◆ 王金德 / 文

美國(guó)質(zhì)量學(xué)會(huì)2015年發(fā)布的《質(zhì)量未來(lái)報(bào)告》指出，制造業(yè)未來(lái)：連接節(jié)點(diǎn)和事物的集成新一代信息技術(shù)。以物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和移動(dòng)寬帶技術(shù)等為代表的新一代信息技術(shù)的發(fā)展，有效克服了工業(yè)制造業(yè)信息化發(fā)展的障礙，同時(shí)有效促進(jìn)了質(zhì)量水平的提升。

四、新一代信息化技術(shù)應(yīng)用有效地促進(jìn)了質(zhì)量提升

新一代信息技術(shù) （IT） 涉及基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)、空前的建模能力、移動(dòng)計(jì)算、社交網(wǎng)絡(luò)，以及遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越今天的基礎(chǔ)架構(gòu)和軟件服務(wù)的IT云。顯然，智能化互聯(lián)設(shè)備在急劇增加，據(jù)預(yù)測(cè)，到2020年，其數(shù)量將達(dá)到300億。各種應(yīng)用程序?yàn)槲覀兲峁┝嗽S多不可思議的新見(jiàn)解和解決方案、前所未有的機(jī)遇以及改變各主要行業(yè)經(jīng)營(yíng)方式的無(wú)盡力量，而整合設(shè)備、數(shù)據(jù)和信息系統(tǒng)的這種爆炸式增長(zhǎng)將為這些應(yīng)用程序奠定基礎(chǔ)。目前，企業(yè)在新一代信息技術(shù)應(yīng)用的質(zhì)量提升方面進(jìn)行了有效的實(shí)踐。

1. 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)的可能性是無(wú)窮無(wú)盡的。雖然物聯(lián)網(wǎng)在消費(fèi)者可穿戴設(shè)備和智能家居方面得到了充分的展示，但更直接的影響將出現(xiàn)在產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)本身沒(méi)有價(jià)值。但是，識(shí)別隱藏模式、預(yù)測(cè)未來(lái)事件、預(yù)測(cè)使用情況和成本以及從這些數(shù)據(jù)中獲得洞察的能力將重塑制造業(yè)。機(jī)器和設(shè)備傳感器并不稀罕，但具有自己IP地址和全天候反饋的設(shè)備卻很有效。無(wú)論您稱之為“物聯(lián)網(wǎng)”（ IoT ）還是機(jī)器對(duì)機(jī)器（ M2M ），通過(guò)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)應(yīng)用分析，產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量中的可能用途現(xiàn)在可以實(shí)現(xiàn)，包括:

一是避免產(chǎn)品性能下降：如果冰箱傳感器檢測(cè)到高于模型額定值的能耗，是溫度設(shè)定得太低了，還是冰箱門每天打開(kāi)的次數(shù)超過(guò)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)？通過(guò)在線檢測(cè)、調(diào)試，制造商可以給業(yè)主發(fā)送提示，以減少能源費(fèi)用?；蛘撸瑐鞲衅黠@示溫度和使用正常，但是壓縮機(jī)循環(huán)太頻繁，通過(guò)遠(yuǎn)程軟件更新以減少壓縮機(jī)周期并向客戶發(fā)送說(shuō)明，可以解決此問(wèn)題。

二是降低維修成本和提高服務(wù)合同盈利能力：了解每種產(chǎn)品的運(yùn)行狀況，而不僅僅是對(duì)其進(jìn)行保修索賠服務(wù)。找出問(wèn)題是提高質(zhì)量的關(guān)鍵，如在沙漠中運(yùn)行的過(guò)熱卡車或在室外冰凍溫度下使用時(shí)出現(xiàn)故障的手機(jī)。通過(guò)連接的設(shè)備數(shù)據(jù)，可以更快、更準(zhǔn)確地檢測(cè)普遍存在的問(wèn)題，從而主動(dòng)控制問(wèn)題并防止客戶不滿。維修主要是基于“以防萬(wàn)一”的預(yù)防理念，但組織并不確切知道某個(gè)設(shè)備何時(shí)可能發(fā)生故障，更不用說(shuō)常規(guī)的服務(wù)調(diào)查能否避免故障的發(fā)生。傳感器有助于確定正確的維修時(shí)間。通過(guò)正確分析這些信息，公司可以設(shè)計(jì)服務(wù)合同，提高服務(wù)合同盈利能力，為客戶省錢。

三是避免報(bào)廢和返工：當(dāng)數(shù)據(jù)從生產(chǎn)設(shè)備傳感器流出時(shí)，對(duì)其進(jìn)行分析將允許制造商預(yù)測(cè)輸出變化。在網(wǎng)絡(luò)化制造環(huán)境（又名M2M ）中，機(jī)器可以將其輸出變化傳達(dá)給下游設(shè)備，下游設(shè)備自動(dòng)進(jìn)行調(diào)整以確保最終產(chǎn)品符合規(guī)格。

