過(guò)去十幾年以來(lái)，科技的不斷進(jìn)步帶來(lái)新一輪工業(yè)革命，通常被稱(chēng)為第四次工業(yè)革命，簡(jiǎn)稱(chēng)“工業(yè)4.0”（Industry 4.0），諸如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)、3D打印等的新興技術(shù)正逐步推動(dòng)制造業(yè)的巨大變革。

伴隨著“工業(yè)4.0”的實(shí)踐發(fā)展，質(zhì)量管理也在逐步進(jìn)階到“質(zhì)量4.0”（Quality 4.0） 階段，這些推動(dòng)“工業(yè)4.0”發(fā)展的大量新工具和技術(shù)方法，不僅給組織的日常業(yè)務(wù)方式帶來(lái)巨大變化，對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新、制造效率、供應(yīng)鏈績(jī)效、合規(guī)性以及質(zhì)量等方面的影響也非常顯著，這就是“質(zhì)量 4.0”的戰(zhàn)略意義。

“質(zhì)量 4.0”的核心概念是使質(zhì)量管理的實(shí)踐與“工業(yè)4.0”的新興功能保持一致，幫助推動(dòng)組織實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營(yíng)。通過(guò)這篇文章，我想與大家分享一下對(duì)于失效分析實(shí)驗(yàn)室應(yīng)用“質(zhì)量4.0”的設(shè)想。

標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程是一種常見(jiàn)的生產(chǎn)文件，用來(lái)定義詳細(xì)的操作流程，以此來(lái)保證員工每次都以相同的方式完成操作，使操作保持一致性。但是實(shí)際執(zhí)行過(guò)程中，如何確保員工可以始終百分百遵守標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程卻是一個(gè)問(wèn)題?，F(xiàn)有的監(jiān)管方法包括檢查填寫(xiě)記錄、間接驗(yàn)證員工是否按照標(biāo)準(zhǔn)操作流程作業(yè)或者通過(guò)不定時(shí)隨機(jī)抽查驗(yàn)證執(zhí)行是否到位，都存在一些不足，比如無(wú)法做到實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，或者無(wú)法做到全員覆蓋。這種情況下，深度學(xué)習(xí)技術(shù)或許可以提供一種解決問(wèn)題的辦法。

深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法，它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)的能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音，以此來(lái)解決復(fù)雜的模式識(shí)別難題。利用深度學(xué)習(xí)可以幫助我們實(shí)現(xiàn)一個(gè)重要功能，即人類(lèi)行為模式的動(dòng)態(tài)偵測(cè)?；谝曨l的動(dòng)態(tài)行為模式偵測(cè)，目前已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)熱門(mén)研究方向，因?yàn)樗诎卜馈Ⅲw育競(jìng)技等領(lǐng)域有著豐富的應(yīng)用，其中對(duì)于真實(shí)監(jiān)控場(chǎng)景中的異常行為檢測(cè)、自動(dòng)識(shí)別視頻中的異常事件及生產(chǎn)制造過(guò)程中的管控都可以發(fā)揮其作用。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，行為模式偵測(cè)主要分成以下幾個(gè)步驟：視頻畫(huà)面截取、定位畫(huà)面中人體位置行為特征提取、順序?qū)W習(xí)及結(jié)果輸出。在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)分析攝像頭實(shí)時(shí)捕捉到的動(dòng)態(tài)畫(huà)面，推算出被攝目標(biāo)的可能動(dòng)作步驟，并通過(guò)與預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作對(duì)比，得出該動(dòng)作是否符合標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程的判斷。當(dāng)發(fā)現(xiàn)有違反標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程的操作，可以通過(guò)不同方式來(lái)及時(shí)提醒員工糾正，我們不僅可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，同樣也能實(shí)現(xiàn)全員覆蓋。

失效檢測(cè)是實(shí)驗(yàn)室的日常工作之一，通過(guò)合理操作不同的設(shè)備來(lái)達(dá)到觀察、測(cè)量、探傷、判斷異常的目的。不難發(fā)現(xiàn)，在實(shí)際工作中，如何基于圖像來(lái)識(shí)別缺陷是一項(xiàng)依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)而且復(fù)雜的任務(wù)，即使是經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的人員也可能會(huì)漏掉微小的細(xì)節(jié)。這種情況下，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)建立包含大量以往的失效案例，讓機(jī)器通過(guò)自主學(xué)習(xí)獲得識(shí)別缺陷的能力，為人員培訓(xùn)以及高效完成基礎(chǔ)工作提供更多的可能性。這是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)，因此可以與設(shè)備供應(yīng)商合作開(kāi)發(fā)相關(guān)的應(yīng)用，借助工業(yè)革命新興功能帶來(lái)的紅利為失效檢測(cè)工作踵事增華，以期獲得更好更快更可靠的檢測(cè)結(jié)果。

質(zhì)量4.0不僅與技術(shù)有關(guān)，也是一種管理質(zhì)量的新方法。數(shù)字工具，再加上更先進(jìn)的做法和更智能的流程，可以使團(tuán)隊(duì)可靠穩(wěn)定地完成、完善日常工作。因此這不僅在失效實(shí)驗(yàn)室，在生產(chǎn)線乃至質(zhì)檢部門(mén)也無(wú)疑擁有更為廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，為持續(xù)提供高性能、高質(zhì)量產(chǎn)品提供堅(jiān)實(shí)保障。
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