数字化环境下质量管控技术方法研究

秦剑

摘要： 随着全球市场竞争的不断加剧，质量成为影响企业生存和发展的核心要素之一，提高产品和服务质量成了世界各国政府和企业界普遍关注的焦点。目前，国内外关于质量管理研究的主题比较广泛，质量管理的研究对象也从最初的产品质量到服务质量、项目质量，再到现今一体化的体系质量，本文将在原有质量管理研究的基础上，对新兴的数字化质量管理进行分析和研究，并进一步推动我国质量管理的进程和发展。

Abstract： With the increasing competition in global market， quality becomes one of the core elements that affect enterprise survival and development， so to improve the quality of products and services has become the focus of the attention of businesses and governments around the world. At present， the research on quality management has extensive themes， and the research object of quality management has extended from the initial product quality to service quality and project quality， and then to today's integrated quality system. Based on the original quality management research， this article analyzes the emerging digital quality management， and further promotes the process of quality management and development in China.

關键词： 质量管理；数字化；新技术；新方法

Key words： quality management；digital；new technology；new method

中图分类号：F273.2 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）05-0008-04

0 引言

20世纪初到80年代以来，各种质量管理理念都是基于实践的总结和提炼，如戴明、朱兰、克劳斯比、休哈特的统计过程控制等，经历了检验、统计控制、全面质量管理和ISO9000标准化四个阶段。目前，理论与实践相结合，定性与定量相交叉等成为质量研究的主要方法，大样本统计与多种复杂方法交叉应用是发展趋势。何桢等提出了基于田口的质量损失函数改进模型[1]，陈荣秋提出了拓展的质量屋模型[2]，日本永井一志准教授论述了QFD的7个应用领域[3]，实验设计也从单因素和多因素方差分析以及正交试验设计到计算机实验设计。

随着并行工程（CE）、敏捷制造（AM）、精益生产（LP）、虚拟制造（VM）、及时生产（JIT）、快速响应制造（QRM）等设计和制造管理方法的发展，对产品质量控制提出了新的和更高的要求，出现了计算机集成制造系统（CIMS）、集成质量保证系统、DFX技术（其中包括面向制造的设计DFM、面向装配的设计DFA、面向质量的设计DFQ、面向可靠性的设计DF、面向可维修性的设计、面向互换性的设计等）、计算机辅助工艺规划（CAPP），CAX技术（包括计算机辅助设计CAD、计算机辅助制造CAM）等。随着信息技术飞速发展及广泛应用，质量管理数字化逐渐成为质量管理的热点。然而，有关数字化研制环境下的质量管理方法研究仍然有待进一步拓展，特别是传统的质量管理方法的适用性和改进等问题。

1 传统质量方法在数字化环境下的应用分析

数字化质量管理系统核心是质量管理的数字化。它将现代测量技术、先进制造技术、自动化技术、现代信息技术与现代质量管理模式相结合，综合应用于企业营销、产品设计、制造、管理、试验测试和使用维护等全生命周期质量管理的各个阶段，建立了一套以数字化、集成化、网络化和协同化为特征，预警和报警相结合的企业质量管理新体系。

传统的质量管理方法如新老七种统计分析工具、PDCA循环、失效模式与影响分析（FMEA）侧重从识别、分析和消除潜在功能失效来提高产品可靠性；田口方法侧重于通过增强设计方案的稳健性来提高产品质量；产品设计波动风险管理法侧重于从总体上识别、评估和消除产品的关键特性的波动风险；设计过程防错法侧重于预防和控制设计阶段的错误来减少质量损失；质量功能配置（QFD）侧重于优化产品定义，将顾客需求转化为工程要求；六西格玛设计从质量改进的角度出发，以识别、优化和验证为主线来提高产品设计质量；设计评估侧重评价其是否有能力满足相应的设计要求和设计约束；产品属性及早确定方法侧重于从预防设计缺陷负面影响，尽早对产品设计缺陷进行分析；保质设计侧重于从总体上提出一套方法和工具来保证产品设计阶段的质量，成为一种集成DFx工具的集成框架。还有发明问题解决理论、试验设计（DOE）、价值工程（VA）、故障树分析（FTA）、响应面法（RSM）、随机模型法、相关分析、方差分析、可靠性理论、公理化设计理论（Axiomatic Design，AD）、并行设计、协同设计、仿真技术、优化与决策等等。

具体地，各阶段可以使用的质量工具如表1所示。

2 数字化质量管理技术的发展

“数字化制造”不仅仅是指研发手段和制造设备数字化，更重要的是管理技术的数字化。

①基于数字化技术的质量管理模式优化：将数字化质量体系管理模块融入产品实现过程质量管理，实现数字化质量体系协同设计与仿真管理、数字化质量体系量化评价与诊断、数字化质量体系远程审核管理等，使之适合数字化管理的需求。

