在自动化智能化的工厂如何有效的进行质量管理？

 

 

一、自动化智能化工厂质量管理的重要性

 

质量管理是企业生存发展的根本，在自动化智能化工厂中，有效的质量管理能够提高生产效率、提升产品质量、降低生产成本，增强企业竞争力。

 

在当今高度竞争的制造业环境中，自动化智能化工厂的质量管理至关重要。工业自动化是指通过计算机、控制技术、通信技术等手段实现工业生产过程的自动化控制，以提高生产效率、降低成本、保证产品质量。具有高效性、精确性、灵活性和可靠性等特点，能够满足现代工业大规模、高精度、快节奏的生产需求。

 

智能化质量管理是指在工业自动化生产过程中，通过引入人工智能、大数据、物联网等先进技术，实现质量管理的智能化、自动化和精细化。具有数据驱动、实时监控、预测预警、智能决策等特点，能够提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量和客户满意度。

 

质量保证是指在产品或服务的生产和交付过程中，为确保质量符合规定要求而采取的一系列措施和活动。建立和完善质量保证体系是确保工业自动化产品质量的关键，包括制定质量方针、质量目标、质量策划、质量控制、质量保证和质量改进等方面。采用国际通用的质量保证标准，如 ISO 9001 等，并获得相关认证，能够提高企业产品的可靠性和竞争力。

 

通过智能化质量管理，企业可以实时监控生产过程，及时发现并解决质量问题，减少生产过程中的浪费，提高生产效率。智能化质量管理能够实现精细化、个性化的质量控制，提高产品的整体质量和一致性，增强企业的市场竞争力。通过减少生产过程中的浪费和错误，智能化质量管理可以帮助企业降低生产成本，提高经济效益。

 

工业自动化中的智能标准化为质量管理提供了规范和标准，有助于提高产品质量和生产效率。智能标准化具有自动化、智能化、高效化等特点，能够大幅提高标准化工作的效率和精度，降低人为错误率，提升工业自动化水平。智能制造标准、工业互联网标准、人工智能标准等为工业自动化中的质量管理提供了有力支持。

 

 

二、自动化智能化工厂的质量标准与规范

 

（一）国家标准与行业标准

 

各国根据自身情况制定相应的质量管理国家标准，以确保产品质量和生产过程的合规性。在中国，GB/T 19000 系列标准是重要的质量管理国家标准，为企业建立和完善质量管理体系提供了指导。GB/T 19000 系列标准涵盖了质量管理的各个方面，包括质量管理体系的基础和术语、要求、业绩改进指南等。这些标准强调以顾客为中心，通过持续改进和预防不合格，提高产品质量和顾客满意度。

 

在机械行业，ISO/TS 16949 标准是特定的质量管理标准。该标准是基于 ISO 9001 标准，针对汽车生产和相关配件组织的特殊要求而制定的。ISO/TS 16949 标准注重缺陷预防、过程方法和持续改进，通过五大工具（APQP、FMEA、MSA、PPAP、SPC）的应用，提高产品和交付质量，降低成本，开拓市场。该标准的实施有助于汽车行业的供应商提高运营绩效，满足整车厂的要求，促进汽车行业的发展。

 

（二）国际标准

 

ISO 9000 系列标准是全球通用的质量管理标准，具有广泛的影响力和权威性。ISO 9000 系列标准的核心标准包括 ISO 9000：2008 质量管理体系基础和术语、ISO 9001：2008 质量管理体系要求、ISO 9004：2009 质量管理体系业绩改进指南和 ISO 19011：2011 质量和（或）环境管理体系审核指南。

 

ISO 9001：2008 质量管理体系要求是认证机构审核的依据标准，也是企业需要满足的标准。该标准规定了一个组织若要推行 ISO 9000，取得 ISO 9000 认证，所要满足的质量管理体系要求。组织通过有效实施和推行一个符合 ISO 9001：2008 标准的文件化的质量管理体系，包括对过程的持续改进和预防不合格，使顾客满意。

 

ISO 9000 系列标准具有以下特点：强调以顾客为中心的理念，明确要求公司最高管理层直接参与质量管理体系活动，明确各职能和层次人员的职责权限以及相互关系，通过单一的第三方注册审核代替累赘的第二方工厂审查，获得质量体系认证是取得客户配套资格和进入国际市场的敲门砖。

