關(guān)于工業(yè)4.0 環(huán)境下如何進(jìn)行質(zhì)量轉(zhuǎn)型的探討

石琰美

（中海油惠州石化有限公司，廣東惠州 516084）

工業(yè)4.0 最早是由德國政府在2013 年提出一項(xiàng)高科技戰(zhàn)略計劃，以信息通信技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、機(jī)器人技術(shù)、增材制造技術(shù)、人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，以自主動態(tài)運(yùn)營為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)高定制化產(chǎn)品的量產(chǎn)，其普遍特征是互聯(lián)、數(shù)字化和智能化。

1 工業(yè)4.0 重要技術(shù)簡介

1.1 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)指的是在企業(yè)中加速增長的各種大型信息集合。大指的是信息量、創(chuàng)建和收集信息的速度以及數(shù)據(jù)點(diǎn)的種類或范圍。美國國家科學(xué)基金會（2012 年）將大數(shù)據(jù)描述為 “從儀器、傳感器、互聯(lián)網(wǎng)和/或其他數(shù)字來源生成的大型、復(fù)雜和縱向數(shù)據(jù)集”。

在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可進(jìn)行高級分析，高級分析包括描述性分析、診斷性分析、預(yù)測性分析、規(guī)范性分析。描述性分析和診斷性分析都是對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查并揭示趨勢或異常情況；而預(yù)測性分析和規(guī)范性分析則是利用這些數(shù)據(jù)創(chuàng)建有關(guān)未來的新信息。雖然這四個類別被視為分析的階段或狀態(tài)，而規(guī)范性分析是最終的目標(biāo)，此類技術(shù)用于確定最佳替代方案，可以向人類推薦行動，也可以自動執(zhí)行，無需干預(yù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)涵蓋整個數(shù)據(jù)生命周期所需的各種技術(shù)，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)管理[1]。

1.2 邊緣計算

傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將收集大量數(shù)據(jù)，但并非所有數(shù)據(jù)都需要采集或傳輸。有些數(shù)據(jù)將在本地進(jìn)行分析和使用，一旦處理完畢，可能就不需要存儲了。例如，如果因?yàn)閭鞲衅鞯呐渲枚?00 毫秒讀取一次電壓，但進(jìn)一步計算只需要1秒鐘的平均值，那么該操作可以在傳感器附近（邊緣）完成。專用芯片也可以在邊緣獲取數(shù)據(jù)并執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法，僅將結(jié)果發(fā)送回來。

1.3 網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)（CPS）

網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)是“由物理和計算組件組成的共同工程交互網(wǎng)絡(luò)”。CPS 有網(wǎng)絡(luò)連接部分和物理部分，通過增加各層之間的連接，打破了工業(yè)系統(tǒng)中傳統(tǒng)的自動化層次結(jié)構(gòu)。從流程層面到供應(yīng)鏈層面，每個層面的組件都可以根據(jù)具體情況與其他組件連接。這些系統(tǒng)將為未來的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施奠定基礎(chǔ)，并為新興和未來的智能服務(wù)奠定基礎(chǔ)。

1.4 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）是數(shù)百種OT 協(xié)議與基于IP 的通信協(xié)議融合的結(jié)晶，使控制設(shè)備和生產(chǎn)流程的硬件更具通用性和能力。除了支持智能家電、智能家居安全和個人助理等消費(fèi)設(shè)備外，物聯(lián)網(wǎng)還可用于空氣質(zhì)量和水質(zhì)監(jiān)測、醫(yī)療保健行業(yè)的設(shè)備監(jiān)測、農(nóng)村醫(yī)療保健行業(yè)的患者生命體征監(jiān)控，以及提高產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)量的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。

1.5 數(shù)字孿生

數(shù)字孿生是將信息從實(shí)物中剝離出來，創(chuàng)建出數(shù)字孿生體。使得現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)物或環(huán)境能夠虛擬呈現(xiàn)，并可以根據(jù)現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)建和更新。利用數(shù)字孿生，企業(yè)可以自動感知態(tài)勢，監(jiān)控異常情況，并利用虛擬空間推動優(yōu)化工作，比單純的直接觀察和模擬更有效率[2]。數(shù)字孿生還可作為衡量多個模擬、優(yōu)化工作和預(yù)測模型的影響的基礎(chǔ)，而無需改變物理世界中的任何東西。數(shù)字孿生技術(shù)可應(yīng)用于復(fù)雜產(chǎn)品裝配過程的實(shí)時質(zhì)量管理[3]、設(shè)備故障診斷和預(yù)防性維護(hù)。

