随着互联网快速崛起普及以及人工智能飞速发展，竞争形势以及商业模式也发生了翻天覆地的变化，人们追求了参与感与体验感，并在多元模式下提出了个性化需求。质量4.0时代也应运而生了。

质量4.0的质量定义

质量4.0的定义发生了意识的颠覆，从以“一组固有特性满足规定要求的程度”转变为“顾客感知质量”，泽瑟摩尔（Zaithaml）在1988年首先从顾客角度提出了顾客感知价值理论，顾客所能感知到的利得与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后对产品或服务效用的整体评价。她认为在企业为顾客设计、创造、提供价值时应该从顾客导向出发，把顾客对价值的感知作为决定因素；顾客价值是由顾客而不是由供应企业决定的，顾客价值实际上就是顾客感知价值(Customer Perceived Value，CPV)。

质量4.0的方法及技术手段

伴随着工业4.0的实践发展，大量新的工具以及技术方法应用到工业体系中，这一些工具同样也可以应用到质量4.0阶段。比如人工智能（机器人，复杂决策，计算机视觉判断/处理，计算机音频判断/处理、语言处理），数据科学（将各种各样数据集合起来进行预测、分类，以及在大数据集中寻找模式、将大量观测减少到最重要的预测因素、应用声音传统技术（例如可视化、推理和模拟）来生成切实可行的模型和解决方案的做法），数据处理（可负担得起的计算能力（和处理能力）可用于分析和解释这些信息，以便将其纳入决策过程。用于数据高级处理和可视化的高性能软件库很容易找到，而且在许多情况下很容易使用）。

质量4.0的评价准则

质量4.0时代参与竞争的组织往往像国手对弈，先谋势后取地成为常态，相对垄断性的市场布局成为竞争要点，所以既要看商业模式的盈利水平，更要看市场扩张的速度与资源整合的效能。

战略质量绩效 = 忠诚用户市场价值*增长率*资源聚合系数。

“平台”级的组织是生态圈的王者，拥有定价权；“应用”级的组织是生态圈产品与服务的重要提供者，在平台的聚合效应下持续获利；而“终端”级的组织主要提供应用的硬件载体，创造的是相对微薄的代工价值。

质量4.0的管理模式

质量4.0时代之前，管理模式从独立的契约买卖合同的模式逐步发展到以价值链（供应链）为产品纽带的合作模式。而现在质量4.0时代，已形成了以用户为纽带的新型管理模式，生态链是指围绕用户综合体验模式提供所有相关的产品与服务的企业集群，这就是大家熟悉的生态链模式。这种模式打破了原有产业之间壁垒，形成了企业多产业共同发展模式。以大家非常熟悉的小米为例，小米从小米手机发展到涉及智能家居，出行，金融支付，app等各行业。此外，企业集群之间的关系成为了依存度较高的产业联盟，通常生态链中的企业是以资本纽带或共同盈利模式相存相生。因此，“平台”级企业关注的主要是生态模式，核心资源聚焦在忠诚用户的开发与维系，以及生态圈的打造；“应用”级企业关注应用模式，核心资源专注在产品与服务整合解决方案的策划、开发与维护；“终端”级企业关注产品，核心资源锁定在产品的研发与生产。

质量4.0的质量职能转变

随着生产、物流等环节逐步进行的数据化以及智能化，作为专业的质量检测职能岗位也将被智能检测所替代，质量改进职能也将随着辅助分析以及决策系统的进化融入到其他岗位中（研发设计岗，先期制造）等，各种工程人员也将娴熟地使用质量改进技术方法与专业技术整合处理解决各种质量的隐患与异常，战略质量职能将在战略质量绩效评估与分析、生态模式与应用模式策划、基于生态链的创新驱动等方面发挥举足轻重的核心作用，因此，战略质量职能将重塑目前绝大多数企业形同虚设的战略管理职能，成为企业不断提升竞争能力的核心力量。

我们正处在被一些人称为第四次工业革命的工业4.0中。数据、分析、协作、可扩展性和连通性等领域的技术进步不仅推动着创新，也推动着制造业和产品及服务交付的真正范式转变。人工智能和机器学习、大数据、云计算、增强和虚拟现实、新材料、3D打印和物联网等发展中技术——也许更重要的是，这些不同因素的互动方式——不仅是机遇，也是企业适应新工业现实的必要条件。

不可避免地，这些技术驱动的转变将导致许多组织的日常业务方式发生翻天覆地的变化。这将需要一种文化变革，这种变革将影响员工和领导层，并融入产品创新、制造效率、供应链绩效、合规性以及自然的质量等因素。这就是质量4.0的用武之地。质量4.0的核心概念是使质量管理实践与工业4.0的新兴能力保持一致；帮助推动组织走向卓越运营。

据国外具体案例进行研究数据，分享策划质量4.0系统迎接时代的到来。

质量4.0的11条主轴

LNS Research研究机构进行的业务分析确定了质量4.0框架的11个关键组件或“轴心”。掌握这些轴心——包括熟悉的质量考虑因素和其他可能不太熟悉的因素——将有助于您的组织采用质量4.0作为质量管理体系的基石。

数据

在质量领域，数据一直是改进的重要驱动力。然而，对于大多数组织来说，数据采集、分析和决策的过程仍然滞后。工业4.0中的技术进步——如高级分析、人工智能和机器学习——可以帮助组织实现关键质量指标的实时可视化，如内部工程和制造绩效、供应商绩效和客户服务。

