Red X工具在解决钣金焊合件尺寸问题中的探究

杨云长， 韦宇星（. 上汽通用五菱汽车股份有限公司，广西柳州，545007，. 柳州五菱汽车工业有限公司，广西柳州，545007）



Red X工具在解决钣金焊合件尺寸问题中的探究

杨云长1， 韦宇星2
（1. 上汽通用五菱汽车股份有限公司，广西柳州，545007，
2. 柳州五菱汽车工业有限公司，广西柳州，545007）

Red X工具是分析系统和统计工程的方法，通过分析极端样件差异找到复杂问题产生的根本原因。本文以N400车型前轮罩为例，基于其焊合总成焊接后无法取出焊具的问题，通过运用问题定义树、项目定义树、测量系统验证、配对对比、工位查找等几个Red X策略步骤的研究分析，找到了问题的根源。不仅成功解决了此问题，还为后续车型开发提供了重要的设计参考依据。

Red X；Green Y；Multi-Vari；配对对比；工位查找

引言

Red X工具广泛应用于通用、克莱斯勒等美国汽车制造公司［1-2］。Red X工具是一种有关分析系统和统计工程的方法，与常用的由自变量X向因变量Y转变的鱼骨图工具有所不同，具体是：Red X工具是由因变量Y出发，在给定的置信度下，不断收敛出差异，并通过其特定的评估方法来找出问题产生的根源，也就是自变量X。简单的说，Red X策略是由问题出发，并将问题转换为可测量的Green Y后，运用问题定义树、项目定义树、策略图、多变差分析、配对对比、确认测试、执行图等工具，找出真正的原因（Red X），进而解决问题。Green Y和Red X的区别是：Red X是因，Green Y是果［3-5］。

Red X策略的核心思路是寻找差异，通过分析BOB件和WOW件的差异，运用互换、互装、拆分等方法发现差异来源。对总装的装配件而言，BOB件和WOW件取证相对容易，但对于钣金焊合件，尤其是白车身而言，由于零件无法拆装，BOB件和WOW件获取困难。在这种情况下，Red X策略仍然可用，焊合件可以通过寻找差异工位等信息来寻找极端差异信息，进而解决问题。下述以N400车型前轮罩焊合件焊接后无法取出焊具的问题为例进行分析。

1　案例与分析

1.1反馈的问题分析

以N400车型为例。具体问题描述：在N400车型开发初期，零件供应商反馈前轮罩焊合件焊接后，焊合总成与焊具主定位销干涉，如图1所示，零件无法从焊具中取出，故障率100%。前轮罩焊合件结构，如图2所示。

图1　前轮罩焊合总成与焊具主定位销干涉示意

图2　前轮罩焊合件结构示意

运用Red X工具，得出如下问题定义树，如图3所示。

图3　问题定义树

通过问题定义树的层层分解，就可以将问题落实到解决河西工厂供应商处前轮罩与焊具干涉问题这个具体项目上了。

因为干涉量不可直观测量，但干涉量可以转化为间隙测量值（以0值代替干涉量作为测量系统分析值，不影响测量系统分析），所以，在本案例中，Green Y就是间隙测量值。据此做出的项目定义树，如图4所示。

图4　项目定义树

1.2观察失效

这个阶段的主要目的是将具体项目锁定到一个可以测量的Green Y，通过测量Green Y，得出BOB和WOW样本（注：BOB和WOW是Red X工具中的术语，指的是两个相反极端的样本）。零件主定位孔形状设计为椭圆形，因此，将零件和定位销按长、短轴方向分为两个极值方向，测量间隙值。从现场调查来看，干涉主要发生在位置①、②处，位置③、④处不干涉，可以认为①、②处为BOB，③、④处为WOW，测量位置如图5所示。

图5　测量位置示意

2　测量系统验证

采用的测量系统是否可靠是Red-X 策略应用的前提，因此需要对采用的测量系统进行验证。在本案例中，由于零件故障率100%，无法找到极好和极差两个极端边界样本，所以选用了“零阶段”分析法（Isoplot Stage Zero）［6］。

具体步骤如下：

第一步：选取1件零件连续测量5次，测量方法及测量工具如图6所示，测量结果如图7所示。

图6　测量方法及工具示意

图7　测量结果

第二步：根据第一步的测量结果，确定测量系统的偏差ΔM；在“零阶段” 分析中，定义测量系统的偏差ΔM约等于BOB的极差（极差为极大值与极小值之差，后同）RBOB和WOW的极差RWOW的较大者，将其定义为Rmax。在从第一步可以得出：RBOB=0.32-0.28=0.04 RWOW=0.03-0.00=0.03故：Rmax为0.67，所以测量系统的偏差ΔM=Rmax=0.04。

第三步：确定产品差异ΔP；在零阶段分析中将产品差异ΔP定义为约等于BOB的中值BOB和WOW中值WOW之差的绝对值Δ。从第一步的数据可以得：

第四步：确定测量系统是否通过验证。Red X中规定：当ΔP/ΔM?6时，测量系统才是可靠的，测量系统才能通过验证。从前面的计算可以看出：

ΔP/ΔM=0.28/0.04=7＞6

由此可见，在本测量系统中产品的差异大于测量系统的差异的6倍，验证通过，测量系统可靠。

3　主要影响因素探究

验证了测量系统，就可以根据此测量方式寻找BOB和WOW极端样本。这个阶段可以运用Strategy Diagram（策略图）、Multi-Vari（多变差分析）、Component Search（元件查找）、Group and Paired Comparison（分组和配对对比）等工具。在本案例中，选取结构类似的N400 和N111两种车型前轮罩进行比较。因此采取如下策略（图8），同时选取两个车型左右各3件零件分别进行4个间隙要素进行测量，运用Multi-Vari工具生成Multi-Vari曲线图（图9）。

