◆宗福季 / 文

編者按

在2018年中國國際工業(yè)博覽會(huì)質(zhì)量創(chuàng)新論壇上，國際質(zhì)科院副院長、香港科技大學(xué)宗福季教授以《質(zhì)量大數(shù)據(jù)》為題發(fā)表演講，介紹了工業(yè)4.0時(shí)代下質(zhì)量、創(chuàng)新與大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，及其對現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)所帶來的影響，提示人們通過質(zhì)量創(chuàng)新以及運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)適應(yīng)并引領(lǐng)工業(yè)4.0時(shí)代。本文根據(jù)現(xiàn)場速記整理。

工業(yè)4.0，大家知道來源于德國戰(zhàn)略性方針。這已經(jīng)不是一個(gè)國家的戰(zhàn)略方針問題，德國站出來了，其他國家馬上跟進(jìn)。日本有日本的工業(yè)4.0版本，韓國有韓國的版本，每個(gè)國家都有自己的版本，中間重疊的地方挺多，但都是虛實(shí)結(jié)合?！疤摗钡氖腔ヂ?lián)網(wǎng)，把數(shù)據(jù)連接在一起；“實(shí)”的是系統(tǒng)，是工廠里面的各種操作系統(tǒng)，有很多機(jī)器。中國也有自己的4.0版本——“中國制造2025”，聽起來很響亮的名字。“中國制造2025”的內(nèi)容和其他國家的工業(yè)4.0有相互重疊的地方，也有獨(dú)特之處。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、質(zhì)量為先、綠色發(fā)展、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、人才為本……“中國制造2025”把創(chuàng)新和質(zhì)量放在最前面，和其他國家的版本都不一樣。

下面是索尼的一個(gè)案例。在很多年前，日本索尼發(fā)展到一定程度后，需要國際化，國際化的第一步是在海外設(shè)廠，索尼的第一站選在了美國。在美國設(shè)廠，生產(chǎn)制作一模一樣的東西，生產(chǎn)線一模一樣，機(jī)器設(shè)備還更高級，那時(shí)各方面的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，包括良品率，確實(shí)比日本高。但日本本土制造的就是比美國制造的要貴30%～40%，大家還是買日本制造的?；剡^來說一說“中國制造2025”。質(zhì)量是個(gè)很重要的點(diǎn)，會(huì)影響生存，每個(gè)企業(yè)都知道。但是不是購買、升極了比日本、德國更先進(jìn)的機(jī)器設(shè)備，或通過自我研發(fā)跨越了以往存在的一些技術(shù)門檻，質(zhì)量就能提升到更高水平呢？不是那么簡單的。并不是軟硬件完全到位就可以解決問題，如果那樣的話，很多問題就不是問題了。這是我想說的第一點(diǎn)，升級了軟件、硬件，問題還是沒有解決。

接下來再舉兩個(gè)例子。案例A，是國內(nèi)一家在航空航天領(lǐng)域相當(dāng)成功的企業(yè)，主要產(chǎn)品是飛機(jī)的導(dǎo)航陀螺儀。陀螺儀其實(shí)很好想象，小時(shí)候玩過陀螺的人都知道，它可以穩(wěn)定方向。這家企業(yè)的陀螺儀生產(chǎn)線還是相當(dāng)先進(jìn)的，各個(gè)步驟都有大量的中間生產(chǎn)數(shù)據(jù)，質(zhì)量監(jiān)測也很嚴(yán)厲，主要檢查X、Y、Z三個(gè)軸的9個(gè)重要指標(biāo)。只要一個(gè)指標(biāo)沒有過關(guān)，就要全部返工。雖然擁有大數(shù)據(jù)平臺，信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)也都有收集，但產(chǎn)品最終好不好還得看最終的檢查結(jié)果。結(jié)果，檢查出來發(fā)現(xiàn)某個(gè)批次真的有一些問題，而且是同一個(gè)指標(biāo)都有問題，但要具體追蹤哪一個(gè)過程、哪一個(gè)工序出了問題，就不知道了。說不知道，可能有點(diǎn)不公平，因?yàn)閿?shù)據(jù)是有的。傳統(tǒng)的做法是根據(jù)這些數(shù)據(jù)請專業(yè)人士做分析，給專業(yè)人士一點(diǎn)時(shí)間，寫一份報(bào)告當(dāng)然就出來了。但我要說的是實(shí)時(shí)傳感器的數(shù)據(jù)，有問題以后并沒有辦法馬上追蹤，而需要一段時(shí)間才能分析出來。所以，雖然企業(yè)有信息系統(tǒng)、通訊系統(tǒng)和質(zhì)量追蹤，但質(zhì)量的預(yù)測沒有辦法到位。

