質量管理在數字化轉型中的影響

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提高質量和降低質量成本並不是工業轉型計劃的主要驅動力。質量領導者在工業轉型計劃的高層規劃中基本上缺席，數字化轉型專案往往錯過質量——而是專注於提高效率、更快交付和更多種類。

如果沒有質量方面的發言權，工業轉型計劃就會錯過主要的質量優勢之一：預測質量以防止缺陷。

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One

質量領導者需要在數字化轉型中擁有發言權和決策權

在最近的一份 LNS 研究報告中，平均不到 50% 的正在進行工業轉型計劃的組織有質量領導者的參與。福布斯關於“數字化轉型和客戶體驗的 100 項統計資料”的報告顯示，報告的三大優勢是

提高運營效率、加快上市時間和滿足不斷變化的客戶期望的能力。

雖然質量肯定與滿足不斷變化的客戶期望和效率有關，但下圖中的圖表顯示了質量原因遠遠低於所見影響列表。

質量計劃包括測量抽樣、故障模式和影響分析、控制計劃和統計過程控制在內的工具和策略來建立基於人和裝置的流程或操作來預防和檢測缺陷。

數字時代質量領導者面臨的挑戰是將人員的經驗與解決問題的結果轉化為製造技術。

（參考文章：見2020年12月7日《QRQC快速響應數字化控制系統》）

從歷史上看，工業轉型努力在運營和質量職能方面的代表性不足，儘管工廠是變化最為明顯的地方。儘管工廠是工業運營的場所，但工廠很少是定義或執行工業轉型計劃的重點。下圖顯示了這個問題。儘管在圖表頂部附近，質量仍然在不到 50% 的工業轉型團隊中得到體現，運營領導力的比例甚至更小。過去幾年取得了一些進展，但還遠遠不夠。

這裡的答案是，

質量領導者需要在工業轉型解決方案的開發和設計中擁有一席之地和發言權。

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Two

為什麼質量領導者在數字化轉型專案中具有重要影響

很難看出數字解決方案如何解決真正的質量問題。質量領導者如何熟悉數字技術並將其應用於製造質量情況？這無疑是一個挑戰。許多軟體產品被定位為數字化轉型解決方案。但會發現不像數字化轉型那樣直觀，至少在製造領域不是這樣。這意味著對什麼構成數字化轉型解決方案有一個廣泛而包容的定義，這使得新手很難辨別出適合他們情況的解決方案。解決這個問題的方法是顛倒操作順序，從需要解決的問題開始，

一家連續流程製造商實施了由質量負責人設計和領導的數字化轉型試點計劃。該計劃將產品質量作為該計劃成功的一個關鍵方面。這家公司的產品質量投訴和缺陷程度不可接受，因此實施了數字產品監控並將其作為專案的一部分整合到平臺中。數字監控工具與客戶投訴和報廢報告分析的產品質量的重要方面相關聯。結果是專案試驗階段的缺陷減少了 50%。

圖 3 來自LNS Research顯示，

質量 4.0 與“傳統”質量方法相同，只是具有更好、更快的分析和決策制定以及更互聯的環境。質量 4.0 的這種定義忽略了質量領導者的一個關鍵潛力——透過預測進行預防。

（

參考文章：2020年2月2日《質量4.0必備的10個要素》

；

2019年6月21日《工業4.0對質量管理的影響與變革》

；

2022年9月6日《為什麼質量4.0計劃總是會失敗？》

）

質量職能的主要任務是建立預防缺陷的系統和方法。我們必須絕對防止缺陷流程到客戶端。控制計劃是檢查點的集合，如果遵循所有規定，應該會產生良好的結果。統計過程控制，可以為我們提供即將發生的缺陷的早期警告。抽樣計劃試圖打破模式，併為我們關於接受/拒絕決定的決策提供一定程度的保證。

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Three

質量數字化系統的弱點-人

質量數字化系統的弱點-人

每個人偶爾都會有糟糕的一天，想要休假，或者因家庭或家庭問題或與同事的衝突而分心。一個檢查員，在他們的狀態好的時候，最多隻有 80% 。

質量數字化系統的弱點-人

2020 年，我參觀了加利福尼亞的一家農產品工廠。這家工廠（實際上是整個公司）多年來一直在本土進行數字化之旅。生產線高度數字化。質量檢測功能數字化、半自動化，但未聯網。

在回顧他們在數字化方面取得的進展時，我發現質量功能的表現與數字化前完全相同：他們以相同的頻率進行相同的測試，對產品中的內容具有相同的理解水平。過程導致質量好或差的結果。在整個數字化過程中，質量控制沒有任何變化，即使取樣頻率相同。

作為防止缺陷工作的標準部分的所有工具和方法都是基於過去的。我們在產品生產後對其進行抽樣，我們在資料存在後收集資料並在控制圖上繪製點，有時甚至在資料存在之後。我們將統計過程控制規則應用於先前生成的資料，以早期警告可能導致缺陷的模式。我們預防缺陷戰略的所有要素都是在缺陷產生後及時回顧。如同我們正試圖通過後視鏡駕駛汽車。

質量數字化系統的弱點-人

質量數字化系統的弱點-人

到目前為止，這個系統的弱點一直是人。眾所周知，讓人們始終如一地表現是很困難的。

數字時代需要開箱即用的思維，但舊習慣很難改掉。

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5

控制計劃表示在六西格碼中稱為傳遞函式 （Y=f（x））。傳遞函式是需要控制以獲得良好結果的過程變數的公式。

為了有效，控制計劃應該只包含實現高質量產品的最重要的專案，而不是最容易或最方便測量的專案。回顧控制計劃，記住以下問題：“這些元素實際上是否可以代表舊正規化中無法測量的東西？”

Five

例如，如果控制計劃列出了冷卻罐溫度的檢查點，則該測量值實際上是產品溫度的代表——從重要的實際變數中刪除了一個步驟。這是我們當時能做的最好的事情，所以我們就這麼做了。在我們的示例中，產品溫度是最終產品幾個不同質量特性的關鍵控制因素。但是，如果我們可以使用鐳射溫度計在製造過程中的許多點不斷測量產品溫度，並將該資料報告回機器學習系統，那麼現在我們可以直接從對質量結果很重要的變數中獲得有意義的資料。

產品和過程質量的各個點與實際控制變數關聯

那麼，以前無法想象的事情現在變成了可能；最終導致真正預防的質量預測。

產品和過程質量的各個點與實際控制變數關聯