從工業4.0到質量4.0
——影響與挑戰（上）

◆郭 政/ 文

工業4.0旨在充分利用信息通訊技術和網絡空間虛擬系統-信息物理系統相結合的手段，將制造業進行數字化、信息化、智能化升級。這一概念已經超出了最初的工業范疇，成為生產生活方式根本轉變的標識。工業4.0將帶來全面的、深刻的、顛覆性影響，人類第一次從傳統的“體力替代型”社會，向“腦力替代型”社會進化。要完成這一進化，需要大量的模型、算法去模擬人腦的思維方式，并對海量數據進行高效分析處理，形成自動決策機制，大幅提升資源配置與制造消費的效率。

技術的進步已經走在了質量管理的前面，現有的質量管理理論與實踐面臨許多新問題。大量錯綜復雜的不確定性和非線性行為使傳統質量方法難以為繼。比如在個性化消費與定制的時代，朱蘭所說的“適用性”正在成為面向每個人具體需要的適用，原有的符合性質量概念很有可能被徹底放棄。

技術帶來挑戰的同時，也帶來了新的解決方案，一些不可能完成的任務變成可能。人類能夠獲得的數據的廣度、深度以及計算機算力前所未有。戴明說過：“除了上帝，任何人都必須用數據說話。”作為一門注重數據分析的學科，質量管理很有可能重返管理科學的舞臺中心，前提是對質量管理進行深刻的變革。

本文審視了歷次工業革命中質量管理的變化，對新的質量管理——質量4.0的趨勢、內涵、特征進行了分析，并探討應對挑戰的可能的政策選項。

一、歷次工業革命中的質量管理發展

（一）早期至第一次工業革命

人類的進步發展史是一部質量提升改善的創新史。多項考古發現證明，即使在原始社會，質量也推動了人類文明的繁榮。3000年前，已經出現了各種質量保證的技術與制度，成為沿用至今的許多基本制度的雛形。在之后的漫長演進中，許多國家都發展出一套適應于本國特點的質量管理的制度體系，其中共性的包括：（1）質量技術開發；（2）質量標準規格；（3）質量監管制度等。

朱蘭（1995）指出，中世紀的歐洲，封建領主和專業協會會在織物上加上一定的標記，用來表示織物的質量。質量控制活動生成的數據被匯總到分類賬中，用于會計和計劃目的。隨著工業革命的到來，批量化生產逐漸興起，人們開始有了標準以及標準化的概念，并且由于商品的大量交換活動，逐漸開始檢驗與驗證方面的工作。需要重點指出的是，零件的標準化對于生產和質量的貢獻。在許多文獻中，這一重要成就歸功于美國機械工程師伊萊?惠特尼。事實上，標準化是大量實踐基礎上的群眾智慧，很難說是由誰完全提出的，惠特尼只是早期采用這一思想最成功且最知名者，他明確提出可互換零件的批量生產概念。按照標準化和互換化的要求，大幅提高了生產效率，降低了缺陷率，且更容易維護保養，因而大規模生產成為可能。

（二）第二次工業革命

20世紀初期，泰勒、法約爾等學者的研究使管理真正成為一門科學。隨著工廠規模和產品產量提升，質量成為競爭力的主要維度，質量管理被明確提出。統計學家沃特?休哈特提出的統計工具和控制圖具有里程碑意義。休哈特的創舉標志著質量檢驗從事后控制轉移到過程控制。稍后些，戴明和朱蘭——尤其是朱蘭——認為質量的改進不單單是統計的結果，還應是一系列管理的結果。他們為質量管理增添了組織方面的內容，最終形成了以科學管理、工業民主和工業統計等為基礎的現代質量管理學科。戴明集成了休哈特的統計思維，更偏重工程知識。朱蘭則研究出一套綜合管理系統，根據在美國西電公司獲得的經驗，撰寫了知名的質量三部曲，即質量計劃、質量改進和質量控制。該理論能夠通用于各類組織，并獨立于其他學科，標志著質量管理正式成為一門管理學科。此后，在戴明和朱蘭等人開辟的道路上，又不斷加入工業工程、運營管理、供應鏈管理等理論成果，使質量管理成為重要的管理學科之一。尤其是到了20世紀70年代后期，在日本因其杰出的質量表現而獲得顯著的國際競爭優勢后，質量管理幾乎成為科學管理的代名詞。

這一階段，對質量的關注已經從檢測和過程控制轉移到對改進提升的研究中去。值得指出的是，對數據處理分析的重視是質量管理與其他管理學科——如戰略、人力資源、組織等——的重要區別，許多致力于質量管理的人常為學習概率論和各種統計模型而苦惱。

（三）第三次工業革命

第三次工業革命源于計算機的出現。從設計開始，物料采購、生產制造、倉儲物流等都可以通過計算機輔助，將大型連續流生產系統的規模與車間的靈活性結合在一起，使得“大規模定制”成為可能。在這個階段，質量學科向兩個方向開始了分叉：一個分支是注重從組織管理的角度看待質量問題，通過計劃、組織、協調、控制、反饋等管理手段，強化質量意識，落實質量責任，從而加強企業的質量績效，典型代表是全面質量管理的不斷升華；而另一個分支則從工程角度出發，沿著費舍爾開創的統計學道路，解決具體的工程實踐問題，典型代表之一是田口玄一的穩健性設計。該方法通過實驗設計改進產品和流程的穩健性，同時極大提高產品精度，降低誤差和成本。這兩個分支都不可避免地與計算機結合起來，產生了應用廣泛的管理軟件，如QMS、SPC、CRM、MIS、ERP等。