四是超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手并開(kāi)發(fā)新的商業(yè)機(jī)會(huì)：物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)模型、地理位置、氣候，以及與產(chǎn)品相關(guān)的任何標(biāo)準(zhǔn)了解確切的操作環(huán)境和使用概況。由于傳感器嵌入所有出廠的產(chǎn)品中，因此可以更容易地根據(jù)用戶使用產(chǎn)品的方式、時(shí)間、地點(diǎn)和條件等識(shí)別新的用戶群體。這肯定會(huì)帶來(lái)新的細(xì)分市場(chǎng)和新的服務(wù)打包功能，作為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)或作為新的收入來(lái)源從而為客戶創(chuàng)造更多價(jià)值。產(chǎn)品的使用與用戶的生活方式有何關(guān)系決定了產(chǎn)品和服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)力?，F(xiàn)在，這種洞察轉(zhuǎn)化為對(duì)客戶的增值服務(wù)，從而提高了客戶的忠誠(chéng)度和效益。

案例：上海三菱電梯有限公司電梯物聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程監(jiān)視平臺(tái)的主動(dòng)服務(wù)能力

電梯物聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程監(jiān)視平臺(tái)涉及遠(yuǎn)程故障監(jiān)視、自動(dòng)故障報(bào)警、維修移動(dòng)派工、電梯遠(yuǎn)程終端管理和遠(yuǎn)程診斷及主動(dòng)保養(yǎng)維修等主要活動(dòng)。通過(guò)這一平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)采集信息的綜合處理、遠(yuǎn)程診斷及主動(dòng)保養(yǎng)維修服務(wù)等功能（圖1），使維保業(yè)務(wù)人員與管理人員突破時(shí)間和場(chǎng)所局限，為十萬(wàn)臺(tái)級(jí)以上的電梯提供全天候遠(yuǎn)程監(jiān)視和維保服務(wù)，促使企業(yè)由制造型向制造服務(wù)型轉(zhuǎn)型。以現(xiàn)有電梯物聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程監(jiān)視平臺(tái)為基礎(chǔ)，追加個(gè)性化保養(yǎng)、遠(yuǎn)程維修、超級(jí)電容報(bào)表等功能，可以建立以服務(wù)為核心的數(shù)字化管控體系，實(shí)現(xiàn)服務(wù)全過(guò)程數(shù)字管控。2017年，上海三菱維保綜合執(zhí)行率達(dá)到84.72%，較2016年同期提升6%；自保養(yǎng)電梯突發(fā)故障占電梯發(fā)生故障的比例從2016年的1.9%降低到1%；急修人員接到信息后到場(chǎng)的平均時(shí)間，從2016年的21分鐘降低到2018年的20.5分鐘；自保養(yǎng)電梯現(xiàn)場(chǎng)維修一次性修復(fù)占故障維修比例，從2016年的39.2%提高都到2018年的45.1%；技術(shù)通知單整改要求100%專遞至一線操作人員。

2.大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的應(yīng)用

認(rèn)為互聯(lián)設(shè)備將重塑制造業(yè)的說(shuō)法并不夸張。但是，如果沒(méi)有大數(shù)據(jù)分析和云平臺(tái)來(lái)幫助理解數(shù)據(jù)，傳感器數(shù)據(jù)就沒(méi)有任何用處。此平臺(tái)需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理功能、查詢業(yè)務(wù)用戶可以管理的選項(xiàng)，以及（在適當(dāng)?shù)那闆r下）實(shí)時(shí)事件流，以便在收集數(shù)據(jù)時(shí)進(jìn)行分析，從而避免過(guò)多存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源一樣，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)本身沒(méi)有價(jià)值，但通過(guò)數(shù)據(jù)分析可以得到見(jiàn)解（洞察），然后為這些見(jiàn)解（洞察）采取行動(dòng)的能力提供了價(jià)值。分析是打開(kāi)數(shù)據(jù)寶庫(kù)的關(guān)鍵。識(shí)別隱藏模式、預(yù)測(cè)未來(lái)事件、預(yù)測(cè)使用情況和成本以及獲得洞察的能力，使分析變得無(wú)價(jià)。

這一新的產(chǎn)業(yè)革命為產(chǎn)品及其使用方式提供了前所未有的客觀數(shù)據(jù)。問(wèn)題是如何利用和分析數(shù)據(jù)以改進(jìn)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和保修操作。沒(méi)有分析，數(shù)據(jù)只是一堆數(shù)字和字母。統(tǒng)計(jì)方法和分析的應(yīng)用對(duì)于了解數(shù)據(jù)和挖掘能夠刺激行動(dòng)的洞察力至關(guān)重要。通用電氣公司預(yù)測(cè)，在工業(yè)行業(yè)內(nèi)改進(jìn)運(yùn)營(yíng)和維護(hù)，每年將有1萬(wàn)億美元的機(jī)會(huì)。

