基于大数据技术的家电产品质量分析标准研究

张艳丽 赵爽

中国家用电器研究院 北京 100037

1 引言

结合产品全生命周期过程管理，充分挖掘并利用大数据，是驱动传统制造业转型升级、产品更新、经营模式转换以及管理和服务标准化、智能化的重要抓手。同时，基于我国家电产业长期积累的生产制造大数据，快速积累设计和制造经验，是弥补我国家电制造业起步相对较晚、核心技术缺失、工艺细节粗放等短板的必要手段。

目前，很多家电企业已经认识到大数据的价值，并尝试在企业经营管理和产品生产中使用大数据，逐步向高端制造迈进。但是，目前国内外大数据技术在产品质量分析方面，还没有成型的标准和统一的分析方法。在数据源上，供应链、生产、销售、使用、维护等数据量庞大且结构各异，对数据的针对性、有效性没有统一的鉴别及应用标准。对于家电产品最为重要的安全、性能指标，如何应用“大数据”做好事前监测与事后跟踪，把控并预防质量缺陷，提高生产效率、降低生产成本，还缺少科学评估和预判方法。

本文拟针对上述问题，开展家电智能制造过程中的基于大数据技术进行产品质量分析的标准研究，旨在引导企业重视对大数据的积累和应用，推动企业采用大数据技术改变落后的质量管理方式，推动我国家电产业从制造到服务的转化和集成，探索从“中国制造”到“中国创造”再到“中国服务”的全新模式。

2 推动大数据应用的重要性

家电制造业是我国国民经济中重要的支柱性产业，在过去的40年中，家电业对扩大内需、促进就业、保障民生、出口创汇等方面做出了重大贡献，是我国具有较强国际竞争力的产业之一。

伴随“中国制造2025”、“供给侧改革”等一系列政策的实施，将重点推动家用电器行业发展个性定制家电、智能家电，推动产品向中高端迈进。智能化意味着需要了解消费者的需求及购买行为，明确产品特征，精准指导采购与物流、生产与营销。个性化意味着具备强大的产品模块化分析及互联工厂柔性化生产能力，特别是个性化订单低成本、高效率的制造和快速精准的交付。家电产业供给侧改革意味着家电制造业的去库存化，倒逼企业按需生产。家电智能化、个性化、去库存化的实现，必须以大数据作为支撑和技术手段。充分挖掘大数据，并将它有效应用到产品生产制造全生命周期过程中，是驱动制造过程、产品、模式、管理及服务标准化、智能化的重要抓手，是制造业生产力、竞争力、创新能力提升的关键。

2018年，国务院政府工作报告中提出高质量发展的新表述。随着我国家电制造业劳动力成本优势的缺失，坚持质量第一，推动高质量发展，成为提升家电业整体竞争力、跨入家电制造强国之列的紧迫要求。根据中国消费者协会的投诉情况统计，每年家用电子电器类产品都位居商品类投诉第一，其中质量和售后服务问题占比超过60%。产品质量在稳定性、可靠性方面不达标，用户体验差等问题严重制约了我国家电产业的持续健康发展，削弱了我国产品在国际上的竞争力，导致资源的浪费与经济效益的低下。

近年来，随着生产自动化和信息化水平提高，一些企业采用信息化手段进行质量管理，方便质量问题追溯，大大提高了管理效率。在家电行业向智能制造方向发展的关键阶段，以大规模定制为代表的典型智能制造模式，如果依靠传统质量管理方法不仅低效，在面对需要进行数据提取并深度挖掘时还会失效，无法保障制造新模式的顺利实施。在质量管理方面，利用大数据技术，实时监测采集数据，认知产品性能，监测产品全生命周期过程中影响质量的环节，可以全面、有效地提升家电制造业的质量管理水平。

3 大数据在我国家电制造业中的应用现状

3.1 家电制造过程中产生的大数据

家电产品生命周期全过程所产生的大数据除了生产环节外，数据链也在向前后端延伸，范围更加广泛，如图1所示。具体来看，这些数据及来源主要包括：

（1）产品形成过程数据

主要包括原材料使用、产品设计和工艺参数、产品出厂检验数据、生产线的在线监测数据、供应链管理数据等，其来源为家电制造企业。通过对这类数据进行深度挖掘，可以实现优化生产线和工艺参数、提高批次产品质量的稳定性以及降低次品率等目的。

