자동차는 2만여 개의 부품이 제 각각의 고유의 공차를 갖고 있는 상태에서 다 같이 결합되어 하나의 조립품으로 제작된다. 특히 자동차 차체의 조립공정에서는 각각의 금속부품이 수백에서 수천 번에 이르는 필렛 용접(fillet weld), 버트용접(butt weld), 점용접(spot w ...

자동차는 2만여 개의 부품이 제 각각의 고유의 공차를 갖고 있는 상태에서 다 같이 결합되어 하나의 조립품으로 제작된다. 특히 자동차 차체의 조립공정에서는 각각의 금속부품이 수백에서 수천 번에 이르는 필렛 용접(fillet weld), 버트용접(butt weld), 점용접(spot weld)공정을 거쳐 완제품으로 조립된다. 그러나 공차의 범위를 제때에 적절하게 제어하지 못하면 최종 조립단계에서 형상공차의 문제가 발생할 수 도 있고 더 나아가 완성차의 품질에도 영향을 미치게 된다. 완성품의 차체 치수 품질은 부품들의 크기오차와 조립공정에서 발생하는 수많은 공차변수들에 의해 좌우되므로, 그 해석이 간단하지 않다. 최근에는 PLM 환경에 따라 차량개발이 완료되기전에 차체의 조립특성을 시물레이션으로 예측하는 것이 요구되고 있으며 이 때, 공차의 범위를 시의적절하게 정의하거나 제어하지 못하면 최종 조립단계에서 형상공차의 문제가 발생할 수 도 있고 더 나아가 완성차의 품질에도 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는
첫째, 파트를 강체로 가정하고 부품들을 구속하는 Fixture 들의 초기 오차(sources of variation)가 최종 조립품의 오차에 얼마나 영향을 주는지에 대한 민감도(sensitivity) 해석을 응용하여 단품 및 다종의 완제품의 조립품질오차를 최소화하기 위한 Fixture 의 최적위치를 예측하였다
둘째, 파트를 변형체로 가정하고 조립파트 변형부의 오차원들끼리 서로 영향을 주게 되는 점을 고려, 역학과 FEM 해석 tool을 사용하여 구성 파트의 오차원에서의 단위응답특성을 계산하고 이로 부터 초기 오차들간의 공분산(covariance/correlation)을 예상, 이로부터 조립파트의 공분산과 오차(variation)를 해석하는 방법을 제시하였다.

An auto body assembly consists of several consecutive processes where two or more compliant sheet metal components are joined together using welding process and, due to the dimensional variability of the component parts as random variables, dimensiona ...

An auto body assembly consists of several consecutive processes where two or more compliant sheet metal components are joined together using welding process and, due to the dimensional variability of the component parts as random variables, dimensional variations of the final assemblypart are inevitable. The dimensional quality of the final assembly, on the other hand, is also affected by the compliant part variations during the assembly process itself; these can stem from assembly process variations such as locators, clamps, and welding guns out of the nominal positions. It is important to minimize the deformation of compliant parts during the assembly process as well as the inherent dimensional part variations for the dimensional quality of the auto body assembly. Reducing dimensional variation in an assembly process is of critical importance to improve the final product quality, and, therefore, methodology for reducing dimensional variation by identifying the root causes of variation is essential.
First, the auto body is usually assembled in a multi-stages sequential process (up to 70 stages). One each stage, fixtures are used to locate and clamp the parts for welding and joining. These fixtures play a critical role in controlling the position of the parts and subassemblies on each stage, and on the final product quality. In this research, a methodology to achieve robustness of the fixture layout design through an optimal distribution of the locators for a product family is proposed when component parts are considered to be all rigid.
Second, though the method for the statistical tolerance analyses (STA) under the assumption of independent source of variation in measurement data has long been used for predicting the impact of the part deviations on the assembly quality, considering the covariance between the sources of variation on spot-welded parts is important when they are closely related. In this research, a new way of generating component geometric covariance computed from the finite element model of spot-welded parts for assembly variation prediction physically meaningful is proposed when no statistical measurement data provided and component parts are considered to be all compliant.

