虚拟企业质量管理研究的基础与发展文献综述

作者：冯良清 马卫 彭本红

欢迎访问e展厅 展厅 3 管理咨询与服务展厅 企业文化, 战略管理, 生产管理/工业工程, 营销管理, 知识管理, ... 当前，国内外运作管理研究的热点集中在质量管理、物流管理、服务运作管理等方面，虚拟企业(Virtual Enterprise，VE)管理是运作管理领域出现的新问题。美国Lehigh大学Steven L.Coldman,Roger N Nagel and Kenneth Preiss在《21世纪制造企业策略：一个工业主导的观点》中，首先提出了“虚拟企业将是未来的主要组织模式”。因此，关于虚拟企业的质量管理问题亦成了亟需解决的重要课题。在虚拟企业中，其质量管理范畴将比传统企业更加复杂：其质量系统将质量诊断与控制的功能由产品制造阶段向前延伸到产品设计开发阶段，向后延伸到产品销售及服务阶段；其质量系统的载体也将由产品的质量扩展到与产品相关的合作企业的质量。产品质量不仅取决于产品本身的设计与制造过程，也取决于虚拟企业的形成与运作过程，即涉及虚拟企业生命周期的各阶段。由于虚拟企业质量信息的交互与处理过程是在动态的复杂环境下进行的，其中涉及到许多子过程，所以“质量过程网络”的概念随之产生。从虚拟企业产品质量形成的角度看，质量过程网络包括市场需求、质量策划、产品设计、产品制造、供应商管理、售后管理、顾客管理、质量评价、质量改进等子过程或活动；从虚拟企业形成与运作过程看，质量过程网络包括市场信息识别、质量目标制定、合作伙伴选择、基础构成的控制、质量任务形成、质量任务分解、质量任务执行、质量监督与协调、质量评价、质量任务变更、质量创新、利益分配、解散计划及绩效评价。虚拟企业往往具有技术水平高和其它的新特点，决定了其过程的复杂性和不透明性：成员企业之间既有相对稳定的合作关系，又有动态调整的适应过程；既有信息共享的需要，也有一些保密的要求，有许多“隐性”条件约束；既有临时组建的一次性团队，也有循环更替的合作组织。因此，虚拟企业的质量过程网络具有“稳态”与“动态”、“显性”与“隐性”、“一次性”与“周期性”并存的特性，较传统企业复杂得多。研究虚拟企业的质量管理问题，必须从系统的角度出发，考虑各因素的动态性、复杂性、集成性及网络结构性特征。实际上，无论是产品质量形成过程的控制还是虚拟企业运作过程的控制，都需要一个质量诊断的环节，但现有的质量诊断技术和质量控制方法多为针对传统企业的产品质量形成过程或某一具体项目而言，对虚拟企业的质量诊断存在适用性差距，更谈不上有效控制。因此，研究虚拟企业的质量管理问题，必须突破传统的方法，从新的视角进行。不仅要关注产品质量的形成过程，更要关注虚拟企业的形成和运作过程；要从虚拟企业全生命周期的角度，借助集成的思想，识别质量过程网络特性，设计集成质量诊断与控制方案。鉴于此，本文对从传统企业质量管理到虚拟企业质量管理的相关文献进行了综述，以为后续研究奠定基础。 1 虚拟企业质量管理研究基础：传统企业的质量诊断与控制方法 1.1 质量诊断与过程监控研究 在传统企业的质量诊断与过程监控研究中，主要是监控产品制造加丁过程的均值和波动情况。一般分析控制方案的3种性能标准：平均运行长度(ARL)、分类的正确率和平均运行长度曲线。Saniga和Shirland五的调查表明，均值和方差图是监控生产中用得最普遍的控制图。后来。Saniga又研究了混合方案的第一类和第二类错误的概率，提出综合监控方案。但由于综合监控的运行长度很难确定，所以对其联合性能研究较少。同时，此综合监控的实施方案在适应性上也存在缺陷，如用于虚拟企业的动态质量过程网络控制很难确定度量标准。为更加清晰界定诊断类别与控制度量的标准。T.N.Goh将这些联合监控过程漂移的方案归为3类：传统的统计控制图、分类分析或判别分析以及人工神经网络(ANN-Artificial Neural Networks)控制图。 (1)传统的统计控制图(SPC)是通过在控制图上实时打点样本统计量来探测过程漂移的。Montgomery指出了X-bar和R图在样本规模为1时的缺陷，即相对CUSUM和EWMA图而言，其对过程的小漂移不敏感；而Guo和Dooley们提出的CUSUM和EWMA图则比X-bar和MR图具有更好的敏感性，能探测均值和方差的漂移，但其在探测到失控信号时不能提供漂移类型的任何信息。