数字化情境下制造业企业质量管理的转型研究

唐易宏

摘 要：在数字经济时代，制造业企业质量管理转型迫在眉睫。本文首先基于质量管理的特征梳理了数字技术给制造业企业质量管理转型带来的机遇，接着提炼了数字化情境下质量管理转型的“四阶段”路径，最后从三个方面总结了质量管理数字化转型的注意要点。

关键词：数字化转型；质量管理；制造业

中图分类号：F2     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.17.008

0 引言

随着数字经济时代的到来，以移动互联网、大数据、人工智能等为代表的数字技术已经成为经济增长和企业发展的重要动力。党的二十大报告强调，要“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。数据显示，2021年我国数字经济规模已达45.5万亿元，占GDP比重39.8%。在这种情境下，我国制造业企业纷纷投入数字化转型的浪潮中，而质量管理作为制造业企业的核心命脉，其数字化转型受到业界和学界的广泛关注。质量管理的数字化转型一般是指将人工智能、区块链、云计算等新兴技术与传统的质量监测及控制相结合，以此提升企业质量管理的效率和效果。那么，对于制造业企业来说，该如何将质量管理活动与这些先进的数字技术相融合？在质量管理数字化转型过程中又该注意哪些要点？这些问题值得深入探讨。为此，本文首先结合质量管理的特征，梳理了数字经济时代制造业企业质量管理转型的机遇；其次，基于当前制造业企业的发展现状，构建了质量管理数字化转型的基本路径；最后，从多维视角出发，分析了制造业企业在质量管理转型中的注意要点。

1 数字化情境下制造业企业质量管理转型的新机遇

数字化转型对制造业的经营与管理模式产生了重大影响，在新业态的背景下，质量管理需要更加注重及时性、准确性和高效性的把握。然而，传统的质量管理大多采用程序化的运营模式，不能有效整合來自不同部门和组织的信息，这使得许多制造业企业难以应对外部激烈的市场竞争。此外，落后的质量管理体系会直接影响企业的生产和研发活动，不利于企业的可持续发展。质量管理的数字化转型不仅是企业抵御外部风险的必要举措，同时也是新时代制造业高质量发展的必由之路。已有文献强调，对于制造业来说，应从质量管理和技术管理两个层面入手，推进企业和产业整体的数字化转型。接下来，本文将从以下三个方面分析数字技术给制造业质量管理转型带来的新机遇。

1.1 数字技术突破了质量管理的空间束缚

质量管理的最初动机就是源于空间距离带来的不安全感。在社会生产初始期，由于技术水平和物流条件的限制，产品供应方与需求方大多处于同一空间，需求方可以通过现场监督来确保产品交付的质量。然而，随着社会的发展，产品的供应方与需求方开始出现了空间错位，需求方无法亲自监督供应方的生产与加工，这促使需求方开始思考如何才能在不亲临现场的前提下获得质量合格的产品。于是，诸如客户认定、第三方认证、ISO9001标准等一系列质量管理措施逐渐出现，并成为传统质量管理中的重要一环。归根到底，这些方式只是将质量监测工作的主体进行了调整，并未从本质上破除质量管理的空间束缚。然而，伴随数字化技术的成熟，需求方可以通过移动互联网、虚拟现实、全真模拟等方式实现跨时空监控和沉浸式交互。当前，部分制造业企业已经开始为需求方提供关键流程的实时监测，客户可以随时选取生产流程片段和工序进行查看。例如，2021年浙江省政府推出食品安全追溯闭环管理系统（“浙食链”），归集从田头（车间）到餐桌生产流通交易数据，消费者可以通过支付宝、微信“一扫查询”食品产地、企业信息、检验检疫情况等追溯信息。在企业层面，绍兴酒企积极推进绍兴酒鉴湖糯稻基地建设，依托数字化手段开通24小时慢直播系统，并建立包含用料、种植、加工等环节的数字化追溯体系，实现全程展示。因此，在数字化情境下，过去的空间错位问题将不复存在，由空间距离带来的质量上的不安全感也会得到有效缓解，传统的质量管理在受到冲击的同时也迎来了新的机遇。

1.2 数字技术缓解了质量管理的时滞风险

产品生产的时滞性是质量控制不可避免的压力。在社会生产早期，由于产品性能单一，生产流程简单，因此需求方只需要对成品进行质量检测就能够保障产品的质量过关，无需关注产品生产的流程。随着科技的进步，产品的性能和技术复杂度越来越高，生产流程也越来越长，这时需求方就不能仅通过成品来判断整个产品的质量好坏，而需要对产品生产的全流程进行质量监控。为此，在生产过程中设置检测点、暂停点、评审点这种做法逐渐在质量管理中流行起来，然而这种方式会显著降低产品的生产与加工效率，难以适应当前市场追求高效交付的主流趋势。值得庆幸的是数字技术的出现，让质量管理的时滞风险得到了有效缓解。目前，已经有部分企业开始利用自动检测技术、大数据挖掘技术和辅助决策技术对生产流程的各个工序进行分析，且这种细分可以精确到每一秒钟。因此，数字经济时代将无需通过设置关键节点的方式进行质量控制，这给质量管理的转型带来了新的契机。

