0 引言

随着汽车工业向智能化、精细化制造转型，车身及整车尺寸的稳定性直接影响车辆外观间隙匹配、结构强度、风噪及淋雨等核心性能，是主机厂质量管控的关键环节。车身尺寸的稳定关系着整车间隙匹配的外观尺寸影响，同时还影响着强度、风噪、噪声和淋雨等功能要求，但车身尺寸的变化点极为复杂，涉及产品设计的合理性，工艺过程的稳定性，甚至部门之间，流程、职责之间的匹配等诸多因素，如何控制车身稳定性就是摆在生产领域的一个技术难题。

传统的车身尺寸测量依赖质保部的三坐标测量机（CMM）抽样检测（抽检率约千分之一）和现场手工离线检具测量，存在抽样率低、测量精度有限、数据采集滞后以及无法实时反映生产状态等弊端，难以满足大规模批量生产的质量管控需求。在线测量技术通过部署激光测量设备，实现100%实时监控，成为提升生产效率、保障产品质量的核心手段。然而，实际应用中仍面临数据孤岛、数字化分析不足等问题。本文结合某公司实践经验，系统梳理在线测量技术的实现途径与方法。

1 主机厂在线测量技术的核心内涵与应用基础

在线测量技术指在汽车制造现场部署激光测量设备，对车身或整车关键尺寸进行100%实时监控测量的技术，核心特征为“实时性、全覆盖和高精度”。

当前，主机厂面临产能扩大、车型迭代加快和质量要求提升的挑战，在线测量技术的应用具有四大必要性：一是解决传统测量方式局限性，实现全检监控；二是应对大数据应用趋势，打破数据孤岛；三是降低质量成本，减少不合格产品产生；四是适配智能化制造需求，为智能工厂建设奠定基础。

本文以某公司的实际项目为例，从416车型和491车型两款车型的现实需求出发，推动在线测量技术的开发与应用。

伴随着该公司的产能不断扩大和发展，布置在现场的在线测量设备输出的测量点数据量达到了10万个，庞大的数据中隐含着什么样的信息、可以为车身优化提供哪些线索以及如何让这些数据“开口说话”，为车身尺寸分析和优化提供强有力的帮助，成为项目组要解决的问题。

具体的工作开展包括现场设备管理、新项目验收、批量车型运行、IT系统、网络连接、软件功能测试、工作职责梳理及人员培训和专职化等工作内容。

2 主机厂在线测量技术的实现途径

2.1 技术规划与前期准备

（1）确定技术方案：参照行业先进经验，结合自身生产需求，确定“机器人+激光测量头”的混合式测量方案。例如491车型总装车间采用机器人携带激光扫描测头与固定测头结合的形式，实现高精度测量。

（2）新项目前期介入：根据PEP产品诞生流程，在新项目SOP启动前24个月确认在线测量设备覆盖面，参与技术任务书编写；在SOP启动前18个月获取PMP测量点图纸，设计测量点及工装夹具；在SOP启动前12个月完成设备安装调试、测量点测试。

（3）明确测量条件与参数要求：根据生产现场实际情况，确定测量工位尺寸、运动速度等条件，明确设备精度、视野范围和焦距等核心参数，如图1所示。

图1 现场工位布局设计

2.2 设备选型、搭建与调试

设备选型原则是优先选择精度高、稳定性强、适配生产节拍的激光测量设备，结合测量场景和对象确定设备类型。例如，焊装车间钣金测量采用ZP5在线测量技术，总装车间车灯测量选用适配透明材质测量的专用设备。

选型确定后，根据生产工位布局和测量范围要求，合理部署测量设备。例如491车型总装车间每侧部署1台机器人携带2个激光扫描测头，车身底部部署2个固定测头。

在设备调试与精度验证阶段，需进行多轮测试与调试，包括静态测试、半动态测试和动态测试，确保测量精度满足要求。同时，通过与CMM测量值对比，确保在线测量值与CMM测量值一致。

2.3 测量点规划与管理

（1）测量点梳理与规划：匹配分析部门保障组负责人随时梳理在线测量点，根据产品特性与质量要求确定Q-stop测量点及其报警公差带。

（2）测量点增删与优化：根据测量需求变化，由需求方向相关部门提出测量点增删申请，经确认后执行。增加测量点前需评估节拍是否满足生产线需要。

（3）测量点精度保障：当在线测量数据出现较大变化时，保障组负责跟踪分析，调整优化设备参数、机器人轨迹等，确保测量点精度。同时，定期将在线测量值与CMM测量值进行对比，提升测量精度，如图2所示。

