基于DFSS方法的制动灯开关（BLS）性能优化设计

本文简要介绍了六西格玛设计（DFSS）的过程和特点，以某车型集成于主缸的制动灯开关（BLS）性能优化设计为例，详细阐述了DFSS在整车产品研发及性能优化方面的应用。

六西格玛设计；制动灯开关；性能优化；

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引言

六西格玛设计（Design For Six Sigma）是一种信息驱动的六西格玛系统方法，其兴起于20世纪90年代，是一种以六西格玛水平为目标的产品设计方法[1，2]。其通常应用于产品研发的初期，通过收集客户声音明确设计目标，采用创新方法获得设计概念，利用试验设计确定关键参数，运用统计学原理得到最优结果。

DFSS方法在精准定位客户需求的前提下，能够有效缩短产品研发周期、降低产品开发成本，提升产品开发质量。近年来，DFSS的应用领域不断扩展，特别在汽车行业的发展，已经不单单应用于全新产品的设计，其在现有产品的改型及改进方面也具有广泛的应用。

总而言之，六西格玛设计在运用多种创新方法和质量工具的基础上，聚焦于客户需求，重点解决工程中的各种矛盾冲突，在提出高质量且稳健的设计方案的基础上实现产品设计的创新，有效的降低开发成本和周期，具有较高的实用价值。

1 DFSS设计过程

目前，研究者提出了多种DFSS流程，上汽目前应用的是IDOV流程，即识别、设计、优化和验证。

1.1 识别（Identify）

识别阶段的重点是确认客户需求和设计目标。在该阶段首先需要明确内部客户和外部客户，并对客户声音（VOC）进行收集和分类，利用AHP（分层过程分析法）对客户需求的重要度进行排序，同时建立QFDI（质量功能展开工具）将客户的需求转换为工程设计语言，并确定客户的期望从而明确改进方向。在此基础上需要对产品的现有能力及项目过程中可能存在的风险进行分析和评估。

1.2 设计（Design）

设计阶段的重点是概念设计和方案选择。该阶段在对设计产品进行功能展开的同时建立QFDII，获得产品优化方向并产生产品开发概念，同时利用5Why、最终理想解、TRIZ理论、分离原则等多种质量工具来进行概念设计，最终利用普氏矩阵获得产品的设计方案。

1.3 优化（Optimize）

优化阶段的重点是实验设计和参数确定。该阶段利用实验设计（DOE）对设计阶段产生的概念方案进行分析，对产品和过程设计参数进行优化，其目标是在质量、成本和交付时间允许的基础上达到企业利益的最大化。

1.4 验证（Validate）

验证阶段的重点是产品验证和文件传递。该阶段的任务是对产品设计是否满足顾客要求、是否达到期望质量水平的确认过程。同时该阶段会对产品的可靠性进行关注，并形成上下游可以传递并实施的可行方案。

2 DFSS在制动灯开关性能优化的应用

为了进一步研究DFSS在产品性能优化方面的应用，本文以某车型集成于主缸的制动灯开关（BLS）性能优化应用为例来阐述。

2.1 项目背景

制动信号作为整车控制的关键信号，要求其采集和输出具有很高的稳定性和可靠性。目前各主机厂的制动信号多采用集成于制动踏板上的机械接触式制动灯开关。由于机械开关存在接触异响和耐久烧蚀等问题，上汽于2012年自主开发了集成于制动主缸上的制动灯开关——BLS传感器。

自从BLS传感器搭载整车试验后，发现BLS输出电压与输入电压相比压降过大。上述问题容易造成车辆在电瓶严重亏电时无法可靠地提供制动信号，使得相关控制器无法获知车辆制动踏板状态，出现制动灯无法点亮等问题。

本文需针对上述问题，找出目前BLS设计的不足之处，并联合相关系统工程师共同提升BLS输出电压性能。本项目的最终目标是在整车低电压供电的情况下，BLS输出电压满足相关控制器判断阀值要求。

2.2 识别阶段

为了更加准确的定义客户需求，本文首先对内部和外部客户进行识别，通过客户访谈及问卷调查的形式收集内外部客户声音，同时对竞争车型的相关数据进行分析和对标，获得了BLS的改进方向和目标。

利用质量功能展开工具（QFD）将客户的声音转换为工程师可以理解和操作的工程指标，并识别工程指标与客户需求之间的关系，计算工程指标的权重，找出关键指标特性（CTQ），确定设计改进的重点。

通过QFD分析，确定了本项目的关键指标特性为输出电压值大、工作电压范围广、负载影响小等特性，如图1所示。在获得关键指标的同时，也应关注相关设计冲突点，确认工程指标间是否存在设计冲突。

