智能制造業生產過程質量改進研究

【摘要】 隨著信息技術的不斷發展，智能制造業已成為制造行業的發展趨勢。本研究中通過對智能制造業生產過程的質量改進進行深入的分析，結合當前智能制造領域的一些現狀，有效地總結了一些經驗和理論，這對于促進未來智能制造業的發展有著積極的影響。

【關鍵詞】 智能制造;生產過程;質量

【DOI編碼】 10.3969/j.issn.1674-4977.2021.04.031

Research on the Quality Improvement of Intelligent Manufacturing Production Process

WEI Qian

（Shenzhen Skyworth-RGB Electronics Co.，Ltd.，Guangdong 518108，China）

Abstract： With the continuous development of information technology. Intelligent manufacturing industry has become the development trend of the manufacturing industry. In this research，the quality improvement of the intelligent manufacturing process. Combined with the current intelligent manufacturing field. Effectively summarizing some experiences and theories. It has a positive impact on promoting the future development of intelligent manufacturing industry.

Key words： intelligent manufacturing;production process;quality

在大數據技術、云計算和互聯網等信息技術的推動下，制造業實現了從傳統制造模式向智能制造模式的改變，智能制造已成為當前制造領域的主要生產方式。所謂智能制造就是利用智能系統，在智能設備和人類的共同操作下實現生產。和傳統的制造模式相比，智能制造具有明顯的智能化優點，且具有較強的協作型，是將標準的數據信息作為基礎[1]。可以說，智能制造模式不僅是對過去傳統制造模式的挑戰，更是為今后制造領域的新方法和新理論提出了更高的要求。

1 智能生產目前存在的問題

智能化的生產系統，可以讓整個生產過程實現智能化、自動化，且可以對其中各個環節實現有效的調度和控制，隨時能夠監測設備的運行狀況，對產品的質量可以實現有效管理。一旦生產過程中設備出現異常或者質量不達標，智能化生產系統可以做出正確的判斷，實現制作與管理、設計一體化。很長時間以來，我國在自動化和智能化的生產投入不足，國內的制造領域智能化和自動化的水平需要加強[2]。總結起來，當前國內智能生產管理存在以下幾個不足的地方。

1）制造業的生產裝備聯網率不高，整體的智能化水平和數字化技術沒有完全普及，智能化的生產車間建設仍然需要加大投入;2）由于生產智能化水平的不足，導致生產現場的物料傳輸自動化水平不高，生產現場物料的配送也有待完善和優化;3）制造車間沒有全面開展MES，整體的生產計劃不夠精細化，導致生產設備經常出現負荷，物料供應也會缺少協同性，在車間作業監督方面也有所欠缺;4）個別制造企業雖然購置了自動化生產線、數控設備，但是整體的集成性不高;5）有的企業在生產過程中，沒有進行有效的數據采集，不能及時了解生產的流程、進度，對設備的運行狀態不能實時監測，整個生產系統缺少可視化，這就降低了生產環節的質量管理和控制。

任何行業，都應將質量作為生產和發展的核心。在智能制造領域，質量管理作為企業管理的重要內容和生產的重要部分，需要創新工作理念和方法，來有效規避一些智能制造環節中出現的問題，以更好地實現生產過程的高質量發展，這對于智能制造業的持續發展有著積極的意義[3]。

2 智能制造業生產過程質量改進研究

2.1 質量檢驗階段

工業革命后隨著企業自動化程度提高，專業化分工日益加深。社會各界對于泰勒的管理思想逐漸認同，也就是計劃與執行是獨立的，而對于產品的檢驗則開始向著專業化的質量檢驗部門和人員靠攏。換言之，質量管理經過手工業發展時代，已經從過去的經驗管理階段開始轉變為質量檢驗階段，且管理方式更為科學。在智能化制造領域，一旦出現異常的質量問題，自動化生產系統就會很快對問題出現的原因進行追溯，且有一定的檢測范圍。檢測設備不僅僅可以在生產線上進行檢測，還能短時間內掌握規則[4]。例如2個小時對在線監測設備進行監控測試，如果出現異常，那么對異常的地方就要進行追溯，一直到2小時內的產品檢測達標為止。在這個過程中要做好隔離，在另外區域安置好2小時內生產的產品。同時，需要停止智能系統中診斷問題的程序，若可以使用軟件來有效解決，則需要對系統軟件采取重新安裝的方式，這樣時間較短，可以重啟運行智能系統。但若系統的硬件不能解決，則可以使用設備維護的機器人，對損壞的配件進行維護和更換。一旦維護設備的機器人也解決不了問題，運行系統則會發出警報，由專業的維修技術人員進行處理。針對不容易進行監測的部分，可以通過智能圖像系統進行判斷，同時還要定期優化智能圖像系統，以更好地對一些主觀檢測內容實現有效的處理[5]。

