離散制造車間質量管控模式研究

梅瀟瀟 劉佳佳

摘 要：為解決復雜產品離散制造過程中質量數據分散、質量問題難追溯、缺乏完善的質量管理模式等問題，開展了離散制造車間制造質量管控模式研究。通過對離散制造車間質量管控業務運行流程和質量數據鏈路進行分析，明確了車間質量管理的痛點與難點;提出了離散制造車間質量集成管控框架，建立了多工序質量傳遞模型，通過采用數字化檢測設備與車間MES系統的集成實現了對車間內部多個工序質量數據的在線采集、實時分析，為加工工藝方法和加工過程參數調整提供了反饋，實現了車間制造過程質量管控。通過開發的軟件系統進行工程應用，解決了質量難追溯的問題，為企業實現對產品質量數據的數字化、信息化和網絡化管理奠定了基礎，對生產企業質量控制業務形成了強有力的支持。

關鍵詞：離散制造; 制造質量; 數據采集; SPC分析; 質量追溯; 質量管控

1 離散制造車間質量管控現狀分析

離散制造車間的突出特征是多品種、小批量的生產方式，生產過程是由不同零部件加工子過程并聯或串聯組成的復雜過程，產品的結構復雜，生產周期較長，生產過程中存在很多不確定因素，因此對于生產的質量管理較為復雜。離散制造車間質量管控存在的問題，簡要歸納如下。

1.1.加工流程多，質量數據分散。

由于復雜產品制造過程涉及旋壓、精車、精鑄、注塑、焊接、熱處理、引伸、機加和電裝等加工工藝，質量信息在產品生產階段以不同的形態出現，分散在零部件加工、部件裝配、產品總裝等各個階段中，制造質量數據的分散存儲，數據孤島嚴重。

1.2.檢驗依賴手工作業，工作效率低。

目前，離散制造車間大多存在生產自動化水平偏低、生產制造過程離散、人工交互多、數據采集設備和傳感器不足等問題，缺乏生產全過程質量數據的采集手段，都是依靠手工操作檢測儀器完成，工作效率和準確率都容易受到人為因素的影響。

1.3.紙質電子質量數據并存，數據難以利用。

生產現場制造質量數據的記錄方式不統一，紙質電子質量數據并存。紙質質量記錄結構化程度低，不利于數據的識別、提取與利用。目前，企業每年會有大量的紙質記錄需要存檔，對這些孤立的數據進行提取、處理，整合形成關鍵、重要零部組件制造質量數據集合，這不僅給一線人員帶來極大的不便，而且可能會造成數據缺失、重復匯總、更新不準確的問題。

1.4.質量數據傳遞不及時，難以實時監控。

產品的制造過程是信息的傳輸過程，由于車間制造質量數據紙質記錄、數據分散存儲，質量信息無法及時、準確地傳遞至車間工藝、管理部門，大大影響管理決策的科學性。

2 離散制造車間質量集成管控框架

離散制造車間質量集成管控框架是以產品生產業務流和數據流為引導，通過對制造過程中質量管理與其他業務之間的邏輯關系全面梳理，對制造過程中質量形成業務流程進行梳理和整合，將質量特性控制和質量管理流程嵌入到數字化制造流程中，建立貫穿制造質量信息全過程的縱向管控機制。

通過建立貫穿制造質量信息全過程的管控機制，實現質量管理業務在企業的管理決策層、車間采集層和工藝規劃層之間的自下而上和自上而下的集成管控。

2.1.工藝規劃層：該層主要作用是檢測工藝管理。檢測工藝是數字化技術向產品檢測的重要拓展和延伸，針對工藝設計中對加工部位提出的質量要求，選擇合適的檢測設備和檢測方法進行檢測順序規劃、測量路徑規劃，形成產品制造檢測工藝規劃文件，發布到生產車間進行現場指導質量檢測。