②数字化质量控制与检测技术：产品在各个阶段所采用的质量数据检测与过程控制方法和工具是不同的，具体如下：

1）数字化设计阶段。

在数据库质量控制方面，为对数据库、模型以及数据库输人数据进行有效的质量控制，应将主要的精力放在维护数据与模型的正确性上。模型质量控制方面，主要有设计自查、模型校审、模型完整性确认、设计综合、碰撞检查和审查确认等。

成品文件和记录质量控制方面，应认真贯彻落实设计自查制度，同时加强对各类文件模板的制定。

基于PDM的质量管控方面：产品结构、配置和数据管理，实现对产品结构与配置信息和物料清单的管理。依据产品的技术状态和各节点的成熟度，检查EBOM的正确性和完整性。数据安全管理需要设定并遵循“设计、校对等审批流程中各类角色对数据操作权限。产品技术状态管理将产品定义的全部数据包括集合信息、分析结果、技术文件明细表等与产品结构建立联系，使用户知道某项变化造成的影响，确保技术状态正确。

数字化设计环境质量控制：包括计算机硬件和软件两部分，是实现产品数字化设计的基础平台，对它们的全面管理和有效控制是数字化设计质量控制的关键所在。

数字化产品预装配质量控制：利用数字化三维实体模型，对零部件实际装配过程进行模拟，进行设计协调和干涉性检查，以验证和完善零部件设计的协调性、装配工艺性和维修性。

数字样机的质量控制：装配过程要满足数字化产品预装配质量控制要求。对数字样机进行空间分析、人机功效分析和各系统及结构相互间的干涉检查。

2）数字化工艺阶段。

工艺质量主要包括工艺设计质量和过程质量。过程质量为在线质量工程技术，及时发现、分析和控制工艺质量中的波动，使得影响每道工艺质量的制约都能控制在一定的范围内。设计质量为离线质量工程技术，受到设计质量的制约，又影响生产质量。

在工艺质量因素方面：包括工艺规划、工艺决策和工艺试验等要素，部分产品设计要素和一些售后质量要素。主要是生产质量或者线内质量要素，如加工条件、加工机床及装备的状态、加工操作的方法等等。

产品规划阶段，产品工艺主管应及时参加新产品设计的方案讨论，研究主要参数和精度要求、结构、性能、工艺实现可行性、工艺上应采取的方法等。

产品技术设计阶段，着重审查采用新工藝、新材料、新技术的可能性和技术要求的经济合理性、结构上的先进性、工艺上实现的可能性、是否采用特殊工具等。

产品工艺设计阶段，全面了解产品图样，并按知识库中的工艺路线划分原则合理选择毛坯，正确划分零件类别、生产车间、工段，充分采用机床和工具制造专业及其它行业的先进工艺，采用评价方法和优化技术选出最经济的加工方法，提高生产率。

产品单件试制阶段，将信息实时反馈给其它有关部门，以便及时进行修改，提交有关人员审核、会签，以便对所编制的工艺文件质量负责。

产品成批生产鉴定阶段，根据产品整顿后的图样和工艺进行成批生产，克服设备负荷不平衡，制定成批生产中工艺试验计划。

3）数字化制造阶段。

大批量生产模式下的质量控制方法：由于样本容量大且加工质量特性具有相同的分布，采用休哈特控制图进行质量分析与控制，即采用通常的统计过程控制方法，如统计公差分析、工程过程控制、统计过程控制。

单件小批量生产模式的质量控制方法：主要是基于贝叶斯预测理论的动态质量控制方法，需要建立一个工序质量波动模型，采用常均值动态线性模型理论质量波动数学模型。

批量客户化生产模式的质量控制方法：通过标准变换方法将相似工序的质量特性数据转换成为同一分布的数据，在同一张控制图上就可以对质量数据进行分析与控制，解决由于数据样本量不足导致无法判断质量特性的问题。

信息质量控制：引用TQM思想，提出全面数据质量管理，即定义、分析、测量和改进。

过程能力控制：过程能力指数是指过程能力满足产品质量标准要求的程度，过程能力的长期指数值越大，产品离散程度相对于技术标准的公差范围越小，过程能力就越高。

测量系统分析：分析测量过程对产品质量特征值变异的影响大小及规律，分析测量系统本身的误差能否满足要求。

失效模式分析：依据由质量目标所制定的技术文件，根据经验分析产品设计与生产工艺中存在的弱点和可能产生的缺陷以及这些缺陷产生的风险及后果。

生产制造环境控制：要求成员企业各技术业务部门为生产制造提供合乎要求的条件，确保生产、检验现场所使用图样以及成套工艺文件、作业指导书和检验文件等的正确性；配套鉴定合格的生产设备、试验设备和工艺装备；确保原材料、元器件等生产用料质量合格；操作人员能够正确进行工序操作。

