智能尺寸測量規劃平臺在整車研發及制造的系統應用

摘要：隨著國內車型研發周期縮短，對測點設計、測量程序編制和數據分析的要求日益提高。然而，如何在短時間內合理布局測點、有效識別零件尺寸問題并管理分析測量數據，已成為行業重大挑戰。為此，提出一種智能化、數字化的智能尺寸測量規劃平臺（I-DMPP），通過開發智能軟件工具并整合模塊數據接口，實現測點設計、程序編制和數據分析的有機結合。該平臺利用數字化技術替代傳統方法，提高工作效率，降低質量風險，確保關鍵業務環節的無縫連接，進而為汽車、航天和航海等行業的智能化和數字化發展提供有益參考。

關鍵詞：測量工藝；測點設計；測量程序；測量數據管理與分析；智能尺寸測量規劃平臺

尺寸精度直接影響產品安全、功能及性能，作為產品尺寸評估的載體，測點設計的合理性在很大程度上決定了質量評價的合理性。目前，行業內主要依靠人工進行測點的設計，操作過程繁瑣且效率低下，導致測點文件易受人為因素影響而產生錯誤。此外，各裝配層級間的測點繼承性難以保證，無法有效指導工程師快速定位異常原因。同時，測點文件向測量程序的轉化也依賴人工在線編程，效率低下且難以找到最優測量路徑，造成測量資源的浪費。線下管理的測量數據存在信息孤島，數據傳遞和分析的效率亟待提升。

車企普遍缺乏有效整合整車測量工藝規劃、測量程序仿真及測量數據管理與分析的平臺。這一缺失不僅限制了零部件及整車質量控制的效率，還對整車的生產和市場競爭力產生深遠影響。因此，建立相應的工具和平臺以填補這一行業空白具有重要的實際意義。

行業現狀

當前，汽車行業缺乏成熟的技術、軟件或平臺，無法實現智能化測點設計、測量程序編制及測量數據分析的綜合功能，且不支持各功能模塊間的數據高效傳遞。此外，這些工具與測量仿真軟件和數據分析軟件的耦合性不足，未能有效應對行業所面臨的挑戰。汽車行業普遍依賴工程師的經驗和工時投入，導致效率低下和錯誤率較高。在數字化轉型的背景下，行業對高精度、高效率技術和工具的需求愈加迫切。

1.整車測點設計

整車測點設計是指在汽車制造、裝配和質量控制過程中，在零部件、總成、整車上布置測量點位，確保整車在各個生產環節符合設計要求和質量標準。目前面臨的主要問題包括：一是人工設計測點缺乏標準化，時間投入高、失誤率高；二是不同層級測點之間缺乏有效的繼承性。

2.測量程序

測量程序用于導入測量設備，并控制其對零件布局中測量點的執行。目前，測點文件向測量程序的轉化主要依賴人工在線編程，不僅效率低，且難以實現最優測量路徑，導致測量資源的浪費。測量設備包括三坐標測量機、藍光自動測量設備、激光雷達自動化測量設備（包括線體和非線體設備）以及間隙面差自動測量設備。

3.測量數據管理

行業內缺乏一個有效且統一的線上數據管理平臺，導致線下管理模式形成信息孤島，數據傳遞和分析效率低下。這種狀況造成了數據分析的滯后，且歷史數據無法及時更新，從而進一步增加了缺乏在線測量數據的劣勢。通過建立集中化的數據管理系統，能夠有效打破信息壁壘，提高數據流通和分析的效率，進而優化決策過程和提升整體生產效率。

智能尺寸測量規劃平臺應用

1.智能尺寸測量規劃平臺構成

智能尺寸測量規劃平臺由三個主要模塊組成，如圖1所示。首先，智能化測點設計模塊實現各個層級零部件測點的自動化設計；其次，離線測量程序仿真模塊實現測點文件與測量程序的無縫轉換，自動化生成測量程序；最后，測量數據分析與管理模塊實現企業與供應商測量數據的統一管理與分析。

