测量在工业发展与转型中的价值

李明 韦庆玥

測量在工业高质量发展和转型中的作用，特别是其在国家质量基础的作用，是在标准化、数字化、信息化和智能化的进程中体现出来的。如何充分发挥测量的作用，对我们的工业转型存在着深层次的影响。

质量基础设施体系涉及消费者、企业、质量基础设施服务、质量基础设施公共机构、政府治理五个方面;新定义还特别强调，质量基础设施体系依赖于计量、标准、认可（从合格评定中单列出来）、合格评定和市场监督。

高质量发展的战略基础

随着信息化社会的到来，如何在全球贸易中对产品质量进行控制，国家质量基础设施（National Quality Infrastructure，NQI）的理念应运而生。这一理念最早由联合国贸易发展组织（UNCTAD）和世界贸易组织（WTO）在2005年共同提出。2006年，联合国工业发展组织（UNIDO）和国际标准化组织（ISO）正式提出国家质量基础设施的概念，将计量、标准化、合格评定（认证认可、检验检测为主要内容）并称为国家质量基础的三大支柱，这三者构成一个完整的技术链条，是政府和企业提高生产力、维护生命健康、保护消费者权利、保护环境、维护安全和提高质量的重要技术手段，能够有效支撑社会福利、国际贸易和可持续发展。至今，国家质量基础设施的概念已为国际社会广泛接受。

2017年，经过国际上负责质量管理、工业发展、贸易发展、监管合作的10个相关国际组织共同研究，在2018年联合国工发组织（UNIDO）发布的《质量政策——技术指南》一书中提出了新的质量基础设施定义。新定义指出，质量基础设施是由支持与提升产品、服务和过程的质量、安全和环保性所需的组织（公、私）与政策、相关法律法规框架和实践构成的体系。质量基础设施体系涉及消费者、企业、质量基础设施服务、质量基础设施公共机构、政府治理五个方面;新定义还特别强调，质量基础设施体系依赖于计量、标准、认可（从合格评定中单列出来）、合格评定和市场监督。

但对NQI的理解绝对不能停留在设施层面，它的实质是一个技术和管理的体系架构，包含技术体系、运行管理和使能机制等。

这里，我们主要对其技术基础及其对智能制造和数字转型的支撑进行探讨。

首先，以标准和标准化技术为基础，是因为对于现代工业而言，一切操作和管理都是基于标准和规范的。      ISO9000中提到的PDCA环，其中的P的主要任务就是制订后续操作和管理的规范，使达成目标的整个过程有序，从而实现过程的有效控制，获取构想中的高质量、低成本、高效率和高满意度。如果我们从标准规范的形成过程来看，它是现代工业实践的结晶，是全球工程和管理人员工程智慧的结晶。从这个角度讲，标准和标准化是现代文明中真正的成功学，而且是实际可操作、可复制的成功学，它不仅奠定了工业化的基础，更将铺设工业转型之路。

其次，对于测量，我们一般认为它是对质量符合性判定的一项必要操作，而计量则是确保量值溯源、数据精准和数据比对的必要操作。事实上，测量还是数字化、信息化，甚至智能化的基础。

最后，通过认证认可工作的开展，我们不仅可以有效地提升质量效率，更重要的是提供了质量信任，这一点在ISO相关标准的认证和实验室认可操作中可以明确看到，这对于全球化协同操作具有特殊的意义。

比如，ISO9000提出的PDCA在工程实践中如何应用呢？这既是技术和管理人员考虑的，也是ISO考虑的，为此，ISO在后续制订了一系列的可操作标准，比如在汽车领域，就有ISO/TS 16949标准，其中不仅将ISO9000系列标准给出的理念和思路进行了全面展开，而且给出了一系列的工具，其中：

质量功能展开（QFD）：通过质量屋的建立，将影响质量的整个过程全部进行了罗列、分析和处理，以便形成针对性的措施;

前期质量计划/控制计划（APQP/CP）：就是针对零部件的质量要求，制订详细的展开和控制计划，从而使整个质量实现和保障活动得到有效的控制;

失效模式与影响分析（FMEA）：通过风险管理方法，应对小概率事件的发生，同时兼顾了成本控制;

测量系统分析（MSA），质量形成过程中的所有测量系统进行能力检测和评估，以确保测量数据的可信;

统计分析（SPC），通过对测量数据的统计分析，评估制造系统的能力，并进行过程控制和质量问题预判;

