0 引言

过程质量管控作为保障产品质量的核心手段，需 精细化把控“人机料法环”五大要素。然而，传统管控模式严重依赖人工经验，普遍存在数据碎片化、信息传递不及时和问题追溯困难等痛点，已难以适应现代汽车制造对实时性、精准性和可追溯性的要求。与此同时，数字化技术与制造业的深度融合为质量管控变革提供了新路径——将数字化手段和系统嵌入过程质量管控全流程，实现从“事后纠错”向“事前预防”的转变，已成为必然趋势。基于此，本文结合实际项目实践，系统探究五大过程质量要素数字化管控的落地路径与应用成效，以期为汽车制造质量升级提供参考。

1 汽车行业过程质量要素传统管控的问题

汽车生产中，传统过程质量要素管控多依托人工操作与经验管理，在实际运行中暴露出一些不足，具体体现在五大要素管控的各个环节。

1.1 人员要素：管控粗放，管控不足

一线操作人员的技能水平、作业状态直接关系生产质量，传统人员管控仅依靠岗前培训、现场抽查，无法实时监控操作全过程，出现质量问题后无法精准追溯至具体操作人员与操作环节，人员作业质量缺乏有效约束。

1.2 设备要素：状态监控缺失

生产设备是汽车制造的核心硬件支撑，未实现设备运行参数的实时监测，极易引发批量性产品质量缺陷。此外，设备数据与生产、质量数据相互割裂。

1.3 物料要素：追溯缺失，质量管控薄弱

物料变更会对质量产生一定影响，缺少对物料变更进行系统跟踪，就无法追溯物料变化是否对质量产生影响。比如生产用胶有效期目前是靠人员进行纸质记录管控，极易出现胶过期但仍未管控的情况。

1.4 方法要素：更新不及时、传递效率低

工艺标准、作业流程是汽车生产的核心依据，传统工艺文件多为纸质版或本地电子文档，更新不及时、传递效率低，一线操作人员易沿用旧版工艺标准作业。 工艺执行一致性无法保障，过程质量稳定性难以把控。

1.5 环境要素：监测滞后，波动影响质量

涂装、密封条粘接等关键工序，对生产环境的温湿度、洁净度等指标要求严苛，传统环境管控依靠人工定时检测、手动记录，数据采集不连续、反馈滞后， 环境参数超标无法实时预警，待质量问题出现后才追溯环境原因，无法实现事前防控。

2 五大过程质量要素数字化管控具体实践

针对上述五大要素管控中存在的突出问题，本文依托实际制造项目，开发了过程质量要素数字化管控平台。该平台以 MindSphere工业云平台为数据底座，通过 API 接口实现人员、设备、物料、工艺和环境等多源数据的采集与集成，围绕“数据采集—数据分析— 数据应用”三层架构，构建覆盖冲焊涂总工艺的 13 个 子项目功能模块，实现五大过程质量要素的实时监控、异常预警及可视化呈现与闭环管理，全面替代传统人工管控模式。

2.1 五大过程质量要素数字化管控整体规划及实现的功能

 （1）针对五大核心要素，从数据采集、数据分析以及数据应用三方面进行数智化呈现，整体规划如图 1 所示。

图 1 数智化呈现整体规划

（2）针对数据采集及数据传输处理方面，通过 MindSphere 和 API 接口，实现人员及设备端数据传输，为数据呈现打下基础，如图 2 所示。

图 2 数据数据采集及数据传输方法

（3）对过程要素的状态进行管控，对监控的数据 信息按照工位地图进行呈现。对异常信息进行红色标 注并进行异常推送预警。实现 5 大要素的 13 个功能， 具体如图 3 所示。过程要素管控平台主界面如图 4、图 5 所示。

图 3 系统五大要素功能

图 4 核心要素监控

图 5 基于工位的质量地图

2.2 核心功能

过程质量要素数字化管控包含人员要素、设备要素、物料要素、方法要素以及环境要素的数字化管控，共计五大核心功能。各核心功能以数据采集为基础、以实时监控为手段、以异常预警为保障，形成“采集— 监控—预警”的全链路闭环管理。