자동차는 2만여 개의 부품이 제 각각의 고유의 공차를 갖고 있는 상태에서 다 같이 결합되어 하나의 조립품으로 제작된다. 특히 자동차 차체의 조립공정에서는 각각의 금속부품이 수백에서 수천 번에 이르는 필렛 용접(fillet weld), 버트용접(butt weld), 점용접(spot w ...

자동차는 2만여 개의 부품이 제 각각의 고유의 공차를 갖고 있는 상태에서 다 같이 결합되어 하나의 조립품으로 제작된다. 특히 자동차 차체의 조립공정에서는 각각의 금속부품이 수백에서 수천 번에 이르는 필렛 용접(fillet weld), 버트용접(butt weld), 점용접(spot weld)공정을 거쳐 완제품으로 조립된다. 그러나 공차의 범위를 제때에 적절하게 제어하지 못하면 최종 조립단계에서 형상공차의 문제가 발생할 수 도 있고 더 나아가 완성차의 품질에도 영향을 미치게 된다. 자동차 차체완성품의 치수 품질은 부품들의 크기오차와 조립공정에서 발생하는 수많은 공차변수들에 의해 좌우되므로, 그 해석이 간단하지 않다. 최근에는 PLM 환경에 따라 차량개발이 완료되기전에 차체의 조립특성을 시물레이션으로 예측하는 것이 요구되고 있으며 이 때, 공차의 범위를 시의적절하게 정의하거나 제어하지 못하면 최종 조립단계에서 형상공차의 문제가 발생할 수 도 있고 더 나아가 완성차의 품질에도 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는
첫째, 파트를 강체로 가정하고 부품들을 구속하는 Fixture 들의 초기 오차(sources of variation)가 최종 조립품의 오차에 얼마나 영향을 주는지에 대한 민감도(sensitivity) 해석을 응용하여 단품 및 다종의 완제품의 조립품질오차를 최소화하기 위한 Fixture 의 최적위치를 예측하였다 (결과논문01_현재 논문심사중).
둘째, 파트를 변형체로 가정하고 조립파트 변형부의 오차원들끼리 서로 영향을 주게 되는 점을 고려, 역학과 FEM 해석 tool을 사용하여 구성 파트의 오차원에서의 단위응답특성을 계산하고 이로 부터 초기 오차들간의 공분산(covariance/correlation)을 예상, 이로부터 조립파트의 공분산과 오차(variation)를 해석하는 방법을 제시하였다 (결과논문02_현재 논문심사중).

자동차의 완성품의 치수 품질은 부품들의 크기오차와 조립공정에서 발생하는 수많은 변수들에 의해 좌우되므로 이를 올바로 해석할 수 있는 연구는 자동차의 품질과 매출로 직접 연결될 수 있으며 자동차 차체의 치수품질(dimensional quality)은 자동차의 사용 성능에도 ...

자동차의 완성품의 치수 품질은 부품들의 크기오차와 조립공정에서 발생하는 수많은 변수들에 의해 좌우되므로 이를 올바로 해석할 수 있는 연구는 자동차의 품질과 매출로 직접 연결될 수 있으며 자동차 차체의 치수품질(dimensional quality)은 자동차의 사용 성능에도 지대한 영향을 미치는 매우 중요한 인자이라는 점에서 본 연구결과는 추후 후행연구의 보완을 통하여 그 파급 효과가 기대됨. 본 연구결과의 세부적인 내용은
첫째, 파트를 강체로 가정한 경우에 완제품의 조립품질오차를 최소화하기 위한 Fixture 의 최적위치를 예측가능하다.
둘째, 파트를 변형체로 가정한 경우에 역학과 FEM 해석 tool을 사용하여 초기 오차들간의 공분산(covariance/correlation)을 계산하고 이를 통해 조립파트의 공분산과 오차(variation)도 예측가능하다.

또한 본 연구의 활용방안으로는 자동차 및 조선업계 에서의 세미나와 산학프로젝트를 통한 연구수행 및 기술이전 방식으로 수행하는 것을 계획하고 있음.