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        大數(shù)據(jù)技術(shù)在產(chǎn)品質(zhì)量管理中的應(yīng)用研究

        2024-03-11 15:56:44
        科海故事博覽 2024年4期
        關(guān)鍵詞:產(chǎn)品質(zhì)量質(zhì)量管理

        麥 豐

        (梧州市產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)所,廣西 梧州 543003)

        產(chǎn)品質(zhì)量管理是指在特定的工藝條件和工藝情況下,采用科學(xué)的方式展開產(chǎn)品直接測(cè)量或間接測(cè)量,對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量安全隱患進(jìn)行事前預(yù)防和控制,確保用戶能夠得到所需產(chǎn)品,提高客戶滿意度。產(chǎn)品質(zhì)量管理隨著智能化社會(huì)的到來而逐漸發(fā)展,目前產(chǎn)品質(zhì)量管理已經(jīng)到了全面發(fā)展和蓬勃壯大的階段,大多數(shù)企業(yè)會(huì)采取全員參與的方式提高產(chǎn)品質(zhì)量,加強(qiáng)質(zhì)量管控,并采用智能化技術(shù)進(jìn)行監(jiān)督,控制可能會(huì)影響產(chǎn)品最終品控的諸多要素,進(jìn)而提升產(chǎn)品質(zhì)量。其中,大數(shù)據(jù)運(yùn)用發(fā)揮了巨大的作用,它包括云計(jì)算技術(shù)、云標(biāo)簽技術(shù)、關(guān)系圖技術(shù)等,它的運(yùn)用可以在很大程度上包容巨量的數(shù)據(jù)信息體,有目的、有計(jì)劃地進(jìn)行系統(tǒng)分析和處理,從而提高產(chǎn)品質(zhì)量管理效率。

        1 產(chǎn)品質(zhì)量管理中的常見大數(shù)據(jù)技術(shù)

        1.1 數(shù)據(jù)收集技術(shù)

        在大數(shù)據(jù)理念的支持之下,采用數(shù)據(jù)收集技術(shù)可以為產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督和管理提供更加有價(jià)值的品質(zhì)報(bào)告,這對(duì)于早期采購工作和品質(zhì)判斷工作來說非常必要,針對(duì)產(chǎn)品品質(zhì)收集有關(guān)資料需要注意以下兩個(gè)方面的工作:第一個(gè)方面,需要全方位、全過程地采集產(chǎn)品的品質(zhì)信息[1]。在傳統(tǒng)的產(chǎn)品品質(zhì)管理中,有關(guān)工作人員更加側(cè)重于對(duì)生產(chǎn)過程的監(jiān)督,而現(xiàn)代社會(huì)中的質(zhì)量控制則要考量商品是否具有長期特性和最佳使用壽命,重視的是產(chǎn)品的全面性,而不側(cè)重于某一點(diǎn),同時(shí)還要關(guān)注產(chǎn)品缺點(diǎn)和質(zhì)量不足之處的防范與監(jiān)督。采用數(shù)據(jù)收集技術(shù)需要對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、制造的全過程展開有效監(jiān)督,并且在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、原材料采購、原材料入庫、生產(chǎn)加工、交貨、儲(chǔ)存等各個(gè)環(huán)節(jié)都要展開特殊監(jiān)管,包括售后服務(wù)在內(nèi),把產(chǎn)品從“出生”到“死亡”的全過程、全周期設(shè)計(jì)在內(nèi),確保產(chǎn)品品質(zhì)達(dá)標(biāo)。對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)和品質(zhì)信息進(jìn)行收集,其本質(zhì)就是要對(duì)離散變量的相關(guān)數(shù)據(jù)展開全方位采集,形成詳細(xì)數(shù)據(jù)云資料,為之后的數(shù)據(jù)分析工作和數(shù)據(jù)清洗工作打下基礎(chǔ);第二個(gè)方面,數(shù)據(jù)收集還包括對(duì)品質(zhì)信息內(nèi)容的有效采集,需要對(duì)檢測(cè)工具和產(chǎn)品檢測(cè)手段加強(qiáng)創(chuàng)新和完善,可以按照采集、檢測(cè)、判斷、重采這一步驟對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)加工展開全方位監(jiān)督,獲得高效率的數(shù)據(jù)云庫。

