智能制造质量管理的策划和实施

智能制造质量管理的策划和实施

黄鹏

身份证号：430321197411080536

摘要：在中国制造现代化发展日益加快的情况下，机械制造业也迎来了跨时代的改变，引起我们极大的重视。随着机械产品需求量不断的增多，可以将智能化的质量管理系统引入机械制造业，以有效提升零部件产品的质量。智能制造总是在强调质量，对产品质量也有新的要求，智能制造技术是解决质量管理疑难问题、提升质量管理水平的关键技术。

关键词：智能制造质量管理、质量管理、在线控制、系统集成

前言

随着全面质量管理理念的不断普及和深入的推广应用，以及中国制造2025的发展要求的提出，创新驱动发展，质量管理将演变成管理与技术并重的综合系统工程。机械制造业的产品要以过硬的质量作为发展的驱动力，传统的质量管理也已经难以满足现实的需求，随着中国制造2025方案的提出，对产品的制造质量又有了新的更高的要求，智能制造技术是解决质量难题，提升质量管理水平的关键技术，为此应将更为先进合理的智能化质量管理理念和管理系统引入到机械制造业中。以更好地实现对机械制造产品的过程质量控制，有效提升产品的制造质量。

1、机械制造零部件产品的生产特点阐述

机械制造零部件产品的生产特点主要显现出以下几个方面：

1.1、机械生产制造过程涉及的零部件诸多，这些大量的零部件的加工工艺都相当复杂，质量标准和要求也需要相应的提升。

1.2、机械制造业 处于快速发展的态势下，因其生产过的特殊性，在质量管理过程中往往滞后于其他行业，暴露出机械制造业在生产质量方面的问题，具体表现在：生产加工工艺质量控制不足、零部件生产加工工艺相对复杂而且数量繁多，同时要对各种不同的零部件进行生产加工质量控制难度较大，另外还需满足对客户的特殊的、个性化的要求，进行变更、修订生产工艺路线，在质量控制方面又增加了难度。其次机械零部件生产加工环节多、流程长，并牵扯其他相关部门，在零部件的质量控制协调方面也显漏出欠缺。

1.3、传统的质量控制和管理，缺乏系统化、整体化的信息化控制，无法保持有效的、持续的互动和协同，各模块的集成化程度也不高，出现了质量信息分割的现象。

1.4、缺乏科学的质量数据分析处理方法，仍旧采用原有的质量管理数据方法和模式，无法充分发挥质量信息管理的系统功效，降低了对生产制造的质量预测和控制效果。

2、智能制造质量管理策划

智能制造技术拉动质量管理的提高是发展的必然所需，开启质量管理新模式,智能制造技术是非常有效的途径。在质量管理中如果一些模糊点不加以控制，表面上质量标准水平较高，然而质量仅仅是建立在局部环节上，存在较多的潜在风险。需要对质量管理中综合决策的环节进行梳理，系统的构建整体框架，对质量管理中的风险点进行研究，利用综合的质量管理的分析方法和工具，进行风险预警、风险分析等。

2.1智能制造质量管理的需求,应在企业主营业务的基础上对质量信息的测量、采集、分析、诊断及可视化进行识别和策划。测量方面应具备在线测量、精准定位、自动补偿和视觉技术等特征；信心采集需重点关注规范的数据信息、信息格式以及不同设备软件的兼容、可追塑性和虚拟现实技术等；分析诊断需结合过程和产品特征，建立可靠适用的算法模型和专家分析判定系统，实现自主分析、判断、决策；可视化是对智能质量管理输出的基本要求，需要涵盖便携式设备、定制报表界面、人机交互和远程办公等功能；需求的识别可利用一些质量管理了的一些工具，包括流程图、矩阵图、鱼刺图、需求分析报表和系统开发需求任务书、达到广泛收集和定量决策等目的。对业务流程进行自动化和数字化需求分析，自动化技术和数字化技术为智能质量管理的落地提供了技术的职称，自动化技术为智能质量数据的获取和分析奠定了稳定的基础。自动化技术和数字化技术公司可以策划搭建智能质量管理系统，基于该平台统一管理其子过程、子模块、控制线和具体算法的优化。

