质量控制引擎系统技术的发展及现状
发布时间：2022-12-14 15:27:25 来源：本站编辑：GD工单系统
知识导读
质量控制引擎就是为了改善某个受控对象的功能或发展，需要获得并使用信息，以这种信息为基础而选出的、于该对象上的作用。如果从控制论的原理和维度来理解数字化制造与智能化制造，我们可以将设计要求看作是制造系统的输入，产出的产品则是制造系统的输出。
相比较现阶段的数字化制造，智能化制造更加强调通信功能，根据制造过程状态的变化自动调整、自动优化。因而智能化制造，则更像是一个标准的带负反馈的控制单元，是数字化制造系统的升级和更高一个层次的实现。它克服了数字化制造的最大缺陷，通过用输出信息来反馈、修正输入，既能实现系统的数字化制造，又能使系统实现智能下的有效收敛与受控。
智能化与数字化最大的区别就在于有无反馈的作用。对于一个企业而言，对于数字化工厂而言，这个反馈就是质量。反馈的过程就是质量控制引擎过程，反馈的信息就是质量信息。工业4.0环境下，数字化不再是衡量企业技术先进性的唯一标志，而质量控制引擎的能力与水平将成为衡量企业智能制造的重要指标和关键要素。我们必须清醒地看到，虽然数字化制造已贯通产品研制的全过程，但企业质量控制引擎的总体水平还很落后。检验测控的主要手段和方法，仍停留在手工作业的水平。
对产品几何尺寸的检验与控制，仍然主要以二维图纸为载体，沿用传统人工检查为主的方式，虽然花费了大量的人力物力，但无法解决效率低下、检查结果受主观因素影响、定性为主、复现性差等问题。重点突破质量控制引擎关键技术，全速向智能制造迈进全面质量管理理论提出者费根堡姆认为，质量发展的一个趋势是，质量不再是减少错误，而是创造价值。企业在工业4.0环境下，需要更加重视质量战略，使质量控制引擎从事后把关向事前预防的方式转变，超越客户的期待。
在质量控制引擎技术、手段和方法上来一次突破性变革。推进质量控制引擎业务流程的标准化和数字化做好质量管理信息化方面的工作，实现质量控制引擎主要业务流程的标准化和数字化。在产品的状态管控、质量信息处理、用户反馈信息的跟踪、供应商评价与管理等方面，推进相应模块内容的定制开发应用，作为企业ERP系统的主要运行内容。在此基础上推进大数据技术的广泛应用，快速找准质量能力的薄弱环节，为质量改进提供准确可靠的依据。促进检验过程与生产过程的融合检验过程既是质量控制引擎过程，也是产品实现过程不可缺少的一环。将检验过程纳入企业MES系统的开发应用中，统一规划产品实现过程的每一个环节，统一任务计划，平衡好各个环节的资源需求，保证生产过程顺利实现。
作为检验过程本身，在质量状况受控的前提下优化检验工序设置，提高生产效率；同时检验规程的编制实现自动化，检验数据共享。实现检测过程的数字化与集成化开发面向工业4.0的全三维的数字化检测系统，直接以MBD三维模型作为唯一的检测依据与信息载体，构建涵盖三维检测规程编制、数字化检测设备驱动、检测过程仿真与优化、检测任务与流程管理，检测数据采集、检测数据分析与评价等核心业务的集成应用系统。
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