质量4.0的一个关键要素是快速、有效地整理来自各种来源的数据，以增强明智和敏捷的决策能力。

大数据分析

根据LNS Research研究机构的数据，37%的组织认为糟糕的指标是实现质量目标的主要障碍。当前的质量指标主要是描述性的——它们提供关于发生了什么、为什么发生的信息，并使用预测模型来说明结果可能发生什么。包括大数据、机器学习和人工智能在内的工业4.0技术允许在当前的描述性/诊断性/预测性框架中添加第四类：规范性。机器学习和人工智能洞察力允许规范性分析来预测故障，并告知采取什么行动来改变结果。

连通性

在质量4.0中，连通性指的是业务信息技术（IT）和运营技术（OT）之间的连接。就上下文而言，IT指的是企业质量管理系统、企业资源规划和产品生命周期管理等工具，而OT是用于制造、实验室和服务环境的技术。相对便宜的传感器可以连接连接的人（通过智能设备或可穿戴设备）、产品（例如，在整个生命周期中提供性能反馈）、边缘设备（可以执行本地分析而不会使中央OT系统负担过重）和流程。利用连通性可以收集实时或接近实时的反馈。

协作性

企业质量管理系统（EQMS）软件可以帮助组织简化和综合质量实践，以提高合规性和效率。然而，根据LNS研究，只有21%的组织采用了核心EQMS，使绝大多数企业利用电子邮件、自动化工作流和门户来管理质量活动。质量4.0可以利用新的工具和实践——如社媒聆听和区块链——来深入了解客户满意度、零部件和产品在供应链中移动的更大可见性等因素。

应用程序开发

在一个充斥着智能手机、平板电脑和可穿戴设备的世界里，应用正日益成为个人和组织日常生活的一部分。这些组织足够灵活，能够利用趋势。但更重要的是，应用是品牌与客户——以及员工和其他利益相关者——建立联系、收集重要数据和反馈的越来越重要的工具。利用增强现实和虚拟现实等技术的高级应用在工业4.0工作场所具有相当大的潜力。

扩展性

根据LNS Research研究机构的数据，37%的组织将分散的数据源和系统作为实现质量主要的挑战目标。缺乏可扩展性使组织——无论它们是遵守传统的质量管理实践还是质量4.0——无法充分有效地协调流程、能力和最佳实践。有助于实现可扩展性的主要工业4.0工具之一是云计算——无论是软件即服务（SaaS）、基础设施即服务（IaaS）还是平台即服务（PaaS）。

管理系统性

如前所述，只有21%的组织采用了企业质量管理体系——尽管它们可以在可扩展性、连接质量流程和提供集中分析方面带来好处。为了充分获得质量4.0的好处，组织应该寻求用软件实现流程自动化，并将这些自动化流程与其他系统和运营协调和连接。提高系统自主性将减少高价值员工和管理层花在执行上的时间，并使他们能够将重点转向改进和创新。

合规性

质量4.0提供了各种工具和技术，可以实施这些工具和技术来自动化合规活动。通过社会协作，组织可以在不同的部门和工作场所共享成功的合规方法。有意义的数据分析可以提醒组织潜在的合规违规行为；允许采取预防措施。业务信息技术和运营技术的集成可以帮助自动化合规相关任务和数据采集。质量4.0允许组织评估当前的合规策略并确定改进的机会。

质量文化

许多组织喜欢认为他们促进并产生了“质量文化”。然而，根据LNS Research的数据，只有13%的跨职能团队清楚地了解质量如何为战略成功做出贡献。通过连接数据、分析和流程，从而提高可见性、连通性、协作和洞察力，质量4.0使真正的全组织质量文化更容易实现。

领导才能

那些从事质量工作的人相信质量对组织成功的重要性，但这种态度并不总是渗透到高级领导层。根据LNS Research研究机构的数据，只有37%的组织认为质量对客户满意度至关重要，26%的组织同意质量职能在交付公司战略中具有明确和引人注目的作用，而只有13%的组织表示质量是最高管理层的首要任务。质量4.0为质量团队提供了一个机会，使他们的目标和实践与战略目标明确保持一致。

能力

质量4.0封装了各种可用于提高能力的技术。可以利用社交媒体工具在组织之间甚至组织之间分享经验教训。人工智能和机器学习系统的输出可以用来开发新的专业知识，而人工现实（AR）和虚拟现实（VR）系统可以用来提高工人的专业知识。智能设备和可穿戴设备可以协助员工评估，而学习管理系统、AR和VR可以部署来改善培训交付。

那么问题来了，为什么质量4.0很重要？

那些认为对工业4.0做出贡献的一系列技术在本质上没有变革性是错误的。质量4.0代表了利用这些工业4.0技术将质量功能与更广泛的组织战略相结合的机会。

从一个只有13%的组织认为质量是最高管理层的优先事项的基础位置来看，质量4.0提供了重新指导质量活动和改变组织中质量职能只不过是“质量警察”的看法的范围。

制定有效的质量4.0战略将使组织能够解决长期存在的质量问题。对许多组织来说，这些问题源于缺乏跨职能所有权、无效沟通和破碎的传统质量体系等问题导致的效率低下。

大约37%的组织将分散的数据源和系统视为实现质量目标的最大挑战，质量4.0的概念为组织提供了一个机会，可以审查当前质量成功障碍的根源，并参与战略规划，探索如何利用新技术及其带来的优势，如提高的数据透明度和高质量的数据驱动洞察力，以便实现卓越质量文化。

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