質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)研究

楊積東，袁學(xué)軍，潘志毅

（1.上海精密計量與測試研究所，上海 201109； 2.上海機電工程研究所，上海 201109）

21世紀是質(zhì)量的世紀。從事后檢驗到基于過程統(tǒng)計的質(zhì)量控制、全面質(zhì)量管理、精益質(zhì)量管理、卓越質(zhì)量管理，企業(yè)質(zhì)量管理的科學(xué)性愈發(fā)體現(xiàn)在“對質(zhì)量管理所提出的原則、方針、目標都要有科學(xué)措施與方法（特別是統(tǒng)計方法）來保證它們的實現(xiàn)”［1］。

當前，質(zhì)量大數(shù)據(jù)已形成一個概念熱潮。隨著質(zhì)量技術(shù)工具與信息技術(shù)的融合，過程監(jiān)控、抽查檢測、風(fēng)險預(yù)警等質(zhì)量管理手段越來越依賴質(zhì)量大數(shù)據(jù)的收集、整理和分析。2016年開始，上海啟用質(zhì)量發(fā)展與標準信息服務(wù)平臺收集論壇、微博、電商等網(wǎng)絡(luò)上的產(chǎn)品使用質(zhì)量信息，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立第三方產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管能力。佛山眾陶聯(lián)供應(yīng)鏈服務(wù)有限公司利用陶瓷企業(yè)、檢測機構(gòu)多年匯聚的沉淀數(shù)據(jù)，制定了108項陶瓷行業(yè)原材料標準和36 項檢測抽樣標準。工信部五所（中國賽寶實驗室）可靠性數(shù)據(jù)中心利用送檢產(chǎn)品數(shù)據(jù)資源開發(fā)賽寶電子元器件數(shù)據(jù)平臺，支持了元器件國產(chǎn)化工作［2］。質(zhì)量大數(shù)據(jù)還為企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計、產(chǎn)品售后服務(wù)、故障診斷提供技術(shù)支撐。美的集團用開普勒大數(shù)據(jù)平臺上的產(chǎn)品體系數(shù)據(jù)完善產(chǎn)品細節(jié)，使產(chǎn)品投訴率降低40%，促進制造技術(shù)和制造模式的發(fā)展［3］。導(dǎo)彈健康管理大數(shù)據(jù)云平臺匯聚裝備健康管理大數(shù)據(jù)，分析處理、挖掘綜保信息，支持多項健康管理決策［4］。利用生產(chǎn)過程實時數(shù)據(jù)，精準定量分析工序的質(zhì)量影響因素，優(yōu)化生產(chǎn)過程、實現(xiàn)工藝參數(shù)優(yōu)化［5］。

近年來，“大質(zhì)量”概念逐步進入企業(yè)視野。相比于傳統(tǒng)質(zhì)量概念，賦予新特性的“大質(zhì)量”不僅包含產(chǎn)品固有特性，工作質(zhì)量、使用質(zhì)量等內(nèi)容和外延都得到極大豐富。黨的十八大報告多處強調(diào)的“質(zhì)量”，亦指大質(zhì)量［6］；憑借質(zhì)量大數(shù)據(jù)實現(xiàn)科研生產(chǎn)過程的科學(xué)管理，需建立質(zhì)量信息共享交流機制，形成“數(shù)據(jù)說話、技術(shù)執(zhí)法、科學(xué)治理”，要建立全員關(guān)心質(zhì)量、維護質(zhì)量、發(fā)展質(zhì)量的質(zhì)量治理模式。本文從質(zhì)量管理業(yè)務(wù)發(fā)展需求、質(zhì)量大數(shù)據(jù)建設(shè)現(xiàn)狀兩方面分析質(zhì)量大數(shù)據(jù)建設(shè)、利用狀況及存在的問題，提出質(zhì)量大數(shù)據(jù)能力建設(shè)方案、識別質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的核心技術(shù)，對“大質(zhì)量”治理模式進行初步探討，有助于企業(yè)質(zhì)量管理水平的持續(xù)性提升。

