质量管理对一个制造企业来讲，其重要性不言而喻，往往一个制造的“成也质量，败也质量”。战后德国与日本工业的崛起，离不开两国对质量管理的重视，像大家非常熟悉的戴明圈PDCA就是通过在日本的实践应用让家喻户晓。
本文引自公号：老谢聊智造， 数字化企业经授权发布。
随着信息技术的发展，越来越多的质量管理软件为制造企业提供了便利，早期质量统计人员最常通过EXCEL、Minitab等软件来进行质量统计、分析，现在越来越多的企业已经开始使用一些专业的质量管理软件进行质量管理，并通过与生产管理系统集成，实现了数据的网络化、共享化，大大提高了质量的效率及实效性。今天，聊聊MES中生产过程质量的设计。
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质量管理对制造的重要性
制造企业的质量管理是确保产品符合质量标准的一系列活动，其重要性不言而喻。一个优秀的质量管理体系可以提高生产效率、降低成本、增强市场竞争力，因此，制造企业应将质量管理置于重要位置。
质量管理是制造企业生产经营中至关重要的一环。它涉及从原材料采购到最终产品出厂的全过程，目的是确保产品符合客户的需求和标准，避免因质量问题带来的资源浪费和声誉损失。通过建立科学的质量管理体系，企业能够实现以下效益：
1.提高产品质量
通过不断完善生产工艺和加强质量监控，确保产品符合标准，提升产品质量。
2.降低生产成本
减少次品率和报废率，避免因为质量问题导致的重复生产和返工，降低生产成本。
3.提升品牌形象
稳定产品质量，提高用户满意度，树立企业良好的品牌形象。
质量管理中常用的方式包括戴明提出的PDCA、朱兰提出质量三部曲等。
PDCA即Plan-Do-Check-Act，是由日本学者戴明提出的管理方法论，也被称为循环改进法。这一方法分为四个阶段：计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）和执行（Act），通过不断循环这一过程来实现持续改进。PDCA作为一种循环改进的管理方法，在质量管理中有着广泛的应用。通过不断地循环PDCA过程，企业可以实现持续改进，提升产品质量和客户满意度。希望本文的分享能够帮助大家更好地理解和应用PDCA在质量管理中的重要性。
朱兰三部曲也是质量管理领域重要的概念之一，它包括质量计划、质量控制和质量改进。这三个部分相互联系、相辅相成，在实践中被广泛应用于各行各业的质量管理工作中。在生产制造领域，朱兰三部曲被广泛应用于提高产品质量。首先，通过制定质量计划，明确产品质量标准和生产过程控制点；其次，通过质量控制，监控每个环节的生产过程，确保产品符合质量要求；最后，根据质量改善的结果，优化生产工艺和流程，提高产品的质量水平。
总的来说，质量管理对于制造企业至关重要，不仅关乎产品质量和企业形象，更直接影响企业的竞争力和发展前景。通过运用戴明PDCA循环和朱兰质量三部曲等质量管理工具，企业可以不断优化和改进。
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MES中的质量管理活动介绍
在制造业中，质量管理一直是至关重要的环节。而随着信息技术的不断发展，制造执行系统（MES）作为连接企业管理层和车间生产一线的桥梁，在质量管理方面也发挥着越来越重要的作用。MES中的质量管理活动一般包括质检资源管理、质检定义管理、质检调度、质检分派、质检执行、质检数据采集、质检分析以及质检跟踪追溯等内容。
1. 质检资源管理
质检资源管理包括对人员、设备、工具等资源进行有效分配和管理，确保质检过程中资源的充分利用和合理配置，提高质检效率和准确性。
2. 质检定义管理
质检定义管理是指明确质检标准、流程和方法，建立质检规范，保证质检工作的标准化和规范化进行。
3. 质检调度
质检调度是根据生产计划和质检需求，合理安排质检工作的时间和顺序，确保质检任务按时完成。
4. 质检分派
质检分派将质检任务分配给具体的质检人员或设备，确保每个质检任务都能得到适当的处理和监控。
5. 质检执行
质检执行阶段是实际进行产品检验和验证的过程，通过各项质检手段和工具对产品进行严格检测，确保产品质量符合标准。
6. 质检数据采集
质检数据采集是记录和收集质检过程中的相关数据和结果，包括检测数值、图像、视频等，为后续的质检分析和决策提供依据。
7. 质检分析
质检分析阶段通过对质检数据进行统计分析、趋势预测等方式，识别产品质量问题和改进机会，优化生产流程和质量控制方法。
8. 质检跟踪追溯
质检跟踪追溯是对质检过程中产品的来源、加工工艺、质检记录等信息进行追踪和溯源，确保产品质量问题的快速定位和解决。
总体而言，MES中的质量管理活动涵盖了质检的方方面面，通过有效的资源管理、标准化操作、数据采集与分析等环节，不仅可以提升产品质量，还能够促进生产效率的提升和不断改进。希望以上内容能够帮助大家更深入地了解MES在质量管理方面的应用与意义。
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MES生产质量管理功能的设计
MES的质量管理活动设计，不但需要考虑到质量管理自身需要的数据模型的设计、数据采集方式与数据事件驱动等，还需考虑到与其它业务模块的关联，如工艺管理模块，他能为质量管理活动提供各种指标标准，反过来质量管理的相关数据也是其标准改进的基础。
1.质量数据采集
生产中质量数据主要包括生产设备工艺控制参数、质量检测设备检测结果、人工质量检测结果等生产过程数据，覆盖原材料、半成品和成品。数字化车间应提供质量数据的全面采集，对质量控制所需的关键数据应能够自动在线采集，以保证产品质量档案的详细与完整；同时尽可能提高数据采集的实时性，为质量数据的实时分析创造条件。
2. 质量数据监控
MES的质量管理模块应对过程质量数据趋势进行监控，并对综合指标进行统计监控。监控的类型包括过程质量数据监控和综合指标监控等。
过程质量数据趋势监控
过程质量数据趋势监控主要用于独立质量指标的原始数据监控，具有采集频率高、实时性强的特点，通过设定指标参数的报警界限，对超出界限的数据及时报警。通常由生产组态软件开发实现，以趋势图为主要展现形式。
综合指标监控
综合指标监控主要用于基于原始数据的综合质量指标的统计监控，可以融合多种监控标准和统计算法对指标进行综合运算，并定时刷新，使监控更宏观，更有针对性。通常由MES或独立质量系统开发实现，以SPC控制图、预控图、仪表盘等为主要展现形式。
3.质量监控预报警
质量管理模块应基于实时采集海量质量数据所呈现出的总体趋势，利用以预防为主的质量预测和控制方法对潜在质量问题发出警告，以避免质量问题的发生。
4. 质量追溯
质量管理应以产品标识（生产批号或唯一编码）作为追溯条件，以条码及电子标签为载体，基于产品质量档案，以文字、田图片和视频等富媒体方式，追溯产品生产过程中的所有关键信息：如用料批次、供应间、作业人员、作业地点（车间、产线、工位等）、加工工艺、加工设备信息、作业时间、质量检测及判定、不良处理过程、最终产品等。
5. 质量改进
针对生产过程中发现的质量缺陷，应基于PDCA循环原则构建质量持续改进机制，固化质量改进流程，提供质量异常原因分析工具，并不断积累形式完备的质量改进经验库。