此后，Ganu提出了一个两侧EWMA均值和方差图的混合方案，并与CUSUM均值、方差图及EWMA图进行了比较。Acosta和Pignatiel研究了一对CUSUM和两对EWMA方案，不仅探测过程均值和方差漂移，而且识别单个观测值的漂移类型。Albin等研究了单值统计控制图，并在X-bar和MR图、单值X-bar图、单值EWMA图中比较ARL后，推荐用X-bar和EWMA均值图监控过程均值和方差漂移。Acosta和Pignatielio用CUSUM和EWMA同时计算所有3种性能。尽管这些方法能探测过程均值和方差漂移。但都没有分析均值和方差漂移的分类正确率；只是诊断识别出控制过程中存在问题，但不能诊断出什么问题，更没有提出改正提高方案。我国学者张公绪教授提出了两种质量诊断理论，突破了传统的休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。两种质量诊断方法通过联合使用休哈特控制图和选控图区分总质量和分质量，或者应用总过程能力指数和分过程能力指数度量总质量和分质量，并分别以总质量和分质量状况的组合关系“实时诊断”和“阶段性诊断”质量问题的准确位置(工序)。但其诊断方法仅适用于具体项目，在虚拟企业中，只对虚拟企业运行期的具体活动过程还具有一定的适用性，并不能完全适用于面向全生命周期的虚拟企业的全过程网络。 (2)分类分析或判别分析是通过度量样本与事先确定的受控、失控组的接近程度来划分样本属于哪个组的。这种方法利用判别函数获得接近程度值(距离)。判别函数分析也叫分类分析，在多变量分析和典型识别中非常有用。在各变量协方差矩阵结构的基础上，常常用线性判别函数(LDF)和二次判别函数(QDF)分类多变量特征向量。但该方法针对的亦是具体的受控或失控过程中的样本，其变量特征多为“显性”条件。而虚拟企业的动态网络过程之间存在许多的“隐性”因素。因此在构造协方差矩阵结构上存在困难。 (3)神经网络控制图在监控过程漂移的控制应用中，Pugh引入神经网络识别均值漂移来替代X-bar图，通过训练逆向传播神经网络，发现在样本规模为5时，较大均值漂移产生的ARL与标准控制图相同。Smith根据人工神经网络技术的特点，将不同的输入条件与相应输出结果作为训练集，训练出神经网络，判别过程输出的样本是否处于受控状态，并能根据变化趋势预测未来样本点的状况，揭示周期性漂移的规律性，以此完成对过程的诊断。Cheng也通过神经网络方案来探测过程均值的变化。根据ARL发现训练的网络优于休哈特—CUSUM混合图。像统计控制图一样，这些神经网络方案也只是调过程均值变化的探测，而事实上，在虚拟企业中，质量过程网络动态变化大，过程漂移存在不确定性与无规则性，漂移量的大小应分类确定。 1.2 质量控制与改进研究 在对传统企业中的质量控制与改进的研究中，普遍采用的方法包括：田口(Taguchi)方法、Shainin系统、6西格玛管理、统计方法、质量机能展开(QFD)以及响应曲面方法(RSM)。在这些方法中，最具有代表性的方法有田口方法、Shainin系统和6西格玛管理。 (1)田口方法涉及产品和过程的设计或再设计，包括系统设计、参数设计和容差设计，其立足点是产品生命周期的设计阶段，但并没有考虑企业的生命周期。田口方法注重的是质量差所造成的损失而不注重质量特性，通过一系列性能矩阵的“信噪比”估计损失函数。而质量特性在虚拟企业中是质量信息交互的重要变量，对其最终产品质量影响很大。田口方法在识别可能原因的诊断中仅限于基本工具，如头脑风暴法，流程图和鱼刺图，也不符合虚拟企业质量过程网络中的连续性、网络性、动态性以及信息交互特性的要求。 (2)Shainin系统偏重于策略和实施它的技术系统(多变量图、成对比较等)，将顾客认为重要的质量特性作为关键质量特性。Shainin在探索阶段多采用量化归纳技术而缺乏定性分析，也没有强调过程动态性、网络性和交互特性。 (3)6西格玛管理充分考虑特性、尺度、标准、密度等确定关键质量。1999年，Breyfogle以试验为中心，在诊断过程中建议使用大量工具，如流程图、头脑风暴法、因果图、运行图、控制图、多变量图等；引入了关键过程输出变量(KPOV)、关键过程输入变量(KPIV)来诊断关键质量与影响因素之间的关系。