風電葉片關鍵產品特性過程能力的研究與應用

紀亭賀，閆傳輝，劉宏亮，何立超，陳 陽

(東方電氣(天津)風電葉片工程有限公司 天津 300480)

0 引 言

隨著風電葉片大型化、輕量化的快速發展，其對于葉片穩定性的要求越來越高。為了更好地提升質量管控水平，近幾年風電葉片行業引入了汽車行業的質量管理工具，包括產品質量先期策劃(APQP)、潛在失效模式及后果分析(FMEA)、測量系統分析(MSA)、統計過程控制(SPC)和生產件批準程序(PPAP)，其中也包括引入關鍵產品特性(KPC/CTQ)的管控要求等。本文通過對客戶提出的部分 KPC進行MSA和SPC的分析，根據分析結果可提前識別葉片制造過程能力水平，給管理者預警和改進的空間，以此來提升過程穩定性；MSA和SPC在實際應用中需建立相關制度，并輸出標準文件，為風電行業KPC的管理活動提供相應指導。

1 關鍵產品特性清單及提升步驟

客戶基于產品的設計開發要求、風場失效的產品分析和制造過程中的教訓等經驗積累，向供應商或制造商輸入關鍵產品特性清單。KPC具有最高管控要求，若出現 KPC失效，會導致大量的劣質成本損失，進而影響公司聲譽和市場訂單等，為了將事后補救轉變為事前預防，以及應客戶要求和葉片制造公司自身質量提升的需求，部分 KPC需要進行 MSA和 SPC的研究。部分 KPC清單內容見表1。為追求KPC過程能力的持續穩定，需建立完備的數據收集、分析、改進、監控等流程，以達到持續改進的目的，圖 1為“關鍵特性過程能力”改進流程。

圖1 “關鍵特性過程能力”改進流程Fig.1 Improvement process of “key characteristic process capability”

表1 摘錄部分KPC清單Tab.1 Excerpt of KPC list

2 測量系統分析

2.1 測量系統分析的意義

高質量的數據來源于可靠的測量系統，因此，進行測量系統分析(MSA)是非常有必要的[1]，SPC分析的輸入為 KPC的測量數據，為了保證 SPC結果有效，首先要保證 KPC測量數據的真實可靠。由于測量結果受人為因素、測量設備、測量環境等影響較大，故需要一套穩定可靠的測量系統來保證測量結果的穩定性；測量系統分析(Gage R&R)的目的就是用來衡量以上因素的穩定程度。

測量系統分析，是指用統計學方法來了解測量系統中的各個波動源及其對測量結果的影響，并最后給出該測量系統是否合乎使用要求的明確判定[2]。

對 KPC過程能力分析之前，需要先進行 MSA分析以確保測量系統的有效，其中測量系統的重復性和再現性是定量地給出測量系統的波動大小，以確認測量系統是否合格。

2.2 測量系統規范

為了保證測量系統分析的有效，在測量系統分析前，需建立一套完善的人員培訓、測量方法和測量設備管理的標準，來保證測量系統的有效運行。

2.2.1 人員培訓

從事檢驗測量工作的人員需經過系統的培訓和實習，在獨立工作前充分掌握操作方法、注意事項、測量設備維護等操作要領，并通過考核。

2.2.2 測量方法

需針對每種測量設備，建立標準的操作指導文件，員工需熟知文件提及的測量方法和要求，以保證測量手法的統一性，并符合標準。

2.2.3 測量設備管理

為了保障測量設備的正常運行和測量誤差的可控，需建立測量設備校驗、維護、保養、保修的規范，并形成標準文件。

2.3 測量系統分析的方法

重復性主要體現為在相同的條件下進行重復測量，以反映量具本身的波動，一般記為 EV(可重復性，測量設備變異)：

其中，N 為操作工數量；RA、RB、RC即每個人測量結果極差的均值；K1隨測量次數而改變，Trials＝3時K1＝0.5908，Trials＝2 時 K1＝0.8862。

再現性為不同的操作者使用相同的量具進行多次測量產生的波動，主要體現不同操作者在測量過程中所產生的波動，記為AV(再現性，評價者變異)：

其中，K2隨測量人數而改變，Operator＝3時 K2＝0.5231，Operator＝2 時 K2＝0.7071；nr 為零件數與測量次數的乘積。再現性指人與人之間的變差，XDiff是指 3個人之間的極差，即 XDiff＝Max(X)ABCMin(X)ABC，Max(X)ABC為測量均值最大者，Min(X)ABC為 ABC測量均值最小者；(XDiff×K2)2就是3個平均值之間的變差。

可重復性與可再現性(R&R)指的是定量評價整個測量系統(主要指設備，測量工具，人員等，不包括零件本身差異)：

下面舉例對葉根端面平面度的測量過程進行GR&R 分析，執行的步驟如下：在后處理檢驗員中隨機抽出3名檢驗人員A、B、C和3名記錄人員D、E、F；選出 10支葉片；對量具進行校準；由 A檢驗員對10支葉片進行測量，每支葉片記錄 3次，并由 D檢驗員讀取數據并記錄，記錄數據不告知A檢驗員；由檢驗員B、C重復A的測量方式，由E、F進行數據讀取和記錄；將每個檢驗員記錄的數據錄入到 GR&R數據表；計算出重復性-設備變差；計算出再現性-人員變差；計算出重復性和再現性；計算出零件的變差；計算出總變差。

經過測量所得原始數據，如表2所示。

將分析結果總結如表3所示。

對于上表中參數的解讀見表4。

R&R分析結果的判定：數值越大，說明離散型越大，測量結果越不可靠，需要進行相應的改進。注意當 R&R%〈10%時，測定的結果才可作為 SPC分析的輸入。參考以下判定見表5。