1.3 数字技术实现了质量管理的知识迁移

用户专业知识的缺乏是质量管理持续发展的动力。在早期，产品的生产者往往就是产品的使用者，用户对产品的功能和特性有全面的了解。随着经济社会的进步，产品的制造商和使用者开始分离，许多用户由于不具备相关的专业知识，无法对产品的性能和功效作出有效评估，进而出现了产品质量认证、性能测评、专业鉴定等一系列质量控制与管理活动。这些方式虽然可以保障产品的质量，但始终无法给用户带来绝对的安心。然而，伴随虚拟现实、人机交互、人工智能等数字技术的出现，用户已经可以非常方便地获取与产品相关的专业知识，在移动互联网、大数据分析以及云计算的支持下，甚至可以实现全自动化的产品测评。高效的知识迁移极大地拓展了质量管理的应用场景，这虽然会给传统的质量控制带来冲击，但也为质量管理的数字化转型提供了新的方向。

2 数字化情境下制造业企业质量管理转型的路径分析

质量管理的数字化转型是一个循序渐进的过程，不仅需要企业对自身的质量管理流程进行优化，还需要实现数字技术与质量管理工作的有效融合。一般来说，制造业企业可以通过如下所述的“四阶段”路径实现质量管理的数字化转型。

2.1 工作内容的标准化

质量管理数字化转型的首要任务是制定质量控制工作的具体标准。当前，许多质量管理活动都是依靠质检人员或其他专业人员的自身经验来进行，缺乏科学统一的标准，这使得质量管理水平参差不齐。数字化转型要求质量管理各项工作的输入输出都有一个确切的条件或定义，同时在分析过程中也要设置具体的模型和参数。因此企业进行质量管理的数字化转型时首先必须给产品的特征和功能界定清晰的指标，在此基础上确立质量监测、数据分析和过程控制的具体标准，以此全方位地实现质量管理工作的标准化。需要强调的是工作内容标准化并不意味着所有质量管理活动的标准一成不变，为了更好地契合市场发展，满足客户需求，企业需要对标准进行灵活调整。

2.2 知识信息的数量化

在标准化的基础上，企业需要对质量管理的相关知识和信息进行量化处理。例如，对一件物品新旧程度的测算，可以用“崭新”“较新”等定性的语言进行描述，但这种描述无法进行深度分析，这就需要企业将定性描述转化为定量数值。在知识信息量化处理的基础上，企业应进一步构建特色化的质量管理数据库，打造高效的质量管理信息系统，以此实现产品质量的数量化展示，为质量监测、数据预测和流程控制提供数据支撑。值得注意的是知识信息的数量化处理同样需要更新迭代，一方面，将前沿知识融入其中，另一方面与工作内容相匹配。对于制造业企业来说，知识信息的数量化是质量管理数字化转型中最具挑战的任务，对企业的吸收能力和转化能力有很高的要求。因此，在质量管理的数字化转型前，企业务必做好充分的能力储备。

2.3 管理平台的网络化

质量管理数字化转型的主要目的就是为了实现全方位的数据整合与共享。当前，许多企业的质量管理与其他业务活动存在明显的割裂现象，质量管理过程中发现的问题不能及时共享到研发、销售等其他部门，进而导致同样的问题反复出现。为此，在数字化转型过程中，企业需要基于互联网、云平台、区块链等技术搭建一个网络化的质量管理平台，将研发、生产、加工、质检等方面的数据汇集起来，并实时共享。这样不仅可以快速整合质量管理所需的各类数据，同时也能实现质量数据分析的价值最大化。

2.4 流程运营的智能化

实现智能制造是制造业企业数字化转型的最终目标，质量管理的数字化转型也需要融入企业智能制造体系之中。在前期网络化平台的基础上，质量管理应进一步将智能识别、模糊分析、自动监测、工业互联网等技术模块融入平台，从根本上实现质量管理全流程运营的智能化。近年来，我国制造业企业开始尝试将“5G+工业互联网”技术引入质量管理，涌现出众多极具前瞻性与代表性的创新成果。例如，“浪潮苏州5G全连接工厂项目”解决了工厂的网络延迟、生产效率低、成品合格率低、数据安全等业务痛点，实现产品质量提升20%、运营成本降低10%、企业产能提升15%的成效。古越龙山打造数智、低碳的黄酒产业示范园区，从酿造端、储存端（大罐储酒区）、勾调端、包装和发货端着手，全面实现控制智能化、管理数字化。流程运营的智能化不仅可以提升企业质量管理的效率，同时也将对制造业数字化转型产生深远影响。