关键工序质量控制：建立控制点和按实际需要选用控制图，并将其编入工艺规程，进行操作人员技术培训，作为工艺规范要求操作者执行，采用统计分析方法辅助检验人员检查。

检验人员的监督控制：按照质量标准和检验规程，检验原材料、外协件、在制品和成品质量。正确规定检验范围和设置检验工序，合理选择检验方法，防止发生批次质量问题。

质量信息归档：确保生产、检验现场和各职能部门所产生的各种产品制造数据、检验数据、工艺数据等质量信息齐全、连贯。采集质量信息，经分类整理和信息化处理后进行信息归档，以便辅助后期的质量问题分析、人员考核、产品改进等活动。

批次管理：产品从投料、加工到装配，需要建立工序流通信息记录，特别是关键工序的操作记录。保证零部件批次标记清楚，加工时间、操作者、检验者等数据记录齐全，以确保产品质量的可追溯性。

装配质量控制：操作人员和检验人员应了解产品的结构，掌握装配工艺规程和技术要求，装配时用的工夹量具、仪表、仪器及试验设备需要经过验定。

4）数字化检测阶段。

基于MBD的三维数字化检测技术：MBD描述了设计几何信息而且定义三维产品制造信息和非几何的管理信息，减少了对其他信息系统的过度依赖。

基于三维模型的检验需求提取技术包括对检验需求进行管理，检验需求包括尺寸公差、形位公差、粗糙度等。基于DMIS標准的检验数据提取技术包含了大量的理论检验数据和实例数据，提供计算机系统和测量机设备间双向传递检测数据统一标准。

基于柔性支撑工装的光学非接触测量：主要是19世纪末20世纪初的照相检测，雷达扫描检测技术，直接将拍照结果数据输入计算机，通过内部拟合计算对比实物与理论数据的差异，能够真实、快速的量化测量结果。

基于多目视觉的管路数字测量技术：基于机器视觉的数字化测量技术具有非接触、数据获取快、精度高、柔性好、自动化水平高等优点，由双目立体视觉基础上发展起来的多目视觉三维测量技术开始受到重视。

激光无损检测技术：激光无损检测成本高，安全性较差，但是可用于高温条件下的检测，适用于某些不宜接近的样品，激光束可以入射到任何部位，用于检测形状奇异的样品，也可用于超薄超细的样品的表面或者亚表面的检测。

三坐标测量机：利用先进的测量软件3DSI输入预测量零件的三维实体模型，利用特征测量功能进行测量数据规划和测量数据仿真检验测量程序的可行性，通过对加工零件的实际测量证明尺寸合格和数控加工工艺设计和程序编制的正确性。

光栅扫描、三维激光扫描等多种计算机辅助检测技术。

Leica激光跟踪仪：主要针对具体应用开发专门软件和辅助硬件，如基于成熟计量应用软件的内部脚本程序语言开发专门应用程序，或者基于外部脚本程序为基础，借助于Leica公司免费提供的软件开发工具包开发专门的应用程序。

激光矢量测量机：能够测量固定回弹、比率回弹、延伸率，能够将测量数据和设计数据进行比较，比较完成后，测量机能自动修正工件形状程序，对任何不同的部分进行补偿，然后用修正过的数据进行生产。

③集成化质量信息管理。

集成化质量信息管理系统为数字化质量管理系统和质量决策系统提供基础数据，包括与数据自动采集系统的集成、与质量管理系统的集成和与质量预测和决策系统的集成，也指与企业其它应用系统的集成。主要功能包括产品研制过程质量信息管理功能；产品售后质量信息管理；产品检验与试验信息管理；产品装配过程质量信息管理；零部件加工过程质量信息管理；产品原材料、外协、配套质量及供应商信息管理；质量管理综合业务协同处理，实现对装备研制过程、材料及设备、各阶段的验收进行完整的质量追溯。

④产品售后服务数字化质量管理。

采用生命周期质量信息芯片作为产品的身份识别系统，可以打开产品制造企业的数据库，然后获取产品制造过程的各种信息，同时利用网络企业还能够获取产品使用和维修过程的信息，如此有利于产品的质量改进。

3 结语

随着数字化设计技术的发展，以数字化为抓手的管理技术逐步得到应用和拓展。质量管控方法应该逐渐由过去的人工管理演变为人工+计算机为主的管理方式，将有效解决质量管理两张皮的现象。在我国制造业转型升级和供给侧的宏观背景下，应用信息技术和网络技术实施管理管控，将有效提高企业的产品质量，增强企业的服务能力，特别应用在复杂产品，诸如雷达、飞机等质量改善中，将有助于显著提高我国制造企业核心竞争力和持续发展能力。

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