近年來，聲學品質已成為一個日益重要的話題。特別是在汽車行業，在高端化產品升級以及向電驅汽車的轉型浪潮中，客戶的期望從轟鳴的發動機聲音逐漸轉向安靜舒適駕駛體驗。

因此，不僅在研發階段，在生產過程中對NVH聲學質量測試的要求也越來越高。精心設計的生產下線臺架上的EOL聲學測試系統可以發現"有異響"的產品，同時又遠遠不僅限于此。

通過基于被測產品的動力流和齒數等機械結構信息進行物理建模，可以將不規則異響噪音定位于特定部件和找到根本原因，從而實現高效維修。

通過將整車測試的主觀評估結果與下線生產大數據自學習的極限值相結合，可以篩選出導致客戶投訴的產品，以及存在隱性生產缺陷的產品。

通過對生產數據的長期統計分析將評估范圍從下線檢測擴展到整個生產鏈過程，并能發現包括不限于齒輪加工中的質量趨勢和隱藏的相關性等等。

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什么是聲學生產下線檢測系統？

它是安裝在生產下線測試臺架上的測量系統，通過盡可能地模擬產品的實際工況，從而獲得產品在接近真實工況下的NVH外特性，據此對產品的NVH表現進行聲學質量評估和判斷。

產線下線測試要求不同于研發實驗室測試或者整車測試：

• 與生產線控制端進行實時通信溝通
• 復雜生產環境中進行穩健、自動和快速的測量
• 統一管理復合產品類型、多測試產線以及復雜測試步驟
• 質量關鍵的相關值、合格/不合格限值評估
• 質量缺陷的根本原因快速分析定位
• 每天每條產線近千個測試結果的原始數據和測試結果的儲存，管理和分析
• 基于測試結果數據庫的實時趨勢分析、熱點問題分析，對于產線情況，產品質量評估和預警

生產下線測試不僅僅是限值設定和單次測量的評估，而是一套復雜且多部門協同工作的系統。

為什么我們需要聲學生產下線測試？

汽車品質升級

• 雖然可能 “發動機的轟鳴聲”是部分客戶想要的，但齒輪嘯叫等異響通常不被客戶喜歡。
• 電驅汽車的設計通常為了提供了一種奢華，舒適、安靜的駕駛感。但同時失去了發動機的掩蓋效應之后，各種生產缺陷被放大，比如齒輪齒面波紋度和軸承異響，更容易被人耳識別到。
• 電動機轉矩波動會通過動力總成固定裝置傳遞到車身或者通過輸出軸傳遞到驅動輪。這些力矩波動可以通過扭轉加速度測量甚至表現為線性振動。

維修成本優化

• 在零部件(齒輪&軸承)級別時，發現問題并替換可能需花費15元；
• 在裝配級別時，維修成本會上升到400元；
• 在動力總成系統級別時，會提高到4000元；
• 在整車級別再發現問題并進行維修和替換時，可能維修成本會高達15,000元。
• 假定年產量是10萬臺，通過早期的NVH檢測提前發現問題，每降低0.5%的返修率，我們就有可能節約高達750萬人民幣的維修成本。

找出隱藏的質量缺陷

盡管整車測試中沒有主觀異響或者噪音，但也可能存在限制產品使用壽命的耐久性質量缺陷。

生產統計分析

通過存儲100%生產測試的所有結果生成的結果數據庫，可以進行生產數據統計學分析：

• 前N項主要質量缺陷分析，提供一個簡潔的產線概覽。尤其是在多產線，大量測試中出現的產品質量問題或是臺架控制問題，利用多種多樣的統計學工具比如箱型圖進行快速分析，定位和解決，以對產線生產影響降到最低
• 單值的趨勢預測可以對產品質量變化進行預警
• 單值的歷史數據回顧可以對產品不同批次的變化進行總結和問題定位
• 通過將生產線下線聲學測試的結果與生產加工過程中獲得的加工參數相關聯，可以揭示出存在于生產中的根本原因，甚至提供相應齒輪加工機器維護預警

擁抱未來

當聲學下線檢測系統集成了云服務器功能之后，還可實現跨工廠，跨地域，跨部門的生產分析和協同工作；實現了超越設備限制，在任意終端上分析和展示實時生產情況。

同時每天產線上生成的海量數據無疑是最好的訓練數據。可以為當下的技術變革提供了全新的可能性: 生產下線檢測系統可以為機器學習和大數據分析接入提供了端口和更加優質的訓練數據。

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