大數據時代的質量管理創新
——互聯網MFOP質量模式

◆任賢全 魏紹軍 劉振英 陳晶 董博 / 文

《中國制造2025》是我國實施制造強國戰略第一個十年行動綱領，以推進智能制造為主的主攻方向，提升生產能力。這引發了以互聯網、云計算、大數據、物聯網和智能制造為主導的第四次工業革命悄然來襲。隨著信息技術的發展、智能設備的大量普及，以互聯網、移動客戶端、大數據、云計算、物聯網、智能設備產品為特征的新一代信息技術體系已經融入到我們的日常生活之中，企業管理迎來了全新階段——智能時代。在新形勢下，海爾積極響應新政策，加快產業轉型，為提升產品競爭力并推動行業水平提升，率先搭建了處于行業領先的新型互聯網工廠。通過物聯網技術，讓用戶與工廠的生產全流程實現互聯，提升用戶體驗；實現全流程的高精度高效率生產管理和質量管理；使用戶評價零距離實時到人，持續迭代。

為了保障用戶體驗，做好互聯網時代的質量保證工作，海爾發布了物聯網MFOP質量模式。MFOP代表無維修工作期，以往主要應用于航天、航空以及軍事領域。通常情況下，MFOP擔保在一定使用期間內產品不被任何非計劃維修活動干擾，其理念為縮減使用階段引發的種種限制，提升可靠性，降低維修費用[1]。這是該模式首次在家電行業落地應用。MFOP通過計算出的預測模型，借助大數據對產品的運行狀況進行分析，預判可能出現的故障。這種模式不僅有助于加強產品質量管理、提升服務效率，更為實現產品不壞、零上門提供了基礎保障，其數據的基礎信息由PHM智能自診斷系統提供。PHM系統可以通過產品上的傳感器以及互聯網實現產品數據的實時自動采集、模塊級的壽命診斷預測、產品級的壽命診斷預測和用戶最佳體驗診斷。這種自反饋、自診斷、自預測、自迭代的方式，顛覆了傳統行業的保修期，首創了產品不壞保證期。工廠具有產出高質量產品的能力，是保障產品用戶端質量的前提。海爾通過搭建智能化互聯工廠，提高了生產能力，并且通過工廠端的智能化質量管控和客戶端PHM質量管理系統的結合，實現了全流程的質量管理，保證了產品從研發到工廠到客戶的全流程并聯。

1 互聯網時代的新型工廠

在工業4.0互聯網時代環境下，海爾集團空調產業率先建立了海爾互聯工廠，工廠的基礎是以信息化集成平臺搭建的人機物互聯系統。這是全球首條智能化家電生產線，實現了全流程的自動化生產和管理。工廠通過12類3500個傳感器、72個關鍵質量控制點監控生產和質量指標數據，進行智能生產和智能檢測。互聯工廠生產全程進行信息化監控，在用戶直接向工廠下單、進行定制時，生產過程和交付過程全流程可視化，包括設備可視化、訂單可視化、質量信息化和工位可視化。通過與用戶進行交互，提升用戶體驗。另外，供應商檢測數據與工廠進行直連，越過中間環節，保障模塊質量。詳細來看，質量信息化管理由IQC信息化、LQC信息化、OQC信息化、質量信息到人（市場追溯）信息化四個模塊組成，實現全流程質量管控，下面的內容將對其進行全面的介紹。最終，互聯工廠在人單合一的模式下，以信息零距離并聯為基礎，將業務流程與信息系統融合，使每個人明確質量責任，形成人人關心質量的質量保障落地體系。

