隨著基于大數據、物聯網、云計算、人工智能等新一代信息技術的不斷發展，智能制造正在取代傳統制造，成為制造業的主導制造方式。繼美國2011年推出“先進制造伙伴計劃（AMP）”，德國2013發布“工業4.0”，我國政府于2015年5月19日正式印發《中國制造2025》，通過“三步走”實現綜合實力進入世界制造強國前列的目標。

智能制造是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統。與傳統制造方式比較，智能制造以標準化數據信息為基礎、以智能系統為核心，具有智能性、自治性、協作性、柔性等特點。正因為如此，智能制造不僅對傳統制造方式形成巨大挑戰，同時對傳統制造方式下的管理理論與方法，提出了新的要求。

質量，作為智能制造系統的重要關鍵指標，質量管理作為管理的重要職能和智能制造系統管理的重要組成部分，面對智能制造新的要求，現有質量管理理論、工具與方法，已難以有效解決智能制造所面臨的質量問題，本課題對智能制造質量管理創新進行研究具有非常重要的理論價值和重要的現實意義。

一般認為，全球質量管理經歷了質量檢驗階段、統計質量控制階段、全面質量管理階段的發展歷程（如圖1所示）。

我國質量管理發展歷史源遠流長，早在石器時代，就有了樸素的質量管理思想和意識。大約到20世紀20年代，由于軍事工業的需要，我國兵器制造廠開始出現質量檢驗機構和專職檢驗人員，開始出現現代質量檢驗的萌芽。

我國質量管理發展最快、成效最顯著的是改革開放以來的40年。在“市場主導、政府引導”的驅動下，我國質量管理經歷了從1978年引入日本全面質量管理（TQC），1994年大力推進質量體系認證，2001年推行卓越績效模式，到2013年設立中國質量獎等重大發展里程碑，質量管理經歷了從1970年代末到1990年代初的質量萌芽時期、1990年代初到2010年代初的質量振興時期、2010年代初至今的高質量發展時期。

在過去40年的發展歷程中，有許多的專家學者對中國質量管理理論研究與應用做出了各種不同程度的貢獻。劉源張院士（中國科學院）、韓之俊教授（南京理工大學）等就是其中的杰出代表。

劉源張院士（1925~2014）是中國全面質量管理學科領域的開創者和奠基人，是在質量管理領域具有國際影響的著名學者。他長期致力于質量管理和質量工程的研究與應用，提出了“三全”、“三?！?、“四統一”、“五要素”等中國特色質量管理理論，出版了《質量控制講義》、《電子工業質量管理》、《紡織工業質量管理》等著作，為我國質量學科建設和質量管理理論發展奠定了基礎。在實踐方面，他率先在北京清河毛紡廠、北京內燃機總廠、第二汽車制造廠、太原鋼鐵廠等企業開展全面質量管理實踐，經國務院采納后在全國廣泛推廣，對增強我國企業質量管理意識、提高質量管理水平產生了深遠影響，為推動我國質量管理技術進步做出了杰出貢獻，獲得國內外的廣泛認可。因其杰出成就，于2103年獲得首屆中國質量獎個人獎。

韓之俊教授從1976年開始至今50多年來，一直致力于質量管理統計技術的理論研究與實踐，1985年將田口方法引入中國，開啟了與田口玄一本人和其繼承人田口申的長期合作，使田口方法在我國兵器工業進而在其他行業得到了深入的推廣應用，所創立的穩健六西格瑪、服務質量評價啞鈴模型、韓氏質量技術創新系統得到了學術界、企業和政府主管部門的廣泛認可，產生了巨大的經濟價值和社會效益。出版的《三次設計》、《質量工程學》、《測量質量工程學》等著作，為我國質量工程學奠定了基礎，先后四次獲得國家多部委頒發的質量管理先進個人獎。

在我國質量管理創新方面，理論研究落后于實踐。過去40年，以海爾、華為為代表的一批中國優秀企業，在激烈的市場競爭中不斷探索和創新，形成了獨具特色的質量管理模式，如海爾的“人單合一”、華為的“以客戶為中心”、中車時代電氣的“雙高雙效”，正是這樣的模式引領了他們不斷發展，不但贏得了市場，并成功獲得中國質量獎。

但我們也要看到，大多數的中國企業的質量管理仍處于較低水平，絕大多數企業的產品和服務質量仍處于三西格瑪水平之下，相當一部分還達不到二西格瑪水平，許多企業仍難走出“低價格低質量”的“紅海”。

