制造业质量管理数字化探讨

2023-01-19蒋明

科学与信息化 2022年15期

蒋明

沧州明珠塑料股份有限公司河北沧州 061001

引言

近年来，新一代信息技术引领的新一轮产业变革方兴未艾，企业数字化转型已成为大势所趋，数字生产力日益彰显出其强大的增加动力，为传统制造业质量管理创新、高质量发展提供了新机遇和新空间。身处世界百年未有之大变局，应对日益复杂的国际形势，以数字化赋能企业全员全过程全方位质量管理，提升产业链供应链质量协同水平，是推动制造业质量变革、效率变革、动力变革，实现高质量发展的现实选择。

1 什么是质量管理数字化

质量管理数字化是通过新一代信息技术与传统工业体系融合应用，推动质量管理活动向数字化、网络化、智能化升级，增强全生命周期、全价值链、全产业链质量管理能力，提高产品和服务质量，促进制造业高质量发展的过程，可以简单理解为数字化条件下的质量管理。

2 制造业质量管理数字化转型的重点应用方向

在制造业数字化转型过程中，企业应根据内外部实际需求，围绕企业战略规划，聚焦提高企业质量管理的效率和效益这一目标，循序渐进地对内部各项重点业务环节推进数字化应用，充分应用数字化手段提高各业务环节质量信息的采集、分析和利用能力，加强各业务环节间质量信息的共享，最终实现企业内部质量管理数字化转型[1]。在此过程中要注重价值牵引和数据驱动。把提升发展质量与效益作为出发点和落脚点，深化全过程全链条数据挖掘，驱动质量变革。以下以研发设计、生产、检测、采购业务为例说明如何围绕提高质量管理能力实施的数字化应用。

2.1 研发和设计是决定产品质量水平的基础环节

在研发与设计阶段重点要提高研发效率和避免研发引起的质量隐患，因此重点应在需求采集、项目管理、辅助设计、设计验证等方面应用数字化手段。

2.1.1 在需求采集过程中，可充分利用虚拟现实、网络问卷等技术了解市场需求或将设计灵感向客户与销售部门展示，征求其意见与建议，从而使研发出的产品更好地满足市场的需求，避免闭门造车。

2.1.2 在研发设计实施的过程中，充分利用项目管理系统，将需求管理、缺陷管理、迭代管理、项目计划、测试计划、测试报告、项目文档管理等环节进行数字化管理可以有效跟踪研发进度、提高研发效率、实现知识共享，为后续生产环节提供数字化的设计文档和工艺文档，有效跟踪和避免研发设计引起的质量缺陷。

2.1.3 在研发过程中可充分利用CAD（计算机辅助设计）、CAM（计算机辅助制造）、精益设计等数字化工具可有效提高研发设计的效率，同时在研发阶段即实现与生产部门的跨部门合作，简化产品的生产工艺、降低产品制造装配成本、提高产品质量。

2.1.4 在设计验证阶段可利用建模与仿真工具和测试管理系统，实现对研发结果的验证和测试数据的管理，从小试、中试阶段迅速发现质量缺陷、降低测试成本、减少质量隐患。

2.2 生产是决定产品质量水平的关键环节

美国质量管理大师威廉•爱德华兹•戴明提出“产品质量是生产出来的，而不是检验出来的”，只有在生产过程中的每个环节严格按照生产工艺和作业指导书要求进行，才能保证产品的质量。因此在生产环节需要投入最多的资源来实现质量管理数字化，同样生产环节中的质量管理数字化也能创造最大的效益。

2.2.1 在生产过程中充分利用目前已逐步成熟的工业互联网技术实现生产设备的自动化、网络化、智能化。一方面，由于自动化设备的控制精度更高、更稳定，可以降低因为人工操作因素而引起的产品质量的不稳定性，提高产品整体质量水平；另一方面，可以通过设备自动控制调整生产过程的工艺参数、采集生产过程中的工艺记录，为产品生产过程的质量追溯提供基础数据。

2.2.2 在生产管理过程中，利用数字化技术实现排产的自动化和智能化，使排产更加科学和高效，可以减少生产过程中因频繁更换产品或更换规格而带来物料和工时的浪费。更重要的是由于减少了生产中断，从而使生产过程的连续性提高，也提高了生产过程中工艺的稳定性，保证了产品质量的一致性和稳定性。

2.2.3 在生产数据统计与分析的过程中，利用数字化技术实现数据采集的自动化和生产、质检过程的数据共享，一方面，可以提高数据统计的准确性与效率，降低生产统计人员工作量；另一方面，可以利用长期采集积累的工艺记录数据与产品质量数据相关联，通过大数据、人工智能等技术，构建基于数据质量改进决策模型，找到工艺数据与质量结果的因果关系，从而为提高产品质量提供工艺调整的方向

2.2.4 在生产设备管理领域，以数字化为导向，构建新型的设备管理能力，实现设备档案、设备维保、设备运行的精细化管理，利用3D建模、数字孪生技术实现设备运行诊断、故障预防、故障告警，提高设备连续性、稳定性，保证设备精度，也是提高产品质量稳定性的重要手段。

2.3 检测过程是质量管理中最为基础和重要的过程

检测过程既为判定原料、产品品质提供依据，也为生产过程及时的质量控制提供数据。企业应根据质量管理数字化要求，完善检验测试的方法和程序，提升生产质量检测全面性、精准性和预判预警水平。