        1.2 數(shù)據(jù)清洗技術(shù)

        數(shù)據(jù)清洗技術(shù)是在數(shù)據(jù)收集步驟之后需要完成的一項(xiàng)工作,其原理和根據(jù)是搜集到的所有資料并非都是可以利用的,其中存在大量的垃圾數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)或錯(cuò)誤數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)價(jià)值方面相對(duì)偏低,其主要特征是體量巨大,因此需要在巨大的數(shù)據(jù)庫之中篩選有價(jià)值的部分,這就需要通過數(shù)據(jù)清洗技術(shù)展開分辨和發(fā)掘,因此數(shù)據(jù)清洗技術(shù)是大數(shù)據(jù)運(yùn)用的有效保障和關(guān)鍵的分支,在產(chǎn)品質(zhì)量管理過程中引進(jìn)數(shù)據(jù)清洗技術(shù)能夠使產(chǎn)品的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增多,在產(chǎn)品加工生產(chǎn)過程中由于大數(shù)據(jù)本身體量巨大的特點(diǎn),一定會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)資料,因此需要用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)展開篩查,根據(jù)不一樣的使用目標(biāo)做好數(shù)據(jù)資料的梳理、剖析和歸納,精準(zhǔn)地辨別信息內(nèi)容的真?zhèn)危瑫r(shí)做好數(shù)據(jù)的篩選沉淀,選擇有效的和品質(zhì)管理相關(guān)的程序,從而使不相干的數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)、過時(shí)的數(shù)據(jù)被清除,使數(shù)據(jù)信息的粘連性和關(guān)聯(lián)性都較高,方便后期使用。

        1.3 大數(shù)據(jù)使用

        大數(shù)據(jù)的使用需要經(jīng)過收集和清洗兩個(gè)步驟才可以完成,其自身包含較為復(fù)雜的供應(yīng)管理體系,可以為產(chǎn)品管理提供可借鑒的方式和方法,將數(shù)據(jù)使用技術(shù)運(yùn)用在眾多領(lǐng)域也會(huì)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量管理產(chǎn)生廣泛的影響。工作人員可以利用大數(shù)據(jù)搜集技術(shù)找尋較多的產(chǎn)品資料和產(chǎn)品信息,通過數(shù)據(jù)清洗以及其他處理方法可以根據(jù)不一樣的應(yīng)用目的創(chuàng)建大數(shù)據(jù)庫和資源平臺(tái),對(duì)企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品展開全方位的質(zhì)量評(píng)測(cè),評(píng)測(cè)的結(jié)果具有較高的真實(shí)性。例如要針對(duì)某款探測(cè)器展開評(píng)價(jià),在大數(shù)據(jù)使用階段,登錄大數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)平臺(tái)就可以查看探測(cè)器接收分機(jī)的電子元器件構(gòu)成部分,還可以查看電子元器件做過哪些篩選實(shí)驗(yàn),它的全過程狀況如何,所得的結(jié)論如何,這些信息內(nèi)容都可以判斷探測(cè)器的拼裝檢測(cè)狀況是否達(dá)標(biāo),查看電磁兼容測(cè)試性能是否良好,查看是否具有野外環(huán)境的適應(yīng)機(jī)能,檢測(cè)是否符合指標(biāo)特性,同時(shí)還可以查看探測(cè)器和調(diào)頻發(fā)射機(jī)是否能構(gòu)成電磁兼容測(cè)試性整體[2]。數(shù)據(jù)信息的查看人和使用人可以根據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的目標(biāo)展開數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),對(duì)探測(cè)器展開品質(zhì)質(zhì)量評(píng)價(jià),明確產(chǎn)品質(zhì)量是否存在缺陷之處,探測(cè)器的一些零部件或關(guān)節(jié)部位容易出現(xiàn)問題或者運(yùn)作卡頓,這時(shí)就可以根據(jù)異常現(xiàn)象展開數(shù)據(jù)校準(zhǔn),精準(zhǔn)判斷產(chǎn)品問題點(diǎn),并展開數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。

