質量檢測全生命周期管理實踐教學平臺及課程建設

劉江麗，胡慶夕，b，姚 遠，b

（上海大學a.工程訓練國家級實驗教學示范中心；b.快速制造工程中心，上海 200444）

0 引言

智能制造“十三五”發展規劃以及“中國制造2025”明確提出了質量強國戰略，質量管理不再僅僅是生產流程后的符合性監督，而是貫穿產品全生命周期的全面質量管理，是現代制造的基石，也是保證智能制造質量的基礎。在人工智能、工業互聯網、大數據的背景下，復雜裝備制造過程的自動化水平日益提升，工藝過程復雜程度也不斷增加，而傳統的質量管理模式，面臨著諸多問題：工藝數據結構化瓶頸、MBD（Model Based Definition）實踐、計量檢測業務復雜、SPC（統計過程控制）應用困難、計量設備與器具種類繁多、現場計量器具使用的易用性與高效性、質量數據如何最大化利用、高保密要求與智能制造平衡等，顯然已不能滿足發展需求，因此，智能化質量管理勢在必行［1-5］。

智能化質量管理，本質上是將質量融入企業制造全流程，憑借一系列前沿技術，例如仿真技術、自動化技術、AI 技術、物聯網、可穿戴設備等，構建以測量為主體的全面質量檢測系統，與企業的ERP（企業資源計劃），PLM（產品生命周期管理），MES（制造執行系統）等產生關聯，各個系統數據互聯互通，實時交互，形成一個有機的整體，最終通過數字主線將有價值的質量大數據充分采集、加工、分析，形成有價值的質量控制方案。

如何將現代制造流程中的智能化質量管理理論及質量檢測全生命周期管理流程轉移為教學場景，為國家培養符合企業需求的人才，是高校工程實踐教學中迫切需要解決的問題。在教學實踐過程中，一直缺少相應的實踐環節，難以使學生深入理解生產實踐中的數字化質量檢測、大數據分析、過程控制，以及質量改善以及質量體系建立的重要性，這種缺失也導致學生對概率統計等理論知識缺少感性認知。在工程訓練實踐課程體系中，建立質量檢測全生命周期管理實踐教學平臺，為培養理工、管理等專業本科生的質量管理技能與意識提供平臺支撐，讓學生了解最新的質量控制技術，從而為國家制造業高質量發展提供重要保證。

1 實踐教學平臺建設體系

1.1 實踐教學平臺體系總體架構

質量檢測全生命周期管理實踐教學平臺是基于數字化精密測量實訓平臺內部局域聯網系統的質量檢測任務管理、測量設備數據采集、質量業務管理、質量數據管理分析及展示的綜合智能化質量管理平臺。實踐教學平臺分為：海克斯康SmartQuality 智慧質量綜合管理系統（簡稱SQ系統），海克斯康Q-DAS 質量大數據分析系統，數字化精密測量實訓平臺，如圖1 所示。平臺以MES 制造管理平臺作為任務發起模塊，SQ 系統承擔任務接受、任務分解、檢驗計劃、測量程序與任務關聯、檢驗任務排程、檢驗任務執行、數據及檢驗結論反饋以及全過程檢驗任務狀態監控，數字化精密測量實訓平臺執行檢測任務，采集測量數據，并與SQ 系統以及Q-DAS系統實現信息交互，Q-DAS系統實現質量大數據的集中儲存、管理、統計分析及監控等［6-7］。

圖1 全生命周期質量管理實踐教學平臺體系架構

該平臺主要用于智能制造中的質量檢測全生命周期管理實踐課程，建立以質量為核心的數字化測量場景及質量檢測流程工程實踐訓練場景的演示及教學，讓學生理解通過質量檢測任務的規劃、數據的測量采集、整理、展示與分析將質量數據轉換為知識指導質量控制過程的基本理論、方法以及控制流程。

1.2 SmartQuality智慧質量綜合管理系統

SQ智慧質量綜合管理系統是立足質量管控與質量優化的協同執行平臺，是以測量與質量為核心的智能化質量綜合管理系統，它與智能制造企業的ERP，PLM，MES 等產生關聯，打破各系統的信息孤島，實現生產上下游的數據貫通，貫穿于產品設計、加工、檢測、分析與控制等全生命周期，如圖2 所示。

