大数据技术在质量管理标准化方面的应用分析

韩克甲 田延凯 李锦锦 聂小可 刘丽

摘 要：随着大数据技术的不断发展和应用，其在质量管理和标准化方面的应用也越来越广泛。本文从质量管理的背景出发，介绍了大数据技术的基本概念和发展现状，并结合实际案例分析了大数据技术在质量管理及标准化方面的应用。通过对比分析，发现大数据技术可以有效提高质量管理的效率和精度，优化和标准化生产流程，提高产品质量和客户满意度。但同时，也存在着一些挑战和问题，需要进一步完善和改进。因此，最后提出了一些建议和展望，以期为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。

关键词：大数据技术，质量管理，效率，精度，优化

DOI编码：10.3969/j.issn.1002-5944.2024.09.040

0 引 言

质量管理是现代企业管理的核心之一，它关系到企业的生产效率、产品质量、客户满意度等多个方面。而质量管理的标准化对于提高企业质量管理效率有着重要的作用。将从质量管理和标准化的背景出发，介绍大数据技术的基本概念和发展现状，然后结合实际案例分析大数据技术在质量管理方面的应用。最后，提出一些建议和展望，以期为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。

1 基本概念界定

1.1 大数据技术

大数据技术是指通过计算机等信息技术手段对海量数据进行收集、存储、处理和分析，从中获取有用信息和知识的一种技术[1]。其主要特点包括数据量大、速度快、种类多、价值高等。大数据技术的核心是数据挖掘和机器学习技术，通过对数据的分析和学习，可以发现数据之间的联系和规律，提供决策支持和预测能力。

随着信息技术的不断发展和应用，大数据技术也得到了快速发展。目前，大数据技术已经广泛应用于各个领域，包括金融、医疗、教育、交通、能源、制造等。随着物联网、云计算、人工智能等新技术的不断涌现，大数据技术的应用前景更加广阔。

1.2 质量管理

质量管理是通过确定质量方针、目标和职责，并通过质量体系中的质量计划、控制、保证和改进等活动来实现的。随着对产品质量要求的不断提高，质量管理也逐渐得到重视。质量管理的实施过程通常包括质量计划、质量控制和质量改进这三个主要方面。

1.3 标准化

标准化是指为了在一定范围内获得最佳秩序，对现实问题和潜在问题制定共同使用和重复使用的条款的活动。标准化的主要活动包括编制、发布和实施标准。GB/T 20000.1—2002《標准化工作指南》对标准化进行了明确定义。

1.4 质量管理与标准化之间的关系

首先，标准化是质量管理的核心和基础，它们之间有很多相似之处。质量管理始终包括标准化过程。在实际生产过程中，通常会使用适当的标准来控制和指导设计和产品制造的整个过程。

其次，质量管理和标准化是相互不可分割的。为了使一个组织的运营不依赖于个人能力，将组织中每个人的经验和结论转化为组织的积累，必须在质量管理活动中进行标准化。企业管理者都应该有标准化管理意识，在生产过程中遇到问题时，不仅仅追究某个人的责任，而是需要采取一种“对事不对人”的管理方法和态度，主动找出错误的根源，并研究问题原因以找到改善问题的方法。如果方法正确有效，就可以通过标准化固定下来，形成先进的工作方式，从而避免同类问题的重复发生。

第三，在质量计划、控制和改进的过程中，标准化发挥了特别重要的作用。质量计划的目标是确定顾客需求、开发符合顾客需求的产品特征，并找到制造这类产品特征的过程，以建立过程控制措施。很明显，质量计划中的产品特征确定和生产形成的大多数活动都在实施标准化。

第四，质量控制旨在确保管理对象完全符合预期要求，实现规定目标，例如产品尺寸、热处理机器的温度、生产线定额等。预期的多少没有硬性要求，但重复性是控制管理中经常具有的特点。如果每次进行重复性工作时都随意进行，对企业的生产制造来说是没有效率的。这就需要使用适当的标准作为规则，在重复工作时按照规则进行工作。这些规则就是标准。由于企业生产活动的多样性，存在各种不同的标准来规范生产活动。贯彻执行各种标准的过程就相当于控制性管理。

质量改进旨在改变传统的管理模式，在改进实施过程中，必须通过不断的尝试和探索来找到达到目标的方法。质量改进活动与标准的关联程度也很高，现有的标准是质量改进的起点，企业质量改进就是要用新标准实现改进目标。通过质量改进，提升企业运营和生产水平。

2 大数据技术在质量管理方面的应用案例分析

2.1 基于大数据技术的质量管理平台

某制造企业通过建立基于大数据技术的质量管理平台，实现了对生产流程、设备状态、产品质量等多个方面的全面监控和管理。通过对生产线上的数据进行实时收集、存储和分析，可以及时发现生产过程中的异常情况，并采取相应的措施进行调整和改进[2]。同时，通过对产品质量数据的分析和挖掘，可以发现产品质量问题的根源，并对其进行深入分析和研究，最终实现产品质量的提升和客户满意度的提高。

2.2 基于大数据技术的质量预测模型

某电子产品企业通过建立基于大数据技术的质量预测模型，实现了对产品质量的预测和预警。通过对历史数据的分析和学习，可以建立产品质量的预测模型，并通过实时监控和分析，进行质量预警和风险控制。同时，通过对生产过程的优化和改进，可以有效减少质量问题的发生率，提高生产效率和产品质量。

