荐读 | 对数字化分析方法助力产品质量提升的思考

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。然而，数字化转型正在改变这一切。智能制造是智能技术和制造技术的融合，也是物联网、机器人与自动化系统、智能终端与云端技术的融合，通过建立知识库/知识工程（知识化），进行动态传感/实时感知（感知化）以及自主学习/自主决策（自主化、自决策），倡导流程的可视化、透明化与可预测化，以达到确保产品高质量、赋予产品新功能和发展服务型制造的目的。

在当今的制造业中，质量控制是一个集成、动态和高度复杂的过程。随着技术的发展，特别是物联网（IOT）、大数据和人工智能（AI）的兴起，传统的质量控制方法正在经历一场革命。这场革命的核心在于数字化——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。在智能制造环境中，质量管理工作已经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，数字化将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。

数字化质量控制分析方法已成为企业提高产品质量、降低成本和提高客户满意度的强大工具，其具备以下关键功能和特点：

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。一旦问题发生，系统会立即警告相关人员，以便快速采取纠正措施。

质量分析和报告：数字化质量管理解决方案能够自动分析质量数据，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。

自动化和智能化：数字化质量管理解决方案可实现关键任务自动化，减少人为操作错误的风险。它还可以集成智能算法，用于识别潜在问题和提供改进建议。

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。这在质量控制和合规性方面非常重要。

供应链协同：数字化质量管理可以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。

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。

合规性管理：数字化转型解决方案支持合规性管理，确保产品符合国际和行业标准，以避免潜在的法律风险。

缺陷预防：数字化质量管理解决方案可以帮助企业预测潜在的缺陷，采取预防措施，降低不合格品率。

云集成和移动应用：数字化质量管理通常具有云集成功能，支持移动应用，使用户可以从任何地点随时访问质量数据。

持续改进：数字化转型鼓励持续改进，通过数据分析和反馈循环，使企业不断提高产品质量和生产效率。

（一）7种质量管理（QC）工具的数字化应用要点分析

在全面质量管理中，7种QC工具被广泛应用于实现质量控制目标。这些工具的数字化应用使得从复杂的生产流程中收集和分析数据变得更加高效、准确。基于数据科学的智能制造使用的QC工具，将成为智能制造的有力保障。以下是QC工具及其在数字化环境下的应用示例：

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：也称频率分布图，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：通过中心线和控制限界分析数据的变异性、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

质量控制的数字化转型不仅提高了数据收集和分析的效率，还提升了判断方法的精确性。这一转型主要体现在“实时判断”和“多角度分析”两个方面：

实时判断：随着产品种类的不断增加，产品质量控制变得更加复杂。尽管每个产品都可能进行单独的检测，但整个批次中可能存在一定数量的缺陷产品。这可能是由于在加工过程中出现的微小材料缺陷或设备操作问题，这些问题在最终检测中难以被发现。因此，即使产品通过了初步检测，也需要对批次中被判定为不合格的产品进行深入分析，以确保其质量。一旦确认产品符合标准，就可以进行产品放行。通过实时判断和自动计算每种缺陷的判定标准，可以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：多角度分析是对大数据进行深入分析的一种方法，这种分析方法的要点包括将分布在不同生产线上的信息集中管理，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，以此找出潜在的质量问题和原因，并及时发现不良征兆。通过这样多维度、多角度的分析，质量控制的准确性和效率可得到显著提升，为企业在竞争激烈的市场中保持优势提供坚实的支持。