Trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, quản lý chất lượng không còn chỉ là khâu kiểm tra, kiểm soát riêng lẻ mà trở thành trung tâm kết nối toàn bộ vòng đời sản phẩm, tích hợp công nghệ và quản lý. He Zhen, Viện sĩ Viện Hàn lâm Khoa học Chất lượng Quốc tế, Giáo sư Đại học Tianjin, đã chỉ ra rằng AI đang tái định hình logic nền tảng của quản lý chất lượng, đưa ngành này từ kinh nghiệm sang dữ liệu, từ bị động sang chủ động.

Chuyển đổi mô hình chất lượng: Từ kiểm tra thành phẩm đến tối ưu hóa hệ thống

Theo He Zhen, quản lý chất lượng đã trải qua các giai đoạn: từ kiểm tra thành phẩm (loại bỏ sản phẩm lỗi) trong Công nghiệp 1.0, sang kiểm soát chất lượng thống kê (SQC) và Quản lý chất lượng toàn diện (TQM) trong các giai đoạn sau. Đến Công nghiệp 4.0, sản xuất hiện đại có tính đa giai đoạn, liên kết chặt chẽ và phức tạp cao, khiến tối ưu hóa từng khâu riêng lẻ không còn hiệu quả. Chất lượng sản phẩm là kết quả của nhiều biến số tương tác phức tạp, do đó trọng tâm quản lý chuyển sang mô hình hóa và tối ưu hóa động các mối quan hệ hệ thống.

He Zhen nhấn mạnh: “Hiện nay không thiếu dữ liệu, thách thức thực sự là biến dữ liệu thành năng lực ra quyết định.” Nhờ học máy và học sâu, doanh nghiệp có thể phát hiện quy luật tiềm ẩn trong dữ liệu phức tạp, từ đó dự đoán và chẩn đoán vấn đề chất lượng, chuyển từ quản lý dựa trên kinh nghiệm sang dựa trên dữ liệu.

Định nghĩa lại quản lý chất lượng: Từ đảm bảo chức năng đến tạo giá trị

Quản lý chất lượng đang mở rộng biên giới: không chỉ giới hạn ở hiệu suất sản phẩm mà còn bao gồm trải nghiệm người dùng, khả năng dịch vụ, tác động môi trường và tính bền vững. Tiêu chuẩn đánh giá chuyển từ “đạt yêu cầu” sang “phù hợp”, đòi hỏi doanh nghiệp tích hợp tư duy chất lượng ngay từ khâu thiết kế, biến “tiếng nói khách hàng” thành thông số thiết kế cụ thể.

Về mối quan hệ giữa quản lý chất lượng và đổi mới sáng tạo, He Zhen cho rằng đây là sự cân bằng động, không đối lập. Quản lý chất lượng ổn định giúp giảm chi phí thử nghiệm trong đổi mới, trong khi đổi mới mở rộng nội hàm quản lý chất lượng từ đạt chuẩn lên xuất sắc. Trong bối cảnh sản xuất thông minh, sự phối hợp giữa hai yếu tố này ngày càng quan trọng.

Tái cấu trúc hạ tầng chất lượng quốc gia (NQI) với AI

Hạ tầng chất lượng quốc gia (NQI) bao gồm đo lường, tiêu chuẩn, chứng nhận và kiểm định đang được AI tái cấu trúc. Trong đo lường, cảm biến thông minh và IoT cho phép giám sát liên tục các thông số sản xuất thay vì lấy mẫu gián đoạn. Tiêu chuẩn hóa chuyển từ dựa trên kinh nghiệm sang dựa trên dữ liệu, nhờ phân tích dữ liệu vận hành quy mô lớn. Kiểm định và chứng nhận được tự động hóa bằng thị giác máy tính và hệ thống phát hiện lỗi dựa trên học sâu, nâng cao độ chính xác và nhất quán.

Tuy nhiên, He Zhen lưu ý rằng ứng dụng AI trong chất lượng vẫn gặp rào cản: khả năng giải thích thuật toán thấp, chất lượng dữ liệu không đồng đều, thiếu tiêu chuẩn thống nhất. Sự khác biệt về quản trị dữ liệu và tiêu chuẩn kỹ thuật giữa các quốc gia cũng tạo thách thức cho hợp tác quốc tế.

Xây dựng hệ sinh thái chất lượng hợp tác đa bên

Quản lý chất lượng hiệu quả đòi hỏi sự tham gia của nhiều bên. Chính phủ đóng vai trò định hướng chính sách và tiêu chuẩn; doanh nghiệp là chủ thể ứng dụng và đổi mới; trường đại học và viện nghiên cứu cung cấp phương pháp và nhân lực. Người dùng, thông qua phản hồi dữ liệu, trở thành người tham gia tích cực vào cải tiến sản phẩm. Chuỗi cung ứng cũng được giám sát thời gian thực nhờ nền tảng công nghiệp internet, nâng cao hiệu quả tổng thể.

Phổ cập chất lượng cho doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME)

AI mở ra cơ hội cho SME tiếp cận công cụ quản lý chất lượng tiên tiến với chi phí thấp thông qua nền tảng đám mây và mô hình AI tiêu chuẩn hóa. Tuy nhiên, nếu thiếu tiêu chuẩn chung và hệ thống dịch vụ công, khoảng cách số giữa các doanh nghiệp có thể gia tăng. Do đó, cần có thiết kế thể chế để thúc đẩy phổ cập công nghệ chất lượng.

Tương lai quản lý chất lượng: Dữ liệu thông suốt, ra quyết định thông minh, hệ thống linh hoạt

He Zhen dự báo trong 10-15 năm tới, quản lý chất lượng sẽ có bốn đặc điểm: (1) dữ liệu thông suốt toàn bộ quy trình từ thiết kế, sản xuất đến dịch vụ; (2) ra quyết định thông minh với dự đoán và tối ưu hóa thời gian thực; (3) hệ thống tăng cường khả năng thích ứng và chống chịu rủi ro; (4) định hướng xanh, chú trọng hiệu quả tài nguyên và tác động môi trường. Trong bối cảnh cạnh tranh công nghệ toàn cầu, việc cân bằng giữa tự chủ công nghệ và hợp tác quốc tế là thách thức then chốt.

Theo Thepaper

Ảnh: Mrdidg / Pixabay