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【摘 要】近年来我国综合国力的不断增强，工业的迅猛发展，涌现出大量的工业企业。工业生产规模不断扩大，传统的生产方式已经无法满足社会对于各类物质产品的需求，在生产实践中大力引进机械电气设备，以及现代化的人工智能技术、自动化控制技术，可以实现生产过程的自动化控制，消除生产活动所受到的人工限制，提升生产效率。现阶段，机械制造业已经逐步步入智能化、自动化生产时代，在生产模式发生变化的情况下，传统的依靠经验进行质量管理的模式，已经无法满足该行业生产管理需求，来保障过硬的产品质量。基于生产模式，引进智能化质量管理理念及手段，能够实现对机械制造业生产流程的全过程、高效率管控，从而保障产品质量，提升生产效率，对于机械制造业的可持续发展有着积极意义。本文就智能化质量管理在机械制造业的应用展开探讨。
【关键词】智能化;质量管理;机械制造业;应用
引言
近些年，随着科技的深化发展，人类社会进入信息社会，人工智能手段不断更新，再加上工业生产的规模不断扩大，原有的运营模式已经难以满足社会的各种需要。必须考虑如何将人工智能技术运用到机械制造业中，进行质量管控等技术性操作，从而提升效能。就机械制造行业来说，传统的质量管控方式主要依靠操作人员经过长期工作实践积累下来的经验。然而，这种模式会因为人的因素产生各种各样的问题，且难以做到精准化。而借助人工智能进行的质量管理可以更加客观、便捷地管控生产流程的各个环节，并且比人力更加高效。
1机械制造业的生产特点阐述
机械制造业，就是根据设计图纸，制作模具，生产机械产品。随着我国经济发展，机械制造业地位的提升，人们对机械产品的需求在不断增加，企业需要对原有的旧模式更新换代，进一步发展创新，更加关注机械制造业的生产特点。以下是具体的机械制造业生产特点。
1.1复杂性
机械制造生产过程涉及诸多的零部件，它们是构成机械制造产品的重要构件，这些数量繁多的零部件的加工工艺都相当复杂，质量标准和要求也相应提升。
1.2动态性
该特征主要是从产品自身考虑的。机械制造的生产流程极其复杂，外界的复杂情况会在一定程度上影响到某个生产环节，既定的产品的生产过程本身就存在著很多不确定因素。再加上有些客户对于产品总是会提出不同的要求，这就需要根据客户的需求进行设计图纸的改动，这也在一定程度上决定了机械制造业的动态化特征。
1.3个性化
作为一个机械制造企业，它生产的重要目的之一就是要满足客户对于机械产品的各种需求，不同的客户对机械产品的要求和标准是不尽相同的，所以，机械制造企业必须要有足够的能力生产出各种具有个性化的机械产品才可以实现自己的生产目的，满足客户的需求。因此，这就决定了机械制造业生产具有个性化的特点。
2机械制造业质量管理中存在的问题
目前我国工业飞速发展，生产规模也随之不断扩大，现阶段的质量管理办法，已经无法满足人们对机械产品的需求，进而滞后于其他领域。而机械制造业在质量管理中的出现问题主要为以下几个方面。
2.1缺乏系统化、整体化的信息化控制
在机械制造的生产环节中，通常会有许多的数据需要关注，相关人员需要根据产生的数据来检测生产过程中的状况，根据实际情况及时调整相关参数，保证生产出来的机械产品质量。在旧有的质量管理中，尽管也使用了信息技术，但还是缺少系统的质量控制管理，各个信息系统间协调性较差，不能形成整体，导致机械制造生产的数据无法共享，各个生产环节难以互动协同，影响生产产品质量。
2.2生产加工工艺的质量控制力度不足
鉴于前面提到的机械制造业的复杂性特点，面对纷繁复杂的产品种类，所使用的加工工艺也有所不同，这就在一定程度上加重了质量管理的难度。此外，一些顾客为了追求产品的个性化要求，还要求更改生产方案，有些甚至会出现同样的产品使用不同的生产工艺的情况，这就使得制造方无法统一产品质量，没有系统化的质量管理又会存在一定的产品质量风险。
2.3缺乏科学先进的质量数据分析处理方法
基于现代化、自动化机械制造生产管理需求，大部分企业都会构建现代化信息技术设备，基于生产实情建立相关的质量管理信息化系统，但是，在数据分析处理上，由于沿用了传统的质量管理数据分析方法，无法实现对机械生产车间的质量预测，发挥质量数据应有的参考价值。
3智能化质量管理在机械制造业的应用实践探索
机械制造业的智能化质量管理系统引入了先进的分层分布式设计理念和模式，实现对机械制造产品生产过程的全程预测、控制和管理。
3.1建构系统整体框架
