工業(yè)4.0平臺

在工業(yè)4.0的實踐中，自主機器人、增材制造、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等各種關鍵技術，正在走向成熟。這些技術是有機的結合及作用在“工業(yè)4.0生態(tài)系統(tǒng)”上的 (圖1)。 在此我們可以看到這個生態(tài)系統(tǒng)包括產(chǎn)品設計，生產(chǎn)，客戶，供應商各個“利益相關者“，和相關系統(tǒng)。工業(yè)4.0在制造業(yè)要達到真正落地， 工業(yè)4.0平臺，或物聯(lián)網(wǎng)平臺 （圖2），是一個關鍵整合者，它是一個計算機平臺，作為操作系統(tǒng)，把各個工業(yè)4.0技術元素和工業(yè)4.0生態(tài)系統(tǒng)連結，整合，管理，運轉起來?，F(xiàn)在已經(jīng)有若干工業(yè)4.0平臺在應用，比如 GE Predix, Siemens Mindsphere, HPE/Universal IOT Platform, 等。這些平臺基本上是專業(yè)性的， 比如設備管理，系統(tǒng)聯(lián)通，大數(shù)據(jù)組合及運算等單一或幾種功能。 

圖1： 工業(yè)4.0生態(tài)系統(tǒng)（制造業(yè)）

圖2：常見西方工業(yè)4.0平臺

信息時代消費者的特點和對制造業(yè)的期望

在信息時代，消費者可以快速得到大量產(chǎn)品信息，如性能，價格，口碑。 消費者常有網(wǎng)上社區(qū)，群體，互動頻繁，趨向于挑剔，個性化，而且他們的喜好隨著各種潮流，趨勢,個人觀點而變化，對服務的要求也在提高。從產(chǎn)品供應方來看，因在3次工業(yè)革命之后，產(chǎn)能，產(chǎn)品開發(fā)，靈活制造能力均有很大提高，滿足這種消費者的能力在提高。工業(yè)4.0的落地更會大大提高這種能力。

圖3：制造模式的演變 

圖3展示了以上所提的消費者和制造業(yè)的百年演變，在第二次工業(yè)革命前，個性工匠制造（Craft Production）是常態(tài),一人一訂單，從1913至1955，由于第二次工業(yè)革命（標準化，流水線），大規(guī)模，少品種的制造方式成為主流。隨著數(shù)控，傳感，和信息技術逐步植入制造業(yè)（第三次工業(yè)革命），多品種，小批量生產(chǎn)成為經(jīng)濟可行，對應于圖四曲線1980后一段。隨著工業(yè)4.0的落地，我們會進入高度多品種，個人化，高效的制造模式，對應曲線最后一段。

工業(yè)4.0對質量工程的影響

歷史上每一次工業(yè)革命都會對工業(yè)管理學的方方面面產(chǎn)生深遠的影響，對質量工程，質量管理也不會例外。對產(chǎn)品質量保證來說，開發(fā)和制造是兩個最重要的階段，那么工業(yè)4.0也勢必將對質量工程產(chǎn)生巨大影響。

現(xiàn)今的質量工程起源于戴明（Edward Deming）,朱蘭（Joseph Juran）,主要的學說與著作大多寫于60年以前，在第二次工業(yè)革命的后期。那個時期的狀況與現(xiàn)在有很大的不同，比如計算機還在萌芽狀態(tài)，數(shù)據(jù)采集靠手工，幾乎所有文件在紙上，交流通迅都不方便，公司隊伍龐大，等等。豐田的精益制造也產(chǎn)生于那個時期。

當以數(shù)控，傳感器，計算機和信息技術為代表的第三次工業(yè)革命展開落地后，數(shù)據(jù)變的容易獲得，各種統(tǒng)計分析軟件也變的易于操作，功能強大。這就催生了六西格瑪管理方法。

從現(xiàn)在開始，工業(yè)4.0進入倒計時狀態(tài)，一些質量專家體會到它會給工商業(yè)和社會帶來巨大變化，現(xiàn)在實行的質量管理學說有近60年沒有創(chuàng)新性的變化了，不少方法和工具也陳舊了，在現(xiàn)場用的越來越少。是到了推陳出新的時候了。于是有人提出“質量4.0”， 意思是“工業(yè)4.0時代的質量管理”。 到現(xiàn)在“質量4.0”還在初級階段未成熟，但發(fā)展?jié)摿艽?。那么質量4.0會走向何方呢？

從歷史上看，很多管理學上的，尤其是工業(yè)工程和質量工程上的創(chuàng)新，往往是實干家干出來的，如豐田生產(chǎn)系統(tǒng)，全面質量管理。所以，這些質量4.0創(chuàng)新要看工業(yè)4.0會使質量管理的現(xiàn)場-產(chǎn)品開發(fā)和制造過程發(fā)生什么變化。

工業(yè)4.0對質量管理業(yè)務領域產(chǎn)生的變化及影響

1.全面聯(lián)通的產(chǎn)品開發(fā)制造的生態(tài)圈，它使包括人員，產(chǎn)品，機器，及有關系統(tǒng)實現(xiàn)信息無障礙流通。

2.物聯(lián)網(wǎng)器，芯片，信息流，人工智能植入傳統(tǒng)產(chǎn)品硬件，大大提高了產(chǎn)品的功能，也對品管，可靠性和風險管控構成挑戰(zhàn)。

3.除了傳統(tǒng)的質量方法，很多新高科技方法，如云計算，深入學習（Deep Learning），人工智能，VR，Augmented Reality 進入實用，功能強但錯用，濫用風險高。

