马月月
扬州大学 江苏 扬州 211500
摘要：新形势下，随着科技的深化发展，工业生产的规模不断扩大，科学技术不断创新与升级，智能化质量管理一跃成为了一种主流发展趋势。机械制造业也不例外，也在智能化质量管理的基础上，进入到黄金发展时期。机械制造业想要从本质上，保持过硬的产品质量，那么就需要使用智能化质量管理的优势性，实现对机械制造工业工程的控制，以此来提升机械产品的质量和效率。因此，本文首先提出了需要探究的主要问题和内容，之后，探究机械制造业生产特点，结合当前的发展现状，针对性的建立科学的应用路径。
关键词：智能化；质量管理；机械制造业
一、问题的提出
随着社会的不断发展，工业生产规模开始不断的扩张。如果单纯的使用传统理念下的生产方式，那么就无法满足当前的发展需要，甚至还会阻碍进一步的创新和发展。在生产实践的过程中，为了最大限度消除生产活动中的人工限制，提升生产质量和效率，那么就需要在机械制造业中，融入更多的智能化、自动化的生产理念[1]。就机械制造行业来说，传统视角下的质量管控方式，基本上都是按照长期的工作经验积累才得到的，但是，此种方式，基本上无法实现精准化的发展路径。智能化质量管理模式的引入，为机械制造业开启了全速发展的新篇章。不仅可以高效率的控制生产流程，还可以提高产品质量和效率，满足大众对机械产品的需求，提高对应的创新性[12]。但是，在实践的过程中，机械制造业在质量管理，缺少现代化数据分析与处理措施，设计与质量控制难度比较大，生产加工工艺质量控制力度不足，欠缺整体规划，质量信息分散。基于此，如何将人工智能技术运用到机械制造业中？就成为大众重点关注的对象。
二、机械制造业的生产特点
随着科学技术的进一步发展，机械制造业在国民经济发展的历程中作出了巨大的贡献。机械制造业在生产的历程中，需要经历图纸的设计，最后都需要融入到模具加工的应用，生产动力的机械建设……当中去，这些行业对于我国来说，都属于支柱性的产业，也是衡量国家工业化的基础。在各行各业发展的历程中，可以很好的提升国民经济的主要地位，保持技术的延伸性，加大生产模式的不断更新。从生产的视角实施分析，基本上可以分为以下的几个特征。第一个特征，复杂性。从本质上看，机械制造业涉及的范围比较的广泛，不仅种类繁多，并且内容丰富，工艺性复杂。需要在合理的统筹规划中，保持一体化和微型化的发展趋势。在产品质量标准建设的过程中，分析可能存在的问题，并且结合质量标准需求，向着更高的层次实施发展。第二个特点，动态性。机械制造生产不仅流程比较的繁多，并且每一个环节都会受到各种因素的影响。如果不能很好的对这些内容实施科学的管理，那么就会影响下一步的建设和发展，存在很大的不确定性和不可控制性[3]。与此同时，还有部分的客户会在原有的基础上对产品设计不断的优化和个性化的要求。这个时候，在生产的过程中，操作者就需要改变产品的参数，并且合理的调整生产工艺，建立动态化的生产过程。第三个特征，柔性化。机械制造企业需要在产品供给的基础上，满足消费者个性化和多样化的建设和需求，根据自身的机械制造生产机床的特点，将柔性化呈现到大家的视野当中。只有这样，机械制造业才可以有效的结合客户需求，落实生产的细节，并且达到满意的建设效果。
三、智能化质量管理在机械制造业的应用路径
（一）传统质量管理系统分析
从一定的程度上看，机械制造公司的质量管理流程，基本上都是以抽样检查的方式存在的。