全流程信息化管理通過IQC信息化、LQC信息化、OQC信息化、質量信息到人信息化實現，其基礎是整個工廠自動生產線上的800多個機器人，通過在線整機自動檢測和在線測試數據系統分析（SPC）進行智能化制造的監督，可時刻獲取超過5000組檢測數據。IQC信息化管理實現了IQC全流程的可視化、即時化管控，有效地提高了執行檢驗標準的水平和供應商管理水平。LQC信息化管理包括首件信息化、檢測自動化等手段。通過圖片識別和多碼合一系統，使自動檢驗系統與生產系統相對接，實現即時確認功能。過程檢驗由原來的人工判斷升級為自動檢測控制。海爾空調互聯工廠質量信息檢測項目共計12大項，覆蓋空調產品的全部重點器件。OQC信息化則是通過互聯工廠信息化系統，對下線產品質量參數實時采集、監控，形成大數據統計分析，問題信息會第一時間傳遞到操作工位電腦終端并第一時間糾正。最后，對于信息到人的質量管控，由原來的市場質量信息無法互聯、靠人工進行信息傳遞，轉變為質量問題自動推送至責任工位，員工在現場就可以直接看到用戶反饋的問題，第一時間提供解決方案。

圖1 互聯工廠

圖2 云數據互聯互通

相對于傳統的制造方式，新型互聯工廠具有更強的競爭力，做到了高精度下的高質量。質量水平提高了一倍，提升了訂單響應速度和生產效率，降低了生產線的用人數量，最終達成了無縫化、透明化、可視化。

2 PHM智能自診斷系統

PHM系統的全稱為故障預測與健康管理系統。最初，為了降低武器裝備的保障和維修費用，美國軍方于20世紀70年代在飛機的發動機上應用了PHM技術，取得了很好的效果[2]。機器中的傳感器負責抓取機器運行中的參數，而后通過數據模型對數據進行診斷[3][4]，達到提前預測故障的功能，幫助保障決策。工程應用及技術分析證明，PHM技術具有降低維護保養費用、提高戰備完好率和任務成功率的效果。進入了互聯網時代后，PHM技術在歐美航空航天領域成為質量保證最看重的技術。英國RR、惠普PW、美國GE等企業以及國內航空航天和軍用雷達領域的頂尖公司都掌握了此技術。根據這種概念，海爾開發建立了電器的PHM智能診斷系統，對產品進行實時聯網診斷。通過全球研發大數據中心、全球工廠大數據中心、全球用戶大數據中心、全球檢測大數據中心和全球供應商大數據中心的數據互聯互通實現數據共享，PHM系統通過對這些數據進行分析達到家電零保修、零上門和零故障的突破。

2.1 產品的零報修

產品數據可以通過PHM系統實時自動采集。就冰箱而言，一個典型的產品中有9個傳感器和21個監測點，可對47個參數進行實時監測、實時采集，實現對使用狀態參數的100%覆蓋。海爾集團數據中心大屏可以對這些參數進行實時監控，了解全球所有產品的實時健康狀態。針對客戶端產生的產品質量問題，PHM系統可以做到第一時間對異常數據進行收集，判定異常原因。如需上門維護，則在上門之前就可以做好處理問題的準備，一次上門解決問題，避免反復多次上門維修的現象。通過模塊診斷預測模型，在產品發生故障前就可進行故障預測、事前診斷預測，從而實現產品的零報修。

2.2 產品的零上門

通過對產品的運行狀態進行監控，一旦產品運行中出現異常，可對產品狀態進行在線糾偏。其次，產品中軟件的優化升級可通過遠程操作進行，不再需要工作人員上門維護，降低了客戶維護的時間成本。同時，通過代入整機診斷預測模型可以達成事前的維護保養，避免宕機，最后保證產品零停機、零上門。

2.3 產品的零故障

通過PHM系統對用戶大數據的收集以及整理分析，形成用戶體驗預測模型，在產品的先期設計階段就參考用戶的需求，達成功能設計迭代。針對那些異常較為頻繁的模塊，在先期質量管理階段就通過針對性的設計可靠性測試進行優化，提升模塊性能的可靠度，保障產品的零故障，升級用戶體驗。

