制造系统中的质量管理范文
管件设计范文与样品制作质量控制与改进措施
管件设计范文与样品制作质量控制与改进措施管件作为连接管道的关键组件，其设计与制作质量直接影响到管道系统的稳定性和安全性。
本文将以管件设计范文与样品制作质量控制与改进措施为主题，探讨管件设计和制作过程中需要注意的关键点，并提出一些改进措施以提高管件的质量。
一、管件设计范文在进行管件设计时，需要考虑到以下几个方面的要求：1. 材料选择：选用适当的材料来制作管件，以满足使用环境的要求。
要考虑到耐腐蚀性、耐高温性、强度等特性，并与管道系统中其他组件的材料相匹配。
2. 尺寸与形状设计：根据管道系统的需求，合理确定管件的尺寸和形状。
确保管件可以与其他管道组件连接紧密，形成稳固可靠的管道系统。
3. 流体力学性能：管件在管道系统中的角色是连接和转向。
设计过程中必须考虑到其对流体流动的影响，使得管道系统的流体力学性能能够得到保证。
二、样品制作质量控制与改进措施在进行管件样品制作时，需要注意以下几个关键环节以保证管件的质量：1. 工艺选择：选择适合的制作工艺和加工设备，确保管件的加工精度和表面质量。
可以采用冷加工、热加工或锻造等工艺，根据具体情况进行选择。
2. 检测与测量：对制作过程中的关键节点进行检测和测量，以确保制作的管件符合设计要求。
可以采用光学测量、超声波检测等方法，对管件的尺寸、形状和材料进行检测与评估。
3. 焊接质量控制：对于需要进行焊接的管件，焊接质量的控制尤为重要。
要确保焊缝的质量和可靠性，可以采用无损检测等方法对焊接进行评估。
4. 表面处理与防护：对于需要进行表面处理和防护的管件，要选择适当的涂层材料和涂层工艺，以确保管件在使用过程中不易受到腐蚀和磨损。
5. 不合格品处理：在制作过程中，可能会出现不合格品。
及时发现和处理不合格品，避免其进入到管道系统中，确保管道系统的正常运行。
三、质量改进措施为了进一步提高管件的质量，可以采取以下改进措施：1. 引进先进技术：引进先进的管件制造技术和设备，提升管件制造的精度和效率。
供应商质量管理方法(5篇)
供应商质量管理方法(5篇)供应商质量管理方法(5篇)供应商质量管理方法范文第1篇一、培植现代质量管理理念，强化釆购质量意识随着IS09000族标准的普遍采纳，质量管理领域发生了观念上的变革，一些新的质量管理理念不断涌现，而这些新的理念极大地促进了质量管理水平的提高。
为此,企业在选购管理中应培植现代质量管理理念,强化选购质量意识，要做到这点，就要求企业领导在组织商品生产经营活动时,企业选购人员、质量管理人员、质量检验人员在从事选购商品质量管理与掌握活动中，必需树立和强化“质量第一”、“预防为主”、“持续改进”、“协作精神”、“注意质量效益”、“顾客至上”等理念，增加关怀选购质量和爱护质量的自觉性。
质量意识的形成和提髙,是一个长期的过程，但可通过以下方法强化质量意识的形成：(一）通过学习、宣扬，提高选购人員的质量意识通过各种形式的学习、宣扬，使选购人员提高对选购商品质量重要性的熟悉，乐观主动地提髙业务水平和操作技术，提髙学法守法的自觉性,严格按质量法规、质量标准做好有关工作，树立以质量为核心的职业道德，明确没有选购质量,就没有产品质量，就没有企业效益,就没有个人利益,不断增加质量意识。
(二）提高领导质量意识提高选购质量意识，关键在于企业领导层质量意识，只有领导决策层具有剧烈的质量意识，髙度重视选购质量工作，把质量管理作为企业经营的中心工作真抓实干，才能提高质量意识，形成强大的内在动力，不断提高选购质量。
同时,企业领导应擅长倾听选购人员的心声，通过沟通，使选购人员认同企业选购质量目标，贯彻执行企业选购质量策略。
二、选择优秀的供应商，构建全新的选购质量管理模式选购是企业与一个或多个供应商之间的交易活动，选购商品质量与供应商的质量管理水平亲密相关。
