推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是適應(yīng)我國經(jīng)濟發(fā)展變化的必然選擇，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已是大勢所趨，與此同時，制造業(yè)質(zhì)量管理也正加速邁向數(shù)字化、智能化的新階段。當(dāng)數(shù)字化系統(tǒng)得以廣泛應(yīng)用之后，經(jīng)典的質(zhì)量管理理論和方法不但不會被淘汰，反而擁有了被更廣泛、便捷和實時應(yīng)用的基礎(chǔ)和條件，并被賦予新的職能，這些都將使質(zhì)量管理在未來發(fā)揮出更大的作用，創(chuàng)造出更大的價值。
本文通過對企業(yè)數(shù)字化及質(zhì)量管理轉(zhuǎn)型工作的研究，對質(zhì)量控制中將被廣泛應(yīng)用的數(shù)字化分析方法如何助力企業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量進行深入思考，并提出思路和解決方法。
一、智能制造背景下質(zhì)量控制分析方法的發(fā)展與變革
傳統(tǒng)質(zhì)量管理面臨著手動流程煩瑣、數(shù)據(jù)斷片化、難以實時洞察等挑戰(zhàn)，這些問題限制了企業(yè)的質(zhì)量管理效率和決策能力。然而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在改變這一切。智能制造是智能技術(shù)和制造技術(shù)的融合，也是物聯(lián)網(wǎng)、機器人與自動化系統(tǒng)、智能終端與云端技術(shù)的融合，通過建立知識庫/知識工程(知識化)，進行動態(tài)傳感/實時感知(感知化)以及自主學(xué)習(xí)/自主決策(自主化、自決策)，倡導(dǎo)流程的可視化、透明化與可預(yù)測化，以達(dá)到確保產(chǎn)品高質(zhì)量、賦予產(chǎn)品新功能和發(fā)展服務(wù)型制造的目的。
在當(dāng)今的制造業(yè)中，質(zhì)量控制是一個集成、動態(tài)和高度復(fù)雜的過程。隨著技術(shù)的發(fā)展，特別是物聯(lián)網(wǎng)(IOT)、大數(shù)據(jù)和人工智能(AI)的興起，傳統(tǒng)的質(zhì)量控制方法正在經(jīng)歷一場革命。這場革命的核心在于數(shù)字化——將質(zhì)量控制的分析方法轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字化形式，以提高效率、精度和決策速度。數(shù)字化不僅改變了數(shù)據(jù)的收集和分析方式，也改變了我們理解和改善質(zhì)量的方式。在智能制造環(huán)境中，質(zhì)量管理工作已經(jīng)從最初的質(zhì)量檢驗演變成一種管理與技術(shù)并重的綜合系統(tǒng)工程，數(shù)字化將使質(zhì)量控制方法更加先進、有效，更加適應(yīng)未來的挑戰(zhàn)和發(fā)展需要。
二、數(shù)字化質(zhì)量控制分析方法的關(guān)鍵功能和特點
數(shù)字化質(zhì)量控制分析方法已成為企業(yè)提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低成本和提高客戶滿意度的強大工具，其具備以下關(guān)鍵功能和特點：
實時監(jiān)控：數(shù)字化質(zhì)量管理解決方案能夠?qū)崟r監(jiān)控生產(chǎn)過程，檢測異常情況。一旦問題發(fā)生，系統(tǒng)會立即警告相關(guān)人員，以便快速采取糾正措施。
質(zhì)量分析和報告：數(shù)字化質(zhì)量管理解決方案能夠自動分析質(zhì)量數(shù)據(jù)，生成詳盡的報告，包括趨勢分析、不合格品率、生產(chǎn)效率等，有助于管理層制定管理決策。
自動化和智能化：數(shù)字化質(zhì)量管理解決方案可實現(xiàn)關(guān)鍵任務(wù)自動化，減少人為操作錯誤的風(fēng)險。它還可以集成智能算法，用于識別潛在問題和提供改進建議。
質(zhì)量追溯：企業(yè)可以追溯每個產(chǎn)品的質(zhì)量歷史，了解其制造過程和原材料來源。這在質(zhì)量控制和合規(guī)性方面非常重要。
供應(yīng)鏈協(xié)同：數(shù)字化質(zhì)量管理可以與供應(yīng)鏈各個環(huán)節(jié)協(xié)同工作。供應(yīng)商和合作伙伴可以實時分享質(zhì)量數(shù)據(jù)，確保整個供應(yīng)鏈的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。
可視化儀表盤：用戶可以通過可視化儀表盤輕松查看質(zhì)量數(shù)據(jù)，包括實時狀態(tài)、趨勢和警報，使決策制定更加迅速和準(zhǔn)確。
