烏多?漢森 / 文

編者按：在日前舉行的第21屆亞太質量組織國際會議暨第10屆上海國際質量研討會上，德國質量協(xié)會會長烏多?漢森在會上致辭并發(fā)表了大會演講。此外，還在會前的“2015中德質量發(fā)展論壇”上做了“德國產品責任和質量保證”的專題報告。本篇為烏多?漢森會長所作的大會演講。他在演講中提示，隨著人類將進入全聯接、零距離、因我而變、萬物智能階段，制造業(yè)向實現基于物聯網的智能制造轉變，企業(yè)所有的數據都是質量數據。必須學習掌握把大數據變成“智能數據”的能力。他認為，德國工業(yè)4.0中，甚為重要的是把質量4.0做好。本篇根據演講速記整理。

工業(yè)4.0這個主題是一個巨大的、復雜的、宏大的經濟和社會主題。在此我將探討其中的一部分，并希望與大家一起分享幾個基本觀念與看法。

當我看到現如今真實的以及未來可預見的技術可能性時，我驚異地認識到：我青年時期科幻小說中的情景超出人們的預期，早早地全面覆蓋到日常生活中。

人類歷史上充滿了文明的里程碑。從第一次使用火到實現自主農業(yè)大型設備的衛(wèi)星控制，這應該能讓我們想起，是什么使80億人口居住在這個星球上成為可能。而現在我們要談一談第四次工業(yè)革命，在德國現代化地稱之為工業(yè)4.0。

工業(yè)4.0的定義

工業(yè)4.0的基礎是物聯網或IoT (Internet of things)。這背后最終意味著一切東西可以與所有事物聯系在一起。簡單地說，工業(yè)4.0建立在這樣的基礎之上，即產品和機器彼此連接成自我控制和自主的生產制造系統(tǒng)。如此出現了高度靈活和高效的工廠，它們可以生產大量的、紛繁多樣的產品。隨著時間的推移，整個工廠便會成為大型的自動裝置。

即使在隨后的操作中，產品是在線上的，并向研發(fā)提供了現場數據。我想對開發(fā)者說明這種趨勢，雖然現在還不能確認，人類在發(fā)展中逐漸被科技體系所取代的程度將會如何。

工業(yè)4.0這個名字具有典型的德國特色。不僅僅是因為這個名字在2011年受到德國的影響，而且是因為它抓住了德國的優(yōu)勢，即德國具備世界知名的機械和設備制造，以及越來越強大的生產工業(yè)與現在已十分現代化、高效的工廠。雖然德國的工資水平很高，但它的高價與其高效的生產相匹配，德國產品和服務也因其卓越的品質屹立于世界市場上。然而德國的優(yōu)勢并不在于開發(fā)軟件或發(fā)展新型、基于數據的商業(yè)模式。

工業(yè)4.0的先驅已經來到我們身邊。它后續(xù)的擴大和提高將深刻地改變我們的工業(yè)。德國質量協(xié)會希望并將致力于兩件事：一是在工業(yè)4.0發(fā)展的框架內確保德國企業(yè)的質量能力；二是確保系統(tǒng)化的質量保證的方法和過程能夠達到工業(yè)4.0的程度。

機遇與風險

在工業(yè)4.0中機遇與風險是緊密相連的。一方面工業(yè)4.0和數字經濟是基于大量數據使用的基礎上，即經常引用的“大數據”。數字經濟不僅包括生產，也包括服務。德國和整個歐洲都因數據搜集和使用而產生法律和社會方面的基本問題。這會對我們與其他國家競爭時的競爭力有消極影響，如德國與美國和中國的競爭。

社會和經濟都會隨著數字經濟和科技發(fā)展而發(fā)生變化，甚至我們會遭遇到阻礙，而我們只準備好了部分的解決方法。不僅對于德國，對于中國來說也是這樣。

機遇則在于生產率的繼續(xù)發(fā)展，資源更充分的利用，以及更好地滿足個體顧客的要求。

數據安全是一個重要的主題。在德國誰使用“大數據”這個概念，立馬就能聯系到數據安全的主題。由此就預先確定了接下來討論的進程：對個人數據遭到濫用的擔憂、對那些使用了這些數據的警察和情報機構缺乏民主監(jiān)督的憤慨。擔憂、害怕、憤慨和不好的感覺都沒有解答。

