Методика нахождения параметров переходов обработки резанием в APQP процессе подготовки производства новых автокомпонентов
DOI:
https://doi.org/10.25206/1813-8225-2023-185-37-45Ключевые слова:
APQP процесс подготовки производства, планирование эксперимента, диагностика, техническое состояние, станочная система, режимы резанияАннотация
В статье рассмотрено содержание методики оценки технологического состояния станочной системы на основе метода планирования экспериментов обработки резанием заранее спроектированных и изготовленных под специальные
характеристики точности автокомпонентов образцов изделий. На примере внутреннего посадочного отверстия рассмотрено нахождение диагностических составляющих специальной характеристики, являющихся результатом
действия заранее известных технологических факторов. Их нахождение рассчитано на использование как цеховых, так и координатно-измерительных средств измерений. Полученные регрессионные модели диагностических со-
ставляющих позволяют на различных этапах APQP процесса определить интервалы параметров процесса резания, обеспечивающих заранее заданный запас точности специальной характеристики либо сделать заключение о несо-
ответствующей точности станочной системы. Применение методики совместно со статистическими методами управления качеством позволяет обеспечить максимально достижимый уровень стабильности специальных характеристик в операциях обработки резанием, начиная с выпуска первых серийных образцов изделий. Методика может применяться при выборе и оценке технологической точности вновь приобретаемого оборудования в APQP процессе подготовки производства нового автокомпонента, приемке действующего оборудования после модернизации или ремонта, а также в аудите технологического процесса аудиторами поставщика.
Скачивания
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Неисключительные права на статью передаются журналу в полном соответствии с Лицензией Creative Commons BY-NC-SA 4.0 «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция-Некоммерчески-СохранениеУсловий») 4.0 Всемирная (CC BY-NC-SA 4.0)