随着市场经济的发展,企业要获得竞争优势,必须在产品过程实施严格有效的控制。作为工业产品过程控制的有效手段之一的过程统计控制(SPC控制图)在判定过程稳定性,及时发现异常,降低废品的发生上发挥着越来越大的作用!本文的研究是围绕在制造过程中SPC控制图的异常模式识别与多品种、小批量产品质量控制方法等关键技术而进行的。在此基础上设计了企业ERP面向制造过程的质量控制系统的功能结构与体系结构的质量模块。首先对SPC控制图的异常模式进行了建模,构造了由BP网络组成的异常模式识别的网络模型,并对该网络模型的结构参数进行了选择,同时对该网络模型进行了模拟测试。其次应用了贝叶斯预测理论到多品种、小批量产品的质量控制中,研究了这一方法的动态建模、参数估计、模型干预及实施步骤等,并对该方法的控制参数进行了优化,同时对该方法进行了模拟分析。最后结合了一个中型阀门生产企业ERP项目,提出了一个面向制造过程的质量控制系统,阐述了该系统的功能流程、信息模型并给出了系统的实现过程。本文结合阀门生产企业的ERP项目,在对SPC控制图的研究的基础上,给出了质量控制系统并加以实现。该系统增加了原型系统中缺乏的关于多品种、小批量的SPC控制,不仅有效地识别SPC控制图的异常模式,而且利用所识别的异常模式为进一步诊断提供依据,更重要的是可以利用这些特征参数为进一步的控制提供指导。同时,能够将客观数据、主观信息以及模型本身进行有机地结合,快速有效地监视多品种、小批量生产过程的质量波动。本文的研究有效地解决了以往多品种、小批量生产的质量控制存在的问题,对于中小型企业市场适应性的提高有着现实意义。