“大數據”中存在很多機遇，在市場上的數字商業(yè)模式越來越多。我們對此有錯誤判斷。它們建立在明智的使用現存數據的基礎上。新的、有價值的服務和產品不斷涌現。由此我們也越來越清楚，數據的持有者在價值鏈中擁有巨大的操控力，而數百年間對經濟起決定性作用的生產者，在最糟糕情況下可以與硬件的角色互換。很多產品和服務的使用者一方面擔心數據安全，另一方面又廣泛地使用到這種新的服務，在這個范圍里來講，總體情況是完全荒謬的。因為在這方面，很顯然我們仍然急缺明確的法律規(guī)則，同時這種情況又很難解決。

此外應該明確，在不斷增長的世界人口面前，若沒有“大數據”，人類生存與發(fā)展所需要的食物、衛(wèi)生事業(yè)、管理、服裝、娛樂等等的有效提供將無法承擔。面對如此龐大數量級的人類來說，特別是在資源減少的情況下，“大數據”的使用是存在的。

另一方面，科技發(fā)展似乎引發(fā)了這樣的情況：體力勞動被機器人取代，腦力方面創(chuàng)意工作者被人工智能取代，從而導致世界范圍內數以百萬計的人失去工作崗位。這一點很多人不愿意承認。但即使否認這種可預見的、無法阻擋的發(fā)展趨勢，也無法阻礙這種趨勢的到來。未來需要的競爭力必須是一流的能力，特別是IT專業(yè)技術能力。與此相對應的，應該重新規(guī)劃對人才的培訓。人們可以得知，工作崗位的總量將會下降，因此也會引發(fā)社會動蕩問題。關于這種發(fā)展的討論并不容易進行，它會在職工和社會中引發(fā)巨大的恐慌。政治責任人應隨時準備好承擔他們的責任。

在此描述的發(fā)展趨勢是無法阻擋的，因為它在技術上是可實現的，它會導致生產率提升和勞動成本的降低。因為機器人和機器不休息，也沒有假期，此外他們也不會有工資要求。在人類歷史上還沒有任何人或社會能夠長期阻礙這樣的發(fā)展趨勢。

除工業(yè)以外整個服務業(yè)也受到數字化的強烈影響，而工業(yè)通常早就受到其影響，因為人們無法承擔在硬件中的昂貴投資。在公共管理中4.0技術也越來越多地投入使用。

企業(yè)中各個領域和人關聯的網絡化越來越強，這就是“物聯網”。設計思路（Design Thinking）為“物聯網”提供了方法，德國質量協(xié)會為了創(chuàng)造性的、新的解決方法的研發(fā)，也越來越多地致力于設計思路中。在斯坦福、波茨坦的相應機構，以及北京的設計思維創(chuàng)新中心都已成功地開展這項工作。

質量管理的必要性

數字經濟、工業(yè)4.0和質量管理的交集是什么，對于德國質量協(xié)會來說又是什么？

--領導人員和他們的戰(zhàn)略顧問應當注意，他們的商業(yè)模式應與數字經濟相適應。

--在質量監(jiān)管時應該使用到“大數據”，并且要認識到，在產品生產的質量情況、使用條件和領域表現方面，我們獲得了難以想象的透明度。為此我們必須學習把“大數據”變成智能數據。