圖1 電梯物聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程服務(wù)支撐示意圖

案例：青島紅領(lǐng)集團(tuán)基于大數(shù)據(jù)個(gè)性化定制生產(chǎn)模式

集團(tuán)個(gè)性化定制全過(guò)程應(yīng)用了大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)。經(jīng)過(guò)多年積累，集團(tuán)酷特智能平臺(tái)分析了超過(guò)百萬(wàn)平臺(tái)客戶數(shù)據(jù)，建成了款式數(shù)據(jù)庫(kù)、工藝數(shù)據(jù)庫(kù)、版型數(shù)據(jù)庫(kù)、BOM數(shù)據(jù)庫(kù)，滿足了國(guó)內(nèi)外客戶個(gè)性化西裝設(shè)計(jì)需求。利用平臺(tái)可以進(jìn)行自主設(shè)計(jì)、系統(tǒng)自動(dòng)排產(chǎn)，顛覆了人工制版、人工排產(chǎn)的傳統(tǒng)方式，研發(fā)了將客戶服裝需求變成產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型的關(guān)鍵技術(shù)，訂單數(shù)據(jù)進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)流動(dòng)，為集成設(shè)計(jì)、柔性生產(chǎn)提供了可能，制成品庫(kù)存為“零”。

借助云計(jì)算技術(shù)和3D打印邏輯，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能制造模式?？蛻粜枨筇峤缓螅驮谥悄芷脚_(tái)上形成其數(shù)字模型，數(shù)據(jù)流貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、營(yíng)銷、配送、管理過(guò)程。員工從云端上獲取信息數(shù)據(jù)，全員在互聯(lián)網(wǎng)端點(diǎn)上工作。在沒(méi)有裁員的情況下，生產(chǎn)周期由傳統(tǒng)的20天以上，縮短為7天，打破了“智能工廠=無(wú)人化”的傳統(tǒng)思想，建立了“智能工廠=企業(yè)每個(gè)流程都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的概念和模式，這也是傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型的正確邏輯（見(jiàn)圖2）。

3.移動(dòng)寬帶技術(shù)的應(yīng)用（APP）

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的不僅是產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的提升、成本的降低，還將大量工業(yè)技術(shù)原理、行業(yè)知識(shí)、基礎(chǔ)工藝、模型工具通過(guò)規(guī)則化、軟件化、模塊化，“封裝”為可重復(fù)使用的微服務(wù)組件，第三方應(yīng)用開(kāi)發(fā)者可以面向特定工業(yè)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)不同的工業(yè)APP，進(jìn)而構(gòu)建基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

圖2 青島紅領(lǐng)以數(shù)據(jù)的自動(dòng)流解決生產(chǎn)的不確定性和復(fù)雜性

比如，一家車企計(jì)劃實(shí)施剎車片召回。傳統(tǒng)的做法是，通過(guò)各種軟件追溯問(wèn)題源頭，通過(guò)生產(chǎn)管理、庫(kù)存管理系統(tǒng)查看存貨情況，通過(guò)銷售和售后系統(tǒng)查看在銷和已銷車型情況，進(jìn)而匯總分析召回的總量、替換剎車片的排產(chǎn)、發(fā)貨所需時(shí)間、整體召回成本等。如果這家企業(yè)已經(jīng)接入了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，這個(gè)過(guò)程將變得非常簡(jiǎn)單。只需構(gòu)建一個(gè)召回場(chǎng)景的工業(yè)APP，按照邏輯關(guān)系調(diào)用研發(fā)、生產(chǎn)、物流、庫(kù)存管理、銷售、售后等工業(yè)微服務(wù)組件，有關(guān)召回的一切都一目了然。就像我們使用智能手機(jī)里的APP，就可以享受各種專業(yè)服務(wù)一樣。

案例：海爾集團(tuán)“人單合一”的全流程服務(wù)集成能力

海爾“人單合一”全流程服務(wù)集成能力的核心是大規(guī)模定制模式和工業(yè)技術(shù)的軟化、云化。通過(guò)柔性化、自動(dòng)化、數(shù)字化、智能化的融合實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品、生產(chǎn)、服務(wù)端到端的信息融合；結(jié)合自身發(fā)展戰(zhàn)略和信息化時(shí)代特點(diǎn)提出網(wǎng)絡(luò)化戰(zhàn)略，打造智慧生活生態(tài)圈，構(gòu)建互聯(lián)工廠模式；圍繞用戶體驗(yàn)，打造“人單合一”全流程服務(wù)集成能力，構(gòu)建端到端的制造服務(wù)體系；構(gòu)建無(wú)縫化、透明化、可視化的全流程服務(wù)制造體系（見(jiàn)圖3）。2017年用戶反饋問(wèn)題到問(wèn)題得到有效解決的響應(yīng)時(shí)間為5.1天，比2016年減少0.5天；通過(guò)網(wǎng)絡(luò)抓取客戶反饋的負(fù)面信息數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，同比減少8%。

