我司曲轴线在线测量机发现曲轴拐颈圆度有超差的工件，比例异常。操作者通过观察拐颈直径尺寸，判断出超差工件是190A加工的。

文中提到3道工序5台设备，其中OP170A和OP170B为并行的顶尖孔精加工工序，OP190A和OP190B为并行的拐颈精磨工序，OP250为拐颈圆度在线测量工序，文中为了简化描述，将工序号前面的“OP”字样去掉。

问题点分析

首先需要确定出现问题的工序和设备，为了确定问题点，在250工序对拐颈圆度数据进行了统计，数据见表1。

数据分析：

1）共有5件P4圆度大于3.0 mm（图1），全部为190A加工。

2）190A的圆度(最大值5.7 mm，最小值2.8 mm，平均值3.65 mm)显著大于190B圆度(最大值1.9 mm，最小值1.1 mm，平均值1.5 mm)；

3）190A圆度最小值2.8 mm,仍显著大于190B圆度最大值1.9 mm，因此认为问题发生在190A工序。

问题解决

圆度补偿是解决拐颈圆度问题最有效的方法，首先根据测量结果对190A进行了圆度补偿。补偿后测量结果见表2。

然而，本次问题使用圆度补偿没有解决，为了避免补偿错误造成误判，后期又进行多次(＞3次)圆度补偿，均未取得预期效果，排除圆度补偿错误导致圆度超差的可能性（表3）。

后期又对190A工序采取了以下措施均未见显著效果，如更换顶尖、多次修整砂轮、调整磨削信号点。
为了检查设备是否发生异常，对机床精度(使用样轴检查磨床顶尖连线与机床导轨的平行度)和各种工艺参数(夹紧压力、冷却液压力、冷却液流量、冷却液浓度、导轨压力及主轴压力)进行了详细检查，均未见异常。

由于对190A采取了上述措施均未见任何效果，也未发现设备有异常，因此，需要再次分析问题。

二次问题点分析

根据表1中的数据，能看出圆度出现问题的工件的圆度值自P1至P4总体呈现逐渐变坏的趋势，这种趋势产生的原因可能是顶尖或者顶尖孔出现问题。顶尖已经更换，两顶尖连线与机床导轨的直线度也已经检查，基本排除顶尖因素。因此，开始进行相应工艺试验，分析顶尖孔的质量情况。

经过第3次加工试验得到数据：①170B+190A，P4圆度平均值为2.6 mm；②170A+190A，P4圆度平均值为4.55 mm；③170A+190A显著大于170B
+190A。如果样本能代表总体，说明170A有问题。

为了验证上述结论，需要增加样本量，进行第4次工艺试验。分析数据得出：①170A+190B，P4圆度平均值为2.4 mm；②170A+190A，P4圆度平均值为7.35 mm；③170B+190A，P4圆度平均值为2.4 mm；④170B+190B，P4圆度平均值为2.0 mm。从小到大排序为：170B+190B＜170B+190A=170A+190B＜170A+190A，如果样本能代表总体，说明170A或190A有问题，也可能都有问题。

为了验证是否是170A出现问题，进行第5次工艺试验，结果见表4。可以看出：P4圆度平均值为2.52 mm，显著小于公差值为3.5 mm，如果样本能代表总体，再次说明170A有问题。

二次解决

根据上文提到的试验所得数据，分析认为170A有问题，于是开始着手调整170A。主要分为3个部分，更换顶尖孔铰刀、调正B轴角度及解决刀具跳动的问题，第6次相关试验数据如下：P4圆度平均值为4.75 mm，显著大于公差值3.5 mm，如果样本能代表总体，说明措施无效，排除铰刀因素。

为了反向验证上述结论(170A有问题)，又用190B加工了一件更换铰刀后的170A的工件，第7次相关试验数据如下：P4圆度值为3.5 mm，显著大于190B正常状态(约2.0 mm)，如果样本能代表总体，说明170A有问题，也说明更换铰刀没有显著效果。

排除铰刀因素后，对机床精度进行了检查，首先检查B轴是否调正，检查发现，样轴侧母线高度差为0.25 mm，大于公差值，进行了校正，将侧母线高度差由0.25 mm调整至0.05 mm以内，再次进行加工试验，第8次相关试验数据如下：P4圆度值为4.7 mm，显著大于公差值3.5 mm，如果样本能代表总体，说明措施无效。

在多项措施均无效的情况下，欲通过优化190A磨削参数来改善圆度，第9次相关试验数据如下:P4圆度值为4.3 mm，显著大于公差值3.5 mm，如果样本能代表总体，说明措施无效，也说明190A圆度超差不是190A磨削变形导致。

为了再次确认170A有问题的结论，将170A、170B、190A、190B分别组合进行了加工试验，第10次相关试验数据分析如下：①P4圆度平均值平均值分别为3.3 mm、2.9 mm、3.25 mm、1.65 mm；②由小到大排序为：170B+190B＜170A+190B＜170B+190A＜170A+190A；③规律：170B＜170A，190B＜190A；④结论：由于190A状态不稳定，圆度补偿混乱，无法分析“190B＜190A”是加工方面的还是圆度补偿方面出现问题，170B＜170A，说明170A没有170B效果好。

试验数据再次指向170A有问题，于是再次对170A的机床精度进行了检查，发现刀具跳动为0.16～0.17 mm(使用300 mm样棒，测量远端)，大于公差值，进行了设备维修，将刀具跳动由0.16～0.17 mm调整至0.03～0.04 mm，再次进行加工试验，第11次相关试验数据分析如下:连续加工4件，4件圆度值均在3.5 mm以内，与以前抽测数据有显著差异，如果样本能代表总体，则说明措施有效。

为了验证措施有效，再次进行加工试验，第12次相关试验数据分析如下：两次试验，连续加工8件，4拐圆度均在3.5 mm以内，与以前抽测数据有显著差异，如果样本能代表总体，则说明措施有效。

为了验证措施的有效性，进行了连续加工试验，第13次加工试验中一直没有出现圆度超差的工件，期间观察过测量结果2次(能分出190A和190B，不能分出170A和170B)，每次约10件，圆度值均在3 mm以内，以上事实和数据，充分证明措施有效，也说明本次质量问题的主要原因为170A工序（190A也有些问题，但不是主要原因）。

总结

本次拐颈圆度超差同时受190A和170A影响（最终证明主要原因为170A），但由于初始统计数据显著显示“190B好而190A不好”，一度让工艺人员认为问题发生在190A，对本次问题发生处的判断造成了误导，经多次调整无效后，工艺人员才开始怀疑和困惑。为了准确判断问题的发生位置，工艺人员运用了数据统计分析的方法，并反复操作试验设备进行验证（图2），最终找到了问题发生的位置。

如果不借助于细致具体的数据统计，仅凭“目视”，本次问题的解决将花费更多的时间与成本。

当一个问题同时与两个因素有关时，用“目视”的方法很难发现其规律和原因，数据无显著规律，或数据规律指向的不是真正的问题点，这时就需要借助更科学、更严谨、更细致的统计分析方法来进行分析，该方法能从一堆看似无明显规律的数据中找到规律，从而发现真正的问题点。

统计分析的要点：固化一切因素，变化一个因素，重复和反复。