（2）第三方检测数据

主要为产品安全和性能检测数据，其来源为第三方产品质量检测机构，此类数据多以检测报告的形式呈现。通过对这类数据的收集和统计学分析，可以得到产品具体的安全和性能指标、不合格产品的故障成因、行业现状以及发展趋势等信息，从而优化企业的供应链管理、提升设计效率、提高家电产品的质量（如提高能效、降低噪声等），同时，这类数据还能帮助政府质检部门实现有效监管。

（3）产品销售和在用数据（用户体验及评价）

主要为产品的销售数据、用户的使用体验以及产品评价数据等，其来源为家电制造企业、销售商、产品评测机构等。通过对这类数据进行分析，可以掌握产品的用户体验水平，获得试验室条件下无法测得的产品功能和质量指标参数，实现家电产品的功能优化设计和个性化设计，预测产品的质量缺陷，提高产品的用户满意度。此外，还可以帮助企业开展精准营销策略。

（4）产品运行及维修服务数据

这类数据涉及产品的运行数据、产品维修率、故障类型、报废率等，其来源多为家电制造企业。通过对这类数据进行深度挖掘，可以帮助企业掌握产品的运行状态，在产品异常前开展预测性维修，优化供应链管理、降低研发成本、缩短设计周期、减少试制实验次数。

上述4类数据体现了产品全生命周期的各个阶段，如图2所示。通过深度挖掘这4类数据，可以帮助企业快速有效地提升产品质量，可以帮助政府提高对产品质量监管的效率。

3.2 我国家电制造业的大数据应用情况

目前，很多家电企业已经认识到大数据对于企业发展的价值和重要性，并尝试在企业经营管理过程中和产品生产过程中使用大数据，实现信息化和高端制造，但总体来看，大数据在我国家电制造业质量管理方面的应用还有待进一步提高。

家电企业在生产过程中产生的大量数据，从内部而言包括运维、管理、流程、质量等，在互联网时代，外部数据更多，包括供应商、竞争对手、客户反馈等。但是，由于普遍缺乏数据积累和信息化基础，大数据的应用没有得到普及。对家电企业的调研结果显示，现阶段企业对于大数据应用呈现严重的两极分化趋势。以海尔、格力为代表的龙头企业，信息化建设完备，数据积累丰富，在运用大数据技术指导企业运营与产品管理等方面走在前列，甚至可以将大数据应用渗透到家电产品全生命周期过程中，但尚未在行业内得到普及，标杆示范作用不明显。

图1 家电产品质量分析大数据的构成

图2 家电产品质量分析用大数据与产品生命周期对应关系

图3 基于大数据技术的家用电器产品质量分析标准体系研究

大部分中小型企业，受限于企业发展规模、资金实力、技术水平等，对于大数据的积累和应用还处于非常原始的阶段，产品质量管理水平亟待提高。这些企业的数据源一方面集中于生产过程中对于生产线上设备与产品的监测，以及产品质量缺陷发生后的事后溯源，另一方面多为消费者的使用投诉与售后维修信息。对于数据的分析、整理和反馈，仍停留在半自动化或人工分析的阶段，数据覆盖面窄，数据处理效率低，解决问题的针对性差。

2015年以来，在以数据深度挖掘与融合应用为特征的产业信息化、智能化发展阶段，一方面对数据应用的需求激增，另一方面数据规模巨大、来源更丰富，数据类型更复杂、变化更快速，也给大数据的应用带来很大难度。在标准层面，大数据在传统制造业中的应用，以及基于大数据技术进行产品质量分析方面，国内外尚没有成型的标准可以参考和借鉴，这些均为企业应用大数据带来一定的困难。

3.3 发达国家在大数据应用领域的相关政策

目前，全球家电的生产主要集中在北美、亚洲和西欧，全球83%的家电产品出自这三个地区，现已形成以美国、日本和欧洲为代表的三大家电智能制造中心。为了占领智能制造领先地位，各国一方面研究制定“智能制造”推进计划，一方面制定各自的大数据发展战略。

2013年，日本发布了《创建最尖端IT国家宣言》，全面阐述了2013年至2020年间以发展开放公共数据和大数据为核心的国家战略，战略中包括了向民间开放公共数据、促进大数据的广泛应用等政策。日本的大数据战略，以务实的应用开发为主，尤其是在和能源、交通、医疗、农业等传统行业相结合等方面。为此，日本政府针对大数据研发的基础设施和数据运营系统、数据分析应用项目等进行了大量投资。

