AI赋能制造业质量管理变革新路径

人工智能驱动制造业质量管理模式革新

——对话国际质量科学院院士、天津大学首席教授、博士生导师何桢

文/王蕾

在学术讲坛上，何桢的阐述如同其科研工作般严密而内敛。作为国际质量科学院院士、天津大学首席教授、博士生导师，他长期专注于质量科学与智能制造领域，研究范畴涵盖统计质量管理、复杂制造系统建模及人工智能应用等多个维度。

当新一轮科技革命与产业变革持续深化，以人工智能、大数据、工业互联网为代表的技术力量正深刻重塑制造业的运行范式。在此背景下，质量管理不再局限于传统意义上的检验与控制，而是贯穿产品全生命周期、连接供需两端、融合技术与管理的核心枢纽。围绕"AI+质量"的时代命题，本刊对何桢进行了专访，结合其在产业实践中的系统思考，从学术研究到企业应用，从方法创新到体系重构，一幅面向未来的质量发展蓝图正徐徐展开。在交流中，他语速平稳、逻辑缜密，对于质量问题的认知，从方法论角度层层深入，展现出典型的学者风范——理性、审慎，却始终立足实践。

质量范式的根本转变

质量管理的发展轨迹，从来不是线性推进的，而是与工业体系演进相互交织的过程。从工业1.0到工业4.0，生产模式的每一次革新，都会引发质量管理范式的相应调整。在阐述这一演进脉络时，何桢从历史维度出发，对不同阶段的特征进行了系统梳理。

"在传统的工业1.0时期，质量主要依靠成品检验来确保，其核心逻辑在于剔除不合格品。"他强调，随着统计质量控制方法的引入，企业开始借助过程数据分析实现预防性管理；全面质量管理（TQM）的提出，则将质量提升至组织层面，强调全员参与和持续改进。进入工业4.0时期后，这一体系正经历更为深层的转变，现代制造过程呈现出多阶段、强耦合和高复杂性的特点，单一环节的优化已难以显著提升整体质量水平。质量问题往往源于系统内部变量之间的复杂交互，而非某一孤立因素。因此，质量管理的重心正逐步转向对系统关系的刻画与建模。产品质量可以被理解为多维变量共同作用的产物，而管理的关键在于识别其中的关键变量，理解其作用机理，并实现动态优化。

面对海量、多源、异构的数据，仅依赖统计分析已难以有效提取有价值的信息。正如他所言："当前并不缺乏数据，真正的挑战在于如何将其转化为支撑决策的能力。"在此背景下，借助机器学习与深度学习方法，企业可以在复杂数据中发掘潜在规律，从而实现对质量问题的预判与诊断。这一能力的增强，使质量管理逐步由经验驱动转向数据驱动，由被动应对走向主动优化。

质量管理内涵的重新定义

在智能制造语境下，质量管理的定位正在发生深刻转变。过去，质量管理更多被视作一种保障机制，其核心目标在于降低缺陷、减少损失。而当前，质量管理正逐渐转为价值创造的重要