智能制造背景下制造业质量控制与持续改进机制研究

作为国民经济支柱产业的制造业质量水平和持续改进能力，直接影响着产业核心竞争力和市场认可度。智能制造加快渗透过程中生产要素数字化重构给持续改进机制带来新技术支撑和实现途径。传统的持续改进往往依靠经验驱动，具有改进周期长，效果评估落后的特点，在智能制造环境中通过对生产全流程数据进行实时交互和深度挖掘，可准确辨识生产瓶颈和质量波动的根本原因，并对改进方案制定，执行和优化提供数据支持。基于这一背景，探讨持续改进机制和智能制造技术融合之路，对于促进制造业质量管控模式革新有着重要的实践意义。

一、智能制造背景下制造业质量控制方法

（一）实时数据监测与智能预警

在智能制造下，生产数据规模大，流转迅速。在传感器及物联网架构的支持下，对设备的运行及工艺参数数据进行实时高频采集，并搭建传输网络，使数据向处理中心聚合 [1]。利用算法及模型对数据进行深度解析，挖掘出关联模式及规律。当数据偏离预设阈值后，预警系统以短信和弹窗的方式准确推送消息，督促相关工作人员对隐患进行排查和处理，确保了生产质量。

（二）智能化工艺参数优化

智能制造是基于历史与实时数据，对工艺参数进行优化。采用人工智能算法建立参数和质量之间映射模型，根据质量目标寻找最优参数组合。在生产方面，该系统基于实时数据对参数进行动态微调，以保证生产符合最优路径并促进产品质量和效率的提高。

（三）全流程质量追溯与协同

智能制造建立了全流程的质量追溯体系来保留和关联各个环节的信息。当产品出问题的时候可以迅速地定位根源。以统一平台为依托，推动供应链企业与企业内部部门之间质量协同，各个环节围绕质量目标相互合作，实现产品质量最优化。

二、智能制造背景下制造业持续改进机制构建路径

（一）以智能技术集成应用为核心，夯实持续改进的数据与技术基础​

在智能制造“数据是核心生产要素”的趋势下，制造业建立持续改进机制要解决传统数据分散、分析慢的问题，用智能技术整合实现数据资产运营，给改进决策提供准确、及时的支持。企业要先做生产现场“感知层－网络层－平台层”三级智能改造：感知层装工业传感器、边缘计算节点，实现数据毫秒采集；网络层用 5G+ 工业以太网建传输网络，保证数据顺利流转；平台层建企业级工业互联网平台，打通核心系统数据、统一数据格式，形成全价值链数据中台 [2]。

在此基础上，要深入应用智能算法和制造场景，推动改进从“事后补救”变为“事前预测”。比如，用机器学习建立设备健康管理（PHM）模型，预测潜在故障风险、提前做维护计划；用流程数字孪生技术建生产线虚拟镜像，模拟工艺参数组合的影响，实现工艺优化方案虚拟验证和快速改进。同时，建立数据质量管控体系，用数据治理工具处理采集的数据，明确数据权责，把数据质量指标放进部门 KPI 考核，保证数据准确和可用，打好持续改进的技术基础。

（二）以精益管理与智能流程融合为抓手，优化持续改进的运行与协同机制

智能制造环境下，生产流程有“动态、柔性、网络”的特点，传统管理模式不能适应敏捷性要求，需要推动精益管理和智能流程结合，构建“动态响应－协同闭环－持续改进”的运行体系。

为此，一是用“流程数字孪生”技术重建现有生产流程，把流程拆成“价值创造单元”，明确标准和接口，比如总装流程拆成四个单元，各单元通过 MES 系统反馈数据；二是用“精益价值流图（VSM）数字化工具”，动态找到浪费环节，结合数据找到原因，比如优化 AGV 调度路径减少物料等待时间；三是建立跨部门、跨层级的协同改进机制，依靠协同办公平台搭建数字化闭环，一线员工提建议，系统分配任务，跨部门小组分析，落实后追踪指标、评估效果，形成持续改进循环；四是用 OKR 绩效管理体系，把改进目标和部门、个人 OKR 结合，实时更新进度，激发全员积极性。

（三）以复合型人才培养与能力提升为支撑，强化持续改进的主体与创新动力

智能制造的情况下持续改进，本质是“人和智能系统一起创新”，要打破传统人才限制，建立“分不同层次和类别、动态进步”的复合型人才培养系统，给改进机制提供智力支持。基于此，企业要先建立“智能制造人才能力成熟度模型”，把人才分成操作层、技术层、管理层三个类别，明确能力标准和提升方法。操作层重点“操作智能设备和感知数据”，用“虚实结合培训系统”进行沉浸式培训，让员工能发现生产异常数据并判断原因；技术层注重“设计智能方案和数据分析”，组织专项培训，鼓励参加行业论坛，掌握新方法；管理层加强“系统思维和战略决策”，参加高管研修班，让改进从“局部变好”变成“整体提升”[3]。

同时，建立“内部培养 + 外部引进 + 激励”的人才生态系统。在内部建立“改进人才导师制”，让技术骨干带新员工参与项目，加快成长；在外部和高校、科研院所一起建实验室，引进高层次人才；建立激励机制，设立专项基金奖励团队，把成果纳入知识产权管理，推动标准化和推广，形成好的循环。

三、结语

在加快推进智能制造的时代大潮下，创新制造业质量控制和持续改进机制成为增强行业核心竞争力的关键。通过智能技术集成应用，精益管理和智能流程的深度融合及复合型人才培养体系建设，既为制造业质量管控工作提供扎实的数据和技术支撑，运行和协同机制得到优化，持续改进主体动力更加增强。这一系列措施表明制造业正在逐步走向智能化，精细化高质量发展的新阶段，也是全球制造业转型升级的样板。

参考文献

[1] 张立杰 . 基于电子信息技术的智能制造生产管理系统 [J]. 信息与电脑 ，2025，37（16）：73-75.

[2] 仲崇凯 ， 孙玲玉 ， 张晋浩 ， 等 . 数字化知识管理模式赋能企业智能制造研究 [J]. 智能制造 ，2025，（04）：123-129.

[3] 韩纪光 ， 张世君 ， 刘海杰 ， 等 . 汽车智能制造技术及全生命周期质量控制体系研究 [J]. 汽车工艺师 ，2025，（08）：59-64.

作者简介：吴月明，（1982.1-），女，汉，研究生，质量工程师，研究方向质量管理与控制。