合規(guī)性管理：數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案支持合規(guī)性管理，確保產(chǎn)品符合國際和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，以避免潛在的法律風(fēng)險。
缺陷預(yù)防：數(shù)字化質(zhì)量管理解決方案可以幫助企業(yè)預(yù)測潛在的缺陷，采取預(yù)防措施，降低不合格品率。
云集成和移動應(yīng)用：數(shù)字化質(zhì)量管理通常具有云集成功能，支持移動應(yīng)用，使用戶可以從任何地點隨時訪問質(zhì)量數(shù)據(jù)。
持續(xù)改進：數(shù)字化轉(zhuǎn)型鼓勵持續(xù)改進，通過數(shù)據(jù)分析和反饋循環(huán)，使企業(yè)不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
三、典型數(shù)字化質(zhì)量控制分析方法要點分析
（一）7種質(zhì)量管理（QC）工具的數(shù)字化應(yīng)用要點分析
在全面質(zhì)量管理中，7種QC工具被廣泛應(yīng)用于實現(xiàn)質(zhì)量控制目標(biāo)。這些工具的數(shù)字化應(yīng)用使得從復(fù)雜的生產(chǎn)流程中收集和分析數(shù)據(jù)變得更加高效、準(zhǔn)確。基于數(shù)據(jù)科學(xué)的智能制造使用的QC工具，將成為智能制造的有力保障。以下是QC工具及其在數(shù)字化環(huán)境下的應(yīng)用示例：
檢查表：用于收集和記錄數(shù)據(jù)，數(shù)字化檢查表可以進行自動化數(shù)據(jù)收集，減少人為錯誤。
分層法：將復(fù)雜數(shù)據(jù)或問題分組至相似組別，便于理解和分析。數(shù)字化工具可以快速執(zhí)行這一過程，提供直觀的分組結(jié)果。
直方圖：也稱頻率分布圖，展示數(shù)據(jù)分布情況。數(shù)字化直方圖可以即時更新，反映最新數(shù)據(jù)變化。
帕累托圖：結(jié)合條形圖和折線圖，突出顯示主要問題。數(shù)字化帕累托圖使得重要因素分析更加直觀，便于決策。
魚骨圖：用于組織和顯示問題的真正原因。數(shù)字化魚骨圖可以輕松修改和分享，促進團隊合作。
散點圖：在XY軸上展示兩種數(shù)據(jù)類型，分析它們的相關(guān)性。數(shù)字化散點圖提供動態(tài)分析和實時數(shù)據(jù)視圖。
控制圖：通過中心線和控制限界分析數(shù)據(jù)的變異性、正態(tài)性和異常性。數(shù)字化控制圖可以實時監(jiān)控過程穩(wěn)定性并預(yù)警。
（二）實時判斷、多角度分析方法要點分析
質(zhì)量控制的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅提高了數(shù)據(jù)收集和分析的效率，還提升了判斷方法的精確性。這一轉(zhuǎn)型主要體現(xiàn)在“實時判斷”和“多角度分析”兩個方面：
實時判斷：隨著產(chǎn)品種類的不斷增加，產(chǎn)品質(zhì)量控制變得更加復(fù)雜。盡管每個產(chǎn)品都可能進行單獨的檢測，但整個批次中可能存在一定數(shù)量的缺陷產(chǎn)品。這可能是由于在加工過程中出現(xiàn)的微小材料缺陷或設(shè)備操作問題，這些問題在最終檢測中難以被發(fā)現(xiàn)。因此，即使產(chǎn)品通過了初步檢測，也需要對批次中被判定為不合格的產(chǎn)品進行深入分析，以確保其質(zhì)量。一旦確認(rèn)產(chǎn)品符合標(biāo)準(zhǔn)，就可以進行產(chǎn)品放行。通過實時判斷和自動計算每種缺陷的判定標(biāo)準(zhǔn)，可以在產(chǎn)品發(fā)貨前確保每一件產(chǎn)品都符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。
多角度分析：多角度分析是對大數(shù)據(jù)進行深入分析的一種方法，這種分析方法的要點包括將分布在不同生產(chǎn)線上的信息集中管理，提高信息的可訪問性和可用性;通過從大數(shù)據(jù)中提取必要粒度的數(shù)據(jù)并進行壓縮處理，減少數(shù)據(jù)搜索和處理時間;多方面分析產(chǎn)品檢查結(jié)果、工序檢查結(jié)果以及各工序的制造條件，以此找出潛在的質(zhì)量問題和原因，并及時發(fā)現(xiàn)不良征兆。通過這樣多維度、多角度的分析，質(zhì)量控制的準(zhǔn)確性和效率可得到顯著提升，為企業(yè)在競爭激烈的市場中保持優(yōu)勢提供堅實的支持。
（三）常規(guī)和非常規(guī)分析方法要點分析
