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摘要：从二十世纪80年代起，在经济迅速发展和市场激烈竞争的形势下提出了质量工程的概念，其涵义是质量管理和质量保证的科学方法体系。其中制造质量工程是质量工程的重要组成部分。制造质量工程也称为在线质量工程，是产品生产过程的质量保证与质量控制的原理、方法和技术。
关键词：机械制造；质量控制；制造精度；统计质量控制；建模质量控制；预报补偿控制
1引言
工业统计表明，机械产品的质量问题有60%~70%来自制造过程。制造精度一直是我国机械工业参与全球性市场竞争的一个薄弱环节。许多企业由于加工系统的工序能力和测量系统的测量能力严重不足，工序质量控制手段缺乏，废、次品率偏高，制造精度难以满足高新技术产业对加工水平的要求，制约了企业的发展。所以提高我国制造质量的水平对国民经济的发展具有极为重要的意义。
2提高制造质量的基本原理
由于整个机械产品的质量特征是由其各个构成零件的质量和装配质量决定的。因此，单个零件的加工质量是否满足质量要求就显得较为重要，若零件不能符合质量要求，则称其为废品。如今科学技术的进步和消费水平的提高，对产品质量提出了更高的要求，客观上就要求构成产品的零件具有高精度、高质量。就机械制造而言由于机床的加工精度是有限的，这样就会造成加工过程中零件的废品增多，导致加工成本的增加。因此围绕如何加强制造过程中的质量控制，降低废品率，提高制造质量这一永恒的课题很多学者投入到相应的研究当中，取得了许多研究成果。就这些研究成果看，提高制造质量的基本原理可归结为二类。
2．1利用高精度的加工设备。现代高精度加工机床一般都采用先进的控制结构（如模糊控制、神经网络控制等）和高可靠性的传感器检测机构，它能够实时检测机床加工过程中的状态和优化加工过程参数；对加工误差进行实时修正和补偿。这样可以从根本上改善加工出来的零件的质量特性分布，提高零件的精度，减小零件尺寸的分布范围。但其投资巨大，加工成本昂贵，机床操作复杂。采取高精度的加工设备的方法对我国多数企业显得不够现实。
2．2制造过程质量控制。这种方法的思路是基于我国现有的加工设备及技术水平，用现代测试技术、新的统计公差方法与现有的工程控制及统计控制方法相结合，通过研究机床加工出来的产品尺寸分布特性，分析机床的加工状态，依此对机床的加工状态进行控制或调整。采用这种控制方式的关键技术是测量。按照加拿大哥伦比亚大学学者提出的"质量链"的概念，测量是联系工序性能和产品质量特性的纽带，在工序性能满足一定要求的情况下，稳定的、准确的、重复性好的测量才能得到可靠的工序输出数据，从而质量控制才有了依据和方向。按照控制的方式不同，测量分为在线测量和离线测量。在线测量是一项引人注目的高新技术，它具有自动检测功能，不仅效率高，而且精确度和精密度均高，是质量控制的有效手段之一。在线测量技术在发达国家的应用己比较普遍，我国近年来己开始在条件成熟的企业引人这种技术，并在不断的发展和完善之中。由于这种方法较之采用高精度加工设备的方法成本较低，比较适合在我国大多数企业的推广应用。
3制造质量过程控制的方法
制造质量过程控制就是对大批量加工出来的产品进行离线测量或在线测量，通过分析测量数据的特征，掌握质量特性的变化规律，据此对机床的加工状态进行调整。它主要包括统计质量控制、建模质量控制和预报补偿控制等。