近年來，受到國家政策等多方面的影響，智能制造已成為相關學科的研究熱點，智能制造領域研究文獻數量激增，圖2描述了從1992-2017年智能制造文獻數量的變化。表1則是智能制造領域高頻關鍵字及其對應頻率。

智能制造代表著一種先進生產模式，智能設計、智能生產、智能管理、智能制造服務是其四個部分。但表1可見，智能管理包括質量管理尚未成為智能制造的研究熱點。如果不加強研究，智能制造將重蹈現行制造所面臨的“一流裝備、二流技術、三流管理、四流質量”的覆轍。

如何開展智能制造下的質量管理創新研究，我們認為，應遵循GB/T19580-2012和ISO9001:2015、IATF16949:2016的基本原則，在智能制造系統數據流基礎上，以物流為核心，綜合運用TDQM、模式識別、機器學習、SPC、MSA、QFD、PFMEA、MTS、田口穩健設計、田口工序診斷與調節、穩健六西格瑪等多領域的理論、工具與方法，通過對比研究、理論研究、實證研究等研究手法，從智能制造數據質量管理、智能制造過程質量管理、智能制造質量基礎管理等智能制造質量管理等三大重要方面進行研究。研究的總體思路如圖3所示，具體研究內容如下：

（1）智能制造與現行制造對比研究

充分利用文獻研究、國內外學術交流、問卷調查、實地考察和現場調研取得的數據資料和分析結論，對智能制造與現行制造進行深入的對比研究，重點挖掘兩種之間的本質特征，為進行本課題后續研究提供基礎。

（2）智能制造質量管理基礎研究

以標準化為基礎、以GB/T19580-2012、ISO9001:2015和IATF16949:2016為指導，開展智能制造系統標準化、檢驗檢測、計量、質量管理體系等質量基礎管理及其評價體系研究，創造性地開發如何構建智能制造質量標準化體系、檢驗檢測體系、計量體系、質量管理體系的理論、工具和方法，為智能制造系統質量管理基礎建設提供理論指導。

（3）智能制造數據質量管理研究

針對智能制造系統數據多源、異構、多模態等特點，面臨如何高質量的采集設備感知數據、如何高效的清洗和融合設備感知數據、如何有效地使用弱可用設備感知數據、如何開展持續的設備感知數據質量治理等挑戰，本課題將以數據流為主線，對智能制造數據產生、采集、轉換、存儲、傳遞、使用、銷毀等數據全生命周期進行數據質量定義、數據質量評價、數據質量分析與數據質量改進的關鍵技術研究，開發一整套數據測量系統分析、數據清理效驗、數據質量監控、數據質量分析處理、數據質量評估等管理策略、管理標準與管理工具，實現數據本身的精確性、數據完整性、數據一致性、數據時效性、數據實體統一性及其數據產生過程的重復性和可再現性，為智能制造數據質量管理提供管理策略、標準和工具支持。

（4）智能制造過程質量管理研究

以物流為核心，遵循GB/T19580-2012基本原理和ISO9001:2015基本原則，運用馬田系統、統計過程質量控制技術、田口穩健設計、田口工序診斷與調節等先進質量控制技術和方法，開展過程工序參數優化和工序診斷與調節系統研究，引入MTS（馬田系統）開展智能制造過程的質量故障診斷與分析，開發實現各環節各要素各項質量指標的動態監測、評價、預警、預測、預防和改進的理論模型與算法。實現是全過程質量的有效控制。

（5）實證與應用研究

選擇已經建立智能制造示范工廠的代表性企業（如中車時代電氣、中聯重科、福耀玻璃）進行實證與應用研究，對本課題研究成果進行實踐驗證，并為本課題成果的推廣應用提供支持。

以上各模塊的研究內容、研究方法與研究目標詳見表1。

【個人簡介】

單汨源：中南大學管理學博士、北京大學工商管理學博士后。曾任中南大學商學院副院長（1996-2002）、湖南大學工商管理學院副院長（2004-2011）?，F任湖南大學工商管理學院教授、博士生導師、項目管理研究中心主任、質量研究所所長、國際IPMP項目管理專家，兼任中國優先法統籌法與經濟數學學會系統模擬分會副理事長、湖南省管理科學學會副會長、湖南省省情研究會常務理事、湖南省智能制造標準化委員會委員，同時出任滿緣紅（常州）質量技術創新發展研究院院長、湖南滿緣紅質量技術創新發展有限公司董事長、湖南華菱集團外部董事、湖南鹽津鋪子食品股份有限公司董事及湖南黑金時代股份有限公司和高斯貝爾數碼科技股份有限公司獨立董事。