在冲压生产中，工程师们常常面临一个令人沮丧的挑战：在经过数周的辛勤工作后，工具开始产生高质量的冲压件，然而，随着时间的推移，生产过程中却出现了随机的废料。这种情况不仅影响了生产效率，还增加了成本。本文将探讨如何使用AutoForm软件控制生产中的随机拆分问题，通过敏感性分析识别根本原因，并提出有效的解决方案，以帮助工程师提高生产稳定性，降低废品率。

　　1. 背景

　　在冲压工艺中，模具专家和工程师通常会在初步可行性研究期间使用AutoForm对整个冲压过程进行数字化验证。这一过程涉及分析和纠正可能的成型问题，以确保最终产品符合质量标准。然而，尽管在试生产阶段，零件的表面质量和公差均符合要求，仍然可能出现废品率超标的情况。这种随机的废品产生往往源于摩擦学和工艺流变学（材料流动和变形）的复杂性。

　　2. 问题识别

　　在Alastampi公司，模具专家Luca Sacco在使用AutoForm进行冲压件的质量控制时，发现试生产过程中出现了裂缝问题（见图2）。由于废品率高于可接受的限值，销售经理Andrea Gagliardi要求工程团队调查并提出修改方案。经过多次模拟循环，团队意识到问题并不在于工具或零件表面，而是与摩擦学和材料流动特性密切相关。

　　3. 敏感性分析

　　为了更好地理解问题的根本原因，团队决定对摩擦和材料特性等工艺参数进行详细的敏感性分析。通过使用AutoForm Sigma，工程师们能够评估不同参数对最终结果的影响。以下是他们选择的主要可变参数：

　　- **材料厚度**

　　- **材料机械性能（屈服应力、UTS、R值）**

　　- **滚动角度**

　　- **润滑**

　　这些参数的选择基于对零件几何形状和裂缝位置的分析。由于零件具有陡峭的垂直壁和多个压花，因此材料和摩擦特性被认为是主要影响因素。

　　3.1 初步分析结果

　　初步的敏感性分析结果并不令人满意。尽管可行性结果显示工艺能力良好（见图3），但并未明确指出导致裂缝的主要参数。这表明，虽然材料特性和摩擦对薄化有直接影响，但尚未找到导致裂缝的根本原因。

　　4. 进一步分析与解决方案

　　在对案例研究进行深入分析后，AutoForm支持团队建议将材料机械性能的可变范围与不锈钢生产变化相一致，并引入先进的摩擦模型。这一改进使得摩擦系数能够随拉伸方向变化，从而使可成型性地图更接近实际情况。

　　通过建立新的敏感性分析，团队最终发现了一个特定参数组合，导致压花墙中出现裂缝（见图4）。图5展示了过程主导变量的结果，显示压花垂直壁的减薄影响发生了明显变化。

　　5. 结果与实施

　　分析结果表明，使用特定的参数组合时，零件在实际生产中会出现裂缝，导致废品率增加。这一发现促使团队意识到，仅通过调整少数可控的工艺参数并不足以提高生产的稳定性。因此，他们建议客户对零件几何形状进行修改，以降低废品率。

　　经过修改后，生产过程得以顺利进行，废品率显著降低，确保了生产的连续性。

　　6. 总结

　　通过对所有工艺参数输入的可变性进行深入分析，工程师们能够提前识别裂缝和随后的废品率的根本原因。这一过程强调了敏感性分析在生产设计中的重要性，能够有效避免计划外的停机和广泛的试验循环，同时保持交货时间。

　　使用AutoForm进行敏感性分析不仅帮助工程师们识别了问题的根源，还为改进生产工艺提供了有力支持。随着制造业对高质量产品的需求不断增加，掌握这些技术将为企业在竞争中提供重要优势。通过合理控制生产中的随机拆分，工程师们能够提高生产效率，降低成本，从而实现更高的市场竞争力。