大數據技術在產品質量管理的應用研究

孟春蕾，范廣露，李蕾

（中國電子科技集團公司第二十七研究所 質量安全部，河南鄭州，450047）

大數據技術在產品質量管理的應用研究

孟春蕾，范廣露，李蕾

（中國電子科技集團公司第二十七研究所 質量安全部，河南鄭州，450047）

隨著科學技術與網絡技術的飛速發展,產品質量管理人員不斷通過信息化手段集成整合產品的質量信息。產品質量管理引入大數據是順應時代發展的必然趨勢。而大數據是基于計算機網絡的衍生,其強大的交叉復現與分析功能為產品質量管理的發展提供了更好的平臺。

大數據技術；產品質量管理；應用

1 大數據理念

大數據是具有海量的數據規模、快速的數據流傳，多樣的數據類型和價值密度低的新型數據集合。而基于大數據理念的大數據技術，在產品質量管理領域的應用，為產品質量過程控制和產品質量評定甚或產品質量改進方面，提供了一種更加科學、嚴謹的數據分析手段。

2 大數據的特征

大數據有多種技術,數據采集、數據存儲、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測和結果呈現,其中結果呈現方式包括云計算、云標簽、關系圖等。大數據技術的使用核心有兩個：一是，巨量的數據能對事物進行交叉復現式的重構，二是，利用統計分析工具將有目標價值的數據篩選挖掘出來并以目標結果的方式進行呈現。

3 大數據技術在產品質量管理中的應用

產品質量管理工作是一項非常復雜并且繁重的任務，隨著經濟的發展，顧客對產品性能及產品服務要求不斷提高，更多的企業開始為如何持續提高產品質量管理水平以使產品更加符合顧客不斷提高的產品質量要求進行研究。從大數據在產品質量管理工作方面的應用來看，其應用的核心就是針對產品在從設計到出貨的全生產周期及故障預測，故障定位，故障處理，產品持續改進等全使用周期等幾方面的數據，進行集成化加工，對整合的龐大數據資源進行重新挖掘，形成一個從原始數據情報信息資料的收集、識別、存儲一直到加工、挖掘和展示的閉環數據技術鏈條。其中應用到的大數據技術可以分為如下幾個方面：

3.1 數據收集

在大數據理念下，要想形成比較有價值的產品質量報告，前期各種質量信息資料的收集是必不可少的。在本文的論述研究過程中，對于質量信息數據搜集需注意兩個方面：第一，質量信息的全過程采集。我國傳統的質量對生產過程產品質量過于重視，而現代的質量管理以產品長時間的良好性能和最佳壽命期為基礎，對產品的綜合性能給予了高度重視，對其存在的缺陷也會采取措施進行防御。不但對于生產的整個過程，要實現有效控制，而且在產品設計過程，物料采購過程，進料過程，生產過程，出貨過程，不合格品控制和售后服務即產品全生產周期中都要有所體現，以有效保證產品質量。投射到質量信息的全過程采集方面就意味著需要對所有各離散的生產階段的質量信息進行全面精細采集，以期得到盡可能完整的數據云，為后續統計分析工作提供足夠的材料；第二，質量信息的有效采集。不斷更新產品測試工具和提高產品測試技術，對產品質量信息采用（采集）——（驗證）——（判定）——（存儲或重采）的方法進行生產，以期得到盡可能正確有效的數據云，為后續統計分析工作提供高質量的材料。

3.2 數據清洗

并不是所有收集到的數據信息資料都是可用的、有用的，大數據一個重要的特點就是數據量龐大，數據價值密度偏低。如何在巨量的數據中根據目的判斷挖掘，是大數據技術的一個重要枝杈。在產品質量管理中引入大數據之后,大大的增加了產品的非結構化數據, 所以針對這方面的問題, 就要將在產品全生產周期中產生的海量信息，進行必要的清洗，加強對不同類型的數據的整理、歸納與分析, 及時準確的分辨信息是否與質量管理工作相關，并確定其相關程度，剔除一些無關的數據，保留那些相關性較高的數據信息。

3.3 數據使用

大數據時代內在所包含的復雜而完備的技術體系，為產品管理提供了先進的技術手段，其有效使用可在以下幾個方面對產品質量管理產生深刻影響。

（1）產品質量整體評價

當產品質量控制人員利用大數據技術收集足夠多的產品信息后，依據清洗、綜合、統計、分析、模擬等技術手段，可對產品整體的質量控制過程進行相對真實和完善的還原。

（2）產品故障點預測

在建立產品質量模型的基礎上，查找產品的質量薄弱部分，對產品容易發生故障的組件和容易出現故障的運行階段進行標定，以獲得產品的故障點預測。仍以一臺無人飛行器為例，通過建立的產品質量模型分析發現，為達到客戶要求的更小的自重，機身選用了比傳統材料更輕更硬的復合材料，但是該材料韌性不足，在溫度變化急劇的環境下，機體結構件有可能發生變形而引起故障，無人飛行器交付使用后，雖然整機能夠滿足客戶使用要求，但是不排除在極端環境下，飛行器起落架會產生抱死故障，故障概率0.1%的結果。

（3）產品故障定位

當產品出現故障時，可根據建立產品質量模型和產品的故障點預測對產品故障進行快速精確定位。仍以一臺無人飛行器為例，通過大數據分析，不僅僅能夠確定是起落架抱死故障，還能夠迅速的判定為左腳制動套環變形磨損導致了該故障的發生。

（4）產品故障處理建議

依據產品質量模型和故障定位，對產品故障處理提出合理化建議。如無人飛行器起落架抱死故障的處理建議為更換左腳制動套環。

（5）產品持續改進

在產品實際使用過程中，出現的故障情況往往千奇百怪，有的是同一產品缺陷的不同體現，有的為不同缺陷的相同體現，收集這些信息并分析、整理、反饋至產品設計、生產、售后部門對產品的持續改進具有重要價值。

4 結束語

目前，產品質量管理工作已呈現了一定的向前延伸趨勢，除產品全過程質量控制外對新產品的設計工作的關注與指導內容也在正與日俱增。借助大數據相關技術，對于數據應用及相關工作，我們將能很好地實現由人工整理、分析向自動挖掘、智能檢測、精準預測的轉變，從而帶動并實現產品質量管理工作的全面升級。

[1]參考2015年8月31日《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》。

[2]趙國棟等. 大數據時代的歷史機遇：產業變革與數據科學[M].清華大學出版社，2013年版，第21頁。

Big date technology in QC Application

Meng ChunLei,Fan GuangLu,Li Lei
(The 27th research institute of china electronics technology group corporation, quality and safety department,Zhengzhou Henan,450047)

With the development of science technology and network, the product quality managers can integrate the product quality information by means of information methods. The big date technology is based on the derivation of network. With powerful cross appear and analysis and prediction functions, It can provide a better platform for QC development. So, introduce the big date technology into QC application research is the inevitable choice of development. The paper introduces the concepts of big date technology, and the application of the big date technology for QC. Thus,QC can play a more important role in the product design and development.

big date technology；QC；application.