2.2智能质量管理系统的搭建,可分步实施。第一步，实现质量数据的快速采集与可视化质量报表管理、配置软件、硬件，实现机械零部件产品的复杂的产品特性、工艺参数以及设备、物流和来料的质量特性的展示；第二步、实现人员与智能质量检测、控制系统的人机交互，由人远程可进行操控；第三步，智能化的大数据分析决策，实现系统的思考判断和自动决策，实现系统分析、思考、判断和最终的自动决策。

2.3公司的机制保障上、人才培养方面，公司管理层可通过公司的持续改进智能控制系统以及各类、各项创新活动的组织设立奖项，对于部分优秀的项目进行先行先试，试点应用，后期推广来控制风险。在资金和技术上对智能质量管理创新工作进行奖励和培养，建立一支智能控制管理的技术团队，加强技术培训和再教育，进行系统的技术培训，使职工的操作技术和工艺水平不断得到提高，建立中级、高级人才梯队，保证企业智能化质量管理以及产品质量稳定的重要基础。

3、智能化质量管理在机械零部件制造业的应用实施探索及应用

机械制造业零部件的智能化质量管理系统将引入先进的分层分布设计，对实现零部件生产过程的全程预测、控制和管理。

3.1、构建系统的整体框架，智能化质量管理系统的整体框架主要包括：1）数据部分。重点实现机械制造生产的基础数据采集管理以及工序质量预测数据的管理，在获得相关的数据信息同时进行数据更新、维护管理。2）功能部分。机械制造产品加工中各个内容进行功能设计，从生产计划决策、生产调度决策、关键工序质量预测仿真等方面，形成各自独立且相互联系的不同功能模块。例如：质量控制模块、质量控制知识管理模块、关键工序质量预测仿真模块。3）集成部分。由于机械制造生产过程涉及的部门多，需要各部门之间的信息整合和交互，所以要设计与计算机辅助工艺设计系统向结合的集成层，实现各部门的人员、设备、物资、人力资源管理方面的集成，为生产制造过程控制提供技术支撑。4）业务流程部分。通过系统内不各子模块的信息输入和输出方式，进行各部门之间的链接，实现生产过程的预测、评价和信息反馈。

3.2、智能制造质量管理系统的应用，主要包括：1）、质量预测。机械制造生产部门要根据预定的生产计划，进行相关的数据计算和分析，要数字化、量化相关的各种影响因素，并对生产加工质量进行合理的推算和预测，使之成为质量管理决策的依据。2）、质量检测。对所有的机械零部件进行逐个质量检测，可以利用智能化质量管理系统采集生产加工过程中的各项信息数据，并将质量检测结果的数据储存于数据库体系之中，优化质量检测效率。3）、质量问题综合分析。质量问题的分析常用工具很多，包括因果分析图、直方图、散布图等，因此可以利用智能化质量管理系统，结合质量问题分析工具用多种方法进行分析，可以得出更加准确容易把握的结论。4）、质量问题的“红绿灯”应用。智能化质量问题的“红绿灯”应用可以有效的实现预警和警示，从而对产品上午过程质量进行管理和监控。5）、数据仓库质量的质量智能分析管理。数据仓库智能质量管理，数据进入数据仓库可以及时进行数据更新操作，可以有效的反应数据仓库仓储情况，并且可以有效的实施快速查询，提升查询的效率并且可以控制零部件的先进先出。

4、结语

综上所述，智能质量管理是基于企业智能制造发展而形成的一套更加适用于未来质量控制、预防与管理的理念和方法，有效的转变原有的质量管理理念和方法，引入先进的智能化质量管理系统，可以实现对机械制造生产过程的质量预测、控制、管理和检测，提升机械制造产品的生产质量和效率。智能制造质量管理本质上是企业结合自生的业务流程不断改进和转型、固化的过程，目的是提升企业质量管理能力。目前智能质量管理的实现和具体的应用没有标准的模板和方法论的，不同的企业实现路径和实现的方法可能不同，现结合中国制造创新的机遇，希望我们目前做的智能质量管理的构想和方法提供借鉴。

参考文献：

[1]智能制造中的生产过程质量控制标准化体系研究.中国标准化2018（4）：1822.

[2]王仁锋.智能化质量管理在机械制造企业的应用[J].现代商业，2016（16）.

[3]韩福荣.现代质量管理学[J].北京：机械工业出版社，2018.

[4]钟德洪.机械制造企业质量控制与管理研究[J].现代制造技术与装备，2016（3）.