本文作者：上海大眾動力總成有限公司

朱正德先生

　　為應對汽車行業多品種、柔性化的生產模式，企業需在轉換工藝規劃的同時，創建與之相適應的制造質量保證機制。本文以國內某發動機主流企業剛完成的“透明化工廠”項目為例，介紹了通過提升“qs-STAT企業版統計分析軟件”的功能，完成網絡化生產過程實時監控的全過程，從而實現了從自動數據錄入、可視化、統計分析、數據管理、數據顯示到數據分布模型的自動選擇和評定及質量信息的歸檔全面解決方案。

　　眾所周知，“工業4.0”的核心就是基于智慧工廠的智能制造，而為了確保產品的制造質量，就必須遵循現代質量觀念，即“質量是設計和制造出來的，不是檢查出來的”。對于中國這樣一個汽車制造大國來說，在保證產品質量的同時，進而實現降本增效的目標，強化工藝過程的穩定性并進行優化和功能的拓展。

　　建成于2005年的上海大眾動力總成有限公司（以下簡稱“VWPT”）是一個專業生產小排量汽油發動機的合資企業，也是全球最大的生產知名EA211系列發動機的工廠，并為多年來國內產銷均據首位的上汽大眾提供了占其產能所需80%的發動機。3000余名員工在2016年生產了165萬臺發動機，而2018年的計劃產量為195萬，其產能規模已達到亞洲第一、世界第二。

　　當前，以汽車行業為代表的現代制造業正大力推行“工業4.0”和國家于三年前出臺的“中國制造2025”，而通過打造透明化工廠來實現企業的智能制造就是一條正確的途徑。所謂“透明化”，實質上就是在集成的聯網技術基礎上，使企業中各職能部門在規定的要求下，按高效互動的方式運行，從而體現了智能化制造的基本特征。這有很大的意義，因此繼續執行統計過程控制（SPC）這一成熟的技術無疑是十分必要的。但很顯然，為了適應“快速、小批量、定制化生產”的智能化制造的需求，務必充分利用信息化技術，對傳統的SPC系統進行優化和功能的拓展。

　　早在四五年前，VWPT就通過與知名的統計分析軟件企業q_DAS公司的緊密合作，實施了一個覆蓋全廠的網絡化生產現場制造質量實時監控系統，從而在打造透明工廠、實現企業智能制造的道路上邁出了重要的一步。該“透明化工廠”項目是依據企業計劃建立一個高水平質量信息系統的需求而立項的，具有生產現場質量數據可視化、數據集中管理、后臺自動分析評價（CAMERA）等一系列先進功能。經過幾年的努力，所實施并完成的透明化工廠項目，不但大大地提升了企業的運行水平和產品的制造質量，也為國內汽車行業中眾多的總成廠、零部件廠以及有相似需求的不同行業和企業提供了很好的借鑒。

　　生產模式的轉變對生產過程監控系統提出了新需求

　　事實表明，為了應對當今不斷變化的汽車消費市場的需求，在最大程度地適應多品種、柔性化生產模式的同時，還必須提升生產過程實時監控系統的功能。以四缸發動機的曲軸生產線為例，多年以來，其中的軸頸磨削工序主要由專用多砂輪切入式磨床組成，基本組合包括用于加工5檔主軸頸和用于連桿軸頸（分別加工1、4檔和2、3檔）的設備各一臺。

1a

1b

圖1 傳統型和柔性型曲軸生產線示例

　　在VWPT一廠的曲軸一線（見圖1a）中，紅圈內就是3臺磨床，工件借助機械手抓取在空中進行輸送，并按順序逐一送入機床。但在之后建成的二廠里，具有砂輪隨動、跟蹤功能的CNC磨床已占據了曲軸軸頸磨削加工的主導地位，通過對控制程序的調整，可方便地用于不同類型曲軸的磨削加工，具有很好的柔性。由于采用了一次安裝就能完成全部主軸頸、連桿頸的加工，提高了效率和精度。

　　同時，因為該自動生產線的工藝方案和平面布置選擇了能夠方便地擴充產能的魚骨形（參見圖1b中的諸多箭頭），相比傳統的圖1a所示的直線形工藝布置，魚骨型的方案進一步提高了生產線的柔性化程度。從圖1b可見，在幾年前剛建成的曲軸二線中，磨削工序已留有可置放8臺相同機床的空間，如圖中顯示，現今實際配備的磨床數量是6臺。

　　此時，過程監控系統將面臨由圖1b中的磨削工序流出，經抽樣后送到生產旁檢具進行測量的任何一個工件都可能存在14種不同的狀態，而如果在線檢具不加區分地進行測量，并按傳統做法對所有實測值逐個進行數據處理，那就失去意義了。而如果真要對此時的加工過程是否處于穩定的受控狀態進行分析、判斷，就必須把抽樣、測量細化到上述10多種工況中的具體一種，只有在具體地識別了某一工況后，再有針對性地進行數據處理才有意義。為此，就必須事先對那些相關的、將提供質量信息的檢測設備進行統一的數據格式的設置。并且要求在那些用于評價的質量數據中，除了測量值以外，還需要包括工件批次號、機床、動力頭（夾具）、檢具及生產線等信息。

