工廠企業通過智能制造技術開啟管理新模式

近年來，隨著中國制造2025方案的提出，對產品質量也有了新的要求，通過應用智能制造?中的工業物聯網、工業數據采集技術是解決質量管理疑難問題、提升質量管理水平的關鍵技術。

為什么質量管理需要智能制造技術？

信息技術的進步和用戶業務的發展不斷為現有的質量管理提出各種各樣的新要求，這些要求打破了原有的質量管理格局，為質量管理理論、方法、工具、規則不斷地注入新的內容。面對與軟件質量管理相關的諸多元素，人們會反思，什么是保證產品質量的主線？什么是逐漸改進的路線圖？

事實上，上述問題的回答是與質量管理的客觀需求息息相關的，它回避不了一項核心工作，即“質量管理知識體系發展趨勢與核心技術”。如果從管理的層次劃分質量管理可以分成數據管理、信息管理、知識管理。知識管理代表著管理發展趨勢，它需要數據挖掘技術支撐，并為決策服務。

應用智能制造技術有助于解決質量管理疑難問題。到目前為止，國內外關于質量管理的理論、方法和工具并不算少，然而，質量問題仍然屢見不鮮，其中，有管理問題，也有技術問題。如果我們挖掘其中原因，不難發現：在質量管理的實施過程中，有些環節不易控制。

從表面上看，似乎質量管理的各個環節做到了，但其中包括不少模糊和漏洞，相同的問題如果不同的人進行分析和決策，得出的結論可能大相徑庭，需要我們給予必要的控制。例如：質量原因如何分析？質量分析工具如何綜合應用？樣本如何分組？質量實時控制和自動化以及系統建立質量把關等問題。在這種環節上需要有經驗的管理者把關和決策，那么，智能制造技術將發揮重要的作用。

智能制造技術在質量管理中的應用分析

第一，質量問題綜合分析的智能化需求。

用于質量問題原因分析常用工具很多，包括因果分析圖、直方圖、樹圖、散布圖、帕累托圖、控制圖等，然而，對某個質量問題的分析僅僅用一種統計圖分析是不夠的，得出的結論也不易把握。從理論上講，理論和方法齊備、實施程序清楚，同時，沒有一個自動化和固定的分析工具說明用哪種或哪幾種圖形進行分析，需要人的經驗和綜合分析與決策能力。

第二，質量問題“紅綠燈”的應用。

質量“紅綠燈”可以幫助實現預警，從而，對產品質量進行管理和監控。

第三，數據倉庫質量的智能分析。

與數據庫相比，數據倉庫進行“反規范化”工作，其主要理由包括：第一，數據倉庫反映的是歷史數據內容，涉及的操作主要是數據查詢，一般情況下并不進行數據更新操作，因此數據進入數據倉庫后極少更新或不更新；第二，在建立數據倉庫時考慮到查詢的快速執行，將盡量減少多表的連接操作。

為此，需要合并一些表，面向決策，添加一些數據項等方法，即進行反規范設計是實際的需要。常用的反規范化設計方法：增加冗余；重新組表；分割表。其主要優勢在于可以有效減少查詢時的多表連接，提升查詢的效率。值得注意的是：“反規范化”沒有自動化的可依據的操作模型，需要大量綜合分析和經驗應用。

利用智能制造技術拉動質量管理提高的建議

產品的質量越來越倍受大家關注，但是，在質量管理中，如果一些模糊點不加以控制，表面上，好像質量標準水平較高，然而，質量僅僅是建立在局部環節上，或質量存在較多的潛在風險。為此，建議研究潛在風險點并積極采取有效措施。

對質量管理中需要綜合決策的環節進行梳理，并將這些問題借鑒智能制造技術給予部分解決。具體地講，挖掘和剖析質量管理的風險點，進行對策研究，例如質量問題查找和綜合分析方法和工具、風險預警、裁剪風險分析工具等。

中國制造2025強調制造智能在實際生產中的應用，同時強調“中國質造”，提升產品質量，開啟質量管理新模式?，F代智能制造技術層出不窮，開啟中國質量管理新模式，智能制造技術是一條有效的途徑。

智能制造的直接目標是快速響應，明顯特征是定制化生產，技術手段是網絡化、數字化，前提是高質量、高效率，關鍵難點是頂層設計，指導思想是以人為本，成敗標志是商業成功。所以，智能制造不能不談質量。

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