基于智能制造的质量信息化管理探究

李新保

[摘    要] 智能化技术在现代工业领域当中十分常见，其已经深入到了工业制造环节，从应用表现上来看，在智能化技术的帮助下，工业产品的质量相对提高，且变得更加可控，而实现这一切的核心，就在于智能化技术的质量信息化表现。质量信息化是指依照人工逻辑，设定综合的质量评估指标，并对各指标的标准值进行设定，随后通过技术手段，获取产品制造工艺信息、产品质量变化信息等，此时将实际信息与标准信息对比，即可形成判断依据，由此说明智能制造质量信息化表现意义重大。文章为了了解当前工业领域中智能制造的质量信息化管理表现，结合某实例产品装配质检工作进行了分析。

[关键词] 智能化技术;工业制造;质量信息化管理

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 23. 029

[中图分类号] F270.7    [文献标识码]  A      [文章编号]  1673 - 0194（2019）23- 0065- 03

0      引    言

在本质上智能化技术是一项通用技术，其主要功能在于信息交互、信息控制，并根据信息特征进行分析，使控制目标依照标准进行运作。对此在工業领域当中，因为现代社会对于工业产品的质量要求很高，相应常用的执照设备以及人工操作，都难免会带来一定的误差，所以质量表现略有不足。但随着技术发展，近代部分学者提出了智能制造概念，旨在借助智能化技术对工业产品的质量进行控制、管理。此概念的提出，受到了广泛的关注，很多工业单位都开始采用智能化技术来进行质量管理，相应就形成了智能制造模式。

1      早期工业领域产品质量管理模式分析

1.1   管理模式概述

在早期工业领域产品质量管理当中，大部分工业单位都采用“仪表+人工”模式来进行产品质量管理，即通过仪表实时获取产品制造工艺信息以及产品质量信息，人工观察并记录下仪表数值，通过信息对比即可进行判断。这种模式的应用优势在于：仪表检测结果较为准确，可以给人工提供良好的判断依据，同时相较于出传统纯人工模式，其能够得到很多人力无法获取的信息。劣势在于：这种模式依旧对人工的依赖度较大，说明该模式容易被人工误差性、不稳定性所影响，实际结果可靠性降低，同时介于工业制造环境的复杂性，该模式实际应用时很可能出现精度下降现象，说明该模式还是存在实质性的问题。另外，因为现代工业制造设备种类繁多、结构复杂，要对其进行质量检测，需要采用大量仪表，如此就带来了成本问题，同时大量仪表可能形成信息混乱，使人工更加难以保障信息判断结果。综上，早期工业领域产品质量管理模式弊大于利，需要得到改善[1]。

1.2   管理运维中的问题

综上可见，早期工业领域产品质量管理模式存在很多劣势表现，相应地在实际应用当中反映出很多问题，对此下文将进行相关分析。

1.2.1   人工依赖度高

通过检测设备确实可以采集到很多有关于产品质量的信息，但这些信息均为表面信息，并不能直观给人工判断提供帮助。举例来说，针对装配结构加工生产，通过检测设备可以了解到加工力度，但无法显示构件本身的承载力，此时人工就无法通过检测设备信息，判断可能出现质量问题。而要避免此类现象，则需要人工通过大量测试与计算，才能得出最终结果，说明该模式对人工依赖度较高。

1.2.2   仪表需要维护

任何仪表都属于外接的硬件设备，说明其会被外界因素所影响，此时在影响条件下，就会出现上述精度下降的现象，而此类现象是一个缓慢的过程，在初期的特征十分隐晦，人工很难及时发现仪表精度上的变化，随之代表产品质量逐渐下滑。而要避免此类现象发生，工业单位就必须定期开展维护工作，这无疑增加了人工负担。

2      智能信息化管理模式分析

2.1   概念分析

智能信息化管理模式是在近代因智能化技术普及发展而出现的新工业产品质量管理模式，其将工业产品质量的所有指标都转换为信息，并设立标准值，依靠信息化设备来获取实际质量信息，此时将指标信息作为基础，对比同一指标信息内的标准值与实际质量信息，即可判断产品优劣。这种模式的出现，迅速引起了业界的广泛关注，因为在理论上当该模式普及，就基本代表人工可以退出质量管理一线，在大部分时候，只需要根据信息做出判断即可，说明该模式的人工依赖度较低。在理论分析当中，提到了智能信息化管理模式的应用优势：可以给予管理人员直观的信息依据，为其事务决策提供帮助;信息化模式应用，对于维护工作的要求并不高，因为可以通过其他手段来避免环境因素的影响;模式应用便捷性高，人工可以在短时间内对所有信息进行查阅，有利于管理工作的效率[2]。

2.2   对比分析

将智能信息化管理模式与上述传统模式对比，信息化管理模式显然具备更大的优势，说明其应用价值较高。具体来说，在智能信息化管理模式条件下，其所有优势表现与传统模式的劣势表现相对应，说该模式应用突破了传统模式的局限性，具有实践意义。举例来说，在智能信息化管理模式下，管理人员可以对承包商进行分级，再将分级数据导入智能化系统当中，随后当承包商发送订单，智能化系统将自动依照承包商分级数据进行排列，生成智能化的任务队列，生成后会发送给管理人员，以便于管理人员进行审核，如果通过，管理人员可以通过简单操作，将队列清单发送给生产部门，满足单位质量控制策略，同时队列清单当中，具有产品质量要求明细，给生产部门提供标准;通过智能化系统，对每个产品批次的生产时间进行计算，得到平均每日生产量，相应整合之后就形成了生产计划，以此要求生产部门每日的生产量达标，保障产品可以在规定时间内出产;对各产品质量不良表现进行记录，将其汇总到业绩报表当中，随后根据智能化系统的对应功能，确认每个不良表现对应的人员，再围绕管理制度进行绩效考核。

