基于大數據技術的家電產品質量分析標準研究

張艷麗 趙爽

中國家用電器研究院 北京 100037

1 引言

結合產品全生命周期過程管理，充分挖掘并利用大數據，是驅動傳統制造業轉型升級、產品更新、經營模式轉換以及管理和服務標準化、智能化的重要抓手。同時，基于我國家電產業長期積累的生產制造大數據，快速積累設計和制造經驗，是彌補我國家電制造業起步相對較晚、核心技術缺失、工藝細節粗放等短板的必要手段。

目前，很多家電企業已經認識到大數據的價值，并嘗試在企業經營管理和產品生產中使用大數據，逐步向高端制造邁進。但是，目前國內外大數據技術在產品質量分析方面，還沒有成型的標準和統一的分析方法。在數據源上，供應鏈、生產、銷售、使用、維護等數據量龐大且結構各異，對數據的針對性、有效性沒有統一的鑒別及應用標準。對于家電產品最為重要的安全、性能指標，如何應用“大數據”做好事前監測與事后跟蹤，把控并預防質量缺陷，提高生產效率、降低生產成本，還缺少科學評估和預判方法。

本文擬針對上述問題，開展家電智能制造過程中的基于大數據技術進行產品質量分析的標準研究，旨在引導企業重視對大數據的積累和應用，推動企業采用大數據技術改變落后的質量管理方式，推動我國家電產業從制造到服務的轉化和集成，探索從“中國制造”到“中國創造”再到“中國服務”的全新模式。

2 推動大數據應用的重要性

家電制造業是我國國民經濟中重要的支柱性產業，在過去的40年中，家電業對擴大內需、促進就業、保障民生、出口創匯等方面做出了重大貢獻，是我國具有較強國際競爭力的產業之一。

伴隨“中國制造2025”、“供給側改革”等一系列政策的實施，將重點推動家用電器行業發展個性定制家電、智能家電，推動產品向中高端邁進。智能化意味著需要了解消費者的需求及購買行為，明確產品特征，精準指導采購與物流、生產與營銷。個性化意味著具備強大的產品模塊化分析及互聯工廠柔性化生產能力，特別是個性化訂單低成本、高效率的制造和快速精準的交付。家電產業供給側改革意味著家電制造業的去庫存化，倒逼企業按需生產。家電智能化、個性化、去庫存化的實現，必須以大數據作為支撐和技術手段。充分挖掘大數據，并將它有效應用到產品生產制造全生命周期過程中，是驅動制造過程、產品、模式、管理及服務標準化、智能化的重要抓手，是制造業生產力、競爭力、創新能力提升的關鍵。

2018年，國務院政府工作報告中提出高質量發展的新表述。隨著我國家電制造業勞動力成本優勢的缺失，堅持質量第一，推動高質量發展，成為提升家電業整體競爭力、跨入家電制造強國之列的緊迫要求。根據中國消費者協會的投訴情況統計，每年家用電子電器類產品都位居商品類投訴第一，其中質量和售后服務問題占比超過60%。產品質量在穩定性、可靠性方面不達標，用戶體驗差等問題嚴重制約了我國家電產業的持續健康發展，削弱了我國產品在國際上的競爭力，導致資源的浪費與經濟效益的低下。

近年來，隨著生產自動化和信息化水平提高，一些企業采用信息化手段進行質量管理，方便質量問題追溯，大大提高了管理效率。在家電行業向智能制造方向發展的關鍵階段，以大規模定制為代表的典型智能制造模式，如果依靠傳統質量管理方法不僅低效，在面對需要進行數據提取并深度挖掘時還會失效，無法保障制造新模式的順利實施。在質量管理方面，利用大數據技術，實時監測采集數據，認知產品性能，監測產品全生命周期過程中影響質量的環節，可以全面、有效地提升家電制造業的質量管理水平。

3 大數據在我國家電制造業中的應用現狀

3.1 家電制造過程中產生的大數據

家電產品生命周期全過程所產生的大數據除了生產環節外，數據鏈也在向前后端延伸，范圍更加廣泛，如圖1所示。具體來看，這些數據及來源主要包括：

（1）產品形成過程數據

主要包括原材料使用、產品設計和工藝參數、產品出廠檢驗數據、生產線的在線監測數據、供應鏈管理數據等，其來源為家電制造企業。通過對這類數據進行深度挖掘，可以實現優化生產線和工藝參數、提高批次產品質量的穩定性以及降低次品率等目的。

