智能制造服务的技术，智能制造服务的技术体系

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于智能制造服务的技术的问题，于是小编就整理了1个相关介绍智能制造服务的技术的解答，让我们一起看看吧。

智能制造场景下，质量管理有哪些变革？

智能场景下质量管理变革，经过深入调查和研究，发现在这几个方面会发生很大的变化：

一、智能机器人的采用，给生产工艺带来更高的可靠性，实现零缺陷成为可能；

二、运用智能检测，可以减少50%的检验人员，给检验人员带来就业压力；

三、质量数据的实时采集，减少了质量工程师采集数据时间，对质量工程师和质量经理解决问题的实时性提出了挑战；

四、数据的实时采集，可以运用大数据，对经常出现的问题实现预警；

五、给报表统计文员带来了挑战，可能面临转行或失业;

六、质量意识的变革，对质量要求会越来越严，对大家质量意识提升带来新的挑战；

可能还有更多，目前就想到这么多，希望大家能继续补充........

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传统质量管理研究的基础上，质量管理思维方式需要发生改变，伴随着计算社会科学的出现，进行质量管理行为的可计算化，使质量管理行为能够在传统质量管理的基础上，发生革命性的变革，以应对海量的大数据和日益复杂的管理环境是质量管理行为未来的变革趋势。

智能制造下的质量管理的可计算化变革方向包括：

1、基于人、机、料、法、环、测等（5M1E）六个因素的工序质量中寻找质量管理行为“可计算化的基因”；

2、基于全面质量管理过程中的领导力、员工力、供应商力和客户力寻找质量管理行为的“可计算化基因”；

3、基于六西格玛、休哈特控、因素实验设计、QFD 、智能制造质量管理服务平台等质量管理技术和方法中寻找质量管理行为的“可计算化基因”；

4、基于多源异构数据，质量大数据行为分析的方法论、实践论中寻找质量管理行为的“可计算化基因”；

5、基于人机接口、可穿戴设备、虚拟现实、增强现实等智能制造中的管理行为中寻找质量管理行为的“可计算化基因”；

6、基于“基于云计算的各种集成质量管理服务平台”的实践中寻找质量管理行为的“可计算化基因”；

7、基于实现多个供应链竞争间的卓越业务绩效的实践中寻找质量管理行为的“可计算化基因”；

8、在大数据生产和大数据的统计监控中寻找质量管理行为的“可计算化基因”；

到此，以上就是小编对于智能制造服务的技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于智能制造服务的技术的1点解答对大家有用。