數(shù)智賦質(zhì)深耕制造， 破局求索致遠產(chǎn)業(yè)

——訪武漢庫得克軟件有限公司創(chuàng)始人駱甫成

制造業(yè)是實體經(jīng)濟的根基，質(zhì)量則是制造業(yè)安身立命的根本。當數(shù)字化浪潮重塑全球產(chǎn)業(yè)格局，當“人工智能+制造”成為推動產(chǎn)業(yè)升級的核心引擎，質(zhì)量管理已不再是簡單的產(chǎn)品檢驗，而是關(guān)乎企業(yè)競爭力、產(chǎn)業(yè)鏈韌性乃至國家產(chǎn)業(yè)實力的關(guān)鍵命題。在這場從“制造”向“智造”的跨越中，駱甫成以三十余載的堅守，走出了一條從學術(shù)研究到產(chǎn)業(yè)實踐的深耕之路。他以統(tǒng)計算法為基石，以數(shù)字化技術(shù)為工具，打破傳統(tǒng)質(zhì)量管理的認知桎梏；以“用數(shù)據(jù)說話、以技術(shù)解題”的理念，通過信息化、數(shù)字化、智能化的質(zhì)量管理系統(tǒng)為千余家企業(yè)重構(gòu)質(zhì)量管理體系；更以對產(chǎn)業(yè)痛點的深刻洞察，推動質(zhì)量管理從“事后補救”轉(zhuǎn)向“事前預(yù)防”，從“企業(yè)個體行為”延伸至“全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同”。他的探索，不僅是個人對技術(shù)理想的踐行，更折射出中國制造業(yè)質(zhì)量管理體系從無到有、從弱到強的演進軌跡，為產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了可借鑒的實踐樣本。

初心錨定：從教研到產(chǎn)業(yè)，解碼質(zhì)量本質(zhì)

上世紀（參數(shù)丨圖片）80年代末，仍在高校執(zhí)教的駱甫成，已敏銳的將研究視野投向制造業(yè)質(zhì)量管理的核心矛盾。彼時，制造業(yè)對質(zhì)量的重視雖已成為共識，但管控手段卻深陷“經(jīng)驗依賴”的困境——企業(yè)多依靠人工抽樣檢驗判斷產(chǎn)品合格與否，既無法覆蓋規(guī)模化生產(chǎn)的全流程，也難以解釋“質(zhì)量問題反復(fù)出現(xiàn)”的根源。“談質(zhì)量不能只看結(jié)果，更要追溯形成過程”，這一認知成為他日后深耕產(chǎn)業(yè)的起點。

在教研過程中，駱甫成進一步拆解質(zhì)量管理的核心邏輯：質(zhì)量數(shù)據(jù)并非孤立的數(shù)值，而是需要通過科學分析轉(zhuǎn)化為決策依據(jù)的“生產(chǎn)要素”。他發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)質(zhì)量管理存在兩大關(guān)鍵局限：其一，作為百年前創(chuàng)立的質(zhì)量管理方法，統(tǒng)計過程控制（SPC）在算法層面依賴于對數(shù)據(jù)分布形態(tài)的預(yù)設(shè)（如正態(tài)分布），而此類預(yù)設(shè)常與實際情況不符，在算力層面，其操作流程高度依賴人工處理，難以適應(yīng)現(xiàn)代自動化生產(chǎn)線的高頻數(shù)據(jù)采集需求與多變量交互的復(fù)雜場景；其二，生產(chǎn)、檢驗、倉儲等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)相互割裂，無法形成完整的質(zhì)量追溯鏈條，導(dǎo)致問題出現(xiàn)后難以快速定位源頭。這些發(fā)現(xiàn)，讓他意識到：唯有通過技術(shù)革新，才能打破傳統(tǒng)管控的天花板，而這也成為他從高校走向產(chǎn)業(yè)一線的重要動因。

90年代，制造業(yè)自動化水平加速提升，流水線生產(chǎn)逐漸普及，傳統(tǒng)質(zhì)量管理的滯后性愈發(fā)凸顯——人工檢驗無法覆蓋全流程，經(jīng)驗判斷難以應(yīng)對復(fù)雜的生產(chǎn)變量。正是在這一背景下，駱甫成毅然告別高校講臺，投身產(chǎn)業(yè)實踐，希望將學術(shù)研究成果轉(zhuǎn)化為解決實際問題的方案。1997年，他創(chuàng)辦武漢庫得克軟件有限公司，自此開啟了以企業(yè)為載體、推動質(zhì)量管理數(shù)字化革新的征程。

