智能化转型背景下煤机制造全过程质量管理体系构建研究

引言

随着煤炭行业智能化升级，煤机设备向大型化、精密化、智能化方向发展，对制造全过程质量管控提出更高要求。传统质量管理模式依赖人工检测与事后补救，难以适配智能化生产节奏，易出现质量隐患。当前，部分煤机制造企业在设计、生产、售后环节存在质量数据不通、管控标准不统一、问题追溯困难等问题，制约行业转型进程。因此，构建适配智能化转型的全过程质量管理体系，成为煤机制造企业突破质量管控瓶颈、提升核心竞争力的关键，对推动行业可持续发展具有重要意义。

一、智能化转型背景下煤机制造全过程质量管理的现存问题

（一）质量数据割裂，全流程信息协同不足

质量数据呈现出割裂状态，在全流程当中信息协同存在着严重不足的状况。毕竟煤机制造这一过程会涉及到像设计、采购以及其他众多环节，可多数企业里各环节的数据却是分散在不同的系统当中。就好比说设计数据存放在 CAD 系统，生产数据则置于 MES 系统，数据之间不存在互通的渠道，如此一来，当煤机齿轮箱突发出现异响这类问题时，想要快速关联到设计时候的齿轮参数、生产之时的加工数据就变得相当困难，也就没办法精准地找到根源所在，结果导致改进耗费较长时间，进而延长了产品交付时间，最终降低了客户满意度[1]。

（二）智能化管控技术应用不足，依赖人工操作

智能化管控技术在应用方面存在着不足，仍然过度依赖人工操作这一情况，不少企业的质量检测依旧依靠人工进行。比如人工运用卡尺去测量煤机轴承尺寸，手动去记录生产过程当中焊接温度相关参数，这种方式不仅操作速度缓慢，而且很容易因为人工疲劳而出现测量误差或者记录错误的现象。即使部分企业购买了智能检测设备，然而却仅仅用于简单的数据采集工作，并未启用那AI 分析与自动预警等相关功能，很难实时察觉到质量异常状况。

（三）质量管理标准不统一，全流程管控断层

质量管理标准未能达成统一，全流程管控出现断层的问题。由于企业并未结合智能化生产自身特点去制定统一的标准，致使各环节标准之间差异巨大；例如在设计环节没有明确智能煤机传感器的精度要求，生产环节未能对应设计标准去设定传感器安装的管控指标，售后所收集到的传感器故障反馈也并未被用于优化设计与生产，最终导致全流程管控出现断链，对煤机运行稳定性造成影响。

二、智能化转型背景下煤机制造全过程质量管理体系的构建原则

（一）数据驱动原则，实现全流程数据互联互通

数据驱动原则，其目的在于实现全流程数据的互联互通，需要以数据作为核心去整合各环节质量数据。搭建起一个统一的管理平台，要明确各环节数据采集的具体范围，像设计阶段需采集煤机结构强度方面的数据，生产阶段得采集零部件加工精度相关数据。并且借助物联网技术让数据能够实时上传并且共享，以此为分析煤机液压系统故障以及追溯问题根源提供相应的数据支持，从而打破信息孤岛这种局面。

（二）智能化融合原则，提升质量管控技术水平

智能化融合原则，即通过推动智能化技术与质量管理之间的结合，在关键环节引入智能设备与技术来提升质量管控技术水平，就如使用机器视觉去检测煤机外壳表面是否存在划痕。通过AI 算法去分析生产数据以预测齿轮可能出现的磨损风险，利用工业互联网实现质量异常的自动预警以及后续处理，从而减少人工参与的程度，进一步提高质量管控效率以及准确性，使之适配智能化生产的要求。

（三）全流程闭环原则，构建端到端质量管理链路

全流程闭环原则，要围绕着“设计-生产-售后”这样的流程构建起端到端的质量管理链路。在设计之时制定符合智能生产以及客户需求的质量标准，生产过程当中依据该标准实时进行管控，以确保煤机符合设计要求。售后阶段收集质量反馈信息，将其用于优化设计与生产措施，最终形成“标准-管控-改进”这样的闭环，从而保障煤机全生命周期内的质量[2]。

三、智能化转型背景下煤机制造全过程质量管理体系的实施路径

（一）煤机质量投入预测模型

煤机设备狭义上是指“三机一架”，即刮板输送机、液压支架、带式输送机和掘进机的统称。煤机质量投入是指以提升煤机质量为目的，增加的技术研发、质量培训、高等级材料、高端技术工艺资金投入。煤机质量投入的产出以设备可靠性、设备使用寿命、耐久性等质量指标衡量。企业制定质量提升方案时，需要评价方案的经济性，管理者需要依据预期质量目标决策质量投入。以使用寿命为例，企业需要采集不同使用寿命的煤机制造质量投入数据。

（二）优化全流程质量管控流程，融入智能化技术

要对煤机制造全流程质量管控流程进行重构，并将智能化技术深度融入其中各环节。在设计阶段运用 ANSYS 仿真软件，针对煤机机架开展力学仿真分析工作，模拟不同工况之下的应力分布，提前识别诸如结构薄弱点。比如优化机架焊缝位置从而降低断裂风险；在生产阶段于关键工序安装智能传感器，例如在煤机减速器装配环节，传感器实时采集轴承安装压力以及齿轮啮合间隙数据，一旦数据超限时就自动预警，使得技术人员能够及时调整装配工艺。

（三）建立协同化质量管理机制，强化多方联动

建立一种覆盖企业内部各部门以及上下游供应链企业的协同化质量管理机制。在企业内部明确设计、生产、质量、售后部门各自职责，设计部门负责制定质量标准，生产部门负责落实过程管控，质量部门负责监督标准执行，售后部门负责反馈质量问题，凭借数据平台实现实时沟通与协同决策，比如每周召开线上协同会议去分析质量问题并制定改进方案。在外部与原材料供应商、零部件制造商签订协同质量协议，实现质量标准与数据的共享。供应商通过平台实时上传钢材的化学成分检测报告、铸件的无损检测结果。而企业则反馈原材料在生产当中的使用情况，像某批次钢材焊接性能不佳时及时告知供应商调整冶炼工艺。与此同时建立供应链质量评级体系，将供应商质量表现和订单量相关联，形成“企业-供应链”协同质量管理模式以提升整体质量水平[3]。

四、结论

智能化转型背景下，构建煤机制造全过程质量管理体系是行业提升质量管控水平、实现高质量发展的必然选择。当前企业存在数据割裂、智能化应用不足、管控断层等问题，通过遵循数据驱动、智能化融合、全流程闭环原则，实施搭建数据平台、优化管控流程、建立协同机制等路径，可有效构建适配智能化转型的质量管理体系。未来，随着智能化技术的不断发展，该体系将持续优化，为煤机制造企业提升产品质量、增强市场竞争力提供有力支撑，推动行业迈向更高质量的发展阶段。

参考文献：

[1]杨志强,王瑞,孟庆灵.数字孪生技术在煤机制造领域的应用及发展[J].山东工业技术,2024,(03):48-53.D

[2]高萍.国有煤机制造业内部控制问题与对策探讨——以采购业务管理为例[J].中国物流与采购,2025,(09):47-48.

[3]乔彦芬.煤机制造企业在供应链环境下的采购管理探索[J].国际公关,2024,(04):69-71.