基于DeltaLyze方法的大燈高度問題研究

摘要：詳細(xì)闡述了Deltalyze問題分析法——一種創(chuàng)新且高效的系統(tǒng)化方法，旨在通過一系列規(guī)范的步驟和工具快速識別問題的根本原因，提出解決方案并有效驗證。該理論依托堅實的數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)，結(jié)合博弈策略，為問題的診斷和解決精準(zhǔn)分析方向，直擊問題核心，有效避免了反復(fù)分析驗證而帶來的資源無效消耗。選取了生產(chǎn)線大燈高度批量問題作為案例，全面展示了Deltalyze1方法的應(yīng)用流程、工具選擇和實際效果。通過對這一具體問題的深入分析和有效解決，證明了Deltalyze1方法在提升產(chǎn)品質(zhì)量和客戶滿意度方面的顯著效果，是制造企業(yè)在生產(chǎn)質(zhì)量管理中不可或缺的工具。該法因其系統(tǒng)化、科學(xué)性和標(biāo)準(zhǔn)化特性，為制造類企業(yè)在快速響應(yīng)市場變化、增強(qiáng)競爭力方面提供了有力的支持，為制造類企業(yè)構(gòu)建了一套可復(fù)制、可擴(kuò)展的問題解決框架，助力企業(yè)快速響應(yīng)市場波動，鞏固并提升其在激烈競爭中的優(yōu)勢地位。

關(guān)鍵詞：大燈高度考核；Deltalyze；敏捷問題分析

Deltalyze是戴姆勒自研的一套規(guī)范、科學(xué)且敏捷的問題分析法。該方法本身利用邏輯策略和簡單的統(tǒng)計方法來實現(xiàn)逐漸并快速地將根本原因剝離出來。實現(xiàn)分離主因，即逐步、快速地分離出對問題影響最大的根本原因。通過對比極端的好和不好的零件決定事實和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而進(jìn)行統(tǒng)計的排除方法，主要原因會被測試驗證。

該方法主要遵從DFAPPIL的V模型，從問題開始、邁向最后實現(xiàn)解決得過程。如圖1所示，左側(cè)主要是問題→主因，右側(cè)是主因→解決。

具體過程主要分為六大步驟：問題定義、缺陷描述、問題分析、試驗過程、優(yōu)化改進(jìn)和經(jīng)驗總結(jié)。每個步驟都有清晰的目的和一些工具方法輔助達(dá)成每個步驟的目的。

大燈高度問題解決

大燈來件出廠高度會預(yù)設(shè)在某一固定高度，經(jīng)過裝配在車輛，大燈和機(jī)蓋、翼子板、前杠的匹配會進(jìn)行再調(diào)整，會出現(xiàn)每輛車的大燈高度都不一樣，因此再在底盤線下線后需要對大燈高度測量并進(jìn)行100%調(diào)整。

正常情況，不應(yīng)該出現(xiàn)大燈高度不合格情況，但在Voca成車抽檢考核時發(fā)現(xiàn)部分車輛在公差臨界甚至超差的情況。

Deltalyze1 方法可以快速定位問題根源，通過問題定義→缺陷描述→原因分析→原因驗證→改進(jìn)→總結(jié)，徹底解決問題。

1.問題定義

該步驟主要明確并定義問題，對問題進(jìn)行初步調(diào)研，清晰描述問題，并確定項目目標(biāo)，本項目采用定義樹工具實現(xiàn)，如圖2所示。

問題樹的第一層級為車型和產(chǎn)線，第二層級是問題組件，第三層級是問題范圍，第四層級是具體方向，第五層級是具體問題。自上而下，層層遞進(jìn)，最終鎖定問題的具體定義：分析并解決某車型左右兩側(cè)大燈Z向高度過高問題。