阅历表明,一个企业要是能将四分之一到三分之一的质量管理精力花在供应商的质量管理上，那么企业过程质量和成品质量起码可以提高50%以上。
所以,选择优秀的供应商,构建全新的选购质量管理模式，加强供应商质量管理与掌握，是提高企业产品质量的重要保证。
追求完美的世界——关于制造质量管理
大地推动了工业的发展。其后 ， 随着 １１ 年 《 ９１ 科学 似 曾相识的感觉呢？制造的发展始终是围绕着低成
本 的运 作和效 率 的提升 而进行 的 。很 多的思路 和想
费荛 （ Ｈ。Ｆ Ｙ Ｏ） 注重 全盘 性 的经 营管理 改 Ａ Ｌ ：
进 ， 非仅 仅要求 制造 部 内降低成本 。 并
我 们在 回顾 前人 的理论 的时候 ，是不是 有一 种
１７ ７ ９年瓦特 发 明蒸汽 机使 动力 机械 大大 的改 善 ， 极 管理 原 理 》 书 的发 表 ， 一 工业 革 命 进 入 了科 学 管理 阶段 ， 泰勒 的名字 家喻 户 晓 ， 尤其 是他 “ 科学 管 理之 父 ”的称号 。 们在 这里不妨 回顾 以下前 辈 的理论 。 我 查里斯 ・ 巴贝奇 ，８２年发表 《 机器 与生产 者 １３ 论
同企业 其 他 系统 的融合 和建 立联 系 。
制 造 给我 的感 觉就好 象 是月 光下 的 大海 ，表 面 成熟平 静 ， 内心却 年轻 汹涌 ， 平凡 中孕育着 不平 凡 。
卖 的产 品有 多少 是我 们 自己制造 的 呢？ 当我 们在 抱
怨 我们 的产 品 的质量 不￣ ＃ 来 品的 时候 ，我 们有 没 ｎｌ －
体 现方 面对 应 的是价 格优 势 和供货 期 的优势 。在今 天的市 场竞 争 的环境 下 ，柔性 制造 的产生正 是适 应
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因素 理论 去研究 ，其 目的是 用来消 除操作 员不必要 的动作 或错误 的工作方法 一提 高工作 效率 以及减少 工人 疲劳 。其 主要 的工作 成果 是将 人类 的动作 分解
制造业中数字化质量管理的关键成功因素探讨
制造业中数字化质量管理的关键成功因素探讨在当今制造业中，数字化质量管理已成为企业提高产品质量和降低成本的重要手段。
了解数字化质量管理的关键成功因素，对企业实现提质增效具有重要意义。
本文将从软件系统、数据分析、员工培训等方面进行探讨。
一、软件系统的选择与建设数字化质量管理的核心是建立一个可靠的软件系统。
首先，企业需要根据自身需求选择适合的质量管理软件。
考虑到企业规模、行业特点和质量管理要求等因素，选择适合的软件系统非常重要。
其次，软件系统的建设需要与企业的业务流程紧密结合。
数字化质量管理涉及到多个环节，包括设计、生产、检验等，每个环节都需要一套完整的流程和指标体系。
因此，在建设软件系统时，必须考虑到这些环节的相互配合和数据的无缝对接。
最后，软件系统的更新和升级也是关键因素之一。
制造业不断变化的要求和标准意味着质量管理软件系统必须及时更新，以适应新的要求和挑战。
二、数据分析的应用数字化质量管理离不开数据的收集和分析。
企业需要通过合理的数据管理和分析手段，洞察质量管理中的问题，并及时采取改进措施。
首先，数据的准确性和全面性是关键。
只有确保数据的准确性和全面性，才能提供可靠的基础数据进行分析。
其次，数据的分析方法和工具也至关重要。
企业可以利用数据挖掘、统计分析等方法来识别潜在的质量问题和提升点。
此外，大数据和人工智能技术的应用也为数据分析提供了新的思路和工具。
通过运用先进的技术手段，企业可以更好地分析和利用数据，发现隐藏在数据背后的规律和价值。
三、员工培训与知识管理优秀的员工是数字化质量管理的重要保障。
员工的培训和知识管理对于构建高效的质量管理团队至关重要。
首先，需要建立完善的培训体系。
