傳統離散型裝備制造業企業的過程質量控制靠“人”把關，經常發生螺栓擰緊標識漏劃、液壓油位不達標、部件干涉等簡單低級問題，但記錄本上卻顯示合格等“兩張皮”現象，以及工序間交接推諉扯皮，天天要求、天天講“自檢”，但“自檢”有效性仍要打問號，在數字化轉型、面向智慧生產的當下，傳統過程質量控制模式弊端凸顯。

本文基于“IE+IT+IM”理念，融入精益六西格瑪、全面質量管理思想，通過 MES 與 QMS 系統深度集成，并依托大數據分析軟件、大數據平臺等實現對關鍵和重要要素實現實時監視與測量，并通過拍照、信息自動傳遞、多重確認機制確保自檢的有效性，以實際業務場景為案例深入闡述。

1 數字化轉型戰略背景下基于“MES+QMS+6σ”的過程質量預防模型

1.1 MES、QMS 在制造過程質量控制與預防中的應用

和歐美、日本、韓國等工程機械巨頭相比，我國工程機械管理基礎薄弱、流程關聯性差、信息化程度低，唯有將IE 和 IT、IM 手段相結合，以 IE 思維來持續提升制造水平，以 IT 技術和工具提升管理效率，以 IM 助力管理決策，走信息化技術應用、管理基礎提升、大數據分析及預警應用并重的跨越式發展方式，本文基于“IE+IT+IM”理念，通過MES 與 QMS 系統深度融合、相互協同構建關鍵信息采集平臺，并借助大數據分析、電子駕駛艙等手段實現對制造過程參數的實時監視與測量，從而實現對過程質量的控制和預防。

MES 系統實現自檢記錄在線上、自檢拍照在云端、case 閉環管理、信息線上傳遞等功能;QMS 系統實現不合格評審在線上、自檢記錄維護、整機檔案存檔等，并通過MES 系統與 QMS 系統接口集成，實現 MES與 QMS 信息互傳與存檔。

本文通過工業互聯網技術，對各系統數據的收集、統計并在電子駕駛艙端展現，對過程質量實施持續性監視與測量;同時運用大數據分析軟件和六西格瑪統計學方法對獲取的關鍵過程參數，統計分析制造過程的潛在風險因素和變異，為制造過程質量提升提供決策和指導。

1.2 現狀

以某公司為例，從裝配到調試、涂裝、入庫，再到發貨交付，全過程自檢采取手工記錄到記錄本，各工序完工后收集記錄本并整理成冊，再形成整機檔案存入資料庫。

1.3 基于“MES+QMS+6σ”的過程質量預防模型

過程質量預防模型以 IE 手段優化業務流程、用 IT 工具打通 MES、QMS 系統，以 IM 應用場景構建包含報工、數采、自檢等過程信息為大數據載體的駕駛艙，創建基于“IE+IT+IM”的預防型過程質量控制模式 。

2 基于“MES+QMS+6σ”的預防型過程質量控制的方案設計與實現

2.1 關鍵件數采追溯系統架構設計

基于 B/S 架構對 MES 和 QMS 系統開發和集成，打破信息孤島，實現對“裝配——調試——涂裝——入庫——發貨”全流程構建以“平臺架構—平臺支撐—基礎數據—業務功能”為主體的預防型過程質量控制系統。

2.2 實時監視與測量模塊

2.2.1 關鍵件數采與追溯模塊

在關鍵件數采與追溯上，設計出超級二維碼格式與容量，實現了 25 位超長字符串，解決供方、型號、SN 碼容量不足問題。同時運用 ABC 分層數采、虛擬不裝、分包綁定等三大創新性技術，解決了離散型制造企業關鍵件物料種類多、數量少、未定型、部裝等實際問題。

關鍵件數采種類多、掃碼量大等問題，充分考慮關鍵件特點，將關鍵件氛圍 ABC 三個等級，A 等級關鍵件二維碼信息包含供方、批次、SN 等信息，可以追溯到具體批次，B等級關鍵件二維碼包含供方和批次，追溯到批次信息即可;C 等級關鍵件只需要掃碼供方信息二維碼，實現對供方的追溯即可。

虛擬綁定方面，液壓部件存在提前裝配，無法鎖定裝機編號，為此新增了虛擬號，通過部裝部件和虛擬號綁定，在整機掃碼時實現橋接過度，將部裝部件里面的關鍵件信息與裝配的整機編號綁定。

分包綁定，復雜龐大的工程機械設備生產過程屬于典型的離散型制造，存在部分持續技術升級而無法定型的部件，不僅型號多，而且量大，就導致 BOM 與實際裝配物料無法同步，掃碼工作量大無法精準綁定，諸如膠管等，未解決此問題，設計了一種在無需通過 BOM，在膠管制造環節在系統維護膠管型號，生成二維碼，在裝配時直接掃碼綁定，即可解決該未定型部件數采問題。

