推动制造业高质量发展是适应我国经济发展变化的必然选择，数字化转型已是大势所趋，与此同时，制造业质量管理也正加速迈向数字化、智能化的新阶段。当数字化系统得以广泛应用之后，经典的质量管理理论和方法不但不会被淘汰，反而拥有了被更广泛、便捷和实时应用的基础和条件，并被赋予新的职能，这些都将使质量管理在未来发挥出更大的作用，创造出更大的价值。
本文通过对企业数字化及质量管理转型工作的研究，对质量控制中将被广泛应用的数字化分析方法如何助力企业提升产品质量进行深入思考，并提出思路和解决方法。
一、智能制造背景下质量控制分析方法的发展与变革
传统质量管理面临着手动流程烦琐、数据断片化、难以实时洞察等挑战，这些问题限制了企业的质量管理效率和决策能力。然而，数字化转型正在改变这一切。智能制造是智能技术和制造技术的融合，也是物联网、机器人与自动化系统、智能终端与云端技术的融合，通过建立知识库/知识工程(知识化)，进行动态传感/实时感知(感知化)以及自主学习/自主决策(自主化、自决策)，倡导流程的可视化、透明化与可预测化，以达到确保产品高质量、赋予产品新功能和发展服务型制造的目的。
在当今的制造业中，质量控制是一个集成、动态和高度复杂的过程。随着技术的发展，特别是物联网(IOT)、大数据和人工智能(AI)的兴起，传统的质量控制方法正在经历一场革命。这场革命的核心在于数字化——将质量控制的分析方法转变为数字化形式，以提高效率、精度和决策速度。数字化不仅改变了数据的收集和分析方式，也改变了我们理解和改善质量的方式。在智能制造环境中，质量管理工作已经从最初的质量检验演变成一种管理与技术并重的综合系统工程，数字化将使质量控制方法更加先进、有效，更加适应未来的挑战和发展需要。
二、数字化质量控制分析方法的关键功能和特点
数字化质量控制分析方法已成为企业提高产品质量、降低成本和提高客户满意度的强大工具，其具备以下关键功能和特点：
实时监控：数字化质量管理解决方案能够实时监控生产过程，检测异常情况。一旦问题发生，系统会立即警告相关人员，以便快速采取纠正措施。
质量分析和报告：数字化质量管理解决方案能够自动分析质量数据，生成详尽的报告，包括趋势分析、不合格品率、生产效率等，有助于管理层制定管理决策。
自动化和智能化：数字化质量管理解决方案可实现关键任务自动化，减少人为操作错误的风险。它还可以集成智能算法，用于识别潜在问题和提供改进建议。
质量追溯：企业可以追溯每个产品的质量历史，了解其制造过程和原材料来源。这在质量控制和合规性方面非常重要。
供应链协同：数字化质量管理可以与供应链各个环节协同工作。供应商和合作伙伴可以实时分享质量数据，确保整个供应链的质量标准。
可视化仪表盘：用户可以通过可视化仪表盘轻松查看质量数据，包括实时状态、趋势和警报，使决策制定更加迅速和准确。
合规性管理：数字化转型解决方案支持合规性管理，确保产品符合国际和行业标准，以避免潜在的法律风险。
缺陷预防：数字化质量管理解决方案可以帮助企业预测潜在的缺陷，采取预防措施，降低不合格品率。
云集成和移动应用：数字化质量管理通常具有云集成功能，支持移动应用，使用户可以从任何地点随时访问质量数据。
持续改进：数字化转型鼓励持续改进，通过数据分析和反馈循环，使企业不断提高产品质量和生产效率。
三、典型数字化质量控制分析方法要点分析
（一）7种质量管理（QC）工具的数字化应用要点分析
在全面质量管理中，7种QC工具被广泛应用于实现质量控制目标。这些工具的数字化应用使得从复杂的生产流程中收集和分析数据变得更加高效、准确。基于数据科学的智能制造使用的QC工具，将成为智能制造的有力保障。以下是QC工具及其在数字化环境下的应用示例：
检查表：用于收集和记录数据，数字化检查表可以进行自动化数据收集，减少人为错误。
分层法：将复杂数据或问题分组至相似组别，便于理解和分析。数字化工具可以快速执行这一过程，提供直观的分组结果。
