□ 周芳芳 倪 超

1760年以來，人類工業(yè)社會(huì)從手工勞作時(shí)代相繼經(jīng)歷工業(yè)1.0、工業(yè)2.0和工業(yè)3.0等多次變革，并于當(dāng)下掀起工業(yè)4.0產(chǎn)業(yè)變革浪潮。自第二次工業(yè)革命中后期、美國(guó)管理學(xué)家弗雷德里克·溫斯洛·泰勒創(chuàng)建科學(xué)管理方法以來，每一次工業(yè)革命都使生產(chǎn)方式、運(yùn)作效率等發(fā)生改變，進(jìn)而帶來質(zhì)量管理領(lǐng)域的革新。當(dāng)前智能制造背景下，質(zhì)量管理數(shù)字化登上歷史舞臺(tái)。2023年，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)《質(zhì)量強(qiáng)國(guó)建設(shè)綱要》，提出“構(gòu)建數(shù)字化、智能化質(zhì)量管控模式”?！吨圃鞓I(yè)質(zhì)量管理數(shù)字化實(shí)施指南（試行）》將制造業(yè)質(zhì)量管理數(shù)字化定義為：通過新一代信息技術(shù)與全面質(zhì)量管理融合應(yīng)用，推動(dòng)質(zhì)量管理活動(dòng)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化升級(jí)，增強(qiáng)產(chǎn)品全生命周期、全價(jià)值鏈、全產(chǎn)業(yè)鏈質(zhì)量管理能力，提高產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的過程。

質(zhì)量管理數(shù)字化是質(zhì)量管理模式的新發(fā)展階段。LNS研究院前首席分析師丹·雅各布將質(zhì)量4.0定義為全面質(zhì)量管理的數(shù)字化及對(duì)質(zhì)量技術(shù)、流程和人員產(chǎn)生的影響。與傳統(tǒng)的質(zhì)量管理模式相比，質(zhì)量管理數(shù)字化不僅對(duì)組織內(nèi)部結(jié)構(gòu)、流程、信息傳遞、響應(yīng)速度等產(chǎn)生了量的變化，對(duì)質(zhì)量管理的基本原則和質(zhì)量理念等也產(chǎn)生了質(zhì)的變革。質(zhì)量管理數(shù)字化強(qiáng)調(diào)動(dòng)態(tài)質(zhì)量、一切質(zhì)量皆可量化，圍繞全業(yè)務(wù)鏈，對(duì)質(zhì)量相關(guān)的一切活動(dòng)實(shí)施最大限度的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)字化，通過以變應(yīng)變、動(dòng)態(tài)進(jìn)化的方式實(shí)施質(zhì)量管理。技術(shù)方面，面對(duì)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的大數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)質(zhì)量分析工具已經(jīng)難以勝任，質(zhì)量管理數(shù)字化引入了云技術(shù)、大數(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈、深度學(xué)習(xí)等工具技術(shù)和方法。流程方面，傳統(tǒng)質(zhì)量管理中的研發(fā)、工藝、制造、銷售等各環(huán)節(jié)大多較為獨(dú)立，數(shù)據(jù)的流通與交互較弱，存在信息隔膜，流程運(yùn)行及響應(yīng)速度受限，質(zhì)量管理數(shù)字化則注重產(chǎn)品全生命周期各環(huán)節(jié)的互聯(lián)互通與系統(tǒng)集成，通過接口等方式使底層數(shù)據(jù)貫通，促進(jìn)信息共享與各部門的協(xié)同，提高響應(yīng)速度與生產(chǎn)效率。人員方面，因質(zhì)量理論與科研生產(chǎn)趨于融合，質(zhì)量管理部門、人員終將回歸科研生產(chǎn)序列，質(zhì)量管理數(shù)字化發(fā)展階段的質(zhì)量從業(yè)人員應(yīng)為實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)豐富、創(chuàng)新能力強(qiáng)、高素質(zhì)復(fù)合型的高端技術(shù)人才，相比于傳統(tǒng)技術(shù)人員和質(zhì)量人員，更強(qiáng)調(diào)學(xué)科的實(shí)用性、交叉性與綜合性。