通過上述應用創新，實現了關鍵件品類 100% 覆蓋，為快速快速的質量追溯和大數據分析奠定了基礎。

2.2.2 自檢記錄信息化

本設計通過 MES 與 QMS 深度集成，通過在 QMS 系統維護檢驗記錄，員工通過 PDA 登錄 MES 系統，在 PDA 端實現裝配完的電子記錄，該功能的實現，不僅解決了紙質記錄本存在弊端，而且實現了對過程質量的快速追溯和分析。

2.3 過程質量防錯機制模塊

2.3.1 自檢結果拍照確認防錯機制

本系統在上述自檢基礎上，增加了工序記錄填寫后拍照上傳功能，而且拍照上傳和工序報工掛鉤，不僅可以預防錯漏記錄，還可以通過拍照功能促使員工對自己的工作進行二次確認，避免錯漏裝、參數錯誤等。該功能的實現，不僅僅解決了紙質記錄本自檢記錄作弊等問題，更重要的是管理人員可以在后臺實時遠距離的監視和抽查，同時能夠為后續的過程追溯提供更加有力的素材支撐，也為過程質量問題的原因分析提供了依據。

2.3.2 客戶特殊需求的防錯機制

傳統的客戶特殊需求靠人工通過 EXCEL 等文檔傳遞，在此過程中客戶需求信息需要經過多層傳遞，經常出現信息傳遞不及時、錯漏確認等情況情況。本項目通過系統集成，將客戶需求信息、裝配過程關鍵件數采信息分別從業務終端的 CRM 系統、制造過程的 MES 系統直接傳送到交付計劃員的電腦端和交付整修人員的 PDA 端，并將確認完成與報工綁定，實現車輛確認時由交付計劃員確認理論信息、車輛發運前由交付整修人員第二次確認實物信息的雙重確認機制，此過程全流程無需人工介入，從工作機制上杜絕了信息傳遞不及時、錯漏確認等現象的發生。

2.4 質量異常管控模塊

2.4.1 case 觸發與閉環管理機制

離散型裝備制造業的特點就是多品種、小批量，不同批次均存在技術升級等過程 case，線下通過紙質檔記錄、人工跟進，經常出現錯漏檢、未閉環跟進等現象，導致問題流入市場端。本項目通過系統集成，實現生產過程 case 事項在 PDA 端觸發，在入庫、交付管理等環節實現閉環確認，和報工、交付強制綁定，不僅消除了過程管理難度、紙質版管理工作量大等問題，而且從機制上杜絕了 case 事項的錯漏檢和未關閉。

2.4.2 工序間例外轉序的觸發與閉環管理機制

傳統制造過程因缺件、質量問題等需要例外轉序的，是通過填寫紙質單據，各層級管理人員審批同意后才能流轉，這會造成問題處理周期長、管理工作量大、閉環跟進不徹底等問題。通過 QMS 和 MES 系統深度集成，一線員工通過PDA 即可觸發，各層級管理人員手機端即可實現審批，效率大大提高，而且閉環跟進得到了 100% 的監視與跟進。

2.5 大數據統計分析與應用模塊

2.5.1 電子看板的運用

運用大數據統計與分析技術，從 MES、QMS、智能云監控平臺等抓取大數據，通過業務邏輯進行統計分析，對質量指標、產出任務、效率、安全、交期等進行實時監視和測量，并通過電子看板實時展現到員工和各層級管理人員，實現了實時與遠程監視，實現了對異常的及時預警、及時發現、及時處置?；?a href=http://www.feichigroup.com/index.php?m=content&c=index&a=infolist2021&typeid=1&siteid=1&type=keyword&serachType=2&key=%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE style='color:#57A306' target='_blank'>大數據統計分析技術的電子看板。

2.5.2 大數據統計分析與應用

通過 MES 系統采錄過程自檢信息，運用精益六西格瑪理念，借助大數據分析實現對自檢信息、數采信息進行大數據分析，識別潛在的過程變異與異常，為裝配、調試、涂裝和交付質量的提升提供決策依據，助力管理決策。

2.6 系統開發與實現

該系統主要基于公司現有的 MES、QMS 系統二次開發和深入集成，實現信息在多個系統之間的實時傳遞和共享;

(1)軟件集成方面，以交付管理工序自檢結果傳輸過程，MES、QMS 集成為例進行說明。

軟件系統間接口部分關鍵代碼如下：

public int add(SelfCheck entity) {

List detailVoList = entity.

getDetailVoList();

if ("3".equals(entity.getRectInspectType())&&"1".

equals(entity.getStatus())){

if (CollectionUtils.isNotEmpty(detailVoList)){

List collect = detailVoList.

stream().filter(o -> StringUtils.isBlank(o.getPictureUrl())).

