基于Minitab的試驗設計在輪胎總成裝配中的運用

李盛 程恒

摘 要：本文運用Minitab軟件進行試驗設計，數據分析，優化預測，來解決車輪及輪總成裝配方法改進的問題。結果表明通過Minitab軟件能快捷的進行試驗設計，能直觀、快速、準確的進行數據分析并給出優化預測，可以在解決企業中的質量問題的方案決策中進行推廣。

關鍵詞：Minitab 試驗設計 方案優化

Abstract：This paper uses Minitab software for test design， data analysis， and optimization prediction， to solve the issues of wheel and wheel assembly method improvement. The results show that Minitab software can be used for quick test design， intuitive， fast and accurate data analysis and optimization prediction， which can be popularized in the solution of quality problems in enterprises.

Key words：Minitab， design of experiment， scheme optimization

1 前言

車輪及輪胎總成的動不平衡是汽車中非常普遍的現象，會導致汽車高速行駛過程中車輪抖動、方向盤振動等現象。所以車輪及輪胎總成裝配時，嚴格控制總成的動不平衡量。

總成在裝配時分兩步，第一步先裝配車輪、輪胎、氣門嘴并測量初始的動不平衡量，第二步根據初始的動不平衡量的值安裝平衡塊，配平重量，滿足總成的動不平衡量的要求。所以初次動不平衡量的值是我們裝配控制的關鍵。

下面就結合Minitab 中的試驗設計（DOE）模塊，來幫助我們確認如何選擇最優的裝配方案來降低車輪及輪胎總成的初次動不平衡量值。

2 問題來源

2.1 車輪及輪胎總成的動不平衡

車輪及輪胎總成是由車輪、輪胎、氣門嘴和平衡塊等子零件裝配而成的總成系統。因為每個子零件的形狀、結構、材料以及裝配工藝等因素，導致裝配起來的總成重心和旋轉中心不一定重合，這樣總成在旋轉時就會產生離心力，引起振動，這就是車輪及輪胎總成的動不平衡。

車輪及輪胎總成的動不平衡是汽車中非常普遍的問題，會導致汽車高速行駛過程中車輪抖動、方向盤振動等現象。主機廠一般通過在總成上添加平衡塊配平的方式來解決這個問題。

2.2 車輪及輪胎總成的裝配

總成在裝配時分兩步，第一步先裝配車輪、輪胎、氣門嘴，并測量初始的動不平衡量值。為了減少初始動不平衡量的值，在這一步過程中要求對點裝配。對點裝配的方式主要有兩種，一種是輪胎的輕點對應氣門嘴的位置;一種是把車輪和氣門嘴看做一個整體，輪胎的輕點對應車輪整體的重點。我司采用的是第一種對點方式。

第二步根據初始的動不平衡量的值安裝平衡塊，配平重量，滿足總成的動不平衡量的要求。我司生產的乘用車多采用的是鋁車輪，而鋁車輪因車輪外觀和造型要求，均采用粘貼式平衡塊，粘貼式平衡塊由5g/個的配重塊組成，總成初始動不平衡量越大，則需要粘貼式平衡塊的數量就越多。

2.3 問題現狀

我司總裝車間反饋，某車型的車輪及輪胎總成裝配時，粘貼式平衡塊數量太多，影響外觀同時成本增加，建議優化產品和裝配工藝，減少平衡塊的裝配數量。

我們抽取了某車型已經下線78臺整車數據，初始的車輪及輪胎總成動不平衡量均值為35.4g，最大值為65g。

2.4 項目范圍

根據總成車間反饋的問題，我們對子零件的產品質量進行優化，這里主要是在供應商端，所以在本文中不展開。這里我們對車間的對點工藝進行研究，通過優化對點工藝，減少初始動不平衡量的值。

2.5 項目目標

通過項目裝配中對點工藝的優化，使初始的均值下降20%。降低車輪及輪胎總成初始動不平衡量的值，可以減少車輪平衡塊的數量，降低生產成本。

3 優化方案

3.1 試驗設計DOE

我們通過試驗設計DOE來確認我們的最佳的裝配方式。我們把試驗運行一次定義為：根據一種裝配方式來進行裝配，裝配后的總成后進行動不平衡量的測量。不同的裝配方式由所選擇的因子和水平來決定。

