基于智能制造的企业质量管理提升研究

摘 要：在智能制造快速发展的背景下，企业对质量管理的要求也面临重大挑战。为了应对这一挑战，企业需要采取一系列措施来提升质量管理水平和产品质量。本研究立足智能制造的国内外发展现状，分析了质量管理在智能制造企业中的重要性，通过深入探究国内外智能制造企业的质量管理发展现状，提出了一些质量管理提升措施。分析表明，一个有效的质量管理体系能够帮助企业提升产品质量，增强核心竞争力，并结合相关质量管理经验和理论知识，提出了企业质量管理水平改进措施，以增强企业的竞争力和可持续发展能力。

关键词：智能制造，质量管理，产品质量，改进措施

DOI编码：10.3969/j.issn.1002-5944.2024.23.043

0 引 言

随着科技的飞速发展和全球经济的不断变化，智能制造已经成为企业提升竞争力、实现可持续发展的关键因素之一。在这个充满挑战和机遇的时代，企业必须不断地优化其质量管理体系，以适应市场的需求变化和技术的更新换代。本研究旨在探讨如何利用智能制造技术来提升企业的质量管理水平，以实现产品质量的持续提升、生产效率的提高和客户满意度的增强，促进企业在竞争激烈的市场环境中保持领先地位。

1 智能制造概念

智能制造是指利用先进的信息技术，如人工智能、物联网、大数据分析等，以及先进的制造技术，如3D打印、自动化生产线等，实现生产过程的智能化、柔性化和高效化的制造模式。它不仅仅是传统制造业的升级换代，更是一种全新的生产方式和管理模式。在智能制造中，传感器、智能设备和机器人等自动化设备能够实时收集和分析生产过程中的各种数据，从而实现对生产环境、设备状态和产品质量的监测和控制[1-2]。通过实时数据分析和预测维护，可以及时发现并解决生产中的问题，提高生产效率和产品质量。

智能制造还可以实现生产过程的柔性化，传统的生产线通常是固定的，难以适应产品变化和市场需求的变化，而智能制造通过数字化技术，可以实现生产线的快速调整和定制化生产，从而更好地满足个性化和定制化需求。另外，智能制造还可以实现生产过程的高效化，通过优化生产计划、资源配置和物流管理，可以降低生产成本和能源消耗，提高生产效率和资源利用率。总的来说，智能制造不仅可以提高生产效率和产品质量，还可以降低生产成本和能源消耗，推动制造业的转型升级，促进经济可持续发展。

2 国内外智能制造发展现状

近年来，全球范围内的制造业正经历着一场深刻的变革，这场变革的中心就是智能制造[3]。智能制造代表了制造技术与信息技术、人工智能等先进科技的深度融合，旨在实现制造过程的数字化、网络化和智能化。

2.1 国际智能制造发展概况

在国际上，美国、德国、日本等发达国家是智能制造的先行者。这些国家通过制定国家战略、推动技术研发和应用，以及鼓励创新环境的形成，引领了全球智能制造的发展潮流。

美国在2014年推出了“先进制造伙伴计划”，旨在通过公私合作加强其在智能制造领域的领导地位。随后，美国政府又于2018年提出了“美国制造”计划，进一步加强对先进制造技术的投资。德国则通过其“工业4.0”战略，强调了智能工厂和智能生产的概念，即将物联网、云计算、大数据等技术融入生产过程，以提高效率和灵活性。日本的“社会5.0”战略也强调了人与机器、系统的和谐共处，以及基于物联网的智能制造系统。