3．1统计质量控制。统计质量控制就是应用数理统计学的方法，针对某一实际问题采集被控对象的质量特性数据，分析和研究其统计特性，判断生产过程的稳定状态.统计质量控制己经成为一个庞大的质量控制学科，各种统计质最控制技术己达近百种之多，而这些技术都是基于一个相同的基本原理，即统计学中的小概率事件原理：在一次观察中，小概率事件是不可能发生的，一旦发生就认为系统出现问题。把此原理转化为工程技术语言可描述为：预先假定工序处于某一状态，一旦显示出偏离这一状态的极大可能性就认为工序失控，于是需要进行调整.根据这一基本原理，产生了各种统计质量控制技术，其中最具有代表性的是零件某一质量参数的控制图。质量控制图主要用于判断生产过程是否处于统计控制状态，区别加工误差的性质。控制图是生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制界限，并按时间顺序抽样的各样本计量的数值。
3．2建模质量控制。建模质量控制就是建立面向被控对象的加工过程模型，根据模型特征控制加工过程，保证产品质量。因此模型必须是有效、可靠和及时的.当今，制造过程模型的研究在全世界积极地进行着，其被看作连接因果或过程输入输出传递关系的抽象代替。总体上又可将它们分为二大类：基础的（或微观的）模型和应用的（或宏观的）模型。建立模型过程中，一般用确定性的方程描述过程的稳定状态特性，而用一些随机公式描述输出参数的偏离（即过程的不确定性）。同时随着现代信号处理手段的进步也相应的产生了一些新的控制模型如人工神经网络模型、模糊集理论模型等。
3．3预报补偿控制。由于在制造过程中无法避免过程内外随机性和系统性因素对产品质量的影响。当产品质量特性值服从中心极限定理和小概率原理时，制造过程平稳，系统处于统计控制中，可利用传统的统计质量控制方法。当制造过程中系统的"放大机制"将随机性和系统性因素的扰动放大时，产品质量特性值将呈现动态时变特征，质量形成过程变为不平稳，系统处于"脱离控制"状态，这样一来中心极限定理和小概率原理无法约束它们，这种情况下靠传统的统计质量控制已不能解决问题，必须以动态的观点来改进传统的统计质量控制并实施预报补偿控制。
预报补偿控制就是利用一些现代信号分析处理手段建立起产品加工的质量参数实时预测模型，根据模型对"将来"的产品质量偏离量进行预测，从而采取必要的补偿措施来消除产品质量误差。在加工过程中，实施预报补偿控制的步骤为：在线检测、实时建模、预报和补偿控制。即利用在线测量或离线侧量，分析加工过程的误差因素，掌握质量特性的变化规律，并对检测的误差序列实时建立合适的数学模型，根据该模型预报动态加工过程中的误差变化趋势，并在必要时实施微动补偿控制，以保证产品的质量。这里，加工误差预报的准确、及时与否主要取决于预报模型的优劣及适应性，而预报模型的合理选用则主要取决于误差的性质及规律性。因此预报补偿控制是一项综合技术。分析加工過程的误差因素，掌握误差的性质和变化规律的基本手段和原理还是统计分析技术，建立误差预报模型需要利用有关现代数学手段，补偿控制需要利用现代信息技术和控制技术等。
4结束语
根据全面质量管理的基本思想，产品质量控制可分为三个有机的部分：产品检验、制造过程质量控制和产品/工艺设计改进。产品检验仅是发现不合格产品，其本身并不能改进产品的固有质量；制造过程质量控制可以尽量使产品符合设计要求，达到设计标准，进而满足使用要求，其前提是产品的设计必须合理；产品/工艺设计改进能减小制造缺陷，使产品质量特性对制造与操作环境变化不敏感，但其也只是减少对制造过程中质量监测与控制的依赖。从中可以看出，设计是产品符合使用要求的前提条件，制造是控制质量合格的关键，而检验则是产品质量的保证。
参考文献：
[1] 廖永平. 机械工业企业质量管理[M]. 北京：机械工业出版社，1987
[2] 胡仕新，吴波. 设计与制造中的质量问题[J]. 机械与电子，1999，（1）
