汽车车身质量分析检测解决方案

近两年,随着大数据、云计算等新技术新应用迅猛发展,企业信息化管理理念也在发生深刻变化,特别是在工业大数据应用方面,不仅仅是大量的数据汇集,更是囊括了和制造相关各个阶段、多个维度的数据,并且找出这些数据之间相互的影响关系,保证最终产品的质量。

需求与问题

汽车车身制造工艺异常复杂,需要通过上百道工序,将几百个零部件拼接成一个完整的白车身,其中的尺寸精度质量是一项复杂、系统的工作。并且车身的尺寸精度影响着整车零部件安装、四轮定位、匹配、密封等一系列的功能。据统计,整车 80% 的质量问题都是由于尺寸精度的原因引起,因此尺寸工程是汽车质量工作的重要内容。为此,在制造过程中与车身尺寸精度密切相关的工程工艺方面,亟需将工业大数据应用到尺寸工程中,提高车身制造的尺寸精度。

总体规划

平台根据车厂的实际需要,充分利用企业积累的大量测点监测数据,使用基于时间序列的模式识别算法对车身各分总成的制造尺寸质量进行预测,在预测到异常波动时及时做出预警,以便生产过程能够制定并采取有效措施,恢复生产的稳定性,以数据驱动质量,进而缩短反馈周期,降低生产成本,提高生产效率。同时根据同一故障源产生的异常测点波形相似度为基础,将同一故障源产生的异常测点波形相似的数据形成一个聚类,并建议相应的处理措施,工程师仅需对聚类中的典型告警信息做分析和跟踪处理,从而大量减少工作量,提升工作效率。


解决方案

SaCa DataInsight 产品能够全面收集生产线数据,针对各个零部件所产生数据进行实时采集,对成车身总成进行检测,实现监控告警与问题诊断。在车身质量分析检测应用主要包含以下方面:

建成了完备的数据采集体系,包括多种产品测量数据、工艺数据以及现场实时数据收集;

建立预处理体系,基于过滤后的数据进行质量评价体系建设,利用平台可视化组件,制作和发布多种报表,来反映产品质量状态和生产工艺状态;

将分总成AWK合格率算法和尺寸链 FMK 合格率算法引入到平台中,可以准确地计算各分总成和尺寸链的合格率,建设尺寸分析处理与质量实时问题报警,用户可以多维度来了解产品的质量状态,来查找产品质量的变化趋势。

方案优势

  1. 建成了完备的数据采集体系,包括多种产品测量数据、工艺数据以及现场实时数据收集能力;
  2. 建立预处理体系,基于过滤后的数据进行质量评价体系建设,利用平台可视化组件,制作和发布多种报表,来反映产品质量状态和生产工艺状态;
  3. 将分 AWK 合格率算法和尺寸链 FMK 合格率算法引入到平台中,可以准确地计算各分总成和尺寸链的合格率,建设尺寸分析处理与质量实时问题报警,用户可以从不同的方面来了解产品的质量状态,来查找产品质量的变化趋势。


方案价值

利用汽车车身质量分析检测平台,实现了全生命周期的大数据管理应用,更全面、更有效地采集生产数据;将这些数据充分反馈到制造过程中来,更有效提高制造产品的质量。最终将制造过程数据有效反馈到研发部门,帮助整个制造过程质量提升。

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2019-09-26T14:58:16+00:00