2.3 基于大数据技术的供应链管理

某汽车零部件企业通过建立基于大数据技术的供应链管理系统，实现了对供应商质量的全面监控和管理。通过对供应商的数据进行收集、存储和分析，可以及时了解供应商的质量状况和风险，从而采取相应的措施进行管理和控制。同时，通过与供应商进行合作和协作，优化供应链的流程和效率，提高产品质量和客户满意度。

3 产品质量管理实现全面管理涵盖的内容

产品质量管理的目的是保证产品的品质符合客户的需求和期望，提高客户满意度，增强企业的竞争力和市场占有率[3]。在智能化生产制造的背景下，产品质量管理需要应用智能化监管技术，实现全面管理，包括以下几个内容。

3.1 数据采集和分析

通过智能化设备对生产过程中的数据进行实时采集和分析，包括生产线上的实时监测数据、生产设备的运行状态数据、原材料和成品的质量数据等。通过数据分析，可以及时发现生产过程中的问题和缺陷，优化生产流程，提高生产效率和产品质量。

3.2 自动化控制

在生产过程中，通过智能化设备实现自动化控制，即由计算机程序自动控制生产过程中的各个环节，以保证产品质量的稳定性和一致性。同时，通过智能化设备的自动化控制，可以减少人为操作的干扰，提高生产效率和产品质量。

3.3 智能化监管

通过智能化监管技术对生产过程中的各个环节进行监管，包括质量检测、质量控制、质量评估等方面。通过智能化监管，可以及时发现质量问题和缺陷，进行纠正和改进。同时，智能化监管还可以帮助企业建立质量预警机制，提前预警可能出现的质量问题，及时采取措施避免质量风险。

3.4 数据共享和协同

通过智能化技术实现数据共享和协同，包括生产、销售、售后等各个环节之间的数据共享和协同。通过数据共享和协同，可以实现全面管理和协同作业，提高生产效率和产品质量。

智能化技术在产品质量管理中的应用可以帮助企业实现全面管理和协同作业，提高生产效率和产品质量，保障产品品质符合客户需求和期望，增强企业市场竞争力。

4 大数据技术在产品质量管理中的应用场景

随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业将其应用于产品质量管理和管理中[4]。

（1）预测和预警。大数据技术可以通过对历史数据的分析，预测未来可能出现的产品质量问题，提前进行预警，并采取相应的措施进行预防。这样可以避免因质量问题而造成的损失。

（2）智能化生产。大数据技术可以帮助企业实现智能化生产，通过对生产过程中的数据进行分析和监控，及时发现生产中的问题，并进行调整和优化，提高产品的质量和生产效率。

（3）质量控制和管理。大数据技术可以帮助企业实现全面的质量控制和管理，包括质量监测、质量分析、质量评估和质量改进等方面。通过对质量数据的分析和挖掘，企业可以找出问题的根源，并采取有效的措施进行改进，提高产品的质量和品牌价值。

大数据技术在产品质量管理中具有重要的应用价值，可以帮助企业提高产品质量，降低质量成本，提升品牌竞争力。

5 大数据技术在质量管理方面的展望和建议

随着大数据技术的不断发展和应用，其在质量管理方面的应用也将不断深入和拓展。未来，大数据技术将更加注重数据的质量和安全，加强数据治理和隐私保护；同时，也将更加注重数据的可视化和智能化，提高数据的利用价值和决策支持能力。大数据技术在质量管理和标准化方面的建议如下：

（1）加强数据质量和安全管理。在收集和处理数据的过程中，应加强数据质量和安全管理，提高数据的准确性和可信度，保护数据的隐私和安全。

（2）加强技术研发和人才培养。应加强大数据技术的研发和创新，提高技术的稳定性和可靠性；同时，也应加强人才的培养和引进，提高团队的专业性和创新能力。

（3）加强与企业合作和协作。应加强与企业的合作和协作，共同探索大数据技术在质量管理方面的应用和发展，推动质量管理的不断提升和创新。

6 结 语

从质量管理的背景出发，介绍了大数据技术的基本概念和发展现状，并结合实际案例分析了大数据技术在质量管理方面的应用。通过对比分析，發现大数据技术可以有效提高质量管理的效率和精度，优化生产流程，提高产品质量和客户满意度。但同时，也存在着一些挑战和问题，需要进一步完善和改进。因此，提出了一些建议和展望，以期为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。

参考文献

[1]杨强，扈玲，崔永凤.产品质量管理中的大数据技术应用分析[J].中国标准化，2022（18）：165-167.

[2]成领，曾士珂.大数据技术的最新发展及其在金融监管领域的应用[J].产业科技创新，2023，5（1）：75-77.

[3]张磊，刘辛彤，蔡硕，等.基于Storm架构的电力物联网流数据处理[J].电力系统保护与控制，2021，49（20）：112-119.

[4]孙明华.“互联网+物流”智能化仓储系统的现状与趋势[J].企业改革与管理，2023（1）：47-49.

作者简介

韩克甲，本科，高级工程师，研究方向为机械产品质量管理及相关材料的分析与测试。

（责任编辑：袁文静）