Что такое Качество 4.0?

Термин Качество 4.0 (Quality 4.0) можно трактовать как требования к управлению качеством для Индустрии 4.0. Он связывает новые технологии с традиционными методами управления качеством (развиваемыми в рамках СМК – систем менеджмента качества). Quality 4.0 не заменяет их, а строится на их основе.

Кратко вспомним предысторию термина «Индустрия 4.0».

Первая промышленная революция – это появление машинного производства на основе паровых машин. Вторая промышленная революция – это появление конвейера и массового производства, что способствовало существенному удешевлению продукции, производимой на нем.

Третья промышленная революция связана с появлением электроники и систем автоматизации, что придало продукции большее разнообразие и гибкость, продукция стала сложнее и интеллектуальнее при дальнейшем снижении стоимости.

Четвертая промышленная революция происходит сейчас. Она расширяет цифровой аспект третьей промышленной революции и приводит к появлению виртуального описания реального мира в производстве. Ключевые технологии включают расширенное управление данными (data), аналитику (analytics), связанность (connectivity), масштабируемость (scalability), взаимодействие (collaboration). Они связывают людей, оборудование и данные по-новому.

Принятие решений на основе данных – это классика управления качеством. LNS рассматривает 5 аспектов данных:

Объем: традиционные системы оперируют большим количеством записей, отражающих движение документов, события, мероприятия и т.п. Однако автоматических съем данных с оборудования существенно увеличивает объем данных и требуются автоматические способы их обработки.

Разнообразие: данные могут быть структурированными (события, действия) неструктурированными и частично структурированными (данные с оборудования).

Скорость: это показатель, отражающий частоту обновления данных (CAPA имеет маленькую скорость, в то время как статистический контроль (SPC) – существенно большую

Достоверность: классическое управление качеством имеет низкую достоверность, связанную с фрагментацией систем и отсутствием автоматизации

Прозрачность: простой доступ к данным, независимо от того, где они созданы и где применяются. Должна быть единая модель данных, объединяющая структурированные данные бизнес систем (например, заказ на склад или финансовые транзакции), структурированные данные производственных систем (параметры процессов, остановки как события, события, связанные с качеством) и  неструктурированные внутренние и внешние данные (заказчики, поставщики, интернет, данные с оборудования).

Аналитика извлекает информацию для принятия решений из данных. Аналитика делится на 4 категории: описательная (Что произошло?), диагностическая (Почему произошло?), предсказательная (Что может произойти?) и предписывающая (Что надо делать?).

Описательная (Descriptive) – это обычно традиционные характеристики для отслеживания известных или ожидаемых корреляционных связей (например, число открытых событий по качеству).

Диагностическая (Diagnostic) – время реакции на событие для поиска проблемы.

Предсказательная (Predictive) – анализ тренда в статистическом анализе. Компании могут использовать методы Больших данных и Искусственного интеллекта для анализа традиционных данных или для получения новых знаний.

Такие знания более специфичны, например, можно предсказать сочетание параметров, которое приведет к выходу системы из строя.

Предписывающая (Prescriptive) аналитика еще более интеллектуальна, она предсказывает и проблему, и способ ее решения. Такая аналитика обычно сочетается с некоторым уровнем автоматической реакции на проблему.

Визуализация также развивается вместе с возможностями аналитики. Традиционная визуализация использует отчеты, диаграммы и панели данных (dashboards). Визуализация больших данных включает машап (от англ. mashup app – программное приложение, использующее данные из нескольких источников (баз данных)).

Взаимодействие людей (Connected people) предполагает использование персональных устройств (смартфонов, планшетов) или панелей оператора. Устройства на рабочих местах обычно используются для авторизации/безопасности и повышения эффективности.

Взаимодействие продуктов (Connected products) обеспечивает обратную связь многократно в течение жизненного цикла. Они могут взаимодействовать по условию, по факту наступления события (например, отказа).

Взаимодействие конечных устройств (Connected edge devices) эффективно связывает оборудование, снабженное датчиками. Такой подход позволяет не перегружать данными центральную OT систему и реализует возможность автоматического принятия решения (например, по остановке оборудования или изменению режимов работы) с соответствующим сигналом в OT систему.

Взаимодействие процессов (Connected processes) дает обратную связь от людей, продуктов и оборудования в процессы.

Сотрудничество критично для менеджмента качества, т.к. качество по своей природе кросс-функционально и глобально. Традиционно взаимодействие осуществляется через электронные сообщения (email), системы автоматизации рабочих процессов (workflows) и порталы. Только 21% компаний используют для этого единые системы EQMS (и это зарубежные данные). В последние годы сюда добавляются и социальные сети (Social media), что особенно актуально для оперативной связи пользователей и производителей продукции.

Социальные сети имеют приложения для улучшения компетенций и культуры в области качества. Некоторые технологии усиливают коллективный интеллект до общекорпоративного и даже общеиндустриального. Такие технологии позволяют создавать виртуальные центры компетенции с большим охватом участников.

Другая технология получила название Блокчейн (Blockchain), Она исходно возникла в финансовой сфере, но начинает использоваться и в индустриальных компаниях. Каждый блок – это запись, где фиксируется время (time stamp) и ссылка на другие блоки и данные.

Почему это интересно в области качества? Длинные цепочки поставщиков могут содержать много проблем качества. Проблема может быть адресована на другой участок цепочки. Блок (элемент Blockchain) и будет связывать результаты действий на разных стадиях цепочки. Задача прослеживаемости может также решаться по этой технологии.

