段穩定性越好。

（2）、整車穩定性

a、將所有測點的波動值6σ由小到大排序 ，如下圖

b、以全部測點的第95%個點的波動值6σ為標準畫出一條分界線，取第該波動值作為車身某段時間內的的CII（不斷改進）值來評價其穩定性，CII值越小，則整車穩定性越好。

3、評價工藝過程能力

對產品評價的同時，上汽乘用車也計算Cp/Cpk/Pp/Ppk對生產過程進行評價。

（1）含義

Cp：指穩定過程的能力指數，它把過程能力與由公差表示的最大可允許的變差進行比較，該指數反映了過程是否能夠很好地滿足變化要求。Cp不受過程位置的影響。

Cpk：穩定過程的能力指數，它考慮了過程的位置和能力，對于雙邊公差，Cpk總是小于或等于Cp。

Pp：指過程性能指數，它把過程性能與由公差表示的最大可允許的變差進行比較。該指數反映了過程是否能夠很好地滿足變化要求。Pp不受過程位置的影響。

Ppk：指過程性能指數，它考慮了過程的位置和性能。對于雙邊公差，Ppk總是小于或等于Pp。

（2）他們的計算公式：

五、導入數據平臺的數據，經過預處理后，基于他們的質量評價體系，他們會利用軟件平臺中的組件，制作和發布多種報表，來反映產品質量狀態和生產工藝狀態。利用該應用，質保部制作和發布質量報表的效率大幅提升。

六、質量實時問題報警

在積夢數據分析平臺中設置了多種數據判斷條件來防止有質量問題的產品流入下道工序。在產品測量的同時，如果系統發現有測量數值觸發了設置的條件，會自動即時將信息通過短信、郵件或者微信傳送到相關人員。例如，某些關鍵點的數據一旦超差就會影響后期的安裝匹配，當報警信息發送到工程師，工程會及時響應，能夠避免批量的缺陷產生。還有，可以通過SPC判異規則預設報警條件，防止工裝磨損、班次差異等引發產品的質量問題。

實時問題報警是上汽乘用車應用工業大數據典型的案例。它有效地防止制造車間將缺陷產品流入下道工序。

七、由于收集了各個方面、多個生產過程的數據，上汽乘用車的質量工程師利用積夢數據分析系統中常見的質量工具來分析數據，如趨勢圖、控制圖、排列圖、直方圖、相關性分析等。利用這些工具，用戶可以從不同的方面來了解產品的質量狀態，來查找產品質量的變化趨勢。

以最簡單的趨勢圖分析為例，當他們從系統中發現數據有規律性的周期變化后，可以在系統中查找與之變化規律性相同的工藝事件，再分析該工藝事件可能產品數據變化的潛在原因，最終找出根本原因。

另外，在系統中計算整個車身上所有點之間的相關關系，可以通過分析，找出一直強相關的點，來優化測量方案，即對于一直強相關的點，只需要監控其中的一個點，其數值即能代表另一點的狀態，從而達到節省測量資源的目的。

另外，利用數據的相關性分析，能快速找到質量問題的原因。如下圖所示，某白車身上右側圍上兩個測點的6σ一直保持較大的數值，現在需要查找原因，降低他們的波動值。

從工藝上分析，該總成由前后兩部分在分拼工位上拼接而成，而總成又在總拼工位上與其它總成拼成白車身，我們需要找到造成這兩點波動的來源。

先觀察該總成上測點分布情況，下圖為總成上測點的分布位置：

下表為各測點兩兩的相關性系數：

在這個案例中，工程師去分拼工位排查問題時發現，在該工位有一輔助定位銷與一夾頭的閉合順序顛倒，工程師調整之后，狀態隨即大幅改善。利用數據分析工具和工業大數據分析和解決問題，大大提高了樣板部門解決問題的效率。

綜上，上汽在利用工業大數據做提升車身尺寸精度的過程中，主要從以下幾個方面著手:

1、充分布置監控手段，盡可能收集制造過程中的各類數據，做到信息收集無盲點；

2、通過統一質量管理系統——積夢數據分析平臺的應用，結合信息關聯、工作流、報告與工具，完成數據的及時處理和有效分析。

在將來，上汽乘用車會進一步利用積夢數據分析平臺，實現全生命周期的大數據管理應用。包括更全面、更有效地采集供應商數據；另外，在整車售后過程中，收集客戶抱怨和返修數據，將這些數據充分反饋到制造過程中來，更有效提高制造產品的質量。并且將制造過程數據與售后數據有效反饋到研發部門，幫助整個研發過程質量提升。