4.5.4.3CAQ的功能结构
与CAD、ERP系统不同的是目前世界上还没有通用的CAQ软件，虽然有些ERP软件中包含质量管理模块，但是都没有构成CAQ，仅仅考虑了质量规范管理、原材料检验、产品批序号跟踪等局部功能。在企业信息化工程中有能力实施CAQ的企业，主要靠自己根据企业的实际需求设计、开发和运行专用CAQ系统。
归纳和总结国内外已有的CAQ系统，一般认为CAQ应包含如下子系统。
（1）质量计划子系统
计算机辅助质量计划子系统主要包含以下两方面的功能：
a.计算机辅助产品质量计划的编制。它是针对某种产品（或过程），以其历史质量状况、生产技术的现状和发展分析结果为基础，确定需要达到的质量目标，包括特性和规范、一致性、产品和可信性等，分配项目各阶段中的职责、权限和资源，制定处理程序、方法和作业指导书，确定达到质量目标的测量方法，编制质量手册和质量程序手册。
b.计算机辅助检测计划（CAIP）的生成。CAIP根据检测对象的质量要求和规范、产品模型和检测资源，制定检测对象的检测规程和检测规范，包括确定检测项目、检测方法、检测设备。面向自动检测装置的CAIP是实现CAD与CAQ集成的桥梁。CAIP从CAD系统中提取零件几何信息和检测信息，生成检测规程，控制自动检测装置进行自动检测。
按照检测对象的不同，计算机检测计划又可分为以下4类：计算机辅助进货检测计划、计算机辅助零件检测计划、计算机辅助装配过程检测计划、计算机辅助成品试验计划。
（2）自动检测和质量数据采集子系统
自动检测和质量数据采集子系统的功能是：在质量计划的指导下，采集制造过程不同阶段与产品质量有关的数据，包括原材料和零部件的检测数据、零件制造过程检测数据和最终检验数据、制造过程状态数据、装配过程检测数据、成品试验数据和产品使用过程故障数据等。
（3）质量评价和控制子系统
质量评价和控制主要包括：制造过程质量评价、诊断和控制，进货及供应商质量评价和控制。
制造过程质量评价、诊断和控制所包含的主要工作内容有：对生产设备及运行状态的控制，质量数据采集系统的管理，对影响质量的主要干扰因素的诊断，实现制造过程的质量控制。质量的评价和控制可以在线进行，也可以离线完成。
进货及供应商质量评价和控制是产品质量的第一道防线。按照供应链的概念和企业信息化的发展趋势，越来越多的企业不再由其自身生产所有的零部件，而是从零部件供应商那里得到，因此对进货及供应商的质量评价和控制尤为重要。这种评价和控制应是“动态”的，即根据进货的质量、供应商的历史情况更改检测计划。对于长期供货，且质量稳定的供货商，抽检范围可以缩小；而对新的、供货质量不稳定的供货商，所提供的零部件的抽检范围要扩大。
（4）质量综合管理子系统
质量综合管理子系统包含如下功能：
a.质量成本。质量成本模块的基本要求是：确定质量成本发生点和成本负担者，支持质量成本计划和质量成本核算，从成本优化的角度讨论解决质量问题的可能性，提出成本分类预算和决算。
b.计量器具质量管理。计量器具包括在产品开发、制造、安装和维修中所使用的量具、仪器、专用试验设备和工序检测仪器。对计量器具质量管理的主要功能包括：计量器具在使用环境下的指标数据管理，计量器具购置或设计、加工、计划、验收入库管理，计量器具初始值标定，自动检测装置所用软件的测试，计量器具周期检测计划的制定与实施，计量器具状态监控，计量器具文件管理，计量器具精度管理等。
c.质量指标综合统计分析和质量决策支持。主要完成指标数据的收集、综合和分析、质量指标的分解和下达以及各类指标执行情况的考核奖惩处理报告等。
指标执行结果的汇总统计，包括质量成本分析的结果，作为质量和计划部门确定质量目标、质量方针等的决策支持。
d.工具、工装和设备的质量管理。包括：定检计划的制定，定检计划执行情况的记录，工具、工装设备规格和质量信息的存储、维护、更新，出入库质量状况和使用过程质量状况的跟踪，异常情况的处理等。
e.质检人员资格印章的管理。包括质量检验人员的基本信息、资格和权限、资格和印章更新等。
f.产品使用过程质量信息管理。包括：产品分布和使用状况，培训、现场服务、排故、改装等状况，用户投诉的收集、分类和处理，产品使用过程的质量跟踪、改进意见和建议。
4.5.4.4CAQ的层次结构