案例B的企業(yè)屬于半導(dǎo)體行業(yè)，主要生產(chǎn)大面板、大屏幕，工廠在深圳東莞那邊。生產(chǎn)過程也是多過程的，有無數(shù)道工序，很復(fù)雜。因?yàn)楝F(xiàn)在傳感器的價(jià)格降低了，所以該企業(yè)也在各道工序里放置了很多傳感器。我拿到的數(shù)據(jù)有各個(gè)階段、各個(gè)傳感器出來的60多個(gè)參數(shù)，而真正的生產(chǎn)線，參數(shù)和數(shù)據(jù)更多。產(chǎn)品出來之后，要測量面板厚度、計(jì)算它的均值和面差等。產(chǎn)品最終好不好還是要看質(zhì)量監(jiān)測結(jié)果，具體到哪一個(gè)過程、哪一個(gè)傳感器測量是關(guān)鍵參數(shù)，不知道。以前是知道的，因?yàn)閰?shù)少，專業(yè)人士或老師傅知道，但是現(xiàn)在幾百上千個(gè)參數(shù)，反而不知道哪一個(gè)是關(guān)鍵參數(shù)了。

所以，軟件、硬件、系統(tǒng)的整合非常重要，要真正解決問題還是需要工具。以前的那些質(zhì)量工具不能丟掉，包括提升質(zhì)量的創(chuàng)新工具，只不過應(yīng)用的場景不同而已。

什么叫創(chuàng)新？一個(gè)是突破式創(chuàng)新，一個(gè)是漸進(jìn)式創(chuàng)新。突然有一個(gè)很好的想法，可稱之為突破式創(chuàng)新。這種創(chuàng)新比較吸睛，而且容易上報(bào)紙，因?yàn)榇蠹液芟矚g這樣的故事，所以不斷強(qiáng)調(diào)突破式創(chuàng)新，但是工廠里面真正有幫助的，其實(shí)是漸進(jìn)式創(chuàng)新。因?yàn)橥耆珡臒o到有的機(jī)會(huì)，并不是天天都有，大部分是基于已有的產(chǎn)品和服務(wù)，要讓它變得更好，每天進(jìn)行一些小的漸進(jìn)式創(chuàng)新。有人做過這方面的調(diào)研：一個(gè)公司要成功的話，漸進(jìn)式創(chuàng)新比突破式創(chuàng)新的作用大得多。

突破式創(chuàng)新是創(chuàng)意式解決問題的方法，很重要，也有系統(tǒng)的方法，而且這些系統(tǒng)方法實(shí)際上不少，比如設(shè)計(jì)思維。漸進(jìn)式創(chuàng)新并不是完全從無到有，而是有步驟和方法，且與歷史數(shù)據(jù)相結(jié)合，我稱之為統(tǒng)計(jì)思維。統(tǒng)計(jì)思維并非要讓人成為一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)家，也不是數(shù)據(jù)的思維，之前有些專家提到的六西格瑪?shù)纫恍┝炕馁|(zhì)量方法，實(shí)際上是在這個(gè)框架下面。這些傳統(tǒng)的質(zhì)量方法林林總總，很重要，但確實(shí)有不足的地方，需要不斷更新、增添。它們大多基于采樣，得到的是部分產(chǎn)品的信息，只能反映局部生產(chǎn)過程；缺少統(tǒng)一的數(shù)據(jù)與信息平臺，質(zhì)量數(shù)據(jù)難以共享與追蹤；工具自動(dòng)化程度低，依賴質(zhì)量人員的大量參與與主觀判斷。因?yàn)榇嬖诓蛔悖同F(xiàn)在講的數(shù)字化時(shí)代的要求不太能對接上，所以必須有一些更新或變革。