圖2 SmartQuality智慧質量綜合管理系統

質量檢測全生命周期管理實踐教學平臺中的SQ智慧質量綜合管理系統能夠保證數字化精密測量實訓平臺中所有測量設備的互聯互通，完成測量設備的狀態監控及分析。借由SQ 系統，將產品設計環節的質量檢驗規劃的結構化、數字化，生產制造環節的檢測任務執行和數據采集監控的網絡化、自動化以及質量大數據分析、質量問題反饋的智能化全面貫通。通過SQ系統可以方便地完成檢驗任務的業務管理、測量數據的采集、預警、可視化以及統計報表分析工作，并且系統可以將各類定制質量報告自動推送給相關負責人，實時完成質量數據的統計分析，包括方差分析、相關性分析、回歸分析和趨勢預測分析等［8］。

1.3 Q-DAS質量大數據分析系統

隨著制造業數字化轉型、高檔數控機床的應用和數字化精密測量設備的廣泛應用，工業裝備產生的質量數據，逐漸被全方位采集和多形式記錄，數據量、數據類型、數據傳輸均得到大幅提升和擴展，不斷采集和積累的質量數據將質量管理推進到大數據時代。推動智能制造發展的并非大數據本身，而是大數據的數據采集、質量分析、質量應用等技術，這些大數據的管理和應用影響著以產品質量為導向的設計優化過程、以生產質量為導向的工藝優化過程、以設備質量為導向的預測性維護模式、以質量預警為中心的供應鏈協同模式等［7-9］。

海克斯康Q-DAS 智能質量大數據分析系統，以人、機、料、法、環為主線，貫穿并涵蓋制造PDCA 全過程。它通過結構化的圖、表和大數據統計分析理論，機器自學習等技術，實現以數據感知、數據處理分析、制造過程決策與支持、數據可視化技術為核心的智能制造全生命周期質量管理。Q-DAS 系統可以提供先進的統計過程控制理論及方法，減小生產過程中的變差；提供對質量數據的可視化及更好地人機交互；對測量系統分析、加工及裝配設備驗收、過程能力評定提供一致的統計分析評價策略；實時監控生產過程質量狀態；提供質量大數據歸檔全面解決方案；實現質量數據的集中儲存、管理及分析等服務，如圖3 所示［7，10-11］。

圖3 質量大數據統計分析系統Q-DAS

DAS 質量大數據分析系統擁有不同的功能模塊用于不同的生產制造過程及產品質量控制環節中。質量檢測全生命周期管理實踐教學平臺中提供的主要功能模塊如下：

（1）qs-STAT過程能力驗證模塊。不僅可以用于創建機器和過程能力的驗證，還可以使用過濾器和選擇條件來檢驗過程是否存在異常。通過分析機器、批次、檢驗員、工具、溫度等因素的影響，從而找到過程改進的方向。

（2）solara.MP測量過程能力分析模塊。可以基于MSA（測量系統分析）和VDA5（測量過程能力）建立測量過程能力的評估，或基于GUM（測量不確定度表述指南）進行擴展測量不確定度的計算。確保測量系統獲得的測量值足夠準確地反映當前的實際情況，即測量過程必須能夠執行各特定情況下所要求的任務。

（3）O-QIS實時監控可視化模塊。用于檢驗和過程數據的實時展示和評估。所有測量數據到達數據庫后由O-QIS模塊進行監控，其涵蓋了傳統的統計過程控制（SPC）、在線報警監控、警報功能和在線可視化。

（4）BI（Business Intelligence）商業智能質量看板。一種信息管理工具，通過智慧質量綜合管理系統SQ平臺，BI質量看板參考大數據和云計算的技術路徑，將Q-DAS核心算法生成的分析結果以更人性化的方式呈現出來，滿足多維度的組織管理需要。

1.4 數字化精密測量實訓平臺

對制造全流程的幾何量、尺寸、位置等信息進行有效的測量測試和檢驗是生產制造必不可少的環節。隨著數字化、模擬仿真、大數據等智能制造技術的不斷發展以及精密加工技術對于精度、質量和效率要求的不斷提高，大視場復雜形面測量、短小幾何特征的測量、微納尺寸測量、大型動態工件校準與測量，采用傳統的測量技術已經無法滿足制造企業的需求，高精度的測量儀器被越來越多的制造企業所采用，數字化非接觸精密測量、在線無損檢測、激光掃描檢測、視覺識別技術以及跟蹤測量等方式得到了廣泛應用［12-15］。

數字化精密測量實訓平臺為產品全生命周期質量管理實踐教學平臺的硬件基礎。該平臺設備齊全，主要由藍牙卡尺、藍牙千分尺、二維測高儀、自動化影像測量系統、三坐標測量機、三坐標全息測量仿真教學系統、三維激光掃描儀、激光跟蹤儀、激光干涉儀等組成，從傳統機械測量到現代數字化精密測量，從靜態精密測量到動態精密測量，從接觸式測量到非接觸式測量，從二維測量到三維測量，從虛擬測量到實踐測量，全面覆蓋各種對象和實踐項目的測量需求，同時引入豐富多彩的場景案例，應用場景涉及航空、重工、醫療、新能源、文物保護等，向學生展示講授先進的現代數字化精密測量技術，了解測量技術的基本概念以及發展的同時，讓學生熟悉數字化精密測量的實際應用。

