制造业产品质量控制中的过程优化与改进研究

制造业产品质量不仅和企业品牌声誉、市场份额有直接关系，更对产业链一起发展和国家产业竞争力有重要影响。现在，部分制造企业生产时还有流程多余、工艺参数不合适、人员操作不标准等问题，这导致产品不合格率一直很高，限制企业持续发展。过程优化和改进是解决上面问题的有效办法，要从生产全过程来看，找出质量变化的关键影响因素，用精益生产、六西格玛等管理方法，优化工序交接效率，降低生产中的变化风险。另外，用物联网、大数据等新技术，能对生产过程实时监控和数据分析，给制定和调整质量控制策略提供科学根据。

一、制造业产品质量控制中的过程优化方法路径

（一）基于实时数据闭环的工序参数动态校准

传统的固定参数模式难以处理制造业生产过程中的动态干扰和工序参数的稳定性对产品质量的影响。该路径在实时数据采集的基础上构建参数－质量关联分析模型形成闭环调控机制 [1]。对所述核心参数及所述质量检测数据进行实时监控，确定所述参数是否与所述质量异常相关，立即输出校准方案下发给所述装置，对工序参数进行准确调整，防止质量偏差的发生，提高稳定性。

（二）跨环节质量责任追溯的协同优化

制造业生产是一个多工序、多部门合作的过程，其质量责任的定义模糊效率的提高与质量的关系。这条道路的核心是质量责任追溯体系、明确责任和记录要求、搭建信息共享平台等。将每道工序的信息实时上传，对发生的问题能够迅速溯源，促进协同分析、优化措施的制定和实施，破除障碍，提高整体管控效能。

（三）基于质量风险预警的预防性过程调整

传统的质量控制的事后检验容易产生浪费，拖延时间。该路径对可能存在的风险点进行梳理、评估指标体系的构建、结合数据对工序质量风险进行动态监测和等级判定。当到达预警阈值后，引发预防性调整机制对相关流程进行优化，抑制质量问题的发生，降低成本，确保生产的平稳和高质量。

二、制造业产品质量控制中过程改进策略

（一）基于数字化技术的过程实时监测与调控

在制造业生产产品时，关键工序的参数变化会直接影响最终产品的质量稳定。传统的事后检查方式很难准确控制生产过程，所以要用数字化技术建立实时监测和调控的系统[2]。

因此，企业可以在关键生产设备上装物联网传感器，实时收集温度、压力、转速等重要工艺参数，再把数据传到云端的质量管理平台。平台会根据设定的质量标准对数据进行分析，如果参数出现偏离，系统会自动发出警告并通知现场管理人员。同时，用机器学习算法分析历史生产数据，找出工艺参数和产品质量之间的关系，然后优化工艺参数的范围。比如在汽车零部件冲压时，通过分析不同冲压速度和零部件尺寸精度的关系，确定最佳冲压速度范围并输入控制系统，让设备根据原材料厚度自动调整参数，减少人为因素导致的质量波动，确保每道工序都在可控范围内。

（二）构建分层分类的人员质量责任与能力提升体系

人员是制造业生产的直接执行者，他们的操作是否规范、专业能力如何对产品质量有决定性作用。如果没有明确的质量责任划分和系统的能力提升办法，就容易出现操作错误，导致质量问题。所以，要建立分层分类的人员管理办法。

企业可以按照岗位职能把人员分成操作层、技术层、管理层。对于操作层，制定《岗位质量操作手册》，明确各工序的操作步骤、质量标准和异常处理办法。比如，装配岗位要详细规定零部件安装顺序、紧固力矩数值和检验次数，并通过现场可视化看板展示出来；对于技术层，定期组织工艺优化培训，邀请行业专家讲解新材料应用、先进工艺技术等内容，同时要求技术人员每月参加生产现场质量问题会诊，把解决实际问题的效果纳入绩效考核；对于管理层，建立质量目标责任制，把部门质量指标和管理层工作联系起来。比如，生产部门的产品一次合格率要达到 99.5% ，没达到就按比例扣除绩效奖金。

除此之外，开展岗位技能等级认证，设置初级、中级、高级三个等级，认证内容包括理论知识、实操技能和质量问题处理能力。员工通过认证后能获得薪资晋升机会，以此激发他们提升专业能力的积极性。

（三）基于供应链协同的质量源头管控

制造业产品质量控制要扩展到供应链前面环节，原材料和零部件的质量直接决定后面生产过程的质量。如只关注企业内部生产，不重视供应链合作，就容易出现因为上游物料质量不好导致的生产停止或成品质量有问题的情况，所以要建立供应链合作质量管控办法。企业可以和核心供应商签订《质量协同协议》，明确原材料的质量要求、检验办法和不合格品处理办法，比如要求钢材供应商提供材质证明书，企业还要派质量检验人员到供应商生产现场检查，重点检查关键原材料的化学成分和物理性能；建立供应商质量信用评价办法，从产品质量合格情况、交货时间、质量问题反应速度等方面进行季度评价，把评价结果分成 A、B、C、D 四个等级，对 A 级供应商增加订单数量、缩短付款时间等，对 C 级及以下的供应商要求限期改正，改正不好就停止合作[3]。

除此之外，建立供应链质量信息共享平台，供应商实时上传原材料生产过程的数据，企业共享内部原材料使用过程中的质量反馈，让供应链两端质量信息双向流通，比如企业发现某批次铝材韧性不够，可以通过平台查找该批次铝材在供应商生产过程中的热处理参数，一起分析原因并制定改进办法，从源头减少质量风险。

三、结语

对制造业产品质量控制过程进行优化和改进的研究，为提高产品质量和生产效能提供系统性思路。以实时数据闭环，质量责任追溯和风险预警为途径，以数字化技术为手段，以人员分层管理和供应链协同为战略，建立涵盖全流程质量管控体系。该系统在实现对质量波动因素精准识别和动态调控的同时，也促进质量责任的明晰化，人员能力的专业化和供应链协同的高效化，为复杂市场环境下制造业实现质量驱动可持续发展，提供理论支撑和实践范式。

参考文献

[1] 赵文苹 , 李俏, 李昀 . 以数字化转型推动制造业产品质量提升 [J]. 中国工业和信息化 ,2025,(06):60-66.

[2] 唐易宏. 数字化情境下制造业企业质量管理的转型研究[J].现代商贸工业 ,2023,44(17):23-25.

[3] 梅晚霞. 基于区块链的制造业供应链质量协同研究综述[J].中国物流与采购 ,2023,(02):73-74.

作者简介：赵强，（1971.11-），男，汉，本科，质量工程师，研究方向质量管理。