本章對汽車板產(chǎn)品開發(fā)過程從基礎層面流程改善,,以及工作業(yè)務層面改善,,以及各 種為了達成整車上線目標,,降低成本的改善流程優(yōu)化過程,。在此過程中,雙方盡管出發(fā) 點不一樣,,但是都基于同樣的目標,,就是減少車型進入量產(chǎn)階段的問題,降低整個供應 鏈的制造成本,。作為整車制造廠而言,,這是精工加工中心在主動提供技術支持作為前提下的 一次重大的突破,主動開放了部分車型設計技術,,增加了雙方的合作深度,。
4.1流程改善鞏固措施流程管理是一種以規(guī)范化標準構(gòu)造的業(yè)務流程為中心,以持續(xù)性地提高企業(yè)績效為 母的系統(tǒng)化的方法,。從這個定義出發(fā),,我們可以知道,流程管理是一種系統(tǒng)化的方法,, 是持續(xù)的,、不斷提升的一種方法。需要充分利用信息技術,,努力提高企業(yè)創(chuàng)造,、開發(fā)、 利用,、管理知識及信息資源的能力,。從滿足客戶需求的角度為出發(fā)點,遵循流程管理的 觀念,。以流程管理的方法和技術為手段,,最終達到提高企業(yè)經(jīng)驗效益為目標??梢哉J為,, 用戶需求、流程,、管理以及效益概括了企業(yè)流程管理的核心,。
作為加工中心主導整車制造企業(yè)在汽車板產(chǎn)品供應進行外包作業(yè),這也是近年在整 車制造企業(yè)進行工藝外包后,,加工中心能夠完全統(tǒng)籌此項工作的首例,。汽車制造業(yè)中,大部分零件都是由整車制造企業(yè)自己建立一系列的流程,,安排外委制造單位按照其流程 展開新車型項目的開發(fā)工作,。但對于汽車板這種工序交叉的產(chǎn)品,并沒有可參考借鑒的 穩(wěn)定流程進行,。而且,,因為雙方的交叉作業(yè)模式,很難在實際生產(chǎn)中達成JIT供貨,,無 間隙配合等,。盡管實際工作中,通過多次CNC加工中心與C整車制造企業(yè)的交流對話,, 已經(jīng)對產(chǎn)品開發(fā)流程有了固化的模式,。但是為了保證及鞏固流程管理的制度,,加工中心從銷售、合同,、價格,、技術、項目管理等五個方面,,對汽車板這種產(chǎn)品開發(fā)的流程進行了重新規(guī)范和定義,。新增了如下文件制度,修訂進入公司的體系文件進行管理:
最早的虛擬精工技術的應用是為了檢查NC代碼的正確性,。但是由于計算機硬件的 限制,,仿真的對象僅僅是刀具和工件幾何體的加工過程。然而隨著計算機硬件發(fā)展,,仿 真對象已經(jīng)擴大到整個精工機床,,包括刀具、夾具,、機床床身,、控制面板等。同時,,仿 真的機床對象范圍也擴大了,,以前大都集中在車床和銑床,現(xiàn)在幾乎所有的精工機床都
在對國內(nèi)外相關技術研宄現(xiàn)狀分析基礎上,,本文以精工機床典型代表——加工中心為研究對象,,借助有向圖的相關理論來進行子系統(tǒng)故障關聯(lián)結(jié)構(gòu)建模 分析,借助Pagerank算法實現(xiàn)子系統(tǒng)的相關影響度的量化,,結(jié)合子系統(tǒng)的相關 影響度和全概率公式構(gòu)造子系統(tǒng)固有可靠性模型并對其固有可靠性進行評價,, 最后在綜合各種故障風險因素的基礎上,考慮故障相關性因素并使用灰色關聯(lián) 度一TOPSIS法進行加工中心子系統(tǒng)故障風險的綜合評估,。
伴隨著全球計算機信息技術的飛速發(fā)展,,通過互聯(lián)網(wǎng)搜尋來獲取信息給用 戶的生活帶來了巨大的便利,。但是人們怎樣才能在浩瀚的信息海洋中快速搜尋 到有用的信息呢? 1988年,,Google公司的創(chuàng)始人,、Stanford大學計算機博士 Lawrence Page和Sergey Brin合作共同研究出了 Pagerank算法[85],通過這種算 法能對搜索引擎上的網(wǎng)頁的相關性和重要性進行排名,,從而在信息篩選方面給 用戶提供便利,。伴隨著Google公司在全世界范圍內(nèi)取得巨大成功,Pagerank算 法也成為全球經(jīng)典的十大數(shù)據(jù)挖掘算法及改變未來的九大算法之一,?;ヂ?lián)網(wǎng)上 龐大的網(wǎng)頁群之間彼此鏈接存在著十分復雜的相關性,,Pagerank算法正是基于 網(wǎng)頁的鏈接關系來進行網(wǎng)頁的排序,網(wǎng)頁的重要度高低直接決定著其排名的高 低,。
本章首先介紹了有向圖的相關概念,,用圖來表征子系統(tǒng)的相關關系,在此 基礎上引申出鄰接矩陣的概念,,通過對精工加工中心進行子系統(tǒng)劃分和故障分析,, 查閱相關故障診斷手冊構(gòu)建故障傳遞有向圖,,從客觀上反映了子系統(tǒng)之間的故 障相關性,。基于加工中心故障相關有向圖模型,,借助Pagerank算法來求解基于 相關故障的子系統(tǒng)影響度,、被影響度指標,雖然基于Pagemnk算法的子系統(tǒng)相 關度計算也存在局限性,,是一種比較理想的計算方式,,但是這種算法為基于故 障相關的加工中心可靠性研究指明了 一個新的方向。篩選出故障影響度比較高 的子系統(tǒng)能夠?qū)Χ喙收蠒r的故障源定位起到指導作用,,篩選出故障被影響度比 較高的子系統(tǒng)能夠?qū)鹘y(tǒng)的子系統(tǒng)可靠性建模進行改進,,有利于更準確地進行 子系統(tǒng)的可靠性評價。
根據(jù)過去的研究成果,,基于現(xiàn)場故障信息精工機床的故障間隔時間更加貼 近于服從威布爾分布或者指數(shù)分布,,本節(jié)通過構(gòu)造進給系統(tǒng)故障間隔模型,求 解故障分布函數(shù),、概率密度函數(shù),、可靠度函數(shù)以及故障率函數(shù)。用Minitab軟 件進行模型篩選,,基于子系統(tǒng)服從的函數(shù)模型,,采用最小二乘法進行模型的參 數(shù)估計,借助相關系數(shù)法進行假設檢驗,,進而獲得故障間隔時間分布模型,。
本章考慮故障相關性、子系統(tǒng)危害度及維修時間因素對CNC加工中心子系統(tǒng)進 行故障風險評估,,借助灰色關聯(lián)度-TOPSIS方法進行綜合評價,,子系統(tǒng)故障風 險由大到小依次是進給系統(tǒng)、刀庫系統(tǒng),、排屑系統(tǒng),、主軸系統(tǒng)、電氣系統(tǒng),、冷 卻系統(tǒng),、精工系統(tǒng),、氣動系統(tǒng)、潤滑系統(tǒng)及防護系統(tǒng),。
目前伯特利精工的立式鉆攻中心從防護結(jié)構(gòu)上來看,零件拆分較多,,對安裝工藝、制作工藝的要求較高,。從而使得中間某一環(huán)節(jié)一旦出現(xiàn)問題,,就會影響 整體安裝進度。這顯然已經(jīng)不適應現(xiàn)代機床制造的 要求,。