在度量、分析、改进阶段中渗透了诊断问题和原因的过程，诊断方法主要以定性分析和统计技术为主。6西格玛也没有强调过程的动态性、网络性和信息交互特性。 (4)基于统计方法的改进策略，主要是通过在过程中发现质量特性与影响因素之间的关系来识别改进机会，并在确认改进机会前检验其关系。其改进策略就是探索质量现象及其影响因素间的关系；QFD依赖于可获得知识的系统性；RSM仅仅覆盖质量改进的部分工作。 2 虚拟企业质量管理研究现状：概念描述与阶段探索 专门针对虚拟企业质量管理问题的研究，目前还尚处于站在某一独立角度分析与探索的阶段，还未形成系统的方法体系，主要体现在以下3个方面： 2.1 虚拟企业质量管理体系研究 在质量管理体系的研究方面，Martins.A.Joāo José Pinto FerreiraJo等以ISO9001：2000为基准，提出第三方审核体系集成应用到虚拟企业中的框架，为虚拟企业的质量管理提供了新思路，Zhixiang,C.介绍了一种针对虚拟企业的质量管理方法，但还处于描述性介绍阶段。唐晓青等提出了一种集成化虚拟企业质量管理系统的多维视图模型。该模型描述了敏捷化产品全生命周期质量管理系统的体系结构，针对的是产品生命周期，并不是虚拟企业的全生命周期，在对象范围上还有待扩展。杨鸿鹏等从物理分布、逻辑分布、功能分布、网络分布4个方面阐述了虚拟企业质量管理的体系结构。而杜苏、苏秦等则就敏捷虚拟企业质量管理的特点及其主要对象作了详细的分析论述，指出虚拟企业质量管理的主要对象是质量信息流，特点表现为流程式的质量管理变成模块式的协调。主张质量控制与质量协调的结合，强调质量目标分解与质量合作。杨世元等提出了统筹质量管理小组(WQMC)的概念，以此来优化虚拟企业的质量管理体系结构。 2.2 虚拟企业质量管理信息系统研究 在虚拟企业质量管理信息系统方面，Qiang Su等基于虚拟组织网络平台设计了虚拟企业质量管理信息系统。段桂江等分析了质量信息系统对动态企业环境的适应性，提出了一个面向动态企业环境的质量信息系统框架模型，并以此为基础就动态企业环境中质量信息系统的实现，从系统平台、模型框架、数据结构等方面进行了深入的分析。要义勇等也开发了基于web浏览器的质量信息系统，使用Internet数据库连接器实现网络上的结构化信息的交流传输，并讨论了质量信息系统的重构方法。 2.3 虚拟企业质量信息交互与监理机制研究 L.M.Camarinha Matos.等研究了虚拟企业伙伴搜索和质量信息交换机制。Biqing Huang等提出了整体制造模式的虚拟企业控制框架。H.C.W.Lau等设计了一种多代理的虚拟企业质量管理框架。幸研等提出了在敏捷制造模式下的质量计划流程重组环境。其根据产品质量计划重组的需要，从流程、资源、质量记录和质量活动4个方面考虑过程控制的重构变化方法；同时说明了如何使质量计划流程在虚拟企业间定义和调用，来满足虚拟企业质量保证工作机制的协同性、资源和流程的动态集成性。郑文军等引入了质量监理的概念，提出了以质量监理小组为核心的敏捷虚拟企业质量管理机制，为敏捷虚拟企业的质量保证、质量协调与质量创新提供了一种较好的组织模式。陈琨等利用扩展的质量功能配置模型建立了从顾客需求到质量职能单元的映射，建立了多功能质量小组选配整数规划模型，从而实现了虚拟企业多功能质量小组的优化配置。 3 相关研究存在的问题：不适应性与局限性 (1)传统企业质量管理方法对虚拟企业的不适应性。传统企业质量管理方法尽管都要涉及到质量问题的原因诊断、改进措施的制定以及改进效果的度量、分析和巩固，但其立足点都是基于相对稳态的单个企业产品质量过程，过程与过程之间多表现为“显性”关系，并没有考虑多个合作企业在虚拟企业中的“隐性”条件，且没有将动态企业之间的质量信息渗透到企业的生命周期过程中进行全面诊断，并不涉及企业全生命周期的阶段特性约束条件。因此，传统企业的质量管理方法对虚拟企业质量管理存在不适应性。 (2)虚拟企业质量管理方法对动态质量过程网络控制的局限性。现有虚拟企业质量管理研究成果，主要是站在某一角度研究了虚拟企业质量管理的框架体系与宏观结构，且许多概念抽象，进行的多为描述性的研究；并没有探讨其质量管理过程中的诊断方法。