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1、智能制造开启企业质量管理新模式目录摘要11 .为什么质量管理需要智能制造技术?12 .智能制造在质量管理应用的重要性23 .智能制造是推进制造强国战略的主要技术路线24 .智能制造在质量管理中的应用34.1. 质量问题综合分析的智能化需求34.2. 质量问题“红绿灯”的应用34.3. 3.数据仓库质量的智能分析34. 4.管理的可追溯性44. 5.合理利用传感器和自动化技术44 . 6.建立质量控制保障措施55 . 7.质量管理体系智能化管理软件的使用56 .智能制造是第四次工业革命的核心技术57 .智能制造开启质量管理新模式78 .利用智能制造技术拉动质量管理提高的建议79 .结语8参考文献
2、:8摘要随着中国制造2025方案的提出,质量管理也有了新的要求,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;企业质量管理;新模式1 .为什么质量管理需要智能制造技术?信息技术的进步和用户业务的发展不断为现有的质量管理提出各种各样的新要求,这些要求打破了原有的质量管理格局,为质量管理理论、方法、工具、规则不断地注入新的内容。面对与软件质量管理相关的诸多元素,人们会反思,什么是保证产品质量的主线?什么是逐渐改进的路线图?事实上,上述问题的回答是与质量管理的客观需求息息相关的,它回避不了一项核心工作,即“质量管理知识体系发展趋势与核心技术”。如果从管理的层次划分
3、质量管理可以分成数据管理、信息管理、知识管理。知识管理代表着管理发展趋势,它需要数据挖掘技术支撑,并为决策服务。应用智能制造技术有助于解决质量管理疑难问题。到目前为止,国内外关于质量管理的理论、方法和工具并不算少,然而,质量问题仍然屡见不鲜,其中,有管理问题,也有技术问题。如果我们挖掘其中原因,不难发现:在质量管理的实施过程中,有些环节不易控制。从表面上看,似乎质量管理的各个环节做到了,但其中包括不少模糊和漏洞,相同的问题如果不同的人进行分析和决策,得出的结论可能大相径庭,需要我们给予必要的控制。例如:质量原因如何分析?质量分析工具如何综合应用?样本如何分组?质量实时控制和自动化以及系统建立质
4、量把关等问题。在这种环节上需要有经验的管理者把关和决策,那么,智能制造技术将发挥重要的作用。2 .智能制造在质量管理应用的重要性“质量管理知识体系发展趋势与核心技术”从管理的层次划分质量管理可以分成数据管理、信息管理、知识管理。知识管理代表着管理发展趋势,它需要数据挖掘技术支撑,并为决策服务。信息技术的进步和用户业务的发展不断为现有的质量管理提出各种各样的新要求,这些要求打破了原有的质量管理格局,为质量管理理论、方法、工具、规则不断地注入新的内容。到目前为止,国内外关于质量管理的理论、方法和工具并不算少,然而,质量问题仍然屡见不鲜,应用智能制造技术有助于解决质量管理疑难问题121。3 .智能制
5、造是推进制造强国战略的主要技术路线进入新时代,国家确定并全力推进制造强国战略,加快建设制造强国,加快发展先进制造业成为我国的国家战略。推进制造强国战略走一条什么样的技术路线,习近平总书记指示,要以智能制造为主攻方向,推动产业技术变革和优化升级,推动制造业产业模式和企业形态根本性转变,以鼎新带动革故,以增量带动存量,促进我国产业迈向全球价值链中高端网。新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成了历史性交汇,智能制造是主要的交汇点,新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合所形成的新一代智能制造技术成为了新一轮工业革命的核心技术,成为了第四次的工业革命的核心驱动力。智能制造是一个大概念,
