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