杜 宇，斯仁东，吉 旭*

(1. 四川大学 化学工程学院，四川 成都 610065；2. 中建西部建设股份有限公司，四川 成都 610065)

随着互联网、物联网、大数据和智能技术对提升产业能力的推进，人们对于产品创新、个性化和流通速度的感知正在逐渐改变，与此同时也促成了利用智能化数字化技术改造制造业的转型升级[1]，我国大力鼓励制造业发展与转型，无论对于制造业中的大企业，还是中小企业，这都是一个非常重要的发展契机[2]。而目前在制造领域的质量管理中，尚无依据智能算法的全局优化模型。基于此，本文从优化智能算法的角度出发，提出基于人工神经网络的智能制造质量管理模型。

1 智能制造与质量管理

质量管理是指确定质量方针、目标和职责，并通过质量体系中的质量策划、控制、保证和改进来使其实现的全部活动[3]。在智能制造背景下，基于信息物理系统架构的柔性化生产体系、过程行业的关键性技术、数字化技术等，为过程行业的质量管理带来了新的挑战[4]。

基于此，本文提出了面向智能制造过程的质量管理模型，改进并完善了目前在质量管理中应用广泛的单输出神经网络模型，选择多个质量管理指标进行综合评定，得到的神经网络模型能够同时满足多项质量管理指标的最优，实现从局部最优到全局最优的质量管理应用。

2 基于智能制造过程的质量管理模型

2.1 人工神经网络

人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANNs)可被定义为一个含有很多互相紧密连接的具有适应性的简单过程元素的结构，这些元素被称作人工神经元，能够实现大数据量的并行计算[5]。……