智能制造下的质量管理

伴随着中建钢构智能工厂的稳步推进，各类先进设备的陆续进场，信息化管理系统的不断完善，智能化钢结构工厂已慢慢揭开神秘的面纱。但是，智造工业也相应的给我们质量、安全、信息管理等人为管理带来前所未有的挑战，新的生产模式必然要求要有能与之相配套的管理模式并驾齐驱，才能够彰显智能化生产为工业、和人类带来的升级和变革。

传统人力密集型工业生产线的质量管控虽然也有信息化的功能，但系统性较弱，价值显化不强，那么通过对传统质量管理的思考，我认为智能化生产线质量管理需特别注意以下几点：

一是制作计划的前瞻性。不确定的异常因素是传统生产线上产品质量合格率低的重要原因之一。智能化生产将依靠于制造执行系统，在正式开工前进行制造厂层面、车间层面、班组层面的产能预估，根据实际情况进行及时调整及预警，减少作业层工序计划的临时调整，能够在一定时间内逐步实现项目部与制造厂“制安一体化”的目标要求。减少不确定因素导致的不合格品数量。

质量管理人员亦可依据计划提前进行质量管控流程制定、待检点设置、检验方法选定、检查项制定，做到未雨绸缪，提前预防。

二是工序检验的逻辑性。质量管理的重点在于工序质量管控，传统模式下的工序检验基本依靠人工进行线下操作。而智能化的生产要求在工艺方案制定时就严格设置工艺路线，实际生产加工必须完全按照工艺路线设定依次进行。每道工序需完成检验流程后方能往下流转。因工序颠倒，工序漏报检的情况将不再存在。执行过程中，系统不仅可以记录报工时间、检验时间、检验人员等信息，同时在发现质量问题时还会将构件的检验状态、不合格项及对应的质量问题照片推送至责任车间、责任班组以便于现场及时整改。对于不合格构件处置、构件返修将会根据管理流程设置相应业务流程，便于班组寻求解决方案，质量管理人员实时查看构件状态，并进行返修跟踪及结果验证。

三是人员管理的可视化。人员管理是质量管理中不可或缺的一部分内容。智造执行系统正式上线后，班组报工要求绑定作业人员姓名，工序质量检验将根据质检员任务执行情况及下道工序的质量反馈，对作业人员及质检员的工作内容及工作质量进行统计，提高加工过程人员可视化监控程度。通过结果汇总针对不同等级分别制定培训再教育、降级使用等措施。同时通过数据记录，结合激励机制对表现优良者进行相应奖励及培养，为质量管理储备后备人才。

四是数据统计的简单化，可视化。现有模式下，质量数据的统计繁琐复杂且易疏漏。由于在制作过程的每一环节已经依靠系统进行了数据采集，系统会自动对数据根据人为设定的不同条件进行汇总，分析，实现实时共享。车间与车间，班组与班组可以每时每刻进行横向对比，车间各工序间实现纵向对比，以便及时对症下药，采取有效措施。班组也可应用数据形成质量看板，做到有的放矢。

当然，传统线与智能线的最大不同点在于智能生产线很大程度上实现了去人工干预。对于质量管理来说，加强对机器的熟悉与掌控，工作重心要向防止机器犯错，预防批量性错误的发生倾斜。需重点研究机器属性、功能，真正做到为我所用，更卓有成效的利用信息化手段对制作现场实现高效、科学、全面的监控，实现人类智慧与机器智慧的共通。(文/冉瑞恒 韦一)