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时间:2020-03-24
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1、第2期(总第201期)机械工程与自动化No.22017年4月MECHANICALENGINEERING&AUTOMATIONApr.文章编号:1672‐6413(2017)02‐0152‐03基于SPC的压铸质量监控技术研究12张娟,陈云(1.太原工业学院工程训练中心,山西太原030008;2.北方自动控制技术研究所,山西太原030006)摘要:为提高铸件质量、解决压铸制造中质量管理问题,将统计过程控制(SPC)技术应用于压铸制造过程,提出了面向压铸制造的SPC质量监控技术。实际应用结果表明:该技术可以显著提高压铸件质量,降低压铸件的废品率。关键词:压铸制造;统
2、计过程控制(SPC);质量监控中图分类号:TG249畅2文献标识码:A0引言壳,采用的压铸机型号为DC1250t,模具型号为近年来,随着中国汽车业的高速发展,车量的增幅EA211,压铸材料为铝合金,合金牌号为YZAlSi9Cu4,令人惊叹,而汽车压铸件约占铸件总产量的65%以合金材料成分符合国标GB/T15115-94规定,经质[1]上,汽车业的迅速发展带动了压铸生产需求,然而铸检部门抽检发现,某批次油底壳产品不合格率达件质量一直是阻碍压铸产业迅速发展的瓶颈。目前压48%,远远高于目标要求。针对该批产品的质量问题,铸企业对铸件产品质量的保证多停留在铸件成品检验本
3、文采用面向压铸质量的SPC监控技术对该车间压上,没有在铸件成形过程中进行质量监控来保证铸件射过程进行质量监控,解决铸件质量问题。质量。针对这一问题,本文采用统计过程控制(SPC)方法,对压铸制造过程实施质量监控,从而降低铸件的废品率。1面向压铸质量的SPC质量监控技术统计过程控制(SPC)是一种关键过程的质量控制技术,它主要应用在生产现场,凭借监视制造过程中各种质量的波动情况,一方面对工序进行判断看其是否处于受控状态,另一方面排除工序中的随机误差,显示出由系统因素引起的异常波动,进而对生产实践尽早提出警告,从而提高产品制造质量。针对铸件质量问题,实施SPC监控技
4、术,首先要考虑压铸制造本身的特殊性,由于压铸件成形质量主要取决于极为短暂的几秒压射过程,因此铸件质量难以监控,此外还要考虑SPC技术与压铸制造的结合问题。在压铸制造监控过程中实施SPC技术,需要经过准备阶段、分析阶段和监控阶段,面向压铸制造的[2-4]SPC质量监控技术流程如图1所示。图1中,Cp为工序能力指数,指工序质量要求与工序能力的比值,T即Cp=,T为产品的技术要求或质量标准,常用公6σ差表示,为产品的标准偏差;Cpk为双向公差时的工序σ图1面向压铸制造的SPC质量监控技术流程能力指数,Cpk=Cp(1-K),K为相对偏移量或偏移系2.1准备阶段|M-|
5、2.1.1识别关μ键工序数,K=,M为公差中心,为工序分布中心。μT/2压射过程是铸件生产中最关键的工序。2案例分析2.1.2确定工序关键质量特性苏州某压铸企业某批次生产的压铸件产品为油底(1)确定不合格产品的主要缺陷类型。在抽检的收稿日期:2016‐09‐21;修订日期:2017‐01‐17作者简介:张娟(1988‐),女,山西朔州人,助教,硕士,主要研究方向:制造质量信息工程、质量管理。2017年第2期张娟,等:基于SPC的压铸质量监控技术研究·153·300个产品中,不合格产品共有144个,根据铸件缺陷类2.1.3制定质量控制计划和规格标准型,将不合格产品
6、按缺陷类型作排列图,如图2所示。慢压射速度为压射过程中的关键质量特性,根据实际生产调研可知,此压射过程中,慢压射速度目标值为0.16m/s,上限为0.175m/s,下限为0.155m/s。2.1.4质量数据的收集、整理根据质量数据的特点,确定样本数据采集方案如下:(1)样本容量:为了保证控制图的有效性和准确性,每个样本由5个慢压射速度值组成,即每个样本容量为5模。图2铸件质量缺陷排列图(2)抽样频率:SPC实施初期,每隔1模采集一个(2)分析导致气孔缺陷的主要原因。根据上述分数据点,当压铸过程处于稳定并且工序能力充足后,可析,气孔是引起该批铸件不合格率较高的主要
7、缺陷。适当逐步增大抽样频率。用因果图做出导致气孔缺陷的主要原因,如图3所示。(3)样本组数:在确保能够监测出异常情况出现经调研并结合压铸过程研究发现,引起气孔缺陷的前提下,选择25组样本。最关键的因素是压射工艺中的慢压射速度,故将其作根据上述数据采集方案,得到初次采集的慢压射为压射过程中的关键质量特性,对其进行质量监控。速度(单位:m/s)样本数据,如图4所示。图3气孔缺陷因果图布宽度较窄,比较集中。作慢压射速度值的均值极差控制图如图6所示,其中,纵坐标分别为均值(单位:m/s)和极差(单位:m/s),横坐标为组数(单位:组)。2.2分析阶段2.2.1工序受控状
8、态初始分析[5]根据控制
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