生产批准程序（PPAP）对过程的结果进行评估和决策。

由ISO/TS给出的这一系列工具，就把ISO9000的过程方法、循证决策和持续改进落到实处。而且，该标准以及这些工具的应用程度，被体现在对该标准应用的认证，为合作提供了质量信息和效率。从这一标准中可以看到国家质量基础，或者说与国家质量基础相对应的制造业质量基础（MQI）的地位和作用。

类似汽车行业的ISO/TS 16949标准及认证，在高铁、航空航天、医疗器械等行业同样存在，同样是行业的准入标准和认证。

从上面的讨论中可以看到，国家质量基础设施在操作层面的配置是十分清晰的。而这其中最重要的是标准和标准化技术，其形成的标准和规范是后续一切操作的基础，标准化技术的水平也决定了产品的水平。从这个角度看，李克强总理提出的“用先进标准倒逼‘中国制造升级”点到了中国工业化高质量发展和工业化转型的核心。

而站在更高的角度看高质量发展，显然只有技术架构还不够，通过有效的市场监管，能从更大的层面上为高质量发展提供空间，因为高质量发展实际上是一个全员工程。因此，如何构建高质量发展下的质量文化，包括全民的质量观、消费观等，是国家质量基础设备建设最根本，也是最核心的工作内容。

放在今天的数字化、信息化和智能化的场景中，我们还能看到测量对认知、知识提取和知识体系构建的作用。也就是说，测量不仅是面向质量层面、数据层面的，更是知识层面的。

测量的作用和价值

对于NQI中一个重要组成部分——测量而言，如果仅将其作为质量符合性判定中的一个操作，那就完全低估了测量的真正作用和深远价值。如果我们能站在工业发展的历程，甚至人类发展史的角度来看，我们对测量的理解可能会颠覆性的改变。它主要体现在以下几个方面：

一、测量操作的结果，反映了产品/指标的质量状况。事实上它不仅将产品的质量数值化（量化），还将产品的质量显性化了，这是一种质量状态数字化的操作。从这一点讲，测量操作绝对是数字化的一部分，而且是最基础、最根本、不可或缺的一部分。

二、测量操作的任务和依据又是什么呢？这可以说是测量操作的一个终极问题。为什么要测量，那是因为设计和控制的需要，并通过图纸和技术文件规范地给出。从这个角度看，测量的任务实际上很简单，就是回答上游（图纸和技术文件）给出的要求，测取产品质量/技术指标的真实状态。在这种情况下，测量结果所反映的问题，也许就不仅仅是产品质量/技术指标的问题，更是设计对产品的理解，控制对过程的理解。

三、为了测量结果自身的合格性，计量操作建立了溯源体系，从而确保了测量操作的量值统一。而测量过程的规范性，通过对测量系统和测量过程的数字化控制，确保了测量结果的可信度，这一数字化工具就是测量不确定度估算。同时，对于测量而言，最核心的是回答问题。因此，测量与图纸和技术文件的对偶性操作，是终极价值的体现。从整个测量过程来看，无论是溯源性、不确定度，还是对偶性，其背后的保障都是标准和规范。

讨论至此，我们对测量的理解应该更为深入。如果再放眼看，特别是放在今天的数字化、信息化和智能化的场景中，我们还能看到测量对认知、知识提取和知识体系构建的作用。也就是说，测量不仅是面向质量层面、数据层面的，更是知识层面的。

例如，产品的质量除了最后的验收检测外，更重要的是过程控制。于是，质量工程师会根据制造的工艺过程和制造误差的来源项，设计专门的监测点（指标），并基于时序对这些监测点（指标）的方法进行统计分析（SPC），从而得到这些数据的变化状态，并预判其可能的变化趋势，从而有效地控制制造过程。同时，这种统计还能得到这些监测点（指标）的离散区间，从而对其控制能力得出评判。

目前，针对不同的对象，这类统计给出的主要能力指数包括过程能力Cpk、设备能力Cmk、区间和组间能力Ppk等。

今天的测量，不仅是科学的眼睛，工程的眼睛，更是知识的眼睛。认识到这一点，对于我们数字化描述世界，信息化推动世界，智能化优化世界具有特殊的意义。总结起来就是：没有测量，就没有质量;没有测量，就没有设计，也没有过程;没有测量，就没有数字化，更没有信息化和智能化。没有测量，更没有人类对世界的认知和知识的提升。总之，测量是人类知识工程中不可或缺的一个重要组成部分，这一点过去是，现在是，今后更是。