如上所述的“四阶段”路径是大部分企业质量管理数字化转型的基本范式。然而，在实践中，并非所有企业都需要经历这四个阶段，管理者应根据企业自身发展特点，灵活制定质量管理数字化转型路径。

3 数字化情境下制造业企业质量管理转型的注意要点

质量管理的数字化转型是一项系统且复杂的任务，不仅需要一个科学合理的转型规划，还需要企业各个部门的通力配合。下面将从三个方面探讨数字化情境下制造业企业质量管理转型的注意要点。

3.1 以问题导向和市场需求为指引

质量管理的数字化转型必须找准前进的方向。一方面，企业要积极获取同行业质量管理的相关信息，挖掘行业和企业当前在质量管理上的痛点，有针对性地制定质量管理数字化转型的方案。另一方面，企业要及时关注市场需求的变化，充分听取客户对产品质量的反馈建议，并将产品的质量管理信息与之共享。在问题导向和市场需求的双重指引下，企业将清晰地认识到质量管理数字化转型的方向。一般来说，企业首先可以重点学习领域内头部公司在质量管理上的实践经验，通过流程对比剖析自身的问题，然后在此基础上结合市场和用户的诉求推进质量管理的数字化转型。

3.2 以重点突破和持续改进为原则

质量管理数字化是一个长期的变革过程，很少有企业可以在短时间内实现高效的转型。在这个过程中，企业应选择一个合适的点作为突破口，培育质量管理的特色和优势，同时以持续改进为原则，将数字化转型逐渐推广至质量管理中的各个环节。例如，武钢在数字化转型中重点聚焦节能减碳，将“双频组网+控制链路冗余”技术融入生产链，实现了无人天车业务在硅钢、热轧、冷轧多个生产车间的规模落地，在推进节能减碳的同时也大大提高了产品的质量。例如，古越龙山在数字化转型中聚焦产品质量越来越优，引进IOT数字集成系统和精益制造MES系统+SRM供应商协同+仓储管理WMS+柔性定制系统，在推进生产全程的数字化管控的同时实现数字化质量管控。制造业企业质量管理的转型需要遵循企业成长的一般规律，以战略性、长期性和持续性为基本原则，避免落入机会主义陷阱。

3.3 以技术赋能和管理优化为手段

質量管理数字化转型的核心是利用数字技术赋能企业质量检测及控制活动。然而，并非所有的数字技术都能应用于质量管理之中，故企业需要结合自身条件，科学合理地引入数字技术，并根据管理战略的变化及时调整转型策略及方案。此外，当质量管理数字化取得一定成绩后，企业会积累大量的与产品性能相关的数据，而这些数据可以成为企业新产品开发及改良的重要依据。因此，质量管理的数字化转型并非单纯的技术应用，而是技术赋能与管理创新的结合，只有在数字技术与科学管理思想的双重作用下，制造业企业才能实现高效的数字化转型。

4 结论

数字化转型是制造业企业实现高质量发展的必要举措。本文基于数字化情境和质量管理的特征，从空间束缚、时滞风险及知识迁移等三个方面分析了数字技术给制造业企业质量管理转型带来的机遇，并进一步提出了数字化情境下制造业企业质量管理转型的路径。结合制造业企业质量管理的特征及现状，本文认为，质量管理的数字化转型大致需要经历“工作内容标准化”“知识信息数量化”“管理平台网络化”以及“流程运营智能化”四个阶段。最后，本文分析了制造业企业质量管理数字化转型的注意要点。作为制造业企业的核心命脉，质量管理的数字化转型必须以问题导向和市场需求为指引，以重点突破和持续改进为原则，以技术赋能和管理优化为手段。

参考文献

［1］戴彩霞，张程，余能超，等.制造业供应链质量管理数字化发展现状与趋势研究[J].标准科学，2022，（S2）：5862.

[2]王璐.质量管理数字化演变与趋势辨析[J].中国质量，2022，（7）：104110.

[3]“三层四链”数字化质量管理模式[J].企业管理，2022，（4）：6670.

[4]工业和信息化部科技司.全面强化质量管理数字化能力 加快推动制造业高质量发展[N].中国电子报，20220114（006）.

[5]田玉鹏，许睿，董豪，等.企业数字化质量管理能力评价研究——以原材料行业企业为例[J].创新科技，2020，20（12）：4553.

[6]夏明.数字化技术背景下质量管理发展路在何方（上）[J].上海质量，2020，（9）：2428.

[7]夏明.数字化技术背景下质量管理发展路在何方（下）[J].上海质量，2020，（10）：2225.