一、Quality 4.0的定义：两大视角与混合整合

视角1：Industry 4.0关联型定义核心观点：Quality 4.0是Industry 4.0技术在质量管理中的应用，代表观点包括：

Aldag & Eker（2018）：传统QM（QC/QA/TQM）与新技术（ML/ 云计算/大数据/ IoT）融合，实现价值链互联互通；

Jacob（2017）：借技术杠杆将QM提升至“功能+运营卓越”，帮助企业扩大市场份额、增强品牌认知；

Küpper et al.（2019）：“Industry 4.0数字技术在质量管理的应用”，推动质量从“单一团队任务”变为“全员责任”。

视角2：质量管理独立演进型定义质量管理经历四个阶段，Quality 4.0 是第四阶段，具体演进如下：

      关键差异：Quality 4.0从“事后分析（如TQM的历史数据复盘）”转向“事前预测（如实时预测缺陷）”，且需QM专家主导（非IT人员）。

作者认为，Quality 4.0是一种扩展型质量管理方法，通过将新兴技术与传统质量实践（QC、QA、TQM）整合，以扩大质量管理范围并提升质量活动的绩效与效率——既承认Industry 4.0的技术支撑，也强调质量管理的独立演进属性。

二、Quality4.0的核心特征、技术与应用

1.三大核心特征

检验自动化：使用X光、激光扫描、CT等非破坏性工具，结合传感器实时检测全量产品（替代传统抽样），减少人为误差，实现“零缺陷”生产；

结果分析智能化：通过大数据+AI挖掘“隐藏变量关系”（如设备参数与缺陷的关联），实现“预测性质量”（而非传统的事后纠正），提前规避缺陷；

全价值链整合：借助 CPS（信息物理系统）将检验/分析结果实时反馈至设计、生产、供应商等环节，实现跨工厂、跨部门的信息共享与流程调整。

2.四大关键技术

3.六大应用领域

制造：传感器实时监控生产过程，减少检验时间与成本，提升制造精度；

研发（R&D）：虚拟仿真测试产品设计，结合客户反馈优化研发方向，提升设计质量；

售后（Service & After-sale）：产品内置传感器反馈现场性能数据，指导客户操作或优化产品设计；

采购：实时追踪供应商质量问题，通过仪表盘展示供应商绩效指标，提升供应链质量；

物流与销售：大数据预测需求，联动供应商调整产能，避免库存积压或短缺；

决策：实时展示质量指标，模拟不同决策场景，选择最优方案，降低质量成本。

三、Quality4.0的挑战与未来研究方向

1.三类核心挑战

人力资源挑战：需“懂QM +懂技术”的复合型人才（如解读AI分析结果的QM专家），现有人才技能缺口大；

组织变革挑战：当前Quality 4.0多由IT团队主导，QM团队仍聚焦传统方法；且需以成熟的传统QM为基础（如TQM），避免 “技术先行、基础薄弱”；

技术与管理挑战：数据可靠性（如客户社交媒体反馈的准确性）、网络安全（Industry 4.0共性问题）、传统QM与新技术的适配性（如ISO 9000如何整合AI工具）。

2.未来研究方向

构建Quality 4.0转型战略框架，指导企业从传统QM过渡；

开发Quality 4.0readiness 评估工具（类比Industry 4.0评估工具）；

探索Quality 4.0与六西格玛、ISO 9000、EFQM等传统QM工具的整合路径。

四、研究结论

Quality 4.0是质量管理的“新趋势”，而非“替代者”——传统 QM（QC/QA/TQM）是其基础，新技术仅为赋能手段；

核心价值在于将质量管理从“反应式（Reactive）”“主动式（Proactive）”升级为“预测式（Predictive）”，实现全价值链质量优化；

目前仍处于理论探索阶段，需通过“完善科学基础+开发落地工具”推动实践，帮助企业提升竞争力与客户满意度。

 五、Quality4.0的关键技术在“质量控制与分析”环节影响

本质改变体现在“覆盖范围、响应速度、决策逻辑”三个维度：

这些改变使质量管理从“被动补救”转向“主动预防”，从 “局部优化”转向“全局协同”，大幅降低质量成本与缺陷率。

来源：Sader, S., Husti, I., & Daroczi, M. (2021). A review of quality 4.0: definitions, features, technologies, applications, and challenges. Total Quality Management & Business Excellence, 33(9–10), 1164–1182. https://doi.org/10.1080/14783363.2021.1944082