摘要：本文深入探讨了基于大数据分析的产品质量波动监测与控制方法。通过整合多源质量数据并运用先进分析技术，构建了实时质量波动监测模型，精准定位质量异常。同时，挖掘数据间潜在关联，制定针对性质量控制策略，优化生产工艺参数，引入智能化质量检测与预警系统，实现质量波动有效防控。经企业实践验证，该方法显著提升产品质量稳定性与可靠性，为制造业质量管理工作提供创新思路。关键词：大数据分析；产品质量波动；监测与控制；数据挖掘；质量改进

关键词：大数据分析；产品质量波动；监测与控制

一、引言

在现代制造业激烈的市场竞争中，产品质量成为企业生存与发展的关键因素。传统质量控制方法依赖抽样检测与事后分析，存在数据量少、实时性差、异常发现滞后等问题，难以适应复杂多变的生产过程与日益严格的质量要求。随着生产规模扩大、工艺复杂度提升以及原材料价格波动，企业对产品质量控制的精准度和时效性要求越来越高。在此背景下，基于大数据分析的产品质量波动监测与控制方法应运而生，为质量管理工作带来新突破。

二、大数据分析技术与质量控制理论概述

（一）大数据分析技术

大数据分析技术是处理和挖掘海量、多类型数据的工具，涵盖数据收集、存储、预处理、挖掘与可视化。它能从结构化、半结构化和非结构化数据中提取有价值信息。在工业领域，大数据分析可整合生产线上多源质量数据，为质量控制提供全面视角。

（二）质量控制理论

质量控制理论旨在确保产品符合质量标准，常用方法有统计过程控制和六西格玛。通过统计技术监测生产过程，及时发现异常；以减少过程变异、追求完美为目标，强调数据驱动和流程优化。这些理论为产品质量波动监测与控制提供了坚实基础。

三、基于大数据分析的产品质量波动监测与控制方法模型构建

（一）质量数据收集与整合

利用传感器、自动化检测设备和企业信息管理系统收集原材料检验、生产过程监测、成品检验等多源质量数据，涵盖产品尺寸、性能指标、工艺参数等。将这些异构数据整合到统一数据平台，经清洗、转换和集成预处理，提升数据质量与可用性，为后续分析奠定基础。

（二）质量波动监测模型构建

运用统计过程控制原理与机器学习算法构建监测模型。计算质量特征统计量，绘制控制图判断过程是否稳定；引入机器学习算法自动学习质量数据正常模式，实时监测新数据，识别异常模式并预警，提升监测精度与灵敏度，及时发现质量波动异常。

（三）质量波动控制策略制定

基于大数据分析挖掘质量数据间潜在关联与规律，从优化生产工艺参数、改进原材料质量管控和调整设备维护计划三方面制定质量波动控制策略。利用大数据分析技术深入挖掘产品质量波动根源，实现精准、有效的质量控制，提升产品质量稳定性。

四、基于大数据分析的产品质量波动监测与控制方法应用案例分析

（一）企业背景与质量挑战

以一家汽车零部件制造企业为例，该企业面临客户投诉增多、市场竞争力下降等问题，急需提升产品质量稳定性。其生产过程复杂，涉及多种工艺和设备，影响产品质量的因素众多，传统质量控制方法难以满足需求。

（二）大数据分析在质量控制中的应用实践

为解决质量问题，该企业引入基于大数据分析的质量波动监测与控制方法。收集生产线上多源质量数据并整合到统一数据平台，经预处理提升数据质量。构建监测模型实时监测质量数据，及时发现异常波动。通过大数据分析挖掘质量数据间关联，制定针对性优化措施，如调整生产工艺参数、加强原材料质量检验、优化设备维护计划等。

（三）应用效果评估

实施该方法一段时间后，企业产品质量显著提升。产品尺寸精度提高，性能指标波动减小，客户投诉明显减少，市场竞争力增强。同时，生产效率提高，资源浪费减少，企业经济效益提升，证明基于大数据分析的产品质量波动监测与控制方法在实际生产中具有显著优势和应用价值。

五、结论

基于大数据分析的产品质量波动监测与控制方法为现代制造业质量控制开辟新路径。通过整合多源质量数据、构建监测模型和制定控制策略，实现产品质量波动精准监测与有效控制，提升产品质量稳定性与可靠性。未来，随着大数据技术发展和工业大数据积累，该方法将不断完善，助力制造业高质量发展。

参考文献

[1]刘晔，闫博，刘长鑫.基于厚板生产大数据的智能监控系统研究[J].控制工程， 2020（012）：027.

第一作者刘汶鑫，男 2004.02.08，辽宁省营口市，大连工业大学，工业工程

第二作者黄光凯，男，2003.02.01，湖北省孝昌县，大连工业大学，工业工程

第三作者任骏，男，2002.10.18，辽宁省大连市，大连工业大学，工业工程专业

第四作者张浩楠，男，2003.11.23，辽宁省沈阳市，大连工业大学，工业工程专业