试析智慧工厂认证审核的侧重点

本文根据产品认证工厂审核的本质要求，采用过程方法来分析智慧工厂运行环境，结合生产组织方式的变化，对审核过程的侧重点进行分析，为有效获取审核证据并对其进行客观评价提供了新思路。
伴随着制造业向着网络化、智能化方向加速迈进，智慧工厂(车间)越来越普遍。在工厂审核过程中，需要根据工艺实现过程的变化适当调整审核的侧重点，以保证审核结果输出的有效性。
虚拟审核概念
智慧工厂是由高科技设备和自动化机器人按照一定的程序生产操作要求完成相关生产任务的新型智能工厂。在虚拟环境下，运用自动化、物联网和数字控制技术来替代制造、分销和服务等传统运行，只有少量人对业务活动、资产、过程等进行管理。ISO 19011:2018引入了虚拟审核概念，采用过程方法来分析虚拟(无人)环境，为审核员理解虚拟(无人)实现和监视过程提供了重要的支持[1]。
生产组织方式变化
智慧工厂全部采用机器人作业，通过可编程逻辑控制器系统进行自动换模及流量传感器精准投放等，实现并联式自动化生产，具体见附表。
传统的提升生产质量的手段通常是提升过程控制的三定作业和严格工艺纪律水平。保证智慧工厂正常运作的前提是稳定生产和高成品率，主要通过完成适当产品设计、工艺设计及工艺控制来实现。智慧工厂在优化供应链管理(如使用经过合格评定的零部件)和固化相关工艺流程的基础上，采用AI检测技术最大限度地保证产品稳定输出。通过完成适当产品设计、工艺设计及工艺控制实现稳定生产和高成品率，这是保证智慧工厂正常运作的前提。
虚拟审核应用
虚拟审核应用
审核是指为获得审核证据对其进行客观的评价，以确定满足审核准则的程度，并形成文件的过程[3]。智慧工厂如果延续传统抽样模式以获得审核证据，审核过程必然存在半成品、样品抽取，无操作人员当面交流等障碍。为顺应组织生产方式变革的要求，通过过程方法来理解智慧工厂的质量管理体系是如何运行的。
审核的目的在于取得相关产品在一致性、可追溯性以及为保证产品安全而进行的相关测试等方面是否符合认证要求的证据[4]。AI技术的使用过程要求各生产要素相对固化，包括材料、设备、装置、生产方法、程序、技术、机器人(能力/技能)等。AI技术尽量减少人类管理活动的复杂性，并将成品的质量要求分割成最简单、可被准确观察的元素，根据其本质采用不同的监视控制手段。由于生产过程中各生产要素的固化，审核员要将目光从传统的现场抽样，鉴别数据转向关注AI学习的过程和系统的柔性建设，即系统如何识别不合格品，不合格的定义是否完整和正确，图像扫描和读取是否存在失真，不合格品数据的收集和处理等富有创造性的工作。
大数据技术能从各种各样类型的数据中获取有价值的信息，将数据每一维度的值分类、排序、组合和显示，并用图表、曲线、二维图像、动画等可视方法呈现。审核员可以通过企业质量数据模块获得工程项目实时数据和既往抽样工程项目的数据，以此作为审核证据。这样既扩大了抽样范围，避免了因抽样数据不足带来的抽样风险，又可以根据质量数据的相关权重和质量风险的影响程度决定下一步工作的方向。
此外，审核员应关注算法模型与场景是否适配;针对简化的算法模型，企业是否有相应的风险预案;风险预案是否满足认证机构关于不合格品控制的相关要求等问题。由于制造工艺流程相对固定，研发过程就成为了审核重点，应重点关注产品的质量特征是否被完全识别，质量波动风险是否有相应的工艺控制手段，研发过程中的信息是否得到完全记录等。当然，企业质量体系内部审核是否涵盖相关认证机构的要求，工程变更管理是否涵盖外部法律法规的变化等，也是审核不可缺少的内容。
总之，针对智慧工厂的审核应在充分考虑企业已经固化因素的基础上，应更加注重系统的柔性，如客户投诉处理、工程变更管理、产品认证要求输入等对外界因素的反馈处理过程;注重人员能力的提升，从原来注重现场操作人员的技能和经验，转移到设备维修保养及数据的分析处理等，以适应智慧工厂生产控制的需要。
[参考文献]
[1]赫里克·洛佩兹(Herick Lopez).审核虚拟环境-ISO 19011:2018引入虚拟审核概念. 李文远 译. [J].质量进展(Quality Progress).2020 (7).
[2]杨秀茂,王德奎.精益生产在LED显示屏制造过程中的应用[J].现代显示.2012 (23).
[3]CCA中国成本协会. CCA2101:2005成本管理体系 术语[S].2005-11-1.
[4]国家认证认可监督管理委员会强制性产品认证技术专家组工厂检查组.中国强制性产品认证工厂检查培训教材. [M].中国质检出版社、中国标准出版社.2015-5-1


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