具體來說，現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)有三個(gè)原始特性：高容量（High-Volume），指的是數(shù)據(jù)量；高速度（High-Velocity），指的是收集、獲取、生成、處理數(shù)據(jù)的速度；多種類（High-Variety），指的是不同的數(shù)據(jù)類型，如音頻、視頻、圖像數(shù)據(jù)（主要是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）。其中，比較重要的特性是高速度。過去，我們把數(shù)據(jù)當(dāng)成金礦，所以盡量存起來，以備后用。但現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)不是湖或者海的靜態(tài)概念，而是數(shù)據(jù)流，是河流的概念。它有速度的，所以不要打算存起來；它是實(shí)時(shí)流動(dòng)的，所以要重點(diǎn)想想怎么做實(shí)時(shí)分析。

我給大家一個(gè)關(guān)于大數(shù)據(jù)的例子，是一封質(zhì)量人士的情書。

親愛的春嬌：

我們的感情，在組織的親切關(guān)懷下、在領(lǐng)導(dǎo)的過問下，一年來正沿著健康的道路蓬勃發(fā)展。這主要表現(xiàn)在：

（一）我們共通信121封，平均3.01天一封。其中你給我的信51封，占42.1%;我給你的信70封，占57.9%。每封信平均1502字，最長的達(dá)5215字，最短的也有624字。

（二）約會(huì)共98次，平均3.7天一次。其中你主動(dòng)約我38次，占38.7%;我主動(dòng)約你60次，占61.3%。每次約會(huì)平均3.8小時(shí)，最長達(dá)6.4小時(shí)，最短的也有1.6小時(shí)。

（三）我到你家看望你父母38次，平均每9.4天一次；你到我家看望我父母36次，平均10天一次。

以上充分證明，通過一年來的交往，我們已形成了戀愛的共識。 我們的愛情是互相了解、互相關(guān)心、互相幫助，是平等互利的。

我想問一個(gè)問題：這是不是大數(shù)據(jù)？現(xiàn)在很多人說自己建立了工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，正在實(shí)施智 能化，但大家對大數(shù)據(jù)、智能化的理解真的是高低有別，差異很大。

我前面說的層次之分就是這個(gè)意思。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的層次：只考慮經(jīng)驗(yàn)，不考慮數(shù)據(jù)是第一級；第二級是收集數(shù)據(jù)，但是只看數(shù)字；第三級是收集并整理數(shù)據(jù)，并使用圖表來展示數(shù)據(jù)。第二階段和第三階段基本上是一樣，只是畫圖和不畫圖的區(qū)別，但實(shí)際上已經(jīng)有很大進(jìn)步了?，F(xiàn)在經(jīng)常提到“可視化”，大部分人對報(bào)表不太敏感，但是對圖形很敏感，所以說用圖表示就是大進(jìn)步。第四級是收集調(diào)查數(shù)據(jù)，并使用描述性統(tǒng)計(jì)量；第五級是收集采樣數(shù)據(jù)，并使用描述性統(tǒng)計(jì)量；第六級是收集采樣數(shù)據(jù)，并使用統(tǒng)計(jì)推斷，預(yù)測。第四階段和第五階段里面有一個(gè)重點(diǎn)：所謂的統(tǒng)計(jì)、描述，就是計(jì)算均值、最大最小值等，這些都很好，但是還沒有到真的統(tǒng)計(jì)分析，那些只是統(tǒng)計(jì)綜論或描述，但還沒有比較具體的觀點(diǎn)。真正的統(tǒng)計(jì)分析要做建模，要做預(yù)測，要做推論。