2.2 中国智能制造发展现状

中国作为全球最大的制造业国之一，对智能制造的重视程度也在不断提升。中国政府在国家发展规划中明确提出了智能制造的发展目标，并相继出台了多项政策支持其发展[4]。

中国的智能制造发展主要集中在以下几个方面：

（1）技术创新：中国在人工智能、物联网、大数据等领域取得了显著进展，这些技术的融合为智能制造提供了强大的技术支撑。

（2）产业升级：中国传统制造业正在向高技术含量、高附加值的智能制造转型。例如，汽车、电子、装备制造等行业已经开始广泛应用自动化和智能化生产线。

（3）市场培育：中国市场对智能制造的需求日益增长，这促进了相关产品和服务的发展。同时，中国企业也在积极参与国际竞争，逐渐提升在全球智能制造领域的影响力。

（4）政策支持：中国政府通过财政资金支持、税收优惠、人才培养等多种措施，鼓励企业和研究机构投入智能制造的研究与应用。

总之，智能制造正成为全球制造业发展的新引擎，各国都在积极布局以抢占未来的制高点。在这一过程中，技术创新、产业升级、市场培育和政策支持将是推动智能制造发展的关键因素。

3 质量管理在制造型企业中的重要性

质量管理是制造型企业中至关重要的一个环节，它涉及从原材料采购、生产过程控制到最终产品交付的整个链条。一个有效的质量管理体系能够帮助企业提升产品质量，增强客户满意度，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。质量管理在制造型企业中的重要性主要体现在以下几个方面：

（1）质量管理能够确保产品的一致性和可靠性。在制造业中，产品的质量直接关系到企业的声誉和市场地位。通过实施严格的质量控制和预防措施，企业能够确保每一批次的产品都符合预定的质量标准和技术要求，确保批次性产品的一致性，减少质量事故的发生，提高产品的可靠性。

（2）质量管理有助于降低成本。报废、返工和返修不仅会增加企业的生产成本，还会消耗宝贵的生产资源和时间，延误交付周期，损害企业声誉。通过优化生产工艺流程、提高工艺精度、加强原材料检验和设置产品强制检验点等方式，能够有效地降低废品率和返工返修率，从而节约生产成本，保证产品按时交付。

（3）质量管理是提升客户满意度的关键。在当今的市场环境中，消费者对产品的质量要求越来越高，一个稳定可靠的质量管理体系能够确保产品满足甚至超越客户的期望。此外，良好的质量管理还能够帮助企业快速响应客户的投诉和建议，及时解决问题，做好售后服务，从而增强客户的满意度。

（4）质量管理是企业持续改进的动力。通过收集汇总生产过程中的质量数据，并运用合理的工具对质量数据进行分析，企业能够发现生产过程中的瓶颈和不足之处，这些信息为企业提供了改进的依据并指明了改进的方向，帮助企业不断提升生产效率和产品质量。

（5）质量管理有助于企业树立良好的社会形象。一个重视质量的企业往往能够获得社会的尊重和信任，这种良好的声誉对于企业的长期发展是无价之宝。

质量管理在制造型企业中扮演着至关重要的角色。它不仅关系到产品的质量和成本，还直接影响到企业的市场竞争力和持续发展能力。因此，制造型企业应当将质量管理视为企业发展的重中之重，不断优化质量管理体系，提升产品质量，以满足市场和客户的需求。

4 当前我国和国外智能制造企业的质量管理发展现状

在全球智能制造的浪潮下，质量管理成为企业竞争的核心要素之一。中国智能制造企业在质量管理方面不断提升，努力迎头赶上国外先进水平，而国外智能制造企业则不断探索创新，持续引领行业发展[5]。

4.1 国外智能制造企业质量管理现状

在国外，尤其是发达国家，智能制造企业普遍重视质量管理体系的建设。诸如德国的奔驰、日本的丰田等企业以严谨的质量管理体系和精益的生产模式闻名于世，这些企业通常拥有完善的质量管理制度和专业的质量管理团队。他们注重全员参与、持续改进的质量文化，注重从设计、研发、生产到销售的全过程质量控制，并积极采用先进的质量管理理念和方法。这些企业还重视与供应商的合作关系，建立稳定的供应链体系，确保原材料和零部件的质量可靠性。同时，他们也非常注重产品的检测和验证环节，通过严格的测试和检验流程，确保每一台产品都符合质量标准。

此外，国外智能制造企业还积极探索新的质量管理模式和技术。例如，通过引入物联网、大数据、人工智能等技术手段，实现对生产过程的实时监控和预测性维护。这些技术的应用不仅提高了生产效率，还进一步提升了产品质量。