 

ISO 9000 系列标准的诞生对推动世界各国工业企业的质量管理和供需双方的质量保证，促进国际贸易交往起到了重要作用。全球已有几十万家工厂企业、政府机构、服务组织及其它各类组织导入 ISO 9000 并获得第三方认证。

 

 

三、自动化智能化工厂的质量管理体系

 

（一）质量管理的定义与原则

 

质量管理是指在生产过程中对产品质量的策划、控制、保证和改进等方面的活动，遵循以客户为中心、全员参与、持续改进、预防为主、过程控制等原则。

以客户为中心意味着质量管理的核心是满足客户的需求和期望。在自动化智能化工厂中，通过大数据分析等技术手段，可以更加精准地了解客户需求，从而为产品质量的策划和改进提供依据。

 

全员参与要求工厂中的每一个员工都要参与到质量管理中来。在自动化智能化工厂中，员工可以通过智能化的质量管理系统，实时了解生产过程中的质量状况，并及时反馈问题和提出改进建议。

 

持续改进是质量管理的永恒主题。自动化智能化工厂可以利用先进的数据分析和人工智能技术，不断优化生产过程，提高产品质量。

 

预防为主强调在生产过程中提前预防质量问题的发生，而不是等到问题出现后再进行处理。在自动化智能化工厂中，通过实时监测和预警系统，可以及时发现潜在的质量问题，并采取措施进行预防。

 

过程控制则是对生产过程中的各个环节进行严格控制，确保每一个环节都符合质量要求。自动化智能化工厂可以通过自动化设备和智能化控制系统，实现对生产过程的精准控制。

 

（二）质量管理体系的建立与实施

 

1.策划与设计：明确质量方针和目标，设计质量管理体系结构，确定关键过程和质量控制点。

 

在自动化智能化工厂中，质量方针和目标的制定应充分考虑客户需求、行业标准和企业自身的发展战略。质量方针应明确企业对质量的承诺和追求，质量目标应具体、可衡量、可实现、具有相关性和时效性。

 

设计质量管理体系结构时，应充分考虑自动化智能化工厂的特点，建立起涵盖从原材料采购到产品交付的全过程质量管理体系。确定关键过程和质量控制点是质量管理体系设计的重要环节，通过对关键过程和质量控制点的严格控制，可以有效地保证产品质量。

 

2.实施与运行：按照设计的质量管理体系进行实施，确保生产过程中的质量控制和质量保证。

 

在实施过程中，应加强对员工的培训，提高员工的质量意识和操作技能。同时，要建立起完善的质量管理制度和流程，确保质量管理体系的有效运行。

 

在生产过程中，应充分利用自动化设备和智能化控制系统，实现对生产过程的实时监测和控制。通过对生产数据的实时分析，可以及时发现质量问题，并采取措施进行处理。

 

3.监控与改进：通过数据分析和过程控制，发现潜在问题并及时采取措施进行改进，以实现持续的质量提升。

 

自动化智能化工厂可以利用大数据分析和人工智能技术，对生产过程中的数据进行深入分析，发现潜在的质量问题和改进点。通过对过程控制的优化，可以不断提高生产过程的稳定性和产品质量。

 

同时，应建立起完善的质量反馈机制，及时收集客户和市场的反馈信息，对产品质量进行持续改进。通过不断地监控和改进，可以实现自动化智能化工厂的质量管理体系的持续优化和提升。

 

 

四、自动化智能化工厂的质量改进

 

（一）质量改进的目标与方法

 

在自动化智能化工厂中，质量改进的目标是提高产品的可靠性和一致性，降低生产成本，增强企业竞争力，并满足客户需求。为了实现这些目标，可以采用多种方法，如六西格玛管理、精益生产、田口方法等。

 

六西格玛管理强调减少过程变异和缺陷，通过定义、测量、分析、改进、控制五个阶段，对过程进行持续改进和优化。精益生产则追求高效、低成本，通过消除浪费、持续改进和满足客户需求来实现价值最大化。田口方法注重通过优化产品设计和生产过程参数，提高产品质量和稳定性。

 

（二）质量改进的工具

 

因果图、流程图、检查表、直方图等工具可以帮助企业分析问题、找出原因，并制定有效的改进措施。

 

