制造过程关键质量特性辨识的研究现状及展望

正确识别并控制制造过程的关键质量特性(Key Quality Characteristics,KQCs)对确保产品满足严格的功能、性能和质量标准至关重要。随着自动化和信息技术的进步,基于数据的分析技术成为识别KQCs的核心。本文回顾了KQCs识别方法从直觉到数据科学技术的演变进程,探讨了质量工程、数学模型、机器学习和深度学习等方法在此领域的应用,发现传统方法与先进技术的结合能更有效地实现KQCs参数辨识;展望了在智能制造中利用先进技术和适应性控制策略优化制造流程的未来方向,可为质量控制的持续创新提供理论和实践指导,推动新质生产力发展。