智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元，为指导企业掌握工信部《智能工厂梯度培育行动》涉及的40个智能制造典型场景的核心思想，现对每个典型场景进行解读。智能制造典型场景参考指引（2025 年版）原文，生产作业-质量分析与改进：面向质量问题分析、改进等业务活动，针对产品质量波动等问题，建设质量管理系统，构建质量知识库，应用机理分析、根因分析等技术，开展质量快速诊断和改进提升；应用机理分析、深度学习预测等技术，实现质量问题提前预测预防，提升质量一致性，降低产品不良率。

       解读：该典型场景有2个实施路径。实施路径1：建设质量管理系统，构建质量知识库，应用机理分析、根因分析等技术，开展质量快速诊断和改进提升。该路径是应用QMS系统建立数字化质量管理系统，利用数据分析和知识管理，实现质量问题的快速诊断和有效改进，从而形成从“问题发现 -> 快速诊断 -> 根因分析 -> 实施改进 -> 知识沉淀”的完整数字化质量闭环管理系统。实施路径2：应用机理分析、深度学习预测等技术，实现质量问题提前预测预防，提升质量一致性，降低产品不良率。该路径是通过“机理+AI”的融合，实现质量管控由“事后解决”向“事前预测或预防”的管控模式转变。

一、质量管理信息化系统（QMS）功能

      企业质量管理体系一般包括质量保证体系、过程质量保证、问题解决以及质量绩效管理等内容，质量管理信息化系统（QMS）就是重点将质量管理体系的核心业务采用信息化平台实现实现全过程、全流程的闭环管理，重点是质量保证体系和质量问题解决内容。

     质量管理信息化系统（QMS）主要功能是实现质量业务流程的电子化、标准化和自动化。核心模块应包括：质量体系管理、产品全过程质量管理、过程分析与控制（SPC）、不合格品审理、质量知识库、质量成本管理、质量纠正与预防、质量目标与绩效管理等模块。质量体系管理主要集中管理质量手册、程序文件等与质量相关的文件；产品全过程质量控制是从原材料到出货，每个环节都要严格把关，确保缺陷为零。

二、关键技术

1.机理分析（物理/化学原理分析）

    1）物理/化学仿真模拟：使用强度仿真FEA软件（如ANSYS、Abaqus）、流体力学CFD软件、多体动力学仿真MBD软件等仿真技术对工艺过程进行模拟，提前发现和预防质量问题， 将质量管理从 “事后补救” 、 “事中控制” 前移到 “事前预测” 阶段。例如：模拟注塑成型过程，预测可能出现的缩水、翘曲、熔接线等外观和结构缺陷，从而优化模具设计和工艺参数（温度、压力、速度），从源头杜绝不良品； 模拟金属零件的疲劳寿命，预测它是否会在使用期内断裂，从而提前更改材料或设计。

• 与QMS/CAPA集成：在六西格玛管理的根因分析和永久措施阶段，使用DOE来科学地验证根本原因和优化解决方案。

• 与回归分析集成：DOE是高效获取高质量数据的方法，而回归分析则是分析DOE数据、建立预测模型的核心工具。

• 与SPC集成：通过DOE找到最优参数并减小变异后，可以用SPC控制图来持续监控这些关键参数，保持过程稳定。

2.质量快速诊断与分析

      1）统计过程控制（SPC）。它是一种利用统计方法对生产过程进行实时监控和分析，并对异常及时预警，最终实现过程稳定和预防缺陷的质量管理技术。核心是控制图（如Xbar-R图, P图），用于实时监控过程参数的变化，及时发现异常波动，如下图所示。

3.根因分析

     Root Cause Analysis（根本原因分析）是解决问题、防止质量问题复发的黄金标准方法。不仅仅是解决表面症状，而是要追本溯源，找到导致问题发生的最根本、最深层的原因，然后采取纠正措施，确保问题永远不会再次发生。通用步骤如下：

• 第1步：定义问题。往往采用 5W2H法（What, Who, Where, When, Why, How, How many），准确、量化地描述问题。

• 第2步：收集数据。采用现场勘查或现场信息系统实时采集的数据记录（PLC、SCADA）。

• 第3步：分析数据，识别根本原因。工具包括：

• 5 Whys（五问法）： 连续追问“为什么”，直至找到根源。简单有效，适合现场问题。

• 鱼骨图（石川图/因果图）： 从人、机、料、法、环、测等多个维度进行头脑风暴，全面排查所有潜在原因。

• 故障树分析（FTA）： 采用逻辑树的形式，从顶事件（已发生的问题）向下逐层演绎，找出所有故障模式的组合，适合复杂系统的安全分析。

• 第4步：制定并实施纠正措施。针对根本原因制定永久对策。

• 第5步：验证措施有效性并预防再发。 通过数据监控确认问题不再复发，并将纠正措施标准化，更新FMEA、控制计划（Control Plan）、作业指导书（SOP）等文件。

