基于精益6滓的航空高强钢零件大尺寸面轮廓度数控加工参数优化

2020-06-13汪鹏，王婕

航空发动机 2020年1期

汪鹏，王婕

（1.中国航空制造技术研究院，北京100024；2.中国航空发动机研究院，北京101300）

0 引言

精益 6σ（Lean Six Sigma，LSS，简称 6σ）是精益生产与6σ管理的结合，是1种消除浪费的质量管理方法，通过对精益生产和6σ管理的整合，吸收2种生产模式的优点，弥补单个生产模式的不足，达到更佳的管理效果[1-3]。精益6σ不是精益生产和6σ的简单相加，而是二者的互相补充、有机结合，其目的是提高客户满意度、降低成本、提高质量、加快流程速度和改善投入，实现价值最大化。精益6σ一般采用定义、测量、分析、改进、控制（Define、Measure、Analyze、Improve、Control，DMAIC）[4-5]流程分析技术，规范使用和统计分析数据，优化工艺流程，实现产品或服务的持续改进。航空零部件结构复杂，加工精度要求高[6-7]。数控加工作为1种高精度、高柔性和高效率的加工方法，在航空领域得到广泛应用[8-9]。50%以上的飞机结构件都采用数控加工制造[10]。对于大尺寸面轮廓度，数控加工是目前最好的工艺方法，但必须设置合理的数控加工工艺参数，才能提高大尺寸面轮廓度加工精度和合格率。国内外在数控加工设备、刀具、环境等方面已经开展了定性分析研究，或根据经验公式制定加工工艺参数并进行相关研究[11-12]。采用数控加工生产的航空零部件，其工艺参数数字化程度较高、规范且易于测量或监控，适合采用精益6σ方法改善加工工艺参数，提高产品合格率、降低成本。但由于统计技术应用不普及[13]，利用精益6σ中相关方法对轮廓度等加工工艺参数进行完善、优化的研究较少。

本文以某航空高强钢零件为对象，针对该零件大尺寸面轮廓度数控加工合格率较低的问题，利用精益6σ方法分析流程关键影响因素，确定3个关键影响因素的最佳组合，并优化了工艺参数，改进了工艺流程。

1 大尺寸面轮廓度数控加工难点分析

航空结构件具有内部结构复杂、薄壁结构多、加工变形大等特点，且零件材料多为难加工材料[14-17]。本文所研究的某航空零件内部为空心腔，材料为高强度钢，是典型的难加工材料复杂航空结构件，如图1所示。该零件存在1处直径为2500 mm、高度为20 mm的圆弧面，圆弧面面轮廓度要求为0~0.25 mm。由于该特征处圆弧面直径大，薄壁内部为空心腔，采用经验参数加工出的特征圆弧面面轮廓精度差，不合格率达20%，生产成本高，并影响了零件交付进度，顾客不满。

图1 圆弧面

2 基于精益6σ的关键工艺参数分析

2.1 流程分析

针对该零件圆弧面面轮廓度加工精度差的问题，按照精益6σ中DMAIC流程，绘制因果图和加工流程等，收集并分析测量相关影响因素Xs数据，找出关键因素及其最优组合，制定新的工艺流程，优化工艺参数，突破流程瓶颈；通过修订工艺文件，制定检查记录表格控制方法等，对改进后的流程进行固化，提高生产合格率，提高客户满意度。

2.2 定义和测量阶段（DM阶段）

在定义阶段（D阶段）需要确认顾客关键需求并识别需求改进的产品或流程，组成项目团队，制定项目计划，决定要进行测试、分析、改进和控制的关键质量特性（Critical to Quality，CTQ），制定项目的目标，并估算达成目标后的预计收益[18]。

该零件加工完成后，利用3坐标测量机测量面轮廓度，面轮廓度超出0~0.25 mm范围即为缺陷。在同批次中共生产120件，其中在数控加工工序中有面轮廓度缺陷的为24件，不合格率为20%，面轮廓度问题的百万机会缺陷数（Defects per Million Opportunity，DPMO）为200000，影响到产品的质量和交付进度，顾客不满。因此，拟采用精益6σ方法，将面轮廓度问题的DPMO降低到40000，实现优化后DPMO改善80%。

在测量阶段（M阶段），需要收集整理数据，对现有过程进行评估，基于客户的关键需求、组织的战略目标或关键绩效平衡标准，识别影响流程输出Y的影响因素Xs，并验证测量系统的有效性；分析过程的当前短期能力、长期能力等，确定过程基准。

对上一批次的零件面轮廓度加工质量进行统计，并在Minitab中作出Y的时间序列图，如图2所示。从图中可见，在某一阶段，零件面轮廓度加工质量较好，存在连续7个点满足公差要求。可以计算出上一批次的长期能力ZLT=0.46，短期能力ZST=1.93，中心偏移Zshift=1.47，可见该生产流程技术一般，控制一般。

图2 DM阶段时间序列

此外，在DM阶段，需要收集整理数据，校准Y的测量系统，为后续量化分析做准备。对图2中的DM阶段时间序列图中数据点进行分析，得到测量系统研究变异（Study Variation，SV）为 25.8%，可区分类别数（Number of Distinct Categories，NDC）为 9，显示测量系统可用。

