东软如何帮助华晨宝马保障车身质量

案例概述

宝马是传统的德系三强,是享誉世界的汽车豪华品牌。宝马汽车车身制造工艺异常复杂,需要通过上百道序将几个零部件拼接成一完整的白车身。零部件的尺寸精度质量是一项复杂又系统的工作,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。因此需要一套系统对自身的零部件所产生数据进行实时采集,监控分析告警与问题诊断 。

东软 SaCa DataInsight 机器数据分析品台根据企业实际需要,充分利用华晨宝马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及质量进行实时预测。以数据驱动质量,进而缩短反馈周期,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,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。

客户介绍

华晨宝马汽车有限公司是宝马集团和华晨中国汽车控股有限公司共同投资成立的合资企业,从事 BMW 品牌汽车的制造、销售和售后服务。公司成立于 2003 年 5 月,业务涵盖 BMW 品牌汽车在中国的生产、研发、销售 、售后服务以及采购。华晨宝马在中国工业的中心地带——辽宁省沈阳市配有先进的生产基地,并连续13年成为沈阳优秀纳税企业。在北京设有分公司,销售和服务网络遍及全国。

面临挑战

宝马汽车车身生产环节众多,工序复杂,环环相扣,每道工序尺寸精度的好坏直接影响最终的装配结果。然而,由于目前车身制造中分析、检测手段存在局限性、滞后性,往往到最后阶段才发现车身装配的问题,导致产品装配后不合格率偏高、返工成本高、生产周期冗长。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。

解决方案

东软 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 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。

 

效果

● 建成了完备的数据采集体系,无缝对接了各种车身测量设备;

● 尺寸状态预测可以预测未来一定时间内整车合格率,各个分总成的合格率以及各个尺寸链的合格率;

● 尺寸状态智能分析可以统计出最近一辆车各个分总成,各个尺寸链的最新状态,并利用专家经验分析出各个分总成或尺寸链所有超差点可能的位置,并辅以分析判断的过程和单个测点的历史趋势以便可以快速地辅助使用者定位问题。

相关产品

相关方案

2019-07-12T10:12:47+00:00