对控制方法的研究通过建立分布式质量信息系统的途径利用信息交互来进行，但对交互过程的控制并没有进行深入分析；对动态环境下的质量过程网络的控制仅仅通过信息交互还远远不够，还必须借助系统的、集成的思想研究相应的诊断、评价与控制体系。 4 虚拟企业质量管理研究的发展：集成化的诊断与控制 4.1 虚拟企业质量管理中的集成质量诊断研究 (1)对象的集成。在传统企业的质量管理活动中，质量诊断一般针对单个企业内的相关过程，质量控制也是针对具体企业中的产品实现过程而言的。虚拟企业的质量管理从宏观上涉及多个相关成员企业，从微观层面上则涉及许多集成化产品开发团队(Integrated Product Development Team，IPT)。其质量诊断除了对单个企业的过程诊断之外，更应是针对多个实体(成员企业或IPT)的合作过程和合作效果的诊断。成员交互的是集成质量信息，即质量诊断的对象需要作集成化处理。 (2)方法的集成。在质量诊断方法上，传统的质量诊断方法(如SPC、SPD等)主要监控实际产品加工过程的均值或波动，多为显性的数据，而对虚拟企业的隐性的、动态的过程数据诊断则存在困难。由于专家系统(Expert System，EP)是传统人工智能中最活跃、最有成效的一个分支，其应用已经渗透到各个科技领域，而人工神经网络则具有自学习、并行处理、联想记忆等功能，因此，上述两者的结合互补可以大大增强虚拟企业解决实际问题的能力。所以应该集成应用传统的诊断方法与智能化方法，开发能处理动态过程及隐性过程数据的集成质量诊断方法体系，即需要解决虚拟企业质量诊断方法的集成问化题。 4.2 虚拟企业质量管理中的质量过程网络控制研究 虚拟企业的质量过程网络的控制不仅是对产品实现过程的控制，更是一个贯穿于虚拟企业全生命周期的动态的系统控制过程，即虚拟企业的质量管理活动是其生成期、运行期、发展期和终止期的集成质量过程网络控制。虚拟企业的运作是一个动态的网络化过程，各成员企业根据各自的质量任务执行能力以及相关要求签订目标任务合同，并将目标任务分解为若干个子任务，形成工作任务分解结构(Work Breakdown Structure，WBS)。这些子任务形成一种相互串行或并行的混合网络结构，其中某一任务既可由虚拟企业中的一个成员企业独自完成，也可由多个成员企业组成的IPT完成。为统一起见，可将其统称为IPT。这些IPT在可操作层次上构成了虚拟企业面向流程的底层组织结构，即虚拟企业的最小实体单元。因此，虚拟企业实质上就是以IPT为最小实体单元的过程网络系统，质量过程网络伴随IPT实体贯穿始终。所以，对质量过程网络的控制本质上是对质量信息网络和IPT实体网络的控制。未来的研究应针对虚拟企业生命周期的质量环及其集成质量系统，进一步明确质量过程网络的结构、特性及相互关系。由于可靠性技术在工程系统中应用广泛，利用可靠性技术将对虚拟企业的质量任务执行能力的诊断性评价与网络过程控制起到重要作用，因此结合工程系统可靠性技术与人工智能技术开发IPT质量网络的控制方案具有重要的意义。 4.3 虚拟企业集成质量管理在复杂产品模块化生产网络治理中的应用研究 当前，许多复杂产品，如航空领域的大飞机项目，多以模块化形式展开合作，而复杂产品模块化的本质就是形成动态的“虚拟企业”模式。如美国突现波音777飞机开发、研制、制造、一次试飞成功的根本途径，就是以虚拟企业的运作模式进行。但是复杂产品的质量控制还有许多问题没有解决，而虚拟企业的集成质量诊断与过程网络控制则是解决这一实际问题的关键。在许多情况下，知道问题所在但不知如何改进，原因在于缺乏有效的质量诊断环节，或由于诊断过程的片面性而没能够系统改进。而对于虚拟企业中的“隐性”环节更难控制，研究虚拟企业集成质量管理就是要将“隐性”条件“显性”化。结合现有的诊断技术，对其中部分“显性”问题综合使用过程集成诊断技术，将使问题处理更具有针对性。因此，虚拟企业集成质量管理研究将有助于实现对复杂动态网络过程的有效控制，尤其对复杂产品模块化生产的“隐性”网络治理而言，集成智能诊断技术更能发挥其处理数据量大、应付各种复杂关系、模糊其过程的特点。通过智能技术与网络可靠性技术，有助于解决复杂产品的质量控制问题，推动企业质量管理和技术水平的有效提高。(end)

文章内容仅供参考 (投稿) (如果您是本文作者，请点击此处) (3/7/2012)