过程能力与公差分析及Creo应用

1、过程能力与公差分析Creo公差分析应用,内 容,一. 尺寸公差二. 过程能力用于公差分析的背景三. 一般公差分析的理论四. Creo公差分析模块,一. 尺寸公差,在成批或大量生产中，规格大小相同的零件或部件不经选择地任意取一个零件（或部件）可以不必经过其他加工就能装配到产品上去，并达到一定的使用要求，这种性质称为互换性。 为了满足互换性要求，图纸上注有公差配合要求。在设计时，要合理地制定各类公差，这样才能使用所画的图纸符合生产实际的需要。,一. 尺寸公差,尺寸公差是指在零件制造过程中，由于加工或测量等因素的影响，完工后的实际尺寸总存在一定的误差。为保证零件的互换性，必须将零件的实际尺寸控制在允

2、许变动的范围内，这个允许的尺寸变动量称为尺寸公差。 如：0.7 +/- 0.1 代表设计者心中默认/容许的尺寸范围是在0.60.8之间。 设计者希望在0.60.8之间范围，数值的分布应围聚一特定点（0.7）进行分布，我们通常合理假设呈正态分布。,变异,1. 加工制程的变异 材料特性的不同 设备或模具的错误 工序错误 / 操作员的错误 模具磨损 标准错误,2. 组装制程的变异 工装夹具错误 组装设备的精度,两种主要的变异类型,二. 过程能力用于公差分析的背景,万物皆有变化，产品生产也随时伴有差异，同种产品功能或尺寸的差异被称之为变异。变异小不影响顾客的满意程度或后续工程的作业是可以容许的；一旦影

3、响顾客的满意程度，那此变异就成了品质的大敌了。,变异控制,解决方案 制程的选择 制程的控制 (SPC) 产品的检查 技术的选择 优化的设计 公差分析,变异控制 从加工制造 从产品设计,目标 高质量 高良率 低Low FFR,二. 过程能力用于公差分析的背景,变异的分布类型,正态分布 双峰分布（非正态分布） 偏斜分布（非正态分布）,二. 过程能力用于公差分析的背景,工程期望变异的分布应呈正态分布，因正态分布可控、可预测。,二. 过程能力用于公差分析的背景,正态分布 若随机变量X服从一个位置参数为 、尺度参数为的概率分布，且其概率密度函数为 则这个随机变量就称为正态随机变量，正态随机变量服从的分布

4、就称为正态分布，记作XN( ,2)，读作X服从N( ,2)，或X服从正态分布。,应用于工程中： ：变量的平均值。 ：变量的标准差。 当值越大，变量越分散，曲线越平坦；当值越小，变量越集中，曲线越陡峭。,99.9937 %,-3,-4,-5,-6,+3,+4,+5,+6,99.73 %,99.999943 %,99.9999998 %,-2,-1,+2,+1,变形点,标准差, (s 或 ),数据的百分比，在给定的 西格玛 ()范围,95.46 %,68.26 %,平均值, (x 或 ),正态分布的特点 依概率理论计算,99.73%的样本将落在+/3的范围内,只有很小的概率(0.27%)不在+/3

5、的范围内,由于小概率事件一般不会发生,故可认为不会有尺寸在规格之外。,二. 过程能力用于公差分析的背景,正态分布的参数,平均值 ( x 或 ) 分布的位置 范围 (R) 最大值与最小值之间的距离 标准差 (s 或 ) 反映一个数据集的离散程度 最常用的量测法，量化可变性 方差 (s2 或 2) 标准差的平方,二. 过程能力用于公差分析的背景,总体参数 m = 总体平均值 = 总体标准差,总体参数与样本统计,总体 现有的及将来会出现的所有单元或个体 我们将永远都不可能知道的真实总体,样本 从总体提取的单元或个体的子集 用样本统计，我们可以尝试评估总体参数,样本统计 x= 样本平均值 = 样本标准

6、差,二. 过程能力用于公差分析的背景,过程能力指数,USL- ,LSL,Sample mean,Nominal value, - LSL,USL,Tolerance range,二. 过程能力用于公差分析的背景,是指过程在一定时间，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力（固有能力/质量保证能力），也就是加工质量满足技术标准的能力,（不考虑中值偏移）,（考虑中值偏移）,二. 过程能力用于公差分析的背景,过程能力评价 过程能力与K()、合格率、PPM对应表,这部分主要是说明怎样应用公差分析这个工具，去确保产品适合最终确定的产品功能和质量的要求的过程。,三. 一般公差分析的理论,三. 一般公差分析

7、的理论,公差分析: 在已知零件或连续尺寸的个别公差的情况下，为了解零件经过装配或加工后，其组合公差的变异情况，避免因为装配/加工过程，造成零件公差累积，影响产品品质，此种为解决累积公差所进行的活动，称为公差分析。 使用公差分析有如下优点： 确保零件的互换性，维护装配容易。 简化制造、检验、装配工程，缩短加工时间。 易于分工合作，大量生产，降低生产成本。 品质均一，标准化。,什麽地方使用公差分析,单个零件或零件出现公差堆积。 在公差堆积中，用公差分析可以确定总的变异结果。在设计中，它是一个很重要的挑战。 单个零件 多零件,35.00 ?,13.00 0.20,10.00 0.15,12.00 0

8、.10,零件 4,三. 一般公差分析的理论,累计公差分析过程,在累计公差时，有以下几种方法: 手工. 用电子表格，比如Excel公差分析模板. 借助软件进行分析（如Creo、UG、solidworks等）,3. 转换名义尺寸，将公差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,一些产品要求的例子: 装配要求 更换部件；无固定的配对组装（多套模具或模穴） 功能要求 电子方面；PWB与弹片的可靠接触 结构方面；良好的滑动结构，翻盖结构，或机构装置 质量要求 外观；外壳与按键之间的间隙 其

