汽车制造质量管理数字化的探索与实践

摘 要：本文聚焦于汽车制造行业的质量数字化转型，剖析质量管理的现状与挑战，强调其重要性与必要性。详细阐述质量数字化的建设思路、人才培养、规划及实践情况，所涉及的案例涵盖质量业务的协同创新、供应商质量管理标准化以及车联大数据运行监控等方面，为汽车制造企业提升质量管理水平提供了路径。未来，汽车制造企业要持续推动质量数字化转型，以适应发展需求，达成更高质量的发展，文中内容对汽车制造行业具有一定的指导意义。

关键词：汽车制造 质量管理 数字化转型 规划与实践 人才培养

0 引言

随着国家对制造业高质量发展的重视，一系列政策如《制造业质量管理数字化实施指南（试行）》《质量大数据白皮书》等的出台，有力推动了质量数字化的转型。然而，当前汽车制造企业在质量管理方面仍面临诸多挑战，如数据分散、标准不统一、数据难以应用和创新等。这些问题不仅制约着企业的发展，也对质量数字化转型提出了迫切需求。本文将聚焦汽车制造行业质量数字化转型的探索与实践，深入分析在这一过程中所面临的问题及应对策略，以期为行业发展提供有价值的参考和启示。

1 现状与挑战

对于多数制造业，质量管理业务面临着诸多现实问题与挑战，如表1所示。这些问题严重影响了质量管理的效率与效果，汽车企业需积极探索有效的解决方案，打破当前困境，实现质量管理的优化与升级，从而提升产品质量与企业竞争力。

2 质量数字化转型的必要性

数字化转型是企业的必答题，它是企业利用先进技术来优化或创建新的业务模式，以客户为中心，以数据为驱动，打破传统的组织效能边界和行业边界，提升企业竞争力，为企业创造新价值的过程。[1] 质量数字化转型是汽车制造企业突破当前困境、实现可持续发展的关键举措。数字化技术能够整合分散的质量数据，实现统一规范管理，提高数据的利用率和准确性，为企业的创新发展提供有力支撑。同时，数字化转型有助于企业实时掌握质量动态，及时发现和解决问题，提升质量管理效率和效果，增强企业在市场中的竞争力。

3 质量数字化建设的总体思路

质量数字化建设是一个循序渐进的过程，如图1所示，总体上可以分为以下三步。

第一步，架构职责。这是数字化推进的重要基础，搭建完善职能架构，明确部门分工，确保工作高效开展。其中，一把手工程尤为关键，领导的高度重视和参与能统筹各方资源，协调解决复杂问题，其决策与引领能加快数字化推进步伐，使架构职责得到有效落实，让质量数字化建设步入正轨。

第二步，人才培养。这是至关重要的一环，要通过启发、培训和实践等多种方式，积极培养质量数字人才。这些人才不仅要具备扎实的专业知识，还要有创新思维和实践能力，能够熟练运用数字化技术解决质量问题。

第三步，规划及落地。要切实推进数字质量规划的落地实施，逐步提升质量管理能力。通过数字化技术的赋能，让业务更加高效、精准地运行，助力质量目标的达成和品质的提升。

4 数字化人才培养

当前，诸多企业在进行数字化转型时，过度地依赖外包 IT 供应商，这不仅极大地增加了企业的成本投入，而且导致转型的进程也较为缓慢。其中关键原因在于外包团队对企业自身业务缺乏深入了解，往往需要耗费大量的时间去进行业务调研。

从业务与技术融合这一理念出发，企业需要建立健全数字化人才培养制度，提高现有员工对数字化技术和管理的素养。[2]一方面，企业内部极为迫切地需要培育出一批既精通业务又熟稔技术的复合型人才。比如引入 0 代码或者低代码这种具有可行性的方式，如此一来，便能助力业务人员迅速地将业务实现数字化。另一方面，对于那些具有编程基础的工程师，可以给予其专业的培训资源，通过循序渐进的方式将他们逐步培养成通晓高阶代码的复合型人才，进而逐步降低对外部的依赖程度。

在数字化转型过程中，采取外包与自主开发相结合的双路线模式，同时实施底阶与高阶的双重人才培养策略，有助于推动企业数字化转型的高效进行。

5 质量数字化规划

数字化转型的基本思路是实现业务的数据化、数据的资产化、资产的价值化，从而为业务转型赋能。围绕这一思路，结合质量管理业务的特点，搭建质量数字化规划，如图2所示。

5.1 转型基础

质量数字化转型的基础在于业务价值流的全面分析，明确质量业务的关键环节，梳理业务流程并确定控制点，识别质量与业务的关联、质量对业务的影响及业务对质量的反作用。业务价值流的全面分析有助于优化资源配置，明确数据采集重点与资源投入方向，支撑数字化转型战略，确保与企业业务战略一致并规划好转型路径。

5.2 四大支柱

质量数字化转型的四大支柱分别是业务驱动、数据治理、人才转型、组织变革。

业务驱动：数字化转型的需求来自业务，业务驱动是关键。企业必须以业务为主导，让数字化服务于业务发展。这意味着企业要将数字能力深深融入业务的各个环节之中，从业务的本质需求出发推动数字化转型。业务部门需在决策和实施过程中发挥关键作用，在决策时根据市场、客户以及自身质量目标等业务相关因素评估数字化转型的方向，在实施中确保数字化举措与业务流程无缝对接，使数字化转型紧密围绕业务的核心价值展开，通过数字化技术助力业务在质量、效率等方面实现实质性的提升与变革。

