基于大数据的车门抖动解决方案

张宝东 赵洪生

摘 要：车门抖是指车门打开的瞬间，车门长时间的抖动，衰减过程较长。车门抖动给客户带来非常差的体验，影响对车身品质的整体评价。Z177车型量产过程中，突然出现右后门开门后窗框抖动的问题，持续了一段时间，一直没有彻底解决。此问题主要来自质量考核部门质量整车考核和客户考核抱怨，认为此问题会给客户带来非常差的感官体验，形成车身结构单薄、制造粗糙的廉价感。本文通过鱼骨图分析方法，结合大数据刨析车门抖动的根本原因，提出切实可行且有效的改进方案，最后通过试验结果证明基于大数据的问题分析的快速性和准确性。

关键词：车门抖动 鱼骨图 大数据

Abstract：Door shaking refers to the long-term shaking of the door when the door is opened， and the attenuation process is longer. Door jitter brings a very poor experience to customers and affects the overall evaluation of car body quality. During the mass production of the Z177 model， the problem of the window frame shaking after the right rear door was opened suddenly occurred， which lasted for a period of time and has not been completely resolved. This problem mainly comes from the quality assessment department's quality vehicle assessment and customer assessment complaints. It is believed that this problem will bring a very poor sensory experience to customers， resulting in a thin body structure and a cheap sense of rough manufacturing. This paper analyzes the root cause of door jitter through fishbone diagram analysis method， combined with big data， and proposes practical and effective improvement plans. Finally， the test results prove the speed and accuracy of problem analysis based on big data.

Key words：car door jitter， fishbone diagram， big data

1 引言

北京奔驰作为国内汽车高端品牌领导者，安全舒适的驾驶感受是对消费者最高的保障，严格的质量控制是奔驰在汽车制造过程中对自己最高的要求，同时也一直是奔驰追求的目标，是对“行则致极”企业文化的核心体现。在奔驰严格的质量考核机制下，让各种质量问题无所遁形，坚决将问题消灭在生产过程中，不让问题车流入市场。本文中Z177车型在整车质量考核的严格考核下，发现右后门窗框在打开车门的瞬间，窗框抖动，影响消费者使用感受。在接收到整车质量考核的抱怨后，焊装车间立即展开了对右后门开门抖动的问题分析，快速准确的定位根本原因，以最短的时间进行优化，最终解决车门抖动问题，将质量影响降到最低。

2 问题分析

针对Z177车型右后门开门抖动问题，本文以鱼骨图方法展开分析，首先将各个可能的影响因素进行分类汇总，总结成四大类可能的影响因素，分别是：总装因素、涂装因素、焊装因素和冲压因素。

2.1 总装因素分析

车门抖动发生在右后门窗框区域（如图2所示），此区域相关的总装件有两个：门框胶条和侧围胶条。（如图3所示，左侧为门框胶条，右侧为侧围门洞胶条）

首先，检查两根胶条的装配位置，是否在要求装配位置的公差内。经过对比装配工艺文件，车门胶条与窗框钣金的间隙应该小于3mm，而问题车实际装配结果经过测量小于2mm，侧围胶条装配在门洞的法兰边上，不存在装配Y向位置偏差，所以可排除胶条装配不良原因引起车门抖动。

其次，考虑胶条的压缩载荷挠度（compress load deflection，以下简称CLD）值是否对车门抖动有影响。CLD值越大，胶条越硬，开门瞬间对窗框的弹力越大，对车门抖动问题越不利。经过查看胶条CLD值的历史数据，车门胶条和侧围胶条的CLD值波动范围并不大，没有明显变差的现象。所以可排除胶条CLD值变化原因引起车门抖动。

2.2 涂装因素分析

涂装车间可能的影响因素有前处理过程和喷漆过程。前处理过程中，车身进入电泳池中，翻滚一周后出来，此过程中所有運动部件（四门两盖）均有支具进行支撑，以防止运动部件在翻滚过程中造成磕碰。喷漆过程中，四门两盖打开，支撑固定，全部由机器人进行漆面喷涂，全程无接触，因此也不会对车门姿态带来影响。所以可以排除涂装前处理过程和喷漆过程对车门抖动的影响。

2.3 焊装因素分析

焊装因素主要分为几个方面：车门的装配姿态，铰链深度的影响，各个分总成的状态等。

首先检查问题车车门姿态，经质量整车考核使用calipri（间隙平顺测量仪器）测量，结果显示车门窗框区域偏内，然后将窗框偏内区域人工靠外力修复后，再次复查开门抖现象，发现问题明显好转，证实窗框偏内确实是造成车门开门抖的主要原因。

