DFSS在制动灯开关性能优化的应用

为了进一步研究DFSS在产品性能优化中的应用，天行健咨询以某车型主缸中集成的刹车灯开关(BLS)的性能优化应用为例：

一.项目背景

制动信号作为车辆控制的关键信号，要求其采集和输出具有较高的稳定性和可靠性。目前，主机厂的制动信号大多采用集成在制动踏板上的机械接触式制动灯开关。2012年，针对机械开关接触异响、持久烧蚀等问题，SAIC自主研发了集成在制动总泵上的刹车灯开关——BLS传感器。

由于BLS传感器在整车上测试，发现BLS的输出电压与输入电压相比下降太多。上述问题容易导致车辆在电池严重没电的情况下无法可靠提供制动信号，使相关控制器无法获知车辆制动踏板的状态，制动灯无法点亮。

第二，鉴定阶段

为了更准确地定义客户需求，本文首先识别内外部客户，通过客户访谈和问卷调查收集内外部客户声音，同时对竞品车型的相关数据进行分析和对标，得出BLS的改进方向和目标。

质量功能展开工具(QFD)用于将客户的声音转化为工程师能够理解和操作的工程指标，识别工程指标与客户需求的关系，计算工程指标的权重，找出关键指标(CTQ)的特征，确定设计改进的关键点。通过QFD分析，确定本项目的关键指标特点是输出电压值大、工作电压范围宽、受负载影响小，如图1所示。在获取关键指标的同时，还要关注相关的设计冲突，确认工程指标之间是否存在设计冲突。

图1 

在识别阶段，还需要建立产品性能设计记分卡，对现有的产品能力水平进行分析，得到产品性能的Z值，即适马水平。

三.设计阶段

在设计阶段，需要建立QFDII，将设计要求进一步转化为零件特性要求。作为设计阶段的VOC-产品功能扩展，为QFDII提供相关输入。通过对QFDII的分析，得出了影响BLS输出电压性能的重要器件特性，如信号放大元件的类型、下拉负载的阻值、滤波电阻的阻值等。下拉负载电阻是内部客户的特性。

在此基础上，项目组通过头脑风暴和各种质量工具，对关键零部件特性的设计理念进行发散性思考，初步筛选出6个概念方案。为了比较各种概念方案的优缺点，采用普氏矩阵进行筛选，最终得到三种改进方案，如表1所示。

表1 

第四，优化阶段

在优化阶段，需要细化概念设计方案，即零件特性的参数选择。优化阶段的核心是实验设计(DOE)，用数学方法寻找最优解，用统计方法进行预测。优秀的试验设计能够快速有效地获得关键参数，同时在设计过程中考虑变量之间的关系。

实验设计的主要步骤如下:

1.对实验问题的认知和描述；

2.质量特性Y的选择；

3.影响因子X的选择和水平设置；

4.实验设计方法的选择；

5.实验实施和数据收集；

6.数据分类和统计分析；

7.结论和建议。

鉴于BLS的影响因素中存在属性变量和连续变量，本文采用田口方法设计实验，利用Minitab建立实验矩阵，确定实验次数为9次，如图2所示。

图2 

在田口分析中，首先最大化信噪比(S/N)，然后调整平均水平。

五、验证阶段

基于上述田口预测，本文开发了两个优化方案进行验证，如表2所示。

表2

通过台架试验表明，预测结果与实际结果一致，两种方案都明显提高了原有的性能水平。考虑到实际情况，现有项目下无法改变控制器内部硬件，决定采用方案B；对于新开发的项目，考虑到成本因素，需要指定采集BLS硬线信号的控制器下拉电阻的阻值，在满足相应的等效下拉电阻时，采用方案A。

六西格玛设计(DFSS)的应用致力于前期产品开发的质量设计，而不是后期产品应用的质量提升。天行健咨询通过这个项目的实施，深刻认识到产品质量是设计出来的，明白设计需求来自客户。在产品开发中，要重视客户的声音，集中资源优化客户关心的问题。同时，借助DFSS设计，企业可以在缩短产品开发周期的基础上获得更可靠、更健壮的产品。