在传统概念里，检测仅仅被认为是一种判断产品合格与否的手段，但随着现今制造业向智能化转型、处于大数据时代背景下的测量功能已发生了演化、拓展。本文以汽车制造企业为例，从测量功能的拓展对产品质量监控水平的提升，和利用多种手段采集数据中提取的信息，作为企业智能化制造的重要环节等多个方面，阐述了大数据时代测量功能的演变对现代企业的深刻影响。

　　“十二五”期间，我国制造业的信息化工程得到了快速发展，而近年来大数据的出现更有力地助推了国内制造业水平的提高。随着“中国制造2025”的推出，通过利用互联网激活传统工业过程，明确了同时实现三项目标：降低企业对劳动力的依赖、满足用户个性化需求，并降低流通成本。而所采取的战略主要为“智慧工厂”、“智能化生产”和“智能化物流”，其特点是智能化生产。而实现这个过程的基础就是信息技术与工业技术的高度融合，网络、计算机技术、软件等与自动化技术的深度交织。

图1 高性能曲轴磨床所配随机主动量仪

传统测量功能的拓展提升了产品质量的监控水平

图2 发动机曲轴加工的高性能磨床随机主动量仪

　　就以测量数据来讲，为了能满足产品质量的要求、降低制造成本、适应对汽车节能减排的强制性规定，半个多世纪以来发生了很大的变化。从早期的只设置最终检验、以对产品的实物质量进行评介，扩展到：①上世纪50年代出现的随机量仪可在加工过程中控制零件质量，称为in-process；②离线设置在工序间的检测器具（称为post-process），保证产品的制造质量提供了有效手段。这些在线检测设备，多年来的单一控制线性尺寸参数的模式已突破，在融入了多种数字控制技术后，已经具备了边加工、边对工件圆度进行实时监测的功能。图1所示即为国内自行研制成功的配在发动机曲轴加工的高性能磨床的一款随机主动量仪，可同时完成对工件所有主轴颈、连杆颈的直径、圆度的监测。其加工后的曲轴圆度可控制在2-3μm以内。工序间检测设备也同样有很大的进展，从最早很简单的通用手动量具，经气动量仪后又进入电子量仪普及的时代。图2为自上世纪80年代起就风行业界的电子柱量仪，迄今还广泛地应用于国内外汽车厂的生产线工序间。而作为鲜明对比的是图3中的一个实例，来自一新建发动机厂的车间现场。这是位于加工中心旁的一测量单元，包括一台通用机器人和一台高效车间型坐标测量机。图3中只显示一台加工中心，若需要也可同时为多台设备服务。

图3 车间工序间检测设备

　　以上所述还只涉及检测的“作业”层面的变化和发展，事实上，自上世纪80年代起，基于休哈特理论的统计过程控制（SPC）在以汽车制造业为代表的批量生产工厂已获得了成功的、越来越普遍的应用。尤其是在融入了q-DAS公司性能优异、丰富的统计分析软件后，利用所采集的大量数据，挖掘其背后隐藏的信息。如加工趋势、切削刀具的磨损规律等。图4就是刀具磨损的一个案例，从图中可清楚地看出，即使批量方式生产的工件均还处于合格的范围，但是其变化的趋势表明，为了确保产品的质量，极需提前发出更换刀具的预警。此类性能的实施将明显提高对生产过程的监控水平。可见“测量”早已跨越了多年前的“产品实物质量检验”时期，在经历了“生产过程实时监控”等阶段后，已真正成为现代企业中质量体系的重要环节，更是成为进入智能化制造时代的不可或缺的手段。

数据内涵的演变推进企业信息化水平

　　一般来说，生产型企业中涉及到的数据包括二大块，其一是那些被称为传统性的数据，如与企业基本状况相关的信息和类似于生产计划，及销售、原料（半成品）、产品库存等企业管理方面的数据；其二则是由传感器件采集的信息，包含各种测量数据，以及用于实时反映制造过程状态的信息，其中既有与工序相关的、又有即时反映设备运行状态等。近年来，制造的方式已逐渐从产品零部件规模化生产，经历了按市场的实际需求转为中、小批量的生产方式，并最后会发展成基于社会上个人需求的定制化生产模式。据此在生产之前就务必要预先确定( ERP系统 )，并将包括部件生产所需的全部信息事先存于虚拟现实中（PLM或PDM系统），至于所有其他相关的部件也要在虚拟环境中进行规划，这些部件均有自己的“名称”和“地址”，具备各自的身份信息。因此，这些部件“知道”什么时候，那条生产线或那个工艺工程需要它们，通过这种方式，它们才得以协商确定各自在数字化工厂中的运动路径。然后再认真地解决在制造过程中和作业完成后，工件的识别问题，期间，控制系统还会实时调用生产设备自身和相应的加工信息（MES系统）。此外，在生产过程中以及在该零部件完成后，还设置了用于拮取、采集与产品制造质量相关信息的数量、种类众多的检测、传感器件。

