大數(shù)據(jù)在質量管理中的應用

◆劉衛(wèi)衛(wèi)/ 文

30年前，約瑟夫·朱蘭博士提出了“大質量”一詞，以描述在質量管理領域正在發(fā)生的根本性變化。朱蘭博士將產品的質量定義為“小質量”，將組織所有過程的改進稱為“大質量”?！按筚|量”提法徹底改變了質量傘覆蓋的范圍，在質量傘之下增加了大量相關內容，從而使質量管理實踐及質量管理觀念發(fā)生了根本性改變。當今世界也正經歷著另一個從小到大的變革：即由小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)的變革。大數(shù)據(jù)的應用將對整個社會乃至人類文明的發(fā)展進程產生深刻影響。而企業(yè)若想在大數(shù)據(jù)時代抓住機遇、持續(xù)發(fā)展，企業(yè)內部管理必須做出相應的變革。質量管理作為企業(yè)日常運營管理中非常重要的組成部分，也需要逐步開展變革以適應大數(shù)據(jù)時代的變化。

一、大數(shù)據(jù)對質量管理的總體影響

上海開源大數(shù)據(jù)研究院院長陳剛指出：大數(shù)據(jù)帶給人們一種數(shù)據(jù)驅動的思維模式，這種思維模式是可以落地的，正在為質量管理帶來美好的前景。ISO 9000的質量管理原則中強調的“循證決策”，就是基于數(shù)據(jù)進行決策和管理，而大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)驅動的思維模式正是“循證決策”思想落地的實踐抓手。在企業(yè)管理中，數(shù)據(jù)的重要性越來越突出。特別是在質量管理過程中，從原先的小樣本抽樣數(shù)據(jù)到通過大數(shù)據(jù)展示過程的關聯(lián)和結果，最終有效指導決策，數(shù)據(jù)驅動的思維模式將有效促進企業(yè)管理效率的提升。

質量管理應有意識地從大數(shù)據(jù)的視角，關注企業(yè)運營過程中數(shù)據(jù)的獲取和積累，形成數(shù)據(jù)資產，逐漸從小數(shù)據(jù)積累升級為支撐企業(yè)運營的質量大數(shù)據(jù)平臺。從長遠發(fā)展來講，企業(yè)應構建大質量數(shù)據(jù)中心，涵蓋企業(yè)運營的端到端。首先收集與質量相關的數(shù)據(jù)，其中包含來自自動化系統(tǒng)的生產過程數(shù)據(jù)、表面檢測系統(tǒng)的缺陷數(shù)據(jù)及部分缺陷圖片、設備系統(tǒng)的設備狀態(tài)數(shù)據(jù)、檢化驗系統(tǒng)的檢驗數(shù)據(jù)、ERP系統(tǒng)或MES系統(tǒng)的生產標準數(shù)據(jù)、銷售系統(tǒng)或ERP系統(tǒng)的質量異議數(shù)據(jù)、點檢系統(tǒng)或人工點檢數(shù)據(jù)、各個系統(tǒng)記錄的操作數(shù)據(jù)等。對于信息孤島所導致的數(shù)據(jù)流通不順暢、流程效率低下、問題響應不及時等問題，很多企業(yè)致力于不斷升級和引進各種IT信息系統(tǒng)，以打通數(shù)據(jù)流，其實通過構建企業(yè)大數(shù)據(jù)庫（質量數(shù)據(jù)中心），不但能消除信息孤島，還可以通過大數(shù)據(jù)發(fā)掘管理價值。企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺是IT信息系統(tǒng)發(fā)展的一個方向。企業(yè)運行端到端的數(shù)據(jù)都被儲存在大數(shù)據(jù)中心，無論是流程數(shù)據(jù)還是產品數(shù)據(jù)、設備數(shù)據(jù)等，最后通過對所有數(shù)據(jù)的整合分析、挖掘，找到信息數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，實現(xiàn)效率提升、質量提高。

二、大數(shù)據(jù)在質量管理中的應用場景

對于制造業(yè)來說，工業(yè)4.0時代正在到來。工業(yè)4.0的信息物理融合系統(tǒng)將會產生大量的數(shù)據(jù)，如何引入大數(shù)據(jù)的思想有效挖掘這些零散數(shù)據(jù)，為企業(yè)質量管理帶來價值呢，下面我們來看幾個應用場景。

1.大數(shù)據(jù)的質量預測、預警和智能診斷作用

基于積累的大數(shù)據(jù)的分析對未來可能發(fā)生的情況進行預測，是大數(shù)據(jù)的典型應用場景之一。所有預測都基于模型，而模型的存在就會導致抽樣的誤差。大數(shù)據(jù)管理的優(yōu)勢在于，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的相關性對模型不斷進行調整，以期獲得更為精準的預測。在質量管理領域，基于制造過程的大數(shù)據(jù)，如人員的情況及變動、設備的狀態(tài)數(shù)據(jù)、物料的信息數(shù)據(jù)、制造方法和工藝監(jiān)控數(shù)據(jù)、制造環(huán)境的感知數(shù)據(jù)等，通過其相關性、趨勢性分析，能夠預測產品輸出結果質量的可能變異，并提前對可能的變異過程進行糾偏。與SPC基于已有結果進行趨勢分析預測不同，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)維度更多、相關性分析的模型更智能、數(shù)據(jù)的實時性更高，可以做到真正的預測。