机械制造企业的智能化质量管理系统的整体框架主要包括有以下部分：（1）数据层。重点实现对机械制造生产车间的基础数据管理及工序质量预测数据的管理，在获取相关数据信息的同时进行数据更新、维护管理。（2）功能层。这主要是面向机械制造产品加工中的各个内容进行功能设计，从生产计划决策、生产调度决策、关键工序质量预测仿真等方面，形成各自独立且相互联系的不同功能模块。如：质量控制计划模块;质量控制知识管理模块;关键工序质量预测仿真模块等。（3）集成层。由于机械制造生产过程牵涉不同的部门，需要各部门之间的信息整合和交互，为此要设计与计算机辅助工艺设计系统（CAPP）相契合的集成层，较好地实现各部门的物资、设备、人力资源管理等方面的集成，为机械制造生产过程提供技术支撑。（4）业务流程层。通过系统内部各个子模块的信息输入和输出方式，进行各部门之间的链接，较好地实现机械制造生产过程的预测、评估和信息反馈。
3.2智能化质量管理系统的应用
通过智能化质量管理系统，企业可以了解到机械制造生产过程中一系列的数据信息，从而对生产状况进行预测和控制，进而提高产品质量。而这一系统主要作用于以下两个环节：第一，质量预测。机械制造生产过程中，根据生产的产品不同，利用相关数据，得出影响因素，从而推测出影响产品质量的因素，制定科学的生产计划;第二，质量检测。对出厂前的机械产品进行质量检测，保证产品质量。而智能化质量管理可有效的将生产过程中产品的各项数据收集比较，从而检测出存在质量问题的产品，提高质量检测效率。
结语
随着经济体制的深化改革，市场竞争日益激烈，机械制造企业要想提升市场竞争力，创造产品优势，就必须积极引进新型生产及控制技术，比如说自动化技术，借助技术优势提升生产效益，扩大市场影响力，实现企业的发展壮大。现代化的机械设备，逐步取代了人工作业，而要想发挥这些机械设备的价值，就必须引进与之相适应的机械化管理模式，借助于计算机技术，构建智能化的质量管理机制，借助电力电子仪表采集机械设备运行信息，基于高效精准生产需求进行自动化调控，实现对机械制造生产过程的质量预测、控制、管理和检测，从而保障产品质量，推动机械制造趋于精细化、微型化，迎合社会对于机械构件的需求，从而提升产品销量，促进企业生产效益的提升。
参考文献：
[1]张海斌.信息自动化在机械制造业智能制造建设中的应用[J].电子技术与软件工程，2019（11）：146-147.
[2]熊冰峰，周红林，彭艾琼.设备智能管理助力极端制造———武汉船用机械有限责任公司设备管理智能化建设及应用经验浅析[J].中国设备工程，2019（04）：6-9.
[3]梅华平，李玉梅，李涛.智能制造背景下地方本科院校机械工程应用型人才培养研究[J].装备制造技术，2018（09）：196-198.
[4]蒋政委，李孝芳.智能自动技术在机械制造领域的应用发展研究[J].决策探索（中），2018（10）：59-60.
（作者单位：西北工业集团）
【关键词】智能化;质量管理;机械制造业;应用
引言
近些年，随着科技的深化发展，人类社会进入信息社会，人工智能手段不断更新，再加上工业生产的规模不断扩大，原有的运营模式已经难以满足社会的各种需要。必须考虑如何将人工智能技术运用到机械制造业中，进行质量管控等技术性操作，从而提升效能。就机械制造行业来说，传统的质量管控方式主要依靠操作人员经过长期工作实践积累下来的经验。然而，这种模式会因为人的因素产生各种各样的问题，且难以做到精准化。而借助人工智能进行的质量管理可以更加客观、便捷地管控生产流程的各个环节，并且比人力更加高效。
1机械制造业的生产特点阐述
机械制造业，就是根据设计图纸，制作模具，生产机械产品。随着我国经济发展，机械制造业地位的提升，人们对机械产品的需求在不断增加，企业需要对原有的旧模式更新换代，进一步发展创新，更加关注机械制造业的生产特点。以下是具体的机械制造业生产特点。
1.1复杂性
机械制造生产过程涉及诸多的零部件，它们是构成机械制造产品的重要构件，这些数量繁多的零部件的加工工艺都相当复杂，质量标准和要求也相应提升。
1.2动态性
该特征主要是从产品自身考虑的。机械制造的生产流程极其复杂，外界的复杂情况会在一定程度上影响到某个生产环节，既定的产品的生产过程本身就存在著很多不确定因素。再加上有些客户对于产品总是会提出不同的要求，这就需要根据客户的需求进行设计图纸的改动，这也在一定程度上决定了机械制造业的动态化特征。
1.3个性化
作为一个机械制造企业，它生产的重要目的之一就是要满足客户对于机械产品的各种需求，不同的客户对机械产品的要求和标准是不尽相同的，所以，机械制造企业必须要有足够的能力生产出各种具有个性化的机械产品才可以实现自己的生产目的，满足客户的需求。因此，这就决定了机械制造业生产具有个性化的特点。