接下来调查是什么原因导致车门窗框偏内。考虑可能造成车门窗框偏内的因素主要有3点：1是铰链深度波动影响了车门姿态，导致窗框偏内;2是车门分总成窗框区域数据波动，导致窗框偏内;3是白车身骨架总成与门框相关区域侧围偏外导致在整车测量时车门偏内。

针对铰链深度可能的影响，通过大数据对比发现，问题车和正常车的车门上下两个铰链深度并无异常波动，所以可以证明窗框偏内并非是装配过程造成的。

针对车门分总成可能带来的影响，通过调查车门的三坐标测量数据，发现右后门窗框在问题区域确实有明显的数据变化—窗框比之前偏内。可以确定车门分总成窗框数据偏内是造成窗框在整车上偏内的主要原因之一。

针对白车身骨架影响因素分析，通过调取三坐标测量数据，发现侧围在问题相关区域侧围偏外，由此可知侧围偏外也是造成整车考核下车门窗框偏内的因素之一。

2.4 冲压因素分析

由焊装数据分析可知，焊装的分总成数据状态不好是导致车门偏内的直接原因，但焊装分总成数据偏差到底是来自冲压件的偏差导致的，还是焊装焊接过程中其他因素导致的？考虑到这个问题，就需要分别对相关的冲压件进行调查分析。

首先针对车门分总成窗框偏内的情况，由于车门窗框是与车门内板一体冲压成型的，所以查看车门内板数据，如下图所示，车门内板在焊装车门分总成窗框偏内区域并无明显的数据波动，由此可以推断焊装的车门数据偏差主要来自焊装自身焊接过程影响，并非冲压件原因。

然后分析侧围偏外的情况，三坐标测量报告显示，侧围外板在白车身骨架侧围偏外区域所有测量结果均在公差允许范围内，且波动很小，状态稳定，此结果与焊装焊接成白车身后的数据明显不符，所以排除侧围外板冲压件的影响，确定焊装白车身骨架数据偏差主要来自于焊接过程因素影响。

3 问题优化

3.1 车门窗框优化

经过数据分析，窗框偏内的原因并非来自冲压件，而是来自焊接过程，所以排查后门焊接的工装夹具，从工装夹具的设计图（图12）可知，在车门窗框问题区域存在支撑和加紧块，证实此区域在焊接过程中可调整。

调整方法并不复杂，将此窗框区域的支撑块和加紧块同时向外调整，然后生产车门分总成并送三坐标测量，根据测量结果分析是否达到目标状态，如果不够，继续调整工装、做件、测量，如此反复优化几轮后，测量结果终于回到了正常状态。

3.2 白车身骨架优化

白车身骨架的优化与车门窗框优化的方法一样，首先检查工装在问题区域是否可调，经检查工装夹具在问题区域有加紧和支撑块（如图15），然后向内。

调整此区域压紧块，生产白车身骨架后送三坐标测量，根据测量结果进行分析，如果未达到预期，继续优化。经过两轮的优化后，侧围问题区域偏外的情况明显好转，满足目标要求。

4 优化成果

车门窗框以及白车身骨架都优化完成后，通过大数据监控生产的状态，从数据上可以清晰地看到窗框偏内的状况明显好转，追踪优化后的车身到总装后，车门开门抖动的现象完全消失，证实分析及优化方向正确且有效。

5 總结

本文根据生产过程中的实际案例，对车门开门抖动问题的解决方案进行详细的刨析，在问题解决的过程中，充分体现了大数据应用在分析问题、解决问题过程中的快速性和准确性的优势，利用大数据精准定位问题区域，深入分析根本原因，为问题的优化奠定了良好的基础，优化后对整车状态的实时监控，为问题解决提供了强力的数据支撑。

数字化生产已成为未来的行业发展趋势，基于大数据的分析和解决问题的方式将摆脱传统解决方法的迟滞性，让问题的解决更加快捷高效，同时也能规避大批量质量问题的发生，将更多的质量问题扼杀在萌芽状态。利用大数据分析解决问题，也充分体现了北京奔驰“行则致极”的造车理念，永远对自己高标准严要求，永远为客户生产质量过硬的产品，让客户对北京奔驰感到放心满意。

参考文献：

[1]徐小程/杜婷婷/陈华杰/俞瑷权，车门抖动解决方案及评价方法研究[S]，ISSN 1007-4554，2015年，000卷，007期，34-36页.

[2]曹渡/刘永清，汽车尺寸工程技术[M]，机械工业出版社，2017.2.

[3]盛杨燕/周涛（译），大数据时代[M]，浙江人民出版社，2013.1.