一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法技术

一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法,具体步骤是：一、收集质量事故数据，确定质量事故风险排序；二、构建MQR链，明确装配风险机理，更新关键质量特性清单；三、收集各关键质量特性对应装配偏差数据；四、建立各装配工位的偏差传递模型并确定关键工位；五、确定各装配偏差与上级组件可靠性的函数关系；六、计算现有装配偏差水平下与理想状态下质量事故风险差；七、计算各装配工位质量风险，识别关键风险源；八、根据结果协助企业开展装配质量改进活动，并评估改进效果。本发明专利技术弥补了装配质量分析中忽略质量隐患后果的不足，使企业质量改进更加贴合用户需求，促进风险管理与质量管理的融合，在质量管理领域有广阔的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法
本专利技术提供了一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法，属于质量管理领域。
技术介绍
装配作为产品形成的最终环节，高水平的装配过程是制造高质量产品的先决条件和必要基础，也是使产品避免在质保期出现严重质量事故的有力保证。因此，为提高产品最终实物质量，企业必须实现对装配过程质量的有效管控和持续提高，其最主要的途径即为对装配过程中那些不希望出现的、可能对产品质量构成负面影响的质量偏差和隐患进行控制。理想情况下，所有装配环节均应进行改进，然而在实际情况中，企业更希望利用有限的成本与资源，选择关键的装配过程进行重点分析，减少其过程质量偏差，以最大效率地提升被装配产品质量。因此，制造企业希望寻找一种有效而通用的装配过程质量分析方法，从提升产品质量、避免质量事故的角度，实现对不同装配过程的过程质量分析与评价，为装配环节中的质量改进与偏差控制活动提供明确方向。目前，常用的装配过程质量研究方法主要有两种。第一种方法将过程偏差水平与组件质量直接挂钩，着重于识别并消除装配过程中的偏差源，以实现装配后总偏差最小；第二种方法则以损失最小为目标，以偏差所导致的损失成本为标准评估装配过程质量和优化偏差分布。然而，这两种方法中均存在若干不足，致使其无法较好地满足企业的上述要求。首先，产品实物质量的评价指标是多角度、多层面，而不同组件的装配过程偏差对各个质量指标的影响程度也具有明显差异，因此装配过程质量对产品实物质量的影响存在明显的不确定性关系。而上述两种方法均从单一角度分析装配质量，不能全面地评价这种不确定性，故容易导致分析结果偏离实际；其次，上述两种方法均以内场试验数据作为唯一分析依据，忽视对产品实际使用中产生的质量反馈信息的利用，导致质量改进方向不能与用户真实需求紧密贴合，也严重阻碍企业质量观由符合性质量向适用性质量的转型。针对上述不足，本专利提出一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法，基于风险思维充分考虑装配过程偏差对产品实际质量影响的不确定性，阐述了装配系统成熟度M、装配过程质量Q与产品质量事故风险R之间的MQR关联关系，并建立起以关键质量特性为核心的装配过程质量风险模型，完成装配过程关键风险源识别与装配质量风险评估的双向分析，实现了风险分析与装配质量分析的巧妙融合。本专利技术给出的一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法，充分关注了装配过程偏差对产品质量影响的不确定性，引入风险作为装配质量的评价指标，实现了装配质量多层面、多角度的综合评价，有效改善了现有方法评价角度单一的缺陷。同时，本专利充分利用产品实物质量在使用阶段的反馈数据，促进企业质量观从符合性质量向适用性质量的转变，使装配质量分析结果更好体现地产品实际表现与用户真实需求，保证了装配质量改进与质量事故预防的针对性与有效性。
技术实现思路
