智能制造技术开启中国质量管理新模式

时代快速发展,智能制造的话题频频出现在人们的眼中,说到智能制造,难免会涉及到产品质量这个问题。不少人都疑惑,为什么智能制造一直都在强调质量?随着《中国制造2025》的政策方案提出,对后续的产品质量也有了新的要求和方向,智能制造的技术是解决质量管理疑惑,质量管理水平的关键技术。

为什么质量管理需要智能制造技术?

应用智能制造的技术有利用解决质量管理问题,至今,国内外的质量管理理论与方法和工具其实并不算是少,但质量问题却经常出现,这里面涉及到管理环节的问题、技术上的问题。如果我们深入探究就会发现,质量管理里的过程中,有些环节是难以控制。

从表面层次上来看,质量管理在各个环节上貌似都做到了,但其中出现了不少模糊和漏洞,同样的问题由不同的人来分析和决策,得出的结论也有可能不大一样,分歧拉大,需要我们给与适当的控制。

智能制造技术在质量管理中的应用分析

对于质量问题上的分析工具有很多种,比如因果分析图、树图、散布图、帕累托图、控制图等等,但是,对于某种质量问题的分析用一种统计图的分析技术是不够的,在得出的结论也没有说服力。从理论上来说,理论和方法齐全,流程顺序清楚,同时没有一个自动化和固定的分析工具能够具体说明用哪样的图形进行分析,加上操作人员的经验和分析能力。

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”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。

利用智能制造技术拉动质量管理提高的建议

中国制造2025强调制造智能在实际生产中的应用,同时强调“中国质造”,提升产品质量,开启质量管理新模式。现代智能制造技术层出不穷,开启中国质量管理新模式,智能制造技术是一条有效的途径。

智能制造的直接目标是快速响应,明显特征是定制化生产,技术手段是网络化、数字化,前提是高质量、高效率,关键难点是顶层设计,指导思想是以人为本,成败标志是商业成功。所以,智能制造不能不谈质量。

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