图1 QFDI质量功能展开分析

在识别阶段还需要建立产品性能设计积分卡对现有产品能力水平进行分析，得到产品性能Z值，即西格玛水平。通过表1可以看出现有BLS传感器在低电压下的Z值为NA，计算结果无效，说明该产品在低电压下无法满足使用要求，其性能需要优化。

2.3 设计阶段

在设计阶段中，需要建立QFDII以进一步将设计需求转换成零件特性需求，而作为设计阶段的VOC——产品功能展开为QFDII提供相关输入，如图2所示。

通过QFDII的分析（如图3所示），获得了影响BLS输出电压性能的重要零件特性：信号放大元件类型、下拉负载电阻阻值及滤波电阻阻值。而下拉负载电阻属于内部客户的零件特性。

在此基础上，项目团队通过头脑风暴及多种质量工具对关键零件特性的设计概念进行发散性的思考，初选了六种概念方案。为了对比各概念方案的优劣，利用普氏矩阵进行筛选，最终获得三种改进方案，如表2所示。

表2 普氏矩阵

2.4 优化阶段

通过设计阶段，本文获得了影响BLS电压输出性能的关键零件特性并通过普氏矩阵获得了关键零件特性的概念设计方案。

在优化阶段，需要对概念设计方案进行细化，即零件特性的参数选择。优化阶段的核心是实验设计（DOE），其是利用数学的方法寻找最佳解，并利用统计的方法进行预测。优秀的实验设计可以快速有效的获得关键参数，同时在设计的过程中考虑各变量之间的相互关系。

实验设计的主要步骤如下：

实验问题的认知和描述；

质量特性Y的选择；

影响因子X的选择与水平设置；

实验设计方法的选择；

实验实施及数据收集；

数据整理及统计分析；

结论与建议。

根据实验设计的要求和步骤，本文首先对质量特性Y和影响因子X进行选取，如表3和表4所示。

鉴于BLS的影响因子中存在属性变量和连续变量，本文采用田口方法（Taguchi Method）进行实验设计，利用Minitab建立实验矩阵并确定实验次数为9，如图4所示。

根据田口方法设计的实验矩阵进行实验并获得了实验数据，如表5所示，并对实验结果进行田口分析。

在进行田口分析时，首先最大化信噪比（S/N），其次调整均值水平。由图5（a）可知，在电压降性能方面，放大器类型和等效电阻阻值在统计学上是显著的；而滤波电阻对性能影响较小。由图5（b）可知，在成本方面，仅有放大器的类型对成本是有影响的，滤波电阻和等效电阻对成本无影响。

基于上述分析，对零件关键特性和参数的组合进行田口预测。本项目中的预测分为两个阶段：

考虑现有项目中，作为外部客户的控制器相关硬件已经锁定，故等效下拉电阻维持现有状态，预测结果如表6所示。

通过表1可以看出，若等效下拉电阻阻值无法更改，则采用优化方案2，即放大器元件需选用高成本MOS管，BLS压降的预测西格玛水平由-2.6提升至0.79，改善效果较为明显。

考虑到采用MOS管成本较高，对压降影响显著的等效下拉电阻参数进行优化预测，预测结果如表7所示。

由表7可知，若可以改变相关控制器内部的下拉电阻，则可以采用优化方案4，即放大器元件选用低成本PNP三极管，BLS压降的预测西格玛水平大于6。

2.5 验证阶段

基于上文所述的田口预测，本文制定了两套优化方案进行验证，如表8所示。

对A、B方案进行台架验证，并对实验结果进行过程能力分析，如图6所示。

通过台架试验验证，说明预测的结果与实际结果的趋势吻合，两种方案均明显的改善了原有水平的能力。

考虑实际情况，现有项目下无法更改控制器内部的硬件，决定采用方案B；而对于新开发项目，考虑到成本因素，需要对采集BLS硬线信号的控制器下拉电阻阻值进行规定，在满足相应等效下拉电阻的情况采用方案A。

3 结语

六西格玛设计（DFSS）的应用致力于产品前期开发的质量设计，而不是产品后期应用的质量改进。通过该项目的实施，作者深刻体会到了产品质量是设计出来的，理解了设计需求来源于客户，在产品开发中要重点关注客户的声音，集中资源对客户关注的问题进行优化；同时利用DFSS方法设计，企业可以在缩短产品研发周期的基础上，获得更加可靠和稳健的产品。

参考文献

[1] 纪海慧，瞿元赏，唐庸康. 基于六西格玛设计的塑件齿形锁紧结构优[J]. 机械设计与制造，2009（10）：104-106.

[2] 何桢. 六西格玛管理[M]. 北京： 中国人民大学出版社， 2014.

[3] 马逢时， 周暐， 刘传冰. 六西格玛管理统计指南[M]. 北京： 中国人民大学出版社， 2007.