大数据技术在产品质量管理的应用研究

孟春蕾，范广露，李蕾

（中国电子科技集团公司第二十七研究所 质量安全部，河南郑州，450047）

大数据技术在产品质量管理的应用研究

孟春蕾，范广露，李蕾

（中国电子科技集团公司第二十七研究所 质量安全部，河南郑州，450047）

随着科学技术与网络技术的飞速发展,产品质量管理人员不断通过信息化手段集成整合产品的质量信息。产品质量管理引入大数据是顺应时代发展的必然趋势。而大数据是基于计算机网络的衍生,其强大的交叉复现与分析功能为产品质量管理的发展提供了更好的平台。

大数据技术；产品质量管理；应用

1 大数据理念

大数据是具有海量的数据规模、快速的数据流传，多样的数据类型和价值密度低的新型数据集合。而基于大数据理念的大数据技术，在产品质量管理领域的应用，为产品质量过程控制和产品质量评定甚或产品质量改进方面，提供了一种更加科学、严谨的数据分析手段。

2 大数据的特征

大数据有多种技术,数据采集、数据存储、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现,其中结果呈现方式包括云计算、云标签、关系图等。大数据技术的使用核心有两个：一是，巨量的数据能对事物进行交叉复现式的重构，二是，利用统计分析工具将有目标价值的数据筛选挖掘出来并以目标结果的方式进行呈现。

3 大数据技术在产品质量管理中的应用

产品质量管理工作是一项非常复杂并且繁重的任务，随着经济的发展，顾客对产品性能及产品服务要求不断提高，更多的企业开始为如何持续提高产品质量管理水平以使产品更加符合顾客不断提高的产品质量要求进行研究。从大数据在产品质量管理工作方面的应用来看，其应用的核心就是针对产品在从设计到出货的全生产周期及故障预测，故障定位，故障处理，产品持续改进等全使用周期等几方面的数据，进行集成化加工，对整合的庞大数据资源进行重新挖掘，形成一个从原始数据情报信息资料的收集、识别、存储一直到加工、挖掘和展示的闭环数据技术链条。其中应用到的大数据技术可以分为如下几个方面：

3.1 数据收集

在大数据理念下，要想形成比较有价值的产品质量报告，前期各种质量信息资料的收集是必不可少的。在本文的论述研究过程中，对于质量信息数据搜集需注意两个方面：第一，质量信息的全过程采集。我国传统的质量对生产过程产品质量过于重视，而现代的质量管理以产品长时间的良好性能和最佳寿命期为基础，对产品的综合性能给予了高度重视，对其存在的缺陷也会采取措施进行防御。不但对于生产的整个过程，要实现有效控制，而且在产品设计过程，物料采购过程，进料过程，生产过程，出货过程，不合格品控制和售后服务即产品全生产周期中都要有所体现，以有效保证产品质量。投射到质量信息的全过程采集方面就意味着需要对所有各离散的生产阶段的质量信息进行全面精细采集，以期得到尽可能完整的数据云，为后续统计分析工作提供足够的材料；第二，质量信息的有效采集。不断更新产品测试工具和提高产品测试技术，对产品质量信息采用（采集）——（验证）——（判定）——（存储或重采）的方法进行生产，以期得到尽可能正确有效的数据云，为后续统计分析工作提供高质量的材料。

3.2 数据清洗

并不是所有收集到的数据信息资料都是可用的、有用的，大数据一个重要的特点就是数据量庞大，数据价值密度偏低。如何在巨量的数据中根据目的判断挖掘，是大数据技术的一个重要枝杈。在产品质量管理中引入大数据之后,大大的增加了产品的非结构化数据, 所以针对这方面的问题, 就要将在产品全生产周期中产生的海量信息，进行必要的清洗，加强对不同类型的数据的整理、归纳与分析, 及时准确的分辨信息是否与质量管理工作相关，并确定其相关程度，剔除一些无关的数据，保留那些相关性较高的数据信息。

3.3 数据使用

大数据时代内在所包含的复杂而完备的技术体系，为产品管理提供了先进的技术手段，其有效使用可在以下几个方面对产品质量管理产生深刻影响。

（1）产品质量整体评价

当产品质量控制人员利用大数据技术收集足够多的产品信息后，依据清洗、综合、统计、分析、模拟等技术手段，可对产品整体的质量控制过程进行相对真实和完善的还原。

（2）产品故障点预测

在建立产品质量模型的基础上，查找产品的质量薄弱部分，对产品容易发生故障的组件和容易出现故障的运行阶段进行标定，以获得产品的故障点预测。仍以一台无人飞行器为例，通过建立的产品质量模型分析发现，为达到客户要求的更小的自重，机身选用了比传统材料更轻更硬的复合材料，但是该材料韧性不足，在温度变化急剧的环境下，机体结构件有可能发生变形而引起故障，无人飞行器交付使用后，虽然整机能够满足客户使用要求，但是不排除在极端环境下，飞行器起落架会产生抱死故障，故障概率0.1%的结果。

（3）产品故障定位

当产品出现故障时，可根据建立产品质量模型和产品的故障点预测对产品故障进行快速精确定位。仍以一台无人飞行器为例，通过大数据分析，不仅仅能够确定是起落架抱死故障，还能够迅速的判定为左脚制动套环变形磨损导致了该故障的发生。

（4）产品故障处理建议

依据产品质量模型和故障定位，对产品故障处理提出合理化建议。如无人飞行器起落架抱死故障的处理建议为更换左脚制动套环。

（5）产品持续改进

在产品实际使用过程中，出现的故障情况往往千奇百怪，有的是同一产品缺陷的不同体现，有的为不同缺陷的相同体现，收集这些信息并分析、整理、反馈至产品设计、生产、售后部门对产品的持续改进具有重要价值。

4 结束语

目前，产品质量管理工作已呈现了一定的向前延伸趋势，除产品全过程质量控制外对新产品的设计工作的关注与指导内容也在正与日俱增。借助大数据相关技术，对于数据应用及相关工作，我们将能很好地实现由人工整理、分析向自动挖掘、智能检测、精准预测的转变，从而带动并实现产品质量管理工作的全面升级。

[1]参考2015年8月31日《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》。

[2]赵国栋等. 大数据时代的历史机遇：产业变革与数据科学[M].清华大学出版社，2013年版，第21页。

Big date technology in QC Application

Meng ChunLei,Fan GuangLu,Li Lei
(The 27th research institute of china electronics technology group corporation, quality and safety department,Zhengzhou Henan,450047)

With the development of science technology and network, the product quality managers can integrate the product quality information by means of information methods. The big date technology is based on the derivation of network. With powerful cross appear and analysis and prediction functions, It can provide a better platform for QC development. So, introduce the big date technology into QC application research is the inevitable choice of development. The paper introduces the concepts of big date technology, and the application of the big date technology for QC. Thus,QC can play a more important role in the product design and development.

big date technology；QC；application.