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提升原材料可靠性的方法探索
——邓正辉
一、前言:
在当今制造行业,随着各种先进设备的普遍使用,加工精度越来越高,行业划分也越来越细。随着行业细分、精度越高,越在后端的产品,其附加值也越来越高;例如一个产品从原材料到最终成品经过了十个工序,在最后一个工序产生的产品价值可能是首个工序产品价值的十倍,如果一个产品在加工过程中,尤其是在后部工序出现报废,对制造工厂来说是一笔巨大的损失。
鉴于此,如何减少制造过程中的报废损失,即提高良品率成为了各制造厂家赢得市场的法宝。
二、金属管加工现状:
隆昌山川机械有限责任公司是一家专门从事机械制造的工厂,其内部包括金属管加工工艺如下:
高频焊接钢管热处理
高频焊接
钢管热处理
纵剪原材料验收
纵剪
原材料验收
表面处理短管加工拉拔
表面处理
短管加工
拉拔
弯管
弯管
包装入库充液成型图一.金属管加工工艺流程图激光切割冲压
包装入库
充液成型
图一.金属管加工工艺流程图
激光切割
冲压
如上图所示,金属管加工工艺为:原材料验收→纵剪→高频焊接→钢管热处理→表面处理→拉拔→短管加工→弯管→充液成型→冲压→激光切割→包装入库。多年以来,该金属管加工,受其工艺成材率影响,制造成本居高不下,尤其是后端成型相关工序产生的报废较多,导致质量损失较大。
于是,分析统计各工序产品报废原因,发现大多数的不良报废均是原材料(即材料本身)无法满足加工特性导致,因此提升原材料可靠性就可以直接提高各加工工序的良品率,以下主要从可靠性技术角度来分析寻找原材料的可靠性控制方法。
金属管加工工艺分析:
1.金属管加工良品率的可靠性模型建立
如上所述,管加工属于典型的机械顺序加工,前一个工序为后一个工序的前处理工艺,可以建立串联系统的可靠性模型。
图二.金属管加工的串联可靠性模型
图二.金属管加工的串联可靠性模型
金属管加工良品率统计
表1.金属管加工各工序良品率统计表
序号
工序名称
工序良品率(可靠度)
工序失效概率
1
原材料验收
100%
0
2
纵剪
99%
1%
3
高频焊接
97%
3%
4
钢管热处理
100%
0
5
表面处理
100%
0
6
拉拔
95%
5%
7
短管加工
98%
2%
8
弯管
99.9%
0.1%
9
充液成型
99.1%
0.9%
10
冲压
99.5%
0.5%
11
激光切割
99.9%
0.1%
12
包装入库
100%
0
见表1,根据金属管加工工艺,假设工序1的良品率为R1,工序2的良品率为R2,依次类推,工序12的良品率为R12,那么金属管加工总的成材率为R总=R1R2…R12=100%*99%*97%*100%*100%*95%*98%*99.9%*99.1%*99.5%*99.9%*100%=87.98%,那么金属管加工系统的累计失效率为1-87.98%=12.02%。
按照制造业平均毛利率,除首尾工序外,假设金属管每经过一次加工制造,其工序附加值为20%,那么上述金属管加工工艺中从原材料到产品,其附加值扩大倍数为1.210,也就是说金属管制品成品的价值是原材料(卷板)价值的6.2倍;也就是说,产品最终良品率每提高1%,实际产生的经济价值却是提高了6.2%,考虑良品率,当初始价值为10000元的卷板最终产生的价值为10000*6.2*87.98%=54547.6元。因此对金属管加工工艺进行报废原因分析来提升产品的良品率是一种必然,本文以金属管加工系统成材率99%(即累计失效率1%)为例。
金属管加工工艺失效模式与失效率分析
表2.金属管加工各工序报废原因(失效模式)统计表
序号
工序名称
报废原因(失效模式)
失效与原材料的关联性
原材料失效类型
1
原材料验收
无
无
无
2
纵剪
宽度不当的废边、原材料锈蚀
原材料表面质量不良、尺寸不合格
外观尺寸
3
高频焊接
焊接性不良
原材料化学成分不合格
化学成分
4
钢管热处理
性能不合格
强度超差或延伸率不足
力学性能
5
表面处理
表面质量不良
原材料表面质量不良
外观
6
拉拔
表面质量不良、调机废料
原材料表面质量不良
外观尺寸
7
短管加工
料头
无
无
8
弯管
原材料起皱、调机废料
原材料强度过低
力学性能
9
充液成型
开裂
原材料延伸率不足
力学性能
10
冲压
韧性不足的凹陷、调机废料
原材料延伸率不足
力学性能
11
激光切割
过烧起瘤、调机废料
原材料化学成分不合格
化学成分
12
包装入库
无
无
无
表3.金属管加工各工序报废原因(失效模式)的失效率统计
序号
工序名称
报废原因(失效模式)
失效模式的失效概率
工序失效概率
1
原材料
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