产品全生命周期质量管理关键技术研究及系统开发
发布时间：2021-11-01 13:09
产品质量是现代制造企业最核心的竞争力之一。信息化技术的运用优化了企业质量管理流程,整合了企业资源,实现了质量信息的迅速传递和响应,为实现质量管理的协同运作和质量数据的分析提供了可靠的技术支持,从而推进企业技术改进和品牌提升。然而,目前企业信息化系统往往只重视产品生产过程中的质量控制,忽略了产品设计和服务质量,缺少对现有质量数据的分析与预测环节,没能从产品全生命周期的角度整体考虑质量问题,导致质量问题逐渐累积增大,从而出现产品质量问题。本文从产品全生命周期的角度,提出一种全面质量信息模型,对产品需求质量、设计质量、供应质量、制造质量和服务质量五方面进行了分析,建立了产品全生命周期中各个阶段的质量信息模型,将质量管理理论、统计过程控制（SPC）、质量评价与决策技术、数据分析与预测技术有机结合在一起,实现产品全生命周期的质量信息化管理与控制。论文采用联合休哈特与累积和控制图,实现统计过程控制,采用Holt-Winters模型实现质量预测,采用粗糙集理论建立产品质量评价模型。同时设计出面向服务架构（SOA）的质量信息管理系统,以实现质量数据的采集、统计、分析、预警、预测、评价与决策,并将其应用...
【文章来源】：湖北工业大学湖北省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
需求质量要素
致使产品质量低下，主要包括：供应商资质、供应商信用、合同款项、供应时间、供应数量、外购外协件重量、外购外协件尺寸、外购外协件材质、供应质量抽样、供应质量合格率。如图2.3所示。图2.3 供应质量要素(4)制造质量产品制造中的质量保证主要是通过产品设计和质量控制手段对产品进行质量控制，其中涉及人、机、料、法、环五大因素，以控制产品过程，一但相关数据超出规定预警范围则会提醒与警报，对现场生产质量及时控制。现场质量控制主要有：产品质量数据采集、质量数据分析、统计过程控制(Statistical ProcessControl, SPC)、生产设备与维护、成本分析与控制以及人员绩效考核与管理等。主要包括：产品制造编码、产品数量、产品重量、产品规格、产品型号、产品制造周期、产品尺寸、产品颜色、产品粗糙度、产品形位公差、产品制造时间、制造过程SPC管控、质量预测与控制、产品制造质量抽样、产品制造质量合格率。如图2.4所示。
湖 北 工 业 大 学 硕 士 学 位 论 文11图2.4 制造质量要素(5)服务质量产品的服务主要包括售前、售中、售后三个部分。服务质量也属于产品质量的管理范畴，对于产品与客户、消费者这一层有着十分重要的作用。主要包括：客户订单信息、产品包装质量、产品物流运输质量、服务响应速度、产品销售服务质量、产品售后服务质量、客户评价与评级、客户意见与反馈。如图2.5所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]供应链物流服务质量研究述评与展望[J]. 覃雪莲,刘志学. 管理学报. 2018(11)
[2]质量管理体系在企业管理中的应用[J]. 丛鹏飞. 企业改革与管理. 2018(08)
[3]基于R语言时间序列的国内手机品牌搜索指数预测[J]. 郭伟伊. 现代商贸工业. 2017(29)
[4]电力系统负荷预测软件中R语言与Java的接口方法研究[J]. 张炀,汪洋,程韧俐,车诒颖,张笑晗,谭昊. 企业技术开发. 2017(08)
[5]基于R语言时间序列的轿车销量分析及预测[J]. 赵玉新. 电脑知识与技术. 2017(05)
[6]基于R语言的学生成绩分析[J]. 谭振江,朱冰. 智能计算机与应用. 2017(01)
[7]基于粗糙集的铁路货运服务质量评价研究[J]. 冯芬玲,周广富,李华锋. 铁道货运. 2016(09)
[8]在R语言中实现Bayes方法对logistic的回归分析[J]. 田薇,李晓毅,付志慧. 沈阳师范大学学报(自然科学版). 2016(03)
[9]基于Holt-Winters滤波模型的我国互联网普及率分析[J]. 李苍祺,鲁筠. 统计与决策. 2016(13)
[10]发动机缸体加工过程动态SPC质量控制系统设计[J]. 孙迪. 组合机床与自动化加工技术. 2016(02)
博士论文
[1]面向产品生命周期的全面质量管理系统建模及实现技术研究[D]. 邓军.浙江大学 2009
[2]网络化制造模式下产品全生命周期质量管理系统研究[D]. 姜兴宇.东北大学 2008
硕士论文
[1]制造企业供应链质量控制体系构建[D]. 宋姗姗.兰州理工大学 2018
[2]基于粗糙集理论的不完备信息下供应链绩效评价研究[D]. 滕跃.南京邮电大学 2016
[3]精益六西格玛在东风汽车零部件公司生产管理中的应用研究[D]. 仵琳.长安大学 2016
[4]基于J2EE的质量信息系统设计与实现[D]. 李晓晖.西安工业大学 2015