圖2 常規情況下的單值進程圖

　　當然，根據具體情況的不同所設置的內容會有差別，但數據格式的模式是相同的，之后就會得到如圖3那樣的反映某道工序過程運行狀況的（單值進程）分析圖。可見，若與圖中那看似繁復，但終究只有一條單值進程曲線（圖2）的情況做對比，差別還是很大的。由此，結論就很明確了，即只有具備了經過細化的過程監控系統后，才能對原來無法確切和有針對性地記錄的一些異常現象予以識別、分析。之后再按分析、判斷的結果及時采取相應的措施?？梢婋S著工藝和生產方式的變化，極需對傳統SPC進行優化，以使其功能必須要有相應的拓展、提升。

圖3 經設置后包含了過程實時監控細化信息的分析圖   

　　在規模型生產企業建設高水平網絡化

　　過程實時監控系統的必要性及主要配置

　　VWPT作為代表性的規模型生產企業，在過去10多年中，隨著國內汽車工業的高速發展和工廠生產能力的不斷擴大，置于車間現場的測量點和在線檢具的數量也在迅速增加。但由于這些測量點（及在其中配置的在線檢具）均是隨著生產車間的建設而添加的，所以帶來了5個突出的問題：

• 測量數據的來源很分散：即測量數據分布在3個廠房的生產現場和4個測量室內；

• 測量數據互相孤立，即沒有統一的數據格式，導致測量數據無法交互；

• 測量數據無法共享，即所有測量數據保存在本地電腦，無法快速訪問；

• 現場無過程監控，即測量人員只對單次測量有反應，對于整體趨勢無法預判；

• 現場反饋不及時，即由于前面的原因，導致了質量信息反饋到職能部門和管理層相對遲緩。

　　為了對上述問題進行改進，并基于德國大眾全球范圍內推行建設透明化工廠的建議，VWPT建立了一套用于企業的網絡化生產現場制造質量實時監控系統，具有質量數據的現場可視化、數據集中管理、后臺自動分析評價系統（CAMERA 系統）。該系統功能應能夠達到以下要求：

　　第一，提供先進的統計過程控制理論及方法，減小生產過程中的變差，從而提高生產效率；

　　第二，通過對質量數據的可視化及更好的人機交互，提高工程師及相關操作人員的工作效率，提高現場人員對質量數據的敏感性，并對可能的生產問題做出及時的反饋；
　　第三，實現在全廠范圍內的，完成來自生產現場的質量數據的集中儲存、管理及分析；

　　第四，對測量系統分析、加工及裝配設備驗收、過程能力的評定提供一套統計分析評價策略；

　　第五，能夠提供從自動數據錄入、可視化、統計分析、數據管理、數據顯示、數據分布模型的自動選擇、評定及質量信息歸檔全面解決方案。

　　進而再對來自企業生產現場的海量質量數據的特點進行分析：這些數據一般有兩類：一類是生產現場的檢具，例如安放在三個廠房中不同生產線旁的Marposs檢具，它們又分為手工的Marposs檢具和重要工位的全自動Marposs測量機（它們多數分布在GROB加工中心旁）等；另一類是精密測量室的各種檢測設備，例如Hexagon公司的CMM三坐標測量機、Mahr公司的MFK形位公差測量儀和Hommel公司的粗糙度儀等（圖4左側為三類/種數據源）。

圖4 網絡化制造質量實時監控系統數據傳遞示意圖

　　本項目的目標是將所有這些檢量具的測量結果不僅以紙質的保存方式供生產人員參考，更多是將這些數據都保存到數據庫，供現場的主管工程師用于實時分析。而對經理層則可以通過網頁的方式來了解實時的產品質量、OEE數據等（圖4中數據庫連接的上下部分），同時在生產現場也會以大屏幕的方式來顯示網頁的測量結果，這就使得現場的生產人員對于整體生產線的生產質量有了更直觀的了解，并且也可以做出更及時的反應（如停機、換刀等）。依據VWPT 的要求，該系統將通過現場操作員、主管工程師、相關管理層等三個層面來實現企業的需求，可參見圖5。

圖5 具有三層數據可視化功能的現場制造質量實時監控系統的

　　現場操作員（位于圖5中左側）可通過在線檢具旁的監視屏隨時觀測數據的波動情況，對其工位的生產過程進行控制，而各個生產測量室在檢測完畢交付測試的零件后，即迅速將測量數據通過網絡反饋到生產現場，現場操作員在得到反饋的數據后對生產及時做出調整，當一旦出現特殊波動也能夠立刻反饋給現場質量管理人員，既減少了TP和TQ的工作量，又提高了數據傳遞的效率和時效性。而這些數據得到現場操作員的確認后歸入到中央質量數據庫，供相關工程師們進行查詢和分析。

　　現場的主管工程師位于圖5中間部分。利用所執行的生產工藝和流程，制定合適的目錄文件并編入相應的檢測設備，以使有關的質保和現場技術人員能方便地實現對數據的過濾、追溯。同時通過該系統，還可利用過程能力評定軟件，對來自現場各測量點的質量數據進行分析，迅速獲得短期和長期的過程能力成為可能，包括利用監控模塊隨時了解生產現場的質量趨勢。

　　而圖5中的右側，對應的是企業相關管理層，按照現場主管工程師的預先設定，自動報告系統就可以定期地自動從中央質量數據庫調取對應的測量數據，并生成了規范的SPC的報告,可利用郵件或者公共網盤進行查看，q-STAT WEB網頁系統生成了查詢網頁，相關管理層乃至主管領導只要對系統有一定了解，就可從任何一臺聯網的PC機的終端，隨時監控整個工廠的質量狀況。