制造业车间工艺技术管理的系统化研究

1. 引言

工艺技术管理作为现代制造企业的核心组成部分，在产品质量、生产效率和成本控制中发挥着至关重要的作用。它不仅是连接产品设计与生产制造的桥梁，更是实现设计意图、保证产品质量、提高生产效率的关键环节。随着全球制造业向数字化、智能化方向加速转型，传统工艺管理模式已难以适应多品种、小批量、短交期的现代生产需求。据统计，设计阶段决定了产品 70% 以上的成本，而工艺管理正是连接设计与制造的纽带，其效率直接影响产品上市周期和企业竞争力。

当前制造企业工艺管理面临多重挑战：二维工艺设计模式下，设计人员以三维方式完成产品设计后转化为二维图纸，工艺人员需将二维图纸在思维中还原为三维模型才能编制工艺文件，生产人员则需再次将二维工艺文件还原为三维工艺过程，这一过程造成巨大的时间浪费和理解歧义；工艺纪律松弛问题长期存在，导致产品质量不稳定；工艺创新动力不足， 70% 的制造企业仍在使用十年以上的传统工艺技术；数字化工艺管理系统尚未成熟，基础理论研究不足。

本文基于工艺管理理论与最新技术发展趋势，系统分析制造业车间工艺技术管理的关键问题，提出针对性优化策略，并通过案例验证其有效性。研究不仅关注技术应用，更注重构建完整的工艺管理体系，为制造企业提升工艺管理水平提供实践路径。

2.工艺技术管理的理论框架

2.1 概念内涵与价值定位

工艺技术管理是制造企业技术管理的关键环节，其本质是在特定生产环境下，运用先进管理科学理论，对各类工艺工作进行计划、组织和控制，使之以特定的原则、步骤和方式高效有序地开展。它贯穿于产品全生命周期，是制造企业最根本的技术活动之一。从价值创造角度看，工艺技术是现实生产力，直接决定产品制造可行性；工艺管理则是潜在生产力，通过科学组织优化资源配置提升整体效能。

工艺管理的基础任务可归纳为四个方面：一是确保工艺工作的科学性、合理性和经济性；二是优化配置工艺资源，提高资源利用效率；三是促进工艺技术创新与成果转化；四是保障生产过程稳定可控，实现高质量产出。这些任务相互关联、相互作用，共同构成完整的工艺管理体系。

2.2 核心内容与工作范畴

工艺技术管理涵盖产品全生命周期的多个阶段，主要工作内容包括：

工艺基础规划研究：包括工艺术语标准化、工艺分类编码体系建立、工艺路线规划等基础性工作，为工艺活动提供统一规范。

产品生产技术准备：涵盖产品结构工艺性审查、工艺方案设计、工艺规程编制、工艺装备设计与验证等核心内容，确保产品设计顺利转化为制造方案。

制造过程管理与控制：包括现场工艺纪律管理、工序质量控制、工艺参数优化、异常工艺处理等生产过程管控活动。

售后工艺服务：涉及产品使用过程中的工艺技术支持、工艺问题反馈与改进等闭环管理。

2.3 管理体系与实施架构

有效的工艺管理体系需要构建多层次的支撑架构。GB/T 24737 系列标准提出的工艺管理体系包括组织架构、标准体系、制度体系和评价体系四大支柱。在实施层面，应采用“PDCA”（计划-执行-检查-处理）循环模式，结合并行工程理念，实现全过程管理与重点管理相结合、科学管理与技术措施相统一的管理机制。

现代工艺管理体系强调三个一体化：一是设计与工艺一体化，通过产品数据管理（PDM）平台实现设计与工艺协同；二是工艺与制造一体化，通过制造执行系统（MES）实现工艺数据与生产执行的集成；三是管理与技术一体化，将工艺管理制度与工艺技术创新深度融合。这种一体化架构有效解决了传统工艺管理中的“信息孤岛”问题，为数字化工艺管理奠定基础。

3.制造业车间工艺技术管理现状与问

3.1 传统管理模式的主要瓶颈

当前制造企业工艺技术管理面临诸多挑战，主要表现在以下四个方面：

数据传递效率低下是首要问题。在二维工艺设计模式下，设计人员以三维方式完成产品设计后转化为二维图纸；工艺人员拿到图纸后需在思维中还原三维模型才能编制工艺；生产人员则需再次将二维工艺还原为三维工艺过程。这种反复的“三维-二维-三维”转换不仅造成时间浪费（约占总工艺准备时间的 30%^⋅ ），更增加了信息误解风险。某航空制造企业的案例显示，由于图纸理解偏差导致的返工损失占年度制造成本的 5.2% 。

工艺文件管理粗放问题突出。多数企业工艺文件编制依赖个人经验，标准化程度低，导致“因人而异、因时而异”的随意性。研究表明，同一产品在不同工艺师手中产生的工艺文件差异率高达 45% ，严重制约工艺稳定性。工艺文件更新不及时、版本混乱等问题，导致现场使用错误工艺文件的比例达12.7% ，直接造成批量性质量事故。