1.6 人工智能

人工智能是使計算機(jī)能夠模擬和執(zhí)行人類智能任務(wù)的科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域。它致力于開發(fā)能夠感知、理解、學(xué)習(xí)、推理、決策和與人類進(jìn)行交互的智能系統(tǒng)。

2 質(zhì)量4.0 的定義

Jacob 在工業(yè)4.0 概念的基礎(chǔ)上提出了質(zhì)量4.0，他將工業(yè)4.0 定義為質(zhì)量管理數(shù)字化及相關(guān)技術(shù)對質(zhì)量管理方法、質(zhì)量管理流程和質(zhì)量人員的影響，而質(zhì)量4.0 則是將傳統(tǒng)質(zhì)量管理方法與工業(yè)4.0 技術(shù)相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)營、業(yè)績和創(chuàng)新的最優(yōu)狀態(tài)[4]。質(zhì)量4.0 可以寬泛地理解為“工業(yè)4.0 背景下的質(zhì)量管理”[4]。

美國質(zhì)量協(xié)會ASQ 將質(zhì)量4.0 描述為“將工業(yè)4.0 的先進(jìn)數(shù)字技術(shù)與卓越質(zhì)量相結(jié)合，推動績效和效益的大幅提升”。

質(zhì)量4.0提高了互聯(lián)性、智能性和自動化程度，從而使人員、機(jī)器和數(shù)據(jù)能夠協(xié)同工作，提高績效并實(shí)現(xiàn)企業(yè)目標(biāo)。互聯(lián)意味著找到將人、機(jī)器和數(shù)據(jù)連接在一起的方法。智能可以來自收集數(shù)據(jù)和與數(shù)據(jù)交互的新方法、新的學(xué)習(xí)方法，或機(jī)器學(xué)習(xí)算法等自動化方法。自動化意味著讓一個系統(tǒng)執(zhí)行人類以前必須完成的任務(wù)。有很多層級的自動化，從提供人類行動建議的機(jī)器，到自行做出和執(zhí)行所有決策的完全自主系統(tǒng)。

3 工業(yè)4.0 和質(zhì)量4.0 的關(guān)系

質(zhì)量4.0 應(yīng)用工業(yè)4.0 的新興技術(shù)來改進(jìn)和創(chuàng)新質(zhì)量管理理念和方法，其核心在于提升質(zhì)量和達(dá)到績效目標(biāo)。工業(yè)4.0的研究可能僅限于如何影響制造業(yè)和工業(yè)流程，而質(zhì)量4.0 則適用于所有行業(yè)，質(zhì)量4.0 強(qiáng)調(diào)信息的實(shí)時獲取、流程的可視性、智能決策支持以及人員、系統(tǒng)和機(jī)器之間的強(qiáng)化溝通。

工業(yè)4.0 是質(zhì)量4.0 的一部分，在工業(yè)4.0 的環(huán)境中，質(zhì)量管理人員可以從多個來源獲得大量實(shí)時數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)做出滿足客戶需求的決策。工業(yè)4.0 可以幫助我們提高智能運(yùn)營水平，解決質(zhì)量問題，工業(yè)4.0 是質(zhì)量4.0 的重要助力，工業(yè)進(jìn)步與質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系如表1 所示。

表1 工業(yè)進(jìn)步與質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系

4 如何實(shí)施質(zhì)量4.0 變革

4.1 質(zhì)量4.0 變革的重點(diǎn)

從宏觀角度來看，質(zhì)量4.0 的重點(diǎn)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型。它涉及由客戶和業(yè)務(wù)需求驅(qū)動的戰(zhàn)略變革。從微觀角度來看，質(zhì)量4.0旨在利用現(xiàn)有的質(zhì)量控制方法和工業(yè)4.0 技術(shù)來協(xié)助各企業(yè)提高質(zhì)量和創(chuàng)新。傳統(tǒng)技術(shù)一如既往地重要，不能因?yàn)檐浖椭悄芟到y(tǒng)而忽視傳統(tǒng)技術(shù)；相反，應(yīng)將傳統(tǒng)技術(shù)作為一種補(bǔ)充。