2.缺陷描述

缺陷描述同樣用決策樹來進(jìn)行描述，如圖3所示。缺陷樹的第一層級為問題特性，不同的特性采用不同的分析方法，大燈高度問題是特征問題。第二層級為具體的缺陷特征，高度過高。第三層級為Z向過高。第四層級為測量工具和方法，此問題為用10m墻進(jìn)行測量。

Deltalyze1 方法和傳統(tǒng)其他分析方法的最大的區(qū)別是通過對比分析快速定位主因。故而更為高效和更適合生產(chǎn)線快速分析問題。主要的工具就是對照表。

對問題Y的各個對照組進(jìn)行描述，并創(chuàng)建合理的補(bǔ)充圖表用于說明各組對照的情況。具體操作步驟為從最小的對照組開始對各個分組進(jìn)行描述。對各組的對比情況進(jìn)行標(biāo)注（未知、大的區(qū)別、小的區(qū)別、沒有區(qū)別或者無法實施）等；以圖表的形式呈現(xiàn)出對照的走勢和參數(shù)（例如柏拉圖，多變量圖以及分布圖等），確定最有意義的對照組。

本項目從車型、工廠、產(chǎn)線、相關(guān)零部件及工藝進(jìn)行對照分析，具體見表1。

通過對問題的幾個重要影響因素的信息收集，迅速鎖定產(chǎn)線差異和測量系統(tǒng)的差異是問題的關(guān)鍵差異點。從而確定了下一步分析的主要方向。

3.測量系統(tǒng)驗證

Youden 圖是一個圖形工具，通過產(chǎn)品或工藝的波動ΔP 以及測量偏差ΔM的計算來評估測量過程。

樣本需滿足以下條件：

1）樣本數(shù)據(jù)必須包含30個隨機(jī)測量點。

2）30個測量點不等同于30個測量零件。

3）每個測量點/零件兩次測量（隨機(jī)順序，完整測量過程，如夾具的使用等）。

當(dāng)ΔP/ΔM≥6，測量系統(tǒng)通過測試。本項目選擇天窗平順度區(qū)域8個考核測量點，測量5輛車，每輛車重復(fù)測量兩次，共80個測量點參與計算，如圖4和圖5所示。

從分析結(jié)果可以看出，成車抽檢考核測量系統(tǒng)結(jié)果＞6，系統(tǒng)可靠。在線測量系統(tǒng)兩側(cè)的結(jié)果均＜6，不可靠。因此，結(jié)合前面contrast表格的結(jié)果，可以得出結(jié)論：在線測量系統(tǒng)不可靠，需要優(yōu)化。

GageRamp;R是測量系統(tǒng)分析的非常重要的工具，主要用于評估測量系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。主要從兩個維度——重復(fù)性（Repeatablility）和再現(xiàn)性（Reproducibility）進(jìn)行評估和分析，為改進(jìn)測量系統(tǒng)提供依據(jù)。

在線測量系統(tǒng)是每條線配備一臺設(shè)備，對車輛進(jìn)行100%測量，3個加工人分別負(fù)責(zé)3條線。因此需要進(jìn)一步對在線測量系統(tǒng)進(jìn)行深度分析，確認(rèn)是設(shè)備問題、操作員操作問題，還是車輛問題。使用GageRamp;R工具進(jìn)行深度分析。隨機(jī)選取30輛車，10輛車進(jìn)入1線測量、調(diào)整，繞產(chǎn)線一圈再回來進(jìn)入1線重復(fù)測量。2、3線類似。共得到左側(cè)大燈60組數(shù)據(jù)，右側(cè)大燈60組數(shù)據(jù)，使用GageRamp;R可以得到結(jié)果如圖6所示。從結(jié)果可以看出左側(cè)大燈在線測量系統(tǒng)的問題主要集中在再現(xiàn)性上，三條產(chǎn)線測量差異較大。

對右側(cè)大燈數(shù)據(jù)分析得到結(jié)果如圖7所示。從結(jié)果可以看出右側(cè)大燈在線測量系統(tǒng)的問題也是集中在再現(xiàn)性上，三條產(chǎn)線測量差異較大。