通过组织内部培训、外部学习和知识分享，提高员工的质量意识和专业技能。
其次，知识管理的有效实施能够帮助企业将员工的个人知识和经验转化为组织共享的知识资产。
企业可以利用知识管理系统，收集和整理员工的经验和技巧，形成标准化的操作规范和最佳实践，为数字化质量管理提供有力的支持。
先进制造技术中的质量控制
先进制造技术中的质量控制第一章介绍先进制造技术是指通过高度自动化、数字化和智能化的制造系统，整合现代化的生产流程，实现高效、精度和高质量的制造过程。
为了确保产品的质量和市场竞争力，质量控制是先进制造技术的重要组成部分。
本文将探讨先进制造技术中的质量控制。
第二章先进制造技术中的质量控制方法2.1 全面品质管理（TQM）全面品质管理（TQM）是一种企业质量管理的方法，它通过持续的改进过程来提高和保证企业产品和服务的质量。
它基于团队工作、增强顾客满意度、连续改进和过程管理。
基于TQM的理念，企业可以通过加强管理、监控、工艺设计和培训等方法来提高产品和服务的质量。
2.2 六西格玛质量管理方法六西格玛质量管理方法是一种通过统计分析来提高质量和减少缺陷的管理方法。
在六西格玛中，一个企业通过对质量和过程进行研究并分析，从而找出问题并采取措施改进。
此方法倡导将缺陷降至6σ以下，从而保证产品达到高质量水平。
2.3 可靠性工程（RE）可靠性工程（RE）是一种从设计阶段开始考虑产品和系统可靠性的过程。
RE包括对整个产品生命周期的过程进行研究和控制，形成一套系统的质量保障方法和手段。
该方法通过对极限状态的分析和预测，确保产品在生命周期内具有高可靠性。
2.4 持续改进持续改进是先进制造技术中的重要实践手段，它包括对产品、过程和系统的持续改进。
持续改进是逐步优化制造和管理过程，通过连续改进和发展来提高产品和过程的质量。
该方法通过制定改进计划、实施改进策略、效果反馈和改进控制来确保持续改进过程的有效性。
第三章应用实例3.1 混凝土搅拌站的质量控制在混凝土搅拌站的生产调配中，通过使用先进制造技术中的质量控制方法，可以保证混凝土产品的质量和生产过程的可靠性。
采用TQM方法，可以通过监控原材料、生产过程和产品性能，识别和纠正生产过程中的问题。
使用六西格玛方法可以通过对产品缺陷和生产过程的统计分析，使混凝土产品达到6σ级别的高质量要求。
智能制造中的系统集成与管理
智能制造中的系统集成与管理在当今科技飞速发展的时代，智能制造已经成为制造业转型升级的重要方向。
智能制造不仅仅是引入先进的生产设备和技术，更关键的在于实现系统的集成与有效的管理，从而提升生产效率、产品质量和企业竞争力。
智能制造中的系统集成，简单来说，就是将各种独立的制造系统和技术，如生产执行系统（MES）、企业资源规划（ERP）、自动化控制设备等，整合为一个协同工作的整体。
这种集成不是简单的拼凑，而是要实现信息的无缝流通和功能的互补优化。
首先，不同系统之间的数据交互至关重要。
例如，ERP 系统中的订单信息需要准确无误地传递到 MES 系统，以指导生产计划的制定和执行；而生产过程中的实时数据，如产量、质量、设备状态等，又要及时反馈给 ERP 系统，便于企业进行资源调配和决策。
如果数据在传递过程中出现错误、延迟或丢失，就会导致生产混乱、库存积压等问题。
其次，硬件设备与软件系统的集成也是一个挑战。
智能制造中会用到各种自动化设备，如机器人、数控机床、传感器等，这些设备需要与控制软件和管理系统紧密配合。
只有实现了硬件与软件的深度融合，才能充分发挥自动化设备的效能，提高生产的精度和速度。
再者，跨部门、跨区域的系统集成也是企业需要面对的问题。
在大型制造企业中，往往存在多个生产基地、多个部门，如何将这些分散的系统整合起来，实现全球范围内的协同生产，是提升企业运营效率的关键。
而要实现有效的系统集成，需要遵循一定的原则和方法。
标准化是基础，制定统一的数据格式、接口规范和通信协议，能够减少系统集成的难度和成本。