图2 现场测量设备调试

2.4 数据联网与数字化分析实现

通过IT部门支持，在线测量工位数据实现网络连接和可视化呈现。

（1）文件输出格式优化与自动输出：优化文件输出格式，开发小程序实现数据自动输出，提高数据采集效率。

（2）服务器搭建与数据库管理：自行编写服务器运行脚本，搭建专用数据库，实现在线测量数据的集中存储、分类管理与安全备份。

（3）监控与分析模板设计：设计监控、分析模板原型图，实现数据可视化呈现、大数据分析及预防式预警。通过Matrix系统整合数据，为生产优化、质量改进提供数据支撑。

2.5 技术突破与难点解决

针对特殊场景、技术难点进行技术突破。以491车型总装车间为例，针对车灯等透明材质测量，采取优化测量算法、参数自适应调整、精确示教与校准等措施，解决反光率、透光率对测量精度的干扰问题。

2.6 多部门协同保障体系搭建

建立InlineTeam保障组与Q-Team分析组，明确各部门职责，加强沟通协作，及时解决在线测量过程中出现的问题。例如，匹配分析部门负责日常数据监控与分析，焊装车间负责设备维护保养，质保部门负责数据波动分析与返修判定以及间隙平度精度检查、验证等，如图3所示。

图3 间隙平度精度检查

2.7 日常运营与维护管理

设备日常保养与维修方面，焊装车间负责设备日常保养与清擦，成本中心负责设备维修与系统参数备份。数据监控与异常处理方面，每天对在线测量结果进行监控，及时通报异常情况并分析原因制定对应措施。过程稳定性提升方面，质保部门筛选出Cp值＜1.0、偏差量最大的TOP10数据，分析组提出改进措施并跟踪评价。人员培训与能力提升方面，组织在线测量专项培训，提升相关人员设备操作、数据解读、问题分析能力。

3 在线测量技术的应用成效

在数据联网与数字化分析方面，以416车型为代表的在线测量设备已成功实现数据联网与数字化呈现，不仅有效节约了第三方联网收费，还依托大数据分析与预防式预警机制，显著提升了车型过程稳定性及白车身匹配符合率。在测量技术突破方面，491车型总装车间在线测量系统攻克了透明材质测量的技术难题，实现了前后端车灯的在线精确测量，测量对比数据精度达到0.2mm，填补了相关领域的技术空白。在质量与效率提升方面，通过100%在线监控模式，能够及时发现并纠正尺寸偏差问题，车身稳定性核心指标Cp值由86%提升到94%有效，整车功能尺寸提升明显，提高了整车匹配合格率与一次交检合格率，同时大幅减少了人工测量工作量，实现了质量成本与生产成本的双重降低。在体系建设与智能化转型方面，通过建立覆盖全流程的质量管控体系，实现了车身尺寸变化的全程监控与验证；并借助Matrix系统进行数据整合与深度挖掘，为智能工厂的建设与发展提供了有力支撑，节约联网成本300万元以及第三方软件开发调试成本100万元。

4 结语

主机厂在线测量技术的实现是一项系统性工程，需从技术规划、设备搭建、测量点管理、数据联网、技术突破、协同保障和日常运营等多个维度统筹推进。通过科学的实现途径与方法，在线测量技术已有效突破了传统离线测量方式在效率、覆盖率与实时性方面的局限，显著提升了产品质量与生产效率，降低了质量成本，为主机厂智能化制造转型提供了有力支撑。该公司内的实践充分表明，自主搭建网络与数据库、针对性攻克技术难点、建立完善的协同保障体系是在线测量技术真正落地见效的三大关键要素。

在现有成果基础上，主机厂在线测量技术仍需向更深层次、更广范围持续演进，主要体现在以下四个方向。

一是推动大数据与人工智能的深度融合，依托已积累的海量测量数据，进一步实现尺寸波动的智能预判、质量问题的自动诊断以及解决方案的智能推荐，推动在线测量从“被动检测”向“主动预防”转变。

二是持续拓展测量范围与覆盖深度，将在线测量技术推广应用于更多车型、更多生产环节，逐步实现全流程、全要素的尺寸管控，构建更加完整的质量数据闭环。

三是加速测量设备的国产化与智能化升级，通过核心技术自主可控，有效降低设备采购与运维成本，同时持续提升设备性能与运行稳定性，增强供应链安全与技术竞争力。

四是加强行业内技术交流与合作，积极推动在线测量技术的标准化、规范化发展，促进跨企业、跨领域的经验共享与协同创新，助力我国汽车制造行业整体高质量发展。

让在线测量数据从“沉睡的数字”变为“会说话的资产：，真正服务于车身尺寸分析与持续优化，为产品质量提升提供强有力的数据驱动支撑。

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