数据治理：数据治理的本质是指导、评估和监督数据的管理和利用，通过制定数据标准体系，提高数据的质量，并为组织提供不断创新的数据服务，以提高数据的价值密度。[3]数据治理的预期效果是让数据“有数可用”“有数敢用”“安全合规”“同源共享”“数尽其用”。

人才转型：为更好地推进数字化转型，人才转型是必经之路，将业务和IT进行融合及赋能，使业务人员懂IT，IT人员懂业务。

组织变革：在数字化转型期间，业务部门和IT部门必须紧密协作。可以构建将业务与 IT 融合为一体的团队，聚焦于业务中存在的问题，精准定位转型的切入点后再展开相关工作，从而彻底扭转“企业IT部门与业务部门相互脱节”的局面。

5.3 六大过程

质量管理数字化贯穿产品品质全生命周期的六大过程，涵盖产品企划、设计开发、试验验证、生准品培、生产保证、市场售后，涉及研产供销各个环节。

5.4 两大方向

从赋能业务的角度看，质量管理数字化有两大应用，分别为“全生命周期质量数字化管理”和“质量大数据应用”。全生命周期质量数字化管理就像是一条清晰的路线图，围绕产品质量全生命周期的六大过程实施数字化管理。比如根据过往数据优化设计，避免试验验证中的再发错误；在生产保证环节，通过数据实时监控，能及时调整生产参数；而市场售后的反馈数据又能反哺到前面的环节，不断优化整个过程，真正做到让质量数字化落到实处，提高产品质量。

5.5 三个目标

从源流改善的视角出发，质量管理数字化设定了三个防止目标，而数字化手段在其中发挥着至关重要的作用。

流出防止：在汽车生产过程中，流出防止旨在确保有质量问题的产品不会从当前生产环节流入下一个环节或进入市场。通过数字化手段，能够对生产流程进行实时监控和数据分析，一旦发现质量异常数据，系统立即发出警报，相关人员可以迅速采取措施进行处理，从而有效实现“流出不良为零”。

再发防止：对于已经出现过的质量问题，再发防止需要深入探究其根本原因，以便对生产流程、设计、工艺等进行调整，避免同样问题再次发生。数字化手段在此过程中提供了强大的支持。通过建立质量问题数据库，将已发生的质量问题及其原因、解决方案等信息进行存储和分析，结合横向展开、检出及显在化、新车型再发防止检证等措施排查风险，从而确保“再发不良为零”。

未然防止：未然防止强调在质量问题尚未发生时，基于以往经验、规律以及对潜在风险因素的分析，提前采取措施预防质量问题的产生。数字化手段结合FMEA（失效模式与影响分析）在这方面具有独特优势。借助人工智能算法对大量历史数据进行学习和分析，预测可能出现的质量问题及其发生概率。此外，运用FMEA对产品设计、生产流程等进行全面的风险评估，识别潜在的失效模式及其影响，制定针对性的预防措施，如优化参数、加强原材料检测等，最终实现“新发不良为零”。

5.6 愿景

通过推进质量数字化转型，构建高效、精准的数字化质量管理体系，不断挖掘质量提升的潜力，实现品质持续提升，让品质口碑深入人心，塑造卓越品牌形象，达成企业的质量愿景。

6 全生命周期质量管理数字化实践

6.1 质量业务的协同创新

基于FMEA分析和问题解决为双内核的品质管理思路，如图3所示，搭建质量管理协同创新平台，通过对接现有系统，打破信息孤岛，实现质量业务的协同和全生命周期的管理。

通过质量管理协同创新平台系统，可以更好地协调上下工序之间的质量活动，实现质量数据的流通和共享，实现从生准、量产、市场到客户品质体验全过程品质贯通，推进质量问题源流解决，提升品质再发防止和未然防止能力，实现以FMEA为核心的正向研发和制造过程、以问题解决为核心的逆向追溯管理过程。

6.2 供应商质量管理的标准化

基于供应商管理方法SQM，以数字化转型促进流程改善，供应商管理业务通过数字化平台高效运行，业务与技术双轮驱动。实现供应商品质管理效率提升，提升供应链管理水平。核心职责是将供应商全过程管理中的交付物串起来，并具备直接监控供应商生产过程关键参数及未经人工处理的产品检验信息，实现供应商质量关键信息自动监控预警，如图4所示。

6.3 车联大数据运行监控建设

如图5所示，车辆运行过程中产生的数据叫车联大数据，可通过4G/5G实时传送至云端，通过数字化平台，构建车辆数据监控矩阵，远程守护智能网联汽车的用车安全，实现市场品质管控数字化能力提升，赋能精准解析，有效提高品质推进效率。实施车联大数据监控有助于尽早发现问题，先于交车前发现不良；先于客户前发现问题，快速解析对应，从而减少客诉，提升车主体验。

7 结论

在当今时代，汽车制造行业的质量数字化转型已成为不可阻挡的趋势。从质量数字化建设思路和规划的探索，再到全生命周期质量管理数字化的实践，这些都赋能了汽车制造企业质量管理水平的大幅提升。展望未来，汽车制造企业必须坚定不移地持续深化质量数字化转型，不断对相关体系和平台进行优化与完善，从而更好地适应日益激烈的市场竞争和快速发展的行业需求，推动企业朝着更高质量、更可持续的方向大步迈进，实现质的飞跃与突破。

参考文献：

[1]华为企业架构与变革管理部.华为数字化转型之道[M].北京：机械工业出版社，2022.

[2]陈畴镛，许敬涵.制造企业数字化转型能力评价体系及应用[J].科技管理研究，2020，40（11）：46-51.

[3]汪洋，王柯，张桃宁，等.工业数字化转型中的数据治理研究[J].信息技术与网络安全，2022，41（04）：25-31.