开放性也不可或缺，选择具有开放架构的系统和技术，便于与其他系统进行集成和扩展。
同时，还需要注重系统的兼容性和稳定性，确保集成后的系统能够稳定运行。
在系统集成的基础上，管理的作用同样不容忽视。
智能制造中的管理涵盖了生产管理、质量管理、人员管理、设备管理等多个方面。
生产管理方面，需要根据市场需求和企业资源，制定合理的生产计划，并通过系统集成实时监控生产进度，及时调整计划，以应对各种变化。
mes管理制度范文
mes管理制度范文MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统）是一种用于生产过程管理的信息化系统，它通过集成各个生产环节的数据和资源，实现生产计划的监控和调整，提高生产效率和质量，并为企业的决策提供依据。
为了确保MES的有效运行，企业需要制定相应的管理制度。
本文将以一家制造业企业为例，详细介绍MES管理制度的内容和实施。
一、MES的基本概念和目标MES是一种信息化系统，通过收集生产现场的数据和资源，实现及时监控和调整生产计划，提高生产效率和质量。
MES的目标是实现以下几个方面：1. 提高生产效率：通过实时监控生产现场，及时响应问题并进行调整，减少生产中的浪费，提高生产效率。
2. 提高产品质量：通过质量监控和反馈机制，及时发现并解决质量问题，确保产品合格率。
3. 实现资源优化：通过合理分配和利用公司资源，提高资源利用率，减少生产成本。
4. 提升决策能力：通过收集和整理生产数据，提供决策参考依据，优化生产计划和战略。
二、MES管理制度的制定为了确保MES的有效运行，企业需要明确制定相关的管理制度，包括以下几个方面：1. 组织架构：明确MES的组织架构和职责分工，包括MES团队的成员、职位及权限，以及各个职能部门和生产现场的协作关系。
2. 人员培训：设立MES培训计划，确保所有相关人员具备必要的操作和管理技能，以便应对MES系统的使用和维护。
3. 数据采集和处理：明确生产数据的采集方式和频率，以及数据处理的标准和流程，确保数据的准确性和及时性。
4. 目标与指标设定：设定与MES系统相关的生产目标和指标，包括生产效率、产品质量、资源利用率等，以便实时监控和评估MES系统的运行效果。
5. 问题处理与改进：建立问题反馈和改进机制，及时处理MES系统中出现的问题，推动持续改进和优化。
三、MES管理制度的实施步骤1. 确立MES团队：企业应成立专门的MES团队，负责MES系统的规划、实施和运维。
装配式建筑施工中的预制构件制造质量管理体系
装配式建筑施工中的预制构件制造质量管理体系在装配式建筑施工中，预制构件制造质量管理体系是确保施工质量的重要组成部分。
预制构件制造质量管理体系的有效运作，可以提高整体施工效率、减少资源浪费，并且能够保证结构安全和建筑品质。
本文将从具体的管理流程和控制措施两个方面论述装配式建筑施工中预制构件制造质量管理体系。
I. 管理流程在装配式建筑施工过程中，预制构件的制造涉及到多个环节和各个参与方，因此需要一个完善的管理流程来保证质量。
下面将介绍一般情况下的预制构件制造质量管理流程。
1. 设计阶段在设计阶段，需要对预制构件进行详细设计，并编制相关图纸和技术文件。
这些文档应包括材料规格、加工要求、连接方式等信息，在确保结构安全的基础上，优化设计并提高生产效率。
2. 材料采购与检验材料采购是确保预制构件质量的重要一环。
负责采购的单位应选择符合规定标准的材料，并进行必要的物理性能和化学成分检验。
只有通过严格的物料质量控制，才能保证预制构件结构的稳定性和持久性。
3. 加工与生产预制构件的加工与生产阶段需要按照设计文件的要求进行。
生产过程中应设立各种检查点，包括尺寸精度、表面光洁度、装配精度等，并建立相应的检测记录。
