汽车零部件批量制造现场的控制计划管理漏洞分析

舒其彬

关键词：控制计划；反应计划；现场管理；PFMEA ；制造技术

中图分类号： F273.1 文献标识码：A

0 引言

对于汽车零部件制造型企业来说，从进货验证到交付到客户，现场产品质量控制覆盖产品制造的全过程。而控制计划是对过程实施控制的纲领性文件， 适用于批量重复制造。它需要充分识别汽车产品特征形成过程的风险，对各种变差及其可能出现概率充分分析，予以预对策控制，规避风险、控制风险。控制计划旨在产品实现过程的各环节控制输入质量、控制过程变异因素影响，取得预期输出而采取各项活动及其组合。当探测到不合格时，应有反应计划指导规范处理不合格现象和不合格产品，避免损失扩大和非预期交付到后道工序或整车厂。尽管控制计划非常重要，但不够详细，不能够成为现场操作指导，需要作业指导类文件作为补充。

过程失效模式及后果分析（PFMEA）主要解决了为什么要对相关质量因素实施控制；控制计划明确了产品制造过程流程中控制的对象、控制手段、探测的频次、控制标准以及发现不符合时的反应计划；作业指导类文件解决了具体如何操作才能达到控制的目的。因此在企业质量管理体系文件中，控制计划起到一个承上启下作用，对繁多的操作类文件的适当集中、提炼概括，具有指引功能。伴随对控制对象、产品及过程的更多经验和教训的积累，控制的细节更加深入，作业指导类文件快速更新，而控制计划检讨更新机会相对更少。

控制计划确定的过程质量状态探测手段和抽样数量、频次直接影响企业运行成本，因此确定合理的抽样频次也是企业成本控制的一个因素。根据风险分析确定的措施是否采用过程防错、自动探测等技术手段，是否应用需要平衡费用与收益。

1 汽车零部件制造企业控制计划实施中存在的问题

汽车行业广泛应用控制计划，而且汽车行业属于高附加值、高技术含量行业，因此汽车行业控制计划的实施状态某种程度上代表了先进制造企业质量控制计划管控现状。图1 和图2 展示了全球汽车质量管理体系（IATF16949 ：2016）第三方审核中的控制计划条款开出的不符合项占比（来源于IATF 网站），因此控制计划的管控有效性仍然是一个普遍存在的问题。

通过对汽车零部件批量制造企业控制计划管理漏洞的分析，可以归纳为以下常见问题。

1.1 策划问题

（1）缺少真正横向职能小组开发，控制的对象覆盖不全， 没有覆盖整个产品制造过程，缺少材料法规符合性要求，缺少周期性/ 可靠性试验策划，遗漏生产辅料，如切削液、包材和淬火油等重要物资的特性要求。

（2）产品及制造过程符合性要求的相关法律法规的识别、更新对应；产品及制造过程相关的法律、行政法规、客户和相关方的要求更新，缺少收集、评审和转化到控制计划中的实施管控。

（3）控制计划中忽略了具体产品差异化要求，通用一般要求与特殊要求处置不当，引起管理混乱。

（4）风险识别不足，质量变异源头信息考虑不足或特殊特性识别不全[1]，对策措施匹配错误或者措施本身就带来不稳定因素，风险未有效控制，有损失扩大风险和影响解决问题的效率[2]。例如，某部件重要螺栓定扭拧紧后作螺栓头色标记，现场工人在定扭套筒内植入色标海绵，当套筒套入螺栓头不管是否拧紧都已产生拧紧标识，带来了新风险；现场定扭扭矩板子每日开班需要自行校准，10 N · m 定扭扳手用0 ～ 150 N · m 量程校对设备，有测量系统偏移风险。

（5）对制造、交付过程相关安全风险的分析不足，预控措施、资源储备不足，反应计划策划存疑。例如，某有毒有机物气源作为渗碳气体供给，而现场只储备了1 套防毒面具，倘发生有毒有机物泄漏的风险，必定带来严重结果；某企业高温退火炉电脑程序控制，所有操作和应急反应文件都存在电脑中，没有配置不间断应急电源，若现场发生停电或电源相关故障，应急指导操作无法可在需求时及时获取。

（6）物性的破坏性测试方法策划存有漏洞。例如，某型产品粘结强度测试，由于没有准确清晰的定义批次组成，导致抽样的结果对抽样产品总体的处置存在风险。

（7）样本容量和抽样频次与过程自变异的风险匹配程度低。例如，铝合金高温挤压工艺，对于焊合不良需要每支长料产品掐头去尾取样测试，形位公差分布则可能因每支料拉伸率各异。