2.2.車間采集層：該層是實現制造質量集成管控的基礎，主要作用是基于零部件檢驗工藝文件，針對關鍵質量特性尺寸，采用觸摸屏、條碼、傳感器、手持終端采集器、平板電腦等技術為各檢測工序配置檢測傳感網絡，以確保實現多源制造過程信息的實時、精確、動態和可靠地獲取。

2.3.管理決策層：該層主要面向質量管理業務流程中的不同用戶，利用制造現場采集的多源質量信息，通過質量數據監控、質量數據分析、質量評估、質量追溯、質量改進，并與企業其他應用系統（如IQS、MES）集成，實現制造執行過程中的動態管理。

3 離散制造車間多工序質量在線檢測與控制

在實際生產加工過程中，離散制造車間零部件加工、裝配的制造過程往往包括多道工序，而加工質量受各工序的加工誤差傳播、耦合與累積的影響，每道工序的質量都會對產品最終質量產生影響。通過挖掘工序間的關聯關系，對機加車間、裝配車間生產過程質量數據進行在線監測，保證產品質量的穩定性，提高零件加工和零部件裝配精度和效率。

離散制造車間多工序質量傳遞模型中，多工序質量管控是基礎和核心，通過對車間內部多個工序質量數據的在線采集、實時分析，為加工工藝方法和加工過程參數調整提供反饋，實現車間內部制造過程質量管控。

離散制造車間加工過程關鍵工藝（裝調）人工加工方式居多，質量的控制保證更依賴于質量體系的貫徹保證。工藝部門通過MES系統將過程檢驗、驗收測試、質量檢驗技術文件下發至車間現場。

在加工過程關鍵工序和檢驗工序中，車間檢測人員根據MES系統中的生產任務進行質量檢測。為快速對零件工序質量信息進行檢測，車間檢驗人員采用條碼掃描、RFID、機器視覺等技術獲取當前零部件信息，利用數字化檢測設備獲取質量檢驗數據和生產過程數據，對零部件生產過程工序節點質量控制狀態進行實時監測和在線統計分析，實時監測產品在生產過程中的質量特性，及時準確地掌握產品質量信息和產品質量狀態。與此同時，將該工序零部件信息與實時采集的質量數據進行關聯，并通過工業網絡將制造過程質量信息實時地傳遞至質量數據庫中，為后續質量分析和追溯提供數據支撐。通過這種數字化、網絡化的信息傳輸方式，有效提高了質量數據的采集效率、數據的準確性和可靠性。

通過制造過程工序質量數據的反饋，借助企業質量統計分析工具，可以為質量控制提供有效的決策依據。當發現導致零部件工序質量發生問題時，通過對比SPC質量控制圖中控制界限，對異常點采取事先制定的控制措施來糾正，確保生產過程始終處于統計控制狀態，將生產線質量控制由被動的事后質量控制轉變為事前控制，達到“主動預防”的效果，避免誤差傳遞導致質量事故發生。

4 離散制造車間質量信息追溯

當產品零部件發生質量問題或產品整機發生故障時，根據零部件編碼向前進行追溯，對當前故障進行分析與質量問題診斷，可以及時、精確地找出引發質量問題的零部件，追溯至該零部件所有工序的質量信息，查找造成質量問題的原因，確定質量問題的發生部位與機理，明確責任工序、加工人員與加工時間等，從而為質量問題的消除與排查奠定基礎;與此同時，可以確定存在質量隱患的零部件批次，查詢與該零部件同批次產品的去處，實現零部件流向跟蹤，避免同一批零部件在后續使用可能引發的更為嚴重損失。

5 結語

基于上述研究，利用IntelliJ IDEA作為開發平臺，My SQL為數據庫服務器作為系統支撐環境，使用面向對象開發語言JAVA作為編程語言，開發了離散制造車間制造質量管控平臺，目前在某軍工生產企業得到應用，通過與車間各類計量設備（數顯量儀、三坐標測量儀等）、掃碼槍、工業相機等制造數據采集設備的集成，實現了制造過程質量數據實時采集、全程監控、統計分析及智能決策，使產品制造過程質量更穩定、更可靠。

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