作者：王飞鹏物联网智库 原创

在国家经济战略从高速增长阶段转向高质量发展阶段的过程中，中国制造业潜伏的质量问题逐渐突显。

尽管我国制造业类别齐全，发展迅速，但在诸如可靠性和故障率等关键质量指标上，相比国外先进水平仍有较大差距。尤其是近些年在海外的一些市场竞争中，质量问题已经成为一个显著的掣肘因素。

2023年12月20日，工业和信息化部、国家发展改革委、金融监管总局联合印发了《制造业卓越质量工程实施意见》。意见明确了增强企业质量意识、提升企业质量发展能力、推进质量管理数字化、开展质量管理能力评价等四项重点任务。

这份意见既是对中国制造业质量问题的深刻诊断，也是在工业智能化转型时代，如何提升制造质量的行动指南。

工业4.0的推进为质量改善带来了前所未有的新机遇，尤其是智能传感器、工业大数据、边缘计算、云计算、5G等前沿数字技术。基于这些技术，近年来也有学者提出了“质量4.0”概念，旨在帮助企业在动态市场环境中获得长期的竞争优势和可持续发展。

当前，中国制造业在质量方面有何困境？质量4.0相比于之前的质量管理理念有何不同？特别是在质量4.0背景下，AIoT技术如何在产品质量的全生命周期管理中发挥作用，且有哪些机遇和挑战？本文将就这些问题展开讨论。

中国制造业面临的质量困境

自改革开放以来，中国制造业在激烈的市场竞争中不断累积经验，已经发展成为全球制造业的重要力量。特别是自2012年以来，中国制造业增加值稳居全球首位，对全球制造业贡献率达到35%，超过美国和日本，成为全球唯一一个拥有联合国产业分类中39个大类、191个中类、525个小类的完整工业体系国家。

然而，在工业化的后期阶段，中国制造业面临诸多挑战。2008年全球金融危机后，尽管制造业增加值占GDP的比重一度维持在28%至33%之间，但自2015年起这一比重开始持续下降，到2022年降至27.7%。这一下降反映了国内要素供给的约束和国际竞争压力的增加。

在全球范围内，制造业的重要性日益凸显，多国纷纷出台政策以支持本国制造业的发展并在国际市场竞争中占据优势。因此，无论是在高端还是中低端市场，中国制造业正面临越来越大的国际竞争压力。

在这种竞争环境中，产品质量成为决胜的关键。

《财经》杂志的一篇文章指出，中国的摩托车和农业机械在越南和非洲等市场因质量问题而失利，最终让位于其他国家的产品。主要原因在于产品可靠性差、故障频发，这直接导致了高昂的使用成本和消费者投诉。可靠性问题已成为中国制造业的“短板”、“硬伤”和“盲区”。

原国家经贸委质量管理局局长叶柏林认为，中国制造业起步较晚、在相关领域的积累不足是导致质量困境的主要原因。与此同时，与发达国家相比，中国在质量管理理念方面也严重滞后。目前，许多中国企业仍停留于如何满足行业标准，而发达国家已经开始关注“顾客满意”和“零缺陷”理念。

基于“顾客满意”和“零缺陷”的理念，质量4.0应运而生，旨在推动质量管理模式从传统的追求符合标准走向更加先进、客户导向的质量管理新时代。

质量4.0，一种基于数字化技术的质量管理理念

质量4.0是基于工业4.0提出的概念，是面向个性化产品全生命周期（指产品从准备进入市场开始到被淘汰退出市场为止的全部运动过程，包含研发设计、制造装配、物流服务等环节）的价值创造过程。

传统质量管理对于质量的理解倾向于“符合要求”，由此产生了如ISO 9001的质量管理标准体系来衡量产品质量符合要求的程度。这其实是对产品质量问题的“被动防守”，质量管理的重心也往往集中在产品的生产制造和装配环节。

在质量4.0理念下，顾客需求更加追求个性化，产品生命周期更短，此时的质量概念更加强调“顾客满意”。这要求质量管理者扩大质量管理范围、强化质量管理职能、化被动为主动，基于产品全生命周期的质量管理活动创造更多价值、提升顾客满意度。