2机械制造业质量管理中存在的问题
目前我国工业飞速发展，生产规模也随之不断扩大，现阶段的质量管理办法，已经无法满足人们对机械产品的需求，进而滞后于其他领域。而机械制造业在质量管理中的出现问题主要为以下几个方面。
2.1缺乏系统化、整体化的信息化控制
在机械制造的生产环节中，通常会有许多的数据需要关注，相关人员需要根据产生的数据来检测生产过程中的状况，根据实际情况及时调整相关参数，保证生产出来的机械产品质量。在旧有的质量管理中，尽管也使用了信息技术，但还是缺少系统的质量控制管理，各个信息系统间协调性较差，不能形成整体，导致机械制造生产的数据无法共享，各个生产环节难以互动协同，影响生产产品质量。
2.2生产加工工艺的质量控制力度不足
鉴于前面提到的机械制造业的复杂性特点，面对纷繁复杂的产品种类，所使用的加工工艺也有所不同，这就在一定程度上加重了质量管理的难度。此外，一些顾客为了追求产品的个性化要求，还要求更改生产方案，有些甚至会出现同样的产品使用不同的生产工艺的情况，这就使得制造方无法统一产品质量，没有系统化的质量管理又会存在一定的产品质量风险。
2.3缺乏科学先进的质量数据分析处理方法
基于现代化、自动化机械制造生产管理需求，大部分企业都会构建现代化信息技术设备，基于生产实情建立相关的质量管理信息化系统，但是，在数据分析处理上，由于沿用了传统的质量管理数据分析方法，无法实现对机械生产车间的质量预测，发挥质量数据应有的参考价值。
3智能化质量管理在机械制造业的应用实践探索
机械制造业的智能化质量管理系统引入了先进的分层分布式设计理念和模式，实现对机械制造产品生产过程的全程预测、控制和管理。
3.1建构系统整体框架
机械制造企业的智能化质量管理系统的整体框架主要包括有以下部分：（1）数据层。重点实现对机械制造生产车间的基础数据管理及工序质量预测数据的管理，在获取相关数据信息的同时进行数据更新、维护管理。（2）功能层。这主要是面向机械制造产品加工中的各个内容进行功能设计，从生产计划决策、生产调度决策、关键工序质量预测仿真等方面，形成各自独立且相互联系的不同功能模块。如：质量控制计划模块;质量控制知识管理模块;关键工序质量预测仿真模块等。（3）集成层。由于机械制造生产过程牵涉不同的部门，需要各部门之间的信息整合和交互，为此要设计与计算机辅助工艺设计系统（CAPP）相契合的集成层，较好地实现各部门的物资、设备、人力资源管理等方面的集成，为机械制造生产过程提供技术支撑。（4）业务流程层。通过系统内部各个子模块的信息输入和输出方式，进行各部门之间的链接，较好地实现机械制造生产过程的预测、评估和信息反馈。
3.2智能化质量管理系统的应用
通过智能化质量管理系统，企业可以了解到机械制造生产过程中一系列的数据信息，从而对生产状况进行预测和控制，进而提高产品质量。而这一系统主要作用于以下两个环节：第一，质量预测。机械制造生产过程中，根据生产的产品不同，利用相关数据，得出影响因素，从而推测出影响产品质量的因素，制定科学的生产计划;第二，质量检测。对出厂前的机械产品进行质量检测，保证产品质量。而智能化质量管理可有效的将生产过程中产品的各项数据收集比较，从而检测出存在质量问题的产品，提高质量检测效率。
结语
随着经济体制的深化改革，市场竞争日益激烈，机械制造企业要想提升市场竞争力，创造产品优势，就必须积极引进新型生产及控制技术，比如说自动化技术，借助技术优势提升生产效益，扩大市场影响力，实现企业的发展壮大。现代化的机械设备，逐步取代了人工作业，而要想发挥这些机械设备的价值，就必须引进与之相适应的机械化管理模式，借助于计算机技术，构建智能化的质量管理机制，借助电力电子仪表采集机械设备运行信息，基于高效精准生产需求进行自动化调控，实现对机械制造生产过程的质量预测、控制、管理和检测，从而保障产品质量，推动机械制造趋于精细化、微型化，迎合社会对于机械构件的需求，从而提升产品销量，促进企业生产效益的提升。
参考文献：
[1]张海斌.信息自动化在机械制造业智能制造建设中的应用[J].电子技术与软件工程，2019（11）：146-147.
[2]熊冰峰，周红林，彭艾琼.设备智能管理助力极端制造———武汉船用机械有限责任公司设备管理智能化建设及应用经验浅析[J].中国设备工程，2019（04）：6-9.
[3]梅华平，李玉梅，李涛.智能制造背景下地方本科院校机械工程应用型人才培养研究[J].装备制造技术，2018（09）：196-198.
[4]蒋政委，李孝芳.智能自动技术在机械制造领域的应用发展研究[J].决策探索（中），2018（10）：59-60.
（作者单位：西北工业集团）