数智化驱动下轨道交通制造业质量管理体系的预防性管控转型研究

绪论：随着《交通领域科技创新中长期发展规划纲要》等政策的落地，轨道交通制造业正加速向智能化、绿色化转型。传统质量管理体系（QMS）以“符合性检查”为核心，依赖事后检验与人工判断，陷入“问题发生-被动整改-重复发生”的恶性循环。ISO 9001:2025 修订草案明确提出“数字质量管理体系应建立预防性管控机制”，这一要求直指数智化QMS 的核心价值——通过数据驱动构建“实时感知-智能预警-快速处置-持续优化”的动态闭环，彻底改变传统模式中“重检查、轻预防”的管理惯性，实现质量管理的范式升级。

一、从“符合性检查”到“预防性管控”的质变逻辑

1.1 传统“符合性检查”的局限性

传统 QMS 的核心是“符合既定标准”，通过成品检验、定期审核等方式验证合规性，存在三大固有缺陷：

滞后性：仅能在生产末端或问题发生后发现偏差，如某项目制动系统因未实时监控装配参数，导致的批量返工，损失超 400 万元；

局部性：检查范围局限于抽样样本或特定节点，难以覆盖全流程，约 30%的隐性缺陷通过终检无法检出；

静态性：标准与实际生产脱节，检查依据的工艺文件可能已不适配现场变化，导致“符合标准却仍出问题”的矛盾。

1.2 数智化 QMS 的“预防性管控”闭环机制数智技术通过数据贯通构建动态管理闭环，实现“预防为先”的质的飞跃：

实时感知层：物联网设备采集全流程参数，形成质量数据流，替代传统人工记录，数据采集覆盖率会大幅提升；

智能预警层：AI 算法实时比对参数与标准阈值，识别异常模式，设定提前发出预警，避免批量缺陷；

快速处置层：系统自动触发整改流程，推送处置方案至责任工位操作者，如某部件尺寸超差时，立即冻结相关工序并通知调机人员，处置响应时间会大幅缩短；

持续优化层：通过数据沉淀分析根因，自动更新标准库（如将预警阈值调整为更合理区间），形成“数据反馈-标准迭代-流程优化”的自进化循环，同类问题复发率会大幅下降。

二、“标准-流程-数据-人”四维融合的实施路径

2.1 标准维度：从“固定文本”到“动态算法”

传统静态标准难以应对复杂生产场景，数智化通过“数字标准库+算法模型”实现预防性升级：

标准结构化：将“焊接温度 180-220℃”等模糊描述转化为“焊接电流 A=120±5A 、时间 T=3± 0.5s”的结构化参数，关联设备编号与工序节点，确保标准可执行、可监控；

阈值动态调整：基于历史数据建立算法模型，自动优化标准阈值，如根据环境温度自动修正涂装烘干时间，使涂层附着力合格率提升。

2.2 流程维度：从“事后追溯”到“事中干预”

嵌入预防性节点：在关键工序设置“防错校验点”，如转向架装配时，系统自动扫描零件二维码与 BOM 比对，错误装配即时拦截，避免流入下道工序；

跨流程联动机制：某供应商物料抽检不合格时，系统立即冻结相关生产计划，同步推送替代物料申请至采购部门，实现供应链与生产端的实时协同。

2.3 数据维度：从“分散孤岛”到“贯通中枢”

构建质量数据中台打破孤岛，支撑预防性决策：

全链条数据关联：打通 PLM（设计参数）、MES（生产数据）、ERP（物料信息）、MRO（运维反馈）系统，建立“设计-制造-使用”数据链，如某型列车异响问题通过关联设计图纸、装配记录与运行数据，快速定位为轴承预紧力设计偏差；

预测性分析模型：基于 5 年运维数据训练寿命预测模型，如预测某齿轮箱在运行 15 万公里后可能出现异响，提前纳入保养计划，避免故障发生。

2.4 人维度：从“执行者”到“决策人员角色向“预防性管控”转型：

能力升级：培训员工使用预警看板与分析工具，如指导产线班长解读 CPK 趋势图，识别过程能力弱化信号，而非仅等待质检结果；

权责重构：明确“预警响应率”“预防措施有效性”等考核指标，将质量管理责任从质检部门扩展至全流程岗位，形成“人人参与预防”的文化。

三、企业构建预防性管控体系的管理重点

3.1 组织架构适配

组织架构调整：设立跨部门的“数字质量委员会”，由高管牵头统筹技术应用与管理变革，下设数据治理组、算法优化组、标准迭代组三个专项小组，明确各层级管理权责。数据治理组：负责质量数据标准制定与中台运维，确保数据“真、全、准”；算法优化组：迭代预警模型与处置策略，提升预测准确性；标准迭代组：基于数据反馈动态更新质量标准与工艺规范。

流程标准化建设：制定《数智化质量流程管理规范》，统一缺陷分类、数据采集、异常处置等管理标准，确保各环节操作有章可循，标准执行偏差率下降。

3.2 技术平台支撑

工业互联网平台：实现设备、系统、人员的互联互通，数据传输延迟控制在短时间以内；

数字孪生系统：构建产品全生命周期虚拟镜像，模拟不同参数组合下的质量表现，提前优化生产方案，减少物理试错成本；

移动协同工具：通过 APP 实现预警信息、处置任务的实时推送与反馈，确保移动端响应率提升

四、ISO 9001:2025 与预防性管控的适配性

4.1 新版标准的核心要求对接

风险导向：ISO 9001:2025 将“基于数据的风险识别”纳入强制要求，与预防性管控的预警机制高度契合；

生命周期思维：要求覆盖“设计-生产-服务”全链条质量控制，呼应数据贯通的管理逻辑数字化证据：认可电子记录的有效性，为动态闭环中的数据追溯提供合规依据。

4.2 转版实施策略

差距诊断：对照“实时感知-智能预警-快速处置-持续优化”四要素，评估现有体系在数据采集覆盖率、预警响应速度等方面的差距；

试点验证：选择典型工序（如车体焊接）先行构建预防性管控闭环，验证成效后全面推广；

体系文件升级：修订《质量手册》，新增“预防性管控流程”“数据治理规范”等章节，确保管理要求与技术应用同步落地。

结论

数智时代的轨道交通质量管理，其核心变革在于通过数据驱动实现从“符合性检查”到“预防性管控”的范式跃迁。这一转变并非技术工具的简单叠加，而是通过“标准-流程-数据-人”四维融合，构建具有自感知、自预警、自处置、自进化能力的动态管理体系。企业需以ISO 9001:2025 修订为契机，打破传统管理惯性，将数据贯通作为核心抓手，方能实现质量管控从“被动应对”到“主动防御”的质变，为轨道交通装备的安全可靠运行筑牢根基。

参考文献

[1]质量管理体系要求及使用指南（ISO 9001:2025 修订草案）[S].ISO,2025.

[2]制造业数字化转型中的质量管理创新报告[R].中国电子技术标准化研究院，2

[3]数据驱动的预防性质量管理：理论与实践[J].中国质量，2025(03):45-51.