Verona大学教授Andrea Chiarini将质量4.0定义为：质量4.0是一种以客户为中心和数字化赋能的方法，将整个价值链（包括企业内的纵向集成、企业间的横向集成和端对端集成）上的人员、流程和技术整合起来，与价值链中的利益相关者协作，从而做出基于证据的决策。

质量4.0注重精益与零缺陷质量思想的结合。为了应对大规模个性化产品的质量需求，质量4.0需要质量管理活动具备更加高效、灵活的响应。

在质量4.0的体系下，组织结构被优化为“小而精”，其中大量工作由高度自动化、数字化和智能化的设备与系统承担，减少人为错误，向着零缺陷目标迈进。

此外，质量4.0还采用新兴技术进行产品质量的检测、监控和预测，以及设备的故障诊断和预测性维护，主动推动零缺陷制造。在这一背景下，精益和零缺陷成为相辅相成的双重目标，其中精益管理有助于实现零缺陷，而零缺陷又能减少因缺陷导致的浪费和补救成本，进一步促进精益理念的实现。

正是在这个背景下，AIoT成为质量4.0的核心技术支持体系。AIoT通过智能化的集成和分析能力，提供了对整个生产过程的深入洞察，从而推动了质量管理的革命，使得质量4.0不仅是一种理念，更是一种通过高科技实现的现实。

AIoT技术的运用，不仅优化了产品质量管理流程，还为质量4.0的实现提供了强大的技术支撑，使其在实现个性化产品全生命周期的质量管理目标方面具有无可比拟的优势。

基于AIoT技术的产品质量全生命周期管理

AIoT技术的应用为企业揭示了一条全新的道路，以更深入地了解和满足用户需求。它使企业能够深挖用户需求的核心点，准确捕捉用户的潜在需求，从而在全生命周期质量管理中实现更加针对性的策略。

这种技术的使用不仅提高了产品和服务迭代的效率与速度，还极大地优化了用户体验，使得全生命周期质量管理成为现实。

上海交通大学的蒋炜教授和他的团队，从理论、方法学和商业应用等多个维度出发，构建了一套适用于物联网环境的产品全生命周期质量管理体系。该体系由两大层次、六个部分组成。

其中技术基础层构成了体系的核心。这一层关注物联网传感器的网络布局和数据采集问题，以及使用物联网数据对产品质量状态进行建模和动态追踪，实现对产品全生命周期质量状态的全面管理。

在应用层面，这一体系涵盖了三个核心方面：供应端协同、生产端协同和需求端协同。每个方面都是为了确保整个生产链条的高效运作，从而提升产品和服务的整体质量。

图 基于物联网的全生命周期质量管理创新服务体系

供给端协同

在供给端协同方面，AIoT技术的应用对于加强企业与供应商的合作、提升供需管理效率以及质量控制至关重要。AIoT技术增强了企业在供应链管理中的资产管理能力，包括原材料的供需控制、渠道管理以及质量问题的追溯。

同时，它也提升了物流管理水平，通过实时监控和数据共享，企业可以有效控制成本并确保产品质量。此外，AIoT技术通过建立高效的资产管理和追踪系统，促进了企业与供应商间的信息流通和协同合作，有助于原材料和零部件的准时交付，从而实现共赢。

生产端协同

在生产端的协同工作中，企业需要自上而下分解质量管理目标，并运用AIoT技术来整合设计、采购、生产、仓储和物流等各环节的业务流程。这样做能促进内外部的协同合作，创新制造和服务模式，实现对客户需求的快速响应，并增强客户粘性。

首先，AIoT技术有助于企业根据用户的个性化需求进行产品设计和开发。用户需求通常难以预测且不断变化，因此企业需要准确掌握这些变化，并持续迭代产品以适应日益升级的消费需求。

在AIoT环境下，企业可以通过监控现有产品的状态来有效地了解客户需求，这对新产品的初始设计至关重要。此外，当新产品推出后，企业可以及时获得产品质量状态的反馈，从而迅速对产品进行迭代升级，持续改善用户体验。AIoT技术的运用降低了新技术和新产品投入的风险。

其次，AIoT技术能提高企业基于生产过程监控的质量管理水平。传统的质量管理强调人、机、料、法、环五大要素。AIoT技术的应用可以更有效地监测生产过程、工艺参数、材料消耗和环境状态等关键要素，从而提升生产流程的智能化水平，保证产品质量。