利用大數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制分析，面臨著將龐大數(shù)據(jù)量有效管理和快速訪問的挑戰(zhàn)。因此，有必要將分析操作分為“常規(guī)分析”和“非常規(guī)分析”，以確保數(shù)據(jù)處理既高效又有針對性，提高數(shù)據(jù)處理的效率，以及質(zhì)量控制分析的深度和精確性，是數(shù)字化質(zhì)量控制系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。
標(biāo)準(zhǔn)分析：側(cè)重于使用最新數(shù)據(jù)進行日常質(zhì)量監(jiān)控，涉及查看標(biāo)準(zhǔn)圖表以及在數(shù)據(jù)顯示異常時進行趨勢分析和原因探究。通過限制數(shù)據(jù)的時間范圍，例如使用當(dāng)天的數(shù)據(jù)或最近一個月的數(shù)據(jù)，可以顯著縮短數(shù)據(jù)搜索和處理時間。
非典型分析：用于深入研究特定問題或進行歷史數(shù)據(jù)比較。這種分析可能涉及導(dǎo)入特定時間段的歷史數(shù)據(jù)，并與當(dāng)前數(shù)據(jù)進行對比。通過設(shè)定明確的搜索條件，例如特定項目或缺陷的詳細(xì)信息，從服務(wù)器上存儲的海量數(shù)據(jù)中快速提取目標(biāo)數(shù)據(jù)。這種方法可使分析人員快速定位問題根源，制定深入的分析和解決方案。
（四）更快地識別因素方法要點分析
為了能夠迅速發(fā)現(xiàn)并解決問題，可以從以下幾個角度加速識別影響質(zhì)量的關(guān)鍵因素：
根據(jù)管理指標(biāo)判斷：通過對每個生產(chǎn)線的不良率、標(biāo)準(zhǔn)差等管理指標(biāo)進行定期監(jiān)控，及時了解質(zhì)量狀況;通過深入分析指標(biāo)異常的原因，預(yù)防潛在的問題發(fā)生。
使用直方圖和相關(guān)圖進行分層：通過按批次、所用設(shè)備以及材料進行分層，并使用直方圖等圖表顯示變化和趨勢，快速識別加工過程或材料相關(guān)的問題。
對比分析：通過縱向或橫向排列，或者將待分析的數(shù)據(jù)與參照數(shù)據(jù)重疊，進行對比分析。例如，可以縱向排列同一批次內(nèi)多個項目的圖表以觀察趨勢，或者橫向排列同一項目多個批次的數(shù)據(jù)以進行比較。重疊排列數(shù)據(jù)可以清晰地揭示不同或相似之處。
用地圖代替數(shù)值：僅通過查看數(shù)值有時難以直觀理解問題所在。通過對數(shù)值進行顏色編碼(如紅色代表高值，藍(lán)色代表低值，白色代表中間值)并直觀地展示差異，可以更直觀地識別產(chǎn)品質(zhì)量問題、故障跡象和其原因。
通過大數(shù)據(jù)分析，可以實現(xiàn)圖表直觀切換顯示及從大量數(shù)據(jù)中縮小數(shù)據(jù)范圍等操作。這些分析方法可以幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)問題跡象并采取預(yù)防措施，從而在問題發(fā)生時迅速識別原因。遵循上述幾點，可以實現(xiàn)更高水平的質(zhì)量控制，確保生產(chǎn)過程的持續(xù)優(yōu)化和產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定提升。
四、數(shù)字化分析方法應(yīng)用的價值發(fā)現(xiàn)分析
數(shù)字化分析方法是尋求應(yīng)用更簡單的原理創(chuàng)造出更大的價值，其實現(xiàn)過程包括兩個方面的困難：一是技術(shù)實現(xiàn)的細(xì)節(jié)問題，即要保證系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定、可靠、易用、易于維護;二是價值發(fā)現(xiàn)問題，比如提出值得做的項目。前者是技術(shù)成功的關(guān)鍵，后者是經(jīng)濟成功的關(guān)鍵。
價值發(fā)現(xiàn)涉及以下層面：
技術(shù)層面：技術(shù)層面的價值包括通過自動化或智能化水平的提高，用機器代替人、幫助人，提高勞動效率和產(chǎn)品質(zhì)量;用遠(yuǎn)程化操作的方式改善勞動環(huán)境，做人工難以完成的事情。這些問題往往有一定的技術(shù)難度。一般來說，這個層面最容易發(fā)現(xiàn)價值，難點在于判斷價值的大小，比如項目的投入產(chǎn)出比、技術(shù)的可復(fù)制性、潛在市場大小等。
基礎(chǔ)管理層面：在生產(chǎn)經(jīng)營過程中，存在時間耽擱、次品產(chǎn)生、能源浪費、庫存增加等多種問題，而通過數(shù)字化可以有效地加以解決。很多人強調(diào)精益、六西格瑪與數(shù)字化的結(jié)合，就是因為從事精益或六西格瑪工作的人特別容易發(fā)現(xiàn)這里面的價值。當(dāng)采用數(shù)字化手段加以實現(xiàn)時，效果可能會更好。這類問題的關(guān)鍵也是投入產(chǎn)出比的問題，比如，不要為了價值10萬的問題，上一個成本100萬的系統(tǒng)。精益或六西格瑪與數(shù)字化的結(jié)合程度有賴于企業(yè)的“基礎(chǔ)建設(shè)”，如果有了很好的數(shù)字化平臺基礎(chǔ)，兩者的結(jié)合就比較簡單。打造“基礎(chǔ)建設(shè)”的價值在于多次重復(fù)使用，而“多次重復(fù)使用”就是支持持續(xù)改進。
