智能制造的實現及智能工廠的建立有助于大幅改善作業條件，減少生產線人工干預，提升制造過程可控性，最重要的是借助于信息化技術打通企業的各個流程，實現從設計、制造至銷售各個環節的互聯互通，并在此基礎上實現資源的優化整合，從而進一步提高企業的生產效率及產品質量。

智能制造車間及實驗室內所使用的傳感器、設備及測量儀器可自動實時采集質量管理所需的關鍵數據，質量數據管理軟件基于實時采集的數據，提供質量判異及過程判穩等實時質量監控及預警方法，快速有效發現產品質量問題，提供決策的有力依據及行動導向，本文結合蔡司PiWeb質量數據管理軟件進行說明。

支持控制圖表的質量報告

眾所周知，影響產品質量的因素很多，采用控制圖法可即時監控產品的生產過程、及時發現質量隱患，以便于改善生產過程，減少廢品及次品產出的質量控制方法，按照數倍標準差等原則設置一定的上下控制界限，有別于公差線，控制線側重于工序質量是否發生變化，失控現象常表現為樣本點超出控制界限、樣本點雖在控制界限內但出現排列異常等現象。

多次測量的質量特性明細報告

質量數據可視化主要借助于圖形化手段，為了有效地傳達質量概念，美學形式與軟件功能需齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵質量特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集深入洞察。結合動態CAD交互操作界面，用戶可以進一步與數據互動，快速掌握關鍵的質量數據信息，發現問題，找到答案，并采取行動。

結合 CAD 交互式圖形分析的質量管控

過程能力及統計參數結論報告

當然，智能制造對于質量數據信息的反饋更多體現于多個維度，包括管理層面、生產層面及計量層面等，對于管理層面而言，了解過程的總體概況及長期趨勢尤為關鍵，并可點擊進入不同層面，層層遞進，深入挖掘過程中的薄弱環節以利于提出改善舉措。

面向管理層面的周及日質量分析報告

智能制造時代質量信息的透明化有利于增強決策制定過程中的一致性與信心，降低遭受監管罰款的風險，改善質量數據的安全性，最大限度地提高質量數據的創收潛力及指定質量責任，這即要求質量數據管理軟件應具備有聯通不同種類儀器、兼容不同類別物理量及支持質量大數據全球可用的可能性。

整合不同儀器的質量數據管理平臺

智能制造中的質量問題原因解析應細致，以利于找出關鍵原因或解決問題的方法，部分情況下需借用探索性數據分析方法，以其中的相關性分析為例，可實現對兩個或多個具備相關性的變量元素進行分析，從而衡量兩個存在一定聯系或概率變量因素的相關密切程度。

焊接電流與幾何尺寸的相關性分析

此外，智能制造中的產品需具有唯一標識（條形碼、二維碼或電子標簽），可以一種高效的方式追溯產品質量所涉及的數據，如用料批次、供應商、作業人員、加工工藝、加工設備信息、作業時間、質量檢測及判定、不良處理過程等，這即要求質量報告應具備可貫穿以上要素的可能性。

可貫穿加工設備及刀具等相關要素的質量報告

有理由相信，質量數據管理軟件將成為智能制造的大腦，具有中央數據庫、實時質量數據分析、快速的質量報告定制能力、生產監控、不同來源的過程數據可視化、供應商質量數據集成、生產線比對等諸多特性，以高度透明準確的質量數據驅動智能制造的實現。

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責任編輯：PSY

原文標題：蔡司：智能制造的典型場景之質量數據管理

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