企業數字化轉型下的質量發展研究

劉錕　郝樹新　賀怡

摘 要：隨著時代步伐的推進，汽車行業正在從最初的商品時代、信息化時代向數字化時代進行轉型發展，各個車企已經意識到數字經濟下企業轉型的必要性，均投入大量精力尋求數字化轉型之道。質量管理作為車企運營中的重要一環，必然也將跟隨企業共同邁向數字化轉型，跟隨企業發展理念進行變革升級。

關鍵詞：數字化 質量管理 汽車

1 前言

質量管理作為企業重要的運營管理部分，擔負著產品把關、保障企業和客戶權益的重要使命，隨著行業的多年發展，質量管理已經在汽車圈建立起了獨特的IATF16949標準化質量體系流程。但近些年，受到數字經濟和“新四化”浪潮下電動化、智能化、網聯化和共享化理念的影響，汽車行業的發展正在向著數字化變革進行轉型升級，質量管理也將跟進數字化的步伐，不斷轉型創新。

2 什么是數字化和數字化轉型

對于數字化的定義業界引用較多的是來自于美國IT咨詢公司Gartner在2011年提出的數字式、數字化和數字業務轉型的三層含義。“數字化”這個詞在最近幾年有著很高的市場熱度，國家在十四五規劃中也重點提到數字經濟的兩大塊：數字產業化和產業數字化。數字化并不是推翻企業已有的信息化建設基礎，而是整合優化以往的企業信息化系統，并在整合優化的基礎上，提升管理和運營水平，用新的技術手段提升企業的技術能力，以支撐企業適應數字化轉型變化帶來的新要求。而數字化轉型的實質就是利用新的數字技術來實現重大的業務改進，從根本上提升企業績效[1]。

質量數字化轉型是企業數字化轉型大背景下的新業務發展方向，通過質量數據匯聚及一體化管控應用，在打通傳統質量業務流程的基礎上，深入挖掘質量數據應用價值，為企業搭建質量數據應用場景，助力企業質量管理業務領域管理模式創新，實現產品質量持續改進提升的模式創新過程。

3 質量數字化發展轉型路徑

實現企業質量數字化轉型是一個循序漸進的過程，首先要有一個覆蓋全生命周期質量業務的平臺為載體，能將質量數據進行有效的匯聚，達到高質量數據場景應用的使用要求。通過平臺將規劃、研發、供應商、生產和售后環節的質量業務進行信息化建設，規范業務流程，實現數據規范、數據整合和統一應用，為數字化轉型發展奠定基礎。其次是在平臺的基礎上，將傳統的質量業務借助數字化、智能化手段進行價值升級，實現質量數據價值的深入挖掘，逐步提升質量業務的智能化水平，達到智慧決策、智能預警、成本優化、一致性管控的目標，實現例如自動風險預警、質量成本最優控制、智能質量策劃和質量問題智能處理等新的功能。除了傳統業務外，圍繞新的產品變革所衍生的新興質量業務也要與數字化相結合，比如新四化催生的三電零部件管理、OTA遠程刷寫管理等是企業目前數字化業務拓展的重點方向；最后還要將數字化新技術與我們質量業務深度融合，利用新技術的優勢助力質量業務的發展。

3.1 質量數字化轉型目標“金字塔”

在明確了企業質量數字化轉型發展路徑后，需要確立質量數字化轉型的目標方向。以市場影響所帶動的數字化需求為基礎，構建質量業務全面數字化的體系“金字塔”架構。通過市場和政策因素的影響和數據處理手段的應用，結合質量數字化轉型路徑，達到質量業務的全面數字化的核心階段。再圍繞著軟件取代人工、質量網格化管理、數字業務化、柔性質量管理的先進質量理念進行質量業務升級優化，最終實現大數據下的質量全方位滲透，達到智慧質量的轉型頂層目標。

3.2 質量信息化系統建設

企業質量數字化轉型的第一步便是全生命周期質量數據平臺的搭建。其核心是全生命周期產品質量數據中心的建設。目前多數企業都通過信息化系統實現了部分質量業務的信息化管理，但仍存在質量數據分散、應用效果不顯著等問題[2]，無法實現對產品全生命周期質量數據的統一管理應用。因此質量數字化轉型升級第一步就是要借助數據中臺理念，構建產品全生命周期質量數據中心，實現質量數據的統一管理，然后結合質量管理的業務模型，將各階段的質量業務應用拓展包括規劃質量、研發質量、供應商質量、生產質量及售后質量等。同時可通過產品全生命周期質量數據的統計和智能分析，深入挖掘產品質量數據價值，指引產品質量及管理質量的可持續化改進升級。

規劃質量管理是在產品概念階段的質量業務，其核心在于產品的先期質量策劃方案管理，利用全生命周期質量數據中心將質量策劃中核心的質量目標、質量活動和質量成本進行統一管理。

