新时代下，工业制造等领域面临新挑战，制造工厂自动化与物联网技术广泛应用，质量管理需融合新旧技术构建全面体系。
新技术层出不穷，涉及多方面内容，我们提出新时代AI在质量管理中的应用及融合重要性，思考如何利用AI提升质量的方法，包括修复变异等技术手段，结合专家知识库与APC技术等。
质量工作无论怎么变化，都是以客户价值为导向打造高质量产品。但是智能时代下数据建模与AI应用能力至关重要。质量人员更新技能树结构时要明确职业方向、制定规划，理解不同领域特点，扎实传统行业理解并掌握AI相关能力，以适应行业发展、提升自身竞争力。
新的时代，必然带来新的挑战。社会层面人们追求从温饱到小康，注重个人价值实现；产业层面呈现低端做大、高端做强趋势，从供给满足转向客户满意；制造工厂层面也出现新变化，自动化设备广泛使用，工业物联网连接数据与现实，数据模型和AI 模型指挥现场执行，现场管理等知识经验沉淀其中，同时涉及工业物联网、工业互联网、自动化设备等相关概念。
这些具体的时代变化带来了管理上和技术上新的挑战，这些新变化也让新时代质量工作面临诸多新挑战，包括新旧事物交织使复杂程度剧增。对质量人而言，我们可以从集中在如何将新技术应用到日常的质量管理当中。这就需要质量人具备建立能力体系，具备快速学习、知识转化应用及融合传统与新技术的能力。比如如何将工艺质量和物联网技术平台等新技术融入到过程质量管理，这类的融合就需要要求质量工程师具备基于物联网的数据采集的能力。
在质量体系管理方面，新时代必然涉及质量战略、策略、预防等多方面。需要利用AI和数据技术强调决策层在质量体系中的关键作用，包括制定质量计划、目标分解等；管理方法论如APQP、精益六西格玛等也需要和数据相连接，利用数据将设备层、操作层、流程层、产品层、经营层纵向打通，构建更加可信的全面质量管理体系以实现质量持续改进。
在这其中，数据分析能力和数据建模能力对质量工程人员就至关重要了。利用数据，质量工程师可以帮助企业更好地完成以下质量管理相关的任务。
深入理解质量问题
质量工程师面对大量的质量相关数据，如生产过程中的参数数据、产品的检测数据、客户反馈数据等。通过数据分析和数学建模，能够挖掘数据背后的规律和趋势，深入了解质量问题的本质和根源。例如，在汽车制造中，通过对发动机故障数据的分析，发现特定批次发动机在高温环境下运行时，某个部件的磨损程度明显加剧，进而确定质量问题的根源是该部件的材质不耐高温。
精准决策依据
基于数据分析结果，质量工程师可以制定更加科学、精准的决策。传统的决策往往依赖于经验和直觉，而数据分析提供了客观的事实依据，使决策更加可靠。例如，在决定是否调整生产工艺时，通过对生产数据的分析和建模，预测不同调整方案对产品质量的影响，从而选择最优的工艺调整方案，避免盲目决策带来的风险。
过程监控与预警
利用数据分析和机器学习技术，可以实时监测生产过程中的关键参数，及时发现异常情况并发出预警。这有助于质量工程师迅速采取措施进行调整，防止质量问题的扩大化。例如，在化工生产中，通过对反应温度、压力、物料流量等参数的实时监测和分析，当参数超出正常范围时立即发出警报，提醒操作人员进行调整，确保生产过程的稳定性和产品质量。
过程改进与优化
通过对生产过程数据的深入分析，质量工程师可以识别出影响产品质量的关键因素，并针对性地进行过程改进和优化。数学建模可以帮助建立生产过程的数学模型，模拟不同改进措施的效果，为过程优化提供指导。例如，通过建立生产线的排队论模型，分析生产过程中的瓶颈环节，合理调整设备配置和人员安排，提高生产效率和产品质量。
质量趋势预测
借助数据分析和机器学习算法，质量工程师可以根据历史质量数据预测未来的质量趋势。这有助于提前做好准备，采取预防措施，降低质量风险。例如，根据过去几年产品的质量检测数据和市场反馈信息，预测下一季度产品可能出现的质量问题，提前调整生产计划和质量控制策略。
可靠性评估与寿命预测
对于一些复杂的产品或系统，通过数据分析和数学建模可以评估其可靠性和预测使用寿命。这对于保障产品的安全性和可靠性具有重要意义。例如，在航空航天领域，通过对飞机零部件的试验数据和实际运行数据进行分析，建立可靠性模型，预测零部件的使用寿命，提前进行更换和维护，确保飞行安全。
理解客户需求
数据分析可以帮助质量工程师了解客户的个性化需求和偏好，从而实现个性化的质量控制。通过对客户反馈数据和市场调研数据的分析，企业可以针对不同客户群体提供定制化的产品和服务，提高客户满意度。例如，根据客户对产品功能、外观等方面的反馈信息，调整产品设计和生产工艺，满足客户的个性化需求。
持续改进客户体验
通过不断收集和分析客户反馈数据，质量工程师可以及时发现产品存在的问题和不足之处，并进行持续改进。数据分析还可以帮助评估改进措施的效果，确保客户体验得到不断提升。例如，通过分析客户在社交媒体上对产品的评论和评价，及时了解客户的意见和建议，对产品进行优化升级，提高客户满意度和忠诚度。
创新质量管理方法
数据分析和机器学习等技术的发展为质量管理带来了新的思路和方法。质量工程师可以利用这些技术不断创新质量管理方法，提高质量管理的效率和效果。例如，引入大数据分析技术实现对海量质量数据的快速处理和分析，应用机器学习算法开发智能质量预测模型，为企业的质量管理注入新的活力。
质量工程人员一旦具备以上技能，就可以有机会利用新技术完成从精益六西格玛为代表的质量3.0时代帮助企业向质量4.0时代迈进。新时代的质量提升，必然是由于管理和技术本身进步带来的。在效率、成本、质量这三个维度上，不再是相互争夺的方式，而是共同提升的模式，谁能够为企业带来这种变化，谁就会在未来的竞争中赢得优势。
提升技能，如何才能有的放矢提高能效？建议质量人员在更新技能树结构时，应先明确职业方向，依据机遇制定1-3年规划。要将精力投入“价值比”高之处，避免无价值的“卷”，追求有价值的“精进”。同时，我们也要结合自己的工作，去理解不同领域特点，如ESG领域、系统质量保证、跨职能融合、质量领域专家等，根据自身情况和行业需求夯实传统行业技能和理论基础，掌握AI应用开发及协调能力等，适应行业发展、提升自身竞争力。