测量在高质量发展和工业转型中的作用

以上我们看到了测量的深层次意义和价值，也应该能够理解测量对于现代工业转型、对制造业转型升级的作用。在实际操作中，处于整个产品形成和操作过程后端的测量又如何发挥其重要作用呢？

讨论这个问题，需要有工程的思维和系统的眼光，它需要从产品的全生命周期，从工业的转型升级角度去探究。下面我们从测量要求的形成和测量结果的应用角度来看：

一、测量结果的价值，取决于设计对产品质量和技术指标定义的价值。换句话说，测量结果从另一个角度反映了设计的水平。因此，完全可以通过对测量结果的价值评估，实现对设计水平和控制水平的推动。

二、测量结果的可信度，反映的测量系统和测量操作的能力，特别是当我们采用测量不确定度这类数字化评估手段去估算测量系统能力时，它同样会改变我们对复杂工程的理解，对复杂产品的理解。

三、当我们的测量要求有价值，测量结果又可信时，测量结果的价值才能体现。这种价值首先体现在其对产品质量/技术指标的符合性判定中，这里的判定实质上就是一种基于数字的决策（ISO9000的质量原则，循证决策）。从这一点我们也可以看到，数字化绝对不是简单地采用CAx进行建模和分析工作，而是整个决策过程的数字化，而这里的决策依据，就是由测量提供的数字化状态和数据。

四、同时，测量结果自身也就成为了一种有价值的数据，这类数据是真实世界/物体/产品/过程的映射，是数字孪生（Digital  Twin）中实体的数字化表征，也是大数据中的一分子。

五、一系列关联数据将成为工程认知和知识提炼的基础，同时，在未来大数据中，还将扮演更为复杂的角色。

目前国内有不少汽车厂已在开展这方面的实践活动。例如，考虑到汽车车身的重要性及其结构和制造过程的复杂性，汽车厂一般都会设有一个“尺寸工程”部门或专职工程师，从设计开始，全面规范车身加工中的质量控制问题，包括覆盖整个制造过程的同一测点体系，并通过在不同阶段的测量，始终掌控着这一测点体系的精度状态和变化状态，从而将上下游的质量有效地关联起来。同时，由于汽车的批量制造和车身结构的相似性，这些可比照的测量结果最终与结构、工艺和控制关联，并最终提升为知识，从而加快了后续车型的研发，也对质量过程控制提供了支撑。

所以，测量对数字化、信息化，以及智能化的支撑和推进作用，是从基础性的、最底层的工作做起的。

换一个角度看测量，我们还能看到标准化的作用，这是国家质量基础设施（NQI）的一根支柱，也是工业化的基础。这方面的作用将以下面方式体现：

测量的任务来源于设计规范（图纸或技术文件），设计规范中包含了设计对产品质量/技术指标认知、理解和规范的模糊度，这不仅是一个设计水平的问题，更是设计过程管理水平的体现。这里的模糊度将成为设计质量控制的数字化判据，对这个度的度量和掌控，测量同样能起到相应的作用。这里的测量，是测量的一种概念延伸，其比对的对象是知识和计算。

测量过程规范的制订，将从根本上保障测量结果的合格性，其中测量不确定度是一个重要技术指标，它同样体现了测量不确定管理和优化的水平。同时，测量不确定度也成为测量操作质量和控制的數字化判据，因此，如果能有效地管理好测量不确定，将使我们对工程的理解提高到一个较高的层次。

测量结果的分析和应用，不仅体现了分析过程的规范性，更体现了其在整个制造过程中的作用。美国ANSI的质量信息架构（QIF）标准中，就明确了测量过程中数字化的方法和信息驱动的工作模式，这个模式是基于模型的，即MBx。

上面的这些讨论，又让我们看到了测量操作背后的管理体系。综合来看，一个小小的下游的测量操作，不仅体现出上游的技术水平，也同时体现了组织对过程的管理水平。而这些水平的背后是标准化和规范化的水平，是组织（企业）对现代工业的理解。

测量是制造业升级的良好抓手

小小的测量，引出了不小的问题，它是质量符合性判定的工具，是质量状态数字化的工具，是基于模型的质量信息化的核心操作，是大数据的基础组成部分。它的水平体现了我们对工业化的理解，体现了我们对工业转型的理解，更体现了我们对未来制造、智能制造的理解。

对于中国制造而言，有数据、有真实可信的数据，至少能让我们正确理解自己。所以，中国制造的转型升级，测量是一个良好的、实际可操作的抓手。