张博分享一汽－大众质量数字化实践
一汽-大众汽车有限公司（以下简称一汽-大众）于1991年建厂，至今已成立34年，累计上缴税金7100亿元以上，带动就业16万人，现拥有约两万家一级、二级供应商。这些年来，一汽-大众获得了诸多荣誉和肯定，比如在中国新车质量研究中的排名始终名列前茅；在中国质量协会开展的中国汽车行业用户满意度指数调研中，连续两年有13款车型荣获细分市场冠军。
坚定践行三个关键词
一汽-大众用“战国时代”来表述当下的市场形势。第一是技术快速迭代，竞争白热化；第二是价格战升级，消费者主权崛起，汽车行业利润率持续下降。站在行业变革的十字路口，产品质量是否还能成为品牌的护城河？结合行业对于新车质量的调研，一汽-大众看到了智能化、低价格与基本质量的失衡，究其原因可能有三个：一是功能堆砌和基本质量的错配；二是技术迭代和耐用性时间验证的时间差；三是供应链降价与质量管控的脱节。
一汽-大众较早意识到了上述巨大挑战。众所周知，2020年是中国汽车新能源爆发的元年，这一年发生了很多事件，包括缺芯片等，这也使一汽-大众的经营特别质量状态受到非常严峻的考验。痛定思痛，一汽-大众认为一定要从原来工程师的思维转向用户思维，最终定义出了三个关键词，即以“用户”为导向、以“预防”为主、“全链路”拉通公司内部各个部门全生命周期迭代优化产品质量。这三个词，一汽-大众一直都在坚定地践行。经典的质量管理理论基本都诞生于上个世纪，它面对的对象是劳动密集型大生产，要给员工操作指导手册，保证员工严格遵照开展生产；现在的智能制造，很多工厂全部自动化生产，而且车辆装备越来越丰富，车辆功能也越来越复杂，仅靠抽检是不能客观地反映质量状态的。一汽-大众认为，经典的质量管理理论并没有过时，它是实现质量转型的理论基础，需要给它插上新的生产力的翅膀，通过数字化实现质量管理的转型。
一汽-大众的质量数字化转型经历了四个阶段：第一阶段是外委开发，面临的问题是当系统需要迭代的时候，源代码没了，开发团队解散了，这个系统变成了死系统；第二个阶段以公司内部数字化部门为主，集思广益，但很快发现资源紧张，且外部门不了解质量领域的业务，效率低；第三个阶段以公司为主，既做产品经理，又做程序员，需要的系统自己来开发。实践证明，这才是实现质量领域数字化转型的正确方法；第四个阶段是赋能产业链，将公司数字化实践经验推广到产业链，为行业赋能。
质量数字化的三级突破
质量数字化的三级突破
第一级突破：管理数字化—构建“质量大脑”神经网络
整合孤岛，构建一体化平台：打破过去各领域系统独立的“块状”模式，构建统一的质量一体化平台（QMS）。积极践行“质量三部曲”：一是质量策划，精准定义各车型、各过程的质量目标与评价框架；二是质量控制，在统一框架下评估结果，将问题录入管理系统；三是质量改进，萃取问题经验，迭代质量标准，输入技术能力中心，持续加固质量体系基础，驱动整个质量体系螺旋式上升。
第二级突破：智慧质量监控—让缺陷无处遁形
面对海量的监控对象（复杂产品功能、过程质量特性等），传统检测手段难以覆盖。一汽-大众提出并实践“三化”方法论，即：绿化（识别与优化）——借鉴丰田理念，识别关键特性，将其优化至合理水平，奠定良品条件基础；固化（标准化）——将优化的要素标准化，为数字化监控做好准备；数字化（实时监控）——利用数字化系统对标准化要素进行远端、实时监控（支持毫秒级至小时级等多种频次）。
通过具体实践和技术攻关，实现了监控范围全覆盖。厂内：产品功能（如整车匹配）、过程特性（电流、电压）、设备运行状态（机器人力矩曲线、模具模温）；供应链：实现对供应商关键产品与过程特性的穿透式管控（已覆盖48个产品、228家供应商、2600个特性）；底层数据攻坚：针对设备数据采集、视觉识别、传感器应用、整车信号解析、自动化控制五大领域，进行了14个子类、60个技术点的探索与突破，攻克主流实时数据采集（兼容开源、闭源及非标设备），相关技术成果获政府认可并申请专利。
一些创新应用案例：
1.视觉防错系统：针对个性化订单带来的装配复杂性（如黑色内饰错装红色方向盘），在工位部署低成本摄像头与自研算法，对轮毂、行李架等易错件进行在线实时检测，投入成本仅为行业主流的1/10。
2.利用车载系统高效质检：如开发专用设备接入OBD端口，向空调系统发送指令并回传数据，快速验证制冷/制热性能达标情况。探索利用车载扬声器检测音响，并利用自动驾驶技术替代人工道路测试等。
3.供应链穿透式监控平台：实现对关键供应商生产过程与产品质量的实时在线监控。
第三级突破：质量数据应用——从“有数据”到“创价值”
目前，一汽-大众已完成从“有数据”到“理数据”的跨越，核心在于如何“把数据用好”，主要体现在两个维度：一是基础应用。构建质量数据驾驶舱，实现趋势分析、关键指标实时汇总、问题下钻定位、经验共享；二是高级应用（AI挖掘）。应用分类、聚类、关联规则等人工智能算法，最终实现检测效率优化（如将质量标准与计划输入AI，实现测量设备智能调度，最大化检测效率）和工作效率提升（如通过自动化、智能化工具释放人力，聚焦高价值分析决策）。
上述实践，使一汽-大众获得了三组数据：一是1%的差距，可能导致100%品牌信任的崩塌；二是倍增的效率差距，系统用3年甚至更短时间，实现了20年质量从业人员所达不到的能力经验；三是0-1构建，质量数据转化为用户体验优化，作为源代码能帮助成本中心变成价值创造的引擎。
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