师说经管(第七期)之经管前沿‖智能化生产背景下产品的质量如何提升?

发布者:朱汉彬发布时间:2020-11-09浏览次数:1011

  企业将产品从实验室研发出来,再送到广大消费者手中,通常需要走很长的一段路,大批量生产的良品率是关键的影响因素之一。例如,2019年9月,我国芯片代工龙头上市企业中芯国际将14nm芯片的良品率做到95%以上才开始大批量生产,就是为了避免较多的残次品带来的经济损失。那么,像中芯国际这样的制造企业是如何提升良品率的呢?答案是质量管理工具的使用。
  自20世纪30年代美国学者Shewhart提出统计质量控制理论以来,质量管理工具的研究得到了长足的发展,并在企业实践中获得广泛认可,常见的包括全面质量管理、PDCA循环(“计划-执行-检查-行动”循环)等。统计质量控制是依赖数据的质量工具,需要随机抽取部分产品,使用统计方法分析产品质量数据,判断产品生产过程有无异常,最终找到并消除导致质量异常的根源,从而提升良品率。
  在当前智能化生产背景下,借助机器视觉等先进技术,企业得以对每个产品的质量进行实时检测,并对产品实行自动分类,积累了多变量(多元)分类数据。例如,方大特钢、沙钢等公司实时检测生产的钢材是否有水泡、刮痕、孔洞等,并按照缺陷类型将钢材分类。与传统生产对产品抽样不同,智能生产收集每个产品的数据,相邻产品的分类数据往往相互依赖,使得现有假设数据独立的质量工具不再适用。
  通过文献梳理发现,针对多元自相关分类数据的质量管理工具还较为匮乏,而难点主要在于对分类数据的复杂交互相关、自相关关系的建模。因而,本课题创造性地引入一种机器学习方法——概率图模型,将变量间的复杂关系表示为直观的网络图,解决多元自相关分类数据的建模难题,提出先进的质量监控与诊断方法。本课题能够融合计算机科学、管理学、统计学理论,有利于促进学科交叉,拓展现有的质量管理方法,提升智能生产的管理水平。

成果来源:国家自然科学基金青年项目“基于多元自相关分类数据的概率图建模与质量监控研究”(No.72002220)。

作者简介:
  王俊杰,西安交通大学、香港城市大学联合培养博士,现任beat365体育官方网站工商管理系企业管理教研室讲师,硕士生导师。研究方向为大数据驱动的运营管理,质量工程与管理,以第一作者或通讯作者身份在高质量期刊IISE Transactions、Journal of Quality Technology、Computers & Industrial Engineering等发表多篇论文,其中1篇当选IISE Transactions期刊封面文章,作为核心成员参与撰写的报告荣获“西安市政府决策咨询三等奖”。


附:“师说经管”栏目简介
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