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工程零件清單(EPL)問題管理跟蹤流程的建立

2021-04-28 09:57:09蔣樟英盧海玲
時代汽車 2021年8期

蔣樟英 盧海玲

摘 要:本文分析了工程零件清單(EPL)數據錯誤的原因,并對問題進行了分類,提出了工程零件清單(EPL)數據檢查的細則,建立了EPL問題管理跟蹤流程,保證了EPL輸出的完整性與準確性。

關鍵詞:工程零件清單 準確性 完整性 跟蹤流程

1 引言

目前,在T2 100%前我們的工程零件清單(EPL)數據都是通過SPEC的經驗和PE的反饋來不斷完善更新EPL,隨著汽車公司產品多元化的發展,車型每年成倍增長,目前某汽車企業已經多達40幾個產品,而且開發周期在不斷縮短,人員變動頻繁,仍靠之前傳統方法存在以下問題:

1、EPL的準確性無法保證;

2、由于PE負責的項目多,EPL表信息不全,不能及時更新完善;

3、SPEC及PE變更頻繁,新人不能及時檢查出EPL實際存在的問題;

本文提出了EPL的檢查細則,并對問題進行了分類管理,建立了EPL問題管理跟蹤流程,保證了EPL輸出的完整性與準確性。

2 術語和定義

2.1 PE :產品設計工程師。

2.2 SPEC:產品數據分析工程師。

2.3 EPL:工程零件清單。

由構成整車特征的所有沿用件和新零件構成,描述整車產品工程狀態的零部件各層級構成關系、件號、名稱、變更經歷號、更改指令(EWO)號、圖號、適用車型/配置/數量等內容的綜合性清單。

2.4 PDS:產品配置表。

某一平臺車型的產品配置清單。是公司規劃部根據市場需求、競爭對手的配置情況、成本、公司目標、公司設計能力等等情況,制定出的這一車型平臺的配置清單。如動力配置信息,空調配置信息、排放配置信息等等。產品配置表是產品工程師開發這一車型零件的依據。

2.5 EWO:工程工作指令。

是公司內部各部門進行更改信息交流和批準的電子系統。

3 EPL檢查細則

以整車開發流程各節點對EPL中各個項的要求來定義檢查細則,以保證EPL的完整性和準確性。

3.1 EPL檢查細則

3.1.1 VPI前6周(也就是VPI-6周)

此階段的主要目標是建立初版EPL,不斷收集完善EPL數據。主要由SPEC檢查。

主要檢查的項為16項:層級、VPPS、UPC、FNA、零件英文名、設計類型、專業科室、PE、VSE等不能為空;

上級零部件號:子零件必須填有上級零件號;檢查子零件的上一級零件號是否準確;

零部件中文名稱:不能為空,保證UPC/FNA的可用性;

左右件:一般情況下,左、右對應;左、右件的UPC/FNA一樣;左右件標識不能與零件中文名稱自相矛盾;

本色件:與零件中文約束對應填寫;并且必須在“本色件”一列中填入代碼“L”;

顏色件的本色件號:顏色件須填出對應的本色件號;

使用車間:00級零件必填,調撥件作為00級出現時,使用車間填“SUPPLLIER”;本色件的使用車間同顏色件;虛擬總成件的使用車間按實際使用車間填寫。

零件數量:不能為空;同一零件用在不同車型上,數量不同的,須分成幾行填寫,同一零件用在相同車型上,不同位置裝配,數量不同的,須分成幾行填寫,輔料填寫單臺用量的估值(單位用Kg、g、mm、ml);虛擬總成件的數量為“X”;

車型列:00級零件和下級零件都要有“Y/O”標識。車型型號下的“Y/O”標識檢查: “Y/O”標識要和車型中文描述、零部件用法中文描述保持一致,標識標注“Y”或者“O”要和PDS配置的標配或者選裝一致。

零部件用法中文描述和車型中文描述:兩者必須一一對應;

扭矩:1)EPL中所有緊固件都要求填寫設計扭矩值(單位N.m):如23~29,不允許填一個扭矩值(如:4N.m)或動態扭矩值(如0.6+/-0.25NM )。

2)首次檢查新車型EPL的扭矩值時,可與舊車型作對比,如:N312 EPL的扭矩值,可以與N300的作對比,相同零件,扭矩值一致,如果不一樣,可與PE確認;

3)同一平臺不同車系之間,也可以作橫向對比;

4)扭矩格式為:X~Y

5)根據《關鍵緊固件清單標準》對EPL中的PS1/PS2/PF1/PF2完整性、準確性進行檢查。( 建議以UPC/FNA為基準 )

6)清單里的連接點有螺栓和螺母配套使用的,在EPL表里填寫KCDS代碼時,填寫在打扭矩的零件上。

7)填有PS1/PS2/PF1/PF2的零件,須填有設計扭矩值。

3.1.2 T1 100%

此階段的主要目標是不斷完善EPL,使其準確率達到100%,增加EPL C級評審。

除去前一階段需要檢查的16項外還需檢查以下12項,一共是28項:

數模號、數模版本號、圖紙號、材料、規格、理論質量等必填不能為空。

零部件號:1)不能為空,在項目一開始,未確定的零件可用NPN代替,在項目T1 100%時,必須保證所有零件件號全部改為GPDS號,所有零件已發布進EPL;2)目前的零部件號(不帶后綴)都是7或8位數,如有小于7位或大于8位的都是錯誤的。