武漢庫得克軟件有限公司自成立以來，始終專注于質(zhì)量管理的理念、方法和技術(shù)、統(tǒng)計分析算法、信息化系統(tǒng)開發(fā)平臺的研究，致力于為制造型企業(yè)提供質(zhì)量管理系統(tǒng)信息化（數(shù)字化/智能化）總體解決方案及服務(wù)。經(jīng)過近三十年發(fā)展，公司業(yè)務(wù)已遍及35個國家和地區(qū)，服務(wù)超1000家全球知名企業(yè)，涵蓋飲料食品、包裝材料、石油化工、汽車制造、機器機械、家用電器、電子電氣等幾乎所有制造行業(yè)，是國際上“質(zhì)量管理系統(tǒng)（QMS）”領(lǐng)域的開拓者。而這份行業(yè)地位的奠定，并非一蹴而就，而是始于公司創(chuàng)立初期，駱甫成帶著團隊在市場認知空白的困境中，一步步用技術(shù)與實效打開局面的艱辛探索。

最初的推廣充滿挑戰(zhàn)。彼時市場對“數(shù)字化質(zhì)量管理”的認知近乎空白，多數(shù)企業(yè)要么將質(zhì)量管控視為生產(chǎn)的附屬環(huán)節(jié)，要么認為“采購檢測設(shè)備、上線簡單系統(tǒng)”就是質(zhì)量升級的全部。駱甫成帶著團隊一次次走進工廠，從原材料入庫到成品出庫，逐環(huán)節(jié)梳理質(zhì)量管控節(jié)點，用“數(shù)據(jù)追溯降低不良率”“實時預(yù)警減少損失”的實際效果說服企業(yè)。他清晰記得，早期服務(wù)一家（現(xiàn)已成長為行業(yè)標桿的）機械制造企業(yè)時，客戶管理層對“用數(shù)據(jù)預(yù)測質(zhì)量風險”這一理念的可行性抱有深刻的懷疑，認為其過于理想化。轉(zhuǎn)折點發(fā)生在系統(tǒng)上線后不久——系統(tǒng)通過持續(xù)實時監(jiān)測關(guān)鍵工序的溫度、壓力等參數(shù)，基于數(shù)據(jù)模型提前識別出一個潛在的設(shè)備異常趨勢，從而得以在故障發(fā)生前進行干預(yù)，成功避免了一次預(yù)計會導(dǎo)致近百萬元停產(chǎn)損失的重大事故。正是這一具體成果，讓客戶的態(tài)度發(fā)生了根本轉(zhuǎn)變，開始認可數(shù)字化質(zhì)量管理的實際價值。這件事讓他深刻體會到，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的成功，不僅依賴于技術(shù)方案本身，更需要用實際發(fā)生的、可量化的成效來突破市場固有的認知壁壘。

匠心筑路：以技術(shù)破局，構(gòu)建質(zhì)量生態(tài)

在產(chǎn)業(yè)實踐中，駱甫成始終將“算法創(chuàng)新”作為核心競爭力。針對傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的局限性，他帶領(lǐng)團隊結(jié)合現(xiàn)代制造業(yè)的生產(chǎn)特點，研發(fā)出更適配的質(zhì)量分析模型。傳統(tǒng)SPC方法依賴固定采樣周期與正態(tài)分布假設(shè)下的近似計算，難以捕捉實際生產(chǎn)過程中的微小波動，他們便開發(fā)出基于實時數(shù)據(jù)流的動態(tài)統(tǒng)計算法，能夠自動識別工序參數(shù)的異常變化，將質(zhì)量管控從“事后檢驗”推向“事前預(yù)防”。