2014年，欧盟及其成员国推出了《数据价值链战略计划》，重视实现数据的最大价值，通过对大数据的研究、加工和利用，改造传统治理模式，寻找制造业等传统行业新的发展机遇，促进经济增长和社会发展。

近年来，为了重塑制造业的领先优势，美国政府推出了一系列的振兴计划，依托大数据技术推进先进制造业，使美国进一步巩固了其制造强国的地位。2014年，美国发布《2014年全球大数据白皮书》，分析指出，在制造业中要具备分析运营和交易数据的能力；洞察客户线上消费的行为，以向市场提供新的高度复杂的产品；对组织中的机器和设备进行更加深入的感知，并依托大数据、物联网等新技术开发智能平台，比如通用的Predix软件平台就是依靠数据采集实现工况监测管理。

发达国家在大数据应用方面的布局，说明传统制造业不仅面临着大数据的强烈冲击，同时充分利用大数据对于改造、创新传统领域和开拓新的发展机会意义重大。在传统家电制造业中，通过生产过程、销售过程、售后服务过程等所产生的海量数据，如何挖掘相关质量信息，提高产品质量，达到产品质量管理与分析目的是十分关键的，对于我国家电产业向高质量、高水平发展提供了方向。

4 家电产品质量分析标准研制方向

对于消费者来说，产品质量的特征性指标维度较多，很多指标无法通过以标准为依据的型式试验来获得，例如使用中的产品可靠性、售后服务、产品质量的稳定性、用户体验、功能需求等指标。建立基于大数据技术的质量分析方法，利用数据发现用户需求，重新定义产品质量特征性指标，以数据作为服务用户和连接用户的载体，可指导企业在产品生命周期的各个环节做出提升产品质量的有效决策。

以全面质量管理为出发点，基于家电企业提升产品质量的需求，研制利用大数据技术进行家电产品质量分析的标准，可重点围绕大数据治理、产品生命周期、家电产品质量分析等几个关键因素，制定包括大数据基本架构、数据分析与应用、数据管理、用户画像、产品质量（安全、性能）分析方法、效益评价方法等多个领域的标准。重点解决与家电产品质量相关的大数据的收集、存储、计算、分析、安全、公共服务平台等问题，深入研究大数据应用在产品设计、生产、销售及使用等关键环节对于供应链管理水平、预防产品缺陷、优化产品质量、满足用户需求等方面的提升作用，以标准化的方式，逐步推进大数据技术在家电制造业中的广泛应用。

应用大数据技术进行家电产品质量分析的标准体系框架如图3所示，具体包括：

针对基础技术，可基于大数据技术和家电产品质量现状，搭建质量分析用大数据的基本架构，规范数据质量要求和公共服务平台要求。

针对产品特点，研究分析应用大数据对家电产品安全和性能的分析方法。如：在设计环节，建立统一标准化的基于大数据的家电产品研发设计，通过产品全生命周期数据的采集，大数据建模和数字仿真技术优化设计模型，及早发现设计缺陷，减少试制试验次数，提升设计效率和设计质量，缩短产品研发周期；在生产环节，基于统一标准化思维进行技术指标界定，实现对设备、生产线运行过程的状态监测，提高批次产品质量的稳定性、降低次品率；建立统一的应用第三方机构数据的方法，实现对不合格产品故障成因、行业现状以及发展趋势等分析，更好的为行业或政府监管提供服务等。

利用大数据的扩展功能，在用户画像及产品效益评价方面制定技术方法，提出相应的标准化要求，可以为企业更好地把握消费者需求、评估产品价值提供指导。

5 小结

在信息化时代，大数据成为传统家电制造产业聚焦消费需求、精准发展的核心手段，基于大数据思维构建的管理体系，将改变家电产业原有的竞争格局和生态系统，促使家电企业在供给端能够提供更好的产品和服务，加快传统家电制造业去规模、去库存向产品（服务）差异化、快速响应化转变。

总体上看，我国家电制造业在大数据技术方面的应用还处于起步阶段，在国外和业内外各个主流品牌分别独立推进大数据技术的情景下，为了顺利实现家电制造业向智能制造的转型升级，应尽早尽快建立起适合我国家电产业发展及具有自主知识产权的基于大数据的家电产品质量分析标准，通过标准化手段，引导企业重视对大数据的积累和应用，解决采集手段不科学、分析能力不合理等问题，进一步加强对大数据的深入挖掘和应用研究工作，引领产业的转型升级发展。