（四）第四次工業革命

來自傳感器和物聯網設備的數據助推了第四次工業革命，而計算機算力的提高則為其提供了動力。物聯網是互聯網連接到物理設備和日常對象的擴展，將電子器件、網絡協議或其他形式的硬件嵌入機器和產品中，可以實現終端通信和交互，并進行遠程監視和控制。信息技術和制造業正在不斷融合，生產也變得越來越自主。這一切發展對于數據科學家來說也蘊含更多的意義。工業4.0涉及的技術變革很多，已經得到快速發展和應用的主要包括：（1）大數據技術；（2）人工智能；（3）智能制造；（4）區塊鏈技術。這些技術將對質量管理現有的基本框架發起全面挑戰。

二、質量管理發展新趨勢

工業4.0將在質量管理內涵、質量供給、質量基礎設施、質量監管等領域產生深刻影響，推動質量管理理論和實踐各層面、各維度的發展，主要包括5個方面13項主要變革。

（一）質量和質量管理的范疇

1．質量管理對象大幅擴展。在傳統對象如產品、服務、過程之外，數據、數據應用、數據平臺等成為質量管理的新對象。

2. 產品服務的質量維度增加數據特性。虛擬物理空間、數字孿生等技術，使得實體之外相應存在一個數字虛擬投射，對它的刻畫將成為今后判定產品服務的重要標準。傳統的產品逐步呈現出“軟件定義、數據驅動、平臺支撐、服務增值、智能主導”的新特征，其質量特性也隨之變化，對產品進行定義的相關標準也需要隨之調整和變化。

（二）質量供給

3. 數據驅動的設計質量大幅提升。大數據使市場和顧客的細分更加容易和清晰，也更能夠獲得各種明示或潛在的需求，觀察其變化，使質量第一次能夠真正從設計起始端就做到“顧客導向”而非“產品導向”。

4.質量控制更加精準且智能，傳統方法需改進。企業要轉型成新型智慧化制造、服務企業，必須從內部調整自身的質量管理體系，包含管理流程、軟硬件設施等多方面。傳統的基于小樣本統計的質量控制與改進將讓位于基于大數據的機器學習，新的算法需要被研究和采用。

5. 質量競爭更加激烈，質量創新更為迫切。數字化使得獲取質量標準和開展質量控制的成本進一步下降，企業間在一般性質量上的改進不再成為獲得競爭優勢的必要條件，競爭的重心轉到對質量創新上，即更好地洞察消費者需要并迅速以突破式的方法予以滿足或超越，創造更加良好的效益。

（三）質量需求

6. 消費者權利大幅提升。消費者獲取產品服務信息的能力大幅提高，使得其作出合理消費決策的依據更加充分。供給側競爭的加劇也使得消費者能夠獲得更多的讓利，但同時，應警惕企業采用各種手段制造虛假信息，誘導欺騙消費者。信息的甄別能力成為消費者行使權利的重要前提，也成為質量監管的重點和難點。

（四）質量基礎設施

7. 標準理念和實踐發生變革。在制造業領域，通過模塊化、數字化嵌入式標準，對產品、組織和程序結構進行優化，實現個性化定制、柔性化生產、智能化服務，獲得更高質量和效率。在服務業領域，標準與數字化、網絡化和智能化結合形成標準云和數字標準，通過大數據技術進行存量標準的資源優化，提高標準供給效率，并擴大標準服務的有效范圍。

8. 檢驗檢測技術發展，檢測認證機構權威性下降。檢測設備智慧化程度大幅提升，檢測檢測越來越多地從事后抽檢變為在線全檢，區塊鏈的去中心化、去權威化也將導致檢測認證機構的公信力下降。質量技術服務機構的研發能力將成為其最重要的核心競爭力之一。

9. 質量管理方法面臨更新。數據獲取的便利將導致更加即時、可控、可追蹤的質量數據管理。但同時，大數據在質量創新的應用中也面臨數據完整性、數據質量、數據場景、領域知識、數據隱私、樣本稀缺等方面的諸多挑戰，現有數據處理方法不能應對這些挑戰，使得管理者從海量數據中得到有效決策支持的能力不足。

10. 質量人才的技能結構出現根本性變化。與質量相關的工作職位、場所發生重大變化，從數據中發現價值并支撐決策將成為最重要的能力，對質量人才的培養體系也將相應變化。數據分析技能和專業技術能力的疊加復合成為今后質量人才的新標準，也使得培養的難度進一步增加，現有教育培訓體系應進行變革。

（五）對質量監管的影響

11. 監管內容進一步擴展。數據安全、數據質量、數字平臺質量、數字能力供給質量等伴隨數字化發展而來的新內容都需要逐步納入監管體系，所需的法律法規、標準規范以及與之匹配的監管能力建設都將深刻變化。

12. 社會共治的各方分工與協調需要重構。消費者參與監管的意愿與能力大幅提高，當前以行政及司法為主導的監管體系應更加柔性、更加包容，妥善及時處理消費者在質量領域中的訴求表達。

13. 國際監管合作需要進一步加強，主導權歸屬可能存在爭議。無論是數字產品/服務本身或者是數字驅動的產品/服務制造與消費系統都將在互聯網、物聯網賦能下趨于高度國際化，監管的國際化合作是必然的。各國將積極爭取主導權，將自身的規則納入國際體系中。

（未完待續）