作为工业4.0的重要组成部分，质量4.0概念比以往任何时候都更加重要。该概念是由欧美等国的质量协会联合提出的，是面向数字化转型和防止企业衰退的举措。在智能化工厂中，信息起着关键作用，而正确的数据管理方法依赖于对应的人员、流程和技术。2022年LNS Research的质量4.0报告发现，越来越多的公司正在寻求数字化转型，目标是找到在节省人工、材料或设备费用方面具有高回报的系统用例。
很多公司在数据分析上投入了大量时间和金钱，但他们往往更注重分析技术，而不注重数据来源。事实上，质量分析作为一项功能，如果能针对不同级别类型的数据采取不同的技术手段，才至关重要。
LNS Research的研究还发现，58%的公司正在部署工业数据分析解决方案，但只有11%的公司实现了业务目标。这里有很多原因，但其中一个主要原因是数据管理。
在这里，我们将重点介绍LNS Research的质量4.0报告中的一些重要发现，包括陈旧的流程带来的挑战，以及工业数据中心可以怎样解决这些难题。
质量管理实践和挑战的实例
当下的质量管理实践并不能自然而然向质量4.0的过渡。高回报率的应用并非垂手可得，往往需要复杂的数据连接和集成能力，而这正是许多公司所缺乏的。这种缺乏给希望通过使用数据提高业务效率的组织带来了挑战。以下是制造业从业者面临的一些挑战，这些挑战阻碍了他们从数据分析中实现具体业务目标。
基于纸质文档的流程
完全基于纸质流程的坏处一目了然。简单说是过时的，严重说则会对公司业务造成损害。使用物理文档存储数据的效率非常 低。它们的信息往往不一致，容易出错，很难相互引用，记录和重新查看这些数据非常耗时。然而调研中差不多四分之一的 公司仍在其质量流程中使用纸质文档。
将高质量的数据数字化是具有挑战性的，因为它涉及到流程的转变和数据存储的变化，以及新的思维方式。仅仅因为纸质流 程在过去奏效，并不意味着它们永远都会起作用。事实上它们将来几乎肯定会让你失望。 基于文件的系统
纸质文档并不是质量管理和数据收集效率低下的唯一罪魁祸首：使用电子表格、Word文档、PPT文件和其他基于平面文件 的系统也是并非最佳选择。之前纸质文档的一些问题也许可以避免，但电子文档也不能在质量审计或检查分析的场景下提供 更多有用的信息。
另外，电子文档也不支持质量自动化所需的工作流，而质量4.0的领导者正在迅速打通瓶颈转而拥抱各种先进的质量管理方法。
IT与关系型数据库
最常见的情况是，质量部门通过多个IT系统来管理所需的质量数据。首先，不同系统间会出现效率低下和数据不一致的冗余问题。另外质量管理系统也需要与其它应用程序集成，包括企业级PLM、ERP、SCM、CRM、MES、归档系统以及SPC、LIMS系统等。
这些系统是花时间打造的并且业务部门很熟悉，因此客户会选择继续使用它们。问题是，由于各系统设计时候缺乏统一规划，所以数据的跨系统集成、数据质量和访问限制方面存在各种问题。幸运的是，高级质量管理系统如ETQ Reliance，可以实现以上场景的系统集成，以丰富产品生命周期所有阶段的质量数据。
工业数据中心
如何为质量4.0打开新机遇
对于致力于改进数据收集和管理的组织来说，工业数据中心方法论使公司能够通过整合维护IT和业务部门所需的单一真实数据来源，有效减轻用户侧的集成工作，并克服传统数据管理的其他挑战。
功能
LNS质量4.0报告解释了工业数据中心战略如何应对数据管理挑战，并帮助质量4.0团队处理复杂的高回报用例。
报告指出，工业数据中心是复杂的，该中心需要在同一位置上有几个核心功能来有效地收集、存储、调节和治理多种数据类型。这些功能包括：
·协调：同时处理批处理、流处理和间歇性数据；
·同步：整合多种类型的数据以确保随时间推移的一致性；
·条件查询：筛选、过滤、内插和其他数据查询功能；
·语境化：在数据及其元数据之间建立关系；
·持久性：当源数据更改时维护数据间的关系；
·访问权限：以数据使用者需要的格式向他们提供访问权限。
该中心在现有应用程序和数据池之间创建了共生关系，而不是包含自己的任何分析功能。这释放了EQMS和其他系统上更丰富的分析功能，并使企业能够通过基本的可视化工具管理数据质量。
用例
工业数据中心通过将高质量的IT和OT（运营）数据结合在一起，使制造商能够探索新的用例。IT-OT融合在大多数组织中是一个问题，因为它需要将质量管理和业务执行结合在一起。
数据中心为授权人员在必要的时间内提供数据访问，并且能够适配经过验证的数据治理最佳实践，包括将数据的一致性检验尽量推到数据源头。这就确保了数据所有者不局限于数据保管者，而且包括活跃的数据用户。
这些功能应该支持现阶段的质量部门扩展他们的数据分析方法，并允许他们探索复杂的、高收益的用例场景。
应用工业数据中心
解决复杂的质量4.0用例
作为一项功能，质量跨越了不同的业务层次，需要多种类型和格式的数据来执行有意义的分析。这种复杂性远远超出了传统质量数据管理流程所能处理的范围。因此，需要一种数据中心方法来克服当下的挑战，并使质量领导者能够追求质量4.0用例，从而最大化ROI。
工业数据中心的好处包括释放大数据分析的力量，以便从产品生命周期的所有阶段获得与环境相关的质量数据。数据中心旨在为所有IT和OT(运营)系统提供单一的真理来源。在IT方面，数据中心允许质量工程师对制造、质量、供应商和客户信息执行高级分析，以减少供应商缺陷、维护费用等。在OT方面，数据中心允许使用这样的数据用例：如操作员的动态工作指令，以及将SPC数据与其他数据点关联以获得洞察的能力。
工业数据中心的存在并不是为了取代数据管理系统：它们从不同的来源收集和聚合数据，并为其它应用程序使用这些数据做好准备。这种变化需要在底层流程中进行深度转换，并需要必要的人员和流程能力的支持。此外，数据池的建立也需要参考严格的数据治理流程来实现回报最大化。
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