collect(Collectors.toList());

if (CollectionUtils.isNotEmpty(collect)){

throw new BusinessException("-M10012849", "上傳圖片不允許為空 "); }}}}

(2)硬件集成方面，將軟件功能內置于 MES 系統App 中，通過 PDA 或手機以掃碼、勾選、填寫文本等形式作業，實現信息的實時采錄和歸檔。

3  項目實施與案例實踐

3.1 基于“MES+QMS+6σ”的過程質量預防項目實施過程

本文運用“IE+IT+IM”理念，通過需求調研、業務改進、系統設計與開發、系統實施、持續改進五個階段對 MES、QMS 等系統進行集成和優化，并打通和 CRM、SRM、TMS系統間的連接，通過 PDA 和 Pad 等硬件在關鍵崗位的普及，實現了對關鍵件數采、生產過程自檢、交付計劃、異常管理等功能的無紙化作業，以及過程數據的收集和統計分析。

3.2 基于“MES+QMS+6σ”的過程質量預防功能應用

該項目的實施，實現了關鍵件數采與追溯、整機電子檔案的一機一檔自動建立、裝配到交付的全流程自檢信息化及拍照確認、質量不合格管理、例外轉序管理、case 管理、交付計劃管理、車輛發運前確認管理、交付電子看板管理、大數據統計分析與應用等功能。

3.2.1 裝配工序關鍵件數采作業場景

供方通過 SRM 系統，根據產品關鍵件等級打印二維碼并粘貼在產品上，裝配工序員工通過 PDA 端 MES 系統掃描整機二維碼，再根據工序掃碼關鍵件二維碼實現整機與關鍵件的綁定，并 MES 系統傳遞到 QMS 系統，生成整機檔案，同時將關鍵件信息同步傳送到交付管理，為客戶特殊需求確認奠定基礎。

3.2.2 裝配自檢信息化與拍照確認場景

由質量工程師在 QMS 系統維護自檢記錄表，裝配員工通過 PDA 端的 MES 系統實現對生產過程的自檢和記錄，實現自檢記錄的實時登記，并通過拍照上傳，督促員工對生產作業質量、自檢記錄進行確認，為結果負責。

3.2.3 交付工序客戶特殊需求確認場景

交付計劃員在匹配整機時，系統將客戶特殊需求、關鍵件數采結果直接呈現在同一界面，由計劃員做初步篩選和確定整機編號;在車輛交付整修環節，由整修人員通過PDA 端提示客戶特殊需求，開展第二次確認。

3.2.4 自檢信息化大數據分析應用場景

以產品交付前里程數監視與測量為例，以連續交付的10 臺整機為一組，連續采集 23 組數據，對整機交付前里程的異常情況運用控制圖進行大數據監視和預警，可以看出，6-7-16-22 組數據存在異常，以 16 組異常進行解剖，追溯到第 4# 整機的里程為 2106km、第 7# 整機的里程為100km，造成極差偏大形成判異，經跟蹤分析，發現是員工將 7# 整機的 1000km 錯錄為 100km，經數據修正后異常和預警解除，充分驗證了大數據分析應用在該系統模型中預防作用的有效性。

3.3 系統實施效果

經過 3 個月的試運行，初步結果顯示實現了關鍵件數采與追溯覆在 5 類車型的 100% 覆蓋;實現從裝配、調試、涂裝到入庫的自檢信息化全覆蓋，自檢記錄實現 100% 實時采錄并入檔;客戶特殊需求不匹配問題得到 100% 杜絕，異常關閉率和錯漏檢率得到了有效控制;交付 PDI 一次報檢合格率由 98.56% 提升到 99.50%。

4 總結與展望

本文運用“IE+IT+IM”理念，實現對 MES、QMS 等子系統間的集成和深度優化，極大提升了關鍵件數采和追溯效率、自檢記錄采錄效率、客戶特殊需求符合率、質量異常關閉率，杜絕了錯漏檢和自檢作弊現象，并通過電子看板實現了實時、遠程監視與測量，為管理決策提供了助力;同時通過大數據分析和自檢圖片，可以實現質量問題與過程異常的快速追溯、分析和溯源。

在面向未來工程機械的數字化轉型和智能化改造過程中，通過流程精益化、信息化系統集成和大數據分析等手段，實現對制造過程參數實時監視與測量、分析和先期決策，建立一種預防型過程質量管控模式是邁向全面質量管理、預防型質量管控模式的第一步，也是必經之路。本文對數字化轉型背景下的過程質量預防研究尚淺，為進一步對生產業務全流程的覆蓋、自檢和專檢無縫銜接，實現 QMS 與 MES、EAM 的深度集成，建立一個匹配敏捷、精益、綠色制造場景的全面質量管理平臺是進一步研究和探索的重要方向。