挖掘合格數據下的隱患

編者按

在使用計算機輔助檢查產品質量時，往往用綠色標記位于公差范圍內的數據，用紅色標記超出公差范圍的數據。但綠色的數據并不總代表著優質的產品。本文原載于2020年12月的《質量管理》雜志，介紹了如何分析綠色數據，發現質量缺陷。作者邁克爾?阿德科克（Michael Adcock）是一名計量解決方案工程師。

在計算機輔助檢測行業，有一些存在已久的慣例。例如，用三坐標測量機（CMM）進行測量時，往往用綠色標記位于公差范圍內的數據，用紅色標記超出公差范圍的值。紅色數字出現在一份報告中會引發注意（也可能觸發警報），而綠色的數字常常被掩蓋或遺忘。正如有方法修改CMM的常規程序或評估、把紅色報告變為綠色報告那樣，也有方法把劣質產品隱藏在綠色數字之中。其實，綠色標記不能等同于良好。

為什么我們相信綠色是良好的

所有的公差最初都是由工程部門制定的，所以我們傾向于相信數字處理技術專業人員選擇了正確的公差。即使他們沒有選擇正確的公差，制造和質量等下游部門通常也沒有足夠的信息來挑戰這些公差。因此，我們一般都會接受工程師設定的公差，將其作為區分優質產品和劣質產品的分界線。

在進行特征檢查時，程序已經撰寫、編輯完成，并在至少一個樣本零件上進行了運行。這個驗證過程很可能會進行幾輪，以生成客戶可以接受的數據（客戶可能來自內部或外部）。在這個過程中，程序員會發現：從某個地方而不是其他地方收集數據，更有可能獲得最終的綠色（公差范圍內）結果。

知道某個特征處于公差范圍內，對組織來說很重要。它不僅表明被檢驗的產品是可以銷售的，而且表明用于制造該零件的過程是受控的。對于那些跟蹤過程能力指數（CpK）的人來說，這意味著把數值1或更好的數值分配給這個過程。由于解決制造過程中的問題和更換工具可能對時間和預算造成很大壓力，因此各級管理人員都希望看到綠色報告。

讓我們以一次客戶體驗為例進行說明。在測量焊接點時，程序員最初測量了一個圓形而不是圓柱體。在本例中，圓柱體大約有25毫米長，所以本應該很容易收集到圓柱體的數據。

由此產生的圓形特征報告為綠色，程序員對自己很滿意（見表1）。

為什么綠色等同于良好的觀念是一種誤導

在一份典型的CMM報告中，如表1所示，特征名稱指示出所報告物件的幾何形狀——在這種情況下是圓形。在其他情況下，可以根據情況設定特征名稱，甚至替換掉幾何圖形。檢查報告的讀者并不在乎報告中幾何圖形具有什么基本性質。這是非常重要的，因為工程師的直徑參數并不簡單適用于檢查員選擇的零件上的圓。參數需要描述出整個長度、寬度和深度特征。如果測量一個圓形使用了10個點的數據，那么測量圓柱體時，改為使用20個點的數據是可以接受的，因為它提供了圓柱體兩端圓形的數據。測量結果變為表2的數值。

表1 圓形的外徑特征報告CIR_30.050_OD

現在的特征顯示為紅色，程序員對程序的結果感到不舒服。

特征描述性名稱的變化，揭示了為什么報告中零件的同一圓柱體表面的測量數值與之前的大相徑庭?？蛻粽J識到，0.004毫米是一個非常小的超差值?？蛻粽J為自己的用戶可能會接受這種偏差，并購買這些在技術上超出公差的零件，因此他們沒有選擇報廢，或重新生產零件，或采取更嚴肅的行動——進行大規模的流程糾正，來消除這種偏差。

但是，通過對程序和結果的進一步檢查，我們了解到，程序中所用的特征擬合算法是系統默認的最小二乘法。最小二乘擬合算法是三坐標測量機的核心算法。它非常穩健且可重復，但并不總是符合工程標準。在ASME Y14.5標準中，外徑的測量被定義為外切該特征的、僅與外徑高點接觸的最小計數器幾何組態。這被描述為最小外切擬合算法。大多數三坐標測量機軟件會提供一些不同的擬合算法。如果我們要確保設計意圖、故障模式以及預測分析對交付的產品有效，那么這里正是質量部門和工程部門之間協調發揮作用的地方。此時程序中加入了最小外切的擬合算法，重新對圓柱體特征進行評估，獲得表3的結果。

表2 圓柱體的外徑特征報告（1）CYL_30.050_OD

表3 圓柱體的外徑特征報告（2）CYL_30.050_OD

表4 有60個數據點的最小外切擬合圓柱體CYL_30.050_OD

當偏差從0.054增加到0.064時，會使程序員產生恐慌。

雖然傳遞壞消息讓人不舒服，但通過檢查提供徹底和準確的評估是至關重要的。這個零件的檢查顯示，在制造過程中出現了一個問題。如果沒有提供全面準確的評估，沒有符合工程規范的所有細節，就會導致將該零件送去裝配線的決定。準確的評估揭示了不合格的全部程度。

值得注意的是，在CMM報告中沒有說明擬合算法的變化。報告中可以添加文本語句，向讀者闡明特征測量的條件。表4顯示了在本例中最終生成的結果。