1 質(zhì)量管理業(yè)務(wù)發(fā)展需求

質(zhì)量是企業(yè)成功的基本條件之一。質(zhì)量管理業(yè)務(wù)通常包括質(zhì)量特性研究、質(zhì)量生成、質(zhì)量管理和質(zhì)量技術(shù)基礎(chǔ)幾個部分。質(zhì)量特性研究主要對產(chǎn)品/服務(wù)的關(guān)鍵質(zhì)量特性進行識別，以期在研制過程中對產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量進行嚴格監(jiān)控，使其在穩(wěn)定狀態(tài)中進行。質(zhì)量生成是個復(fù)雜的過程，包括用戶需求識別、設(shè)計開發(fā)、采購、生產(chǎn)制造、交付和使用眾多環(huán)節(jié)，“質(zhì)量是干出來的、不是管出來的”這句名言充分證明質(zhì)量生成過程的重要性。質(zhì)量管理主要是對質(zhì)量生成過程進行專業(yè)化管理，包括質(zhì)量策劃、質(zhì)量保證、質(zhì)量控制、質(zhì)量監(jiān)督、質(zhì)量改進幾個主要環(huán)節(jié)。質(zhì)量技術(shù)基礎(chǔ)是實施質(zhì)量管理工作的基礎(chǔ)條件，主要包括計量與標準化、產(chǎn)品化與技術(shù)成熟度管理等內(nèi)容。在質(zhì)量業(yè)務(wù)運行過程中，質(zhì)量管理與質(zhì)量生成結(jié)合形成了一個外循環(huán)，質(zhì)量生成過程是質(zhì)量管理的管控對象、質(zhì)量管理為質(zhì)量生成提供專業(yè)化指導(dǎo)；質(zhì)量管理和質(zhì)量技術(shù)基礎(chǔ)結(jié)合形成了一個內(nèi)循環(huán)，質(zhì)量技術(shù)基礎(chǔ)以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、標準規(guī)范、型譜產(chǎn)品等知識形態(tài)支持質(zhì)量管理工作，質(zhì)量管理為質(zhì)量技術(shù)基礎(chǔ)提供豐富的知識信息資源，通過知識固化保證質(zhì)量管理能力的可持續(xù)提升。企業(yè)的質(zhì)量管理工作早已形成了龐大的業(yè)務(wù)體系，圖1示意了航天企業(yè)建立的典型質(zhì)量管理業(yè)務(wù)體系，它是由戰(zhàn)略、組織、項目、產(chǎn)品4個層級構(gòu)成的復(fù)雜工作系統(tǒng)，很好地滿足了“單位抓體系、型號抓大綱、質(zhì)量專業(yè)抓基礎(chǔ)建設(shè)”的質(zhì)量工作總體思路［7］，有效地保障了航天產(chǎn)業(yè)的高水平發(fā)展。

圖1 航天質(zhì)量管理業(yè)務(wù)體系示意圖

企業(yè)質(zhì)量管理能力受到技術(shù)能力、業(yè)務(wù)能力、人員能力等內(nèi)部因素影響。要實現(xiàn)質(zhì)量管理業(yè)務(wù)的總體工作目標，企業(yè)質(zhì)量管理能力還需要適應(yīng)動態(tài)變化的、不確定性越來越強的外部業(yè)務(wù)環(huán)境因素變化，因此必須努力提高企業(yè)質(zhì)量管理體系建設(shè)的科學(xué)性和有效性，始終如一地促進產(chǎn)品保證工作的系統(tǒng)化和規(guī)范化，建立獨立、權(quán)威、敏捷的質(zhì)量監(jiān)督系統(tǒng)［7］驅(qū)動質(zhì)量管理業(yè)務(wù)體系高質(zhì)量、高效率、高效益運行。當前，企業(yè)質(zhì)量管理工作主要困難體現(xiàn)在以下幾個方面。

（1）精細化管理持續(xù)推進困難。精細化管理是全面化的整體業(yè)務(wù)管理模式，強調(diào)重過程、重落實、重細節(jié)、重質(zhì)量、重效果，要滿足具體問題的高效率執(zhí)行要求，就得解決質(zhì)量管理過程精細化規(guī)劃、精細化核算、精細化操作、精細化控制、精細化分析等涉及的數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)傳遞、數(shù)據(jù)處理分析的時效性問題。

（2）常態(tài)化工作存在“兩張皮”現(xiàn)象。質(zhì)量信息只能來源于業(yè)務(wù)活動，必須真實地反映產(chǎn)品狀態(tài)。質(zhì)量管理工作中存在全面復(fù)查、集中整改等突擊性工作行為，不僅是工作資源不足問題，更是基于經(jīng)驗、習(xí)慣的粗放式工作習(xí)慣的體現(xiàn)，需要在質(zhì)量控制活動“直連”業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，形成規(guī)范的、科學(xué)的融合式質(zhì)量管理模式。

