2024年质量管理十大趋势

02 Two

计算机视觉检测

2024年，计算机视觉技术在质量管理中的应用将更加广泛。这种技术使用高级算法来自动检查产品，确保质量评估的一致性和准确性。

自动化和准确性： 与人工检查相比，计算机视觉更快、更准确，不受个人偏差影响。它能够检测细微的缺陷，确保产品符合质量标准。

追踪和监控： 此外，这种技术还能读取和处理条形码或二维码，帮助追踪整个供应链中的产品。

一个实际的例子是立陶宛的初创公司EasyODM.tech，它开发了一种基于人工智能和计算机视觉的自动视觉检测软件。这种软件可以在多个行业中检测缺陷，如纺织、玻璃、制药和木材行业，提高生产效率并降低成本。

另一个例子是新加坡的初创公司Datature，它开发了一个无代码的AI视觉平台，这使得工程师能够更容易地在制造装配线部署机器学习模型。该平台简化了从数据标注到模型训练和部署的整个过程，加快了视觉模型的训练和部署速度，降低了实施成本。

总的来说，计算机视觉技术的应用将使质量管理更加高效、准确，这是2024年的一个重要趋势。

03 Three

物联网质量控制

在2024年的质量管理趋势中，物联网（IoT）技术的应用将发挥关键作用。这种技术可以提供实时数据监控，帮助企业持续保持产品质量。

实时监控和干预： 通过在制造设备中嵌入物联网设备，企业能够实时收集数据，追踪关键绩效指标（KPI），从而确保产品质量的一致性。这些传感器能够立即识别质量标准的偏差，并发出警报，确保及时的问题干预。

透明度和可追溯性：物联网还增强了产品从原材料到消费者的全过程的透明度，这有助于及时解决质量问题，提高消费者信任。

例如，德国的初创公司phinc开发了基于物联网的解决方案，可以预测产品质量并提高生产效率。其传感器从设备中捕获数据，通过人工智能分析这些数据来优化生产流程，减少错误和停机时间。

另一个例子是印度农业科技公司InfyU LABS，他们提供基于物联网的设备来保证水果和蔬菜的质量。他们的手持式无损检测设备能够检测水果和蔬菜的化学成分，帮助自动分级和分类，以实现更高的市场价值。他们还开发了一种嵌入式QR码技术，为零售商和消费者提供透明的产品质量记录，增强了买家和消费者之间的信任。

总的来说，物联网技术在提高产品质量、简化运营流程方面的作用不容忽视，它是2024年质量管理领域的一个重要趋势。

04 Four

区块链溯源

在2024年的质量管理趋势中，区块链技术因其在提高透明度和信任方面的能力而成为焦点。这项技术在供应链管理中特别有价值，尤其是在涉及复杂的供应商网络的行业。

确保透明度和可追溯性： 区块链通过创建一个不可篡改的、分布式的记录系统，确保了从原材料到产品的每一步都可追踪和验证。这种方式降低了假冒或不合格产品的风险。

提高问题解决效率：这项技术的透明性和可审计性质使企业能够快速定位问题源头，有效地进行有针对性的召回，减少对消费者和品牌的负面影响。

例如，约旦的初创公司Decapolis开发了一种食品安全和质量追踪解决方案，该平台利用区块链记录供应链中的所有操作和互动，以确保全球食品的安全和质量。消费者可以使用手机查询食品的来源和认证信息，从而增加对品牌的信任。

05 Five

机器人过程自动化

在2024年，机器人过程自动化（RPA）将成为质量管理领域的重要趋势之一。这项技术通过自动化一些传统上耗时且重复的任务，如数据输入和文档处理，提高效率并减少错误。

提高数据处理的准确性和速度：RPA能够快速且准确地处理数据，降低人为错误的风险，同时释放人力资源去执行更具战略性的任务。

管理和分析大量数据：在质量控制过程中产生的大量数据，可以通过RPA实时处理和分析，从而提供有价值的见解，帮助企业识别并跟进可以提高整体质量绩效的趋势。

例如，美国初创公司Auxilibits使用RPA技术自动化质量保证（QA）测试。这种方法不仅提高了测试的准确性，还缩短了产品发布周期，并节省了大量的手动测试工作量。

另一个例子是美国的Omind Technologies，他们提供基于AI和RPA的定制解决方案，用于服务质量的提升。该公司的Mind Workplace平台包含员工质量分析工具，帮助组织评估专业人员的优势和劣势。该工具利用各种KPI，如呼叫质量、等待时间和呼叫转移率等，进行绩效分析，提供有关通话指标和沟通技巧的详细报告和分析。

总之，RPA在质量管理中的应用将使企业能够提高效率、确保数据处理的准确性，并增强整体的运营效果，成为2024年的一个关键趋势。

06 Six

快速识别和纠正问题：这些技术帮助制造商及时识别生产过程中的瓶颈、效率低下和质量问题，并迅速采取纠正措施。

提高质量标准和合规性：持续改进的措施确保组织一致地遵循质量标准，同时促进质量控制流程的自动化，降低人为错误的风险。

例如，法国的初创公司Juno提供了一种解决方案，专注于流程数字化和生产可追溯性。它允许企业进行系统设计、任务执行、数据监控和分析，以及持续的系统改进，有助于提高电子制造行业的质量控制水平。

另一个例子是美国的初创公司Khenda，它开发了一个由人工智能驱动的持续改进平台。这个平台自动化和数字化持续改进活动，减少浪费，提高效率，并通过人工智能驱动的视频分析优化生产流程。

