优良的产品质量不仅体现在优良的设计上，还体现在优良的材质和做工上，选材错误、生产不当也会影响设计的表现。因此，设计师需要了解相关材料和生产制作知识，以便对款式、材料、制作工艺等进行认真细致的全面考量，并配合相关生产和采购部门，做好质量把控工作。
生产是产品质量控制之源，投产前需要做好生产规范的质量检定，出厂前则要做好产品检查工作。如避免毛衫表面存在疵点、尺码不正确、做工粗糙、不合身、舒适性差等。
知识性管理是近代兴起的学术与商业互相关联的主题，已应用于产品质量管理中，包括在针织毛衫的生产过程中都涉及工业工程学，其通过数据采集和分析，建立信息分类的图表，从而实行知识管理及执行。
在生产流程中，产品质量的优劣主要源自四项因素：人、机、物、法。以针织毛衫的生产举例，当织物经查验后发现有疵点，可能存在以下四种情况：
（1）人的因素：如某一工作时段当班人员犯错导致产品疵点。
（2）机的因素：如不论任何时间产品都在同一织机上产生疵点。
（3）物（用料）的因素：如不论任何时间，所有织机织成的产品都出现同样疵点。
（4）法（方法）的因素：任何时间、所有织机织成的产品都出现问题，而相同的用料用于其他款式则正常。
根据不同的情况，要采取不同的处理办法。目前，智能工业工程系统可以在这方面有效提高我们的工作效率，帮助我们更好地进行产品质量管理。注意，该系统取得数据后，不是直接解读出适用的信息和办法，而是对数据进行进一步的整理和分析，通过分层图表显示实际状况的信息，结合数据库内所储存和不断更新的知识来提供实时解决方案，以达到知识管理的实效。工业工程部门要做好以下几项工作，才能有效地提供设计师在工作中所需要的数据，如核算成本、生产中需改进的设计细节等。
（1）数据的采集：无线射频辨识是有效的数据采集技术，它是一种无线通信技术，可以通过调频电磁场的无线电信号识别特定目标并读写相关数据，准确掌握产品相关信息，如运作的部门、经手人、时间、单号、款号、颜色、尺码、数量、其他相关数据等（图3－1－1）。
图3－1－1 数据采集
（2）信息的分析：以1小时为行动反应时间，每小时拿取最新数据。数据在控制范围之内的表示生产质量在可控范围；数据在控制范围之外表示有流程问题发生，要立即到生产线处理问题。从数据到可视图表，自动生成第一层图表。分析第一层图表：甲点和乙点发生流程问题时（图3－1－2），会再查看甲点第二层图表。(www.xing528.com)
图3－1－2 织机部疵点控制图
第二层图表显示“漏针”“单毛”为主要发生的问题，系统会自动利用分层法（图3－1－3）。
图3－1－3 甲点柏拉图
第三层图表将人员、机器、物料、方法，划出四个分层图表进行问题分析。从第三层图表中的机器分层图表发现问题点，机器号码“MCTM2”需要处理漏针问题（图3－1－4），系统会自动建议以下处理的方法：检查织针是否弯曲或损毁；检查导纱器（纱嘴）调校是否过高或斜向一边；检查纱线张力是否不足；检查有否飞花或污垢藏在针坑内。
图3－1－4 分层图表
（3）知识的应用：为确保行动有效，需要继续监控数据，确保所有数据在控制范围之内。除了实时纠正行动，可以根据控制范围的流程表现，设定生产流程上的改动，将流程表现差异范围拉近，图3－1－5显示了在产品生产上实施工业工程管理，改善行动后的效果数据。
图3－1－5 改善后效果数据图
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