企业将产品从实验室研发出来，再送到广大消费者手中，通常需要走很长的一段路，大批量生产的良品率是关键的影响因素之一。例如，2019年9月，我国芯片代工龙头上市企业中芯国际将14nm芯片的良品率做到95%以上才开始大批量生产，就是为了避免较多的残次品带来的经济损失。那么，像中芯国际这样的制造企业是如何提升良品率的呢？答案是质量管理工具的使用。
自20世纪30年代美国学者Shewhart提出统计质量控制理论以来，质量管理工具的研究得到了长足的发展，并在企业实践中获得广泛认可，常见的包括全面质量管理、PDCA循环（“计划-执行-检查-行动”循环）等。统计质量控制是依赖数据的质量工具，需要随机抽取部分产品，使用统计方法分析产品质量数据，判断产品生产过程有无异常，最终找到并消除导致质量异常的根源，从而提升良品率。
在当前智能化生产背景下，借助机器视觉等先进技术，企业得以对每个产品的质量进行实时检测，并对产品实行自动分类，积累了多变量（多元）分类数据。例如，方大特钢、沙钢等公司实时检测生产的钢材是否有水泡、刮痕、孔洞等，并按照缺陷类型将钢材分类。与传统生产对产品抽样不同，智能生产收集每个产品的数据，相邻产品的分类数据往往相互依赖，使得现有假设数据独立的质量工具不再适用。
通过文献梳理发现，针对多元自相关分类数据的质量管理工具还较为匮乏，而难点主要在于对分类数据的复杂交互相关、自相关关系的建模。因而，本课题创造性地引入一种机器学习方法——概率图模型，将变量间的复杂关系表示为直观的网络图，解决多元自相关分类数据的建模难题，提出先进的质量监控与诊断方法。本课题能够融合计算机科学、管理学、统计学理论，有利于促进学科交叉，拓展现有的质量管理方法，提升智能生产的管理水平。
成果来源：国家自然科学基金青年项目“基于多元自相关分类数据的概率图建模与质量监控研究”（No.72002220）。
作者简介：
王俊杰，西安交通大学、香港城市大学联合培养博士，现任新捕京3522com工商管理系企业管理教研室讲师，硕士生导师。研究方向为大数据驱动的运营管理，质量工程与管理，以第一作者或通讯作者身份在高质量期刊IISE Transactions、Journal of Quality Technology、Computers & Industrial Engineering等发表多篇论文，其中1篇当选IISE Transactions期刊封面文章，作为核心成员参与撰写的报告荣获“西安市政府决策咨询三等奖”。
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