面向“全數(shù)據(jù)”，探索價值驅動轉型之路

顧茜 馮明輝

大數(shù)據(jù)時代的到來，為企業(yè)質量管理工作帶來新的發(fā)展契機。面對卷煙行業(yè)激烈的競爭格局，立足產品質量把關，用好大數(shù)據(jù)這一當下最有力的工具，對提高企業(yè)質量管理水平，提升品牌競爭力有重要意義。

在大數(shù)據(jù)時代的背景下，互聯(lián)網行業(yè)飛速發(fā)展，提出了“數(shù)據(jù)是企業(yè)最寶貴的財富”的觀點。伴隨數(shù)字化轉型的浪潮，這一理念開始深入到企業(yè)日常生產工作中，為質量管理工作帶來新的發(fā)展契機。

一般認為，大數(shù)據(jù)有四個重要特征（4V特征）：數(shù)據(jù)規(guī)模大（Volume）、種類繁多（Variety）、處理速度快（Velocity）、價值密度低（Value）。卷煙工業(yè)企業(yè)的生產過程中，時時刻刻、源源不斷地產生的質量數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)體量上看，企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模似乎已進入大數(shù)據(jù)的范疇。

然而，卷煙工業(yè)企業(yè)的生產經營業(yè)態(tài)與互聯(lián)網行業(yè)截然不同，如何把握正確的技術方向，用好企業(yè)的數(shù)據(jù)財富？針對這一問題，我們不妨回溯到大數(shù)據(jù)的本質，探尋大數(shù)據(jù)技術誕生的“初心”。牛津大學教授邁爾·舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代》中指出，大數(shù)據(jù)時代的思維變革，首先是“更多”：大數(shù)據(jù)獲取的不是隨機樣本，而是所有數(shù)據(jù)，即“樣本=總體”的“全數(shù)據(jù)”模式。“全數(shù)據(jù)”是人們追求確定性世界的一種理想，大數(shù)據(jù)技術正因這一理想而誕生、發(fā)展。

然而，結合大數(shù)據(jù)的特征，我們會發(fā)現(xiàn)當前卷煙工業(yè)生產過程中采集的質量數(shù)據(jù)，遠不是生產過程的“全數(shù)據(jù)”。當前企業(yè)采集的質量數(shù)據(jù)，距離真實地還原當時整個生產過程有著相當大的差距。因此，我們需要以“全數(shù)據(jù)”為導向，結合現(xiàn)有技術手段，在更大的時空維度上充分采集質量數(shù)據(jù)，建立有效的數(shù)據(jù)分析、挖掘、反饋機制，實現(xiàn)傳統(tǒng)質量管理的價值轉型突破。

一、全面覆蓋，充分利用質量數(shù)據(jù)的時空多樣性

一直以來，工業(yè)企業(yè)的質量管理主要依賴抽樣調查方法，通過統(tǒng)計過程控制（SPC）評估生產過程是否正常。然而，這種抽樣形式決定了“樣本總體”，在有限人力資源的投入下，車間一線的質量管理無法實現(xiàn)對生產環(huán)境空間、時間的全面覆蓋，不可避免地存在漏檢風險。

質量是品牌建設的基石。新工藝、新產品是卷煙品牌進一步尋求突破的契機。在品牌成長最吃勁的階段，消除生產過程的質量管理盲點，最大程度阻止瑕疵品流入市場，樹立良好的品牌形象已成當務之急?？上驳氖牵S著信息技術的發(fā)展，我們能看到“全數(shù)據(jù)”在質量管理中大顯神通的曙光。

首先，要建立空間維度上非結構化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集能力。非結構化數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)多樣性特征的重要組成部分，是沒有預定義的數(shù)據(jù)模型，不適合用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)，如文檔、報表、圖像和音頻視頻信息等。在生產線上，外觀缺陷產品往往呈現(xiàn)明顯的視覺特征，如果我們能夠部署覆蓋全生產線的實時視頻監(jiān)控，利用工業(yè)相機的高速采集能力，依托當前較為成熟的無線網絡和5G技術，完整采集、傳輸、存儲這些生產過程的非結構化數(shù)據(jù)，進而從中發(fā)現(xiàn)特征數(shù)據(jù)，就能做到空間覆蓋的“全”。