图4 对工件在加工过程中刀具磨损的监控

　　事实上，现今所采集到数据的职能已远远超出了评判产品的“窄义”用途，无论从信息采集的角度还是在当今企业中所能发挥到的作用，“广义”数据已成为智能化工厂现代管理体系的基础。譬如，为了提升生产过程中相关信息的存储、记录和传输水平，自上世纪90年代以来，自动识别在经历了条形码、二维码技术后，又进入了基于FRID射频技术的电子数据芯片系统，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别过程无需人工干预，可适用于各种现场环境。系统由电子数据芯片、读写装置及控制管理软件组成，芯片是附着在零件上标识目标对象的一种数据载体，通常以螺纹紧固方式安装在被加工的工件上，图5即为一实例。读写装置是可以将信息读取、写入电子数据芯片中的一种装置，当后者进入到工作磁场后，便能接受到读写装置发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的信息。同样，由读写装置发出的射频信号中带有载波，能够将信息写入电子数据芯片中。控制管理软件的功能是将电子数据芯片、读写装置、机床设备及服务器等连接成一个系统，实现并具备了包括对产品的精确追溯在内的，与生产过程中的数据读写、传输、控制和统计分析等相关的各项功能。显然，这些都将大大提升生产企业的整体信息化水平。

图5 工件在上料时安装电子芯片

数字化测量管理体系平台的建立及其意义

　　首先，汽车制造企业都需遵循汽车行业质量体系标准，即“ISO16496”或“TS16949”质量体系，在TS16949中，APQP、FMEA、MSA、PPAP、SPC并称为五大核心工具（见图6），贯穿整个产品自研发起、至批量生产直到最终产品交付的全过程。而之前，5大核心工具的使用流程和表格太多，以至于企业在贯穿整个质量体系流程时，花费了巨大的人力、物力，可是在FMEA分析环节所获得的反馈信息却远远不够。

图6 在“TS16949”质量体系中五大核心工具

　　为此，知名的测量技术公司海克斯康及其合作伙伴IQS公司将质量体系转化为数字化体系平台MMS，见图6。在该数字化平台上，可完成质量体系中各种流程的跟踪执行，并将上百种质量系统的管理图表，变成数字化格式来管理、执行。质量体系中的FMEA、MSA、SPC都离不开数据作为支撑，未来的质量系统应该包含以下关键技术：①体系流程自动化与系统管理；②测量与传感器网络；③网络化通讯基础构架；④自动化或在线测量系统；⑤嵌入式逻辑软件；⑥统计大数据和数据实时监控。基于以上这些特点，海克斯康将该系统定义为MMS系统，即测量管理系统。这是从企业未来发展的构架出发，通过MMS系统将用户的ERP、PLM、MES系统进行对接，形成完成的PLM链条，以及符合产品质量体系流程的PACD数字化软件管理平台。目前MMS系统大致可分为8个模块单元（见图7）。

图7 MMS 系统大致可分为8 个模块单元

　　通过配置以上模块，用户就可以实现：①进行定时、实时的数据监控，即可获取丰富的质量信息对周期数据的汇总；②通过全面的数据分析，可完成对SPC的过程能力分析，以及完成动态问题点的导入，以及质量成本的监控记录，FMEA动态改善等；③建立完整的尺寸制造链监控管理。打破了供应的黑匣子生产，使供应商的管理透明、可控、高效；④实现了对设备状态/资源状态（包括测量设备）运行状态、周期维护管理提醒、检验周期及系统配置和应用功能配置等要素的远程监控。

图8 未来制造型企业质量管理系统的构想

　　通过网络化的连接，能在网络上应用、查看、监控、执行检测设备、以及相应的数据信息，从真正意义上实现了使质量控制系统进入工业4.0时代。所以，能适应未来制造型企业质量管理系统的需求，为此而打造数据链质量监管与智慧数据服务平台，是极其重要的。鉴于该系统乃是以检测设备及其传感器所采集的产品质量的大数据为基础，故必须打通不同设备和不同软件之间的各个环节，通过统计分析等众多专业的数据处理方式、快速反馈加工、以实现企业运转过程中的高效决策，同时，也为未来的创新提供了真实而强有力的依据。