博文
[卓越绩效模式论文]质量4.0——工程领域颇具挑战的未来
||
一、研究背景与质量管理现状
当前质量管理领域面临显著困境，同时工业4.0为其带来转型机。
维度 | 关键表现与数据 |
创新停滞 | 近数年几乎无新质量模型提出，质量专业人员逐渐失去组织领导地位 |
关注度下降 | 2004-2019年“质量工程”Google搜索量下降70%，而“数据分析”搜索量同期增长20倍 |
工业4.0适配不足 | 仅27%企业应用工业 4.0 相关先进质量方法，但73%受访者认可创新质量的高收益 |
转型机遇 | 工业4.0的物联网、大数据、AI等技术，可推动质量管理从“被动控制”转向“主动引领” |
二、工业演化与质量模型的协同发展
质量模型的演进始终伴随工业革命的技术变革，两者的对应关系如下：
工业革命阶段 | 时间范围 | 核心技术 /生产模式 | 对应的质量 模型 | 关键贡献者/方法 |
第一次工业革命 | 中世纪- 18 世纪 | 机械化生产（如蒸汽机） | 产品检验 | 封建领主与行业协会 |
第二次工业革命 | 20世纪初 | 大规模生产（泰勒制、流水线） | 统计过程控制（SPC） | Shewhart（控制图）、Deming（统计思维）、Juran（质量三部曲） |
第三次工业革命 | 20世纪中后期 | 计算机化→大规模定制 | 计算机仿真、质量源于设计（QbD） | 计算机辅助制造（CAM）、田口稳健设计 |
第四次工业革命（工业 4.0） | 21世纪至今 | 物联网、大数据、AI、自主生产 | Quality 4.0（数据驱动、预测性质量） | 建模与仿真、PHM（预测与健康监测）、InfoQ |
三、质量模型的六大演化里程碑
质量管理从传统检验逐步升级，形成六个关键里程碑：
1.产品质量：以“成品检验”为核心，通过人工或简单工具判断产品是否合格（如中世纪guild标记）；
2.过程质量：关注生产过程稳定性，用统计工具（如Shewhart控制图）减少过程变异，替代“事后检验”；
3.服务质量：将质量管理从制造业扩展至服务领域（如医疗、 银行），典型方法为全面质量管理（TQM）、六西格玛；
4.管理质量：以Juran “质量三部曲”（规划、控制、改进）为核心，将质量融入组织管理体系；
5.设计质量：通过“质量源于设计（QbD）”“田口稳健设计”，在产品设计阶段规避质量风险；
6.信息质量：基于InfoQ框架，定义为“数据集通过分析模型实现特定目标的潜力”，支撑数据驱动质量决策。
四、Quality 4.0框架的九大核心方向
为应对工业4.0挑战，作者提出Quality 4.0框架，涵盖九个关键实践方向：
方向序号 | 核心方向 | 关键内容与实践要点 |
1 | 数据驱动质量 | 替代 “直觉/定性评估”，用传感器、物联网多源数据决策；重视数据质量与多样化视角整合 |
2 | 建模与仿真支持循证质量工程 | 用MATLAB、Simulink等工具构建产品/过程模型，通过仿真验证设计robustness；支持3D打印快速原型测试 |
3 | 质量预测与健康监测（PHM） | 从 “事后诊断” 转向 “事前预测”，如在产品开发阶段融入 PHM、实施基于状态的维护（CBM） |
4 | 整合质量管理 | 更新马尔科姆・鲍德里奇国家质量奖（MBNQA） 标准，新增工业4.0相关子标准（如领导力需推动先进制造技术） |
5 | 工业4.0成熟度评估 | 基于IMAM模型（14个评估领域：战略规划、人力资源、客户沟通等），支持企业自评、对标管理与改进计划制定 |
6 | 质量与创新整合 | 结合ISO创新管理标准（如 ISO TS 50500）；组建 “创新 + 质量” 跨职能团队（平衡创造力与规范性） |
7 | Quality 4.0 与数据科学 | 数据科学家角色延伸自Deming的 “统计方法领导者”，质量专业人员需支持数据科学落地 |
8 | 质量与可靠性工程整合 | 打破 “部门壁垒”，通过加速退化测试（ADT）、多状态物理模型等技术，提升可靠性预测准确性 |
9 | 信息质量（InfoQ） | 将InfoQ评估纳入数据驱动准备工作，区分 “数据质量”“分析质量” 与 “信息质量” 的依赖关系 |
五、成熟度阶梯（5 级）
成熟度 等级 | 名称 | 核心特征 |
1 | 消防式 （Firefighting） | 被动响应需求，如 “昨日需交付的随机报告”，无系统分析 |
2 | 检验 （Inspection） | 聚焦描述性统计（如直方图、平均值），无模型应用 |
3 | 过程视角 （Process view） | 用统计分布建模变异，关注 “变化是否显著” |
4 | 质量源于设计 （QbD） | 主动规划实验（如A/B测试），通过实验数据优化设计 |
5 | 学习与发现 （Learning & Discovery） | 整合多源数据，重视信息质量，具备整体数据科学视角 |
六、实践案例与结论
1.典型企业实践
Nikon：将Quality 4.0纳入战略核心，推出“从设计到制造”的全流程数字化质检系统，服务欧美亚汽车行业；
Iscar（金属切削工具）：通过Quality 4.0创新，60%销售额来自近 5 年新产品；
Ham-Let（仪表阀门）、RAFAEL（国防安全）、Kornit（数字印刷）：均已落地部分Quality 4.0方向（如建模与仿真、数据驱动质量）。
2.研究结论
Quality 4.0虽未涵盖工业4.0下质量工程的全部需求，但为质量知识体系与实践更新提供核心基础；框架不仅适用于制造业，还可扩展至服务、医疗、教育等领域（需适配调整）；当前需更多企业实践验证框架有效性，同时需更新质量工程人才培训体系（如增加数据科学、可靠性工程内容）。
来源：Zonnenshain, A., & Kenett, R. S. (2020). Quality 4.0—the challenging future of engineering. Quality Engineering, 32(4), 614–626.
https://blog.sciencenet.cn/blog-37332-1506729.html
上一篇：[卓越绩效模式论文]质量4.0综述：定义、特征、技术、应用与挑战
下一篇：[卓越绩效模式论文]质量运动的过去、现在与未来
