针对于复杂多变的网络化制造环境,如何有效解决动态多变的质量波动监控、波动异常诊断分析与适时的工序调整是网络化制造企业实施工序质量控制过程中面临的难题。基于此,提出质量预防—分析—诊断—调整于一体的面向网络化制造的智能工序质量控制模式,给出其功能体系结构。该模式综合运用相似制造论、统计过程控制、神经网络等理论与技术,建立智能工序质量控制系统。详细分析智能工序质量控制过程中的基于相似工序的工序质量在线分析、基于Elman网络的工序质量诊断、工序质量调整专家系统等关键使能技术。以某重型企业重型产品为例,应用JSP+Servlet的开发模式、Java与Matlab的网络功能接口开发了原型系统,验证该智能工序质量控制模式的有效性与可行性,从而为工序质量控制系统实现网络化、智能化、自动化奠定基础。