通過自反饋、自診斷、自預測、自迭代，海爾顛覆了傳統行業的保修期，首創了產品不壞保證期。這實現了對質量的全流程管理，而不單單是制造和客戶端的改善，同時與全面質量管理（TQM）所要求的設計過程質量管理和使用過程質量管理相呼應。產品設計過程的質量管理是全面質量管理的首要環節，PHM對用戶大數據的收集分析相對于傳統的市場調查研究，可以更全面地獲取用戶信息，幫助產品的開發設計。使用過程是考驗產品實際質量的過程，是企業內部質量管理的繼續，也是全面質量管理的出發點和落腳點。使用過程的質量管理的基本任務是保證產品的質量效果。

相對于傳統的事后保修方式，以及企業不能及時判定處理問題以至于影響成本和用戶體驗的問題，PHM系統提出了先進的質量解決方案。系統的實現依賴于數據支持模型的開發和大數據的獲取。把數據的多方面分析作為建模參考，來源包括FMEA、FPA、實驗數據，通過故障現象與對應的各種參數的關系進行分析，即可完成數據和模型的判斷和建立。海爾集團引領了家電行業在PHM領域的推行，自診斷以及自預測模型申請了國家專利，為互聯網時代的質量管理做出了模范和標準。

3 自診斷、自預測數據模型

所有收集到的數據都通過數據模型進行處理，其中自診斷模型利用了相關性模型，使用此種模型使家電類產品的分析和判斷更加全面和準確。相關性模型的原理是將被測單元的結構和功能進行合理劃分，清楚表明信息流及各個部件和故障的相互關系。按照實驗的結果和對經驗的分析，市場主要有20種故障現象，分別對應了124種失效原因，PHM系統可以在第一階段完成對106種失效癥狀進行自診斷。對于排名前10的失效部件，實現了80%的自診斷定位。原來靠人力判斷導致的不準確和不及時的問題都可通過自診斷解決。故障的定位可以深入到單獨的小模塊，有針對性地進行改善。不同于傳統的自反饋，自診斷不需要人工判斷問題所在。傳統的自反饋系統出現故障時同步推送故障消息，需要用戶自己聯系維修或者服務人員，然后他們在收到故障信息后上門進行診斷。而升級為自診斷系統后，通過系統可以直接定位到具體的問題原因和問題部件，數據模型得出的診斷結果可同時同步至公司內部的研發、測試、工廠和質量部門，形成改進閉環。

自預測模型的搭建則是通過神經網絡建模[5]。相比SVM、隱性馬爾科夫鏈等預測建模方法，其預測精度高，便于復制推廣。神經網絡建模主要通過模擬人類實際神經網絡處理數據，在系統辨識、模式識別、智能控制等領域有著廣泛的應用和前景。在用于PHM系統時，通過記錄的各種參數建立數學函數模型，對產品各種方面的性能進行預測，最后得出產品的壽命曲線。當數據中心收到用戶產品的運行參數，可以對整個產品的壽命進行預期，也可以提前預測將會產生的問題，并進行整改，真正做到了質量保證期的要求，達到了產品的零不良。海爾冰箱產業目前已經建立10個預測模型，可對冰箱97種失效問題進行預測。經實驗驗證，PHM系統的誤差可以控制在1%以內。通過大數據建立的壽命預測模型可對產品的運行狀態參數變化進行趨勢分析，找出功能退化速度。預測產品壽命的結果可精確到天，這樣就可以精確地對產品進行事前的維護保養，防止宕機。通過模型的建立，對質量的管控從工廠端延伸到了客戶端，對于故障的診斷在其發生的第一時間就可以解決，提升了用戶的體驗。

圖3 模塊診斷預測模型

圖4 整機診斷預測模型

4 持續改進，自優化、自演進

通過PHM技術和互聯工廠質量全流程信息化管理技術的實施，產品從零部件入場到過程管控，最后出廠至客戶端以及產品在客戶端的生命周期都可以進行全流程的實時監控。產品在生產中通過自動識別、自動檢測、實時監控、趨勢分析，出廠后通過PHM系統進行數據監控，最終實現產品與用戶并聯、產品全流程追溯、質量問題信息到人、價值到人，最終實現用戶的最佳體驗，達成產品零不良的目標。