追求更好的產品品質,探索 MBD [訪談]


追求更好的產品品質,探索 MBD [訪談]

: Madhavi Ramesh

如果您是工程師或設計師,可能已經聽說過以模型為基礎的定義 (MBD),也就是將非幾何工程資訊加入 3D 模型的一種做法。(過去這類資料會加入 2D 工程圖中。)

將所有資料集中存放是很合理的想法。但以模型為基礎的定義所帶來的好處,是否值得企業改變或許已經沿用數十年的工作模式?

某家跨國公司的總工程師 Curtis Brown 認為很值得。他負責協助下屬團隊建立值得信賴的產品模型,並且可供企業內部其他人放心使用。  

他表示公司之所以改用 MBD,是為了設計出更棒的產品 (這是最重要的原因)。「公司可以使用電腦可讀取的智慧型 MBD 資料與格式,並將相關流程自動化,藉以提升產品品質。」

實際運作方式為何?其中牽涉到語義式公差設定 …. 但我們比預定進度超前。閱讀 Madhavi Ramesh 最近與一位正在打造以模型為基礎的企業的人,關於品質、以模型為基礎的定義及產品設計未來趨勢的討論內容:

 

Madhavi:         您如何定義以模型為基礎的定義 (MBD)? 

Brown:             我將 MBD 定義為一種數位資訊,可用來完整描述定義產品所需的幾何 (例如 3D 模型) 及所有相關資料元素。其中包括:

簡單來說,MBD 是能完整定義產品的 3D 註釋模型及其相關資料元素,即使沒有 2D 工程圖圖形表,還是可供所有下游客戶接收並有效使用。

Madhavi:        您如何定義以模型為基礎的企業 (MBE) 

Brown:           以模型為基礎的企業是成功採用 MBD 的企業。換句話說,MBE 是奠基於已獲驗證、授權並在企業內部分享的 3D MBD 資料,並且經過完全整合的協同環境,可從概念發想到後勤支援,促成實際產品的產生。

Madhavi:        為何公司要導入 MBD?

Brown:            提到 MBD,我們常常會聽到「更快、更好、更便宜」的評價,也就是以更少的資源加快產品實現流程。MBD 還有另一項好處,就是能夠改善產品品質。公司可以使用電腦可讀取的智慧型 MBD 資料與格式,並將相關流程自動化,藉以提升產品品質。這就帶出主題了:關聯和語義公差設定。

關聯公差設定是將幾何/面或 CAD 模型中任何其他特徵的相關註釋以視覺化的方式呈現。

 

設定公差值

語義公差設定則是這些視覺化呈現註釋的意義和行為。有些人認為我們已經做到語義公差設定,但其實沒有;我們目前頂多只能做到關聯公差設定,這表示註釋與某個面相關。不過我確信重用 MBD 資料的下個重要步驟,將驅使我們運用語義公差設定來改善產品品質。

Madhavi:         (廣泛的組織領域內) 誰需要 PMI?運用方法為何?

Brown:          PMI 是製造產品所需的非幾何屬性,例如尺寸、公差、資料等等。在以工程圖為主的組織中,這項資訊會出現在 2D 工程圖中。但如果是 MBE,PMI 就一定會與 3D CAD 模型相關。此外,3D CAD 模型應該要包含產品特徵指標,稱為 PMII (產品製造檢驗資訊),這是另外一種類型的 PMI。

PMII 在品管和檢驗流程中相當重要。目前 PMII 是在檢驗工廠產生。在檢驗規劃流程中,我們會辨識出所有重要特徵,然後在工程圖上畫出球標符號。假設 PMII 資訊可在規劃階段或 MBD 階段的早期就設定好。這項資訊能推動下游流程,並在產品開發流程中及早提供封閉迴圈品管流程。

 

註釋 3D 模型

品質的好壞取決於 PMI。我們都希望 PMI 盡可能保有智慧的特性。包含產品特徵和指標的 MBD 資料有助於唯一地識別並明確地驗證產品。

Madhavi:        使用語義式公差設定的好處有哪些?

Brown:           我們希望 PMI 盡量維持智慧,如此下游組織才能充分發揮 MBD 資料的用處。

假設某個尺寸剛好位於 2D 靜態工程圖上。該尺寸無法直接傳送給您的 CMM (三次元量測儀) 程式或檢驗軟體。也就是說,下游使用者需要重新建立不同的公差、計量特徵等重要特徵資訊。大約 80% 的錯誤都是因為資訊不正確而造成。

我們希望未來運用 MBD 資料的方式是,自動將與該特徵相關的所有公差和註釋傳送給執行環境。有了語義公差設定,驗證流程就能自動化,確保公差設定既完整且不含糊。也就是說,下游使用者不會在流程後期才發現問題,也不會因此延遲產品開發流程。

Madhavi:        是否有和語義公差分析相關的任何架構及標準?

Brown:            有一項標準叫做 STEP AP242 格式,已經應用好一陣子了。還有 ANSI 標準、QIF (品質資訊架構)。QIF 涵蓋了 PMI 語義特徵和 3D 模型中的相關興趣特徵。QIF 是一種 XML 結構描述套件,包含可重用的元件及多種應用程式結構描述,例如品質衡量計劃和品質衡量結果。

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MBD 已逐漸變成首選的設計方法。工程師發現 MBD 具備諸多好處,能解決幾乎任何挑戰。此外,由於愈來愈多團隊導入了 MBD 方法,為產品開發的每個階段建立單一來源權威模型時所面臨的障礙也逐漸消失。

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Madhavi Ramesh

Madhavi Ramesh is the founder of Punditas, a product intelligence company. Read more of her blogs on Vizpundit.com.