4.2 我国智能制造企业质量管理现状

近年来，中国政府提出了“质量强国”战略，推动企业加强质量管理，提高产品质量。许多中国企业引进国际先进的质量管理体系，如ISO 9001系列标准，并通过认证取得了国际认可。同时，中国企业还在质量管理方面加大投入，采用先进的质量检测设备和技术，提升产品质量和生产效率。

然而，与国外智能制造企业相比，中国企业仍面对一些挑战。首先是缺乏高素质的质量管理人才和专业技术人才；其次是质量管理体系的不完善和执行不到位；最后是市场竞争压力和客户需求的不断变化，都对中国企业提出了更高的要求。因此，中国企业需要加大对质量管理的投入，加强与国际接轨，不断改进质量管理体系，提升核心竞争力，进而实现由“制造大国”向“质量强国”的转变。

5 智能制造企业的质量管理提升措施

智能制造企业在质量管理方面的提升措施是至关重要的，它们不仅可以提高产品质量，还可以增强企业的竞争力和可持续发展能力[6]，以下是一些关键的提升措施：

（1）建立和完善质量管理体系。首先，企业需要建立一套完整的质量管理体系，确保从供应链管理、产品设计、生产过程到售后服务的每一个环节都有明确的质量标准和流程。例如，通过PDCA循环的应用来完善智能制造企业的全面质量管理工作。PDCA循环的含义是将质量管理分为四个阶段，即Plan（计划）、Do（执行）、Check（检查）和 Act（处理），循环图如图1所示。在质量管理活动中，要求把各项工作按照作出计划、计划实施、检查实施效果的步骤进行，然后将成功的纳入标准，不成功的留待下一循环去解决。此外，企业还需要持续改进其质量管理体系，以适应不断变化的市场需求和技术发展。

（2）建设智能制造标准化体系。标准化是实现高效、可靠和可持续智能制造的重要基础。企业可制定一系列符合现行国家规范和标准的智能制造标准化体系，涵盖智能设备、数据交换、信息安全、工艺要求及服务等方面，这些标准既要兼容现有行业标准，也要具备一定的前瞻性以适应未来技术发展。其次，建立跨行业、跨领域的标准化协调机制，确保不同领域和行业之间的标准能够相互配合、无缝对接。同时，推动标准实施与监督，通过认证、检验等手段保证各企业和产品符合标准要求，最终形成一个全方位、多层次、高效能的智能制造标准化体系，如图2所示，为智能制造的持续健康发展提供有力支撑。

（3）采用先进的质量控制技术。智能制造企业应积极采用先进的质量控制技术，如自动化检测设备、在线监测系统等，以提高检测的准确性和效率。同时，通过引入物联网、大数据和人工智能等新兴技术，实现对生产过程的实时监控和预测性维护，从而降低产品的不合格率。

（4）加强供应商管理。企业需要建立严格的供应商评估和选择机制，确保供应商具备稳定的供货能力和良好的质量保证体系。同时，与供应商建立紧密的合作关系，共同开展质量改进活动，提高整个供应链的质量水平。

（5）强化员工培训和意识。质量管理始于员工，企业应定期开展质量管理培训和质量文化活动，强化员工的质量意识和提高技能水平。通过培养员工的主人翁精神，激发他们对质量工作的责任感和主观能动性，从而确保每个人都能积极参与到质量管理工作中。

（6）建立反馈和改进机制。企业应建立健全客户反馈机制，及时收集和分析客户的意见和建议。通过定期的客户满意度调查和研究，了解产品在实际使用过程中的表现和客户的需求变化。同时，建立跨部门的改进小组，针对问题制定改进计划并跟踪实施效果。

（7）推行精益生产和持续改进。借鉴精益生产的理念和方法，消除浪费、简化流程、提高效率。通过持续改进活动，不断优化产品生产工序和工艺参数，提高产品的一致性和可靠性。此外，通过组织课题申报、创新奖励和技能竞赛等方式，积极引导和鼓励创新思维，激发员工的创造力，以促进产品质量的持续提升。