        2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在產(chǎn)品質(zhì)量管理中的具體應(yīng)用

        2.1 在農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量管理中的應(yīng)用

        大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量管理中的應(yīng)用取得了不錯(cuò)的效果,隨著我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率不斷提升,大數(shù)據(jù)技術(shù)伴隨著衛(wèi)星技術(shù)、傳感器技術(shù)等諸多科技分支在其領(lǐng)域的運(yùn)用提高了農(nóng)機(jī)作業(yè)的整體質(zhì)量和監(jiān)管效率,減少了人力工作的壓力和投入,促使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)呈現(xiàn)出科學(xué)化和現(xiàn)代化的發(fā)展轉(zhuǎn)型趨勢(shì),同時(shí)其運(yùn)用也顯著提高了農(nóng)戶專業(yè)素質(zhì)。大數(shù)據(jù)在農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量管理中的具體運(yùn)用包括以下幾個(gè)方面的內(nèi)容:

        首先,打造農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)供給鏈平臺(tái),雖然大數(shù)據(jù)技術(shù)在我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的運(yùn)用起步較晚,但是其發(fā)展速度較快,在其具體運(yùn)用時(shí)首先需要結(jié)合農(nóng)村地區(qū)實(shí)際情況和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)土壤信息、氣候信息,建設(shè)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)智能化管理平臺(tái),用戶可以自行下載APP 或其他移動(dòng)終端,完成大數(shù)據(jù)信息鏈條的閉合。大數(shù)據(jù)的運(yùn)用可以做好農(nóng)機(jī)設(shè)備作業(yè)質(zhì)量的分析工作,解決大數(shù)據(jù)科技的不足之處,提出更加科學(xué)的建議,有利于農(nóng)機(jī)設(shè)備的維護(hù)和保養(yǎng)。同時(shí)大數(shù)據(jù)還可以幫助建成農(nóng)機(jī)設(shè)備服務(wù)體系,向農(nóng)戶或使用人提供周邊農(nóng)機(jī)設(shè)備維修站點(diǎn)的信息,從而提高農(nóng)機(jī)生產(chǎn)效率和服務(wù)效率,滿足人民群眾的運(yùn)用需求。

        其次,大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量管理中的運(yùn)用還需要加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展需要專業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)備作為支撐和輔助,需要建立衛(wèi)星定位系統(tǒng)打造大數(shù)據(jù)平臺(tái),建成一體化的基礎(chǔ)設(shè)施格局,使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)得到高效處理和精準(zhǔn)分析。此外,還需要打造農(nóng)機(jī)設(shè)備位置服務(wù)平臺(tái),對(duì)傳統(tǒng)的智能協(xié)同精密定位技術(shù)展開再升級(jí),搭建以云技術(shù)為基礎(chǔ)的平臺(tái)建設(shè)工程,大力打造基礎(chǔ)設(shè)施,輔助建設(shè)數(shù)據(jù)備份和基準(zhǔn)站,提高大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用深度和廣度[3]。除此之外,大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量管理中的運(yùn)用還應(yīng)當(dāng)加快技術(shù)推廣和技術(shù)創(chuàng)新,大數(shù)據(jù)技術(shù)本身就屬于高新科技產(chǎn)業(yè)之一,目前其在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)中的運(yùn)用范圍和推廣程度還受到了一定的局限性,需要加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)科技的廣泛推廣和使用,不同地區(qū)需要因地制宜,根據(jù)實(shí)際情況打造技術(shù)示范推廣區(qū)域,建設(shè)大數(shù)據(jù)發(fā)展技術(shù)體系,尤其是要加強(qiáng)農(nóng)機(jī)用戶的知識(shí)培訓(xùn)和宣傳,提高大數(shù)據(jù)技術(shù)的接受程度和普及程度。

