随着全球一体化的进程加剧，企业间的竞争日益激烈，更多的企业意识到质量控制的重要性。同时，消费者的需求多样化倾向凸显，为了满足此趋势，越来越多的企业采取多品种小批量的柔性生产方式。生产方式的转变导致企业很难直接应用以往的质量预测方法，经济发展的进程导致消费者对于产品质量的要求也越来越高。因此，本文以多品种小批量产品的质量预测方法为研究对象，将现有的预测方法改进并有效应用于多品种小批量生产方式的质量控制中，研究在柔性生产方式下的适用范围更广、控制精度更高的质量预测方法。　　本文首先分析了与传统大批量生产方式相比，多品种小批量产品生产方式的特点，在此基础上结合质量预测的发展过程，对发展过程的每一阶段中典型的针对于柔性生产方式的相关质量预测方法进行了介绍与分析。在这些方法中选择了几种目前主要的质量预测方法进行了详细的对比分析，分别论述其适用范围及优缺点。　　其次，针对于多品种小批量产品生产过程中影响因素众多且复杂的特点，选择了主成分分析方法对其影响因素集进行科学化处理；针对于多品种小批量产品样本量小的特点，选择了在处理小样本系统上具有独特优势的支持向量机模型。在此基础上，对支持向量机模型的实现步骤进行了详细分析，并选择适应性较强的组合方式将两种模型组合应用于多品种小批量产品的质量预测。　　最后，综合主成分分析与支持向量机模型各自的优点，选取合适的核参数及训练参数，建立多品种小批量产品质量预测PCA-SVM模型，将其应用于典型的内螺纹冷加工柔性生产过程，并将预测结果采取双因素分析的检验方法验证模型的预测精度及稳定性，结果表明，与传统的支持向量机模型相比，文中所构建的质量预测模型具有优越的预测精度及稳定性。　　本文研究了一种针对于多品种小批量产品的质量预测方法，实现了预测精度提高、稳定性增强的研究目的。该方法能够对企业质量的事前控制提供科学指导，以便及时调整生产过程，提高生产效率，对于企业的质量控制具有积极意义。