其次，要引入時間維度上人工智能算法的實時分析能力。隨著計算機視覺技術的發(fā)展，目標檢測領域RCNN和YoloV3算法族日漸成熟，模型泛化效果穩(wěn)定，無論是追求檢測精度或兼具檢測精度與速度的場景，都能針對性地提供相應的解決方案，已具備工業(yè)化推廣的基礎。在紡織、白酒、建材等行業(yè)的智能質量管理實踐中，瑕疵檢測技術已較為成熟，能夠在這些行業(yè)上落地應用，效果達到甚至超越人類水平，更產生了顯著的經濟價值。這些成功的理論研究和產業(yè)實踐證明，人工智能技術目前足以勝任復雜生產環(huán)境下，連續(xù)不間斷的實時在線質檢，做到時間覆蓋的“全”。

最后，要打造完整的聯(lián)動告警和異常處置機制。隨著5G、物聯(lián)網等新興技術的發(fā)展，非結構化數(shù)據(jù)的傳輸和處理時間大幅縮短，實時檢測、即時告警、設備聯(lián)動已成為可能。當前主流的人工智能目標檢測模型能夠支持各種場景下的部署，如服務端部署、邊緣端部署、移動端部署等，并提供API接口給客戶端調用檢測結果。我們可以解析算法模型的檢測結果，結合工控系統(tǒng)構建即時聯(lián)動機制，產品質量管理將實現(xiàn)由事后補救向事中控制、事前預防的轉變，進而掌握主動，做到流程覆蓋的“全”。

二、賦能一線，推動質量管理工作持續(xù)進化

英國數(shù)學家托馬斯·克倫普在《數(shù)字人類學》一書中指出，數(shù)據(jù)的本質是人，數(shù)據(jù)的價值在于服務人類社會。為生產一線賦能，通過科技手段為生產過程質量管理服務，正是面向“全數(shù)據(jù)”的質量管理探索的價值體現(xiàn)。

首先，要以降本增效為導向，撬動技術轉化為生產力的杠桿?！案?、精、尖”是很多傳統(tǒng)的質量檢測儀器的特點，檢測精度高、價格昂貴、維護困難，極大地限制著企業(yè)質量管理工作。新技術向生產力的轉化，如果總是需要以高昂的成本為代價，必然舉步維艱。而在大數(shù)據(jù)技術發(fā)展歷程中，大規(guī)模部署普通服務器獲得商業(yè)成功經驗，帶給人們新的啟示：“一切質量問題，本質都是數(shù)量問題”。如果我們要加強車間雜物管控的能力，沿著現(xiàn)有生產線部署幾十個高清智能攝像機，其性價必將遠勝過采購動輒百萬美元的除雜機。

其次，要以沉淀數(shù)據(jù)為基礎，建立完整的數(shù)據(jù)標注機制。人工智能技術是大數(shù)據(jù)“喂”出來的。然而，只有按照特定規(guī)范整理和標注的數(shù)據(jù)，送入人工智能系統(tǒng)才能有效“學習”。數(shù)據(jù)標注的體量和準確性，直接決定了人工智能系統(tǒng)能否勝任賦能一線的使命。數(shù)據(jù)規(guī)模越大、標注數(shù)據(jù)越多，智能應用的檢測結果就越準確、效率越高。相關統(tǒng)計資料顯示，2019年國內數(shù)據(jù)標注行業(yè)市場規(guī)模為30.9億元，未來幾年的平均年增長為21.8%，預計到2025年，國內數(shù)據(jù)標注市場規(guī)模將突破113億元，充分證明了數(shù)據(jù)標注的重要性。因此，企業(yè)需要建立數(shù)據(jù)標注流程，對數(shù)據(jù)采集、加工、應用過程進行規(guī)范，這些沉淀下來的標注數(shù)據(jù)才能形成數(shù)據(jù)資產，助力企業(yè)在生產力競爭中取得優(yōu)勢。