        2.2 在建筑工程質(zhì)量管理中的應(yīng)用

        大數(shù)據(jù)技術(shù)在建筑工程質(zhì)量管理中的運(yùn)用也具有不錯(cuò)的效果,它的應(yīng)用范圍非常廣泛,適應(yīng)性較強(qiáng),屬于當(dāng)前建筑行業(yè)運(yùn)用的最先進(jìn)的科技之一,經(jīng)過長時(shí)間的行業(yè)實(shí)踐后,大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)更加凸顯出來,它可以在建筑工程龐大的數(shù)據(jù)體量中對(duì)數(shù)據(jù)展開快速識(shí)別、分析和判斷,提取有效的關(guān)鍵信息,它可以對(duì)工程質(zhì)量管理進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集、提取和集成,發(fā)揮云計(jì)算技術(shù)、BIM 技術(shù)的強(qiáng)大功能,對(duì)數(shù)據(jù)展開自動(dòng)存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)分析探索。大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以關(guān)聯(lián)質(zhì)量控制模型,讓該模型和質(zhì)量管控指標(biāo)相互聯(lián)系,打通施工環(huán)節(jié)的溝通渠道,使質(zhì)量信息數(shù)據(jù)得到及時(shí)交換,施工過程中如果存在質(zhì)量問題可以得到有效解決和妥善處理,具有較強(qiáng)的針對(duì)性。在質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集環(huán)節(jié),大數(shù)據(jù)技術(shù)需要面對(duì)信息分散的問題,BIM 技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)相互配合可以彌補(bǔ)數(shù)據(jù)采集和統(tǒng)計(jì)上的不足,將資料上傳到質(zhì)量管理平臺(tái),方便后期工作能夠順利開展。在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié),大數(shù)據(jù)技術(shù)可以就挖掘到的信息內(nèi)容展開深度解析,并將其運(yùn)用到具體施工過程中,它還可以對(duì)工程的質(zhì)量數(shù)據(jù)展開深入探索,發(fā)現(xiàn)工程建設(shè)細(xì)節(jié)之處的不足之處。同時(shí)大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以對(duì)質(zhì)量數(shù)據(jù)展開可視化演示,找到不同數(shù)據(jù)體之間的關(guān)聯(lián)點(diǎn),對(duì)數(shù)據(jù)展開可視化建模,為現(xiàn)場(chǎng)管理人員提供更加直觀的數(shù)據(jù)引導(dǎo),以數(shù)據(jù)作為支撐和基礎(chǔ),重新調(diào)整施工方案。

        具體而言,大數(shù)據(jù)技術(shù)在質(zhì)量管理工程安全管理和成本進(jìn)度管理中都可以發(fā)揮不錯(cuò)的效果,在質(zhì)量管理中它可以量化地展示施工項(xiàng)目原材料的儲(chǔ)存量,查看和需求量是否吻合,減輕人工工作的壓力,減少出錯(cuò)概率,規(guī)范實(shí)際使用的材料質(zhì)量、規(guī)格和參數(shù),匹配機(jī)械使用程度[4]。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的參與,施工技術(shù)的運(yùn)用貫徹效率也在不斷提升,該項(xiàng)技術(shù)可以使施工流程得到規(guī)范,根據(jù)作業(yè)流程進(jìn)行操作,最終的成果不會(huì)出現(xiàn)過大的問題,在安全管理中使用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以防范安全事故的發(fā)生,結(jié)合BIM 技術(shù)可以對(duì)現(xiàn)場(chǎng)施工的流程展開模型打造,快速識(shí)別施工現(xiàn)場(chǎng)存在的安全細(xì)節(jié)隱患,預(yù)防突發(fā)事故的出現(xiàn)。企業(yè)有關(guān)工作者還可以根據(jù)大數(shù)據(jù)的支持建設(shè)安全管理方案,對(duì)細(xì)節(jié)之處展開二次詳查,徹底解決安全死角。施工結(jié)束之后,施工方可以對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)遺留問題進(jìn)行分析和總結(jié),預(yù)測(cè)最終的安全方案執(zhí)行效果。在進(jìn)度管理和成本管理中使用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對(duì)施工進(jìn)度展開模擬,方便工作人員了解工程進(jìn)度和其實(shí)際執(zhí)行情況,如果存在工期滯后等問題可以發(fā)出預(yù)警和提示信息。項(xiàng)目管理計(jì)劃也可以隨時(shí)和實(shí)際進(jìn)度展開對(duì)比,施工人員登錄線上平臺(tái)可以查看進(jìn)度完成度,如果不符合預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)需要及時(shí)調(diào)整施工計(jì)劃??偠灾?,大數(shù)據(jù)技術(shù)在建筑工程領(lǐng)域的運(yùn)用表現(xiàn)出充分的延展性和適用性,它和其他技術(shù)分支相互結(jié)合可以優(yōu)化建筑工程的整體質(zhì)量。