（8）防错技术和错误探测技术实际应用较少，采用描述性语言限定物料特征容易引发不同人员理解歧义，缺少可参考规范如视觉辅具、参考样件和边界样件。一些看似简单的检测要求，也需要落实细节。例如，轴上键槽宽度策划用通止块规检查，但块规的长度需要供需双方进行统一。

（9）强调对产品的特性控制和探测，不重视制造过程特性，例如设备精度、模具、工艺参数、检具及环境等生产控制条件因素的控制。

（10）PFMEA 识别出的风险点因素，控制计划中缺少对应；PFMEA、控制计划和作业指导书操作类文件等缺少对应传承关系。

1.2 执行问题

（1）生产作业准备验证不足，首件验证缺少检验资源（含人力资源），检验节拍与生产节拍匹配差，质量鉴定结果回馈过程控制的时间间隔太长。

（2）对动态变化点缺少灵活反应，缺少快速在制造样件中获取有意义的数据实施现场调整策略的控制闭环[3]。

（3）对过程因素缓慢的劣化和变异缺少反应，例如设备、配件和辅料性能劣化，专用检具或量具、夹具、辅具以及治具在劣化，检具精度的劣化，缺少维护或更换、修缮。外观封样件、油漆色彩封样件等随时间推移，封样特性发生了缓慢变异，缺少相关管理。

（4）抽检频次缺少动态优化。尤其当过程能力劣化后，发生不良的风险上升，缺少对应的调整。

（5）应急反应准备有风险或不可用。应急反应的备用技术手段等并不能快速转换到工作状态，并验证控制有效性。例如，在线探测故障时，备用手段、工具等准备不足；设备探测判定转人工探测判定的相关准备不足。

（6）过程的防错措施不足，过度强调操作者责任心和技能水平；防错技术应用较少，或防错有效性的点检和验证有效性有问题。

（7）因测量基准选取错误或偏差引起控制无效，例如某些形位尺寸检测依赖定位基准，基准选取不当或基准本身形状偏离理想程度大，都将引起测量结果不准确。

1.3 管理问题

（1）工序控制的目的和目标未能有效传递到操作者和现场管理者，不理解为什么要这样做，不清楚做成什么是可接受状态。关注过程的状态和参数与自己的责任没有建立关系，仅关注加工的数量和进度，过程控制的要点和关注点不得要领。例如，某机械产品通过清洗线控制清洁度，现场仅为了清洗而清洗，不论清洗效果和过程控制。

（2）控制计划修订不及时，除了考虑常规的产品设计变更、工程变更、客户投诉和产品失效外[4]，还需要考虑产品应用（服役）环境发生变更、法规更新，客户需求发生变化（加工机台能力变化等更新）等是否需要更新控制计划。

（3）数据信息化处理能力不足。企业质量管控产生记录信息数据庞大，管控的难度和数据挖掘利用的需求与日俱增，质量控制的效果评价和改进机会识别都需要强大的数据处理能力支撑。

（4）企业发生质量高风险事件，内部反应计划的问题升级流程和机制不清晰、质量信息传递不畅，致使可能波及产品范围的风险评估不足，损失扩大，风险增加。

（5）反应计划缺少实质内容，或反应计划不能支持实物质量风险控制和信息的有效处置。

（6）缺少内部发现改进的机会，主要依靠二方和三方审核反馈控制计划存有的问题。

（7）产品开发的不同阶段策划输出针对性不足，例如手工样件、工装样件和批量控制的控制因素、控制方法等未体现出差异化。

（8）生产线节拍与质量验证需求节拍不匹配，造成自检、首检无法落实。

（9）为降低制造成本，更改工艺，又未经充分验证。例如，某金属件喷塑产线脱脂采用多级喷淋清洗，为控制成本取消了活水注入或活水注入流量完全偏离工艺要求；喷塑产线纱窗、地面和风管内部等清洁周期的间隔被拉长了，影响喷塑制品表面质量。

（10）尽管策划考虑到过程的5M1E 因素，但实际配置的探测手段不齐备。例如，某机加工现场切屑液浓度影响工件防锈蚀能力，控制切削液有效浓度的职责分配给操作者，但没有提供快速检测有效浓度的试剂或试纸、便携设备等探测手段。

（11）对上游供应商质量交付保持严厉高压和惩戒，不允许不合格，不允许让步接收，几乎没有互动，供应商发生质量异常报废损失较大，供应商可能铤而走险的质量闯关，质量风险带入到总成、整车。