CAQ系统的各种功能分布在企业的不同层次，所涉及的范围有很大差别。在不同层次上与不同的子系统集成在一起，相互配合，完成任务。
（1）计划决策层
CAQ系统的计划决策层是为企业质量目标和质量方针的决策提供支持，并将已经确定的质量方针进行分解和落实，建立CAQ系统与其他子系统例如CAD、ERP等之间的联系。其主要任务有：质量方针、质量计划的制定，质量指标的分解、综合和分析，检测计划的生成和管理，质量成本分析、核算和管理，质量数据分布和字典管理。
（2）管理控制层
管理控制层的主要目标是：实施和完成检测计划，建立质量数据采集模型，对由执行层获得的数据进行分析，生成质量报告和质量证书。具体任务有：测试设备、人员、程序的调度和控制，检测程序的生成、修改、存储，检测结果按零件类或产品类的统计分析，产品质量诊断，计划决策层质量报告生成等。
（3）执行层
执行层的任务是在制造过程的不同阶段，采用不同的检测仪器或设备进行检测和数据采集，并对制造过程进行控制，使返修品和废品最少。主要任务有：质量数据采集、预处理和符合性检查，生产过程的质量监测和控制。
（1）纵向集成。纵向集成实际上要求把计划决策层、管理控制层和执行层的质量信息更紧密地结合在一起，形成企业内部的质量系统封闭循环，保证在正确的时间，把正确的信息传递到正确的人（操作者、管理者、决策者）。
（2）功能集成。在企业级信息系统中，质量信息系统不能是信息孤岛。它与其他分系统共享信息，例如IQS需要的现场信息是从MAS（制造自动化系统）或者DCS（集散控制系统）得到，零件信息由CAD或CAPP（计算机辅助工艺设计）得到；另一方面，IQS又把原材料质量、零部件质量等信息送到ERP（企业资源计划）、OA（办公自动化）等分系统。因此，不能把IQS的功能与其他分系统的功能割裂开。
（3）过程集成。过程集成是指产品生命周期各个阶段质量信息的集成，即从市场调研、产品开发、制造到使用各个阶段的集成。
4.5.5.2新生产模式对IQS的要求
近年来出现的新生产模式例如并行工程、敏捷制造、供应链，以及今后将会出现的动态联盟等对IQS有新的要求，需要人们进一步研究。例如，面向并行工程的集成质量系统应该具有以下性能：
（1）覆盖整个产品生命周期，能及时、完整、持续地掌握客户对产品的需求；
（2）以“用户驱动”为基本模式，并行和集成地处理产品开发、设计、制造阶段的质量问题；
（3）在统一的模型和分布式环境的支持下，通过对与质量有关的过程和资源的控制，实现企业的质量目标。
4.5.5.3IQS的智能化
人工智能（AI）是指用计算机模拟人类的部分智能行为。知识的表达和处理是AI研究的一个重点。在IQS中，很多环节涉及知识和经验的应用，可以用AI技术来解决问题，例如质量问题决策、质量信息综合处理、加工质量分析诊断、检测规划生成、制造过程监控、设备故障监控和诊断等。
目前，在IQS中采用的AI技术主要表现在两方面：以符号推理为特征的传统人工智能和由神经元组成的神经网络。专家系统（ES）是传统AI中最活跃、最有成效的一个分支，它从人类专家获取知识，并用来解决人类专家所擅长解决的问题。人工神经网络（ANN）具有自学习、并行处理、联想记忆等功能。ES与ANN两者结合用于IQS，大大增强了系统解决实际问题的能力。
目前还没有专用或通用的软件制成智能化的质量系统，基本上靠IQS的开发人员因地制宜地应用AI技术。应该说这方面的应用还处在起步阶段，有很多关键问题尚待进一步研究。
4.6小结
本章以信息管理和信息处理为核心，讨论了企业信息化工程几个主要分系统的工作原理。对生产计划和管理而言，最有影响的概念是制造资源计划（MRPⅡ）和企业资源计划（ERP），尽管在实际应用中人们往往把两者混为一谈，但是本书还是强调了两者的差别，目的是让读者建立跨企业信息集成的概念。在工程信息处理方面，介绍了CAD（计算机辅助设计）和CAPP（计算机辅助工艺设计），指出了这两部分集成的必要性和困难。在现场信息处理方面，主要介绍了与制造自动化系统（MAS）有关的内容。最后介绍了质量信息系统的概要，从中可以看到整个企业信息集成的影子，因为质量系统实际上与其他信息系统紧密地关联在一起，没有各个信息系统的运行，也就无所谓质量信息系统。通过对质量信息系统的分析，更能体会到企业信息集成的必要性和重要性。