研發質量主要聚焦在質量預防、研發質量問題和產品成熟度管理上，其中以問題管理為業務核心，圍繞產品開發流程中產生的產品問題進行分類管理，結合七步法的方法實現問題閉環流程化管理，同時在問題處理中借鑒知識庫經驗，幫助企業快速發現問題要因，提升問題的處理效率。此外通過對質量問題數據的多樣式統計分析實現數據價值挖掘，將分析結果應用到質量預防和產品成熟度管理中。

供應商質量管理的核心是通過平臺搭建的方式，建立起主機廠和供應商之間協同管理的橋梁，在平臺上通過對APQP、PPAP的流程化管理和產品全生命周期內供應商質量問題的實時監控及推送，實現供應商質量業務的協同管控，提高供應商質量管理的響應效率。

生產質量管理是目前企業最關注的質量管理階段，該階段建設的核心是提高過程檢驗信息的采集及管理水平，目前多數企業還是通過紙質質檢卡或者mes系統對過點信息進行采集，生產質量信息采集及應用水平較低[3]。可通過信息化流轉的方式將隨車質檢卡進行線上管理，將車型檢驗項目、檢驗標準基于點位進行拆分，通過工業平板或者現場一體機進行質量檢驗信息錄入，實現對整車過程檢驗信息的實時監控。

售后質量管理關注的重點也是對售后質量信息的統一管理應用。通過多渠道獲取售后質量信息，精準定義售后質量問題，并通過標準化流程對其進行閉環處理。此外還包括對售后質量輿情信息實時監控分析，實時了解市場用戶需求，來指引研發人員進行設計改進，提高用戶滿意度，提高產品市場競爭力。

3.3 質量業務智能化升級

質量業務的智能化升級是質量業務利用數字化賦能的過程，通過數字化的手段強化質量業務的固有屬性特點，減少人為的判斷和輔助信息的推送，實現業務的智能化管理。主要應用場景包括智能風險預警、智能質量成本評估、智能質量策劃和智能問題處理等。

質量智能風險預警建設的目的首先便是實現對質量數據的實時監控，及時發現過程指標異常，分析潛在質量問題，自動提醒相關人員進行快速處理。另一方面便是借助智能分析算法對質量數據趨勢進行實時分析，預測潛在質量風險，將質量問題從事后發現處理逐步向事前預警規避的模式轉移，進一步降低質量成本損失。智能風險預警的核心建設思路是基于產品全生命周期質量數據中心的建立，對各項質量數據進行實時采集，然后對數據進行逐層分析，并借助可視化手段直觀顯示分析結果。然后基于傳統的質量風險判定方式與智能分析算法相結合對潛在異常問題進行判定，根據異常問題的等級進行分層級推送，及時提醒相關人員進行處理，以規避質量風險。

質量成本控制是企業質量管理里難以突破的一項難題，如何通過全面、系統的方法找到成本投入和損失成本的最佳點，是實現質量成本最優控制的核心，同時，現有的質量成本投入都是通過人工測算實現的，往往人工的主觀性和盲目性是影響質量成本匯算的重要因素[4]。因此可通過數字化的手段，將企業歷史的預防性成本投入、鑒定性成本投入以及損失成本的數據錄入系統形成數據庫，通過系統內置的成本算法，生成質量成本曲線，發掘適合企業的最佳成本點，再結合各公司的產品戰略定位，進行模型創建，自動生成各產品項目的質量成本，最終整合成總體質量最優成本。

前面講到，質量策劃是規劃質量階段的核心工作，質量目標、質量活動和質量成本是質量策劃的核心產出，所以實現質量策劃業務的智能化升級，就是通過數字化手段實現三個核心指標的自動生成。要想實現智能質量策劃的功能，可將目標分為三個步驟實施，首先要實現信息化，將質量策劃所應用數據規范化、統一化，形成數據庫；第二步，是輔助策劃階段，利用算法將啟動報告、技術方案、標桿數據、基礎車數據和實時的法規與質量體系變化的影響因素進行建模測算，最終生成產品的質量目標及對應的質量活動內容和質量成本，由線上生成線下決策，作為建議版的質量策劃方案推送管理人員審批；第三步是智能質量策劃階段，可以實現信息互聯和歷史經驗學習，將質量策劃方案自動生成的同時，對概念和開發階段產生的異常因素進行識別，通過閥值限制的方法，對方案進行靈活變更和調整。

最后一個應用場景是智能問題處理。質量問題能否快速處理對質量管理人員的經驗要求很高。如果老員工離職，新員工拿到質量問題信息后沒有老員工的指導很難做到質量原因的快速分析以及處置措施的快速確定，這將會大幅延長質量問題處理周期。因此產品全生命周期質量管理平臺建設完成后可構建相應的質量知識庫，結合智能算法實現質量問題的智能提醒及處理，實現質量問題處理經驗的匯聚和傳承。

