過去十幾年以來，科技的不斷進步帶來新一輪工業革命，通常被稱為第四次工業革命，簡稱“工業4.0”（Industry 4.0），諸如人工智能、機器學習、大數據、云計算、虛擬現實、3D打印等的新興技術正逐步推動制造業的巨大變革。

伴隨著“工業4.0”的實踐發展，質量管理也在逐步進階到“質量4.0”（Quality 4.0） 階段，這些推動“工業4.0”發展的大量新工具和技術方法，不僅給組織的日常業務方式帶來巨大變化，對產品創新、制造效率、供應鏈績效、合規性以及質量等方面的影響也非常顯著，這就是“質量 4.0”的戰略意義。

“質量 4.0”的核心概念是使質量管理的實踐與“工業4.0”的新興功能保持一致，幫助推動組織實現卓越運營。通過這篇文章，我想與大家分享一下對于失效分析實驗室應用“質量4.0”的設想。

標準作業流程是一種常見的生產文件，用來定義詳細的操作流程，以此來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。但是實際執行過程中，如何確保員工可以始終百分百遵守標準作業流程卻是一個問題。現有的監管方法包括檢查填寫記錄、間接驗證員工是否按照標準操作流程作業或者通過不定時隨機抽查驗證執行是否到位，都存在一些不足，比如無法做到實時發現問題，或者無法做到全員覆蓋。這種情況下，深度學習技術或許可以提供一種解決問題的辦法。

深度學習（Deep Learning）是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的算法，它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習的能力，能夠識別文字、圖像和聲音，以此來解決復雜的模式識別難題。利用深度學習可以幫助我們實現一個重要功能，即人類行為模式的動態偵測。基于視頻的動態行為模式偵測，目前已成為計算機視覺領域的一個熱門研究方向，因為它在安防、體育競技等領域有著豐富的應用，其中對于真實監控場景中的異常行為檢測、自動識別視頻中的異常事件及生產制造過程中的管控都可以發揮其作用。

簡單來說，行為模式偵測主要分成以下幾個步驟：視頻畫面截取、定位畫面中人體位置行為特征提取、順序學習及結果輸出。在實際應用中，通過分析攝像頭實時捕捉到的動態畫面，推算出被攝目標的可能動作步驟，并通過與預設的標準動作對比，得出該動作是否符合標準作業流程的判斷。當發現有違反標準作業流程的操作，可以通過不同方式來及時提醒員工糾正，我們不僅可以實現實時監控，同樣也能實現全員覆蓋。

失效檢測是實驗室的日常工作之一，通過合理操作不同的設備來達到觀察、測量、探傷、判斷異常的目的。不難發現，在實際工作中，如何基于圖像來識別缺陷是一項依賴經驗而且復雜的任務，即使是經過培訓的人員也可能會漏掉微小的細節。這種情況下，利用深度學習技術，通過建立包含大量以往的失效案例，讓機器通過自主學習獲得識別缺陷的能力，為人員培訓以及高效完成基礎工作提供更多的可能性。這是一項巨大的挑戰，因此可以與設備供應商合作開發相關的應用，借助工業革命新興功能帶來的紅利為失效檢測工作踵事增華，以期獲得更好更快更可靠的檢測結果。

質量4.0不僅與技術有關，也是一種管理質量的新方法。數字工具，再加上更先進的做法和更智能的流程，可以使團隊可靠穩定地完成、完善日常工作。因此這不僅在失效實驗室，在生產線乃至質檢部門也無疑擁有更為廣泛的應用場景，為持續提供高性能、高質量產品提供堅實保障。
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