（8）加强质量数据分析和利用。通过对质量数据进行深入分析，挖掘潜在的问题和改进机会。利用统计过程控制（SPC）、故障模式与影响分析（FMEA）等工具，对关键过程进行监控和优化。同时，将质量数据与企业资源规划（ERP）系统集成，实现信息共享和快速决策。

6 基于智能制造的企业质量管理未来发展趋势

智能制造企业未来在质量管理方面的发展趋势将会受到多种因素的影响，包括技术进步、市场需求变化、政策法规等[7]。基于智能制造的企业质量管理，未来发展趋势可能包括以下几个方面：

（1）数据驱动的质量预测与管理。随着工业大数据和分析技术的不断进步，企业能够通过数据挖掘与分析，准确预测并防止潜在的质量问题。通过实时监控生产设备的运行状态和产品质量，结合历史数据，企业将能实现更加智能化和自动化的质量控制。

（2）集成化的质量管理系统。未来的质量管理系统将趋向于与其他企业信息系统（如ERP、MES等）集成，实现信息流、物流和资金流的无缝对接。这有助于提升跨部门协作的效率，确保质量管理的实时性和准确性。

（3）智能自动化检测与反馈调整。依靠机器视觉、传感器技术和机器学习算法，智能制造将实现自动检测和识别产品缺陷，同时，制造系统可以自动根据检测结果进行反馈调整和加工补偿，减少人为因素对生产过程的影响。

（4）供应链质量协同管理。随着物联网和云计算技术的应用，供应链中的质量管理将趋向于更加协同和透明。原厂商、供应商和分销商之间的质量信息将实时共享和监测，有利于及时发现和解决质量问题。

（5）定制化与个性化质量管理。面对消费者需求的多样化和个性化趋势，智能制造企业需要灵活配置生产线，实现小批量、多品种的高效生产。质量管理也将更加精细化，以满足不同客户的定制需求。

（6）敏捷质量管理。在快速变化的市场环境中，企业需要具备快速响应市场变化的能力。因此，质量管理流程将变得更加敏捷和灵活，以适应短生命周期和快速迭代的产品。

综上所述，未来的企业质量管理发展方向是综合应用新技术、新理念，实现智能化、自动化、协同化和可持续性发展。

7 结 语

随着智能制造的蓬勃发展，企业质量管理面临着前所未有的挑战与机遇。本研究深入探讨了智能制造环境下企业质量管理的现状和挑战，并从集成化质量管理体系、先进质量控制技术、协同供应链管理、数据驱动的决策支持系统以及持续的人员教育培训等方面提出了改进措施，促进企业实现可持续发展。希望本研究能够激发更多学者和企业家对智能制造时代企业质量管理的兴趣和探索，共同推动制造业的转型升级。

参考文献

[1]刘建丽，李娇.智能制造：概念演化、体系解构与高质量发展[J].改革，2024（2）：75-88.

[2]周爽，刘赟.智能制造行业发展前景分析[J].产业创新研究，2023（22）：20-22.

[3]周晓军，罗军，白丽，等.关于智能制造技术研究现状及未来趋势的探讨[J].中国设备工程，2023（21）：36-37.

[4]沈坤荣，乔刚，林剑威.智能制造政策与中国企业高质量发展[J].数量经济技术经济研究，2024，41（2）：5-25.

[5]李君妍，胡欣，刘治红，等.大数据下离散制造业产品质量分析综述[J].兵工自动化，2023，42（11）：23-27.

[6]伍珊.基于智能制造的产品质量管理改进的探索[J].现代工业经济和信息化，2023，13（7）：321-324.

[7]雷鹏辉.以智能制造技术开启制造企业质量管理的新模式[J].成组技术与生产现代化，2023，40（3）：1-3+10.

作者简介

路春辉，通信作者，硕士，工程师，研究方向为机械加工工艺及质量管理。

（责任编辑：张佩玉）