        2.3 在成品油質(zhì)量管理中的運(yùn)用

        成品油質(zhì)量管理較為復(fù)雜,其業(yè)務(wù)流程較為繁瑣,涉及諸多主體單位,也具有諸多外界影響因素。成品油是企業(yè)生產(chǎn)加工的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)源,也是管控的難點(diǎn),在其管理過程中運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以抵御潛在風(fēng)險(xiǎn),推動(dòng)質(zhì)量檢測(cè)高質(zhì)量運(yùn)行。具體而言,大數(shù)據(jù)技術(shù)在成品油質(zhì)量管理中的運(yùn)用可以對(duì)油品特征展開畫像和模擬。用戶畫像是典型的大數(shù)據(jù)商業(yè)領(lǐng)域的運(yùn)用,根據(jù)用戶歷史數(shù)據(jù)對(duì)用戶展開貼標(biāo)簽手段的處理,也就是用簡(jiǎn)單的信息對(duì)用戶群體特征進(jìn)行概括,根據(jù)不同的運(yùn)用場(chǎng)景將其匹配不同的商業(yè)途徑和渠道。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以方便管理人員了解供應(yīng)商的油品品質(zhì),使用油品群落分析的數(shù)據(jù)方式展開特征畫像和模擬,常見的技術(shù)是K-means 算法和決策樹,可以根據(jù)油品的來源劃分成配置油和外采油,根據(jù)配置油和外采油不同的特征,又可以采取分類監(jiān)督將其劃分為典型外采油和典型配置油等不同的類別;其次,大數(shù)據(jù)技術(shù)可以加入外采油品溯源工作。為了解決人工溯源率不高的問題,大數(shù)據(jù)算法可以為人工溯源提供輔助,同一企業(yè)生產(chǎn)的成品油質(zhì)量較為相似,可以根據(jù)這一原理對(duì)溯源樣本展開品質(zhì)追蹤[5]。常用的技術(shù)包括k 近鄰算法建設(shè)油品生產(chǎn)商匹配模型,把常規(guī)化處理指標(biāo)當(dāng)作特征向量,計(jì)算樣本間相似程度。除此之外,成品油質(zhì)量管理還可以采用辛烷值預(yù)測(cè)研究法,這也是大數(shù)據(jù)的分支之一,把模型預(yù)測(cè)結(jié)果和標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)結(jié)果的偏差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和對(duì)比,建設(shè)成品油質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),使用LIMS 系統(tǒng)展開實(shí)時(shí)研究,借助可視化技術(shù)打造成品油質(zhì)量分析平臺(tái),方便為管理人員提供更加科學(xué)的決策。

        3 結(jié)語

        大數(shù)據(jù)技術(shù)在產(chǎn)品質(zhì)量管理中的運(yùn)用可以發(fā)揮強(qiáng)大的作用,提高產(chǎn)品質(zhì)量管理的實(shí)際效果。具體而言,大數(shù)據(jù)技術(shù)可以在農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量管理、建筑工程質(zhì)量管理和成品油質(zhì)量管理中發(fā)揮不錯(cuò)的效果。在未來,大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用必然會(huì)邁上嶄新的臺(tái)階,需要繼續(xù)加強(qiáng)產(chǎn)品信息的相關(guān)性分析和預(yù)測(cè)處理,促使社會(huì)產(chǎn)品質(zhì)量管理水平不斷提升。

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