自動車部品の次元品質管理の方法は,次の段階からなる.
(1) 測定データ採取:部品の寸法データは,線側計測と座標計測機によって収集されます.測定結果が中央コンピュータに送られ,保存および処理されます.;
(2) 測定データ分析: 線側検出器の測定データと座標測定機の測定データはそれぞれ処理されます.線側検出器の測定データについて中間範囲の制御図を得るため,中間範囲図を分析する.CMMの測定データについては,次の手順を採用する.(a) 指数的な重度の移動平均法を使用して誤差分離を計算します.(b) 傾向データに基づく傾向分析グラフ: 変動データに基づく変動性の質評価(c) データ分離後の変動データを利用して第6段階値とサイズプロセス能力評価を得ること;
(3) 問題の特定: 平均範囲の制御図,傾向分析図,第6段階の値,サイズプロセス能力評価に基づいて
行の問題の識別
(4) 主な構成要素分析: 部品分析データの一連の主要なモデルの変化を表示する.
データの傾向の類似性を分析し計算し,異なる部分の寸法間の相関性を分析します.
(5) 原因決定: 原因を決定するためにデータ分析とプロセス知識モデルを組み合わせる.
(6) 改善措置: 特定された理由に応じて短期的措置と長期的措置を提案し,実施を追跡する.障害が排除され,問題が解決するまで,追跡状態を間に合うように更新します..
オフライン測定の場合,質評価には採取時間とサンプルサイズが非常に重要です.一般的に使用される測定条件によると,本発明は,部品製造工場のオフライン測定品質評価に適したサンプル採取方法を提供します.異なる評価要件に従ってサンプル
この方法により,組み立て物の寸法に関する品質情報を迅速かつ効果的に抽出し,正確な評価を行うことができます.与えられた評価指数は,部品の次元品質と次元技術能力を評価することができます試験生産段階における部品生産ラインのツーリング状態レベルを評価するための基礎を与えることができる.タイムリーで正確なフィードバックのおかげで標準的な生産期間において, 生産者によって生産された部品の生産速度が加速し,生産ラインの状態を効果的に監視できるこの論文では,機械部品の組立プロセスにおけるサイズ品質の制御と分析を比較します.量産や小規模サンプル試験に適している.