数字化深度不足制约管理效能。尽管计算机辅助工艺设计（CAPP）技术已应用多年，但多数系统仍停留在“电子化卡片”阶段，未能实现真正的结构化、智能化管理。现有数字化工艺管理系统覆盖度不足，工艺设计环节数字化率约为 65% ，而工艺验证环节数字化率仅为 28% ，工艺优化环节更是不足 15%. 。系统间集成度低，设计（CAD）、工艺（CAPP）、制造（MES）系统数据贯通率不足 40% ，形成大量“信息孤岛”。

工艺纪律松弛导致执行偏差。工艺纪律管理是生产现场工艺管理的核心内容，但实际执行效果不佳。某机械制造企业调查显示，工艺参数执行偏差率高达 18.9% ，其中人为因素占 62% ，设备因素占23% ，材料因素占 15% ；工艺文件规定的自检项目执行率仅为 76.3% ，导致工序质量波动显著。

3.2 工艺管理发展趋势面对挑战，现代工艺管理呈现五大发展趋势：

一是三维工艺设计普及化。基于模型的定义（MBD）技术推动三维工艺设计成为主流，通过单一数据源实现设计-工艺-制造一体化，消除二维图纸理解偏差。领先企业应用表明，三维工艺设计使工艺准备周期缩短 40% ，现场失误减少 25% 。

二是管理过程精益化。结合价值流分析与动态在制品控制，实现工艺流与物流同步优化。最新研究表明，集成多维价值流图与多目标优化的动态 WIP 控制方法，可降低库存成本 31% ，加快设备故障恢复速度 42% 。

三是决策支持智能化。人工智能技术应用于工艺参数优化、异常检测、质量控制等领域，提升工艺决策科学性。华为云最新专利显示，基于业务数据的自动工艺流程生成技术可提高工艺规划准确度35% ，效率提升 60% 。

四是工艺验证虚拟化。数字孪生技术构建虚拟制造环境，工艺方案在实施前进行虚拟验证与优化降低试错成本。西门子案例显示，焊接机器人轨迹经虚拟验证后，焊点合格率从 98.2% 提升至 99.8% 。五是工艺标准体系化。建立覆盖工艺基础标准、专业工艺技术标准、工艺装备标准的完整标准体系，支撑工艺管理规范化。

4.工艺技术管理优化策略与方法

4.1 基于 PDM 的三维工艺设计

三维工艺设计是解决传统二维模式弊端的根本途径，其实施核心是构建基于 PDM 的一体化平台。三维工艺设计实施要点包括：(1)建立三维标注规范，确保设计信息完整表达；(2)构建结构化工艺信息模型，支持 ERP/MES 直接调用；(3)实现工艺数据的版本管理与关联变更。三维工艺数据组织以工艺物料清单（PBOM）为核心，通过EBOM 重构形成工艺制造信息主干，有效组织工艺任务、工艺资源与工艺数据。

工艺设计协同机制是另一关键要素。基于 PDM 平台实现设计与工艺并行工程：设计过程中工艺提前介入，反馈可制造性建议；工艺设计阶段实时获取设计变更信息；工艺变更同步反馈设计部门，形成闭环管理。某企业应用表明，该机制使设计变更响应时间缩短 65% ，工艺返工减少 45% 。

三维工艺发布与应用方面，结构化工艺信息通过集成接口发布至MES 系统，车间通过可视化终端浏览三维工艺指令。三维工艺文件包含文字描述、三维装配动画、工序中间模型等多种形式，显著提升现场作业指导效果。

4.2 工艺标准化体系建设

工艺标准化是提升工艺管理水平的基础工程，其实施框架包括标准体系、制度体系与执行体系三部分。

工艺文件标准化是核心环节。GB/T 24738-2009《机械制造工艺文件完整性》规定了工艺文件体系构成与编制要求，企业应结合产品特点细化文件模板。实施要点包括：(1)区分试制与批量生产阶段文件要求；(2)建立文件版本控制机制；(3)推行结构化工艺文件，支持数据自动提取。

工艺要素标准化提升工艺稳定性。对工艺余量、工艺参数（如切削用量、热处理参数）、工艺材料等要素制定统一标准，减少人为随意性。某机床企业实施切削参数标准化后，加工效率提升 18% ，刀具成本降低 23% 。

工艺装备标准化降低制造成本。通过工装通用化、系列化设计，建立工装选用规范，控制工装品种增长。研究显示，工装标准化率每提高 10% ，工装准备周期缩短 15% ，成本降低 12% 。

4.3 人工智能驱动的工艺优化人工智能技术为工艺优化提供新范式，主要应用方向包括：

工艺参数智能优化利用机器学习分析历史数据，建立质量-参数关联模型，动态推荐最优参数组合。某汽车厂应用 AI 优化焊接工艺参数，生产效率提升 15% ，质量稳定性显著提高。在注塑工艺中，基于深度神经网络的参数优化模型使调机时间缩短 70% ，不良率降低 45% 。