重点关注关键工序，如弯曲成型、焊接、抛光等，确保每个步骤都达到标准要求。
4. 质量控制在整个加工与生产过程中，质量控制是至关重要的。
通过定期抽取样本进行抽样检验，并及时调整加工参数和措施，以保证产品质量稳定可靠。
同时还需要建立完善的不良品处理机制，及时排除存在问题的预制构件，避免影响后续工序和整体施工进程。
5. 装配与安装预制构件制造完成后需进行装配和安装。
在这一阶段应随时关注构件之间的连接方式和固定方法，并确保安全可靠。
同时要留出足够空间给运输车辆或设备进入施工现场，避免因空间不足导致构件损坏或安装困难。
II. 质量控制措施除了完善的管理流程，还需要采取一系列质量控制措施来确保预制构件制造的质量。
1. 建立质量目标与指标在预制构件制造前，应确定质量目标与指标，并根据实际情况进行评估。
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质量管理研究综述质量管理的发展经历了从质量检验到全面质量管理的转变，与此同时产生了大量的质量管理理念和技术。
本节在简要回顾质量管理发展历史的基础上，着重研究了现代质量管理理念和方法及主要研究成果。
质量管理的发展从二十世纪初的质量检验到四五十年代的统计质量控制，到六十年代后的全面质量管理，一般认为已经经历了这三个阶段：1)质量检验阶段科学管理的出现引起了生产的专业化分工，专职的检验人员出现了，质量检验人员根据产品的技术标准，利用各种测试手段，对已经生产出来的产品和半成品进行检查以防不合格品流入到下个工序或出厂。
这一时期的质量管理主要是进行质量的检验工作，对过程的理解不深入当作黑箱处理，尤其局限于事后检验，不能预防废品的产生，隐私不能减少因废品而造成的损失。
在这一阶段控制图理论、抽样检验表、小样本统计学这三种方法先后得到发展，奠定了统计质量管理的基础。
2)统计质量控制阶段统计质量控制使用数理统计的方法控制整个生产过程的质量。
强调对生产制造过程的预防性控制，使质量管理由单纯依靠质量检验事后把关，发展到突出质量的预防性控制和事后检验相结合的工序管理，成为生产过程质量控制的强有力工具。
但由于这个阶段过于强调数理统计方法，又没有适合的工具解决质量管理的统计技术问题，影响了质量管理方法的普及。
3)全面质量管理阶段随着生产力的发展，单一的对工序的统计质量管理已经不能满足需要，质量管理需要更加广泛的理论和技术体系。
费根堡姆于1961年出版了《全面质量管理》一书，主张应改变单纯强调数理统计方法的偏见，把统计方法的应用与改善组织管理密切结合起来，建立一套完整的质量管理体系，以保证经济的产出可满足用户要求的产品。
这一思想最终发展成为全面质量管理(Total Quality Management)。
国际标准中定义全面质量管理“以质量为中心建立在全员参与上的一种管理方法，其目的在于长期获得顾客满意从而使组织成员和社会的获得利益。
”将质量管理工作拓展到企业的各个方面，包括质量在内的所有管理目标为对象，并强调最高管理层强有力的领导和对全员教育及培训的必要性。
TQM涉及管理学中的运筹学、系统工程学、价值工程学、生产管理、项目管理、成本管理、和组织行为学等以及统计学、实验设计、信息技术等多种技术和学科。
4)信息时代的质量管理九十年代后出现的6sigma质量管理、零缺陷等方法和随着信息技术的发展出现的集成质量管理可以看作第四个阶段，从质量管理的发展可以总结出一些规律和特点，质量管理的发展基本上同制造的发展相一致，连续质量改进、集成质量管理将成为今后质量管理的重点。
这～集成质量管理包括从设计制造到服务的全过程生命周期，体现了并行工程、全面质量管理的思想和信息技术的优势。
事实上,质量管理的研究随着制造系统的发展逐渐深入，产生了一系列重要的研究成果。
其中以连续质量改进和集成质量管理系统最为典型。
