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RedX工具在分析顶衬配合问题中的应用

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罗付秋颜天晓龙运昆

摘要：RedX工具是分析系统和统计工程的方法，通过分析极端样件差异找到复杂问题产生的根本原因。文章以某车型顶衬配合问题为例，运用RedX的策略步骤来寻找问题根源，介绍基于统计工程原理的“RedX”工具的应用。

关键词：RedX;GreenY;间隙;顶衬

：U461.99?：B?：1671-7988（2020）10-218-03

ApplicationofRedXRoolsonSolvingtheProblemof?HeadlinerCoordination

LuoFuqiu，YanTianxiao，LongYunkun

（SAICGeneralWulingAutomobileCo.，Ltd.，GuangxiLiuzhou545007）

Abstract：?TheRedXtoolisasystematicandstatisticalengineeringapproachthatanalyzesextremesampledifferencestofindtherootcauseofcomplexproblems.RedXcanfindtherootcauseofthecomplexproblems.Thispapertakestheheadlinercoordinationproblemofacertainmodelasanexample，throughtheuseofRedXstrategysteps，tofindtherootoftheproblem，?and?introducestheapplicationofRedXtoolbasedonstatisticalengineeringprinciple.

Keywords：?RedX;GreenY;Gap;?Headliner

CLCNO.：?U461.99??DocumentCode：B?ArticleID：1671-7988（2020）10-218-03

引言

通用、克莱斯勒等知名美国汽车企业，广泛采用RedX解决汽车制造问题。RedX作为一种分析系统以及统计工程方法，区别于常规问题解决思路——在一定置信度区间前提下，基于其特定评估方式，通过对关注极端样本，不断收敛出差异，由因变量Y推导出问题根源——自变量X。

本文以某车型顶衬与A柱饰板间隙大为例，将故障模式转换为可测量的GreenY后，运用倾听客户的声音、观察失效、测量差异、元件查找、配对对比、确定要因等策略步骤，找出问题根源（RedX），介绍RedX在实际问题解决中的运用。

1RedX策略

1.1倾听客户的声音

2018年3月以来，工厂质量指标明显下降，通过问题定义树（见图1）的层层分解，将目标锁定到一个具体的项目上：解决顶衬与A柱饰板间隙大问题。

1.2观察失效

这个阶段需要把具体项目转化为一个可以测量的GreenY，通过测量不同的GreenY，得出BOB和WOW样本（RedX中专业术语，代表着样本中两个相反极端）。

在本案例中GreenY就是顶衬与A柱饰板间隙测量值，依据尺寸设计要求，间隙小于0.5mm车辆选为BOB车，间隙大于0.5mm的车辆就选为WOW车，如图2，据此做出项目定义树，如图3。

1.3測量差异

这一阶段，引入Isoplot图工具。选择30辆车测量顶衬与A柱饰板间隙（区域a），记录下来作为第一组的测量数据，由同一个人同一个测量工具随机对这30台车再进行一次测量并且记录下来作为第二组测量数据，作Isoplot图。ΔP反映的是零件的波动，ΔM反映的是测量的波动，如果ΔP/ΔM≥6，说明度量系统就是足够好的。

计算所得的ΔP=2.09，ΔM=0.28，可得分辨率为：ΔP/ΔM=2.09/0.28=7.4≥6，证明此测量系统有效，能够由此分辨BOB和WOW的零件。

1.4元件查找

元件查找是一种线索产生工具，用来确认产生差异的最大根源是由元件本身引起的还是由装配零件的过程引起的。

先进行阶段Ⅰ，选择在Isoplot图上边界处的BOB和WOW装配单元，BOB和WOW的值要完全分离，且越靠近边界，就越容易评估暴露出RedX。在这个阶段，拆解并重新组装每个装配单元各三次，结果如表1，由表中可以看出三次重装后GreenY无明显变化，说明差异的根源不在装配。

然后进行零件的替换，分别交换A柱饰板和顶衬，如表2及图5所示，第二次零件交换引起了决策值越