设备预测性维护通过振动、温度、电流等多传感器融合监测设备状态，结合故障预测模型提前预警异常。实践表明，该技术减少突发停机 35% ，维护成本降低 28% 。进一步结合剩余使用寿命预测，优化设备更新计划，保障生产连续性。

工艺异常智能诊断基于深度学习的异常检测算法，通过正常生产数据训练，实时识别异常工艺行为。某半导体厂应用案例显示，该技术使工艺异常发现时间缩短 85% ，故障定位准确率达 93% 。

自适应工艺控制结合模糊控制、模型预测控制（MPC）与深度学习，增强系统抗干扰能力。当物料特性波动或环境变化时，系统实时调整控制参数，维持工艺稳定性。在挤出成型工艺中，该技术使厚度波动范围减少 62% ，废品率下降 40% 。

4.4 数字孪生与工艺虚拟验证

数字孪生技术构建物理车间的虚拟镜像，实现工艺方案虚拟验证与优化。其实施架构包括物理层、数据层、模型层和应用层四部分。

工艺仿真验证是核心应用。在虚拟环境中再现工艺过程，验证工艺可行性。西门子 Industrial Copilot结合 Plant Simulation 平台验证焊接机器人轨迹，焊点合格率从 98.2% 提升至 99.8% 。在装配工艺中，仿真验证提前发现干涉问题，减少现场修改 80% 。

动态在制品（WIP）控制是另一创新应用。集成多维价值流图与多目标优化的动态 WIP 控制方法，构建“感知-分析-决策-执行”闭环系统。四层架构包括：(1)实时数据采集层：通过IoT 设备获取设备状态、物料流动等实时数据；(2)多维建模层：构建包含时间、成本、质量的多维价值流模型；(3)动态监控层：基于混合整数规划优化WIP 水平；(4)执行控制层：通过反馈机制调整工单投放。实证研究表明，该方法在需求波动±25%环境下仍保持系统稳定，库存成本降低 31% ，故障恢复速度提升 42% 。

虚拟工艺培训提升人员技能。通过 VR/AR 技术模拟真实操作环境，使操作人员熟某航空企业应用 AR 装配指导系统，使新员工培训周期缩短 60% ，装配错误减少 55% 。

5.结论与展望

本文系统探讨制造业车间工艺技术管理的优化路径，得出以下结论：

首先，三维工艺设计与 PDM 平台集成是解决传统工艺管理弊端的根本途径。通过建立单一数据源和设计工艺协同机制，可消除信息转换损失，提高数据一致性。其次，工艺标准化体系是管理基础，应覆盖术语、文件、要素、装备、管理全过程，为工艺活动提供统一规范。第三，人工智能技术在工艺优化中发挥关键作用，通过参数优化、预测维护、异常诊断等应用提升工艺质量与效率。最后，数字孪生技术实现工艺虚拟验证与动态优化，显著降低试错成本，提高系统鲁棒性。

未来工艺管理将向三个方向发展：一是智能化深度扩展，结合大模型技术实现工艺知识自动提取与决策优化，华为云自动工艺流程生成技术代表这一趋势；二是全链条集成化，打通设计-工艺-制造-服务全数据流，构建数字主线；三是绿色工艺创新，将绿色制造标准融入工艺管理体系，推动可持续发展。

工艺技术管理作为制造企业的核心能力，需持续融合技术创新与管理变革。企业应构建以工艺创新为核心、工艺标准化为基础、工艺数字化为手段的现代工艺管理体系，支撑制造业高质量发展。

参考文献

1. 陈金文，孙慧丽，徐凯文. 基于PDM 的三维工艺设计与管理探讨[J]. 制造业自动化，2018(22):45-52.2. 人工智能在解决工业自动化稳定性瓶颈方面有哪些应用？[J]. 智能制造， 2025(8): 34-39.3. GB/T 24737.9-2012， 工艺管理导则第 9 部分：生产现场工艺管理[S]. 北京： 中国标准出版社，2012.4. 方斌，江坤，胡胤哲，等. 数字化工艺管理技术应用探讨[J]. 工程管理前沿，2020(8): 58-65.5. 奚道云. 机械制造工艺管理标准及应用[M]. 北京： 中国标准出版社， 2018.6. 葛帅华. 现代工艺管理及若干关键技术研究[J]. 科学与财富， 2018(12): 102-105.7.华为云计算技术有限公司. 一种工艺流程管理方法及管理平台： CN120471416A[P]. 2025-08-12.8. JB/T 9169.14-1998， 工艺管理导则工艺标准化[S]. 北京： 机械工业出版社， 1998.9. 孙家利，吴莲，王秋雨，等. 加强工艺技术管理提高产品制造水平[J]. 科学与技术，2021(5):88-91.

作者简介:

陈清(1986.1——)，男，汉族，籍贯：四川泸州，职称：工程师，学历：大学本科， 研究方向：制造业工艺技术。