2.智能化測點設計

智能化測點設計軟件能高效生成測點及導出測點、檢測工藝文件，并通過結構樹自動創建繼承文件，保證測點繼承性。智能化測點設計軟件具有以下功能。

（1）測點布置" 測點位置基于測點類型特征，按照預設規則自動布置。相較于人工布置，測點實現100%標準化，制作效率提升70%。

（2）測點繼承" 軟件能自動生成測點繼承文件，并基于繼承測點文件生成本層級測點，確保測點的繼承性，測量標準的統一性和測量數據的可追溯性。

（3）測點設變" 軟件通過識別新舊零件，自動確定設變區域，并更新設變區域的測點，確保測點的準確性。

（4）測點導出" 軟件一鍵導出兩種文件：一是測點文件，用于測點繼承和測量程序編制；二是檢測工藝文件，用于指導現場測量。顯著提高文件制作效率80%，減少人工錯誤。

3.離線測量程序仿真

智能尺寸測量規劃平臺通過智能路徑規劃軟件，有效整合測量設備離線仿真軟件與智能測點設計軟件接口，脫機離線實現測量程序仿真，實現測點文件無縫轉化為測量程序。

智能路徑規劃軟件基于設備的測量原理，優化測量路徑和測量參數。并在在離線仿真環境中驗證測量效果后，自動生成相應的測量程序，從而實現以下目標。

1）測量路徑優化。確保測量路徑無冗余，測量順序最優，從而提升測量程序編制效率10%。

2）測量參數配置。通過精確配置測量參數，實現“規劃即測量”的高效流程。

3）程序自動生成。軟件自動生成測量程序，顯著提升70%的測量程序編制效率。

4.測量數據管理分析與管理

智能尺寸測量規劃平臺開發了在線尺寸測量數據管理系統，具有車型導入、數據上傳、過程能力分析、報表制作、數據分析、過程能力分析及虛擬裝配等功能。實現了企業內部與供應商測量數據統一管理，解決線下數據管理存在的數據孤島問題，并支持快速分析測量數據。

（1）車型導入" 可上傳智能測點設計軟件設計的車型的測點文件和檢測工藝文件，系統會根據上傳文件自動創建相關車型檔案，如圖2所示，涵蓋整車DTS、白車身DTS、白車身、分總成和單件部件，以便后續測量數據的查看和分析。

（2）測量數據解析" 測量數據解析，如圖3所示，包括兩方面：一是系統自動抓取企業內部、供應商測量數據；二是系統識別抓取測量數據的格式，自動匹配解析格式，提取測量點及其對應的測量值。

（3）報表制作" 系統將針對測量數據自動計算并展示相關統計信息，包括單零件批次的合格率及車型整體指標完成情況，幫助相關負責人快速掌握產品質量狀態，如圖4所示。

（4）數據分析" 測量數據樣本上傳后，測量數據系統將進行系統化的多層次數據分析，具體如下。

第一層次：總體質量評估，計算并展示樣本的合格點數，以量化整體質量水平。并提供每個測量點的測量值，顏色突出展示不合格項。

第二層次：可視化信息展示，在數字化三維模型上展示所有測點信息，如圖5所示，使用顏色編碼（如合格為綠色、不合格為紅色）直觀體現每個測點的合格狀態。

第三層次：自動化報告生成，系統自動生成詳細的測量數據報告，便于用戶下載和線下查閱。包括：關鍵質量指標（合格率、均值、標準差、Cp和Cpk等統計指標），趨勢與變異分析：通過時間序列圖和控制圖展示數據變化趨勢，幫助識別潛在的質量波動和改進機會。

多層次的分析結構，不僅提升了數據的可讀性和可操作性，還為用戶提供了有力的決策支持，助力持續改進和質量管理。

（5）過程能力分析" 測量樣本將被存儲于系統中，系統能夠基于這些數據計算零件的過程能力指數，包括Cp、Cpk等關鍵指標，以確保生產工藝的穩定性并預防潛在的質量問題，如圖6所示。

