对于失效分析实验室应用质量4.0的设想详解

过去十几年以来，科技的不断进步带来新一轮工业革命，通常被称为第四次工业革命，简称“工业4.0”（Industry 4.0），诸如人工智能、机器学习、大数据、云计算、虚拟现实、3D打印等的新兴技术正逐步推动制造业的巨大变革。

伴随着“工业4.0”的实践发展，质量管理也在逐步进阶到“质量4.0”（Quality 4.0） 阶段，这些推动“工业4.0”发展的大量新工具和技术方法，不仅给组织的日常业务方式带来巨大变化，对产品创新、制造效率、供应链绩效、合规性以及质量等方面的影响也非常显著，这就是“质量 4.0”的战略意义。

“质量 4.0”的核心概念是使质量管理的实践与“工业4.0”的新兴功能保持一致，帮助推动组织实现卓越运营。通过这篇文章，我想与大家分享一下对于失效分析实验室应用“质量4.0”的设想。

标准作业流程是一种常见的生产文件，用来定义详细的操作流程，以此来保证员工每次都以相同的方式完成操作，使操作保持一致性。但是实际执行过程中，如何确保员工可以始终百分百遵守标准作业流程却是一个问题。现有的监管方法包括检查填写记录、间接验证员工是否按照标准操作流程作业或者通过不定时随机抽查验证执行是否到位，都存在一些不足，比如无法做到实时发现问题，或者无法做到全员覆盖。这种情况下，深度学习技术或许可以提供一种解决问题的办法。

深度学习（Deep Learning）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习的能力，能够识别文字、图像和声音，以此来解决复杂的模式识别难题。利用深度学习可以帮助我们实现一个重要功能，即人类行为模式的动态侦测。基于视频的动态行为模式侦测，目前已成为计算机视觉领域的一个热门研究方向，因为它在安防、体育竞技等领域有着丰富的应用，其中对于真实监控场景中的异常行为检测、自动识别视频中的异常事件及生产制造过程中的管控都可以发挥其作用。

简单来说，行为模式侦测主要分成以下几个步骤：视频画面截取、定位画面中人体位置行为特征提取、顺序学习及结果输出。在实际应用中，通过分析摄像头实时捕捉到的动态画面，推算出被摄目标的可能动作步骤，并通过与预设的标准动作对比，得出该动作是否符合标准作业流程的判断。当发现有违反标准作业流程的操作，可以通过不同方式来及时提醒员工纠正，我们不仅可以实现实时监控，同样也能实现全员覆盖。

失效检测是实验室的日常工作之一，通过合理操作不同的设备来达到观察、测量、探伤、判断异常的目的。不难发现，在实际工作中，如何基于图像来识别缺陷是一项依赖经验而且复杂的任务，即使是经过培训的人员也可能会漏掉微小的细节。这种情况下，利用深度学习技术，通过建立包含大量以往的失效案例，让机器通过自主学习获得识别缺陷的能力，为人员培训以及高效完成基础工作提供更多的可能性。这是一项巨大的挑战，因此可以与设备供应商合作开发相关的应用，借助工业革命新兴功能带来的红利为失效检测工作踵事增华，以期获得更好更快更可靠的检测结果。

质量4.0不仅与技术有关，也是一种管理质量的新方法。数字工具，再加上更先进的做法和更智能的流程，可以使团队可靠稳定地完成、完善日常工作。因此这不仅在失效实验室，在生产线乃至质检部门也无疑拥有更为广泛的应用场景，为持续提供高性能、高质量产品提供坚实保障。
编辑：lyn