6、大系统。智能制造是先进制造技术与新一代信息技术的深度融合,贯穿于产品、制造、服务全生命周期的整个环节以及相应系统的优化集成,实现制造的数字化、网络化、智能化,不断的提升企业产品质量、效益和制造的水平。智能制造系统主要是由智能产品、智能生产和智能服务三大功能系统以及智能制造云和工业互连网络两大支撑系统集成而成的。智能制造是贯穿产品全生命周期的一个大的创新系统,同时智能制造也是一个不断演进的大系统,他包含了智能制造三个基本范式,也就是数字化制造,第一代智能制造;数字化网络制造或者是互联网+制造是第二代智能制造,第三代智能制造也就是数字化、网络化、智能化制造,我们也称之为新一代智能制造。我国必须充分
7、的发挥后发优势,实行并联式的发展方式,也就是要数字化、网络化、智能化并行推进,融合发展的技术方针。4 .智能制造在质量管理中的应用4.1. 质量问题综合分析的智能化需求用于质量问题原因分析常用工具很多,包括因果分析图、直方图、树图、散布图、帕累托图、控制图等,然而,对某个质量问题的分析仅仅用一种统计图分析是不够的,得出的结论也不易把握。从理论上讲,理论和方法齐备、实施程序清楚,同时,没有一个自动化和固定的分析工具说明用哪种或哪几种图形进行分析,需要人的经验和综合分析与决策能力。4. 2.质量问题“红绿灯”的应用质量“红绿灯”可以帮助实现预警,从而,对产品质量进行管理和监控。不少软件提供了预警分
8、析功能,例如,由盈飞无限研发的SPC统计过程控制软件提供了质量预警定位分析等功能。4. 3.数据仓库质量的智能分析与数据库相比,数据仓库进行“反规范化”工作,其主要理由包括:第一,数据仓库反映的是历史数据内容,涉及的操作主要是数据查询,一般情况下并不进行数据更新操作,因此数据进入数据仓库后极少更新或不更新;第二,在建立数据仓库时考虑到查询的快速执行,将尽量减少多表的连接操作。为此,需要合并一些表,面向决策,添加一些数据项等方法,即进行反规范设计是实际的需要。常用的反规范化设计方法:增加冗余;重新组表;分割表。其主要优势在于可以有效减少查询时的多表连接,提升查询的效率。值得注意的是:“反规范化”
9、没有自动化的可依据的操作模型,需要大量综合分析和经验应用。4. 4.管理的可追溯性与下游制造商伙伴合作时,对于质量意识强的制造商来说,可追溯性总是非常重要,因为这可能面临召回,或者需要跟踪零原材料。这是充分发挥供应链管理软件解决方案价值的另一领域。如果企业仍然依赖于电子表格或者人工操作的系统,那么会很难追溯。智能时代制造商需要能够快速确定哪些部门和客户订单含有被召回的原料或产品,就需要供应链管理软件解决方案的助。供应链管理软可以使企业实现采购制造原材料和提供产品实现可追溯性,可以将生产产品信息更加便捷、迅速、准确的传递给客户4。常见供应链管理(SCM)中覆盖了供应链执行(SCE)、供应链计划(
10、SCP)和采购管理。在现阶段,随着工业化和信息化融合的推进,企业自动化程度稳步提高。过去几年,越来越多的企业在仓储和分发中心业务中使用自动化系统。运输管理系TMS的运用,使得企业生产过程从原材料到产品出入库,在到运输过程,均可实行可追溯性。随着云服务的发展,软件性能和安全性得到有提升,在使用过程中,更加安全便捷。供应链管理软件的应用大幅的减少了企业和终端客户以及运输过程中的推诿现象,有效的提升了企业处理质量问题的能力。4. 5.合理利用传感器和自动化技术在生产过程制造的多个阶段进行连续监控,可以发现不符合规范要求的差异,例如产品质量指标、或者重量参数偏离等。智能传感器可以监测这些情况,发现极细
