从现在到2030：质量4.0的未来视角与应对策略

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面对未来，我们必须做好充分准备。快速的科技进步和瞬息万变的工业环境意味着我们不得不重新思考我们如何处理质量问题。这就引出了'质量4.0'的概念。本文将从多个角度探讨质量4.0的发展现状和未来趋势，以及领导者们如何应对这一全新的挑战。最终，我们的目标是为2030 年的未来做好准备，并找出实现持续的质量改进的最佳路径。

01 One

质量4.0带来的变化

我们距离2030年只剩下七年。在过去的十年里，我们见证了工业转型的巨大进步。那么，到2030年，质量4.0将会带来怎样的变化呢？

质量4.0的核心目标就是为客户创造更多价值。目前，在大约60%的领域中，我们已经设定了质量4.0的目标。质量4.0作为工业转型战略的主要部分，其发展趋势在近几年仍在稳步上升。

02 Two

值得额外关注的特定质量 4.0 趋势：

1、组合应用的技术节点（机器人上的视觉相机）目前处于试验阶段

2、许多工业企业正在尝试组合应用各种技术，特别是视觉检测技术

这些技术旨在减少人工接触，同时将质量管理人员的工作职责提升为监督，而非细致执行任务。据我们的研究，超过40%的受访者表示他们已经部署或计划在未来1至3年内实施视觉摄像头。(见上图)

1. 3、机器学习应用于流程优化和解决问题的任务。
   我们注意到，机器学习已经开始在质量管理领域得到应用。目前，它主要用于收集各种事件信息，提出可能的原因，并针对客户投诉、不合格材料报告、纠正和预防措施以及其他类似事件提供可能的解决方案。

3. 4、机器人过程自动化 (RPA) 正在减少必要的手动接触点。

4. 机器人流程自动化主要应用在对软件系统中的事件进行逻辑处理。RPA有效减少了执行流程功能所需的键盘操作和人工接触。

6. 5、质量4.0由非质量部门的人领导。

2. 我们的质量4.0研究发现，今天大多数（80%）质量4.0项目的领导者来自质量管理职能以外的部门，大多由IT或运营部门领导。

3. 这意味着这些质量4.0活动的目的更偏向完成任务，而非真正提高质量。他们的主要目标往往是降低组织内质量管理职能的成本，而非在整个价值链中增加价值。

4. 因此大多数质量4.0项目往往难以达到预期目标仅有8%的项目超过了预设目标这并不令人感到惊讶。（如图上）

03 Three

展望下一个七年

在接下来的七年里，质量管理部门对技术的接纳度将发生深刻变化。虽然人工智能还处于起步阶段，但它已经被认为是大幅提升制造质量的关键工具。数字孪生现在还在试验阶段，但预计到2030年，它将被广泛用于建模流程、产品、设计，以及改善现有产品和流程，甚至进行新员工培训。

那么，什么将促使质量领导者改变他们对技术接纳的思维方式呢？

•     劳动力市场的压力

  新时代工人对技术的需求

技术如算法模型、机器学习（ML）和人工智能（AI）的成熟 

这些因素结合在一起，将迫使他们接纳新技术，因为他们别无选择。未来七年的一个挑战将是如何将经验知识系统化，使其能够供未来的工人使用。科学家们正在探索独特且创新的方法来应用机器学习和人工智能，包括获取人类知识。

最新的IX Tech研究表明，未来1-3年将有重大投资流向前沿的数字技术。这证实了我之前关于质量领导者面临压力的观点：

• 1、 许多正在进行转型的组织认为这些技术是可行的，并值得投资。（见  上图）

•        2、这些额外的投资将推动前沿技术的创新应用，并扩大其可能性。

04 Four

2030年会带来什么？

人工智能应用于制造质量将实现预防质量

人工智能将超越现有的 ChatGPT，更接近于哥伦比亚大学所定义的模仿人类思维的形态。随着对嵌入式过程和产品关系的理解日趋深入，应用于制造质量问题的人工智能将引领预测质量的新纪元。我们最新的 IX 技术现状研究显示，12% 的受访者计划在未来 1-3 年内投资人工智能。随着越来越多的质量 4.0 计划将这些技术应用于实际操作中，整个价值链将得到提升，对关键技术的投资也将得到回报

数字孪生和虚拟现实将应用于问题解决和培训 

质量管理部门对影响质量的执行工作的能力和培训负有责任。数字孪生结合人工智能虚拟现实，将在确定新员工执行工作能力上发挥重要作用。

     工厂、流程和产品的数字孪生将成为复杂流程培训的 VR 基础。这种转变是必要的，因为 Gen-X 的劳动力将在 2030 年之前大部分退休，他们的专业知识也将随他们离去。到 2030 年，数字孪生也将成为卓越数字性能 (DPX) 的关键组成部分。我们的 IX 状态技术研究再次显示，10% 到 12% 的受访者计划在未来1-3 年内投资产品和流程的数字孪生。随着更多真实世界的用例展示如何将这些前沿技术应用于他们的制造环境，我们预期这一趋势将加速。

其他非接触式测量技术将过渡到数字化支持

现在有很多讨论关于用于机器人的视觉相机，以进行巡视视觉检查。还有很多其他非接触式测量技术也可以从这种转变中受益。激光测微、超声波测微和 X 射线都具有广阔的应用潜力，可以大大减少在生产线和产品安装支出，这种高成本的方法目前已经被广泛接受。在我们最新的 IX Tech 状态研究中，近 50% 的制造商正在计划或已经开始自动化检查。我们预计这一趋势将继续增长。

尽管 2030 年看似遥不可及，但实际上，仅仅七年的时间，这些技术和应用的组合已经在工业转型生态系统中得到了部分应用。

05 Five

给质量领导者的建议

当前的质量领导者可以采取以下几个步骤，以便为 2030 年的挑战做好准备：

1、接纳新技术应用

新技术的应用可能会带来混乱，但有时候，它能帮助我们了解什么是不适合做的，从而让我们可以发展出利用技术解决独特质量问题的方法。现在就开始构建你的技术工具箱，以解决未来质量运营方面的挑战。

2、 参与你的质量 4.0 转型：

时间过得飞快，转眼间七年就过去了。质量领导者需要开始规划他们希望实现的目标，作为 2030 年质量 4.0 长期战略的一部分。转型是一个长期过程。我们之前的质量 4.0 研究表明，质量 4.0 的旅程平均需要近五年时间。因此，质量领导者必须立即开始行动，以便在 2030 年之前看到结果。

3、将知识整理的任务交给有经验的人员：

在 X 世代和婴儿潮一代离开之前，他们还有几年的时间可以分享他们的经验知识。请他们帮忙，为人工智能、虚拟现实和数字孪生创造和标准化这些知识，以供未来使用。

综上所述，质量4.0正在快速地改变我们对工业质量管理的理解和实践。我们看到，人工智能、数字孪生、机器学习和其他前沿技术正在制造业中蓬勃发展，带来前所未有的效率和质量提升。然而，这也对质量领导者提出了新的挑战，他们需要积极拥抱技术实验，参与质量4.0转型，并进行知识的整理和传承。虽然 2030 年看似遥远，但准备工作必须立即开始。借用质量4.0的优势，我们有机会创造一个更加高效、质量更高的制造业未来。