连续质量改进Juran提出了质量活动的三个部分：质量计划、质量控制、质量改进。
近年来连续质量改进成为了质量研究和实践的一个热点。
连续质量改进从制造业的发展来看是必然的，一方面企业追求效率和效益的提高是竞争导致的必然趋势，另一方面产品生命周期不断缩短导致制造要不断的引入新技术、新产品，这些新技术和新产品的不稳定性必然要求企业进行连续质量改进。
连续质量改进的思想可以追溯到戴明提出的PDCA循环和朱兰的质量环(Quality Loop)。
PDCA将质量改进的步骤分为四个阶段、八个步骤，提出了一般工作流改进的概念模型。
Juran则从产品开发到售后服务的各个阶段出发，指出质量改进是一个螺旋式上升的过程。
但这些都停留在概念层面上，没有形成完整的体系。
IS08402(1994)明确规定了质量改进的定义：为向本组织及顾客提供更多的收益，在整个组织内所采取的旨在提高活动和过程的效益和效率的各项措施。
IS09000(2000版)中将质量改进定义为致力于提高有效性和效率，并进一步说明当质量改进是渐进的并且是组织积极寻求改进机会时，应使用术语“持续质量改进”。
质量改进是企业为了不断地满足顾客日益提升的市场需求和保持企业持续发展所进行的持续改进活动。
IS09000(2000版)中突出强调了连续质量改进。
但是并没有提出如何实施连续质量改进的流程和方法。
连续质量改进是九十年代质量管理领域研究和应用的重点。
R.P. Mohanty和N.Dahanayka提出改进制造系统质量的六种方法(连续质量水平检查、过程质量水平检查、过程能力研究、过程改进计划、调优运算、模拟实验)，并对这些方法进行了综合比较研究。
实际上连续质量改进是一项复杂的系统工程，必须综合使用多种质量工具实现质量工具的有效集成，所谓有效是指这种集成应该是面向应用的。
Jiju Antony等人将实验设计(包括田口方法)等高级质量工具应用于质量改进的步骤，尽管他们给出的应用高级统计工具(Advanced Statistical Quality Improvement Techniques，ASQIT)解决质量问题的流程易于应用，但其方法仅限于因子实验和田口方法(Taguchi Method)，也并非一个系统的发现问题、分析问题和解决问题并实施有效控制的流程。
EE Lipscomb论述了如何从质量体系展开(Quality System Deployment)的角度管理和实施连续质量改进。
在九十年代末期，又产生了零缺陷质量管理的口号和目标，相应的在质量工程领域中很多支持零缺陷质量的高级统计技术得到了发展，这方面的研究主要集中在提高过程控制技术的精度等，数据挖掘技术也在这一时期引入到质量管理的实践中。
集成质量系统1985年Uirich Rembold等人在《计算机集成制造系统技术与系统》一书中首先提出了质量控制的系统观和计算机支持的质量控制系统的递阶结构和功能。
1987年TULLE总结了计算机辅助质量控制(Computer Aided quality—CAQ)的概念；美国Illinois大学的s G．Kapoor等人也提出了集成质量系统(Integrated Quality System—IQS)的概念。
CAQ和IQS都强调用系统的观念将计算机技术与质量管理技术结合，构造集成化的质量管理体系，在概念的内涵和外延上存在交叉，目前CAQ 和IQS尚无统一公认的定义(在CIMS中常把CAQ和IQS成为质量信息系统：quality information system--QIS)Juran对QIS的定义是：支持各层决策的质量信息收集、存储、分析和报告的系统方法。
最初的集成质量系统的研究大多集中在质量信息系统，通过提供质量数据的管理能力和数据分析能力来支持在设计、制造、质量保证等过程的全面质量管理活动。