直方图：也称频率分布图，展示数据分布情况。数字化直方图可以即时更新，反映最新数据变化。
帕累托图：结合条形图和折线图，突出显示主要问题。数字化帕累托图使得重要因素分析更加直观，便于决策。
鱼骨图：用于组织和显示问题的真正原因。数字化鱼骨图可以轻松修改和分享，促进团队合作。
散点图：在XY轴上展示两种数据类型，分析它们的相关性。数字化散点图提供动态分析和实时数据视图。
控制图：通过中心线和控制限界分析数据的变异性、正态性和异常性。数字化控制图可以实时监控过程稳定性并预警。
（二）实时判断、多角度分析方法要点分析
质量控制的数字化转型不仅提高了数据收集和分析的效率，还提升了判断方法的精确性。这一转型主要体现在“实时判断”和“多角度分析”两个方面：
实时判断：随着产品种类的不断增加，产品质量控制变得更加复杂。尽管每个产品都可能进行单独的检测，但整个批次中可能存在一定数量的缺陷产品。这可能是由于在加工过程中出现的微小材料缺陷或设备操作问题，这些问题在最终检测中难以被发现。因此，即使产品通过了初步检测，也需要对批次中被判定为不合格的产品进行深入分析，以确保其质量。一旦确认产品符合标准，就可以进行产品放行。通过实时判断和自动计算每种缺陷的判定标准，可以在产品发货前确保每一件产品都符合质量标准。
多角度分析：多角度分析是对大数据进行深入分析的一种方法，这种分析方法的要点包括将分布在不同生产线上的信息集中管理，提高信息的可访问性和可用性;通过从大数据中提取必要粒度的数据并进行压缩处理，减少数据搜索和处理时间;多方面分析产品检查结果、工序检查结果以及各工序的制造条件，以此找出潜在的质量问题和原因，并及时发现不良征兆。通过这样多维度、多角度的分析，质量控制的准确性和效率可得到显著提升，为企业在竞争激烈的市场中保持优势提供坚实的支持。
（三）常规和非常规分析方法要点分析
利用大数据进行质量控制分析，面临着将庞大数据量有效管理和快速访问的挑战。因此，有必要将分析操作分为“常规分析”和“非常规分析”，以确保数据处理既高效又有针对性，提高数据处理的效率，以及质量控制分析的深度和精确性，是数字化质量控制系统的关键组成部分。
标准分析：侧重于使用最新数据进行日常质量监控，涉及查看标准图表以及在数据显示异常时进行趋势分析和原因探究。通过限制数据的时间范围，例如使用当天的数据或最近一个月的数据，可以显著缩短数据搜索和处理时间。
非典型分析：用于深入研究特定问题或进行历史数据比较。这种分析可能涉及导入特定时间段的历史数据，并与当前数据进行对比。通过设定明确的搜索条件，例如特定项目或缺陷的详细信息，从服务器上存储的海量数据中快速提取目标数据。这种方法可使分析人员快速定位问题根源，制定深入的分析和解决方案。
（四）更快地识别因素方法要点分析
为了能够迅速发现并解决问题，可以从以下几个角度加速识别影响质量的关键因素：
根据管理指标判断：通过对每个生产线的不良率、标准差等管理指标进行定期监控，及时了解质量状况;通过深入分析指标异常的原因，预防潜在的问题发生。
使用直方图和相关图进行分层：通过按批次、所用设备以及材料进行分层，并使用直方图等图表显示变化和趋势，快速识别加工过程或材料相关的问题。
对比分析：通过纵向或横向排列，或者将待分析的数据与参照数据重叠，进行对比分析。例如，可以纵向排列同一批次内多个项目的图表以观察趋势，或者横向排列同一项目多个批次的数据以进行比较。重叠排列数据可以清晰地揭示不同或相似之处。
用地图代替数值：仅通过查看数值有时难以直观理解问题所在。通过对数值进行颜色编码(如红色代表高值，蓝色代表低值，白色代表中间值)并直观地展示差异，可以更直观地识别产品质量问题、故障迹象和其原因。
通过大数据分析，可以实现图表直观切换显示及从大量数据中缩小数据范围等操作。这些分析方法可以帮助企业及时发现问题迹象并采取预防措施，从而在问题发生时迅速识别原因。遵循上述几点，可以实现更高水平的质量控制，确保生产过程的持续优化和产品质量的稳定提升。