--對社會網絡交流的評估給人們提供了關于客戶需求、客戶行為的深刻認識。

--必須建立并使用模型，以此縮短或改進昂貴的、耗時的審批和?習階段。

--需要基本熟悉數據世界的科技、組織和經濟要素，并且能夠將由此得出的提高質量和效率的解決方法應用到日常工作中。

拒絕數字經濟的發(fā)展或拒絕它對于企業(yè)和質量經理的影響，兩者都會將人置于危機之中，讓人靠邊站。雖然擔憂是有根據的，但我們不能忽視工業(yè)4.0和數字經濟帶來的巨大機遇。企業(yè)家、政治家和公民都應一起致力于它們的應用，進步的社會變革也受它們的操控。組織這樣的變革將會是一個全球性的社會宏大任務。

誰能看到質量保證4.0？

以下是在產品開發(fā)過程中對于質量保證4.0來說很重要的幾個主題：

（1）翻譯有關產品質量特性的要求；

（2）設計最優(yōu)質量制造工藝；

（3）制定工藝最優(yōu)的生產計劃；

（4）零缺陷生產和相對應的質量保證：

--質量管理和質量保證的區(qū)分；

--持續(xù)的質量數據手機和分析。

重要主題：

為了工業(yè)4.0我們需清楚地區(qū)分質量管理和質量保證

質量保證4.0在生產性企業(yè)中就是質量工程。與之相反，質量管理是組織發(fā)展，組織發(fā)展的目標是創(chuàng)建質量最優(yōu)的整個組織。

質量保證和質量管理需要不同類型的員工。質量保證需要質量工程師，質量管理需要內部顧問和變革經理（Change Manager）。

我認為，相關的質量概念會越來越融合成一體。這意味著：只?責質量保證的專家會變少--正如在高度創(chuàng)新的工業(yè)企業(yè)中總體職工數量會因為工業(yè)4.0而縮減。另一方面工程師的比例會越來越高。從業(yè)者總體數量減少的同時，它們的競爭能力在持續(xù)提高。制造工程師越來越需要建立質量保證方面的知識，以覆蓋這個主題。這意味著，人們將貫徹未來的質量保證，也要承擔生產過程中的其他任務。

目前沒有一家企業(yè)能清楚地知道明天會怎樣或者必須運用哪些數據。所以人們盡可能搜集所有的數據。這座數據大山就是“大數據”。

此外可以確定，企業(yè)擁有的數據都是質量數據。

數據是價值創(chuàng)造、新產品和服務的基礎。

為了數字化解決方案，必須克服“手動的”媒體收集和數據搜集。

從“大數據”必須演化出“智能數據”；因此需越來越多地運用到Algorithmus的數學演算法。此外一種新的Q數學投入使用。質量工程師必須具備數據分析師的能力。

很多對于標準的質量保證措施很重要的數學方法已經失去了重要性。因此其他的數學方法也被投入使用。未來會越來越多地使用到搜索演算法，這些演算法在大量的數據中能夠辨認出模型。傳統(tǒng)數據雖提供了一些有用的方法，但為了擁有大量數據，必須采用科技手段，這些科技手段是在其他領域內因大數據而產生的。

適合生產或發(fā)展的演算法技術現在已經存在。也??關的專家。但他們現在被投入到完全不同的崗位中。他們目前并不在質量保證領域。為了從“大數據”中演化出智能數據，這個領域需要使用會運用演算法進行工作的人。

同樣，每位工程師在生產中都應具備IT知識，因為他們的工作與網絡化密不可分。其他崗位渴求這類數據專家，所以在生產和質量保證領域一般難以找到這類專家。由此可得出，培訓機構和高校明顯都急需對此做出反應并付諸行動。

考慮到大數據、工業(yè)4.0和數據經濟，我們急需要保護數據和系統(tǒng)不受侵犯，維護個人數據資料的權利，不能將數據交給錯誤的人，確保數據不被剽竊。在歐洲，特別是德國，數據保護很受重視，而且這種保護意識更強烈。這不僅是為了保護個人私人空間，也是為了保護企業(yè)的精神資產。