Сотрудничество – мощный инструмент для инноваций в области качества, оно глубоко преобразуется рассмотренными ранее категориями – взаимодействием, данными и аналитикой.

Приложения – это механизм, через который обеспечивается выполнение процессов, сбор и создание данных, визуализация аналитики и организация взаимодействия. Традиционные приложения по управлению качеством строятся как web-ориентированные, некоторые из них оптимизированы для мобильных устройств (чаще для планшетов). Тенденцией является создание приложений на основе ролей (role-based apps) для упрощения их использования.

Платформы для мобильных приложений (Mobile app platforms) расширяют эти возможности и позволяют компаниям самим создавать свои приложения. Такой подход дает более широкую доступность для различного персонала и, соответственно, эффективность использования.

Масштабируемость – это способность поддерживать работу с объемом данных, пользователями, устройствами и аналитикой на глобальном уровне. Без глобального уровня традиционный подход к качеству и даже Quality 4.0 менее эффективны. 37% компаний считают фрагментированные данные главной проблемой в управлении качеством. Использование облачных технологий – важный элемент масштабируемости. В этом случае можно использовать программное обеспечение как сервис (SaaS).

Масштабируемость данных также важна для работы устройств с возможностью выхода в сеть (connected devices). Технология Озер данных (Data lakes) позволяет хранить большие объемы неструктурированных данных.

Масштабируемость критична при расширении системы, при переходе от традиционных подходов к качеству в концепции Quality 4.0.

Системы менеджмента
(management systems)

EQMS – это хаб (или концентратор) всей деятельности по качеству, обеспечивающий масштабируемое решение для автоматизации рабочих процессов (workflows), для связи процессов качества между собой, улучшения качества данных, централизованной аналитики, соответствие требованиям, организацию взаимодействия в одной системе.

Это именно хаб, т.к. качество рассматривается на всех стадиях процесса проектирования и производства изделия и этим надо управлять. Исследования LNS показали, что не все еще понимают это.

Только 21% процент компаний использует EQMS, при этом 41% из них использует систему автономно (т.е. без интеграции с другими системами). Компании используют эту технологию частично, т.к. базовые процессы фрагментированы (трудно автоматизировать фрагментированные процессы).

На рис. 3 схематично показан процесс взаимодействия EQMS с другими системами.

Продукция должна соответствовать требованиям нормативов, промышленности, требованиям заказчика и внутренним требованиям. Уже появляются технологии для уменьшения стоимости и трудоемкости работы с требованиями. Ранее технологям работы с требованиями была необходима высокая кастомизация решений, что затрудняло дальнейшее обновление продукта. Новые разработки направлены на создание конфигурируемых решений, в т.ч. и в области качества (методики  CAPA, 8D, анализ несоответствий и др.).

Quality 4.0 дает больше возможностей для автоматизации управления требованиями. Социальное взаимодействие дает механизмы для обмена опытом через создание групп, сайтов. Аналитика может использоваться для предупреждения возможных нарушений. Интеграция IT/OT моделей данных и технологии организации взаимодействия обеспечивают подход, основанный на данных, и для автоматизации управления аудитом.

При рассмотрении культуры качества можно выделить 4 ключевых элемента: участие в процессах, ответственность, доверие и расширение полномочий. Традиционно практикуется перекрестное участие в процессах, перекрестная ответственность и перекрестные полномочия. Это связано и с противоречиями различных требований, с разрозненными системами управления данными, плохими показателями эффективности и, в целом, с фрагментированными процессами.

Исследования компании LNS показали, что только 13% кросс-функциональных команд ясно понимают, как процессы качества связаны со стратегическим успехом компании. Технологии Quality 4.0 значительно повышают культуру качества за счет лучшего взаимодействия, визуализации, новых знаний за счет аналитики и организации сотрудничества.

Функции качества часто кажутся оторванными от остальной организации. Обычно для этого существует отдельный департамент со своей политикой качества, нечетко связанной с корпоративными задачами. Для перехода к Индустрии 4.0 задачи качества должны быть тесно связаны с другими функциями, а значит им надо уделять больше внимания со стороны руководства.

Руководители службы качества должны увязывать свои задачи с общими задачами предприятия и продвигать это на уровень руководства. Показатели эффективности играют при этом важную роль.

LNS подчеркивает здесь важность автоматизации процессов менеджмента рисков, управления изменениями, управления поставщиками, управления требованиями и др.

Также подчеркивается важность отображения различных показателей эффективности в реальном времени, что сделать без автоматизации процессов предприятия невозможно.

Компетенции позволяют выполнить работу более эффективно. Здесь имеют место 2 задачи: повышение квалификации персонала и возможность обмена опытом между сотрудниками.

Для этого используются системы управления обучениями (Learning Management Systems), в задачи которых входит планирование обучения, сертификация сотрудников, создание центров компетенции для обмена опытом и др.

По статистике LNS Research 35% компаний уже используют автоматизацию обучения на основе специализированного ПО.

Технологии Quality 4.0 могут предложить следующее:

1. Распространение опыта или обучающих уроков с помощью сетевых технологий с доступом для групп пользователей или даже целых отраслей промышленности. 
    
2. Организация обучения с использованием технологий искусственного интеллекта, виртуальной реальности, встроенных тестов и др.