汽车制造业对零部件尺寸公差的控制精度要求极为严苛,统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)是实现这一目标的核心工具。然而,在现代汽车零部件生产实践中,传统SPC方法面临诸多挑战。形位公差(Geometric Dimensioning and Tole...汽车制造业对零部件尺寸公差的控制精度要求极为严苛,统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)是实现这一目标的核心工具。然而,在现代汽车零部件生产实践中,传统SPC方法面临诸多挑战。形位公差(Geometric Dimensioning and Tolerancing,GD&T)数据往往呈现非正态分布特性,多品种小批量的柔性生产模式导致样本容量不足,以及高频自动化测量数据的自相关性,均严重削弱了标准控制图的监控效能与过程能力评估的准确性。因此,文章针对小批量生产、精密加工微小偏移探测及数字化环境下的实时监控等特殊场景,提出了优化的SPC应用策略。展开更多
文摘汽车制造业对零部件尺寸公差的控制精度要求极为严苛,统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)是实现这一目标的核心工具。然而,在现代汽车零部件生产实践中,传统SPC方法面临诸多挑战。形位公差(Geometric Dimensioning and Tolerancing,GD&T)数据往往呈现非正态分布特性,多品种小批量的柔性生产模式导致样本容量不足,以及高频自动化测量数据的自相关性,均严重削弱了标准控制图的监控效能与过程能力评估的准确性。因此,文章针对小批量生产、精密加工微小偏移探测及数字化环境下的实时监控等特殊场景,提出了优化的SPC应用策略。