質量工作者以及其他所有工作在數據系統(tǒng)的人都應明白安全的重要性。它們應當掌握技術，保護數據和系統(tǒng)不被非法攻擊。

質量保證4.0的第一個任務是翻譯有關產品質量特性的要求。

為了評估客戶數字化的聲音和意見，并在社會媒體中自動分析客戶意愿表達，我們需要一個學習的過程。因為工業(yè)4.0歸根到底是對不斷增長的客戶需求的反應，而且這些需求也越來越個性化。

我們要分析現場數據，一方面分析關于使用和操作條件的數據，另一方面分析關于客戶行為和客戶情況的數據。

因此從客戶要求出發(fā)，需要形成一個產品設計，一個生產過程和服務過程的設計。為此?對使用中的產品特性和單個類別產品的生產進行模擬。

質量保證4.0的第二個任務是設計出最優(yōu)質量制造工藝。

這里也運用到了電腦模擬技術。為產品生產做好準備的設計越來越多地部分自動化了。在耗費時間和資源的初步抽樣環(huán)節(jié)，越來越多地使用模擬，以此來加快批量生產的進度。

在現場數據和生產產品及生產流程數據的基礎上，設計和生產在進行不斷的優(yōu)化。

以這種方式我們實現了產品完全的資料數據化和可追溯性。

第三個任務是制定工藝最優(yōu)的生產計劃。

人類的計劃行為，像工作準備和質量提前規(guī)劃都越來越多地得到模擬的支持。模擬將會提前告知質量和生產能力的狀況。

模擬也被應用到完美批量生產的計劃中。

自動或至少部分自動的計劃活動，如提前的工作準備和質量計劃，模擬與他們只有一步之遙。

所有數據對于計劃和后期控制來說都可能與質量有關，無論數據是產品的參數，工藝參數還是控制參數。

第四個任務是零缺陷生產和相對應的質量控制。

質量特性的實際數據和環(huán)境數據100%的在線檢測，能夠確保在任一時刻發(fā)生任何偏差人們能夠即刻知曉。每個零件都具備100%的可追溯性。

數據可以允許進行數學優(yōu)化，例如通過配對軟化制造公差。

對每個零件的單獨控制是可能的。這對于批量生產中種類越來越豐富十分重要。因此采用了單獨的產品優(yōu)化生產參數。

未來將會不斷進行優(yōu)化，這比目前持續(xù)的改進要深入的多。

工業(yè)4.0會大大改變工廠和企業(yè)

工業(yè)4.0所成就的自動化程度會使員工的數量減少。這肯定會讓非生產性部門很難對應質量保證。檢驗計劃和其他方面也高度自動化。如果人們今天仍然認為這些活動都是創(chuàng)造性的，因此是無法取代的，那就是思慮不夠長遠了：這類工?也可以在演算法的基礎上進行。

工業(yè)4.0來到我們身邊的速度有多快呢？可能這種發(fā)展會持續(xù)超過20或30年。重要的全球性發(fā)展似乎不會在短短幾年之內忽然出現。個別行業(yè)的個別工廠會很快冒進，充當開路先鋒。其中包括在生產方面與工業(yè)4.0十分接近的工業(yè)，比如說電子行業(yè)。這些行業(yè)會帶動其他行業(yè)發(fā)展。當然也會有一些行業(yè)被剩下，很晚才進行這種轉型。

德國質量協(xié)會目前正在為明年和后年修改質量保證進行準備。與之相關的工業(yè)4.0和質量保證4.0等主題也在我們的關注當中。

結果要么是現在的程序員和數學家能夠應對質量保證的挑戰(zhàn)，要么是質量保證工程師學會相關知識，正如他們學會用“大數據”工作一樣。

結語：呼吁國際合作

社會、經濟、行業(yè)和個別企業(yè)朝著工業(yè)4.0的方向繼續(xù)發(fā)展會面臨巨大的挑戰(zhàn)。很多挑戰(zhàn)都是全球性的，即接口標準化和跨境供應鏈合作的問題。合適的質量管理方法的設計也成為一個共同的任務。德國質量協(xié)會在此期望我們能有一種開放式的合作。讓我們快速具體地找出，有哪些共同的項目是可行的吧。