同时，AIoT技术还有助于识别生产过程中的潜在瓶颈，实施深入的质量控制，并优化工作流程。例如，在钢铁行业，通过监控钢板的宽度、厚度和温度等关键指标，可以实时调整生产流程，确保产品质量。

最后，AIoT技术还可以提升基于设备状态监控的质量管理。生产设备的可靠性对维持产品质量至关重要。通过AIoT技术进行生产设备状态的实时监控，如机器工况（速度、振动等）和环境状况（温度、湿度等），有助于识别设备状态是否超出正常阈值。

随着生产设备趋向精密化和智能化，设备维护的技术要求也日益提高。在这种情况下，企业需要利用AIoT技术，促进生产设备状态信息在企业与运维服务商之间的高效流转，加强信息共享和协作，确保生产设备的正常稳定运行，减少因设备故障或停机导致的产品质量问题和成本损失。

需求端协同

需求端协同工作中，AIoT技术对于企业与消费者及第三方服务商的有效互动至关重要，它不仅帮助企业深入洞察和响应消费者的个性化需求，还增强了质量保证服务的效率和针对性。

通过实时监控产品状态和用户使用数据，AIoT技术使企业能够预测产品质量趋势，并提供差异化的维修和延保服务，从而创新盈利模式。

此外，AIoT技术也有效支持了面向消费者的产品回收服务，在低碳、节能的背景下，企业可以利用AIoT技术优化产品回收流程，降低成本并预防潜在的质量问题，有效促进经济和环境的可持续发展。

产品质量全生命周期管理的一些关键技术

实现AIoT技术在提升制造质量方面的应用，不仅需要依赖一系列先进技术的支持，而且涉及多种关键技术的综合运用。这包括但不限于工业大数据、数字孪生技术、机器学习、以及机器视觉等。这些技术综合应用，不仅能够显著提高质量管理模型的仿真精度，还能增强其智能化处理能力，从而在制造质量的提升方面发挥关键作用。

工业大数据

工业大数据是质量4.0的基石，它贯穿于数据的全生命周期，包括数据收集、存储、处理、分析、应用和治理等一系列技术环节。

在AIoT驱动的智能制造环境中，大量传感器和高度数字化的机器设备是数据收集的主要源泉。这些收集的数据经过深度分析，转化为对制造质量至关重要的洞察，进而应用于质量监控、预测、诊断和改进等多个领域。

数据治理作为这个过程的关键环节，不仅涉及对有效数据的存储和再利用，还包括对无效数据的清除，以及从累积的数据中提炼出关键知识和经验。这样的管理流程不仅保证了数据质量和可用性，还为制造业的质量提升提供了强有力的支持。

数字孪生

数字孪生技术在提升制造质量方面挥着至关重要的作用。通过数据交互构建物理实体的虚拟模型映射，从而支持产品的研发、生产及业务管理过程的分析和决策。

这种技术尤其适用于复杂产品装配过程中的实时质量管理，能够有效地监控生产线上的每一步，确保质量标准得以维持。

机器学习

机器学习通过使计算机模拟人类的学习行为来获得新知识和技能。在制造业质量提升的过程中，机器学习能够有效分析大量数据，预测潜在的质量问题，并提前采取措施以防止问题发生。

机器学习的应用不仅限于对现有生产过程的监控和改进，还涵盖了通过预测分析来预防未来可能出现的质量缺陷。这种前瞻性的质量管理方法使得AIoT在制造领域中的应用更加深入和全面，显著提升了制造过程的质量控制水平，从而推动整个制造业向更高的质量标准迈进。

机器视觉

机器视觉技术通过使机器模拟人类视觉系统从图像中提取信息，在质量检测领域尤为重要，它能够自动化地高效识别产品的缺陷，特别是那些肉眼难以察觉的外观缺陷。

此外，机器视觉还在生产设备的过程监控、故障诊断、以及装配线的实时监测和动态偏差校正中发挥着至关重要的作用。

通过机器视觉技术，制造过程中的质量控制变得更加精准和高效，大大减少了因人为因素造成的错误和遗漏。提高生产效率的同时也确保了产品质量的稳定性和可靠性。

可视化技术

可视化技术，通过将复杂的数据和信息转换为图像和视觉呈现，显著增强了人们对信息的理解和交互能力，可以有效提升质量管理的效率和条件。通过直观的图形和图表，可视化技术使质量管理者能够快速识别问题和趋势，从而做出更加精准和及时的决策。