前大燈在線調(diào)校設(shè)備是和四輪定位儀檢測系統(tǒng)集成在一起的大型系統(tǒng)，經(jīng)過與供應(yīng)商溝通，最終確定通過設(shè)備補(bǔ)償參數(shù)進(jìn)行修正。

本項目經(jīng)過分析，主因是測量系統(tǒng)，因此步驟分析部件特性和步驟分析物理特性就不需要進(jìn)一步分析了。直接進(jìn)入下一步識別根本原因。

4.識別根本原因

分析樹是該步驟的一個重要工具，在一個文檔中記錄從主Y模式到主X的收斂，在整個項目中持續(xù)更新。第一個分支始終與測量系統(tǒng)及其過程能力相關(guān)（Δ產(chǎn)品/過程 VS Δ測量過程），驗證分支，結(jié)束確認(rèn)主要原因（主X）。該項目收斂的主X是飛行滾邊第四步X向折邊工藝參數(shù)調(diào)整，如圖8所示。

通過此分析樹，可以清晰地看到3條在線測量設(shè)備的參數(shù)偏移引起了在線測量設(shè)備和成車抽檢考核測量系統(tǒng)的差異是此問題主因。

5.優(yōu)化改進(jìn)

優(yōu)化改進(jìn)步驟包含通過公差平行四邊形確定合適的公差范圍，如圖9、圖10所示。對于本案例無需此步驟。

根據(jù)成車考核測量的均值結(jié)果，對在線設(shè)備參數(shù)進(jìn)行修正。驗證得到結(jié)果如圖11、圖12所示?？梢钥吹?，修正后3條線的設(shè)備檢測結(jié)果基本一致。調(diào)取成車大燈考核數(shù)據(jù)，可以看到在實施優(yōu)化措施后，考核數(shù)據(jù)質(zhì)量穩(wěn)定，達(dá)到了項目目標(biāo)。

6.經(jīng)驗總結(jié)

項目結(jié)束，需要對項目進(jìn)行經(jīng)驗總結(jié)，并分享到其他產(chǎn)品和工藝中。該項目總結(jié)結(jié)論是需要對成車考核數(shù)據(jù)進(jìn)行日常監(jiān)控，根據(jù)過程工藝質(zhì)量，當(dāng)穩(wěn)定性 時，進(jìn)行預(yù)警，對在線測量系統(tǒng)參數(shù)修正。該經(jīng)驗可以應(yīng)用于在線所有車型。

結(jié)語

本文深入探討了Deltalyze1方法在有效解決產(chǎn)線前大燈高度超差問題中的創(chuàng)新應(yīng)用，系統(tǒng)而詳盡地剖析了該方法從啟動至實施的每一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，以及其中所運(yùn)用的核心工具與技術(shù)手段的具體操作方式與成效展現(xiàn)。Deltalyze1方法以其敏捷的反應(yīng)機(jī)制、科學(xué)的分析邏輯和高效的問題解決能力脫穎而出，其有效性已在一系列廣泛而深入的實踐案例中得到了充分驗證。

此方法不僅為制造類企業(yè)提供了一套行之有效的問題解決范式，更是在提升生產(chǎn)精度、優(yōu)化工藝流程、增強(qiáng)質(zhì)量控制能力等方面展現(xiàn)出了非凡的潛力與價值。它不僅是技術(shù)進(jìn)步的體現(xiàn)，更是企業(yè)轉(zhuǎn)型升級、邁向智能制造的重要助力，對推動整個制造行業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展具有深遠(yuǎn)的指導(dǎo)意義。技術(shù)難點主要來自Cubing的技術(shù)要求、基準(zhǔn)要求、安裝方法和檢測方法等，由于前期數(shù)模的設(shè)計和鏈接結(jié)構(gòu)設(shè)計均在德國完成，在組裝前就需要依據(jù)數(shù)模推演和分析，從而制定合理的組裝方案。