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中国制造迈向“中国质造”:须强化标准引领、生态建设

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2019/9/20 10:37:24

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【摘要】从制造大国向制造强国转变的重要标志,其实就是质量与品牌。中国制造如何向中国质量、中国品牌转变,是衡量我国是否为制造强国的标准。

  “从制造大国向制造强国转变的重要标志,其实就是质量与品牌。中国制造如何向中国质量、中国品牌转变,是衡量我国是否为制造强国的标准。”9月19日,在2019联想PCSD供应商质量论坛上,中国电子信息产业发展研究院副院长刘文强表示。

  其中,质量是品牌的衡量基础,这也就意味着,生产质量的提升在中国制造转型升级中的位置至关重要。“移动互联网的发展,使得产品和技术本身的信息透明度变高了,用户对产品体验的期望值也更高。同时,新技术如大数据、人工智能、5G的技术在产品上的应用,也为质量管理提出了新的要求。”联想集团副总裁王会文指出。

  此外,传统质量管理中,单个用户对产品质量的体验与感受只会波及到身边的十数个人,如今在互联网环境下,一个用户如果吐槽产品质量,能够在瞬间传递给千万个客户。“在新的技术发展趋势下,质量管理本身也发生了许多变化。”

  业界需要回答:如何在新的环境下,构建切实有效的质量体系?

  智能生态搭建

  质量与供应链密不可分。当前我国制造企业的供应链需要不断完善提升。

  “PC行业看似简单,但上下游合作伙伴有几百家。”王会文向21世纪经济报道记者感慨道,这也就意味着,供应链稍有差池,就会影响整个企业的生产和产品质量。

  据天津大学管理与经济学部副主任何桢提供的数据,以装配为主的企业,供应商质量问题占全部质量问题的70%-80%,以联想PC为例——尽管相较业内水平已大大领先——但供应商质量问题比例也占据约40%的比例。

  “目前,大部分企业的原材料、零部件入厂抽样检查,仍是许多企业管控供应商质量的主要方式。”何桢介绍道,“国内某著名企业在原材料检验方面的员工高达近千人。”

  不仅如此,当前企业与供应商在长期战略上的“弱关系”,对质量管控提出了挑战。调查发现,98.2%的企业都兼有选择和评估供应商的标准和流程,50.6%的企业定期评价供应商绩效和实时动态管理,但仅有6.4%的企业能够根据组织的长远战略规划与供应商建立长期战略合作关系。

  联想的经验是,搭建以客户为中心的智能质量管理体系,其中就涉及智能生态的搭建,包括如何利用联想的生态系统、上下游合作伙伴共同提升质量,来为客户满意度做贡献。这是一个生态效应。

  据王会文介绍,在上下游供应链合作上,联想会通过物联网手段、IT系统集成,将上下游质量系统进行穿透式管理。“它首先通过数据集成提高质量决策水平,另外通过数据分析和集成,提升运营的质量,另外通过数据集成,推动质量创新和产品创新。”

  例如,联想与包括京东方、宝龙达等核心供应商进行IoT平台的数据打通之后,便能够通过部件质量驱使,进行未来质量的预测与预防,“这需要大数据和人工智能技术来推动,也是我们今年推动以客户为中心的智能质量管理模式升级的重点所在。”

  除了智能生态之外,搭建以客户为中心的智能质量管理体系,还需要智能驱动。“通过智能化手段,我们将前端客户体验数据通过大数据挖掘、人工智能、机器学习转换为客户的必然质量甚至魅力质量,以此推动代与代产品的质量更新。”王会文介绍道。

  标准引领与智能改造

  在智能质量管理体系中,标准的引领尤为重要。

  “过去是别人制定好标准,我们去遵守,如今我们则不仅是遵守规章体系与标准,也会参与到标准制定中,”联想集团全球供应链高级副总裁关伟向21世纪经济报道记者表示,“从跟随、遵守标准到制定标准,是一个本质性的提高。”

  据了解,联想在国内参与了53家、国际上参与了超过40家技术质量标准组织,从而真正实现了标准引领。

  “以蓝牙协会为例,联想集团是常任理事。”关伟告诉21世纪经济报道记者,这意味着,未来蓝牙技术的发展方向,如果联想投出反对票便无法推进,全球蓝牙技术都需要关注中国标准。“这是提升我们在行业的话语权,也取自于我们多年在技术领域的积累。”

  事实上,标准的重要性不容小觑,它已成为各国实行技术性贸易壁垒的手段,也成为高技术企业在更高层面竞争的技术手段。“建议企业关注国际标准和团体及联盟标准。”中国电子技术标准化研究院物联网研究中心主任胡静宜直言道。

  同时,对产线进行智能技术改造,也是提升生产质量的一个重要方面。

  “智能制造实际是用工业机器人、人工智能等相关技术赋能工业制造,实现产品、装备、生产、服务等方面的智能化。”胡静宜指出,“但智能制造只是手段,目的是帮助制造提质增效。”

  例如,当前机器视觉在制造业中是相对成熟的解决方案,它的优势是可以代替人力,起到降本增效的目的。此外,预测性维护也是成熟的应用,能够帮助企业从过去的事后维修,转变为预防性维护与绿色维护。

  数字孪生近年来也在制造业中得以应用。它首先应用在工厂产线的生产设计,先进行虚拟化设计后,再进行实体布局。同时,在复杂产品装配方面,企业也可以利用数字孪生进行实时仿真,“目前这些领域均拥有较为成熟的案例。”

  不过,技术在生产节点的应用,毕竟只是单点。胡静宜强调,真正智能化的精髓在于利用智能化手段与生产全生命周期的结合,对全生命周期进行感知,以应对客户更高的质量要求,以及制造的不确定性。王会文表示,联想通过产品全生命周期的管理及复盘,从而实现质量预防及持续改善。

  “联想去年的客户满意度指标(PSI)优于业界10%,早期故障率(RA)年比年下降12%,优于业界10%,在保故障率(IFIR)年比年下降4%,优于业界4%。”王会文透露,今年联想希望高端产品质量的早期故障率和在保故障率再降30%。

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