数字化转型与质量保证白皮书总结
执行摘要
数字化转型和先进技术对制造商的组织方式产生了巨大影响，尤其是质量管理领域。本研究旨在探讨数字化转型如何影响汽车行业的质量保证体系。研究发现，公司主要受过程改进和客户需求驱动，通过利用增强型商业平台和敏捷方法应对数字化挑战。研究结论表明，数字化转型通过提升效率、效果和竞争力，对质量保证产生积极影响。
引言及背景
人工智能和自主服务的开发正逐渐接管人类任务，技术创新主要聚焦于提升人体健康、福祉和时间效率。汽车行业通过拥抱数字化转型，旨在保持市场相关性，提升客户体验并确保质量。人工智能（AI）被定义为构建能够执行人类任务的智能机器，本研究基于定性方法，探讨数字化转型对汽车产品和过程质量管理的影响。
研究目的与问题
本研究旨在提供关于数字化转型及其对汽车产业影响的洞察和信息，描述质量领域的高级技术，帮助从业者、研究人员和汽车产业相关方可视化质量管理及控制过程中的改进机会。研究问题包括：
- 数字化转型是什么？在汽车行业与质量保证领域相关的关键挑战有哪些？
- 当前在质量管理方面面临哪些挑战？
- 如何通过数字化质量管理解决当前的问题？
- 工业4.0及其与质量4.0的关系有哪些益处？
- 数字化转型和智能制造如何改善内部和外部用户体验？
文献综述
数字化质量管理
数字化质量管理系统基于云端，协调基于远程服务器网络上的数字化数据的规划、团队合作、监控和项目交付。高级分析通过发现流程中的低效之处和敏捷性加速质量控制，机器学习通过数据访问的无处不在，实现了更深层次的协作。
工业4.0与质量4.0
工业4.0基于数字技术与智能制造的融合，提高生产力和效率，增强灵活性和敏捷性。质量4.0将现代方法与传统质量技术相结合，通过消除沟通障碍和增加自动化活动，最大化产品和价值。
制造业中质量保证的定义
质量保证（QA）是一种预防缺陷的方法，通过消除人为错误、减少非增值活动，提升沟通方法，提高运营效率和改善客户体验。
数字化转型过程中的质量保证的重要性
数字化转型赋予组织早期识别潜在问题的能力，通过减少人为错误和疲劳，实现精确和高质量的工作。实施可靠的质量管理体系是企业成功和竞争力的关键步骤。
当前质量管理挑战
制造组织中的质量管理问题包括：
- 过度文档
- 供应链复杂性
- 设备质量不足
- 不足的暗示和沟通
- 资源与时间的匮乏
- 无培训和开发
关键用例在汽车行业
理解质量变量
智能制造系统利用物联网（IoT）、设备监控系统、传感器技术、大数据和云计算，将现实世界系统中的数据进行传输和处理，以便同时进行分析。质量变量定义为收集有关涉及操作性能信息的数据的详细信息。
性能监控、预测性质量管理和维护管理
数字化解决方案通过实时访问过程数据，提高业务功能间的协作和敏捷性。性能监控有助于质量控制，同时利用数字方法。数字监控减少了不合格品、生产停机和发货延误，同时在过程中防止了废料成本和维修时间。
质量检查（计算机视觉）
机器视觉专注于数字图像或图像序列及视频，以提取信息。计算机视觉质量控制的实施提高了制造系统的准确性、效率和生产力，同时消除了不合格品、停机时间、废料成本以及非增值活动。
结论
质量保证的目标是评估系统在流程和程序中的所有活动，并提高质量。数字化转型对组织保持竞争力至关重要，但面临新技术接受度、系统集成和员工培训等挑战。数字化转型通过提升效率、效果和竞争力，对质量保证产生积极影响。自动化系统和人工智能将持续在产品质量或终端用户体验质量方面提供额外的增长动力。