（3）質(zhì)量監(jiān)督工作成效不明顯。質(zhì)量監(jiān)督技術(shù)手段在閉環(huán)管理過程中還存在時效性差、精準性低、可信度不足等問題。不但要“直連”具體業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的質(zhì)量信息數(shù)據(jù)，而且要建立質(zhì)量管理指標體系開展工程決策和管理決策中的產(chǎn)品質(zhì)量、工作質(zhì)量等量化評價工作，提升質(zhì)量知識挖掘能力，持續(xù)夯實質(zhì)量技術(shù)基礎(chǔ)。

2 企業(yè)質(zhì)量大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀

當前質(zhì)量業(yè)務(wù)運行過程中普遍存在的質(zhì)量信息提取、匯聚、收集、傳遞、共享、交互、應(yīng)用等處理過程的技術(shù)瓶頸，在大數(shù)據(jù)技術(shù)環(huán)境里都不再是難以克服的“技術(shù)鴻溝”。大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)據(jù)的采集、匯聚、管理、傳遞、共享、分析等方面的技術(shù)優(yōu)勢讓質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用迅速“破繭而出”、方興未艾。質(zhì)量大數(shù)據(jù)是反映產(chǎn)品質(zhì)量特性的全壽期、全過程、全要素的全部產(chǎn)品數(shù)據(jù)及相關(guān)信息，產(chǎn)品質(zhì)量信息是從研制、生產(chǎn)到使用過程的質(zhì)量、進度、費用等相關(guān)數(shù)據(jù)、報告、資料，相關(guān)信息包括對研制和生產(chǎn)部門的質(zhì)量保證體系實施監(jiān)督的數(shù)據(jù)、報告、資料等。當前企業(yè)質(zhì)量大數(shù)據(jù)發(fā)展存在的主要問題包括以下幾個方面。

（1）信息采集多，信息應(yīng)用少。數(shù)字化工具、業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)生成和積累了大量產(chǎn)品數(shù)據(jù)、質(zhì)量業(yè)務(wù)信息，但數(shù)據(jù)信息產(chǎn)出的應(yīng)用價值在質(zhì)量能力提升中的體現(xiàn)還不明顯。

（2）瓶頸攻關(guān)嘗試多，體系發(fā)展研究少。在質(zhì)量業(yè)務(wù)瓶頸攻關(guān)具體場景中嘗試數(shù)據(jù)應(yīng)用的案例比較多，但系統(tǒng)性的質(zhì)量大數(shù)據(jù)領(lǐng)域規(guī)劃研究比較少，缺乏模式轉(zhuǎn)型的思路方法和路徑。

（3）質(zhì)量數(shù)據(jù)資源豐富，質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)稀缺。質(zhì)量業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累了豐富的數(shù)據(jù)信息資源，但在完整性、一致性、準確性等方面存在較多的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，影響數(shù)據(jù)應(yīng)用的成效。

（4）系統(tǒng)部署是中心，質(zhì)量應(yīng)用是探索。質(zhì)量大數(shù)據(jù)發(fā)展還處于早期的信息化基礎(chǔ)建設(shè)實施階段，與質(zhì)量業(yè)務(wù)相融合的數(shù)據(jù)應(yīng)用工作模式還沒有形成，質(zhì)量應(yīng)用成果較少。

3 企業(yè)質(zhì)量大數(shù)據(jù)建設(shè)方案

如圖2所示，為支持QMS健康度評估、質(zhì)量狀態(tài)信息感知、質(zhì)量業(yè)務(wù)在線監(jiān)督等應(yīng)用需求，質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺的技術(shù)架構(gòu)包括統(tǒng)一計算框架、數(shù)據(jù)存儲管理、BI引擎等高性能服務(wù)模塊，保障型號科研生產(chǎn)檢測數(shù)據(jù)到產(chǎn)品質(zhì)量信息、工作質(zhì)量信息、質(zhì)量決策信息的快速轉(zhuǎn)換和應(yīng)用支持。

圖2 質(zhì)量大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)圖

通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理、數(shù)倉建模等大數(shù)據(jù)技術(shù)方法形成面向分析應(yīng)用的企業(yè)質(zhì)量數(shù)據(jù)資源，利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)在線完成廠所質(zhì)量管理體系健康度評估、廠所質(zhì)量業(yè)務(wù)監(jiān)督管理、產(chǎn)品質(zhì)量信息服務(wù)等業(yè)務(wù)可視化監(jiān)督和決策支持。QMS健康度評估不但能利用柱狀圖、雷達圖等形式統(tǒng)計分析各單位的業(yè)務(wù)狀態(tài)、業(yè)務(wù)形勢、業(yè)務(wù)趨勢，利用“上卷下鉆”穿透分析，而且利用信息關(guān)聯(lián)能辨識質(zhì)量工作存在的薄弱環(huán)節(jié)、匯總薄弱環(huán)節(jié)量化狀態(tài)；產(chǎn)品質(zhì)量信息服務(wù)能從責任單位、故障原因、故障發(fā)生環(huán)節(jié)、故障發(fā)生階段、故障整改過程等維度全方位“透視”各單位的產(chǎn)品故障問題，通過多維度關(guān)聯(lián)分析為管理決策行為提供信息支持。