通過過程能力分析模塊，可實現以下功能：

1）實時監控與調整。相關責任人可以通過實時監控過程能力指數，及時掌握零件的生產狀態。迅速識別并調整生產工藝參數，以優化生產流程并確保產品質量。

2）異常情況檢測。系統會自動識別測量數據中的異常情況，例如超出控制限的測量值。通過郵箱等工具通知相關人員，相關人員能夠及時發現偏離正常范圍的趨勢，進行必要的工藝調整，以防止潛在的質量問題。

（6）虛擬裝配功能" 在線尺寸測量數據管理系統中利用計算機仿真技術開發了虛擬裝配功能，在虛擬環境中基于測量數據，對產品裝配過程進行模擬和分析，如圖7所示。通過虛擬裝配，可以在實際生產前驗證實際零件的配合性，及時發現設計缺陷和裝配問題。此技術在產品設計和質量控制中具有重要作用，能夠提高產品的可制造性和裝配效率，確保最終產品的質量和性能。

虛擬裝配具有以下優勢：

1）設計驗證。在虛擬環境中，通過裝配模擬，可以全面評估零件的互配性，確保各組件能夠正確裝配，降低實際生產中的風險。

2）問題檢測。通過仿真分析，可以快速識別設計缺陷和潛在的裝配問題。前期檢測減少了后期修改的成本和時間，提高了開發效率。

3）質量控制。基于測量數據對零件進行裝配，查看實際零件的裝配效果。通過圖形化界面展現，能夠直觀理解零件之間的關系和配合情況，評估和驗證零件質量。

智能尺寸規劃平臺的優勢

1）提高效率：通過智能化測點設計和離線程序仿真，測點布置和測量程序編制效率顯著提升，減少人工操作的復雜性和錯誤率。

2）標準化與一致性：平臺實現了測點布置的100%標準化和唯一繼承性，確保了不同層級測點的一致性，便于質量追溯和問題定位。

3）優化資源配置：智能路徑規劃優化測量路徑，避免資源浪費，提升測量設備的利用率。

4）數據管理與分析能力：提供統一的數據管理平臺，打破信息孤島，實現數據的高效傳遞與分析，支持企業與供應商間的協同。

5）可視化與實時監控：通過可視化展示和實時監控，幫助用戶快速識別質量問題和調整生產工藝，提升產品質量管理的效果。

6）支持持續改進：通過過程能力分析，企業能夠及時掌握生產動態，優化工藝，推動持續改進，提高市場競爭力。

結語

綜上所述，智能尺寸測量規劃平臺的開發為汽車行業在測點設計、測量程序編制和數據管理提供了創新的解決方案。其高效的工作流程和強大的數據分析能力，不僅提升了生產效率和質量控制水平，也為企業在激烈的市場競爭中保持優勢奠定了基礎。面對未來的挑戰，持續推廣和優化這一平臺將是提升行業整體競爭力的關鍵。

參考文獻：

[1] 葉立淵，吳海，苑永強，等.汽車沖壓件數字化智能測量技術方案的探討[J].鍛造與沖壓，2021（10）：49-53.

[2] 朱偉華，任強.重視測量數字化，增強智能網聯汽車產業協同價值[J].汽車與駕駛維修（維修版），2023（3）：22-23，28.

[3] 李明，胡敏，龍從林，等.尺寸工程的現狀與發展[J].汽車工藝與材料，2023（3）：1-8.DOI：10.19710/J.cnki.1003-8817.20220318.

[4] 王俊杰，王浩，盧亞軍.白車身尺寸檢測技術及數據應用研究[J].企業科技與發展，2015（8）：39-41，44.

[5] 闞天水.基于CATIA的汽車測點批量開發的研究與應用[J].汽車實用技術，2021，46（10）：118-120.DOI：10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.010.035.