數(shù)據(jù)是成功提高質(zhì)量和績效的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)為機(jī)器學(xué)習(xí)和其他算法所產(chǎn)生的高級分析提供了動力源。數(shù)據(jù)科學(xué)是將這一切聯(lián)系在一起的實(shí)踐，它將獲取和吸收數(shù)據(jù)的機(jī)制與分析并進(jìn)行決策聯(lián)系在一起。

4.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型步驟

（1）要將數(shù)字戰(zhàn)略轉(zhuǎn)化為行動，在開始轉(zhuǎn)型之前，首先必須清楚的了解企業(yè)的工作內(nèi)容、運(yùn)作方式及其競爭環(huán)境。是什么讓企業(yè)獨(dú)一無二？企業(yè)如何進(jìn)入市場和開展業(yè)務(wù)競爭？有哪些優(yōu)勢、挑戰(zhàn)和風(fēng)險會影響企業(yè)追求工業(yè)4.0 和數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)和實(shí)施計劃？回答所有這些問題非常重要，可以在變革時期為員工提供共同理解的基礎(chǔ)，促進(jìn)員工的認(rèn)同和對變革的支持。

（2）其次應(yīng)明確角色、職責(zé)、數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策過程和定義標(biāo)準(zhǔn)化工作。目前，最著名的質(zhì)量活動是ISO 9000、全面質(zhì)量管理、六西格瑪和鮑德里奇卓越績效計劃、豐田生產(chǎn)方式（TPS）和持續(xù)改進(jìn)（kaizen）都可以聯(lián)合或單獨(dú)用于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。如何系統(tǒng)地整合這些質(zhì)量活動，預(yù)防和解決質(zhì)量問題仍然是企業(yè)實(shí)施質(zhì)量管理的重要方向。在所有質(zhì)量管理活動中，核心目的都是質(zhì)量改進(jìn)。要實(shí)現(xiàn)質(zhì)量改進(jìn)就必須解決質(zhì)量問題。解決問題的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是發(fā)現(xiàn)問題、分解問題、收集和分析數(shù)據(jù)以及解釋分析結(jié)果。

（3）明確為什么要轉(zhuǎn)型，如果企業(yè)已經(jīng)開始了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，那么是否已經(jīng)明確了自己的目標(biāo)？研究表明，決定數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃成功與否的是戰(zhàn)略而非技術(shù)，這就是為什么許多轉(zhuǎn)型計劃都以實(shí)施某項(xiàng)特定技術(shù)為重點(diǎn)，結(jié)果卻以失敗告終。

（4）預(yù)先設(shè)定質(zhì)量和績效目標(biāo)，并確定了每個目標(biāo)機(jī)制如流程優(yōu)化、客戶界面和體驗(yàn)、新生態(tài)系統(tǒng)、新業(yè)務(wù)模式和智能產(chǎn)品的質(zhì)量和績效目標(biāo)，就可以開始考慮具體細(xì)節(jié)了，提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)的一個有效方法就是頭腦風(fēng)暴。

（5）頭腦風(fēng)暴之后，整合如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多種想法，在實(shí)現(xiàn)過程中必須考慮各種關(guān)系。所有企業(yè)都應(yīng)在堅實(shí)的數(shù)據(jù)管理支持下建立企業(yè)骨干，以協(xié)調(diào)人員、流程和技術(shù)。ISO 9001、鮑德里奇和精益管理都可用于此，因?yàn)樗鼈兲峁┝艘粋€框架，可將戰(zhàn)略目標(biāo)轉(zhuǎn)化為行動、明確的角色和責(zé)任；對工作和價值交付的標(biāo)準(zhǔn)描述；以及學(xué)習(xí)和交流的方法。同樣，堅實(shí)的數(shù)字化平臺也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃的先決條件。這包括為員工和供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)提供知識庫和數(shù)字服務(wù)，共享和管理關(guān)鍵數(shù)據(jù)并確保數(shù)據(jù)完整性的平臺，以及在企業(yè)內(nèi)外共享工作和協(xié)同創(chuàng)新的工具。

（6）差距分析，整理出初步實(shí)施計劃后，對于其中的大多數(shù)工作，企業(yè)不太可能從零開始。列出比較感興趣領(lǐng)域的現(xiàn)狀與未來期望狀態(tài)，對差距進(jìn)行準(zhǔn)確評估來確定實(shí)施該計劃是否可行。差距分析過程可用于支持小組討論，以明確數(shù)字化、集成化、智能化或自動化的程度，從而實(shí)現(xiàn)既定的質(zhì)量和績效目標(biāo)。每個項(xiàng)目或舉措都有其自身的背景，在某種情況下是適當(dāng)和可取的，在另一種情況下可能是不適當(dāng)、危險或不可行。并非所有流程都應(yīng)由機(jī)器智能驅(qū)動的互聯(lián)自主工作系統(tǒng)管理。