总而言之，技术驱动的持续改进将使企业能够优化其质量管理实践，提高产品质量，是2024年质量管理的一个关键趋势。

07 Seven

大数据与分析

在2024年，大数据和分析技术将成为质量管理领域的一个重要趋势。这些技术处理和分析大量在生产和质量控制过程中生成的数据，为企业提供有意义的见解。

识别潜在的质量问题：大数据平台使质量经理能够利用大量历史数据来识别潜在的质量问题，并主动实施预防措施。

提供深入的操作见解： 高级分析技术通过识别趋势、模式和相关性，从清理后的数据中提供关于质量管理操作的深入见解。

例如，一家德国的制造业大数据公司专注于使用大数据进行虚拟质量控制。它通过虚拟质量控制（VQC）系统提供实时的生产数据分析，使用机器学习算法识别潜在的缺陷和不一致之处，从而提高制造效率和准确性。

另一个例子是以色列的初创公司Agmatix，它开发了一个结合先进数据分析、机器学习和农艺建模的平台。这个平台为农民和农学家提供关于作物生长、土壤健康和天气影响的预测，以支持更优化的决策。

总而言之，大数据和分析技术的应用将使企业能够更有效地识别和解决质量问题，提高决策质量，是2024年质量管理的一个关键趋势。

08 Eight

基于云的质量管理系统

在2024年的质量管理趋势中，基于云的质量管理系统（QMS）将成为一个关键点。这种系统通过提供一个集中的平台，促进团队、供应商和其他利益相关者之间的协作。

简化数据管理和协作：基于云的系统可以安全地存储和管理质量控制过程中生成的大量数据，无需依赖庞大的物理基础设施。这对于分散的团队和运营至关重要，因为它允许实时数据共享和协作。

实时数据分析和报告：这些系统提供实时数据分析和报告功能，使企业能够及时做出明智的决策。

例如，印度的初创公司BizReNow Solutions开发了一种数字质量管理系统（DQMS），该系统基于云，提供了各种工具来控制质量流程，如文档控制、问题管理和审计处理。这种系统使得遵守标准和法规变得更加简单。

另一个例子是丹麦的初创公司Visual QMS，它提供了一个可视化的质量管理系统，用于编制流程图、指导文档和质量标准。该平台使质量管理变得更加直观和易于执行。

总的来说，基于云的质量管理系统使组织能够简化质量管理流程，增强敏捷性，并实现更高水平的产品一致性，同时提高了合规性和客户满意度，成为2024年的一个重要趋势。

09 Nine

数字孪生与模拟

在2024年的质量管理趋势中，数字孪生和仿真技术将发挥重要作用。这些技术提供了物理产品或流程的虚拟副本，允许企业在虚拟环境中监控、分析和测试生产工作流程和产品。

风险降低和优化生产：通过模拟，企业可以识别薄弱点，预测潜在缺陷，并优化生产参数，从而在质量问题出现之前降低风险。

减少物理原型的需求：数字孪生和仿真技术避免了与物理原型设计和测试相关的高成本和时间消耗。这些技术通过虚拟测试减少对物理原型的依赖，加速产品开发过程。

例如，德国的初创公司gemineers开发了一个用于制造过程中数据驱动的质量保证平台。该平台利用数字孪生技术，能够精确评估产品，减少传统检查工作，并节省启动和系列生产流程的时间。

美国的初创公司Duality Robotics则提供了一个数字孪生集成平台，该平台利用高级3D模拟，帮助设计师和制造工程师实时模拟和测试各种场景。这种方法有助于实现更准确、更具成本效益的质量保证结果。

总之，数字孪生和仿真技术通过提供虚拟测试环境和数据驱动的决策，将显著提高制造行业的质量管理能力，是2024年的一个重要趋势。

10 Ten

零废物策略

在2024年，零废物策略将成为质量管理领域的一个重要趋势。这种策略注重在整个生产过程中优化资源利用，减少废料，并尽可能提高产品产量。

减少浪费和提高效率：通过数据分析和实时监控，企业可以识别浪费的区域，并及时采取措施进行纠正。

促进环保和可持续实践： 零废物技术通过减少能源消耗、用水和排放，有助于促进更环保的生产过程。

例如，加拿大的初创公司Infera AI提供了一个人工智能平台，该平台通过减少时间、能源和材料的浪费来增强制造流程。Infera AI使用机器学习来推断制造零件的质量特性，而无需进行过多的物理测量，从而很大限度地减少浪费。

德国的初创公司TVARIT则结合有限元法（FEM）和人工智能建模来优化生产流程，实现零浪费制造。他们的方法能够准确模拟铸造厂和金属加工的生产流程，考虑了各种因素，如几何形状、输入材料等，以确保生产过程中废物较少化。

总而言之，零废物策略不仅提高了产品质量，也有助于环境管理，并提高了具有环保意识的消费者对品牌的信任，成为2024年的一个重要趋势。

11 Eleven

发现质量管理的所有未来趋势

在2024年及以后，质量管理领域的发展将与人工智能、分析和物联网等技术的进步紧密相关。这些技术的结合将实现更高级的实时监控、预测分析和主动质量控制措施。

利用机器学习提高效率： 机器学习算法将进一步识别生产过程中的模式和异常，使企业能够迅速采取纠正措施，较大限度地减少缺陷。

培育持续改进的文化：这些技术的结合不仅提高了质量管理的精度和效率，还有助于在企业中培养持续改进的文化。

本文章中概述的质量管理趋势和初创公司案例仅是触及了未来质量管理可能发展方向的表面。为了保持竞争优势，识别和应用新兴技术至关重要。这意味着不断探索新机会，并将这些新兴技术有效融入到您的业务流程中。