11、微的偏差,帮助消除缺陷产品或者质量投诉隐患,避免引起顾客的诉讼。智能传感器还可以利用视频技术和视觉识别技术来检测与外观有关的质量问题,例如产品颜色、尺寸精度等一一这些因素在过去是很难被侦测。使用传感器还可以加快质量控制周期,实现自动化操作。例如收集和回收不符合质量标准的产品。自动化和物料搬运设备可以迅速分离出有问题的产品,根据预定义的规格要求确定这些产品是否要进行返工,并将被不合格的产品送回到适当位置,所有这些都不会在工艺流程中产生延迟和间隔。4. 6.建立质量控制保障措施在连续化生产的行业中,产品质量波动越小越好一一不管要投入多少成本都要做到这一点。当风险很高时,多层次的保障措施往往是最好的
12、防御方式。检查和平衡系统以及独立的交叉检查会进一步保障检测效果。在革新的质量控制体系里,软件解决方案可以达到产品生命周期管理,智能传感器和机器人工程会共同确保质量控制的客观性和精确性。4. 7.质量管理体系智能化管理软件的使用当今,质量管理体系的管理理念及管理工具广泛运用于各类企业中,企业依据质量管理体系要求,开展相关工作,随着智能化发展进步,质量管理体系软件也随之产生,尤其在汽车制造行业,使用较为广泛。质量管理体系软件中统一了体系管理的共性要求,包括文件化信息的管理,企业质量目标及方针的管理,各部门的职能职责分工,以及不合格品处理,内审和管理评审的管理。通过运用软件,使得企业在开展质量体系工
13、作时,减少了重复性工作,提高了对数据的分析处理能力,特别是在不合格品管理过程中,提高了不合格品纠正措施的有效性,减少了同类质量问题重复发生的次数。5 .智能制造是第四次工业革命的核心技术我们回顾一下,制造系统的发展历史,制造系统发展的第一个阶段是传统的制造和人物理系统,历史上人类不断的发明创造各种不同的机械,这种由人和机器所组成的制造系统大量的替代人的体力劳动,大大的提高制造的质量和效率,社会生产力得以极大的提高。这些制造系统是由两部分组成的,人和物理系统也就是机器,两大部分组成,因此称之为人物理系统,制造系统它的第一个阶段是传统的,物理系统是这个系统的主体,而人是这个系统的主宰和主导。制造系
14、统发展第二个阶段进入了数字化制造的阶段,这时候系统发展成为人、信息、物理系统,数字化制造,我们说是智能制造的第一种基本范式,也可以称之为第一代智能制造。在这个过程中,与传统的制造系统相比,数字化制造系统本质的变化是在人和物理系统之间增加了一个信息系统,从原来的人、物理二元系统进化成了人、信息、物理三元系统,这有巨大的优越性。再进一步发展,制造系统发展的第三阶段就是数字化的系统,数字化、网络化制造的第二个基本形式就是互联网+制造,即第二代智能制造,最大的变化在于信息技术,互联网和云平台成为了信息技术的重要组成部分,互联网+制造实质上就解决了连接这样一个重大的问题。第三个阶段,就是进入了数字化、网
15、络化、智能化制造阶段,进入新世纪以来,互联网、云计算、大数据这些信息技术日新月异、飞速发展,并且极其迅速地转化为现实生产力,形成了群体性的跨越,这些历史性的技术进步集中汇聚在了新一代人工智能的战略性突破,新一代人工智能已经成为新一轮科技革命的核心技术,充分认识到新一代人工智能技术的发展,将深刻地改变人类社会生活、改变世界,我们国家制定了新一代人工智能的发展规划。抓住机遇,抢占先机。新一代人工智能技术与先进制造技术的深度融合,就形成了新一代的智能制造技术。它是智能制造的第三种基本范式,本质是人工智能+互联网+数字化制造,它的最大变化是在我们系统当中增加了认知和学习的部分,因此我们的制造系统具备了认知和学习的能力,因此形成了真正意义上的人工智能。最大的变化是在人和信息系统的关系上发生了根本性变化,用中国人的成语来说,就是从“授之以鱼”变成了 “授之以渔”,发生了根本性的变化。纵观历史,每一次工业革命都是共性赋能技术和制造技术的深度融合,都有一种革命性的、共性的赋能技术,它能够赋能制造技