數字化精密測量實訓平臺中的所有測量設備通過無線局域網與SQ智慧質量綜合管理系統及Q-DAS大數據分析系統網絡聯通，接收并執行來自SQ 系統的檢驗任務，同時將測量采集到的數據反饋給數據分析和數據管理系統進行大數據的統計分析、管理、監控及可視化展示。讓學生不僅僅實踐測量設備的使用和數據采集，更重要的是理解數據采集后數據的使用去處，從而讓學生理解數字化精密測量的數據來源與數據統計分析的方法和意義，了解質量檢測全生命周期管理的工作流程。

2 實踐課程教學流程

基于網絡互通的質量檢測全生命周期實踐教學平臺構建實踐教學課程，教學實踐流程從MES，ERP，PLM系統的生產訂單到SQ 系統的檢驗訂單，從檢驗訂單到生成檢驗任務到執行檢驗，到數據采集后的分析、監控、報警、可視化，根據數據分析進行質量閉環改進，讓學生體驗與了解整個質量檢測全生命周期管理流程，如圖4 所示。

圖4 實踐課程教學流程

SQ 智慧質量管理系統可以根據生產與檢驗要求發布檢驗任務，精密測量實訓平臺的各種測量設備采集測量數據并發送到中央數據庫，所有測量數據到達數據庫后由Q-DAS系統中的O-QIS模塊進行監控，并可以使用qs-STAT模塊進行統計過程分析控制，所有的測量數據可以依據SQ平臺通過SQ中BI看板進行分類展示，模擬工廠實際質量檢測全生命周期管理情況。

（1）從生產訂單到檢驗訂單。ERP 或者MES 系統中的生產訂單與檢驗訂單綁定，將檢驗要求發送給SQ系統建立檢驗訂單。

（2）從檢驗訂單到測量任務。SQ 管理系統根據收到的檢驗訂單要求發布具體測量檢驗任務。

（3）接收測量檢驗任務。登錄SQ 系統數據采集端，接收到測量檢驗任務（見圖5）。

圖5 接收測量檢驗任務

（4）執行測量檢驗任務。根據測量檢驗任務基于現代精密測量實訓平臺，采用正確的測量設備執行測量檢驗任務，進行數據采集（見圖6）。各種測量設備將采集到的測量數據直接反饋給SQ系統，SQ 系統得到訂單完成的信息，再和其他系統交互，同時測量數據進入Q-DAS系統進行實時統計分析。

圖6 執行測量檢驗任務

（5）測量數據分析。質量大數據統計分析系統Q-DAS根據采集到的大量測量數據，使用qs-STAT 模塊進行統計過程控制（SPC），分析生產過程；使用solara.MP模塊分析測量系統（MSA）及測量過程能力（見圖7）。

圖7 測量數據分析

（6）測量數據實時監控。質量大數據統計分析系統Q-DAS中的O-QIS 模塊對測量及分析數據進行監管，實時報警，查找到對應報警的設備進行分析并顯示再次測量（見圖8）。

圖8 測量數據監控報警

（7）測量數據展示與管理。采集到的測量數據可以通過智慧質量綜合管理系統SQ 平臺基于各種預先設定的BI看板進行展示（見圖9），同時如果分析測量數據得到警報，則需要通知SQ 系統，SQ 系統再和其他系統及設備進行交互，通知對應報警的設備進行改善或者重新測量。

3 結語

在人工智能、工業互聯網、大數據背景下，智能化質量管理是現代制造的基石，也是保證智能制造質量的基礎。質量檢測全生命周期管理實踐教學平臺，以現代精密測量實訓平臺為基礎，以SQ 系統為智慧質量管理系統，以Q-DAS 為大數據統計分析監控系統，將現代制造流程中的質量控制理論及流程轉移為教學場景。以該平臺構建課程，提供從生產線上采集數據，質量業務管理、質量數據分析的實踐場景與教學，實現質量檢測全生命周期管理過程演示。讓學生理解通過質量數據的提取、整理、展示與分析將質量數據轉換為知識指導生產過程的基本理論、方法和現代質量控制流程，了解最新的智能制造時代的質量控制技術，培養學生質量管理的意識，為國家制造業高質量發展提供重要保證。

圖9 SQ平臺BI質量看板展示