除了預測，大數(shù)據(jù)還可以應用于問題的智能診斷上。由于“大數(shù)據(jù)”的存在，過程變得可追溯，原因的診斷和定位也將更智能、更快速。

2.大數(shù)據(jù)在質量變化點管理中的應用

質量過程控制的核心是控制變異。變化是導致質量不穩(wěn)定的核心原因，結果的變異往往是由于過程的變化引起的，因此利用大數(shù)據(jù)開展變化點管理，將幫助過程質量有效控制變異。變化點包含影響過程結果變化的所有可能因素，通過大數(shù)據(jù)實時監(jiān)控，可以清晰地展示變化過程，及時對變化的合理性進行評估和判斷，確保所有變化都受控。

3.大數(shù)據(jù)在產品生命周期管理上的應用

未來的產品除了實物層面，在數(shù)字層面也會有一個“數(shù)字孿生”來映射產品的全生命周期。通過對“數(shù)字孿生”的分析和度量，實現(xiàn)產品的全生命周期管理。所謂數(shù)字孿生，就是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映實體裝備的全生命周期過程?；凇皵?shù)字孿生”的產品生命周期管理將產生大量數(shù)據(jù)，是形成大數(shù)據(jù)的重要途徑。通過數(shù)字孿生的大數(shù)據(jù)分析，能夠有效監(jiān)控、追溯產品的生命周期全過程，對產品制造、售后服務質量，甚至客戶需求習慣監(jiān)測、備品備件等增值服務的推進都起到巨大的數(shù)據(jù)支撐決策作用。

4.大數(shù)據(jù)在服務質量管理中的應用

大數(shù)據(jù)除了在制造過程的質量管理上能夠發(fā)揮作用，在產品的服務質量管理方面，也將發(fā)揮巨大的作用。相對于服務業(yè)，制造業(yè)的售后服務質量一直存在管理方法有限、重視度不高、資源投入不足等問題。應用大數(shù)據(jù)技術，增加服務過程的數(shù)據(jù)監(jiān)控和收集，能夠細化服務過程的標準化程度及控制措施，提升服務的過程質量。大數(shù)據(jù)的應用還可以細化客戶聲音管理，提高客戶聲音獲取的范圍和真實性。通過大數(shù)據(jù)分析，將更有效地識別客戶服務痛點，更全面地獲知服務過程中每個環(huán)節(jié)的優(yōu)劣勢，從而促進服務質量的持續(xù)改善。

5.大數(shù)據(jù)在客戶需求管理中的應用

質量就是滿足客戶需求，管理好客戶需求是質量管理的第一步。在客戶需求（或潛在客戶需求）的挖掘和分析上，大數(shù)據(jù)能夠發(fā)揮重要作用，甚至可以發(fā)掘新的業(yè)務領域。百度通過收集整理網絡玩家搜索需求與熱點，將用戶人群細分，并對網絡游戲的搜索行為數(shù)據(jù)提煉組織，建立用戶行為數(shù)據(jù)庫銷售給網絡游戲運營商，創(chuàng)造了以數(shù)據(jù)銷售為主、廣告服務為輔的雙軌模式。過去，很多企業(yè)對自身經營發(fā)展的分析只停留在數(shù)據(jù)和信息的簡單匯總層面，缺乏對客戶、業(yè)務、營銷、競爭等方面的深入分析。如果決策者只憑主觀與經驗對市場進行評估而制定決策，可能導致戰(zhàn)略定位不準，存在很大風險。在大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)通過收集、分析大量內部和外部數(shù)據(jù)，獲取有價值的信息。通過挖掘這些信息，企業(yè)可以預測市場需求，從而制定行之有效的戰(zhàn)略。

以上大數(shù)據(jù)應用場景，無論是質量預測診斷還是變化點管理、服務質量管理，不是只強調在產品質量管理上的應用，而是大質量范疇內包括流程、體系、過程、產品等方面均可落地應用。在整個管理體系角度看，基于更大的數(shù)據(jù)監(jiān)控和分析，無論從戰(zhàn)略落地效率還是企業(yè)各模塊協(xié)同，更易發(fā)現(xiàn)短板，也更容易識別企業(yè)自身優(yōu)劣勢，從而促進企業(yè)戰(zhàn)略的有效制定和落地。從流程優(yōu)化層面看，大數(shù)據(jù)將幫助實現(xiàn)端到端流程暢通，直觀并且快速地展示流程結果，發(fā)現(xiàn)流程結果質量和時效性方面的問題，促進流程的持續(xù)優(yōu)化。

三、注重大數(shù)據(jù)本身的質量

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展和應用，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質量如何保證，也將是一個重要的課題。企業(yè)應從數(shù)據(jù)入口進行數(shù)據(jù)的質量管理，盡量通過自動化、底層傳感器自動采集數(shù)據(jù)，減少人為數(shù)據(jù)錄入的失誤風險。此外，大多數(shù)數(shù)據(jù)不是全數(shù)據(jù)，而是一種抽樣。只要是抽樣，就可能因為抽樣的分層導致誤差。同時，大數(shù)據(jù)分析必須建模，模型存在也會導致抽樣的分層，從而帶來誤差，所有這些誤差在實際的應用中都需要充分考慮。

四、總結

大數(shù)據(jù)時代已經到來，質量工作者的很多經驗將失去價值，以往作為“質量衛(wèi)士”的大多數(shù)傳統(tǒng)工作職能將由計算機承擔。從組織層面構建質量數(shù)據(jù)中心、逐步開展企業(yè)運營大數(shù)據(jù)分析研究、不斷積攢質量數(shù)據(jù)，最終能否創(chuàng)造價值，目前還無法斷言，但一定是契合未來制造系統(tǒng)和企業(yè)運營大方向的?；诖筚|量數(shù)據(jù)的研究、挖掘、流程規(guī)范化、體系化，未來必將出現(xiàn)新時代的大數(shù)據(jù)質量管理體系。