4.在制造過程中極高能的設備，儀器，元件增加，產(chǎn)生新能力和新問題。比如精確，快速的3D掃描儀，可快速生成加工件精確電腦圖象模型，可代替?zhèn)鹘y(tǒng)的點測量來進行品管，但我們需搞出‘以圖象為基礎的品管過程’。

質量工程發(fā)生的變化

1.質量的定義，質量管理的側重點：

從質量的范疇來看，一方面是正面的質量，或“我的產(chǎn)品有多好”， 另一方面是負面的控制，或“我產(chǎn)品的故障，缺陷”。長期以來，雖然正面的質量很重要，但由于它不易數(shù)量化，所以實際上沒有有效的提高，培植的方法論，很多是上了市場才知道。所以負面的“質量控制”成了質量管理的絕大部分的工作。比如六西格瑪是要減少故障率 （PPM），可靠性工程就是減少失效。

在實現(xiàn)工業(yè)生態(tài)全聯(lián)通的情況下，尤其是在產(chǎn)品開發(fā)時和客戶能實現(xiàn)實時，雙向體驗互動，和個人化定制，生產(chǎn)，那么產(chǎn)品的“正面質量”，或“客戶價值”會成為可以感覺，一定程度上可以掌控，提高，培值的指標?？蛻魞r值（Customer Value）作為一個概念被學界研究過，但并沒有被有效的應用。工業(yè)4.0很可能會改變這一切。實際上已經(jīng)有一些知名公司把質量工作的要點定為“保證，提高客戶終身價值”。

2.質量管理的隊伍：

工業(yè)4.0帶來信息，數(shù)據(jù)的大爆炸，工業(yè)4.0平臺帶來高度聯(lián)通會影響“誰來作質量工作”，“怎么作，及“如何分工，協(xié)調“等諸問題。傳統(tǒng)的質量范疇”減少廢品，缺陷“，仍十分重要， 因為“高度聯(lián)通”使壞消息傳播的很快。同時如果把”提高客戶終身價值“也作為重要目標，這樣會使產(chǎn)品開發(fā)，創(chuàng)新，個性化，服務等諸環(huán)節(jié)變的十分重要。這樣很多傳統(tǒng)上與質量管理較遠的群體，比如信息部門（IT），產(chǎn)品研發(fā)設計，數(shù)據(jù)師（data scientist）,工業(yè)4.0平臺管理者等，都會成為”利益攸關方（stakeholders）”。. 

未來質量管理系統(tǒng)的結構，管理方法，工作流程很可能會產(chǎn)生很大的變化。

3.質量方法與工具的發(fā)展變化

很多現(xiàn)存的質量方法和工具還是五十，六十年前搞出來的，因為現(xiàn)在的情況和那時有了很大的變化，有些方法不太好用了，而且慢慢淡出現(xiàn)場。 當然很多基本的東西不會變，比如質量文化，追求完美，科學方法指導下的連續(xù)改進（PDCA）。 

但是可以預期質量方法與工具至少在以下方面應有很大發(fā)展與變化：

3.1： 快速，高質量的處理海量客戶信息（Voice of Customers）： 滿足客戶要求是高質量的前提。在信息大爆炸時代，海量的客戶信息，如社交群體信息，網(wǎng)器回饋，客戶網(wǎng)上意見成為客戶信息的主要載體，數(shù)據(jù)量動輒數(shù)百萬計，這種數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的客戶數(shù)據(jù)有很大不同?？焖俚姆治?，梳理這種數(shù)據(jù)，并準確，快速的把結論，判斷回饋于正確的有關部門人員，實現(xiàn)快速改進。 這需要使用不少大數(shù)據(jù)，甚至人工智能方法，需要質量管理，信息部門，數(shù)據(jù)師，產(chǎn)品，制造，市場的合作。

3.2：提高，保證客戶終身價值：如前所述，正面的質量，“我產(chǎn)品有多好“應該是非常重要的目標，也是商業(yè)竟爭勝利的關鍵因素。這在很大程度上與產(chǎn)品開發(fā)有關。實質上是”以優(yōu)異產(chǎn)品開發(fā)提高客戶價值“，對次至今有一些現(xiàn)存的理論，方法，成功體系。隨著工業(yè)4.0的落地，這方面的操作性會越來越高。 

3.3： 數(shù)據(jù)質量與校對： 要使工業(yè)4.0產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)起到作用，數(shù)據(jù)質量（data quality）極為重要。數(shù)據(jù)質量是一個相對年輕的學科，可預期在工業(yè)4.0時代大發(fā)展，大應用。還有數(shù)據(jù)校對（data calibration）也很重要，也就是“信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是不是準的“，比如最近的波音737Max上仰角傳感器數(shù)據(jù)不準，造成大問題。

3.4： 信息植入硬件系統(tǒng)的品管： 隨著物聯(lián)網(wǎng)，芯片，等信息元素植入傳統(tǒng)硬件，這給品管帶來很大挑戰(zhàn)。 這已是近年汽車業(yè)返修提高的重要因素。這方面的能力急需提高。

3.5： 預測性品管與設備維護： 隨著物聯(lián)網(wǎng)，信息元素植入產(chǎn)品，設備，大量產(chǎn)品，設備運行信息會回饋給生產(chǎn)者，擁有者。這些信息，經(jīng)過現(xiàn)代計算技術的分析，判斷，可成為準確預測產(chǎn)品，設備狀態(tài)的依據(jù)。進行預測性品管與設備維護。

3.6: 現(xiàn)代的很多風險管控，標準管控，認證過程也是基于上世際五六十年代的老方法。它們對安全，品質保證起到了極大的作用。

隨著工業(yè)4.0的進步，希望能變得更可靠，風險更低，同時管控更有力，效率更高。