(1)本专利技术的目的：针对目前产品装配质量分析方法角度单一、不能充分体现符合性质量的缺陷，本专利技术提供了一种新的产品装配过程质量分析方法——一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法。本专利技术充分关注了装配过程偏差对产品质量影响的不确定性，引入风险作为装配质量的评价指标，实现了装配质量多层面、多角度的综合评价，有效改善了现有方法评价角度单一的缺陷。同时，本专利充分利用产品实物质量在使用阶段的反馈数据，促进企业质量观从符合性质量向适用性质量的转变，使装配质量分析结果更好体现地产品实际表现与用户真实需求，保证了装配质量改进与质量事故预防的针对性与有效性。(2)技术方案：本专利技术是一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法，提出的基本假设如下：假设1装配过程偏差对上级组件可靠性与产品质量事故风险构成影响；假设2采集到的产品数据真实可靠。基于上述假设，本专利技术提出的一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法，其步骤如下：步骤1收集质量事故数据，确定质量事故风险排序；步骤2构建MQR链，明确装配风险机理，更新关键质量特性清单；步骤3收集各关键质量特性对应装配偏差数据；步骤4建立各装配工位的偏差传递模型并确定关键工位；步骤5确定各装配过程偏差与上级组件可靠性的函数关系；步骤6计算现有装配偏差水平下与理想状态下质量事故风险差；步骤7计算各装配工位质量风险排序，识别关键风险源；步骤8根据结果协助企业开展装配质量改进活动，并评估改进效果；其中，在步骤1中所述的“收集质量事故数据，确定质量事故风险排序”，是指根据质量事故数据与报告、用户反馈、维修记录，综合企业决策对产品常见的质量事故进行风险评估，确定质量事故风险排序，为技术人员开展针对性的装配质量分析提供方向与基础。其中，在步骤2中所述的“构建MQR链，明确装配风险机理，更新关键质量特性清单”，是指根据产品物理结构与功能逻辑，建立装配系统成熟度M、装配过程质量Q与质量事故风险R之间的链式关系，明确产品装配质量风险的产生与演化。在此基础上，确定MQR链中对应的产品关键质量特性清单，并结合原有清单进行更新。准确地更新关键质量特性清单将为后续分析打下坚实基础。其中，在步骤3中所述的“收集各关键质量特性对应装配偏差数据”，是指通过在被装配组件与夹具上布置恰当的测点，对各测点位置坐标进行实时、在线的测量。将实测数据与其理想位置坐标进行比较，得到装配过程的产品装配偏差数据。其中，在步骤4中所述的“建立各装配工位的偏差传递模型”，是指根据具体的工位顺序、夹具设计及测点布置，建立装配过程偏差流传递模型，其表达式为xi＝Aixi-1+Biui+w,iyi＝Cixi+vi,其中xi为处于工位i的组件装配偏差向量，ui为由工位i引入的输入偏差向量，wi为建模误差向量，Ai与Bi为工位i(i＝1,2,…,n)的系统矩阵，由工位顺序和夹具设计等工艺信息决定，yi为在工位i中测得的测量向量，vi为由工位i引入的测量误差向量，Ci为工位i的观测矩阵，由测点位置决定。上述模型的表达式的输入-输出形式为Y＝ΓU+Ψ，其中Y为总偏差测量值矩阵，U为总输入偏差矩阵，Ψ为总误差矩阵，Γ为系数矩阵；确定关键工位，是指基于建立的偏差传递模型，根据实际测量数据进行协方差分析以计算各工位对产品最终装配偏差的偏差贡献率Ik，其表达式为其中k为工位序号，p为总偏差测量值矩阵Y的行数，q为测量向量yn的元素个数，与分别为总输入偏差矩阵U与总误差矩阵Ψ处于工位k时的协方差矩阵，ΣY为总偏差测量值矩阵Y的协方差矩阵，下角标(i,i)表示对应矩阵中第i行第i列的元素。其中，在步骤5中所述的“确定各装配过程偏差与上级组件可靠性的函数关系”，是指通过大量模拟试验确定考虑下级关键质量特性偏差的上级组件可靠性函数R(t)，其表达式为其中λd为组件设计失效率，L为通过实验测定的系数矩阵，Y为总偏差测量值矩阵，C为通过实验测定的常数，t为工作时间。其中，在步骤6中所述的“计算现有装配偏差水平下与理想状态下质量事故风险差”，是指由组件可靠性与其他风险因子计算实际装配偏差水平下与理想状态(即无装配偏差)下的质量事故风险差值ΔRN，其表达式为其中RN1与RN0分别表示现有装配偏差水平下与理想状态下产品质量事故风险值，为联合权重系数，pi为风险权重系数，wi为企业决策权重系数。