图8　策略图

图9　Multi-Vari曲线图

通过此两步可以得出，最大的差异发生在Point to Point（点对点），Model to Model（车型对车型）。因此，Red X隐藏在影响这两者的要素之中。

继续对问题进行收敛，进一步展开线索分析。影响测量间隙的主要原因有孔的形状和位置度。与N111前轮罩定位不同的是，N400主定位销与前轮罩主定位面设计为75°夹角。因此，主定位孔在水平面的投影为椭圆，这是导致①、②处与③、④处测量间隙差异的主要原因。故：由几何投影分析所知，位置度因素被排除（如图10所示），Red X可能隐藏在影响Model to Model的要素之中。

图10　几何投影分析示意

接下来运用工位查找工具分析。前轮罩焊接工艺，如图11所示。

图11　前轮罩焊接工艺示意

故障发生在OP50环节，OP50环节的详细操作如图12所示。

图12　OP50环节详细操作示意

OP50第一个操作环节，当在零件4上焊接4点以后，故障发生，零件取不出焊具。因此，Red X可能潜藏在零件4上。

配对对比：在工位查找的基础上，接下来使用配对对比对N400和N111两个车型零件4定位孔形状的差异进行分析。分别选取5件两个车型零件的主、副定位孔在焊具上的间隙进行比较，所得配对对比趋势图，如图13所示。N111定义为BOB，N400定义为WOW。

图13　N400和N111前轮罩主、副定位孔配对对比趋势图

由配对对比的一致性趋势来看，Dimension 1（主定位孔）的形状是Red X候选者。

4　确定主要影响因素

Red X候选者确定后，下一步就是采用预先设定的置信度，利用统计的方法证明这个Red—X的候选者就是真正的Red—X。这个阶段常用的工具有B vs.C和全析因分析。B vs.C工具中包括：Tukey B vs.C、Six Pack B vs.C、Barrier B vs.C等。几者之间的区别在于：Tukey B vs.C主要用在确认较弱的Red X候选者情况、Six Pack B vs.C主要用在较强的Red X候选者情况、Barrier B vs.C主要用在定性事件的确认上。本案例中，使用Tukey B vs.C对其进行确认。

选取95%的置信度，查表所得的计算终值为6，在Red—X分布上的前后各1/6区域选择B和C的样本，取值区间如图14所示。选取样本量为3。按照平时的操作流程和先前决定的随机顺序给出B&C的样本，测量Green Y。试验数据排列表如表一所示，经过随机的顺序操作（查看表一中的Run Order），并按照Green Y进行排列（查看表1中的Rank Order），计算得到的终值为6，满足所需最小计算终值6。证明Dimension 1（主定位孔）的形状是真正Red X。

图14　B、C的取值区间示意

表1　试验数据排列表

5　执行控制

通过Red X策略“六步法”的前五步，已经找到并确认了影响问题的Red X：Dimension 1（主定位孔1）的形状。就需要对影响因素采取控制措施，并确认最终的控制效果。

根据允许度平行四边形法则，主定位孔1的直径要大于等于102.5mm时，主定位孔才不会与夹具产生干涉。允许度平行四边形法则结果如图15所示。

图15　允许度平行四边形法则结果示意

在生产线工装无法更改及更改成本较高时，设计人员对主定位孔形状尺寸进行了更改，由102+0.1更改为102.5+0.1。更改后故障消除，得到执行图如图16所示。

图16　执行图

6　结束语

采用Red X 统计工程工具的“六个步骤”找到了前轮罩主定位孔形状尺寸不合理是引起零件与焊具干涉问题的主要原因，并通过设计变更对其调整控制，最终获得明显的改进效果。同时，运用Red X工具从果到因的方式有效提高了问题解决效率。

［1］Keki.Bhote，Adi.Bhote .World Class Quality: Using Design of Experiments to Make It Happen ［M］， American Management Association，2000.

［2］徐晓军. QSB和Red X在通用汽车公司零部件供应商质量管理中的应用［D］.同济大学.2009.2.

［3］GMU Quality College， Statistical Engineering Introduction，Statistical Engineering Training Participant Manual，2004.

［4］shainin D. The statistically designed Experiments， Harv . Busines Rev，1957.35（4），67-73.

［5］Stunber David， Statistical Engineering Apprentice Training Participant Manual［M］，Detroit， Michigan， GM University Quality College，2004.

［6］姚芾.运用Red-X策略解决凯越车后轮外倾超差的问题［D］.上海交通大学.2007.

Application of Red X Rools on Solving the Problem of Welding Size

Yunchang Yang1， Yuxing Wei2
（1. SAIC-GM-Wuling Automobile Co.， Ltd.， LiuZhou， GuangXi， 545007， China；
2. Liuzhou Wuling Automobile Industry Co.， Ltd.， LiuZhou， GuangXi， 545007， China）

Red X tool is methods about analysis system and statistical engineering. Through the analysis of differences on the extreme sample. Red X can find the root cause of the complex problems. In this paper. Red X tools were used to analyze and find the root cause of N400 model's front wheelhouse welding interference with fixture， such as problem definition tree， project definition tree， variable measurement systems isoplot， paired comparison and operation search rools. These tools were used succesfully， not only solved the problem， but also provides an important reference for future design development models.

Red X； Green Y； Multi-Vari； Paired Comparison； Operation Search

E-mail: Yunchang.Yang@sgmw.com.cn

U175.3

A

2095-8412 （2016） 03-334-06

杨云长（1985-），男，本科，助理工程师，现工作于上汽通用五菱汽车股份有限公司，主要从事供应商质量管理方面的工作。