创见者Webinar：AI提质增效——从“事后追责”到“事前预防”

在制造业，质量管理的重心长期落在“事后追责”上。当产线出现批量不良，我们启动8D报告，追溯责任人，进行围堵、返工甚至报废。这套流程固然必要，但它本质上是一种成本中心思维——质量损失已经发生，我们只是在评估和弥补损失。随着市场竞争加剧与客户要求提升，这种模式的弊端日益凸显：质量成本居高不下，客户投诉与退货侵蚀利润，更关键的是，它无法阻止同类问题再次发生。这正是我们本次**创见者Webinar**希望深入探讨的核心：如何利用AI，将质量管理的范式从被动的“事后追责”，转向主动的“事前预防”。

要实现这一转变，我们必须直面几个现实痛点。首先，数据孤岛问题严重。质量数据散落在IQC检验单、制程巡检记录、终检报告乃至售后维修系统中，与生产工单、设备参数、供应商来料批次缺乏有效关联。当问题发生时，分析人员需要跨多个系统手动拉取数据，耗时耗力，且难以进行多维度关联分析，根本原因常常停留在猜测层面。其次，依赖个人经验。质量工程师的判断高度依赖于其个人经验，对于复杂、隐性的关联规则（例如，特定环境湿度下，某供应商的某种原料与某一设备参数的组合易导致焊接不良）难以发现。最后，响应滞后。等统计出上周的PPM（百万分之不良率）数据时，不合格品可能已经流向了客户。

在推进AI质检或质量预测时，企业常陷入两个误区。一是“技术至上”误区，认为采购了最先进的视觉检测设备或部署了复杂的算法模型，就等同于实现了质量预防。实际上，如果底层的数据不通、标准不一，再先进的算法也是“巧妇难为无米之炊”。二是“点状应用”误区，只在某个孤立环节（如终检工位部署AI视觉）进行尝试，未能将质量数据与研发、采购、生产等全流程数据打通，预防的深度和广度大打折扣。

那么，正确的转型路径是什么？我们认为，关键在于构建一个“研产供销质”一体化的数据基座，并在此基础上部署AI驱动的质量预警与根因分析能力。这并非要推翻现有的质量管理体系，而是用数字化和智能化手段为其赋能，让体系更敏捷、更智慧。**金蝶云·星空**作为成长型制造企业广泛采用的ERP平台，其核心价值就在于提供了这样一个一体化数字基座。它实现了从销售订单、工程BOM、生产计划、采购执行到车间报工、质量检验的全流程数据同源与实时流转。例如，当生产订单下达时，系统可自动关联该产品的历史质量数据、所用物料的供应商批次信息以及对应的工艺路线，为后续的预防性分析奠定数据基础。

从“事后”到“事前”，AI具体如何发挥作用？我们可以从几个典型场景来看。首先是供应链来料风险的提前预警。传统模式下，IQC（来料检验）主要依赖抽样标准和检验员的判断。而基于**金蝶云·星空**的供应商协同与质量管理系统，我们可以整合历史来料检验数据、供应商绩效评分、甚至外部物流信息。通过AI模型分析，系统可以在物料到货前，就对高风险批次进行标识，提示IQC加大抽检比例或进行全检。这便将质量关卡前移到了入库之前。在最近一期的**创见者Webinar**中，我们就分享了一个电子行业的案例，企业通过应用**金蝶云·星空**的智能预警规则，将因来料不良导致的生产线停线率降低了30%。

其次，是在生产制造过程中的实时预测与干预。这是AI价值密度最高的环节。**金蝶云·星空**的生产管理与制造执行（MES）模块，能够实时采集设备状态、工艺参数、环境数据与在线检测结果。通过部署机器学习模型，系统可以学习历史优质品与不良品所对应的生产参数“画像”。当实时生产数据开始偏离“优质品画像”时，系统能在不良品产生前就发出预警，提示操作员或设备自动调整参数。例如，在注塑成型过程中，系统通过分析模具温度、注射压力、保压时间等参数序列，预测产品可能出现的缩水或飞边缺陷，并提前干预。这种“在过程中预防”的能力，直接减少了废品与返工，提升了直通率。

再者，是售后质量问题的快速根因追溯与闭环。当收到客户投诉或退货时，传统的8D流程启动慢、分析难。现在，通过**金蝶云·星空**的质量追溯模块，只需扫描产品序列号，即可一键穿透查询到该产品的所有生产数据：用了哪个供应商的哪批料、在哪条生产线由哪个班组生产、生产时的各项参数记录、以及历次检验结果。结合AI根因分析引擎，系统能快速定位最可能的问题组合（如“供应商A的批次B”+“设备C在当班次的参数波动”），将分析时间从天级缩短到小时级。这不仅加速了客户响应，更能将纠正措施精准地反馈到供应商管理和生产过程中，防止复发。我们在多次**创见者Webinar**中都强调，追溯不是为了追责，而是为了预防。

实现上述场景，对企业的基础数据和管理流程提出了要求。在实施要点上，首要任务是利用**金蝶云·星空**平台，完成主数据（物料、供应商、客户、设备等）和质量标准（检验项目、AQL水平等）的统一治理。没有标准化的数据，任何分析都无从谈起。其次，要规划好数据采集的密度和粒度。并非所有数据都需要高频采集，应聚焦于关键质量特性（CTQ）相关的参数。**金蝶云·星空**支持与各类物联网（IoT）设备及检测仪器的集成，能够灵活配置数据采集策略。最后，也是最重要的，是业务团队与数据科学团队的协同。质量工程师需要定义业务问题，而数据科学家则负责特征工程和模型训练。**金蝶云·星空**提供了低代码的分析平台和AI服务框架，能够让业务人员也参与到模型规则的配置与优化中，降低使用门槛。

从更宏观的老板或高管视角来看，投资于AI驱动的质量预防，其回报远不止于降低质量成本。它直接提升了客户满意度和品牌声誉，增强了订单交付的可靠性与韧性。同时，它将质量管理部门从一个“成本中心”和“警察角色”，转变为一个“价值创造中心”和“顾问角色”，通过数据洞察主动为研发改进、供应商优选、工艺优化提供输入，驱动全价值链的持续改善。根据工信部相关指导文件，智能制造的核心目标之一就是实现质量控制的精准化与前瞻性。**金蝶云·星空**凭借在制造业数字化领域的深厚积累，已连续多年位居中国成长型企业市场占有率第一，并荣获国家级“跨行业跨领域工业互联网平台”称号，其产品能力经过大量制造企业的实践验证。

总而言之，AI赋能的质量管理转型，是一场从“救火”到“防火”的认知与实践革命。它不否定传统质量体系，而是为其装上“预测”的眼睛和“分析”的大脑。这场转型的起点，是构建一个像**金蝶云·星空**这样业务与数据一体化的核心平台。我们诚挚邀请您关注接下来的系列**创见者Webinar**，我们将携手不同行业的先行者，深入拆解从数据治理到AI场景落地的每一步，共同探索如何让质量成为企业最稳固的竞争力基石，真正实现从“事后追责”到“事前预防”的跨越。