数字化背景下制造企业质量管理研究

数字化背景下制造企业质量管理研究

朱正光

身份证号码：360424199601031570

摘要：伴随着数字技术的飞速进步和普及，制造业企业正遭遇前所未有的机会与考验。数字化是一种全新的理念和方法，它通过对数据信息进行采集、处理、分析、存储、显示等一系列过程实现产品生产制造全过程的实时监控。数字化技术的引入为制造业在质量管理方面开辟了新的途径和机遇，但与此同时，也引发了一系列新的问题和挑战。数字化时代下，传统的质量管理体系已经无法满足生产，这就要求企业在进行产品研发、设计时必须考虑产品质量的影响因素并建立起符合自身需求的质量管理模式。

关键词：数字化背景；制造企业；质量管理

引言

随着数字经济时代的兴起，数字技术，如移动互联网、大数据和人工智能等，已逐渐成为推动经济发展和企业壮大的关键因素。质量是衡量一个国家综合国力的关键指标之一，而数字技术的应用则可以有效促进质量管理信息化水平提升。对制造业的公司而言，如何将先进的数字技术与质量管理相结合，以及在质量管理的数字化转型过程中注意的关键点，都是值得深入研究的问题。

1数字化背景下制造企业质量管理存在的问题

1.1信息化程度低

在数字化的大背景之下，制造企业的信息化水平被视为其质量管理的关键指标之一。在此背景之下，制造企业通过实施信息化改造，可以使其质量管理体系更加完善，从而提升产品竞争力。然而，当前许多制造业企业在信息化方面的水平相对较低，特别是在信息化设备、技术和人力资源等方面存在明显的不足，这导致了企业在质量管理方面无法有效地进行数字化升级。同时，在信息化环境下，许多企业也面临着产品质量不稳定、产品一致性差、质量检测手段落后、产品质量追溯困难以及缺乏可追溯性的问题。例如，许多公司的生产线缺乏先进的智能设备和传感器，这导致它们不能对生产流程进行实时的监控和数据收集，大量的数据手动输入，从而容易产生错误和漏洞。

1.2数据管理不规范

在数字化的大背景之下，对大量数据的高效管理和应用变得尤为重要。企业可以通过建立数据仓库、数据挖掘技术等手段对其数据进行分析与处理，从而提高决策效率，提升竞争力。然而，许多公司都面临着数据管理不够规范的挑战。这些问题不仅造成了巨大的浪费，而且还影响着企业决策的科学性和有效性。从一方面看，许多公司在数据分析和挖掘方面的能力不足，难以将大量的数据转换为有价值的信息；另一方面，由于缺乏对历史数据的分析与预测功能，不能及时做出正确决策。从另一个角度看，确保数据的高质量和精确性也是一大挑战。这使得企业在对数据进行分析时，容易产生一些错误或遗漏。例如，许多公司的数据来源并不清晰，数据的收集和处理过程也缺乏标准化，这使得数据的真实性和可靠性受到了挑战。

1.3质量管理体系不完善

在数字化的大背景下，质量管理体系适应新的技术和模式，但是很多企业的质量管理体系还不够完善。当前我国许多企业面临着产品质量下降和服务质量低下等问题，究其原因在于没有建立起一个科学高效的数字化质量体系。从一方面看，许多公司的质量控制系统仍然固守于传统的管理方式，不能适应数字化时代的要求；另一方面，许多企业还没有建立起自己的数字化体系，导致数字化质量管理体系的作用发挥有限。从另一个角度看，质量管理体系的构建和执行仍有诸多不足之处，如企业在质量管理标准和指导文件方面的缺失，以及缺乏高效的培训和评价机制，这些都限制了质量管理体系建设和实施的有效性。

2数字化背景下提升制造企业质量的对策建议

2.1加强全生命周期质量管理能力

结合新一代的信息技术、自动化技术、前沿的制造技术和现代的质量管理方法，可以在产品的设计、生产、测试和维护的整个生命周期中广泛应用这些技术。在装配阶段，通过数字化工厂建设及智能化生产管理系统，实现从零件的三维模型到实物产品的全过程跟踪和实时监控，有效降低企业生产成本，缩短开发周期。在产品的设计过程中，采用了数字分析建模、数字孪生、可靠性设计与仿真以及质量波动分析等多种技术手段，以提升产品质量设计的整体水平；在生产过程中，鼓励传感器、机器视觉、自动化控制以及先进的测量设备等技术在各个生产环节中得到深入的应用，从而提高整个生产流程的质量控制标准；在试验和测试的过程中，致力于推进在线检测、计量等相关仪器的升级，并鼓励制造设备与检验设备之间的互联互通，从而提升质量检验的效率；在产品维护的过程中，进行了质量追溯体系的构建，并通过大规模的数据分析手段，对产品的质量特性进行了持续监控，以加强全生命周期内的质量协同管理。

2.2加强全产业链质量管理能力

致力于创新供应链的合作方式，对上下游的资源进行动态优化配置，确保采购订单、市场需求、库存产品和生产进度之间的最佳协调，从而构建一个数字化和智能化的高效供应链。建立基于大数据技术的企业质量管理信息共享机制，实现对企业内外部质量活动全过程跟踪监控。致力于提高产业链供应链各环节的质量数据的共享和利用，推动数据模型驱动的全产业链的质量策划、质量控制和质量改进，加强产业链供应链上下游的质量管理联动。构建以“互联网+”为核心的信息化技术体系，实现质量信息采集传输网络化、共享标准化、应用便捷化。与生态系统的合作伙伴共同建立质量管理平台，推动质量管理相关的资源、能力、业务的在线化、模块化和平台化，逐步构建质量共生共赢的新生态，提高产业链供应链的质量协同水平。

2.3加强全流程质量数据管理能力

加大对质量数据的收集、储存、分析以及应用的力度。在横向实现从设计研发阶段的工艺规划、设备选型到装配调试直至运行维护过程中各个环节质量数据的实时监控和动态追溯。充分利用数字技术工具，强化从产品组件到整体系统的完整数据收集流程，创建产品全生命周期的质量信息记录，并在垂直方向上确保工厂各级别的数字化建模和数据的互联互通；通过对各环节的数据进行集成整合，形成完整的企业内部质量数据管理体系。实现了从客户需求、产品设计、供应商管理、生产制造到物流服务的质量数据的横向系统集成。致力于开发和部署一个基于数据的质量控制和决策模型，利用大数据、云计算等先进的数字技术，并结合六西格玛、精益生产等先进的质量技术，来推进质量信息的系统统计分析和深度挖掘应用，从而实现质量数据的系统化管理和智能化应用。

结束语

总的来说，在数字化环境中，制造企业的质量管理成为了一个既复杂又至关重要的议题。随着信息技术和制造业的快速发展，传统工业生产方式正逐渐被以信息化带动工业化转变的新型生产方式所取代，数字化技术在质量管理中的运用越来越广泛，质量管理系统已成为现代质量管理体系的核心组成部分。数字化技术的广泛应用为制造业的质量管理带来了前所未有的机会和挑战，但同时也为提升产品的品质和增强企业的市场竞争力开辟了新的路径和方法。

参考文献

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