为分析出影响流程输出Y的影响因素Xs，先采用头脑风暴的方法绘制工艺流程的鱼刺图，如图3所示。从“人、机、料、法、环、测”角度出发，确定影响面轮廓度的主要因素为测量系统、材料、操作者、环境、工艺方法和设备6个方面，每个方面均存在多种影响面轮廓度的因素。考虑可控、可测量且对加工结果有影响的因素，在鱼刺图中确定操作者X1、加工刀具X2、装夹方式X3、主轴转速X4、切削量X5、进给速度X6、切削方式X7为待分析影响因素Xs。

2.3 分析阶段（A阶段）

在分析阶段，通过采用箱线图、等方差检验、单因子方差分析等多种统计技术方法和工具对测量数据进行分析，确定影响流程输出Y的关键影响因素Xs。

数控加工工序的工艺流程如图4所示。

图4 数控加工工序的工艺流程

整理收集到的数据，应用Minitab软件进行统计学分析，主要包括操作者、加工刀具、装夹方式、主轴转速、切削量、进给速度、切削方式。

通过对A阶段输出Y和影响因素Xs的记录和测量，在Minitab中对数据进行分析，如图5所示。首先，从箱线图来看，加工刀具、切削量和进给速度3方面的影响因素X对加工输出Y影响明显；用等方差检验方法进行计算，加工刀具、切削量、进给速度的p值（P-value，用来判定假设检验结果）大于0.05，对加工输出Y无显著影响；利用单因子方差分析方法进行计算，加工刀具、切削量、进给速度的p值均小于0.05，对Y有显著影响。

建立输出Y与加工刀具、切削量和进给速度的箱线图，如图6所示。分析可知最佳关键影响因素Xs组合为加工刀具直径60 mm，切削量0.1 mm，进给速度100 mm/min。

综合考虑箱线图、等方差检验和单因子方差分析的结果，可以得出加工刀具X2、切削量X5、进给速度X6是该零件圆弧面面轮廓度数控加工过程的关键影响因素Xs。分析其内在机理：

图6 最佳参数组合分析

（1）刀具直径。刀具直径越小，自身刚性越差，因此加工时刀具本身振动严重，加工出的零件面轮廓偏差大，加工精度差；刀具直径过大则本身制造公差较大，旋转切削时包容面大，加工出的面轮廓度也较差。综合分析，直径为60 mm的刀具加工效果最佳，结论可信。

（2）切削量和进给速度。进给速度小、切削量小，则切削充分，且挤压变形小，振动小，因此采用切削量为0.1 mm、进给速度为100 mm/min时加工效果最佳，结论可信。

建立面轮廓度与加工刀具X2、切削量X5、进给速度X6之间的一般线性模型，得到的结果见表1。

表1 关键影响因素Xs的GLM模型分析结果

由连续平方和（Sequential of Sum of Squares，Seq SS）计算出加工刀具X2、切削量X5、进给速度X6对面轮廓度加工质量的贡献率分别为50.73%、11.13%、19.30%（见表 2）。

表2 关键影响因素Xs贡献率

2.4 改进和控制阶段（IC阶段）

在I阶段寻找最优改进方案，优化过程输出Y，并消除或减小关键影响因素Xs给输出Y带来的波动，使过程的缺陷或变异降至最低。在C阶段对改进成果进行固化，通过修订文件等方法，使成功经验制度化，纳入现有的质量管理体系，通过有效的监测方法，维持过程改进的成果并寻求进一步提高改进效果的持续改进方法。

针对分析阶段得出的关键影响因素Xs，对工艺流程进行优化，增加相应控制点，采取相应的改进措施，改进前后工艺流程对比如图7所示。

图7 改进前后工艺流程对比

图8 面轮廓度时间序列

优化流程和改进措施如下：

（1）将刀具装夹和程序加载2个工作步骤明确为控制点，在这2个步骤内，对3个关键影响因素Xs改进后参数进行控制。

（2）设计检查表，对工艺流程中的3个关键影响因素Xs进行检查记录。对于加工刀具控制，从操作者领取刀具时开始，在加载刀具至机床主轴时，增加检查记录表确认动作；为保证切削量为0.1mm和进给速度为100 mm/min，从源头加工程序上加以控制，并增加检查记录表，操作者检查确认加工参数后记录。

（3）增加试切程序，在加工前进行特征试切，确认刀具直径和进给速度。在加工面轮廓度程序前，增加特征圆弧试切程序，在给定刀具直径和速度条件下，利用零件毛坯上的余量部分，根据余量试切特征结构进行试切，确认装夹刀具和加工参数无误。

在改进和控制阶段，采用优化后的流程和工艺参数加工零件并检测面轮廓度，通过检测加工结果，对改进后的工艺流程和加工效果进行验证。整体研究5个阶段的面轮廓度时间序列，如图8所示，从图中可见，采用优化的流程和工艺参数（刀具直径60 mm、切削量0.1 mm、进给速度100 mm/min）加工出的面轮廓度合格率高，稳定性好，仅有1个点不在合格范围内。经检查分析，该不合格点产生的原因为加工时刀具产生崩刃而没有及时发现，造成面轮廓度超差。另外，改进后的流程长期能力ZLT=4.05，短期能力ZST=2.64，Zshift=1.41，可见该生产流程技术和控制均较好。