以飲料行業(yè)的凈含量檢測為例，傳統(tǒng)方法需打開瓶蓋抽樣檢測，屬于破壞性檢驗，這種做法面臨一個兩難局面：如果檢測數(shù)量過多，會導(dǎo)致成品浪費，增加成本；而若檢測數(shù)量不足，則可能無法全面反映整批產(chǎn)品的質(zhì)量狀況，帶來漏檢風險，影響質(zhì)量控制效果。駱甫成團隊巧妙地為企業(yè)定制開發(fā)的“非破壞性檢測算法”，通過分析灌裝設(shè)備的壓力、流速、時間等參數(shù)，結(jié)合機器學習模型，可精準預(yù)測每瓶產(chǎn)品的容量，實現(xiàn)100%全檢。這種“用數(shù)據(jù)替代物理檢測”的思路，不僅提升了管控精度，更推動質(zhì)量管理模式的深層變革——從依賴人工經(jīng)驗到依靠數(shù)據(jù)智能，從單一指標監(jiān)控到全流程協(xié)同優(yōu)化。

隨著服務(wù)企業(yè)數(shù)量的增多，駱甫成發(fā)現(xiàn)，不同規(guī)模、不同行業(yè)的企業(yè)對質(zhì)量管理的需求差異顯著：大型企業(yè)需要全球化協(xié)同的質(zhì)量追溯系統(tǒng)，以實現(xiàn)多工廠數(shù)據(jù)同步與供應(yīng)鏈協(xié)同；中小企業(yè)則更關(guān)注成本可控與操作簡便，希望以較低投入解決核心工序的管控問題。為此，他帶領(lǐng)團隊構(gòu)建了“模塊化、可配置”的質(zhì)量管理系統(tǒng)架構(gòu)，極大地降低了實施與運維系統(tǒng)的技術(shù)門檻，使企業(yè)能根據(jù)自身實際業(yè)務(wù)需求靈活的對系統(tǒng)進行自定義配置與更新，一舉打破了傳統(tǒng)“貨架式產(chǎn)品功能固化”與“定制開發(fā)成本高昂”的兩難局面。

這套系統(tǒng)的核心在于“無代碼開發(fā)平臺”——企業(yè)無需依賴專業(yè)程序員，業(yè)務(wù)人員即可根據(jù)自身需求，通過可視化界面配置質(zhì)量管控流程，從原材料檢驗標準設(shè)定到成品追溯鏈路搭建，均能快速完成。例如，為可口可樂打造的全球質(zhì)量協(xié)同系統(tǒng)，不僅實現(xiàn)了各地工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實時同步，還通過“原料-成品”雙向追溯算法，將質(zhì)量問題定位時間從傳統(tǒng)的數(shù)天縮短至1小時；而為中小型制造企業(yè)設(shè)計的“輕量化模塊”，則聚焦關(guān)鍵工序管控，以遠低于定制開發(fā)的成本，幫助企業(yè)實現(xiàn)質(zhì)量數(shù)據(jù)的標準化記錄與分析。這種“千人千面”的系統(tǒng)設(shè)計，既滿足了不同企業(yè)的需求，也構(gòu)建起覆蓋“研發(fā)-生產(chǎn)-供應(yīng)鏈-售后服務(wù)”全鏈路的質(zhì)量管控生態(tài)，進一步鞏固了武漢庫得克軟件有限公司在行業(yè)內(nèi)的技術(shù)領(lǐng)先地位。

在駱甫成看來，質(zhì)量管理的邊界不應(yīng)局限于單個企業(yè)，而應(yīng)延伸至整個產(chǎn)業(yè)鏈。他發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)鏈質(zhì)量管控的核心痛點在于“信息不對稱”：核心企業(yè)對供應(yīng)商的審核多依賴定性評估，難以掌握其真實生產(chǎn)能力；供應(yīng)商的質(zhì)量數(shù)據(jù)無法與核心企業(yè)實時同步，導(dǎo)致問題產(chǎn)品流入下游后才被發(fā)現(xiàn)，造成連鎖損失。為此，他帶領(lǐng)團隊開發(fā)了“供應(yīng)鏈質(zhì)量協(xié)同平臺”，通過打通核心企業(yè)與供應(yīng)商的質(zhì)量數(shù)據(jù)鏈路，實現(xiàn)了從“被動審核”到“主動管控”的轉(zhuǎn)變。