流程再造層面：數(shù)字化的主要作用之一是實現(xiàn)多方協(xié)同、資源共享、知識復(fù)用，在這三個領(lǐng)域中挖掘價值涉及多個部門的利益和權(quán)力，因此需要公司管理層的支持和參與，同時也需要持續(xù)不斷地推動組織業(yè)務(wù)流程的再造和變革。
轉(zhuǎn)型升級層面：數(shù)字化的價值與業(yè)務(wù)相關(guān)，一般來說，研發(fā)的比例、服務(wù)的技術(shù)含量、產(chǎn)品質(zhì)量要求、自動化程度越高，企業(yè)對數(shù)字化技術(shù)的要求也就越高。如果企業(yè)的管理層有足夠的遠(yuǎn)見，能夠確定轉(zhuǎn)型升級的方向，則會自然而然地帶動數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展。比如，一個以生產(chǎn)為主的企業(yè)，演變成生產(chǎn)、研發(fā)與服務(wù)并重的企業(yè)時，對數(shù)字化的要求顯然是不一樣的;一個面向低端市場的企業(yè)，與一個面向高端市場的企業(yè)，對數(shù)字化的需求也是不一樣的。
商業(yè)模式創(chuàng)新：數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化手段支持新的商業(yè)模式發(fā)展，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，類似的企業(yè)將不斷涌現(xiàn)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首要難點在于價值發(fā)現(xiàn)，大部分企業(yè)將面臨三方面的缺乏，即缺乏洞察力、領(lǐng)導(dǎo)力和遠(yuǎn)見。首先是缺乏洞察力。數(shù)字化技術(shù)能創(chuàng)造的價值與個人、部門利益相關(guān)，問題往往被隱藏起來，外人很難看到相關(guān)的問題和價值損失。其次是缺乏領(lǐng)導(dǎo)力。面對涉及多個部門的問題時，技術(shù)人員想干的事情往往干不了，管理層想干又對技術(shù)不放心。權(quán)力和技術(shù)不能融合起來，看得到問題卻做不到。最后是缺乏遠(yuǎn)見。如果只看眼前，許多工作是吃力不討好的，而價值往往在很久之后才能體現(xiàn)出來。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型，特別需要企業(yè)各級人員有遠(yuǎn)見、能看到長遠(yuǎn)的價值，比如可通過提出一個需要付出巨大努力才能完成的目標(biāo)來帶動數(shù)字化技術(shù)的研究與應(yīng)用。更多的情況下，需要人們認(rèn)識到持續(xù)改進的力量，建好基礎(chǔ)，用數(shù)字化促進持續(xù)改進，做長期主義者。
結(jié)語
當(dāng)前，新一代信息技術(shù)引領(lǐng)的新一輪產(chǎn)業(yè)變革蓬勃發(fā)展，數(shù)字生產(chǎn)力日益彰顯出強大的動力，為制造業(yè)質(zhì)量管理創(chuàng)新、高質(zhì)量發(fā)展提供了新機遇、新空間 。身處世界百年未有之大變局，應(yīng)對日益復(fù)雜的國際形勢，企業(yè)以數(shù)字化賦能全員、全過程、全方位的質(zhì)量管理，提升產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈質(zhì)量協(xié)同水平，是推動制造業(yè)質(zhì)量變革、效率變革、動力變革，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實選擇。
企業(yè)需要持續(xù)增強、堅定不移地從工作機制、能力提升、數(shù)據(jù)開發(fā)等方面提出以下實施要求：持續(xù)推動各項工作機制的系統(tǒng)性完善，夯實數(shù)字化質(zhì)量控制與分析的管理基礎(chǔ);聚焦能力建設(shè)主線，從“人、機、料、法、環(huán)、測”等方面全面強化質(zhì)量管理數(shù)字化能力;加強全生命周期質(zhì)量數(shù)據(jù)的開發(fā)利用，提升數(shù)據(jù)驅(qū)動作用;聚焦價值創(chuàng)造，提升質(zhì)量管理和質(zhì)量控制對企業(yè)經(jīng)營管理的價值貢獻。
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