因果图又称鱼刺图或石川图或特性要因图，是一种用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性的因素（原因）的工具，通过识别症状、分析原因、寻找原因促进问题的解决。流程图可以清晰地展示生产过程的各个环节，帮助企业发现流程中的问题和瓶颈。检查表用于收集和记录数据，方便对问题进行分析和统计。直方图则可以直观地展示数据的分布情况，帮助企业了解产品质量的稳定性。

 

在工厂中还可以使用智能质量管理软件，如 QMS。QMS 中集成了众多质量管理工具，整合 PDCA 质量管理理论，为生产制造与产品质量保驾护航。例如 SPC、8D、5W1H 等等。SPC 通过图表的形式展示产品的数据，分析数据的稳定性，及时调整产品的生产情况；8D 工具是一种经典的质量工具，广泛应用于问题解决和品质改进的过程，包含鱼骨图、层别法、检查表等；5W1H 分析法是一种常见的思考工具，有效合理的使用质量管理理论，将理论充分与实践相结合，才能够将质量管理工具的作用发挥到最大化。

 

（三）质量改进的实施步骤

 

1. 明确改进目标：在自动化智能化工厂中，质量方针和目标的制定应充分考虑客户需求、行业标准和企业自身的发展战略。质量方针应明确企业对质量的承诺和追求，质量目标应具体、可衡量、可实现、具有相关性和时效性。
2. 收集数据：通过传感器和数据采集系统，实时收集生产线上的各种数据，包括产品尺寸、重量、外观等。同时，利用智能质量管理软件，如太友质量管理系统，能够与生产线上的各类检测设备无缝对接，实现质量数据的实时采集。这些数据不仅涵盖尺寸、性能、外观等多个维度，还能在系统中进行即时分析。
3. 分析问题：利用数据分析工具对采集到的数据进行处理和分析，找出产品质量的规律和潜在问题。可以采用机器学习与人工智能算法，如监督学习、无监督学习和深度学习，对数据进行预测和分类，发现数据的内在结构和规律。
4. 制定改进方案：根据分析结果，制定有效的改进方案。可以采用精益生产、六西格玛、田口方法等质量改进方法，结合智能质量检测技术，如机器视觉检测技术、激光检测技术、声发射检测技术和振动分析检测技术，对生产过程进行优化和改进。
5. 实施改进：按照改进方案进行实施，确保生产过程中的质量控制和质量保证。在实施过程中，应加强对员工的培训，提高员工的质量意识和操作技能。同时，要建立起完善的质量管理制度和流程，确保质量管理体系的有效运行。在生产过程中，应充分利用自动化设备和智能化控制系统，实现对生产过程的实时监测和控制。通过对生产数据的实时分析，可以及时发现质量问题，并采取措施进行处理。
6. 评估效果：通过控制图和统计分析方法，对生产过程进行监控和预测，及时发现异常并采取措施。同时，生成质量报告，通过图表、曲线等方式将质量数据可视化，方便管理者和工程师进行质量分析和决策。评估改进方案的实施效果，是否达到了预期的目标。
7. 持续改进：建立起完善的质量反馈机制，及时收集客户和市场的反馈信息，对产品质量进行持续改进。通过不断地监控和改进，可以实现自动化智能化工厂的质量管理体系的持续优化和提升。

 

 

五、自动化智能化工厂质量管理的未来展望

 

在自动化智能化工厂质量管理的未来发展中，企业面临着持续的挑战与机遇。为适应不断变化的市场需求，企业应不断探索新的质量管理方法和自动化技术。

 

一方面，持续创新是关键。随着科技的飞速发展，新的技术不断涌现，如人工智能、大数据、物联网等。企业应积极引入这些先进技术，将其应用于质量管理中。例如，利用大数据分析生产过程中的质量数据，预测潜在的质量问题，提前采取措施进行预防；通过人工智能技术实现质量检测的智能化，提高检测的准确性和效率。同时，企业还应关注行业的最新发展动态，积极参与技术交流与合作，不断推动质量管理的创新。

 

另一方面，提高员工的质量意识和技能水平至关重要。员工是质量管理的核心力量，他们的质量意识和技能水平直接影响着产品质量。企业应加强员工培训，开展质量意识教育活动，让员工深刻认识到质量的重要性。同时，针对不同岗位的员工，提供专业的技能培训，使他们能够熟练掌握先进的质量管理工具和技术。