近年来，智能制造这个话题频频出现，谈智能制造，总会有说到产品质量这个问题。不少人表示疑惑，智能制造为什么总是在强调质量？随着中国制造2025方案的提出，对产品质量也有了新的要求，智能制造技术是解决质量管理疑难问题、提升质量管理水平的关键技术。
　　
　　为什么质量管理需要智能制造技术？
　　
　　信息技术的进步和用户业务的发展不断为现有的质量管理提出各种各样的新要求，这些要求打破了原有的质量管理格局，为质量管理理论、方法、工具、规则不断地注入新的内容。面对与软件质量管理相关的诸多元素，人们会反思，什么是保证产品质量的主线？什么是逐渐改进的路线图？事实上，上述问题的回答是与质量管理的客观需求息息相关的，它回避不了一项核心工作，即“质量管理知识体系发展趋势与核心技术”。如果从管理的层次划分质量管理可以分成数据管理、信息管理、知识管理。知识管理代表着管理发展趋势，它需要数据挖掘技术支撑，并为决策服务。
　　
　　应用智能制造技术有助于解决质量管理疑难问题。到目前为止，国内外关于质量管理的理论、方法和工具并不算少，然而，质量问题仍然屡见不鲜，其中，有管理问题，也有技术问题。如果我们挖掘其中原因，不难发现：在质量管理的实施过程中，有些环节不易控制。从表面上看，似乎质量管理的各个环节做到了，但其中包括不少模糊和漏洞，相同的问题如果不同的人进行分析和决策，得出的结论可能大相径庭，需要我们给予必要的控制。例如：质量原因如何分析？质量分析工具如何综合应用？样本如何分组？质量实时控制和自动化以及系统建立质量把关等问题。在这种环节上需要有经验的管理者把关和决策，那么，智能制造技术将发挥重要的作用。
　　
　　智能制造技术在质量管理中的应用分析
　　
　　**，质量问题综合分析的智能化需求。
　　
　　用于质量问题原因分析常用工具很多，包括因果分析图、直方图、树图、散布图、帕累托图、控制图等，然而，对某个质量问题的分析仅仅用一种统计图分析是不够的，得出的结论也不易把握。从理论上讲，理论和方法齐备、实施程序清楚，同时，没有一个自动化和固定的分析工具说明用哪种或哪几种图形进行分析，需要人的经验和综合分析与决策能力。
　　
　　第二，质量问题“红绿灯”的应用。
　　
　　质量“红绿灯”可以帮助实现预警，从而，对产品质量进行管理和监控。
　　
　　第三，数据仓库质量的智能分析。
　　
　　与数据库相比，数据仓库进行“反规范化”工作，其主要理由包括：**，数据仓库反映的是历史数据内容，涉及的操作主要是数据查询，一般情况下并不进行数据更新操作，因此数据进入数据仓库后极少更新或不更新；第二，在建立数据仓库时考虑到查询的快速执行，将尽量减少多表的连接操作。为此，需要合并一些表，面向决策，添加一些数据项等方法，即进行反规范设计是实际的需要。常用的反规范化设计方法：增加冗余；重新组表；分割表。其主要优势在于可以**减少查询时的多表连接，提升查询的效率。值得注意的是：“反规范化”没有自动化的可依据的操作模型，需要大量综合分析和经验应用。
　　
　　利用智能制造技术拉动质量管理提高的建议
　　
　　产品的质量越来越倍受大家关注，但是，在质量管理中，如果一些模糊点不加以控制，表面上，好像质量标准水平较高，然而，质量仅仅是建立在局部环节上，或质量存在较多的潜在风险。为此，建议研究潜在风险点并积极采取**措施。
　　
　　对质量管理中需要综合决策的环节进行梳理，并将这些问题借鉴智能制造技术给予部分解决。具体地讲，挖掘和剖析质量管理的风险点，进行对策研究，例如质量问题查找和综合分析方法和工具、风险预警、裁剪风险分析工具等。
　　
　　中国制造2025强调制造智能在实际生产中的应用，同时强调“中国质造”，提升产品质量，开启质量管理新模式。现代智能制造技术层出不穷，开启中国质量管理新模式，智能制造技术是一条**的途径。
　　
　　智能制造的直接目标是快速响应，明显特征是定制化生产，技术手段是网络化、数字化，前提是高质量、**率，关键难点是顶层设计，指导思想是以人为本，成败标志是商业成功。所以，智能制造不能不谈质量。
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