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推动制造业高质量发展背景下的数字化分析方法应用价值
一、引言
推动制造业高质量发展是适应我国经济发展变化的必然选择，数字化转型已是大势所趋。与此同时，制造业质量管理也正加速迈向数字化、智能化的新阶段。当数字化系统得以广泛应用之后，经典的质量管理理论和方法不但不会被淘汰，反而拥有了被更广泛、便捷和实时应用的基础和条件，并被赋予新的职能，这些都将使质量管理在未来发挥出更大的作用，创造出更大的价值。本文旨在通过对企业数字化及质量管理转型工作的研究，深入探讨质量控制中将被广泛应用的数字化分析方法如何助力企业提升产品质量，并提出相应的思路和解决方法。
二、智能制造背景下质量控制分析方法的发展与变革
1. 传统质量管理的挑战
· 传统质量管理面临着手动流程烦琐、数据断片化、难以实时洞察等挑战，这些问题限制了企业的质量管理效率和决策能力。
2. 数字化转型的机遇
· 智能制造作为智能技术和制造技术的融合，通过物联网、机器人与自动化系统、智能终端与云端技术的集成，实现了知识化、感知化和自主化。
· 在智能制造环境中，质量控制从最初的质量检验演变成一种管理与技术并重的综合系统工程，数字化使质量控制方法更加先进、有效，更加适应未来的挑战和发展需要。
3. 数字化质量控制分析方法的核心
· 数字化质量控制分析方法的核心在于将质量控制的分析方法转变为数字化形式，以提高效率、精度和决策速度。
· 数字化不仅改变了数据的收集和分析方式，也改变了我们理解和改善质量的方式。
三、数字化质量控制分析方法的关键功能和特点
1. 实时监控
· 数字化质量管理解决方案能够实时监控生产过程，检测异常情况，并立即警告相关人员，以便快速采取纠正措施。
2. 质量分析和报告
· 自动分析质量数据，生成详尽的报告，包括趋势分析、不合格品率、生产效率等，有助于管理层制定管理决策。
3. 自动化和智能化
· 实现关键任务自动化，减少人为操作错误的风险；集成智能算法，用于识别潜在问题和提供改进建议。
4. 质量追溯
· 企业可以追溯每个产品的质量历史，了解其制造过程和原材料来源，对质量控制和合规性至关重要。
5. 供应链协同
· 与供应链各个环节协同工作，供应商和合作伙伴可以实时分享质量数据，确保整个供应链的质量标准。
6. 可视化仪表盘
· 用户可以通过可视化仪表盘轻松查看质量数据，包括实时状态、趋势和警报，使决策制定更加迅速和准确。
7. 合规性管理
· 支持合规性管理，确保产品符合国际和行业标准，避免潜在的法律风险。
8. 缺陷预防
· 帮助企业预测潜在的缺陷，采取预防措施，降低不合格品率。
9. 云集成和移动应用
· 具有云集成功能，支持移动应用，使用户可以从任何地点随时访问质量数据。
10. 持续改进
· 鼓励持续改进，通过数据分析和反馈循环，不断提高产品质量和生产效率。
四、典型数字化质量控制分析方法要点分析
（一）7种质量管理（QC）工具的数字化应用要点分析
· 检查表：用于收集和记录数据，数字化检查表可以进行自动化数据收集，减少人为错误。
· 分层法：将复杂数据或问题分组至相似组别，便于理解和分析。数字化工具可以快速执行这一过程，提供直观的分组结果。
· 直方图：展示数据分布情况，数字化直方图可以即时更新，反映最新数据变化。
· 帕累托图：结合条形图和折线图，突出显示主要问题。数字化帕累托图使得重要因素分析更加直观，便于决策。
· 鱼骨图：用于组织和显示问题的真正原因，数字化鱼骨图可以轻松修改和分享，促进团队合作。
· 散点图：在XY轴上展示两种数据类型，分析它们的相关性。数字化散点图提供动态分析和实时数据视图。
· 控制图：分析数据的变异性、正态性和异常性，数字化控制图可以实时监控过程稳定性并预警。
（二）实时判断、多角度分析方法要点分析
· 实时判断：通过实时判断和自动计算每种缺陷的判定标准，在产品发货前确保每一件产品都符合质量标准。
· 多角度分析：集中管理分布在不同生产线上的信息，提高信息的可访问性和可用性；通过从大数据中提取必要粒度的数据并进行压缩处理，减少数据搜索和处理时间；多方面分析产品检查结果、工序检查结果以及各工序的制造条件，找出潜在的质量问题和原因。
（三）常规和非常规分析方法要点分析
· 标准分析：侧重于使用最新数据进行日常质量监控，缩短数据搜索和处理时间。
· 非典型分析：用于深入研究特定问题或进行历史数据比较，快速定位问题根源，制定深入的分析和解决方案。
（四）更快地识别因素方法要点分析
· 根据管理指标判断：通过定期监控生产线的不良率、标准差等管理指标，及时了解质量状况。
· 使用直方图和相关图进行分层：快速识别加工过程或材料相关的问题。
· 对比分析：通过纵向或横向排列数据，进行对比分析，揭示不同或相似之处。
· 用地图代替数值：对数值进行颜色编码并直观地展示差异，更直观地识别产品质量问题。
五、数字化分析方法应用的价值发现
1. 技术层面
· 通过自动化或智能化水平的提高，用机器代替人、帮助人，提高劳动效率和产品质量；改善劳动环境，做人工难以完成的事情。
2. 基础管理层面
· 解决生产经营过程中的时间耽搁、次品产生、能源浪费、库存增加等问题，精益或六西格玛与数字化的结合效果更佳。
3. 流程再造层面
· 实现多方协同、资源共享、知识复用，需要公司管理层的支持和参与，推动组织业务流程的再造和变革。
4. 转型升级层面
· 数字化价值与业务相关，研发比例、服务技术含量、产品质量要求、自动化程度越高，对数字化技术要求也越高。
5. 商业模式创新
· 数字化、网络化手段支持新的商业模式发展，需要企业各级人员有远见，能看到长远的价值。
结语
新一代信息技术引领的新一轮产业变革蓬勃发展，数字生产力日益彰显出强大的动力，为制造业质量管理创新、高质量发展提供了新机遇、新空间。企业应以数字化赋能全员、全过程、全方位的质量管理，提升产业链、供应链质量协同水平，推动制造业质量变革、效率变革、动力变革，实现高质量发展。为此，企业需要持续增强、坚定不移地从工作机制、能力提升、数据开发等方面提出以下实施要求：持续推动各项工作机制的系统性完善，夯实数字化质量控制与分析的管理基础；聚焦能力建设主线，从“人、机、料、法、环、测”等方面全面强化质量管理数字化能力；加强全生命周期质量数据的开发利用，提升数据驱动作用；聚焦价值创造，提升质量管理和质量控制对企业经营管理的价值贡献。