集成质量系统的发展最初就是质量信息系统的发展George Vosniakos和Jiemin Wang提出了在离散机械部件制造业中质量控制的的计划和运作系统的软件架构。
Lee就在CIM环境下支持TQC的质量信息系统的设计和实施问题作了讨论，并提出了QIS设计实施的系统方法体系。
NEC公司的M．Shindo等人就QC信息系统的设计作了深入的研究，建立了由数据获取子系统、数据存储子系统、过程报警子系统、数据分析子系统四个子系统构成的QC信息系统，在产品质量提升、减少质量损失成本、提高工程人员效率三个方面提供工具支持。
Peter Zumegen等人提出了知识管理技术和专家系统在QIS中的应用方法。
集成质量系统在半导体制造业中得到了很好的发展，由于合格率是半导体制造业中关键的成功要素，在半导体制造业中工程师们的主要工作之一就是提高产品合格率，为此发展了很多理论和应用系统，最初的集成合格率管理系统主要功能在于数据的管理、提供集成的数据环境、对合格率和过程数据进行简单统计分析，随后包括神经网络、数据挖掘等单元技术也得到了应用和发展。
简祯富博士应用数据挖掘技术建立在对半导体过程数据的工程决策分析系统框架、应用神经网络对晶圆测试图进行聚类分析从而实现工序的过程控制和故障诊断。
Montegamery 对决策树和主成分分析方法在过程建模分析的应用作了比较，在1995年Charles weber,Bizhan Moslehi，Manjari Dutta三人提出了合格率管理的集成框架，建立了合格率管理的三维结构模型，为合格率管理的系统性发展建立了理论框架Boo．Sik Kang，Jang-Hee Lee等人提出了集成合格率管理中的开放式机器学习系统，与传统的对单一工序或单一过程进行统计分析的方法不同，为了管理全工艺过程，他们应用了决策树技术和神经网络技术建立了最终合格率数据与全过程参数的映射关系，进行全过程的过程控制和系统改进。
IDS、YieldDynamic等公司主要发展在集成合格率管理系统方面的产品，其功能主要有数据’的管理、基本的统计分析、晶元图的分析、分析报告的生成、高阶的数据分析包括数据挖掘等技术，在半导体制造业有着很好的应用效果。
集成质量系统的研究目前主要有两个方向，一个方向是集中在质量信息的集成上，863CIMS主题的支持下开展了国内在这方面有很多的研究，如面向敏捷制造的集成质量系统的研究．、全面质量管理信息系统的研究、集成环境下质量信息管理系统等。
质量信息的集成是质量活动的基础，在实际生产过程中过程工程师有很大部分的时间和精力在收集和整理数据，每个企业都可以很容易的收集到相同的数据，但产生差距的是对数据的分析和针对功能的数据收集。
这也就是功能集成的必要性，功能集成是集成质量管理系统的另一个方向。
功能集成层次上的研究重点目前集中于质量工具在连续质量改进活动中的集成应用上，何桢等在连续质量改进和质量工具集成的研究就是集中在功能集成的角度上的，如基于SPC／DOE 集成的制造过程连续质量改进模式和方法的研究、面向设计过程的QFD和DOE集成来实现设计过程质量改进。
由于生产系统的复杂性和多样性，上述方法面对不同的制造环境需要进行一定的改进和创新。
本文的着眼点在于研究高度自动化制造系统中的集成质量管理模式，而高度自动化是现代制造系统最主要的特征之一。
因此有必要对现代制造系统进行分析。
现代制造系统科技的发展在一定程度上能够带动制造的发展，同时对制造技术提出了更高的要求，制造系统的复杂程度和自动化程度越来越高。
现代制造模式已经发生了根本的变化。
因此传统的制造管理理论和方法需要进一步提高，以适应现代制造系统的需求。
制造并不是单纯的制造工艺而是一个由多种层次集成的系统，通过系统运行实现系统功能。
这一集成可以从两个层次上理解，工程的层次和组织的层次。
工程的层次主要指直接支撑制造过程的硬件和软件部分，包括：底层的制造工艺、制造过程的控制、实现生产的组织和计划调度系统。