質(zhì)量管理數(shù)字化是智能制造技術(shù)在質(zhì)量領(lǐng)域的應(yīng)用。制造技術(shù)是所有科學(xué)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)，從而轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。而智能制造是先進(jìn)信息科學(xué)技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)不斷深度融合與發(fā)展的產(chǎn)物，且不是靜止的，是持續(xù)迭代與不斷演進(jìn)的。智能制造的關(guān)鍵技術(shù)主要包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生、人工智能等。一方面，智能制造技術(shù)提高質(zhì)量管理的效率，如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)能夠?yàn)槠髽I(yè)提供大量的數(shù)據(jù)，且采集的數(shù)據(jù)集大小已經(jīng)遠(yuǎn)超過企業(yè)手動(dòng)收集的數(shù)據(jù)集，其細(xì)節(jié)層次也只能通過高級(jí)計(jì)算功能進(jìn)行分析；對(duì)比基于紙張的數(shù)據(jù)收集和耗時(shí)幾周甚至幾個(gè)月的手動(dòng)數(shù)據(jù)分析，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)洞察，以快速改善質(zhì)量績(jī)效；此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中挖掘重要的趨勢(shì)、觸發(fā)因素和領(lǐng)先的質(zhì)量指標(biāo)。另一方面，智能制造技術(shù)改變質(zhì)量控制的方法，如基于機(jī)器學(xué)習(xí)建立模型，向模型中載入大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，自動(dòng)調(diào)整和改進(jìn)算法，使設(shè)備可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并提高性能；基于機(jī)器視覺，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)與不合格產(chǎn)品及缺陷的識(shí)別，改變傳統(tǒng)人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量的低效率和低精度，例如，犀牛智造“品控RQAS”首創(chuàng)多媒體監(jiān)控能力，對(duì)生產(chǎn)過程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，配合視頻分析算法，可以更精確地進(jìn)行質(zhì)量控制和問題預(yù)警，使得全程無人化質(zhì)量管理得以實(shí)現(xiàn)。

質(zhì)量管理數(shù)字化以質(zhì)量大數(shù)據(jù)為重要支撐。數(shù)字化技術(shù)背景下，數(shù)據(jù)成為與土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)等并列的生產(chǎn)要素，是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)能。2020年3月20日《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置的體制機(jī)制的意見》將數(shù)據(jù)納入生產(chǎn)要素；2023年10月25日，國(guó)家數(shù)據(jù)局正式掛牌，彰顯了國(guó)家對(duì)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)要素和資源屬性的高度重視。但對(duì)大多數(shù)企業(yè)來說，目前數(shù)據(jù)還不是一種可以用來提升競(jìng)爭(zhēng)力的資產(chǎn)，與數(shù)據(jù)有關(guān)的現(xiàn)狀往往還是昂貴的存儲(chǔ)系統(tǒng)、無效備份、數(shù)據(jù)“沉睡”、復(fù)雜的管理問題等，其主要原因有數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)、數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化與碎片化等。而工業(yè)大數(shù)據(jù)圍繞典型智能制造模式，以產(chǎn)品數(shù)據(jù)為核心，極大延展了傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)范圍，梳理了產(chǎn)品全生命周期各環(huán)節(jié)產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用，包括工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)流通等，可有效提升數(shù)據(jù)的利用價(jià)值，同時(shí)以數(shù)據(jù)流為主線，全流程建模，推動(dòng)形成智能化設(shè)計(jì)、智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造和智能化服務(wù)等應(yīng)用場(chǎng)景，為智能制造模式的發(fā)展與成熟應(yīng)用提供有力支撐。質(zhì)量大數(shù)據(jù)來源于工業(yè)大數(shù)據(jù)，是質(zhì)量管理數(shù)字化目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵與重要支撐，如江汽集團(tuán)搭建了以“FAS-QMS-大數(shù)據(jù)”為核心的質(zhì)量數(shù)字化架構(gòu)，通過5G、大數(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算、人工智能等技術(shù)的綜合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了“人-機(jī)-料-法-環(huán)-測(cè)”的全面互聯(lián)與感知，成功打通從底層數(shù)據(jù)采集到質(zhì)量預(yù)防全過程質(zhì)量管理數(shù)據(jù)流。

質(zhì)量管理數(shù)字化是由技術(shù)和管理共同驅(qū)動(dòng)的新管理理念。技術(shù)上，融入了現(xiàn)代信息技術(shù)，是智能制造技術(shù)在質(zhì)量領(lǐng)域的應(yīng)用，推動(dòng)質(zhì)量管理工具與方法的更新與升級(jí)；管理上，圍繞顧客為中心，對(duì)現(xiàn)有和未來的顧客開展持續(xù)的互動(dòng)管理，實(shí)物質(zhì)量與感知質(zhì)量兼顧，要求全員參與，且強(qiáng)調(diào)跨學(xué)科參與團(tuán)隊(duì)協(xié)作，以應(yīng)對(duì)外部快速變化和開放的環(huán)境。正如德國(guó)弗勞恩霍夫協(xié)會(huì)的知名質(zhì)量專家羅蘭·約瑟姆教授的觀點(diǎn)：數(shù)字化推動(dòng)質(zhì)量管理在預(yù)防、合作、透明度、速度、顧客導(dǎo)向等五個(gè)方面的全面升級(jí)。

 （作者單位：中國(guó)航空綜合技術(shù)研究所）

《中國(guó)質(zhì)量報(bào)》