三、改进与提升方法（闭环层面）

质量改进管理是QMS系统的重要管理模块之一，如下图所示：

1）六西格玛管理（DMAIC）。

      六西格玛管理是摩托罗拉在80年代提出的质量改进理论，六西格玛（6σ） 是一个极高的质量目标，减少过程波动，达到每100万次仅产生3.4个错误，即达到 99.99966% 的合格率。是指通过一套定义完整的方法论（DMAIC）和组织架构（黑带、绿带等），利用统计工具，实现这一近乎完美的质量水平，从而显著提升客户满意度和降低成本。

      六西格玛最著名、最常用的改进流程是 DMAIC，它是一个结构化的、五个阶段的问题解决框架，DMAIC各阶段的核心活动与常用工具如下：

• D：定义阶段。明确问题、目标、范围、客户需求及项目团队；常用工具包括SIPOC（宏观流程分析）、VOC（客户之声）、CTQ树图、利益相关者分析等。
  
• M：测量阶段。量化当前过程绩效，建立数据基线；常用工具包括过程图、数据收集计划、测量系统分析（MSA）、过程能力分析（Cp, Cpk）、基本统计、直方图、帕累托图等。
  
• A：分析阶段。利用数据和工具识别并验证导致问题的根本原因；常用工具包括假设检验（t检验, 卡方检验）、回归分析、方差分析（ANOVA）、因果图（鱼骨图）、5 Whys、FMEA、流程分析。
  
• I：改进阶段。生成、评估并实施解决方案，以消除根本原因，验证改进效果；常用工具包括实验设计（DOE）、防错（Poka-Yoke）、方案评估矩阵、试点运行、成本效益分析等。
  
• C：控制阶段。将改进成果标准化、固化，并建立监控体系，确保绩效持续；常用工具包括控制计划、统计过程控制（SPC）、控制图、标准化作业（SOP）、项目文档化等。

2）8D方法。

     8D方法源于美国国防部标准 MIL-STD-1520，成熟并扬名于福特汽车公司的供应链管理实践，旨在规范供应商的问题处理流程。8D方法是一个系统化、团队导向的问题解决流程，旨在彻底消除根本原因，防止问题复发，一般包括完整8个步骤，即：D1: 建立团队、D2: 问题描述、D3: 实施并验证临时遏制措施、D4: 确定并验证根本原因、D5: 选择并验证永久纠正措施、D6: 实施并确认永久纠正措施、D7: 预防再发生、D8: 项目总结报告，8D方法目前已被被汽车、航空航天、电子、医疗设备等众多对质量要求严格的行业所采纳，成为全球范围内解决质量问题的标准方法论。

3）双五归零。

     “双五归零”是中国航天在长期工程实践中总结出的、一套极其严格和系统化的质量问题解决标准。“双”：指从技术和管理两个独立但又相互关联的维度对问题进行处理；“五”：指每个维度都必须遵循五条具体的原则或步骤；“归零”：指问题得到彻底解决，隐患被消除，最终达到“闭环”、“归零”的状态。它不仅指问题的解决，更强调管理和技术上薄弱环节的消除。

4）QA网络图。

     QA网络图是质量保证能力评价工具，在“智能制造典型场景解读之生产作业-24.在线智能检测”中进行了简单解读，QA 网络图主要作用是做到事前预防，按各工序保证质量的等级实施有效的保证措施，包括三个方面：第一是新产品生产准备阶段，通过工序设计确保制造质量符合产品设计要求；第二是当发生质量问题时，调查评价相关工序，作为制定改进方案的依据；第三是生产线建设/改造时，作为技术改造或产线建设项目立项/方案评审中质量保证能力的依据，谋求工序制造质量水平的提升。

       QA网络图是生产线建设方案阶段质量保证能力评审的重要依据，特别是人机协同装配生产线，采用QA网络图衡量每道工序质量保证能力，分别从技术和管理工具两方面进行评价，下一期以案例方式重点介绍如何应用QA网络图指导智能生产线方案设计。