作為加工中心主導(dǎo)整車制造企業(yè)在汽車板產(chǎn)品供應(yīng)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(shù),、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(shù)的應(yīng)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(guān)技術(shù)研宄現(xiàn)狀分析基礎(chǔ)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(guān)理論來進行子系統(tǒng)故障關(guān)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(guān)影響度的量化,，結(jié)合子系統(tǒng)的相關(guān) 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(fēng)險因素的基礎(chǔ)上,，考慮故障相關(guān)性因素并使用灰色關(guān)聯(lián) 度一TOPSIS法進行加工中心子系統(tǒng)故障風(fēng)險的綜合評估,。
伴隨著全球計算機信息技術(shù)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(xué)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(guān)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,。互聯(lián)網(wǎng)上 龐大的網(wǎng)頁群之間彼此鏈接存在著十分復(fù)雜的相關(guān)性,，Pagerank算法正是基于 網(wǎng)頁的鏈接關(guān)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(guān)概念,，用圖來表征子系統(tǒng)的相關(guān)關(guān)系,，在此 基礎(chǔ)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(guān)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(guān)性?；诩庸ぶ行墓收舷嚓P(guān)有向圖模型,，借助Pagerank算法來求解基于 相關(guān)故障的子系統(tǒng)影響度,、被影響度指標(biāo)，雖然基于Pagemnk算法的子系統(tǒng)相 關(guān)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(guān)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(dǎo)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(zhǔn)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(guān)系數(shù)法進行假設(shè)檢驗,，進而獲得故障間隔時間分布模型,。
本章考慮故障相關(guān)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(fēng)險評估,，借助灰色關(guān)聯(lián)度-TOPSIS方法進行綜合評價,，子系統(tǒng)故障風(fēng) 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),。
本文主要研究對象是CNC加工中心在汽車板配送產(chǎn)品開發(fā)流程中進行前期介入的流 程再造的工作。參與者主要包括加工中心的市場部,、加工中心的生產(chǎn)部以及C整車制 造企業(yè)采購部,，C整車制造企業(yè)制造部。
盡管CNC加工中心通過上述與C整車制造企業(yè)在DS5新車型開發(fā)項目中出現(xiàn)了諸多 問題,，但對于這些問題,，如果不采取有效的改進措施，在后續(xù)車型的開發(fā)中，新產(chǎn)品開 發(fā)流程不完善不僅會對開發(fā)過程造成損失,，也會給后續(xù)量產(chǎn)過程持續(xù)造成損失,。而且， 因為沒有新的流程來應(yīng)對汽車板產(chǎn)品開發(fā)過程,，會導(dǎo)致由單純加工服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)品開發(fā) 和穩(wěn)定量產(chǎn)供貨并行的整套服務(wù)方案,，服務(wù)能力無法跟上，客戶滿意度大幅降低,，從而 失去了當(dāng)前在汽車板配送市場上的競爭優(yōu)勢,。為此,，流程改造不僅僅是企業(yè)增加效益,， 降低成本，也是提升服務(wù)競爭力的必須途徑了,。
從技術(shù)交流,，技術(shù)共享，到商務(wù)報價定價等多方面按照雙方的工作流程文件,，框架 合同及技術(shù)規(guī)范等進行固化,，通過一系列的手段，為客戶提供成本更低,，品質(zhì)適合的產(chǎn) 品,，以及更高的風(fēng)險預(yù)警保障了流程改善方案的持續(xù)執(zhí)行。伴隨流程的開啟,，雙方新的 車型項目也在持續(xù)進行,。同時,，CNC加工中心將這一全新的流程方案,，也引入到與新客戶 的項目中，進行對應(yīng)的新車型開發(fā),。