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    工業4.0帶動下,實干家干出來的質量系統革新

    2019-05-08 09:19 知識自動化

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

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    工業4.0平臺

    在工業4.0的實踐中,自主機器人、增材制造、物聯網、云計算、大數據等各種關鍵技術,正在走向成熟。這些技術是有機的結合及作用在“工業4.0生態系統”上的 (圖1)。 在此我們可以看到這個生態系統包括產品設計,生產,客戶,供應商各個“利益相關者“,和相關系統。工業4.0在制造業要達到真正落地, 工業4.0平臺,或物聯網平臺 (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,把各個工業4.0技術元素和工業4.0生態系統連結,整合,管理,運轉起來?,F在已經有若干工業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性的, 比如設備管理,系統聯通,大數據組合及運算等單一或幾種功能。 


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    圖1: 工業4.0生態系統(制造業)


    常見西方工業4.0平臺.jpg


    圖2:常見西方工業4.0平臺

    信息時代消費者的特點和對制造業的期望

    在信息時代,消費者可以快速得到大量產品信息,如性能,價格,口碑。 消費者常有網上社區,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。從產品供應方來看,因在3次工業革命之后,產能,產品開發,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4.0的落地更會大大提高這種能力。


    制造模式的演變.jpg


    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的百年演變,在第二次工業革命前,個性工匠制造(Craft Production)是常態,一人一訂單,從1913至1955,由于第二次工業革命(標準化,流水線),大規模,少品種的制造方式成為主流。隨著數控,傳感,和信息技術逐步植入制造業(第三次工業革命),多品種,小批量生產成為經濟可行,對應于圖四曲線1980后一段。隨著工業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4.0對質量工程的影響

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

    現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,在第二次工業革命的后期。那個時期的狀況與現在有很大的不同,比如計算機還在萌芽狀態,數據采集靠手工,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生于那個時期。

    當以數控,傳感器,計算機和信息技術為代表的第三次工業革命展開落地后,數據變的容易獲得,各種統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。

    從現在開始,工業4.0進入倒計時狀態,一些質量專家體會到它會給工商業和社會帶來巨大變化,現在實行的質量管理學說有近60年沒有創新性的變化了,不少方法和工具也陳舊了,在現場用的越來越少。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4.0時代的質量管理”。 到現在“質量4.0”還在初級階段未成熟,但發展潛力很大。那么質量4.0會走向何方呢?

    從歷史上看,很多管理學上的,尤其是工業工程和質量工程上的創新,往往是實干家干出來的,如豐田生產系統,全面質量管理。所以,這些質量4.0創新要看工業4.0會使質量管理的現場-產品開發和制造過程發生什么變化。

    工業4.0對質量管理業務領域產生的變化及影響

    1.全面聯通的產品開發制造的生態圈,它使包括人員,產品,機器,及有關系統實現信息無障礙流通。

    2.物聯網器,芯片,信息流,人工智能植入傳統產品硬件,大大提高了產品的功能,也對品管,可靠性和風險管控構成挑戰。

    3.除了傳統的質量方法,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,可代替傳統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“我的產品有多好”, 另一方面是負面的控制,或“我產品的故障,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。

    在實現工業生態全聯通的情況下,尤其是在產品開發時和客戶能實現實時,雙向體驗互動,和個人化定制,生產,那么產品的“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4.0很可能會改變這一切。實際上已經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4.0帶來信息,數據的大爆炸,工業4.0平臺帶來高度聯通會影響“誰來作質量工作”,“怎么作,及“如何分工,協調“等諸問題。傳統的質量范疇”減少廢品,缺陷“,仍十分重要, 因為“高度聯通”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,這樣會使產品開發,創新,個性化,服務等諸環節變的十分重要。這樣很多傳統上與質量管理較遠的群體,比如信息部門(IT),產品研發設計,數據師(data scientist),工業4.0平臺管理者等,都會成為”利益攸關方(stakeholders)”。. 

    未來質量管理系統的結構,管理方法,工作流程很可能會產生很大的變化。

    3.質量方法與工具的發展變化

    很多現存的質量方法和工具還是五十,六十年前搞出來的,因為現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,網器回饋,客戶網上意見成為客戶信息的主要載體,數據量動輒數百萬計,這種數據與傳統的客戶數據有很大不同??焖俚姆治?,梳理這種數據,并準確,快速的把結論,判斷回饋于正確的有關部門人員,實現快速改進。 這需要使用不少大數據,甚至人工智能方法,需要質量管理,信息部門,數據師,產品,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,“我產品有多好“應該是非常重要的目標,也是商業竟爭勝利的關鍵因素。這在很大程度上與產品開發有關。實質上是”以優異產品開發提高客戶價值“,對次至今有一些現存的理論,方法,成功體系。隨著工業4.0的落地,這方面的操作性會越來越高。 

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

    3.4: 信息植入硬件系統的品管: 隨著物聯網,芯片,等信息元素植入傳統硬件,這給品管帶來很大挑戰。 這已是近年汽車業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: 隨著物聯網,信息元素植入產品,設備,大量產品,設備運行信息會回饋給生產者,擁有者。這些信息,經過現代計算技術的分析,判斷,可成為準確預測產品,設備狀態的依據。進行預測性品管與設備維護。

    3.6: 現代的很多風險管控,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。 


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