2.3.1 通过提高检测工具的自动化水平和精准度，最大限度的通过自动化测量设备替代人工，可减少人工和时间成本，也降低人工测量带来的误差。通过在线的检测设备，可及时测量与反馈在产品的各项质量参数，利用工业互联网可与自动化设备互联互通，及时调整生产工艺参数，可降低下线检测带来的质量成本。

2.3.2 在检测过程中利用智能化设备，如人工智能的图像识别、动态感知技术，实现全流程自动化智能化的产品质量表面缺陷检测，既能提高质量检验效率、降低人工成本也能时间检测的精准度和准确性。

2.3.3 记录数据是检测过程中的重要工作，传统的手工纸质检测数据记录方式，既耗费人工也难以实现数据的共享，对检测数据也无法充分利用。通过对检验过程的数字化改造，可以实现检测数据自动采集与集中存储，质量管理与生产管理人员可以更便捷的获取所需的数据，使质量数据与生产数据关联做大数据分析成为可能，更好地为质量改善提供数据支持。

2.4 采购质量的好坏直接影响到企业最终产品的质量

采购业务的数字化，既属于企业内部的数字化转型，又涉及与供应链上游企业的质量数据共享与利用。在采购过程中需要对供应商进行评估和认证、对采购执行过程进行质量管理和对供应商进行绩效管理，从而保证企业物资供应的质量水平。

2.4.1 在供应商开发与认证阶段，为了充分利用网络资源实现采购业务公开、透明，在提高采购质量的同时降低采购成本，可搭建采购管理平台或利用电商平台开展网络寻源、网上供应商认证和询议价工作[2]。自建采购管理平台的优势在于更能契合企业的业务需求利于实现集中采购降低采购成本，缺点是供应商开拓范围仍然有限，在此情况下可与电商平台或专业商业信息服务平台如企查查、天眼查等建立接口，实现供应商信息获取，然后由采购人员主动联系开发认证。

2.4.2 在采购执行过程中，为了保证对采购物资进行质量监管、实现质量追溯，一般采用批次管理形式对不同供应商提供的物资进行分别管理，在此情况下对供应链管理的要求会有所提高，给供应链管理带来一定的难度。目前，工业互联网标识解析体系已逐步形成规模，其应用实践证明对供应链管理、质量追溯等都会形成深远影响，企业可利用工业互联网标识解析平台，打通上下游数据链。

2.4.3 由于供应商进行绩效管理需要获取供应商生命周期中的各种履约记录如送货及时性、送货合格率、结算及时性、质量问题处理情况等，这些信息在传统手工管理方式下靠人工收集效率既低也存在人为因素影响，不利于供应商的管理。在实施采购管理系统后，可以通过系统将上述信息自动集成，并通过一定的打分规则，自动形成客观的供应商评价结果，保证供应商管理的严肃性及公正性，保证企业物资供应质量和及时性。

3 利用数字化手段提高企业质量管理水平

在提高经营管理过程中质量管理能力的同时，也应重视以数字化手段，提高企业质量管理水平，建立以数字化为核心的质量管理工作机制。

首先，应提高岗位数字化作业能力。质量管理是一个全员参与的过程，企业在围绕提高质量水平的数字化转型过程中，实施每一个业务领域的数字化应用都离不开员工的参与，所以在此过程中应充分对相关岗位进行培训，提高员工的数字化技能，使员工具有运用信息化系统和在数字化条件下应用质量管理技术方法的能力，并培养员工数字化质量管理的思维，使员工从被动的接受数字化的工作环境，到能够主动创新以更好地推进本岗位的质量管理数字化工作和履行本岗位的质量职责。

其次，应推进生产设备数字化升级改造。企业应围绕提高质量管理数字化能力的目标，在业务管理数字化的过程中，推进生产设备的数字化改造，提高设备的自动化、智能化、精准化水平，保证设备控制精确、工艺稳定、减少因设备引起的质量问题。同时，通过对设备的联网改造，实现工艺参数下发、运行参数采集、集中监控等功能，通过对生产过程的数据采集实现产品质量追溯，通过将生产过程参数与产品质量检验结果关联分析，辅助进行生产工艺改进和产品质量改进。

最后，应保证各数字化系统之间互联互通，避免信息孤岛，综合已实施的数字化管理系统，实现全流程物料数字化管理[3]。企业应围绕物流，对业务流、数据流进行整合，建立与质量要求相匹配的数字化管理系统，在采购、生产、仓储、物流、交付及售后服务等全过程充分考虑质量追溯的要求，实现基于工业互联网标识解析的一物一码管理，实现产品全生命周期的数字化追溯能力。在此基础上与重要的物资供应商建立协同的数字化管理平台，共享采购产品质量、批次、交期等信息。

4 质量管理数字化工作的保障措施

首先，应围绕推进质量管理数字化转型这一工作主线，完善组织保障。其次，应为质量管理数字化转型工作培养和引入必要的人才，包括支撑数字化转型的系统管理、软件开发方面的信息化专业人才、能够在工作中充分利用数字化系统提升工作效率和能够对信息系统提出改进建议的数字化应用人才和能工运用数字化思维进行管理和推进数字化转型工作的管理人才。再次，应为质量管理数字化转型工作提供必要的软硬件投入，包括信息系统、数字化平台或相关数字化工具和自动化生产、检测设备、基础网络等，根据数字化转型的整体计划，循序渐进并适当超前的进行投入，并进行投入的绩效管理，提高投入产出的效能。最后，应充分保障质量数据安全，落实《数据安全法》和有关行政法规要求，强化数据安全意识，履行数据安全保护义务。加强网络安全防护、容灾备份、数据安全加密等数据安全能力建设，保障企业自身和客户的数据安全。