其中，在步骤7中所述的“计算各本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法，提出的基本假设如下：假设1装配过程偏差对上级组件可靠性与产品质量事故风险构成影响；假设2采集到的产品数据真实可靠；基于上述假设，本专利技术提出的一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法，其特征在于：其使用步骤如下：步骤1、收集质量事故数据，确定质量事故风险排序；步骤2、构建MQR链，明确装配风险机理，更新关键质量特性清单；步骤3、收集各关键质量特性对应装配偏差数据；步骤4、建立各装配工位的偏差传递模型并确定关键工位；步骤5、确定各装配过程偏差与上级组件可靠性的函数关系；步骤6、计算现有装配偏差水平下与理想状态下质量事故风险差；步骤7、计算各装配工位质量风险排序，识别关键风险源；步骤8、根据结果协助企业开展装配质量改进活动，并评估改进效果；通过以上步骤，充分利用了产品实物质量数据，从风险角度考虑了装配过程质量对产品实物质量的影响的不确定性关系，实现了装配质量多层面、多角度的综合评价，有效提高了装配环节质量改进与质量事故预防的针对性与有效性。

【技术特征摘要】
1.一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法，提出的基本假设如下：假设1装配过程偏差对上级组件可靠性与产品质量事故风险构成影响；假设2采集到的产品数据真实可靠；基于上述假设，本发明提出的一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法，其特征在于：其使用步骤如下：步骤1、收集质量事故数据，确定质量事故风险排序；步骤2、构建MQR链，明确装配风险机理，更新关键质量特性清单；步骤3、收集各关键质量特性对应装配偏差数据；步骤4、建立各装配工位的偏差传递模型并确定关键工位；步骤5、确定各装配过程偏差与上级组件可靠性的函数关系；步骤6、计算现有装配偏差水平下与理想状态下质量事故风险差；步骤7、计算各装配工位质量风险排序，识别关键风险源；步骤8、根据结果协助企业开展装配质量改进活动，并评估改进效果；通过以上步骤，充分利用了产品实物质量数据，从风险角度考虑了装配过程质量对产品实物质量的影响的不确定性关系，实现了装配质量多层面、多角度的综合评价，有效提高了装配环节质量改进与质量事故预防的针对性与有效性。2.根据权利要求1所述的一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法，其特征在于：在步骤1中所述的“收集质量事故数据，确定质量事故风险排序”，是指根据质量事故数据与报告、用户反馈、维修记录，综合企业决策对产品常见的质量事故进行风险评估，确定质量事故风险排序，为技术人员开展针对性的装配质量分析提供方向与基础。3.根据权利要求1所述的一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法，其特征在于：在步骤2中所述的“构建MQR链，明确装配风险机理，更新关键质量特性清单”，是指根据产品物理结构与功能逻辑，建立装配系统成熟度M、装配过程质量Q与质量事故风险R之间的链式关系，明确产品装配质量风险的产生与演化；在此基础上，确定MQR链中对应的产品关键质量特性清单，并结合原有清单进行更新；准确更新关键质量特性清单将为后续分析打下坚实基础。4.根据权利要求1所述的一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法，其特征在于：在步骤3中所述的“收集各关键质量特性对应装配偏差数据”，是指通过在被装配组件与夹具上布置恰当的测点，对各测点位置坐标进行实时、在线的测量；将实测数据与其理想位置坐标进行比较，得到装配过程的产品装配偏差数据。5.根据权利要求1所述的一种基于MQR链的产品装配过程质量风险分析方法，其特征在于：在步骤4中所述的“建立各装配工位的偏差传递模型并确定关键工位”，是指根据具体的工位顺序、夹具设计及测点布置，建立装配过程偏差流传递模型，其表达式为xi＝Aixi-1+Biui+wi,yi＝Cixi+vi,其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：何益海，崔家铭，朱春灵，刘枫棣，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11