（2）第三方檢測數據

主要為產品安全和性能檢測數據，其來源為第三方產品質量檢測機構，此類數據多以檢測報告的形式呈現。通過對這類數據的收集和統計學分析，可以得到產品具體的安全和性能指標、不合格產品的故障成因、行業現狀以及發展趨勢等信息，從而優化企業的供應鏈管理、提升設計效率、提高家電產品的質量（如提高能效、降低噪聲等），同時，這類數據還能幫助政府質檢部門實現有效監管。

（3）產品銷售和在用數據（用戶體驗及評價）

主要為產品的銷售數據、用戶的使用體驗以及產品評價數據等，其來源為家電制造企業、銷售商、產品評測機構等。通過對這類數據進行分析，可以掌握產品的用戶體驗水平，獲得試驗室條件下無法測得的產品功能和質量指標參數，實現家電產品的功能優化設計和個性化設計，預測產品的質量缺陷，提高產品的用戶滿意度。此外，還可以幫助企業開展精準營銷策略。

（4）產品運行及維修服務數據

這類數據涉及產品的運行數據、產品維修率、故障類型、報廢率等，其來源多為家電制造企業。通過對這類數據進行深度挖掘，可以幫助企業掌握產品的運行狀態，在產品異常前開展預測性維修，優化供應鏈管理、降低研發成本、縮短設計周期、減少試制實驗次數。

上述4類數據體現了產品全生命周期的各個階段，如圖2所示。通過深度挖掘這4類數據，可以幫助企業快速有效地提升產品質量，可以幫助政府提高對產品質量監管的效率。

3.2 我國家電制造業的大數據應用情況

目前，很多家電企業已經認識到大數據對于企業發展的價值和重要性，并嘗試在企業經營管理過程中和產品生產過程中使用大數據，實現信息化和高端制造，但總體來看，大數據在我國家電制造業質量管理方面的應用還有待進一步提高。

家電企業在生產過程中產生的大量數據，從內部而言包括運維、管理、流程、質量等，在互聯網時代，外部數據更多，包括供應商、競爭對手、客戶反饋等。但是，由于普遍缺乏數據積累和信息化基礎，大數據的應用沒有得到普及。對家電企業的調研結果顯示，現階段企業對于大數據應用呈現嚴重的兩極分化趨勢。以海爾、格力為代表的龍頭企業，信息化建設完備，數據積累豐富，在運用大數據技術指導企業運營與產品管理等方面走在前列，甚至可以將大數據應用滲透到家電產品全生命周期過程中，但尚未在行業內得到普及，標桿示范作用不明顯。

圖1 家電產品質量分析大數據的構成

圖2 家電產品質量分析用大數據與產品生命周期對應關系

圖3 基于大數據技術的家用電器產品質量分析標準體系研究

大部分中小型企業，受限于企業發展規模、資金實力、技術水平等，對于大數據的積累和應用還處于非常原始的階段，產品質量管理水平亟待提高。這些企業的數據源一方面集中于生產過程中對于生產線上設備與產品的監測，以及產品質量缺陷發生后的事后溯源，另一方面多為消費者的使用投訴與售后維修信息。對于數據的分析、整理和反饋，仍停留在半自動化或人工分析的階段，數據覆蓋面窄，數據處理效率低，解決問題的針對性差。

2015年以來，在以數據深度挖掘與融合應用為特征的產業信息化、智能化發展階段，一方面對數據應用的需求激增，另一方面數據規模巨大、來源更豐富，數據類型更復雜、變化更快速，也給大數據的應用帶來很大難度。在標準層面，大數據在傳統制造業中的應用，以及基于大數據技術進行產品質量分析方面，國內外尚沒有成型的標準可以參考和借鑒，這些均為企業應用大數據帶來一定的困難。

3.3 發達國家在大數據應用領域的相關政策

目前，全球家電的生產主要集中在北美、亞洲和西歐，全球83%的家電產品出自這三個地區，現已形成以美國、日本和歐洲為代表的三大家電智能制造中心。為了占領智能制造領先地位，各國一方面研究制定“智能制造”推進計劃，一方面制定各自的大數據發展戰略。

2013年，日本發布了《創建最尖端IT國家宣言》，全面闡述了2013年至2020年間以發展開放公共數據和大數據為核心的國家戰略，戰略中包括了向民間開放公共數據、促進大數據的廣泛應用等政策。日本的大數據戰略，以務實的應用開發為主，尤其是在和能源、交通、醫療、農業等傳統行業相結合等方面。為此，日本政府針對大數據研發的基礎設施和數據運營系統、數據分析應用項目等進行了大量投資。

