数智化技术提升制造型企业产品质量的路径探究

引言：

在全球制造业竞争日益加剧的大环境中，产品质量已经成为制造型企业赖以生存和发展的决定因素。传统的质量管理方法已经很难适应市场对产品个性化，高精度，交付速度快的需求，促使制造企业走向数智化已经成为一种必然的选择。近年来，伴随着物联网，大数据和人工智能等数智化技术的发展，这些技术在产品质量管理方面的潜在应用价值逐步凸显出来。如何高效地集成和应用这些技术来解决现实中质量提升难的问题已经成为了企业迫切需要突破的重点问题。有鉴于此，文章对目前制造型企业质量提升过程中遇到的困境进行了系统的分析，并且提出了相应的数智化解决之道，希望能够对企业质量管理升级起到可行性借鉴作用。

1. 制造型企业产品质量对企业竞争力的决定性作用

产品质量作为制造型企业核心竞争力中的关键因素，直接关系到企业在市场中的地位及其长远发展。优质产品能显著提高顾客满意度与品牌美誉度，给企业带来较高市场占有率与产品溢价能力。反之，质量缺陷则可能造成顾客的流失和售后成本的剧增，甚至造成品牌危机。在全球化的竞争环境中，产品质量更是国际市场通行证，达不到标准要求就会遭遇贸易壁垒。尤其是智能制造时代下，消费者对于产品性能，可靠性以及个性化等方面的要求越来越高，因此企业要想在竞争激烈的市场中处于有利地位，就必须构建良好的质量管理系统。可以说产品质量的好坏不仅关系到企业短期利润的高低，而且也是决定一个企业是否能持续发展的战略性因素。

2. 数智化技术提升制造型企业产品质量面临的主要难题

2.1 数据采集维度单一、时效性差，导致质量问题预警滞后

现有制造企业数据采集系统存在监测维度不充分，仅能获得有限工艺参数等共性问题，很难综合体现产品质量状态。传统传感器网络的覆盖范围受限，对于材料特性，环境变化以及其他隐性因素的监测缺乏行之有效的方法。数据采集频率通常不高，一些关键工序仍然使用人工抽检，不能达到实时质量监控的目的。不同生产环节数据系统彼此隔离，构成信息壁垒造成质量问题追溯困难。这种碎片化和滞后性数据采集模式使企业通常是在质量问题大范围爆发之后才会采取措施。

2.2 缺乏智能分析机制，海量数据未能有效转化为决策支持

尽管现代制造企业积累了海量生产数据，但多数仍停留在简单统计层面，未能充分发挥数据价值。传统分析方法主要依靠人工经验来设置阈值，很难对复杂工况质量异常模式进行辨识。先进技术的应用，如机器学习，正面临着数据质量差，标注样本不充分的技术瓶颈。业务部门和数据分析团队的认知鸿沟、工艺专家对算法原理的不理解以及数据科学家制造知识的匮乏造成了分析结果脱离实际需要 [1]。更为关键的问题在于，目前已有的系统多数仅能做事后分析而缺少质量趋势预测。

2.3 制造过程控制手段落后，存在质量波动与人为依赖

很多制造企业仍然采用传统控制方法进行控制，很难达到高质量标准生产要求。关键工序对人工操作依赖性过强，且不同操作人员技术水平的差别直接影响到产品一致性。设备控制系统缺乏智能化程度，在面临多品种生产的情况下，需经常手动调节参数，不仅影响了效率，而且加大了失误的风险。不同品牌设备之间通信协议不尽一致，造成信息孤岛，妨碍了全流程质量管控。以电子产品组装线为例，因为智能防错系统的缺失，人工插件的出错通常需要等到最后的测试环节才会被检测出来 [ ]。这种落后的过程控制方式，使企业长期处于 " 找出问题所在 --解决问题" 的被动状态，难以实现稳定的质量输出。

3. 数智化技术提升制造型企业产品质量的路径构建

3.1 构建多源感知体系，实现实时动态质量数据采集与监控

建设多源感知体系，是提高产品质量的一项基础工程。企业在整个生产流程中都需要部署各种类型的智能感知设备，这些设备包括高精度的工业传感器、机器视觉系统和 RFID 标签等，以构建一个立体化的数据采集网络。重点要涵盖原材料入厂检验，关键工艺参数，设备运行状态，环境条件以及其他各种影响品质的因素。通过工业物联网技术进行设备互联并利用 5G 等高速通信协议保证数据的实时传输。同时应设置统一数据中台将从 MES,ERP 中获取的结构化数据与非结构化数据进行集成。以汽车总装线为例，利用视觉检测系统对装配精度进行实时监测，并结合扭矩传感器的数据可以及时发现装配过程中存在的质量问题[3]。该全方位，实时化数据采集模式可为质量分析提供全面，精准的数据基础。

3.2 引入工业大数据与 AI 算法，实现质量数据智能分析与预测预警

基于数据采集，需建设智能化的分析平台，以达到挖掘数据价值的目的。首先需要搭建一个工业大数据平台来实现多源异构数据的清洗，融合与存储。然后将机器学习算法用于质量预测模型的构建，并采用监督学习的方法对质量缺陷特征进行辨识，使用无监督学习的方法找出可能存在的异常模式。深度学习技术可以应用于图像，声音和其他非结构化的质量数据处理中。数字孪生技术能够构造虚拟生产环境并对质量问题做出仿真与预测。以半导体制造为例，对历史晶圆检测数据进行分析，利用 AI 模型可预先预测出可能存在缺陷的种类及部位。该智能预警系统可基于实时数据流对质量异常的早期进行报警，实现质量控制由被动应对到主动防范的转变。

3.3 推行智能制造与过程自动控制系统，减少人为干预与波动

智能制造系统以生产过程自主优化与精准控制为核心。关键工序应部署自适应控制系统并通过实时数据的反馈来实现工艺参数的自动调节。利用工业机器人代替人工进行重复性和高精度的操作，保证了操作的一致性。智能 MES 系统能够自动发布生产指令并进行动态优化，降低人为干预。当装置联网时，利用边缘计算进行本地化的智能决策以减少网络延迟。以精密机械加工为例，智能控制系统能够对刀具的磨损状态进行实时监控，并对加工参数进行自动补偿以确保尺寸精度。全流程自动化控制既能提高生产效率又能使产品质量波动保持在最小范围，达到近零缺陷生产。

结束语：

数智化的运用，给制造型企业产品质量的提高带来了全新的生机。从多源数据的获取到智能分析，自动控制等各个环节都促使质量管理朝着精细化，实时化，智能化的方向发展。正视现实困境，企业要用策略重视数智化质量管理体系建设，夯实数据基础，技术能力与人才支撑。制造型企业只有通过持续探索技术路径和优化管理机制才有可能在新一轮工业变革中求优质，打造持续竞争优势。

参考文献

[1] 黄鑫 . 数智技术提升传统产业大有可为 [N]. 经济日报 ,2024-12-27(006).

[2] 黄儒康 , 时永刚 , 张士超 , 曹义威 , 陈小伟 , 何宝林 . 数智化监造技术提升采油树制造水平的实践 [J]. 石油工业技术监督 ,2024,40(09):66-69.

[3] 陈涵旸. 数智技术提升产业效能造纸行业“含绿量”频升[N].经济参考报 ,2024-07-18(005).