3.4 質量新業務拓展創新

隨著汽車新四化的發展，也給質量管理帶來了新的業務。比如三電零部件的管控方法，智能座艙、無人駕駛、OTA遠程刷寫質量的管控等也是傳統質量管理沒有涉及的部分，這些業務對質量管理人員的專業性提出了更高的要求。因此需要借助數字化手段快速建立起相關業務的拓展應用來提高企業的管理效率。

拓展應用建立的第一步便是明確新四化為我們帶來了哪些新業務，分析新四化背景下產品哪些環節或功能需要質量管理人員進行質量管控，明確其中的質量屬性及質量標準，從而完善現有的質量管理體系，并將新的質量業務納入質量管控范圍，建立起標準化的管理體系，明確各環節職責職能劃分。同時通過深入業務場景進行新業務質量管控流程的確認，建立起標準化業務處理流程，明確各階段質量管控要求以及所需要的質量數據來源、類型。最終對平臺進行應用拓展，實現新業務的全過程監控和相關質量數據的追溯，提高新業務的管理效率。

以網聯化下的OTA遠程刷寫為例，OTA刷寫是企業目前比較重點關注的智能網聯開發功能，可以通過遠程的方式對市場車輛的問題進行處理，同時國家也出臺了相關政策對刷寫要求進行了規范，要求企業對刷寫數據進行備案申報，目前OTA在企業內運用的范圍有限，管理不嚴格，但面對未來OTA的多方面應用，會給質量管理帶來一些新的挑戰。在拓展OTA業務時，首先要對整個OTA刷寫的流程進行規范，通過對一些企業OTA管理的調研信息，將OTA的業務流程優化梳理，以市場反饋、數據整改、數據評審、刷寫申報、實施刷寫和跟蹤反饋六個主要的業務流程為主，利用我們全生命周期質量管理平臺的優勢，將OTA刷寫的業務流程進行線上信息化管理，通過系統對市場反饋的信息進行收集分析，利用平臺生成問題，同時將問題信息直接反饋整改工程師，避免信息遺漏，將改進后的數據交由質量人員進行評審評價，并對合格通過后的數據進行上傳，實現版本管理，便于后期追溯，同時可利用系統可以與申報系統進行對接，由質量人員進行申報管理，后期也可以利用平臺將數據刷寫的實施結果和實施效果進行跟蹤監控，最終實現對OTA刷寫的全過程可視化跟蹤和全周期數據的追溯。

3.5 質量與數字化技術應用融合

隨著機器視覺、數字孿生、工業大數據、工業互聯網等新興技術的發展，也不斷創造著新的質量管理手段。譬如通過機器視覺技術可實現視覺檢驗技術應用，提高過程檢驗效率的同時可降低人力成本[5]。通過數字孿生技術對生產過程進行虛擬仿真驗證，可及時發現潛在質量風險[6]。通過工業大數據技術結合智能分析算法，對企業關鍵績效指標進行實時監控，可助力企業實現智慧決策[7]。通過工業互聯網技術匯聚產業鏈資源，可實現產業鏈上下游質量協同管理、知識共享[8]。未來必將會有更多的成熟新技術會與質量業務融合，產生出更多的質量管理新模式。

4 結語

相信通過行業內在質量數字化領域的不斷努力，必將能引導汽車質量管理向數字化質量時代邁進。未來的質量管理將是去人化、網路化、數字業務化和柔性化的質量模式，具備靈活、多變、適度、有效、精準、智慧、創新的特點，最終實現智慧質量的數字化體系管理愿景，通過質量數字化轉型升級能幫助企業質量業務達成“提質、降本、增效”的目的。

參考文獻：

[1]胡海波， 周潔， 盧海濤. 數字化轉型推動制造企業高質量發展：基礎，挑戰與對策[J]. 企業經濟， 2022， 41（1）：7.

[2]艾武平，李明.汽車制造過程質量管理信息化問題與對策[J].電子商務，2012（08）：44-45.

[3]郝樹新，林錦州，張帥.基于IATF 16949標準的汽車質量管理系統方案研究[J].新型工業化，2019，9（11）：78-82.

[4]韓川川.制造業質量成本優化管理方法探討[J].中小企業管理與科技（下旬刊），2020（05）：15-16.

[5]尹仕斌， 任永杰， 劉濤，等. 機器視覺技術在現代汽車制造中的應用綜述[J]. 光學學報， 2018， v.38；No.437（08）：11-22.

[6]金壽松，劉星琪，吳容吉，邢瑞花，王亞良.基于數字孿生的產品生產質量管理方法研究[J].高技術通訊，2022，32（01）：101-110.

[7]劉燁， 胡昌平， 張國政. 基于工業大數據的產品質量改進新模式的探索和研究[J]. 計算機應用與軟件， 2019， 36（12）：5.

[8]林軍.中國工業互聯網應用生態中的質量管理實踐[J].高科技與產業化，2020，26（12）：36-39.