上級零部件號:00級零件須填寫對應的IA號,無IA號的零件(如調撥C件、顏色件、輔料、虛擬總成件等)填N/A,對于五門一蓋虛擬總成的下級零部件作為00級出現時,要求填有對應的虛擬總成件號。

零部件的裝配位置:對于標有“PS1/PS2/PF1/PF2”的關鍵緊固件要求“零部件的裝配位置”必填;

設計類型:NEW或C/O,對于NEW零件:1)新設計且未完成PPAP認可的零件;2)00級零件必須有對應的EWO號或SOR號或在SOR號中做說明,兩者都沒有的填寫N/A(比如沖壓科的PA件不走SOR發布,鎖定數模又是走3D數模審核單)。

關鍵件等級代碼KPC code:1)零件更改時,須注意KPC代碼的延續性,如果Del零件有KPC代碼,Add零件也一樣有。

2)首次檢查新車型EPL的KPC代碼時,可與舊車型作對比,如:N312 EPL的KPC代碼,可以與N300的作對比,相同零件,KPC代碼一致,如果不一樣,可與PE確認;

3)同一平臺不同車系之間,也可以作橫向對比;

KCDS代碼:所有車型項目3C、公告、環保及3C證書件需填寫對應的3CC、3CB代碼,要求如下:

1)要求項目T2節點在EPL中KCDS列發布完成,后續需通過EWO進行更新;

2)對于本色件和顏色件,需要同時標上對應的代碼;

3) 對于調撥件,作為00級和下級零件出現時都需要同時標上對應的代碼;

4) 有些3C、環保、公告件子級零件(如點火電容器、活性碳、潤滑劑等)如果在EPL中沒有發布,不作額外發布的要求;

5)填有PS1/PS2/PF1/PF2的零件,須填有設計扭矩值

6)對于同一個零件,出口和國內要求不一致時,可在KCDS列分別標注出來,例如3CC(國內)、3CB(出口)。

海外KD項目要求:根據項目組確認的KCDS代碼清單,檢查代碼對應的零件是否發布有KCDS代碼;

國內新項目要求:檢查是否有發布PS1/PS2/PF1/PF2/TRA代碼,其它在產項目待產品配置組KCDS標準發布后再執行。

7)不論00級零件還是子零件,僅具有關鍵產品特性的零件須標注KCDS代碼。

8)總成標注KCDS,子零件沒標,默認為只有總成具有關鍵產品特性。

9)子零件標注KCDS,總成不標注KCDS,默認為只有子零件具有關鍵產品特性。

3.1.3 T2 100%

此階段的主要目標是不斷完善EPL,使其準確率達到100%,增加EPL T2 100% C級評審。

除去前一階段需要檢查的28項外還需檢查以下5項,一共是33項:

X級零件(比00級更高級別的大總成):海外KD項目檢查:00級子零件是否完整準確,檢查打散的總成件的子零件信息是否完整準確;

車型平臺、車型系列、車身類型:00級零件,不能為空;下級(01/02/03級)的與00級相同;

零部件用法約束代碼和零部件用法中文描述,兩者必須一一對應。

車型系列和車型中文描述,兩者必須一一對應。

調撥件:調撥件在EPL須出現兩次,一次是00級,一次是下級,其UPC/FNA必須保持一致。

3.2 EPL 問題分類以及影響范圍

對EPL問題進行A/B/C分類,清晰的定義出產品數據問題的影響程度和對象,有效梳理EPL 問題,提升EPL數據質量。

3.2.1 A類問題

1、00級零件關鍵信息錯漏,包括:零件號、層級、數量、車型系列、車身類型、 零部件用法約束代碼、使用車間、采購代碼、本色件、UPC FNA、KD項目 KD/LC 定義錯誤。

2、子級調撥件調撥信息錯誤, 包括:數量錯漏、上級零件號不對、約束錯漏,及其他與00級邏輯不一致的情況。

問題影響范圍:影響車輛能否制造、零件采購、財務結算,出口業務、配件管理。

3.2.2 B類問題

1、00級零件其他信息錯漏,包括:零件中文名,左右件、顏色件、圖紙號、數模號、材料、質量、規格、扭矩、KCDS代碼等。

2、子級零件發布錯漏,包括:零件號、數量,關鍵緊固件、KCDS定義的錯誤。

問題影響范圍: 影響車輛制造過程管理、配件采購管理、財務估價,TDC數模圖紙的跟蹤管理,影響今后項目零件平臺化開發。

3.2.3 C類問題

子級零件信息錯漏。

問題影響范圍:向下游傳達的工程信息不全。

4 EPL問題跟蹤管理流程

通過清晰定義了EPL檢查細則以及對問題進行了A/B/C分類管理,從而制定EPL問題跟蹤管理流程,及時有效的關閉問題。詳細流程圖見(圖1)。

5 總結

通過詳細制定EPL的檢查細則,并對EPL問題進行了A/B/C分類管理,清晰定義出產品數據問題的影響程度和對象;并建立了EPL問題管理跟蹤流程,有效梳理EPL問題,提升了EPL數據質量,保證了EPL輸出的完整性與準確性,為下游區域提高了滿意的產品數據。同時也減少了人力資源投入與提高了數據管理的效率。

參考文獻:

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