也就是说，在刚开始的时候，需要企业的领导，先对机械产品实施抽样质量检查。在抽样完成以后，就可以将抽样的结果，定制成为样本，并且转交给化验员。此时，化验员就会根据原来的表格，对机械产品的各种成分实施整体和全面的化验，并且结合实际情况，出示化验报告单。之后，就可以将化验好的单据统计整合之后，交付给相关内的责任部门。机械制造公司统计部门就需要根据企业内部的统计系统，保持有效的质量管理流程。企业却普遍存在着同样的一个问题或者漏洞，大量的质量数据资源被浪费掉。提高了操控难度，各个板块的信息也没有有机的结合到了一起。在面对这些的时候，就也看出传统质量管理系统存在着一定的问题[4]。需要结合实际情况，建立多元化的发展目标。
（二）建构系统整体框架
智能化质量管理体系的构建与各项功能的完善的过程中，需要结合实际的状况，引入智能化的质量管理系统。分层分布式设计理念，基本的系统框架可以分为以下的几点。第一，数据层，从本质上看，智能化质量管理体系的建设中，数据层属于基础部分，并且还可以结合现实的需要，向着智能化的质量管理体系实施演变。数据层主要承担着数据更新的主要责任，主要分析的就是工序质量预测上的数据和车间生产中的数据。第二，集成层，也就是说，在使用智能化管理体系的时候，需要立足实际，结合当前的发展需要，优化信息交互，保持车间的良好控制。加大企业各个部门和信息之间的交互状况，使用计算机复杂的工艺系统方式，就可以为企业的工艺路线发展奠定良好的基础。第三，功能层，此层次包含的模块类型较多，有的是为了优化车间生产的计划优化决策，还有一些关键性的技术方针预测，加大质量模型的进一步优化和建设。每一个模块在保持独立性的同时，还需要保持模块之间的紧密性。第四，业务流程层。这部分主要是针对企业的业务往来实施建立的，可以根据数据传输过来的信息，保证输入性，相关的负责人就可以结合数据的评估需求，加大反馈的力度，结合数据的反馈，这针对性的构建出科学的建设路径[5]。
（三）智能化质量管理系统的应用
第一，质量控制计划模块的应用。此部分是在质量控制和计划模块的基础上，保持产品的有效延伸，建立科学的生产计划工序建设，明确计划之后，需要将这些内容有效的传达到各个部门当中。质量控制计划所涉及的范围就比较的广泛，对于整套的机械产品质量计划建设与个体小零件的工序质量建设都属于此模块的范围之内，从整体到细化应有尽有。第二，完善工序质量预测模块。也就是说，需要在企业工序质量提升的视野下，保持机械制造企业可以在合理的范围内对历史数据进行积累，之后，就可以结合实际情况对这些数据实施科学的因素量化[6]。第三，需要完善知识管理模块。也就是说，需要在知识管理模块的基础上么分析两个模块的性质类别，感知其中不同的内容导向，并且知道知识管理模块是如何实施质量控制的。进一步在企业内部实现资源和信息的共享建设，保持可持续的发展动力，加大知识的量化，合理的保持科学的发展动力。
总结：随着社会的进步，机械制造企业想要从本质上保持自身的可持续发展，那么就需要结合实际情况，科学的定制智能化的质量管理体系。分析企业的全方位需求，在深入的视野下，感知管理中存在的问题或者是漏洞，严格把控产品质量，朝着精细化、微型化的方向发展。借助于计算机技术，采集机械设备运行信息，保障产品质量，迎合社会需要，提升产品的质量和销量，最终以此来更好的服务于社会。
参考文献：
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[3]陈楠.试论机电一体化技术在智能制造中的具体应用[J]. 黑龙江科技信息, 2019, 000(018):180-181.
[4]谢宝萍.机械制造企业生产现场质量管理优化措施探究[J]. 内燃机与配件, 2020, 000(004):P.169-170.
[5]周尚青.焊接质量控制和管理在机械制造中的应用[J]. 内燃机与配件, 2020, No.308(08):225-226.
[6]郭静.机械制造业企业质量管理现状及有效对策探讨[J]. 企业改革与管理, 2020, No.375(10):29-30.