[5]联合监控均值和方差的CUSUM控制图优化设计[D]. 胡灵雪.上海交通大学 2014
[6]Holt-Winters时间序列模型参数估计和预测[D]. 沙川.南京大学 2011
[7]SPC在烟厂制丝线信息管理系统中的设计[D]. 岳圆.复旦大学 2010
[8]ERP中的质量信息系统框架模型研究[D]. 张范军.西北工业大学 2003
[9]面向加工过程的六西格玛质量管理系统开发与应用研究[D]. 尹红.浙江大学 2003
本文编号：3470169
【文章来源】：湖北工业大学湖北省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
需求质量要素
致使产品质量低下，主要包括：供应商资质、供应商信用、合同款项、供应时间、供应数量、外购外协件重量、外购外协件尺寸、外购外协件材质、供应质量抽样、供应质量合格率。如图2.3所示。图2.3 供应质量要素(4)制造质量产品制造中的质量保证主要是通过产品设计和质量控制手段对产品进行质量控制，其中涉及人、机、料、法、环五大因素，以控制产品过程，一但相关数据超出规定预警范围则会提醒与警报，对现场生产质量及时控制。现场质量控制主要有：产品质量数据采集、质量数据分析、统计过程控制(Statistical ProcessControl, SPC)、生产设备与维护、成本分析与控制以及人员绩效考核与管理等。主要包括：产品制造编码、产品数量、产品重量、产品规格、产品型号、产品制造周期、产品尺寸、产品颜色、产品粗糙度、产品形位公差、产品制造时间、制造过程SPC管控、质量预测与控制、产品制造质量抽样、产品制造质量合格率。如图2.4所示。
湖 北 工 业 大 学 硕 士 学 位 论 文11图2.4 制造质量要素(5)服务质量产品的服务主要包括售前、售中、售后三个部分。服务质量也属于产品质量的管理范畴，对于产品与客户、消费者这一层有着十分重要的作用。主要包括：客户订单信息、产品包装质量、产品物流运输质量、服务响应速度、产品销售服务质量、产品售后服务质量、客户评价与评级、客户意见与反馈。如图2.5所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]供应链物流服务质量研究述评与展望[J]. 覃雪莲,刘志学. 管理学报. 2018(11)
[2]质量管理体系在企业管理中的应用[J]. 丛鹏飞. 企业改革与管理. 2018(08)
[3]基于R语言时间序列的国内手机品牌搜索指数预测[J]. 郭伟伊. 现代商贸工业. 2017(29)
[4]电力系统负荷预测软件中R语言与Java的接口方法研究[J]. 张炀,汪洋,程韧俐,车诒颖,张笑晗,谭昊. 企业技术开发. 2017(08)
[5]基于R语言时间序列的轿车销量分析及预测[J]. 赵玉新. 电脑知识与技术. 2017(05)
[6]基于R语言的学生成绩分析[J]. 谭振江,朱冰. 智能计算机与应用. 2017(01)
[7]基于粗糙集的铁路货运服务质量评价研究[J]. 冯芬玲,周广富,李华锋. 铁道货运. 2016(09)
[8]在R语言中实现Bayes方法对logistic的回归分析[J]. 田薇,李晓毅,付志慧. 沈阳师范大学学报(自然科学版). 2016(03)
[9]基于Holt-Winters滤波模型的我国互联网普及率分析[J]. 李苍祺,鲁筠. 统计与决策. 2016(13)
[10]发动机缸体加工过程动态SPC质量控制系统设计[J]. 孙迪. 组合机床与自动化加工技术. 2016(02)
博士论文
[1]面向产品生命周期的全面质量管理系统建模及实现技术研究[D]. 邓军.浙江大学 2009
[2]网络化制造模式下产品全生命周期质量管理系统研究[D]. 姜兴宇.东北大学 2008
硕士论文
[1]制造企业供应链质量控制体系构建[D]. 宋姗姗.兰州理工大学 2018
[2]基于粗糙集理论的不完备信息下供应链绩效评价研究[D]. 滕跃.南京邮电大学 2016
[3]精益六西格玛在东风汽车零部件公司生产管理中的应用研究[D]. 仵琳.长安大学 2016
[4]基于J2EE的质量信息系统设计与实现[D]. 李晓晖.西安工业大学 2015
[5]联合监控均值和方差的CUSUM控制图优化设计[D]. 胡灵雪.上海交通大学 2014
[6]Holt-Winters时间序列模型参数估计和预测[D]. 沙川.南京大学 2011
[7]SPC在烟厂制丝线信息管理系统中的设计[D]. 岳圆.复旦大学 2010
[8]ERP中的质量信息系统框架模型研究[D]. 张范军.西北工业大学 2003
[9]面向加工过程的六西格玛质量管理系统开发与应用研究[D]. 尹红.浙江大学 2003
本文编号：3470169
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