基于数据驱动的离散制造企业持续质量改进方法研究

论文摘要

面对激烈的市场竞争,企业靠产品,产品靠质量,因此产品质量的竞争也就日渐明显与突出。企业只有持续不断地进行质量改进,才能减少资源的浪费与消耗,使顾客满意,从而增强企业的信誉,提高企业的竞争力,在优胜劣汰的环境中生存并发展壮大。因此,开展持续质量改进就成为当今制造企业赢得并保持竞争优势的重要战略。本文在对国内外有关研究现状进行评述的基础上,首先结合离散制造企业的特点,论述了离散制造企业开展持续质量改进工作的必要性。在此环境下,本文详细分析了持续质量改进的各种方法,并对其中的两种方法——质量功能展开(QualityFunction Deployment,QFD)和实验设计(Design of Experiment,DOE)——进行了重点讨论。QFD是一种多用于产品设计开发阶段的质量计划工具,它通过对顾客需求的一步步分析和展开,来设计和计划从产品到零件再到工序的生产过程的标准和要求。作为一种计划工具,它并不能精确地定义各种质量特征值之间的相互关系,此外还会产生模糊和不确定的设计目标值等,因此,单独使用时会遇到很多问题。而DOE的目的就是要找出各个变量之间的真实关系和相互影响,田口方法中的容差设计也可有效地给出目标值的范围,因此,将二者集成使用可以弥补相互的不足,发挥更大的持续质量改进功效。鉴于此,本文建立了QFD和DOE的集成模型,首先从数据集成的角度入手,结合数据驱动原理,以过程数据为基础,挖掘数据中隐含的信息,实现数据共享,全面分析各种质量问题的成因。其次,从作用互补的角度分别论述了QFD和西方经典实验设计及田口方法的功能集成原理。之后,将二者的集成模型应用到产品的生产过程中,实现了质量工具的集成应用。文章最后通过一个具体实例阐述了QFD和DOE的集成应用过程和关键步骤。实践证明,本文所述的QFD和DOE集成模型完全适用于离散制造企业,并可为离散制造企业创造更加显著的持续质量改进效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 选题的背景
• 1.2 国内外有关研究现状分析述评
• 1.3 本文研究的主要内容及研究思路和主要方法
• 1.3.1 本文研究的主要内容
• 1.3.2 本文的研究思路
• 1.3.3 本文的主要方法
• 1.4 本文的创新之处
• 1.5 本文的主要作用和意义
• 第二章 相关理论概述
• 2.1 离散制造企业的综述
• 2.1.1 离散制造企业的定义
• 2.1.2 离散制造企业的特点
• 2.1.3 离散制造企业开展持续质量改进的必要性
• 2.2 持续质量改进方法的理论方法
• 2.2.1 面向设计的持续质量改进方法
• 2.2.2 面向分析的持续质量改进方法
• 2.2.3 统计过程控制方法
• 2.3 数据驱动原理的概述
• 2.3.1 质量数据的特性
• 2.3.2 质量数据的分类
• 2.3.3 数据驱动的原理
• 第三章 基于数据驱动的持续质量改进模型
• 3.1 持续质量改进典型方法的分析与比较
• 3.1.1 质量功能展开
• 3.1.2 实验设计
• 3.1.3 质量功能展开与实验设计的比较分析
• 3.2 质量功能展开与实验设计的集成模型
• 3.2.1 质量功能展开和实验设计集成模型的理论研究
• 3.2.2 质量功能展开和实验设计的集成模型
• 3.3 质量功能展开与实验设计集成模型的应用环境
• 3.3.1 建立质量管理组织结构
• 3.3.2 确定明确的持续质量改进目标
• 3.3.3 必要的资源配备
• 第四章 案例研究
• 4.1 背景描述
• 4.2 案例分析
• 4.2.1 自动焊接工序的影响因素
• 4.2.2 自动焊接工序的工艺参数优化
• 第五章 结论
• 参考文献
• 在学研究成果
• 致谢