作者简介：程勤（1977－），男，汉族，上海人，2001年毕业于宁夏大学机械设计及自动化专业，获工学学士学位，助理工程师，现主要从事生产、采购、环境、安全及能源管理方面的工作。
关键词：机械制造；质量控制；制造精度；统计质量控制；建模质量控制；预报补偿控制
1引言
工业统计表明，机械产品的质量问题有60%~70%来自制造过程。制造精度一直是我国机械工业参与全球性市场竞争的一个薄弱环节。许多企业由于加工系统的工序能力和测量系统的测量能力严重不足，工序质量控制手段缺乏，废、次品率偏高，制造精度难以满足高新技术产业对加工水平的要求，制约了企业的发展。所以提高我国制造质量的水平对国民经济的发展具有极为重要的意义。
2提高制造质量的基本原理
由于整个机械产品的质量特征是由其各个构成零件的质量和装配质量决定的。因此，单个零件的加工质量是否满足质量要求就显得较为重要，若零件不能符合质量要求，则称其为废品。如今科学技术的进步和消费水平的提高，对产品质量提出了更高的要求，客观上就要求构成产品的零件具有高精度、高质量。就机械制造而言由于机床的加工精度是有限的，这样就会造成加工过程中零件的废品增多，导致加工成本的增加。因此围绕如何加强制造过程中的质量控制，降低废品率，提高制造质量这一永恒的课题很多学者投入到相应的研究当中，取得了许多研究成果。就这些研究成果看，提高制造质量的基本原理可归结为二类。
2．1利用高精度的加工设备。现代高精度加工机床一般都采用先进的控制结构（如模糊控制、神经网络控制等）和高可靠性的传感器检测机构，它能够实时检测机床加工过程中的状态和优化加工过程参数；对加工误差进行实时修正和补偿。这样可以从根本上改善加工出来的零件的质量特性分布，提高零件的精度，减小零件尺寸的分布范围。但其投资巨大，加工成本昂贵，机床操作复杂。采取高精度的加工设备的方法对我国多数企业显得不够现实。
2．2制造过程质量控制。这种方法的思路是基于我国现有的加工设备及技术水平，用现代测试技术、新的统计公差方法与现有的工程控制及统计控制方法相结合，通过研究机床加工出来的产品尺寸分布特性，分析机床的加工状态，依此对机床的加工状态进行控制或调整。采用这种控制方式的关键技术是测量。按照加拿大哥伦比亚大学学者提出的"质量链"的概念，测量是联系工序性能和产品质量特性的纽带，在工序性能满足一定要求的情况下，稳定的、准确的、重复性好的测量才能得到可靠的工序输出数据，从而质量控制才有了依据和方向。按照控制的方式不同，测量分为在线测量和离线测量。在线测量是一项引人注目的高新技术，它具有自动检测功能，不仅效率高，而且精确度和精密度均高，是质量控制的有效手段之一。在线测量技术在发达国家的应用己比较普遍，我国近年来己开始在条件成熟的企业引人这种技术，并在不断的发展和完善之中。由于这种方法较之采用高精度加工设备的方法成本较低，比较适合在我国大多数企业的推广应用。
3制造质量过程控制的方法
制造质量过程控制就是对大批量加工出来的产品进行离线测量或在线测量，通过分析测量数据的特征，掌握质量特性的变化规律，据此对机床的加工状态进行调整。它主要包括统计质量控制、建模质量控制和预报补偿控制等。