4 質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心技術(shù)

通過對質(zhì)量業(yè)務(wù)狀態(tài)的快速感知、精準認知、趨勢預(yù)知，質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用有助于形成工作質(zhì)量與產(chǎn)品質(zhì)量、頂層質(zhì)量管理體系與底層工程研制活動、質(zhì)量管理與質(zhì)量保證徹底融合的“大質(zhì)量”業(yè)務(wù)；通過即時狀態(tài)數(shù)據(jù)共享的管理分析應(yīng)用和歷史信息數(shù)據(jù)的知識挖掘應(yīng)用，形成“產(chǎn)品檢驗檢測數(shù)據(jù)→質(zhì)量隱患辨識與風(fēng)險控制→質(zhì)量問題事因追溯分析→研制活動質(zhì)量改進與提升→研制技術(shù)標準制修訂→檢測技術(shù)研究與方法制度修訂→產(chǎn)品檢驗檢測活動”的大質(zhì)量閉環(huán)管理模式。質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心技術(shù)包括以下幾個方面。

（1）質(zhì)量數(shù)據(jù)分級分類。質(zhì)量全數(shù)據(jù)種類繁多，過程數(shù)據(jù)、標準規(guī)范等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)有較強的耦合性、相關(guān)性等復(fù)雜問題，影響完備的、一致的質(zhì)量數(shù)據(jù)資源體系建設(shè)。數(shù)據(jù)分級分類是形成質(zhì)量數(shù)據(jù)應(yīng)用的基本前提，更是大質(zhì)量工作格局形成的核心基礎(chǔ)。

（2）數(shù)據(jù)工程技術(shù)。質(zhì)量數(shù)據(jù)信息流依賴數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)可視化等高成熟度的軟件技術(shù)工具鏈應(yīng)用，因此質(zhì)量數(shù)據(jù)應(yīng)用需要自主掌握數(shù)據(jù)工程技術(shù)，形成穩(wěn)定的開發(fā)技術(shù)體系。

（3）量化評估指標體系。有組織結(jié)構(gòu)的量化指標信息既能完備、精確地描述業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，又能精細化驅(qū)動業(yè)務(wù)過程。需要為質(zhì)量業(yè)務(wù)過程及活動建立健全量化度量的評估指標體系，形成數(shù)據(jù)信息反饋回路，科學(xué)提升產(chǎn)品質(zhì)量與工作質(zhì)量。

（4）數(shù)據(jù)分析技術(shù)。無論是簡單的狀態(tài)監(jiān)測分析還是復(fù)雜的趨勢預(yù)測挖掘，都是復(fù)雜的知識發(fā)現(xiàn)過程。質(zhì)量數(shù)據(jù)分析技術(shù)需要融合數(shù)值計算算法、質(zhì)量業(yè)務(wù)知識和軟件工具操作能力，更依賴于人的自主創(chuàng)造力，需要創(chuàng)建穩(wěn)定的分析隊伍。

（5）數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)不僅方便對數(shù)據(jù)的快速理解，而且對深層次的數(shù)據(jù)邏輯認知具有啟發(fā)作用。借助于圖形化、界面交互、動畫，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)有助于高維信息清楚有效地傳達和溝通。

5 結(jié)語

隨著質(zhì)量工程技術(shù)和信息應(yīng)用技術(shù)的進步，在企業(yè)質(zhì)量管理領(lǐng)域引入大數(shù)據(jù)技術(shù)、實施質(zhì)量業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將成為一種必然的發(fā)展趨勢，質(zhì)量科學(xué)化管理依賴于質(zhì)量大數(shù)據(jù)的收集、匯聚、整理和可視化分析。本文從企業(yè)質(zhì)量管理業(yè)務(wù)體系的運行過程入手，主要分析了質(zhì)量管理工作面臨的瓶頸和問題，揭示了質(zhì)量大數(shù)據(jù)能力建設(shè)的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)價值，總結(jié)出質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)和關(guān)鍵應(yīng)用技術(shù)，研究成果應(yīng)用能快速地提升企業(yè)質(zhì)量管理水平，進而促進智能制造技術(shù)的落地和企業(yè)整體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。