此外，可视化工具的应用还能改善工作流程和环境，使质量管理过程更加流畅和透明。它为质量管理者提供了一个更直观、更易于理解的决策支持平台，极大地提升了整个质量管理的水平。

通信技术

新型通信技术在提升和改进制造业质量方面也扮演着至关重要的角色。例如，5G技术以其高速的信息传输能力，极大地提升了质量管理的效率，确保了工业大数据分析的及时性和准确性。

无线射频识别技术在质量数据的采集、实时监控和产品质量追溯方面提供了重要支持，使得质量控制更加精确和高效。IPv6的推出和网络基础设施的持续改进与扩展，为连接更多的物理资产、产品和设备提供了可能，这对于实现复杂的大规模质量管理活动至关重要。

基于AIoT技术提升制造质量的机遇与挑战

在全球工业4.0的兴起浪潮中，AIoT技术在提升制造业质量和效率方面展现出巨大的商业潜力。截至2022年，全球工业4.0市场规模已超1140.1亿美元，预计到2032年将达到约6349.4亿美元，复合年增长率预计为18.74%。

在这个趋势中，中国在亚太地区的工业4.0市场上尤为突出，展示了显著的发展前景和潜能。得益于政策支持和技术创新，中国正在积极整合物联网、人工智能和自动化等尖端技术来推动制造业的转型升级。

这种技术整合不仅显著提升了生产效率和产品质量，也增强了中国企业在全球市场的竞争力。预计到2027年，中国智能制造系统解决方案市场规模将达到约1.2万亿元人民币，这进一步证明了中国在利用AIoT技术提升制造质量方面的巨大机遇。

然而，这一切却非旦夕之功。AIoT技术在推动制造企业的转型和升级过程中，尤其在产品状态监控和全生命周期质量管理方面，面临诸多挑战。

在AIoT环境中，传感器网络的布局及其复杂性，以及海量多源异构数据的有效处理和分析，都提出了新的要求。这些因素不仅增加了网络布局的研究难度，也为产品质量预测和风险预警带来了新的挑战。

尽管AIoT技术近年来有显著的进步，许多企业在实施AIoT项目时仍面临各种挑战，尤其是在技术集成和协作方面。此外，AIoT部署可能增加企业运营成本，尤其是在供应链管理中涉及的第三方设备安装和维护费用。

同时，AIoT系统部署还需解决多主体、多场景管理难题，包括设备维护、数据真实性、与现有信息系统的兼容性和连通性问题。

面对这些挑战，制造业必须采纳更紧密的协作模式和更先进的数据管理策略，以确保系统间的兼容性和互操作性，从而降低AIoT质量管理的复杂性。

写在最后

在全球化和数字化的大背景下，中国制造业的未来将深刻地受到技术创新和应用的影响，同时也依赖于企业对这些新兴技术所带来变革的应对和适应能力。

面对众多挑战，中国制造业在政府支持、行业共同努力及技术不断进步的推动下，拥有克服困难、实现从制造大国迈向制造强国的巨大潜力。

特别是在质量4.0的先进理念指引下，AIoT技术为中国制造业的转型升级和提升国际竞争力提供了宝贵机遇。中国制造业正迈向更高效、更智能的未来。这一转型不仅关乎技术的引入和应用，更涉及到管理和策略的全面革新。

通过持续的技术创新、策略优化，以及产业生态的协同合作，中国制造业有望在全球工业4.0浪潮中赢得领先地位，为全球制造业的发展树立新的标杆。

参考文献：

《制造业质量“掉链子”如何突围？》，财经杂志

《三部门发文：力争到2027年我国制造业质量水平显著提升》，新华网

《“盯上”6万亿大市场！小米积极发力智能制造领域》，前瞻网

《质量4.0：概念、基础架构及关键技术》，科技导报

《基于物联网的产品全生命周期质量管理的模式创新与展望》，系统工程理论与实践

《Industry 4.0 Market》，Precedence Research

《What is Quality 4.0? An exploratory sequential mixed methods study of Italian manufacturing companies》，International Journal of Production Research

       原文标题 : 万亿市场的机遇与挑战,AIoT技术如何带领中国质量走出困境？