3      智能信息化管理模式结构

3.1   智能终端

智能终端是智能信息化管理模式的重要组成部分，代表了该模式的智能化表现。具体来说，智能终端通常由信息可视化单元、指令输入/输出单元、数据储存库以及智能逻辑单元等组成，其中信息可视化单位是实现人机交互的关键，即人工在管理工作当中，主要通过该单元来了解各类信息，并生成相应判断的;指令输入/输出单元是实现人工对工业产品质量控制的关键，即当人工需要管理产品质量是，可以在智能终端中进入指令输入/输出单元，相应通过功能键盘输入指令或者直接选择功能按钮，确定之后指令就会输出至外接的控制单元，依照指令进行控制;数据储存库是保存所有系统信息、人工操作记录等信息的结构，其种类繁多，但为了应对海量信息，大多数情况下建议选择云数据库;智能逻辑单元是整个智能终端的关键，上述所有单元的运作都有智能逻辑所控制，但智能逻辑单元的最大特征在于识别与判断能力，即智能终端在无人操作的条件下会自动运作，相应根据运作得来的信息，依靠智能逻辑单元可以识别信息特征，相应依照知识库预设信息，可以智能判断出实际情况，随后根据情况决策出智能处理方案。

3.2   硬件结构

智能信息化管理模式的硬件结构相对簡单但种类繁多，大致包括：传感器、信号线路、信号格式转换器三个部分。传感器是获取工业产品制造信息的装置，通常安装于制造设备周边，但介于工业产品质量指标较多，所以要采用多种传感器才能获取完整信息，例如温度传感器、压力传感器、振动传感器等;信号线路是串联整个硬件结构的重要线路，即其可以接受各类传感器当中的信息，随后发送给信号格式转换器，待信号格式转换器对信号处理完毕，再将结果发送给智能终端;信号格式转换器是信号格式处理装置，即传感器中所有信号的格式都属于电信号格式，此格式信号是无法被智能终端所读取的，不满足格式化需求，所以需要通过信号线路，将传感器信号传输给信号格式转换器，通过信号格式转换器处理，使电信号格式转化为数字化格式，此时智能终端才能读取信号，并将其展示给人工。此外，因为工业环境当中存在很多信号干扰因素，所以有必要采取防干扰设施来保障信号传输通畅，但在选择防干扰措施之前，必须对实际环境进行测试，确认所有干扰源之后，再有针对性地进行选择。

3.3   软件结构

出于智能信息化管理模式的便捷性、功能性、性能水平考虑，该模式的软件结构必须做到功能集成、指标全面、及时响应，对此在设计当中，大多数工业单位都采用了模块化设计方法来进行设计。具体来说，模块化设计方法就是将各个功能依照特征进行分类，随后采用封装技术将其集成，由此就形成了功能模块，例如在智能信息化管理模式当中，有部分功能是需要与人工进行交互的，此类功能被称为外接功能，所以可以形成外接功能模块，而也有部分功能是不需要与人工交互的，用于支撑系统基本运作，此类功能被称为内部功能，可以形成内部功能模块，在此条件下就满足了功能集成要求;因为不同工业单位采用的产品制造设备不同，所以质量指标上会存在差异，相应在智能信息化管理模式软件结构设计当中，必须依照实际设备情况，设立全面的指标体系，不能“依葫芦画瓢”，由此就满足了指标全面的要求;在很多实际工业产品制造当中可见，大多数质量影响因素在初期特征并不明显，其对质量的影响往往具备瞬时性，此时如果软件系统不能及时反映，就会导致人工发现问题的概率减小，同时在大多数情况下，人工指令如果不能及时传输，则会扩大质量影响因素的影响程度，对此在软件结构设计方面，要重视通信协议的选择，尽可能选择具有高抗干扰能力，且兼容性良好的通信协议。

4       智能信息化管理模式创新

综合上述内容可见，智能信息化管理模式在现代工业产品质量把控当中，起到了良好的作用，但细化来看，其中还是存在有待创新的空间的，对此本文将结合先进理论，提出创新建议。

4.1   大数据技术应用

大数据技术作为通用技术，在其他领域当中深受青睐，在功能上此项技术具有自我学习能力以及深度挖掘功能，可以对某个信息的发展进行推演，根据结果可以尽早预防一些不良发展。那么在工业产品制造当中，本文认为可以利用大数据技术对产品制造设备的信息进行学习与挖掘，判断设备状态下滑曲线，由此可预防故障。

4.2   移动互联网应用

工业产品制造设备的故障随时都可能出现，这一点即使在大数据技术帮助下也无法完全消除，那么为了尽可能快地处理故障，就必须保障人工可以第一时间了解情况，而现代智能信息化管理模式在无人值班的情况下，无法将信息告知人工，所以存在缺陷。对此本文认为，工业单位可以将智能信息化管理模式与移动互联网结合，借助智能手机来通知人工。

5      结    语

围绕实例装配结构质检工作的承包商管理、工作流程等，对智能制造的质量信息化管理进行了分析，通过分析得到结论：对早期工业领域产品质量管理模式进行了概述，了解其运作模式以及应用优劣，为之后分析提供比照;对智能信息化管理模式进行分析，结果显示对比与早期管理模式，该模式应用价值更高;对智能信息化管理模式结构进行了介绍，并阐述了各结构的主要功能;因智能信息化管理模式还存在创新空间，所以本文提出了相关建议，以供参考。

主要参考文献

[1]车颖，王聪，郭锋.面向光学元件智能制造模式的质量数据管理[J].质量与可靠性，2016（z1）：25-29.

[2]马文卓，张杰.基于物联网的汽车智能制造控制与质量管理[J].物联网技术，2015（2）：92-95.