3.1.1 因子的選擇

3.1.1.1 氣門嘴與車輪重點位置

目前主機廠的對點方式有兩種，一種是輪胎輕點對車輪氣門嘴裝配，一種是輪胎輕點對車輪重點（車輪和氣門嘴整體）裝配。兩種對點方式是一樣的嗎？

我們隨機抽取110個車輪裝配上氣門嘴，把氣門嘴的相位角度定義為0°，那么重點與氣門嘴位置的相位角度差就是重點的位置。我們測量110個車輪的重點位置的相位角，其直方圖如圖1所示，我們可以看到，車輪重點相位角度值隨機分布，說明車輪重點的位置是隨機分布的，氣門嘴的位置并不是車輪的重點位置。所以我們認為對氣門嘴和對重點是兩種不同的對點方式。

3.1.1.2 相位角度

通過之前我們的定義，重點位置是以相位角度這個參數來量化的。也就是說重點的相位角度也是影響我們裝配的一個因子。

3.1.2 因子和水平

根據前面的分析，我們把裝配的對點工藝定義為因子A，重點的相位角定義為因子B，把A和B做為我試驗的兩個因子，每個因子兩個水平，如表1所示：

3.1.3 試驗設計

我們采用2因子2水平的全因子設計，在Minitab中創建2×2全因子設計，如圖2。

我們的試驗正交列表見表2

通過圖2試驗正交列表，我們要做4組試驗。仿行數20是指每種組試驗進行20次。區組數為2，是指為了消除生產線，班次對試驗數據的影響，我們選擇了兩個班次的人員進行試驗。最后根據試驗設計的計劃，我們要進行160次試驗測試。就是根據對點的方式和相位角度，進行160次車輪和輪胎總成的裝配，裝配完成后測量初始動不平衡量的值并記錄。

3.2 試驗結果分析

我們完成了160次試驗后，記錄試驗數據，并運用Minitab軟件對試驗的結果進行分析。

3.2.1 因子效應圖：

因子效應圖是用來判斷試驗因子的顯著性。所謂顯著性就是試驗因子對試驗結果影響的大小，比如某因子一點小小的波動就能讓試驗的結果產生很大的變化，那么我們就說這個因子的效應是顯著的。相反如果某因子無論怎么變化，試驗的結果都變化不大，那么我們就說這個因子的效應不顯著。我們通過因子效應圖來判斷因子的顯著性大小，那么顯著性靠前的因子就是我們重點關注和控制的對象。

因子A，B的效應圖如圖3所示，可以發現，A和B的交互效應最顯著，說明對點的方式和相位角度共同作用的效應是最顯著的。而單獨看一個因子，相位角度和對點方式，相位角度的顯著性更強，對結果的影響更大。

3.2.2 殘差診斷

試驗模型是否正確，是否有影響試驗結果的因子遺漏，我們一般通過對測試數據進行殘差診斷來判斷。如果試驗模型與測試的數據擬合的很好的話，測試的數據一般會符合正態性和隨機性的特點。殘差診斷四合一圖幫助我們很簡單直觀的來判斷。

本試驗的數據殘差診斷四合一圖如圖4所示，殘差的正態概率圖，直方圖說明數據符合正態性;與擬合值圖無彎曲和喇叭形狀，無異常;與順序圖顯示數據隨機性，沒有呈現規律性的分布，數據無異常。綜上所訴，試驗設計的模型與測試數據擬合的很好。

3.2.3 交互效應圖

因為動不平衡的均值是望小的，而且通過前面的因子效應圖我們知道了因子AB的交互效是最顯著的，所以我們可以通過不平衡量交互效應圖來確認最佳的對點方式和相位角度。交互效應圖如圖5所示。

左下角的圖形，我們可以看到，在相位角為0時，輪胎輕點對車輪重點的安裝方式得到的動不平衡量的均值最小。

右上角的圖形，我們可以看到，在輪胎輕點對車輪重點的安裝方式中，相位角為0度是，所得到的動不平衡量的均值最小。

綜上，我們得到的最優的裝配方式是：輪胎的輕點對車輪的重點，相位角度為0°。

3.2.4 最優解預測

我們通過Minitab的軟件進行最優解的預測如圖6，通過軟件分析的結果我們可以很清楚的得到當輪胎輕點對車輪的重點，當相位角度為0°時，車輪及輪胎總成的動不平衡量的均值最優，結果為11.45g。與我們前面分析的最優的裝配方式一致。

4 方案驗證

我們選擇某車型車輪及輪胎總成分別按照優化前和優化后的裝配方式進行裝配，優化前和優化后的數據請見表3，由表中數據可知優化后的方案較優化前的動不平衡量均值減少了50%以上，達到了預期改進的目標。

5 小結

本文通過Minitab的試驗設計模塊數據分析，幫助我們找到了車輪及輪胎總成裝配方式的優化方案。質量改進的同時，也節省了成本，給企業帶來了明顯的收益。

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