◆夏 刚/ 文

近年来，沿海地区的民工荒逐渐演变为普遍的招工难和涨薪潮，导致人工费高涨，大幅度提高了中国制造业的成本。中国已经接近于人口红利的消失点，劳动数量不再具有绝对的优势，制造业正面临人口红利消失的问题。与此同时，制造业还面临劳动力匮乏、熟练工老龄化、年轻人不愿下车间等问题。全球爆发的新冠疫情，让制造业雪上加霜，也给欧姆龙带来了挑战。

主要体现在零部件受检时，过去通过人工全检来防止不良零部件流入，而现在由于人工费高涨，为了节省用人成本，仅能对零部件进行抽检，不良零部件就有可能会流入。在生产过程中，熟练的作业员的确能遵守作业规定，不生产不良品，但由于熟练工年龄开始老化，大量新员工加入，增加了生产不良品的风险。在最后的出货检查环节中，前过程的信息分割、风险信息未知，也有可能让不良品流出。为了应对这些质量挑战，欧姆龙充分利用了现场数据快速分析应用的品质革新技术。

欧姆龙的品质革新技术主要体现在三个方面：一是运用了人工智能的预兆管理方法，建立了零部件品质风险预兆管理模块；二是将欧姆龙的传感技术运用于防错管理上，建立了智能化单元生产线中的1个流控制模块；三是通过数据和控制技术结合的过程管控方法，建立了SPC模块。通过以上三模块，提高产品品质。

1 零部件品质风险预兆系统模块

1.1 系统目标

零部件品质风险预兆系统模块，通过把握供应商过程数据、品质结果数据，结合不良发生历史（入库不良历史+工程不良历史），进行逻辑运算，转换成零部件风险品质水平（RQL）[1]。……