最后，要以能力建設為支撐，形成數(shù)據(jù)應用的良性循環(huán)。缺少自主能力的建設，沒有強大人才隊伍作后盾，質量管理工作的創(chuàng)新就是無源之水、無本之木。面向“全數(shù)據(jù)”的分析方法，較之傳統(tǒng)的樣本數(shù)據(jù)歸納存在較大差異;人工智能是自然學科和社會學科的交叉學科，技術學習路線陡峭，同時還需要較強的綜合認知力。企業(yè)只有構建起掌握新技術原理、方法的內部人才梯隊，洞悉數(shù)據(jù)應用的發(fā)展脈絡，結合對企業(yè)生產經營活動的深入理解，才能總結出切實符合企業(yè)質量管理需求的場景，讓新技術在一線生產中有所作為，形成良性循環(huán)，推動企業(yè)質量管理工作的進化。

三、關注反饋，向創(chuàng)造增值的質量管理轉型

反饋迭代、價值導向是互聯(lián)網行業(yè)依托大數(shù)據(jù)技術飛速發(fā)展的秘訣。傳統(tǒng)的質量管理更關注缺陷管理，在標準化的流程中，每一個工序的質量管理過程到呈現(xiàn)給消費者產品的轉化鏈路非常漫長。由于卷煙快速消費品的特點與煙草行業(yè)的特殊性，獲取消費者對產品的真實反饋一直以來都是行業(yè)難題，如果能在產品生命周期的“全數(shù)據(jù)”利用上實現(xiàn)突破，既是質量管理由成本中心向價值轉化的契機，更將助力卷煙品牌再上新臺階。

首先，要建立全面的消費者評價采集機制。在電子商務領域，商品的評論區(qū)不僅是潛在客戶購買商品的重要依據(jù)，基于商品評論的分析結果，更是新品研發(fā)、爆款識別的重要依據(jù)。長期以來，煙草制品的消費者評價數(shù)據(jù)非常有限，面向消費者的質量管理多為投訴處理，如果我們能從企業(yè)全局出發(fā)，加強質量管理頂層設計，將產品質量管理與精益營銷建設相結合，合理地前置消費者評價機制，廣泛收集消費者關于包裝、吸味、營銷活動的真實評價，并進行針對性分析研究，無疑將幫助品牌在市場拓展與行業(yè)競爭中把握先機。

其次，要形成貫穿產品全生命周期的質量文化。隨著消費者評價數(shù)據(jù)的持續(xù)收集，產品全生命周期質量管理的PDCA循環(huán)將得到持續(xù)迭代升級，企業(yè)需要形成與之相適應的質量管理文化。質量價值的創(chuàng)造過程不是孤立的節(jié)點，需要企業(yè)上下一致，從更全面的角度對產品質量進行思考：設計、研發(fā)、供應、生產、倉儲、銷售，在產品質量的全生命周期管理中，人人有責。

最后，要開展以產品增值為導向的質量管理探索。長期從事質量管理研究的美國質量協(xié)會研究院專家妮可·拉齊維爾指出，我們現(xiàn)今處在質量4.0的起點——“質量即探索”階段。由于新技術的出現(xiàn)，我們處于一個新的前沿趨勢中，探索的過程往往是曲折的。在這個適應性強、智能化的環(huán)境中，唯有始終以為價值增值為導向，才能用好價值密度并不高的“全數(shù)據(jù)”，持續(xù)不斷地為企業(yè)創(chuàng)造財富。

四、結語

技術進步為提升企業(yè)質量管理水平開辟了新的道路。如果說，面向“全數(shù)據(jù)”是通過技術手段填補了傳統(tǒng)質量管理工作“力所不及”的空白，那么，探索質量管理的價值驅動轉型之路更進一步詮釋了質量的定義。面對行業(yè)激烈的競爭格局，用好大數(shù)據(jù)這一當下最有力的工具，提升企業(yè)質量管理水平，必將為卷煙品牌建設增添新的動力。

（作者單位：福建中煙工業(yè)有限責任公司）