4.區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用

區(qū)塊鏈以分布式分類賬運(yùn)作，將會(huì)記錄數(shù)據(jù)的每個(gè)刪除或修改動(dòng)作，隨著更多數(shù)據(jù) （區(qū)塊） 的加入，將建立更長(zhǎng)的事件鏈。進(jìn)行的每筆交易皆附帶數(shù)字簽名，而且永遠(yuǎn)無(wú)法變更或刪除。由于區(qū)塊鏈去中心化的特性，理論上可防止易受攻擊的裝置推送假信息及破壞網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，無(wú)論是智能家居或智能工廠。區(qū)塊鏈不僅可以作為加密貨幣 （最值得注意的是比特幣） 基礎(chǔ)的分布式分類賬，事實(shí)上，它已用于不同產(chǎn)業(yè)（包括零售業(yè)），以簡(jiǎn)化及確保產(chǎn)品在供應(yīng)鏈中移動(dòng)的安全性，而在制藥業(yè)則可用于確保合約、臨床試驗(yàn)及藥物本身的完整性。

用數(shù)學(xué)作為信任的機(jī)制，是最自然的做法。真正的區(qū)塊鏈時(shí)代，就是使得我們相互間的信任——質(zhì)量信任機(jī)制建立在數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上。借助將區(qū)塊鏈整合至上述及其他產(chǎn)業(yè)，即可密切監(jiān)控產(chǎn)品與服務(wù)的質(zhì)量水平。

圖3 “人單合一”的物流車小微項(xiàng)目

案例：360安全衛(wèi)士發(fā)布區(qū)塊鏈防火墻功能

據(jù)360安全衛(wèi)士微博消息，360安全衛(wèi)士最近發(fā)布了區(qū)塊鏈防火墻功能。該功能用于解決用戶使用數(shù)字貨幣等區(qū)塊鏈相關(guān)的產(chǎn)品時(shí)，遇到的剪貼板被篡改、數(shù)字貨幣錢包被攻擊、賬戶密碼被竊取等安全問(wèn)題。

當(dāng)用戶在進(jìn)行加密貨幣交易時(shí)，開(kāi)啟“區(qū)塊鏈防火墻”的功能，如果有剪貼板中“銀行卡號(hào)”被篡改的現(xiàn)象，360安全衛(wèi)士就會(huì)彈出警示窗口。據(jù)悉，360安全中心之前就曾監(jiān)控到名為“剪貼板幽靈”的木馬。該木馬通過(guò)感染型病毒、木馬下載器、垃圾郵件等方式傳播，國(guó)內(nèi)有大量持幣者受到影響。

該木馬可探測(cè)用戶的剪貼板內(nèi)容，判斷其是否為比特幣、以太坊等加密貨幣地址。如果復(fù)制的內(nèi)容是某種幣的地址，就會(huì)被木馬換成攻擊者的地址。這樣，用戶給自己轉(zhuǎn)的錢，會(huì)直接落到攻擊者的口袋。360安全衛(wèi)士微博上表示，在過(guò)去一個(gè)月的時(shí)間，360安全衛(wèi)士共攔截了超過(guò)5萬(wàn)筆這類木馬攻擊。如果根據(jù)木馬平均收益估算，幫助用戶挽回?fù)p失超過(guò)4千萬(wàn)。

5.人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用

人工智能是一類非常廣泛的問(wèn)題，機(jī)器學(xué)習(xí)是解決這類問(wèn)題的一個(gè)重要手段，深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。在很多人工智能問(wèn)題上，深度學(xué)習(xí)的方法突破了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的瓶頸，推動(dòng)了人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，目的是開(kāi)發(fā)一種擁有智能行為的機(jī)器，目前很多大公司都在努力開(kāi)發(fā)這種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。他們都在努力讓電腦學(xué)會(huì)人類的行為模式，以便推動(dòng)很多人眼中的下一場(chǎng)技術(shù)革命——讓機(jī)器像人類一樣“思考”。

過(guò)去10年，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)為我們帶來(lái)了無(wú)人駕駛汽車、實(shí)用的語(yǔ)音識(shí)別、有效的網(wǎng)絡(luò)搜索等，為產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量提升做出了探索。接下來(lái)，在確保安全的情況下，人工智能將如何促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展，在哪些質(zhì)量提升領(lǐng)域最先發(fā)力，將是我們“互聯(lián)網(wǎng)+全面質(zhì)量管理”領(lǐng)域的關(guān)注點(diǎn)。