2.2 統計質量控制階段

上世紀二三十年代質量檢驗已不能適應自動化大規模生產的需要，以休哈特為代表的統計思想和方法論開始受到重視，在對生產數據進行有效分析后，可以提升各項工序不合格生產的預防力度，降低生產成本，質量控制點從生產末端延伸到生產前端，質量職能擴展到專業的質量控制人員。如此一來，不僅可以提高專業化水平，也促進智能生產的質量管理邁向統計質量控制階段。質量受控是任何制造企業都關心的問題，只要規模稍大的制造企業都有其相應的品質控制規定，同時還有較為完善和詳細的文件資料。即便如此，在生產環節仍然會出現各種質量問題，從表面現象看可能是管理執行不到位，品質人員責任心不強導致，實際情況是面對現在人力成本不斷增加的情況，不但高素質的品質人才難招，而且企業為了控制成本，品質人員的數量也在不斷縮減，從而導致品質控制執行不到位，質量問題不斷出現。

事實上是可以通過統計學的知識來使得生產過程受控，也就是統計受控，統計受控通行的方法是SPC（統計過程分析），也就是生產過程中對影響生產品質人、機、料、法、環、測進行持續數據收集，并通過SPC工具對數據進行持續的分析，實時監控品質問題。在生產的環節，一旦發生不可控的情況，即進行預警，工程人員根據數據解決問題。SPC可以用在來料質量控制，對生產全過程實現實時的監測和控制，減少不良產品的出現幾率，實現缺陷率的控制。

2.3 全面質量管理階段

上世紀六十年代，大規模生產蓬勃發展，企業供應鏈關系日益復雜，影響質量的因素越來越多，系統科學理論開始在質量管理領域受到重視。朱蘭、戴明等質量專家相繼提出除了要重視質量檢驗、統計質量控制階段外，還要關注其他的管理職能。全面質量管理的概念是費根堡姆提出來的，其主要是將生產的質量問題落實在生產制造的各個過程和智能管理，對產品形成的全過程進行有效的控制和管理。在全面管理階段，重點在于規避失誤，及時發現問題，進行有效預防，從而實現質量的改進，讓產品生產的質量達到標準水平[6]。在21世紀，對于產品的質量管理已經步入了全面質量創新的階段，我們不僅要避免問題和錯誤，還要提升和優化解決的辦法。

質量管理要以顧客為中心，加強預防和改進，有效控制每一個過程，控制住人、機、料、法、環、測、信息等影響因素，加強產品全生命周期管理，產品（服務）質量才能滿足顧客需要。當前，國內許多企業仍忽視產品研發、供應鏈、售后服務等環節質量，企業在探索智能制造過程中，必須協同解決設計、供應、生產、管理、服務等全過程質量問題，才能實現向中高端邁進。

3 結語

智能制造業的發展是當前世界上普遍關注的話題，且隨著技術水平的日益提升，各行業會日漸涌現出更多的高端技術人才，這些為未來智能制造業的發展帶來動力的同時，也加劇了行業的競爭。綜合當前智能制造業的發展現狀，我們要緊握時代發展的脈搏，抓住科學技術發展的機遇，從生產到管理，各個環節加大管理力度，以數據技術作為核心力量，結合互聯網、云計算等先進前沿技術，打造數字化的生產車間，保證生產質量，實現有效的智能化生產和管理。

【參考文獻】

[1]??? 劉星星.智能制造推動我國裝備制造業升級發展研究[D].福州：福建師范大學，2017.

[2]??? 蘇貝.制造業智能化轉型升級影響因素及其實證研究[D].西安：西安理工大學，2018.

[3]??? 劉海蓉.智能制造背景下高職技能人才培養研究[J].廣州城市職業學院學報，，2017（1）：93-96.

[4]??? 楊成瑋.A公司智能制造生產管理體系構建研究[D].長春：吉林大學，2019.

[5]??? 蒙劍.智能制造企業質量管理人員素質提升的研究[J].電子世界，2020（5）：15-16.

[6]??? 趙文博.工業大數據在智能制造中的應用價值[J].造紙裝備及材料，2021（1）：122-124.

【作者簡介】

魏茜（1986-），女，工程師，學士，研究方向為質量管理。