（7）確定潛在計劃的列表，這些計劃與4.2(4)確定的戰(zhàn)略和質(zhì)量目標(biāo)相匹配。在實(shí)施之前，先確定各種計劃的優(yōu)先級。

（8）技術(shù)的戰(zhàn)略性使用，由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃是技術(shù)密集型的，因此企業(yè)必須確定信息技術(shù)在其整體戰(zhàn)略中將扮演什么角色，以及信息技術(shù)是否是其核心能力之一，這可以幫助企業(yè)選擇正確的技術(shù)。

（9）創(chuàng)造價值，由于數(shù)字技術(shù)會影響公司的業(yè)務(wù)模式，因此必須研究這些變化可能是什么，以及它們會如何影響創(chuàng)收。建議審視流程和產(chǎn)品的數(shù)字化環(huán)境。明確數(shù)字渠道是否只是用來提升流程管控質(zhì)量還是為現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)提供增值。

（10）轉(zhuǎn)型結(jié)果評價，選擇正確的成功衡量標(biāo)準(zhǔn)，不僅能為計劃進(jìn)程提供指導(dǎo)，還能讓管理者清楚地了解企業(yè)從數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作中獲得了哪些收益。關(guān)鍵績效指標(biāo)KPI 應(yīng)與4.2(4)中列出的質(zhì)量和績效目標(biāo)掛鉤。

成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃將質(zhì)量和績效放在首位和中心，領(lǐng)導(dǎo)者要確保正確的基礎(chǔ)、流程、能力和規(guī)則，以實(shí)現(xiàn)預(yù)期成果。

有效的質(zhì)量管理就是過程紀(jì)律。將新興工具、流程規(guī)范和穩(wěn)健的閉環(huán)方法融為一體，不僅有效，而且充滿力量和洞察力。它將實(shí)時數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的信息。

按照這些步驟，就能制定出可行的質(zhì)量4.0 戰(zhàn)略，即由質(zhì)量和績效驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。工業(yè)4.0 的研究重點(diǎn)可能是制造業(yè)和相關(guān)行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)，而質(zhì)量4.0 則適用于所有行業(yè)。它涉及人員、流程和新技術(shù)之間的相互作用，這些新技術(shù)增強(qiáng)了互聯(lián)性、智能性和自動化。

當(dāng)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)化決策相結(jié)合時，質(zhì)量系統(tǒng)將開始具有自我意識。但這并不是一場純粹的技術(shù)變革：設(shè)計有效的智能代理并使用它們提供的建議將是一個獨(dú)特的人類命題。這些變化將對制造業(yè)的勞動力產(chǎn)生特殊影響，因?yàn)樵谥圃鞓I(yè)中，認(rèn)知技能和根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策的能力已經(jīng)開始變得與體能和靈活性同等重要。

在質(zhì)量4.0 時代，即使數(shù)據(jù)的數(shù)量和種類不斷增加，許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法必須經(jīng)過訓(xùn)練，而訓(xùn)練會受到個人和認(rèn)知偏見的影響。質(zhì)量專業(yè)人員可以預(yù)測積極和消極影響，幫助企業(yè)防范消極后果。

5 結(jié)束語

工業(yè)4.0 和中國制造2025 是當(dāng)今最具熱度的工業(yè)實(shí)踐，其一系列新技術(shù)的應(yīng)用與質(zhì)量管理方法相結(jié)合，將數(shù)據(jù)、流程、產(chǎn)品和人員集成，使它們能夠合作提高效率和質(zhì)量，從而提高客戶滿意度；同時也能提升人工智能水平，提高決策的速度和質(zhì)量。

本文就企業(yè)如何進(jìn)行質(zhì)量4.0 轉(zhuǎn)型實(shí)踐進(jìn)行探討，提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃的步驟，包括定義企業(yè)概況、確定戰(zhàn)略方向和質(zhì)量績效目標(biāo)、確立價值主張和潛在計劃、確定計劃的優(yōu)先次序和結(jié)果評價，為企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型提出可行措施。