（1）人员要素数字化管控

建立人员数字化档案，整合员工上岗岗位、技能资质和岗位权限等信息，实现动态管理。通过上岗扫码方式，实现工位上岗权限管控，杜绝无资质人员违规上岗。全程记录员工操作工位、时间和内容，实现操作行为可追溯，如图 6 所示。

图 6 人员上岗及多技能管控

（2）设备要素数字化管控

构建设备健康状态监测模型，实现设备运行状态 24h 实时监控。对设备工艺参数进行预警监控，同步留存运行数据，为质量溯源、设备优化提供数据支撑， 如图 7 所示。

图 7 设备参数预警情况及重点问题

（3）物料要素数字化管控

实现物料变更存档追溯，可通过车型、专业、零件号和日期等几个维度进行记录追溯查询，以实现物料变化是否对质量有相关影响的判断，如图 8 所示。针 对生产用胶的有效期管理方面，通过员工扫码枪扫码， PLC 记录上传胶桶及设备信息，PLC 比对信息，设备报警处理等方法，实现生产用胶的有效期管控，实现胶型号错误停台0 min，胶到期未换缺陷 0 流出，如图 9 所示。

图 8 物料变更数字化管控

图 9 胶的有效期管控

（4）方法要素数字化管控

搭建电子化工艺管理平台，如图 10 所示，实现标 准操作卡变更信息高效传递，变化点培训落实到人，确保操作人员执行最新标准。对于人员轮岗、跨车间 支援等情况，员工通过系统平台，可以快捷查看和检索本工位的标准操作卡、PDM 图等工艺文件，及时掌握和了解。标卡变更采用电子记录，取消纸质，节省纸张。

图 10 标准操作卡的电子查询和检索

（5）环境要素数字化管控在关键生产工位部署环境监测传感器，24 h 不间 断采集温湿度、洁净度等环境参数，实时上传至管控平台，实现环境数据可视化展示，如图 11 所示。根据不同工序要求设定环境参数控制值，超标立即触发系统预警，推送至对应工位的员工和班组长进行处理。 环境数据与生产、质量数据关联存储，方便质量问题溯源时排查环境影响因素。

图 11 车门密封条工位温度监控

3 结语

本项目以汽车制造全工艺流程为对象，系统梳理 了“人机料法环”五大过程质量要素的数字化管控需求， 基于 MindSphere 平台与 API 接口搭建了集成化管控体系，覆盖 13 个子项目，实现了从数据采集、实时监控到异常预警、可视化呈现的全链路数字化管理。经过实际产线运行验证，该体系在关键要素监控、质量问题响应提升等方面均取得了显著成效，为汽车制造过程质量管控的数字化转型提供了实践范本。

 汽车行业推行过程质量要素数字化管控后，质量 管控效能得到显著提升。

从冲焊涂总工艺流程出发，对“人机料法环”5 大过程要素质量业务梳理，涉及 13 子项目。通过 Mindsphere 和 API 接口，实现人员及设备端数据传输， 实现 5 大要素的 13 个功能。实现诸如胶有效期、环境温度以及设备参数等关键要素监控率 100%，质量问 题定位时间大幅缩短，整改效率提升明显，过程防错机制完善，节省工时约 25000 h/ 年，无纸化成本节约 7 万元 / 年。

未来，汽车过程质量要素数字化管控将朝着更智能、更协同和更高效的方向发展。首先，人工智能技术全面赋能，通过 AI 算法实现质量缺陷自动识别、问 题根因自动分析、工艺参数自主优化，实现管控全流程自主闭环。其次，产业链协同管控升级，实现主机厂与上下游供应商质量数据互联互通，构建全产业链 质量追溯体系。再次，数据安全体系持续完善，强化数据加密、权限管理，保障生产与质量数据安全可控。

参考文献

[1] 于洪峰 . 数字化制造技术在汽车质量管理中的应用 [J]. 汽车测试报告 ,2023(8):19-21.

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