表5 R&R結果判定表[2]Tab.5 R&R result judgment table

以上數據的分析也可通過 MINITAB軟件進行計算，從統計→質量工具→量具研究→量具 R&R研究(交叉)入口，填寫各變量名稱后，在“分析方法”中圈定“Xbar和R”，得出計算結果。

同時還對其他關鍵特性做了同樣的分析，評價現有測量系統是可以接受的，但是由于設備誤差均為主要變差，故對相關量具進行了校正和必要的維護。

3 過程能力分析

SPC應用數理統計方法是指從產品質量波動中找出規律，捕捉生產過程中的異常先兆，并經過質量分析找出影響質量異常因素并采取措施將其消除，使生產過程的各個環節控制在正常的生產狀態，從而保證性價比最高地生產出符合標準要求的產品[3]。過程能力分析是評價過程滿足預期要求的能力及其表現的方法，是改進方向和目標的重要工具。

3.1 過程能力指數的分類

在一般制造過程場景中，將過程能力指數分為3類，即Cp、Cpk、Ppk，下面介紹這3類的區別。

3.1.1 Cp指數

僅適用于統計穩定過程，是過程在受控狀態下的實際加工能力，不考慮過程的偏移，是過程固有變差(僅由于普通原因產生的變差)的6σ范圍，式中σ通常用R-bar/d2或s-bar/c4來估計，即過程能力是用過程在受控狀態下短期數據計算的。因此，又將過程能力稱為“短期過程能力”，實際中常將短期省略，這個指數只是針對雙邊公差而計算的，對于單邊公差沒有意義。計算公式為Cp＝(USL-LSL)/6σ。

3.1.2 Cpk

過程能力指數(K指數)，是在過程有偏移情況下的過程能力，前提是要過程穩定且數據符合正態分布，而且數據應該在 25 組以上(建議最少不要低于20組，數據組越少風險越大)，只考慮過程受普通原因的影響。因為過程只受到普通原因變差影響是理想狀態下的，從長期來說過程總會受到各種特殊原因的影響，所以又被稱為短期過程能力，也叫潛在過程能力。Cpk通過CPU或CPL的最小值來計算，計算公式為 CPU＝(USL-X-bar)/3σ；CPL＝(X-bar-LSL)/3σ。

3.1.3 Ppk

過程性能指數(K指數)，因為計算不需要過程穩定(在計算公式中已經考慮了普通和特殊兩種原因的影響)，所以在 PPAP手冊中要求在產品進行試生產過程不穩定時(此時過程受 2種原因影響)用 Ppk衡量過程能力，要求 Ppk≥1.67才能進入量產階段，因此又把 Ppk稱為初期能力指數。Ppk通過 PPU或PPL的最小值來計算，計算公式為 PPU＝(USL-X-bar)/3s；PPL＝(X-bar-LSL)/3s。

3.1.4 過程能力指數的綜合應用

很多公司在進行過程能力分析時，往往只要求計算 Cpk的指數來衡量過程能力是否足夠，事實上進入正常生產后應該通過CpCpkPpk 3類指數之間的差別來判斷過程是否有問題，如果有問題是屬于管理上還是技術上的問題。當 Cp〉1.33表明過程變差比較小，此時還要看 Cpk，當 Cp和 Cpk相差很大時表明過程有較大的偏移，需要做居中處理，再比較 Cpk和 Ppk，如果兩者相差不大表明受特殊因素的影響小，如果兩者相差很大表明受特殊因素的影響很大，特殊因素的影響往往比較容易找到。如果Cp值本身就很小則說明過程受普通因素的變差影響大，此時若想提升過程能力往往需要更多的投入和更高的決策才能使問題得到解決。所以即使有時候 Cpk值很高(比如大于2)，如果其余CpPpk相差較大的話，還是需要對過程進行改進。如果Cpk比Ppk大很多，往往一種可能是過程并沒有受控，控制圖上有異常點的出現，計算人員錯用了結論[3]。

在葉片行業，根據近幾年來的實際應用進行總結，可將CpCpkPpk的應用按表6進行歸納。

表6 CpCpkPpk應用總結Tab.6 CpCpkPpk usage summary

CpCpkPpk一般采用MINITAB進行計算，具體步驟為“統計”→“質量工具”→“能力分析”。

3.2 取值及分析步驟

按照KPC清單中的規定，需要對部分KPC進行SPC分析(量產穩定階段)，對于過程能力 Cpk應≥1.33，選取前10支葉片進行統計分析。若過程能力指數偏低，則應采取適當的糾正措施，以提高過程能力，同時應進行 100% 檢查，直至達到所需的過程能力。經過測量所得原始數據，選取部分 CTQ進行展示，詳見表7。

表7 分CTQ過程能力指數表Tab.7 Partial CTQ process capability index table

通過對前10支葉片的關鍵產品特性過程能力的分析，對于Cpk低于1.33的情況制定相關措施，對粘接劑比例 Cpk＝1.13這項進行改進，輸出相關措施見表8。

表8 改進措施表Tab.8 Improvement measures table

通過對 15#～24#葉片的數據分析，采取調整措施后，重量的Cpk提升到1.55，保證了生產的穩定性。

4 結 論

MSA和 SPC分析方法作為汽車行業質量管理五大工具中的2種重要工具，在測量系統分析和過程能力提升方面具有重要的指導作用，能實現問題的精準定位和為改進預防提供指引。

風電行業作為新興制造行業，大量采用人工作業，具有產品制造難度大，過程不穩定等特點，且葉片掛機后維護成本高，如何保證葉片關鍵特性(KPC/CTQ)的受控是風電行業亟待攻克的難題。鑒于此，汽車行業質量管理工具的應用切實提升了制造過程的質量穩定，可全面進行推廣。