工业4.0下的机械变异管理
机械变异管理的发展
在工业发展的不同阶段，机械变异管理的方法和重要性不断演变。从最初的工业1.0时代，以机械化、水力和蒸汽动力为特征，依赖手工制造质量，到工业2.0的大规模生产、装配线和电力的应用，实现了零件的可互换性和公差累积。进入工业3.0，计算机和自动化技术开始被广泛利用，机械变异管理开始引入计算机辅助公差分析（GD&T & ISO GPS），这标志着向更精确控制和管理制造过程中的变异迈出了重要一步。
随着工业4.0的到来，数字化的物理系统成为核心，基于模型的定义/基于模型的企业（MBD/MBE）、数字孪生和物联网（IoT）等概念的引入，使得企业变异管理达到了新的高度。这些技术不仅提高了生产效率和产品质量，还使得企业能够更好地理解和控制产品在设计、制造和使用过程中的变异。
工业4.0的目标
工业4.0的核心在于构建一个数字化的物理世界，实现物理世界与数字世界的共存与相互关联。具体目标包括：
数字世界：通过数字化模型和仿真技术，预测和优化产品性能
物理世界：通过先进的制造技术和物联网，实现物理产品的高效生产和质量控制
虚拟零件和实体零件是机械变异管理的两个关键概念：
虚拟零件：虚拟零件是不存在尺寸误差的，它们是设计模型的完美体现
实体零件：实体零件的每个个体尺寸会有误差，这些误差会影响零件的装配和性能
如何确保设计模型与实际生产零件的一致性，是实现工业4.0目标的关键问题之一。
物理世界中的模型
在物理世界中，我们通过多种方式来模拟生产流程并测量产品，包括：
制造仿真：通过仿真技术优化制造过程，减少生产中的变异
检测规划：制定详细的检测计划，确保零件的质量符合设计要求
数据收集：收集生产过程中的数据，用于分析和优化
零件追踪：通过物联网技术，实时追踪零件的生产状态
嵌入式传感器：在零件中嵌入传感器，实时监测零件的性能和状态
这些方法虽然有效，但需要先生产零件。能否反向实现，即在数字世界中构建模型以预测产品性能，从而在产品生产之前更准确地预测产品性能？
数字世界中的模型
在数字世界中，我们构建模型以执行多方面的分析，旨在预测产品性能，包括：
强度分析：评估零件的强度和耐久性
运动分析：分析零件的运动特性和动态行为
流体动力学分析：研究流体在零件中的流动特性
震动分析：评估零件在震动环境下的性能
这些分析是基于标称设计进行的，并不能代表所有实际生产部件的整体情况。因此，我们引入了变异模型概念，变异模型能够完整地反映实际产品的整个群体，从而在产品生产之前更准确地预测产品性能。
变异模型考虑了实际产品的个体之间的变化及其变化规律。
变异模型
变异的来源
变异的传播基于零件在加工过程中的固定方式。
各种加工操作会在零件上形成新的面，这些面的位置是相对于固定零件的基准面直接相关。
加工过程会相对于这些基准面产生变异。加工操作的精确性直接影响这种变异的大小。
变异建模
GD&T/GPS能够提供关于制造过程以及零件上特征之间关系的信息。
GD&T/GPS用于在变异模型中表示这些关系。
基准点用于在工程图中表示夹具表面，并定义变异的限制范围。
变异传播
当零件的尺寸和形状偏离其标称值时，装配结果会反应这种变化，并作出相应调整。
正确表示这些装配配合条件对于准确模拟变异传播至关重要。
变异模型必须能够准确反映装配如何因变异而产生的实际结果。
Sigmetrix 解决方案
在过去的25年里，Sigmetrix开发了一个强大的变异模型，该模型利用数字模型和已有的信息来预测要生产的实际零件群体。
Sigmetrix 解决方案的演变
支持人员：
培训：提供GD&T（几何尺寸和公差）、公差分析、MBD/MBE（基于模型的定义/基于模型的企业）等关键领域的培训
咨询：提供专业的公差分析、GD&T和变异管理咨询服务
简化流程：
利用CETOL 6σ和 EZtol 软件构建和分析变异模型，生成分析结果
分析结果可以直接与CAD系统和PMI（产品制造信息）集成，优化设计和制造流程
GD&T Advisor可以进一步确保设计过程中的几何尺寸和公差标准得到正确应用
帮助企业进步：
在Vari Sight平台上进行结果分析，比较标准公差和检验数据，以优化产品设计
通过与PLM（产品生命周期管理）系统的集成，实现变异模型在整个产品开发周期中的有效利用
Sigmetrix Learning提供企业级学习解决方案，帮助企业捕获和传承关键知识和流程
企业变异管理
系统要求：将系统需求与CAD模型中的几何形状相对应，确保模型准确反映这些需求
CAD几何：根据预定的制造流程调整CAD模型，以最佳方式体现变异的产生
制造计划：制定高效的检验方案，确保产品达到预期的质量标准
检验计划和数据：执行检验，收集数据以指导改进
产品性能：准确预测变异对产品性能的影响，实现成本与质量之间的合理平衡
Sigmetrix商业价值
最大限度地提高您的MBD/MBE投资回报
通过平衡产品质量和制造成本来提高盈利能力
通过缩短设计和原型周期加快上市时间
通过更好地了解机械变化，提供更多创新产品
捕获、转移和保留关键产品和流程知识
