随着 4.0 工业革命提高质量标准

亚什梅塔

现在，技术进步催生了数字化转型的时代。这种转变是通过数字化实现的，模拟信息被转换为数字数据。

因此，数字数据的增加促成了数字化，其中技术被用来塑造企业和行业，Yash Mehta 说。这种现象现在对制造业产生了深远的影响，被称为工业 4.0，被广泛称为第四次工业革命。

工业 4.0 旨在通过整合智能网络物理系统为流程带来优化、效率和质量。物联网 (IoT)、人工智能 (AI)、云计算和大数据分析是推动这场革命的一些技术。 毕马威 据估计，到 2020 年，工业 4.0 的组件市场价值可能超过 4 万亿美元（3.44 万亿欧元）。

质量控制和管理是工业 4.0 的主要重点领域之一。质量决定了任何产品的盈利能力，在当前的全球形势下更是如此。

今天，人们越来越注重质量，他们不介意为更好的质量和可持续的商品支付更多费用。这对于行业来说尤其是一个痛点，因为产品变得越来越复杂，尤其是在制造方面。

此外，消费者期望敏捷、无缝的购买体验和交付，因此，制造商面临着缩短生产提前期以缩短产品上市时间的压力。

在对高管的调查中发现，他们将上市时间列为质量管理中最大的挑战，其次是产品复杂性、全球化和监管变化。因此，质量改进和监控被确定为顶级工业 4.0 用例。

质量 4.0 从此成为一个术语，表示工业 4.0 时代对质量的重视。它不是指一种技术；相反，质量 4.0 暗指通过工业 4.0 提高生产过程和产品的质量标准。这是通过改进现有的传统质量管理流程来实现的，而不是通过替换它们。该策略激励初创公司提供满足质量需求的解决方案。

西博就是这样一家初创公司，它希望为 Quality 4.0 提供具有预测分析功能的 SaaS 平台。通过创建制造过程的数字模型，包括质量控制程序，然后将人工智能应用于模型及其实时数据，Seebo 的平台能够生成预测质量数字孪生，突出潜在的质量故障及其根本原因。

此类解决方案易于实施，并且与 4.0 技术和战略的采用者息息相关。因此，质量 4.0 旨在为制造商提供竞争优势，并为他们提供独特的机会和能力来推动创新和收入增长。

质量 4.0 使领导者能够实现质量目标，例如确保合规性、改善客户体验、改进产品设计和价值以及降低运营风险。然而，许多人不知道质量 4.0 用例，为了制定质量计划战略，需要明确它的含义。

LNS 研究 已经确定了美国啤酒酿造的一个用例，该用例实施了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)，以消除由于质量问题导致的批次问题。酿酒师使用 ML/AI 模型来改变配方和优化批次，以微调酿造啤酒时发挥作用的各种因素。

通过这种方式，他们消除了质量问题，并能够快速恢复损失的生产能力。以下是考虑质量 4.0 的主要原因：

当确保质量成为制造过程或产品的焦点时，它最终会产生更多利润。质量导致更满意的客户，从而导致品牌差异化，从而导致客户保留和更大的利润。此外，通过有效的质量流程可以减少浪费。目前，许多公司依赖传统的质量管理流程和技术，这导致他们的财务流失。

合规性是质量管理的一个重要方面。它包括遵守各种要求。质量 4.0 通过自动化程序确保产品、流程和服务的合规性。在分析的帮助下，可以自动发出有关潜在法规遵从性违规的警报。由于大多数公司已经预先配置了合规要求和质量管理体系解决方案，因此公司更容易过渡到质量 4.0 到位。

QMS 提供了一个中央平台来管理与质量有关的活动，例如确保合规性、分析、协作等。据报道，目前只有 21% 的行业采用了 QMS，因为其核心流程尚未精简和整合。因此，质量 4.0 为协调流程以提高运营效率和有效性提供了途径。

LNS 研究确定了质量 4.0 的 11 个主要组成部分，公司可以将其作为采用 4.0 质量标准的指南。它们是数据、分析、连接、协作、管理系统、应用开发、可扩展性、合规性、文化、领导力和能力。

公司应该适当地评估他们在每个组成部分上的立场，并在他们落后的领域进行改进。此外，已经建立质量管理生态系统的企业可以通过创新采用远程监控维护、预测分析等4.0技术的方法来提高质量标准。

虽然 Predictive Analytics 能够识别数据中的模式并提出纠正措施建议以确保性能质量，但可以扩展该功能以提供持续的远程监控以实现相同的目标。

质量管理对于建立任何企业的核心竞争力都具有重要作用。因此，质量 4.0 是一种改进传统质量管理的战略，是一种为企业运营带来革命性变革的手段。通过降低成本、优化流程从而提高效率，质量 4.0 使企业成为创新的关键驱动力，并为他们提供在竞争激烈的市场中脱颖而出的机会。

此博客的作者是物联网和大数据科学专家 Yash Mehta。他是一位屡获殊荣的作家，出现在多个出版物中。

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