3．1统计质量控制。统计质量控制就是应用数理统计学的方法，针对某一实际问题采集被控对象的质量特性数据，分析和研究其统计特性，判断生产过程的稳定状态.统计质量控制己经成为一个庞大的质量控制学科，各种统计质最控制技术己达近百种之多，而这些技术都是基于一个相同的基本原理，即统计学中的小概率事件原理：在一次观察中，小概率事件是不可能发生的，一旦发生就认为系统出现问题。把此原理转化为工程技术语言可描述为：预先假定工序处于某一状态，一旦显示出偏离这一状态的极大可能性就认为工序失控，于是需要进行调整.根据这一基本原理，产生了各种统计质量控制技术，其中最具有代表性的是零件某一质量参数的控制图。质量控制图主要用于判断生产过程是否处于统计控制状态，区别加工误差的性质。控制图是生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制界限，并按时间顺序抽样的各样本计量的数值。
3．2建模质量控制。建模质量控制就是建立面向被控对象的加工过程模型，根据模型特征控制加工过程，保证产品质量。因此模型必须是有效、可靠和及时的.当今，制造过程模型的研究在全世界积极地进行着，其被看作连接因果或过程输入输出传递关系的抽象代替。总体上又可将它们分为二大类：基础的（或微观的）模型和应用的（或宏观的）模型。建立模型过程中，一般用确定性的方程描述过程的稳定状态特性，而用一些随机公式描述输出参数的偏离（即过程的不确定性）。同时随着现代信号处理手段的进步也相应的产生了一些新的控制模型如人工神经网络模型、模糊集理论模型等。
3．3预报补偿控制。由于在制造过程中无法避免过程内外随机性和系统性因素对产品质量的影响。当产品质量特性值服从中心极限定理和小概率原理时，制造过程平稳，系统处于统计控制中，可利用传统的统计质量控制方法。当制造过程中系统的"放大机制"将随机性和系统性因素的扰动放大时，产品质量特性值将呈现动态时变特征，质量形成过程变为不平稳，系统处于"脱离控制"状态，这样一来中心极限定理和小概率原理无法约束它们，这种情况下靠传统的统计质量控制已不能解决问题，必须以动态的观点来改进传统的统计质量控制并实施预报补偿控制。
预报补偿控制就是利用一些现代信号分析处理手段建立起产品加工的质量参数实时预测模型，根据模型对"将来"的产品质量偏离量进行预测，从而采取必要的补偿措施来消除产品质量误差。在加工过程中，实施预报补偿控制的步骤为：在线检测、实时建模、预报和补偿控制。即利用在线测量或离线侧量，分析加工过程的误差因素，掌握质量特性的变化规律，并对检测的误差序列实时建立合适的数学模型，根据该模型预报动态加工过程中的误差变化趋势，并在必要时实施微动补偿控制，以保证产品的质量。这里，加工误差预报的准确、及时与否主要取决于预报模型的优劣及适应性，而预报模型的合理选用则主要取决于误差的性质及规律性。因此预报补偿控制是一项综合技术。分析加工過程的误差因素，掌握误差的性质和变化规律的基本手段和原理还是统计分析技术，建立误差预报模型需要利用有关现代数学手段，补偿控制需要利用现代信息技术和控制技术等。
4结束语
根据全面质量管理的基本思想，产品质量控制可分为三个有机的部分：产品检验、制造过程质量控制和产品/工艺设计改进。产品检验仅是发现不合格产品，其本身并不能改进产品的固有质量；制造过程质量控制可以尽量使产品符合设计要求，达到设计标准，进而满足使用要求，其前提是产品的设计必须合理；产品/工艺设计改进能减小制造缺陷，使产品质量特性对制造与操作环境变化不敏感，但其也只是减少对制造过程中质量监测与控制的依赖。从中可以看出，设计是产品符合使用要求的前提条件，制造是控制质量合格的关键，而检验则是产品质量的保证。
参考文献：
[1] 廖永平. 机械工业企业质量管理[M]. 北京：机械工业出版社，1987
[2] 胡仕新，吴波. 设计与制造中的质量问题[J]. 机械与电子，1999，（1）
作者简介：程勤（1977－），男，汉族，上海人，2001年毕业于宁夏大学机械设计及自动化专业，获工学学士学位，助理工程师，现主要从事生产、采购、环境、安全及能源管理方面的工作。