9、他; 良好的运动或一些奇怪的杂音，零件松动,第一步 确定组装要求,3. 转换名义尺寸，将公 差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,零件 3,零件 2,零件 1,零件 4,20.00 0.30,必要条件 (Gap 0),15.00 0.25,10.00 0.15,I,II,III,46.20,+0.20 - 0.60,B(d2),A(d1),C(d3),D(d4),+,IV,必要条件 X(dGap) 0,第二步 封闭尺寸链图,3. 转换名义尺寸，将公 差转成对称公差,2. 建

10、立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,46.00 0.40,46.20,+0.20 - 0.60,45.60,+0.80 - 0.00,从数学角度看，上图所有尺寸标注方法，其功能是相同。 按分析规则，应将其转成对称公差。,第三步 转换名义尺寸,零件 4,3. 转换名义尺寸，将公 差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,名义值间隙是:,dGap= 名义值间隙。正值是空隙，负值是干涉

11、 n= 堆栈中独立尺寸的数量 di= 尺寸链中第i个尺寸的名义尺寸,dGap = - 10.00 - 15.00 - 20.00 + 46.00 = 1.00,B(d2),A(d1),C(d3),D(d4),+,必要条件 X(dGap) 0,第四步 计算名义尺寸,3. 转换名义尺寸，将公 差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,一般应用比较多的公差分析方法是： 统计法(Root Sum of Squares),简称RSS 统计手法，假设名义值在大批量加工零件的尺寸中心值 用于

12、较多的零件或尺寸堆栈 用于产量达的零件 极值法 (Worst Case)，简称WC 验证 100 % 性能 简单并且最保守的手法 用于零件数量少的情况 用于产量不大的零件,第五步 公差分析方法的定义,3. 转换名义尺寸，将公 差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,1. 确定组装要求,统计法 (RSS) 统计手法 正态分布可以求和所有的变异.,假设每个尺寸的 Cpk 指标是1.33并且制程是在中心.,第五步 方法的定义, 统计手法,3. 转换名义尺寸，将公 差转成对称公差,2

13、. 建立封闭尺寸链图,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,C,三. 一般公差分析的理论,Ttot= 最大的预期间隙变量(对称公差) . n= 独立尺寸的堆栈数量. Ti= 第i个尺寸对称公差.,Ttot= 最大的预期间隙变量(对称公差) . n= 独立尺寸的堆栈数量. Ti= 第i个尺寸对称公差.,极值法 (WC) 间隙变量是个体公差的总和.,3. 转换名义尺寸，将公 差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,第五步 方法的定义, 极值法,三. 一般公差分析的理论,

14、统计法 (RSS)：,最小间隙 Xmin=dGapTtot= 1.00 0.58 = 0.42 最大间隙 Xmax=dGap+Ttot= 1.00 + 0.58 = 1.58 最小间隙的要求(dGap0)完全达到,第六步 计算变异, RSS,3. 转换名义尺寸，将公 差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,Ttot= 0.15 + 0.25 + 0.30 + 0.40 = 1.10 最小间隙 Xmin=dGapTtot= 1.00 1.10 = 0.10 最大间隙 Xmax=

15、dGap+Ttot= 1.00 + 1.10 = 2.10 增加0.10达到最小间隙的要求(dGap0).,让我们用 WC 和 RSS来计算这些变量，然后做个比较！,极值法 (WC)：,第六步 计算变异, WC or RSS ?,以上的计算结果 WC: 最小间隙Xmin=0.10 mm RSS: 最小间隙Xmin=0.42 mm,3. 转换名义尺寸，将公 差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,下图为假定每个尺寸的公差为 0.10，通过WC和RSS方法计算组装公差，尺寸（零件

16、）数量与公差分析结果曲线，对比WC和RSS方法的差异。,在WC 和 RSS方法之间差异百分比,三. 一般公差分析的理论,WC 和 RSS 方法的假设, 风险及优缺点,三. 一般公差分析的理论,一些指导原则，什么时候当用 WC 和 RSS 方法,在尺寸累积中，如果少于4个尺寸的 如果对这个制造工艺了解不足够的 在尺寸累积中，如果有4个或多于4个尺寸的 只要有可能就尝试用它 当对制造工艺非常了解（旧的类似零件）,WC,RSS,三. 一般公差分析的理论,四. Creo公差分析模块,PTC Creo Parametric“由 CETOL Technology 提供支持的 Tolerance Analy

17、sis”界面，如下图所示。,借助软件分析，我们只要关注公差分析的各个参数即可，不必要关心计算的过程。 可以做不同尺寸不同Cp值的分析。 提供质量预测。 提供控制重点尺寸。 提供WC及RSS两种方法的分析结果。,四. Creo公差分析模块,定义分析目标：,定义要分析哪个尺寸,分析的期望值（标准）,四. Creo公差分析模块,定义尺寸链，通过在3D图中选取：,尺寸链定义,尺寸链图,四. Creo公差分析模块,定义尺寸链：,分析过程中可修改尺寸的公称值、公差、CP值,四. Creo公差分析模块,分析结果：,偏差图,上控制线,下控制线,目标值,平均值;标准差,质量预测,WC法极限值,通过偏差图，调整尺寸链的尺寸或公差，使平均值与目标值一致。 为提高质量预测，除调整平均值与目标值一致性，还要提高关键尺寸的过程能力。,四. Creo公差分析模块,分析结果： 贡献度：贡献度百分比将敏感度信息与零件尺寸偏差信息相结合，以显示各个零件尺寸所导致的测量偏差。包括“统计(RSS)的贡献度”及“最坏情况(W