一. 前言

在過去十年中，工業 4.0給各不同行業的製造實務帶來了重大的變化，這些變化也影響到品質管理活動的實施。自2004 年以來，Google 搜尋中對品質工程的興趣下降了70%；而與品質工程相比，資料解析(data analytics)增加了20倍(Zonnenshain and Kenett, 2020)。似乎，目前品質專業人員極需要學習和理解工業 4.0相關新技術，並思考如何使用這些新技術來為工作場所與顧客增加價值。

二. 品質的演進

品質的相關做法在歷史上經歷了幾次變化--從檢查到品質管制，再到品質管理和品質設計。目前全球採用的著名品質活動包括ISO 9000、全面質量管理(TQM)、六標準差、國家品質獎/卓越模式等。如何有系統地整合這些品質活動來解決品質問題，現今仍然是一般公司實施品質管理的重要努力方向。

在各式品質管理活動中，最重要的核心想法就是要進行品質改善；而，品質改善需要解決問題。在解決問題的過程中，找尋適當的問題、問題的拆解、數據的收集與分析、如何解釋分析的結果，都是重點。過去的幾十年來，許多品管從業人員，都是應用這種以數據導向的邏輯(Data-driven logic)來解決品質問題，而這樣的想法也會一直持續下去。過去，品質改善中常用到的技術，包括：統計方法、品質工具、豐田生產系統/精實想法等。漸漸地，有人開始使用數據挖礦、大數據與工業4.0的技術進行品質改善，品質4.0 (Quality 4.0)的時代也因此開啟。工業的進展和品質發展之間的關係如表1所示。

三. 品質4.0

工業4.0一詞，最早出現在2011年的漢諾威工業博覽會上，而品質4.0這個名詞是何時開始使用的，則不可考；也許是大約在2015年的時候。美國品質學會(ASQ)從2017年起已經舉辦過四次的品質4.0研討會。在網站上，ASQ把品質4.0描述為：將工業4.0的先進數位技術與品質卓越 (quality excellence)結合在一起，來推動實質性的績效改善。底下針對品質4.0的內涵做更進一步的討論。

1. 意義
   有關品質4.0，從宏觀的角度上來看，數位轉型是重點，它是由客戶和業務需求所驅動的策略轉變，希望可以利用數位技術來促進新的營運模式與新的價值來源，並也創造新的品質管理系統。從微觀的角度上來看，品質4.0是希望運用過去我們常用的品管方法與工業4.0的技術來協助企業進行品質改善與創新。

2. 理念
   品質4.0企圖將數據、流程、產品、人員連結整合在一起，希望他們可以協同合作。品質4.0是要來增強（或改進）人類的智能，並提高決策的速度和品質。品質4.0是跨功能的。在品質4.0的環境中，希望能將評估成本與失敗成本降至零，以大幅度的提升利潤。推行品質4.0，就如同將改善與創新導入至公司內部中，這需要公司內相關人員一起努力。

3. 重要技能
   通常，一位品質4.0工程師需要有：(1)軟技能：包括溝通、解決問題、團隊合作、變革管理等；(2)技術技能：包括與數據科學相關的技能等。品質4.0常用的工具，包括：數學與統計、人工智慧、大數據，以及致能技術(enabling technology)。其中，大數據在品質4.0中扮演相當重要的角色(Su, 2019)。工業4.0技術應用於品質改善中最重要的部份，便是如何使用大數據或數據科學的方法於品質改善與創新當中。

4. 工業4.0是品質4.0的一部分
   企業經常要經由了解顧客需求、進行設計、購買材料、製造、出貨，以及顧客服務等來做好營運管理。在這些過程中，若能透過傳統上常用的統計與品質工具之協助，或是將網路通訊技術全面導入於生產過程與企業經營，使產品、設備、企業間之數據與資訊可以高度虛實整合與應用(智慧工廠)，進而提升效率與品質，以獲得顧客滿意與高興，這就是品質4.0。從這個角度來看，工業4.0是品質4.0的重要幫手，是品質4.0的一部分。

四. 品質的未來

在工業4.0技術的催化下，品質4.0已儼然成形，是品質未來發展重點。然而，品質4.0要探討的並不只是侷限於技術面，它更是一種管理品質的新方法。品質4.0需要公司的全員買單，包括高層管理人員、IT、市場營銷、品質專業人員等。

目前，台灣的確缺少成功實施品質4.0的證據。不過，國外已有少數公司開始實施品質4.0的框架，例如，國際公司尼康(Nikon)宣布其戰略是品質4.0，希望透過數位化、自動化和互聯檢測(connected inspection)來實現從設計到製造的完整流程管制。展望未來，希望台灣的企業，特別是高科技公司，也能將品質4.0的概念進行實際運作，以豐富化品質工程的知識體系。

參考文獻

● Zonnenshain, A. and Kenett, R. S., 2020, Quality 4.0—the challenging future of quality engineering. Quality Engineering, 32(4), 614-626.

● Su, C.-T., 2019, Take a big byte--know the effects of big data on quality improvement to better solve problems and address customer concerns. Quality Progress, October 2019, 22-29.