자동차 부품의 차원 품질 관리를 위한 방법은 다음 단계를 포함한다.
(1) 측정 데이터 샘플링: 부품의 차원 데이터는 선 사이드 게이즈 측정과 좌표 측정 기계에 의해 수집됩니다.그리고 측정된 데이터 결과는 저장 및 처리를 위해 중앙 컴퓨터로 전송됩니다.;
(2) 측정 데이터 분석: 선측 탐지기의 측정 데이터와 좌표 측정 기계의 측정 데이터가 각각 처리됩니다.라인 사이드 디렉터의 측정 데이터, 중간 범위 차트를 분석하여 중간 범위 제어 차트를 얻습니다. CMM의 측정 데이터를 위해 다음 단계를 채택합니다.(a) 지수 가중화 이동 평균 방법은 오류 분리를 계산하는 데 사용됩니다.(b) 트렌드 데이터에 기초한 트렌드 분석 차트: 변동성 데이터에 기초한 변동성 품질 평가(c) 데이터 분리 후 변동 데이터를 사용하여 단계 6 값과 크기 프로세스 능력 평가를 얻습니다.;
(3) 문제 식별: 중간 범위 제어 차트, 경향 분석 차트, 단계 6 값 및 크기 프로세스 능력 평가에 따라
행 문제 식별
(4) 주요 구성 요소 분석: 주요 모델의 부분 분석 데이터 변화의 집합을 제공합니다. 상관 분석: 측정 포인트의 수
데이터의 경향 사이의 유사성은 분석되고 계산되며 다른 부분의 차원 사이의 상관관계가 분석됩니다.
(5) 원인 결정: 데이터 분석과 프로세스 지식 모델을 결합하여 원인을 결정합니다.
(6) 개선 조치: 확인 된 이유에 따라 단기 조치와 장기 조치를 제안하고 실행 추적을 수행하십시오.결함이 제거되고 문제가 해결 될 때까지 추적 상태를 신속히 업데이트합니다..
오프라인 측정의 경우, 샘플링 시간과 샘플 크기는 품질 평가에 매우 중요합니다. 일반적으로 사용되는 측정 조건에 따르면,본 발명은 부품 생산 시설의 오프라인 측정 품질 평가에 적합한 샘플링 방법을 제공합니다., 그리고 다른 평가 요구 사항에 따라 샘플
이 방법은 집합 차원 품질 정보를 신속하고 효과적으로 추출하고 정확한 평가를 수행 할 수 있습니다.주어진 평가 지수는 부분의 차원 품질과 차원 기술 능력을 평가 할 수 있습니다.평가 및 분석을 통해 시험 생산 단계에서 부품 생산 라인의 도구 상태 수준을 평가하기위한 근거를 제공 할 수 있습니다.신속하고 정확한 피드백으로 인해, 차원의 품질 문제 해결 주기가 효과적으로 단축되고 새로운 부품의 공급 속도가 가속화 될 수 있습니다.생산 라인의 상태를 효과적으로 모니터링 할 수 있습니다.이 논문은 기계 부품의 조립 과정에서 크기 품질의 통제와 분석을 비교합니다.대량 생산 및 소량 샘플 테스트에 적합합니다..