四、数字化分析方法应用的价值发现分析
数字化分析方法是寻求应用更简单的原理创造出更大的价值，其实现过程包括两个方面的困难：一是技术实现的细节问题，即要保证系统的安全、稳定、可靠、易用、易于维护;二是价值发现问题，比如提出值得做的项目。前者是技术成功的关键，后者是经济成功的关键。
价值发现涉及以下层面：
技术层面：技术层面的价值包括通过自动化或智能化水平的提高，用机器代替人、帮助人，提高劳动效率和产品质量;用远程化操作的方式改善劳动环境，做人工难以完成的事情。这些问题往往有一定的技术难度。一般来说，这个层面最容易发现价值，难点在于判断价值的大小，比如项目的投入产出比、技术的可复制性、潜在市场大小等。
基础管理层面：在生产经营过程中，存在时间耽搁、次品产生、能源浪费、库存增加等多种问题，而通过数字化可以有效地加以解决。很多人强调精益、六西格玛与数字化的结合，就是因为从事精益或六西格玛工作的人特别容易发现这里面的价值。当采用数字化手段加以实现时，效果可能会更好。这类问题的关键也是投入产出比的问题，比如，不要为了价值10万的问题，上一个成本100万的系统。精益或六西格玛与数字化的结合程度有赖于企业的“基础建设”，如果有了很好的数字化平台基础，两者的结合就比较简单。打造“基础建设”的价值在于多次重复使用，而“多次重复使用”就是支持持续改进。
流程再造层面：数字化的主要作用之一是实现多方协同、资源共享、知识复用，在这三个领域中挖掘价值涉及多个部门的利益和权力，因此需要公司管理层的支持和参与，同时也需要持续不断地推动组织业务流程的再造和变革。
转型升级层面：数字化的价值与业务相关，一般来说，研发的比例、服务的技术含量、产品质量要求、自动化程度越高，企业对数字化技术的要求也就越高。如果企业的管理层有足够的远见，能够确定转型升级的方向，则会自然而然地带动数字化技术的发展。比如，一个以生产为主的企业，演变成生产、研发与服务并重的企业时，对数字化的要求显然是不一样的;一个面向低端市场的企业，与一个面向高端市场的企业，对数字化的需求也是不一样的。
商业模式创新：数字化、网络化手段支持新的商业模式发展，在工业互联网时代，类似的企业将不断涌现。数字化转型的首要难点在于价值发现，大部分企业将面临三方面的缺乏，即缺乏洞察力、领导力和远见。首先是缺乏洞察力。数字化技术能创造的价值与个人、部门利益相关，问题往往被隐藏起来，外人很难看到相关的问题和价值损失。其次是缺乏领导力。面对涉及多个部门的问题时，技术人员想干的事情往往干不了，管理层想干又对技术不放心。权力和技术不能融合起来，看得到问题却做不到。最后是缺乏远见。如果只看眼前，许多工作是吃力不讨好的，而价值往往在很久之后才能体现出来。
数字化转型，特别需要企业各级人员有远见、能看到长远的价值，比如可通过提出一个需要付出巨大努力才能完成的目标来带动数字化技术的研究与应用。更多的情况下，需要人们认识到持续改进的力量，建好基础，用数字化促进持续改进，做长期主义者。
结语
当前，新一代信息技术引领的新一轮产业变革蓬勃发展，数字生产力日益彰显出强大的动力，为制造业质量管理创新、高质量发展提供了新机遇、新空间 。身处世界百年未有之大变局，应对日益复杂的国际形势，企业以数字化赋能全员、全过程、全方位的质量管理，提升产业链、供应链质量协同水平，是推动制造业质量变革、效率变革、动力变革，实现高质量发展的现实选择。
企业需要持续增强、坚定不移地从工作机制、能力提升、数据开发等方面提出以下实施要求：持续推动各项工作机制的系统性完善，夯实数字化质量控制与分析的管理基础;聚焦能力建设主线，从“人、机、料、法、环、测”等方面全面强化质量管理数字化能力;加强全生命周期质量数据的开发利用，提升数据驱动作用;聚焦价值创造，提升质量管理和质量控制对企业经营管理的价值贡献。