使用實(shí)時(shí)的傳感器數(shù)據(jù)并做可視化的描述總結(jié)是第七階段，使用實(shí)時(shí)的傳感器數(shù)據(jù)并建立統(tǒng)計(jì)模型，進(jìn)行推斷、預(yù)測，并用于決策是第八階段。數(shù)據(jù)分析之后，要幫助企業(yè)做決策，這一點(diǎn)很重要。剛才說的，總結(jié)的可視化已經(jīng)很好了，但畫一些漂亮的圖形只是間接幫助決策，離幫助做出決策還有一段路要走。從大數(shù)據(jù)到智能化中間，缺的就是第七、八級。

第七、八級上有沒有可用的工具呢？現(xiàn)在的工具確實(shí)需要更新，大家都是質(zhì)量領(lǐng)域的專家或工作者，很清楚數(shù)據(jù)確實(shí)變得復(fù)雜了。大家可能覺得這些都跟我沒有關(guān)系，我又不是IT專業(yè)的，或者我是老總，聘請一位計(jì)算機(jī)專業(yè)的人就可以了。但這些年的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，看成功不成功，那種方式并不是一條很好的路，還是應(yīng)該根據(jù)自己的專業(yè)，采用自己的方法進(jìn)行自我提升?？傊?，最終能解決問題的，還是那些質(zhì)量方法和工具。

大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合起來，對我們來說是難得的機(jī)遇?，F(xiàn)在傳感器便宜了，信息系統(tǒng)技術(shù)到位了，工業(yè)大數(shù)據(jù)的收集也基本上能做到了，質(zhì)量工具和方法剛好處于發(fā)展期，軟件可以實(shí)現(xiàn)，差不多都是近3～5年發(fā)生的事，這些要素對質(zhì)量有什么影響，確實(shí)要仔細(xì)想想。比如說在收集數(shù)據(jù)方面，雖然說六西格瑪有DMAIC，但是收集數(shù)據(jù)就要占用80%的時(shí)間，但是現(xiàn)在收集數(shù)據(jù)的技術(shù)已經(jīng)到位了。還有以前看不到的東西，現(xiàn)在看的到。分析方面，包括描述、診斷、預(yù)測等，以前理論上是可以的，但在數(shù)學(xué)方面有一些難度，現(xiàn)在也可以做到不同的高度。改善方面，怎么做實(shí)時(shí)優(yōu)化、自適應(yīng)檢測，這些技術(shù)升級值得關(guān)注。還有對大數(shù)據(jù)流的控制，以前是控制圖在每個(gè)小時(shí)過程當(dāng)中取5個(gè)點(diǎn)畫一個(gè)圖，現(xiàn)在是無數(shù)的傳感器不斷產(chǎn)生實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)流，如何監(jiān)控，這事實(shí)上是一個(gè)新的問題。這些變化說明，一些工具必須要更新。

回到之前的一些例子，現(xiàn)在很多企業(yè)對生產(chǎn)制造過程，比如進(jìn)廠、加工等每個(gè)過程都有進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，根據(jù)自己的行業(yè)進(jìn)行了不同層次的描述、分析、整合，這些都是工業(yè)大數(shù)據(jù)要做的事。但我要說的是，就算軟件、硬件做得比較超前到位，實(shí)際上項(xiàng)目并沒有做完，還是需要質(zhì)量專業(yè)的人幫你做分析。這里面牽涉到很多有趣的科研課題，不管是學(xué)界還是業(yè)界都還沒有結(jié)論，包括數(shù)據(jù)融合、遷移學(xué)習(xí)、過程監(jiān)控等，有機(jī)會(huì)再和大家分享這些成果。