2014年，歐盟及其成員國推出了《數據價值鏈戰略計劃》，重視實現數據的最大價值，通過對大數據的研究、加工和利用，改造傳統治理模式，尋找制造業等傳統行業新的發展機遇，促進經濟增長和社會發展。

近年來，為了重塑制造業的領先優勢，美國政府推出了一系列的振興計劃，依托大數據技術推進先進制造業，使美國進一步鞏固了其制造強國的地位。2014年，美國發布《2014年全球大數據白皮書》，分析指出，在制造業中要具備分析運營和交易數據的能力；洞察客戶線上消費的行為，以向市場提供新的高度復雜的產品；對組織中的機器和設備進行更加深入的感知，并依托大數據、物聯網等新技術開發智能平臺，比如通用的Predix軟件平臺就是依靠數據采集實現工況監測管理。

發達國家在大數據應用方面的布局，說明傳統制造業不僅面臨著大數據的強烈沖擊，同時充分利用大數據對于改造、創新傳統領域和開拓新的發展機會意義重大。在傳統家電制造業中，通過生產過程、銷售過程、售后服務過程等所產生的海量數據，如何挖掘相關質量信息，提高產品質量，達到產品質量管理與分析目的是十分關鍵的，對于我國家電產業向高質量、高水平發展提供了方向。

4 家電產品質量分析標準研制方向

對于消費者來說，產品質量的特征性指標維度較多，很多指標無法通過以標準為依據的型式試驗來獲得，例如使用中的產品可靠性、售后服務、產品質量的穩定性、用戶體驗、功能需求等指標。建立基于大數據技術的質量分析方法，利用數據發現用戶需求，重新定義產品質量特征性指標，以數據作為服務用戶和連接用戶的載體，可指導企業在產品生命周期的各個環節做出提升產品質量的有效決策。

以全面質量管理為出發點，基于家電企業提升產品質量的需求，研制利用大數據技術進行家電產品質量分析的標準，可重點圍繞大數據治理、產品生命周期、家電產品質量分析等幾個關鍵因素，制定包括大數據基本架構、數據分析與應用、數據管理、用戶畫像、產品質量（安全、性能）分析方法、效益評價方法等多個領域的標準。重點解決與家電產品質量相關的大數據的收集、存儲、計算、分析、安全、公共服務平臺等問題，深入研究大數據應用在產品設計、生產、銷售及使用等關鍵環節對于供應鏈管理水平、預防產品缺陷、優化產品質量、滿足用戶需求等方面的提升作用，以標準化的方式，逐步推進大數據技術在家電制造業中的廣泛應用。

應用大數據技術進行家電產品質量分析的標準體系框架如圖3所示，具體包括：

針對基礎技術，可基于大數據技術和家電產品質量現狀，搭建質量分析用大數據的基本架構，規范數據質量要求和公共服務平臺要求。

針對產品特點，研究分析應用大數據對家電產品安全和性能的分析方法。如：在設計環節，建立統一標準化的基于大數據的家電產品研發設計，通過產品全生命周期數據的采集，大數據建模和數字仿真技術優化設計模型，及早發現設計缺陷，減少試制試驗次數，提升設計效率和設計質量，縮短產品研發周期；在生產環節，基于統一標準化思維進行技術指標界定，實現對設備、生產線運行過程的狀態監測，提高批次產品質量的穩定性、降低次品率；建立統一的應用第三方機構數據的方法，實現對不合格產品故障成因、行業現狀以及發展趨勢等分析，更好的為行業或政府監管提供服務等。

利用大數據的擴展功能，在用戶畫像及產品效益評價方面制定技術方法，提出相應的標準化要求，可以為企業更好地把握消費者需求、評估產品價值提供指導。

5 小結

在信息化時代，大數據成為傳統家電制造產業聚焦消費需求、精準發展的核心手段，基于大數據思維構建的管理體系，將改變家電產業原有的競爭格局和生態系統，促使家電企業在供給端能夠提供更好的產品和服務，加快傳統家電制造業去規模、去庫存向產品（服務）差異化、快速響應化轉變。

總體上看，我國家電制造業在大數據技術方面的應用還處于起步階段，在國外和業內外各個主流品牌分別獨立推進大數據技術的情景下，為了順利實現家電制造業向智能制造的轉型升級，應盡早盡快建立起適合我國家電產業發展及具有自主知識產權的基于大數據的家電產品質量分析標準，通過標準化手段，引導企業重視對大數據的積累和應用，解決采集手段不科學、分析能力不合理等問題，進一步加強對大數據的深入挖掘和應用研究工作，引領產業的轉型升級發展。