2 控制计划的管理对策

控制计划的成功策划和运用，不仅需要品质技术支撑，更需要高阶管理层基于长期盈利来源于优胜质量保证的运营思维，以及精益质量和改善的思维驱动，是内生动力；发生质量反馈、劣质质量成本分析等则是反向促进动力。革新质量保证和质量控制理念，重视控制过程变差的源头优于产品处置，策划有效的质量预控措施。管理正向策划，清晰的明确每道工序、每项工作的工作标准，标准的规范细化节程度必须能支撑操作和检验，同时利用现场控制常见漏洞的检查可协助完善管理策划的漏洞。

（1）明确控制计划管理的指导思想，必须有效地指导控制对象在产品特征形成过程的重要风险，且体现控制的经济性和有效性，控制的目标、目的和保证手段是清晰的，并根据探测数据、内外部评价等适时的更新和完善控制手段、控制标准。

（2）控制计划从来不是孤立的存在，来源于内外部客户的产品要求、制造过程流程风险分析，特殊特性的准确识别，来源于类似产品的制造经验和教训（含客户投诉），落实于控制极限样件、相关产品标准、操作过程质量指导（SIP/SOP）、工序反应计划、防错工装点检、现场5M1E 的受控等，当分析到由于设计引起的控制失效，应回馈到设计和工艺进行纠正。

（3）确定合理的抽检频次，根据文献，对制程典型性变化点和破坏性试验抽样频次，对处于正常控制状态下的计量型控制特征的抽检频次，应满足抽检样件的样本变差要小于等于控制公差的1/10[5]。

（4）重点关注制造过程的变化点验证和确认，除了制造现场典型常见的变化点，例如设备、物料、工装、人员、环境、测量变化，也需要对非典型性的变化点识别和管理。在制造现场管理，应树立有质量变化点应该有验证的思维。

（5）抓住特殊特性的满足情况，做到控制重点突出、手段有效、成本兼顾。过程控制的成果主要以过程能力来评价，优先采用技术、工艺类保证手段来弱化员工责任心和员工高技能对工作质量保证，广泛推广防错法、可视化在现场运用。对关键工序和特殊过程实施制造条件管理，对设备、模具等状态确认[66]，工艺参数条件确认、人员资质和能力认定等，引入汽车行业相关规范，如CQI 系列规范作为控制的标杆。

（6）重视数据和信息快速反应，关键数据收集以及数据趋势的预判，过程数据驱动过程控制和决策。

（7）重视引入汽车行业优秀做法和标杆引领示范，引进先进制造管理技术。弥补质量控制方面的数据化和智能化与物联网应用不足，质量数据的分析能力，捕捉异常、诊断能力需要提升，在浩繁的数据中筛查、提取质量信息和数据，逐步提升智能制造，质量预警能力。蓝光扫描快速确定首检符合性，二维截面扫描等快速获取被检测样件的复杂繁琐二维尺寸，支撑现场快速检查控制需求。制造现场文件电子化获取等，二维码记录批次关键质量控制点特征信息等的数字化技术，检测结果电子化推送和记录等都能不同程度实现数字化制造。

（8）重视不合格、失效等深入原因分析，落实到位完善产品质量控制的流程和控制技术优化，控制项目和标准的完善，控制计划的检讨更新，不断提升制造一致性和可靠性。

（9）为反应计划确定好岗位、职责，特别是工作接口，反应计划应该是细化到可操作层面，可快速找到可执行的工作索引或关联文件，并确保相关资源的可用性。

（10）落实制造过程审核的思路，细分到每一个制造过程的工位，从影响结果的因素控制情况诊断。关注过程的控制和影响因素的受控情况，工位认证可能是其中一种有效的方法。另分层审核也能从管理上促进现场发现控制有效性的漏洞。

（11）对供应商的质量保证控制，除了本公司质量政策的宣导，质量警示、案例告知，还要加强对供应商的过程审核和质量风险日常监察，辅导质量控制技术和控制有效性等技术手段解决。要正视供应商的沟通、引导，积极响应供应商提出的让步申请，审查相关风险后作出判定，并将不能让步的原因回馈到供应商，形成供应商端的产品分险控制不传递到汽车主机厂。

3 结束语

当前，汽车零部件企业同样面临制造成本降低与质量稳定维持平衡的重要挑战[7]， 当设计策划确定后，依靠质量控制计划为主来维持产品和服务的一致性。对控制计划的精准策划，主动规避控制计划在策划、执行和管理中出现问题，对控制对象实施有效的质量预控，规范、快速的解决控制计划实施中出现的漏洞与不足，减少过程波动，保障交付一致性。