平臺上線后，核心企業(yè)可實時查看供應(yīng)商關(guān)鍵工序的質(zhì)量數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)比對評估其生產(chǎn)穩(wěn)定性，提前識別潛在風險；供應(yīng)商也能及時獲取核心企業(yè)的質(zhì)量標準更新，避免因信息滯后導(dǎo)致的產(chǎn)品不合格。例如，某汽車零部件企業(yè)通過該平臺，將供應(yīng)商質(zhì)量審核周期從15天縮短至3天，同時將零部件不良率降低25%，既提升了供應(yīng)鏈效率，也降低了整體運營成本。這種“數(shù)據(jù)驅(qū)動的供應(yīng)鏈協(xié)同”模式，不僅提升了產(chǎn)業(yè)鏈整體質(zhì)量水平，更構(gòu)建起“共生共贏”的產(chǎn)業(yè)生態(tài)——核心企業(yè)通過賦能供應(yīng)商提升質(zhì)量，供應(yīng)商則通過數(shù)據(jù)透明獲得更多合作機會。

初心致遠：以賦能為任，推動產(chǎn)業(yè)升級

盡管數(shù)字化質(zhì)量管理已在多個行業(yè)落地見效，但駱甫成仍面臨“市場認知不足”的挑戰(zhàn)：部分企業(yè)將質(zhì)量管理等同于“硬件投入”，忽視了流程優(yōu)化與人員能力提升；中小企業(yè)則因?qū)ν度氤杀九c回報周期的顧慮，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型持觀望態(tài)度。為此，他將“認知普及”作為重要工作，通過行業(yè)論壇、企業(yè)培訓、案例分享等方式，傳遞“質(zhì)量管理是價值創(chuàng)造而非成本負擔”的理念。

他常以康明斯發(fā)動機的案例為例：這家企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備自動化水平不及國內(nèi)同行，卻憑借精細化的質(zhì)量管控，生產(chǎn)出性能更優(yōu)的產(chǎn)品。“質(zhì)量提升不是靠裝備堆砌，而是靠對每個工序的精準把控，靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的持續(xù)改進”，這句分享讓許多企業(yè)管理者重新審視質(zhì)量管理的價值。此外，他還積極推動與政府部門的合作，希望借助政策引導(dǎo)，降低中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本門檻，讓更多企業(yè)享受到質(zhì)量升級帶來的紅利。

針對不同規(guī)模企業(yè)的轉(zhuǎn)型需求，駱甫成提出“分層賦能”策略：對大型企業(yè)，聚焦“全球化質(zhì)量協(xié)同”與“AI深度應(yīng)用”，幫助其構(gòu)建具有國際競爭力的質(zhì)量管控體系，支撐全球業(yè)務(wù)拓展；對中小企業(yè)，則推出“輕量化、低成本”的解決方案，聚焦核心工序管控，以“小投入、快見效”的模式，幫助企業(yè)逐步實現(xiàn)質(zhì)量數(shù)字化管理。

以武漢庫得克服務(wù)的某中型電子企業(yè)為例，企業(yè)初期僅希望解決產(chǎn)品焊接工序的質(zhì)量問題，駱甫成團隊便先為其部署“焊接參數(shù)實時監(jiān)測模塊”，通過數(shù)據(jù)分析識別出焊接溫度與時間的最優(yōu)組合，將不良率降低40%；隨后，根據(jù)企業(yè)發(fā)展需求，逐步擴展至原材料檢驗、成品追溯等環(huán)節(jié)，最終以可控成本完成了全流程質(zhì)量體系升級。這種“循序漸進、按需賦能”的思路，避免了企業(yè)因盲目投入導(dǎo)致的資源浪費，也讓數(shù)字化質(zhì)量管理真正成為推動企業(yè)發(fā)展的“助推器”。

作為深耕質(zhì)量管理領(lǐng)域三十余載的“老兵”，駱甫成對年輕創(chuàng)業(yè)者有著深切的期許。他常說：“制造業(yè)轉(zhuǎn)型是一場長期主義的實踐，不能追求短期效應(yīng)，更不能急于求成?！痹谒磥?，年輕一代創(chuàng)業(yè)者擁有更敏銳的技術(shù)感知力與更開闊的國際視野，但也需要沉下心扎根產(chǎn)業(yè)，理解企業(yè)真實需求，才能開發(fā)出真正有價值的產(chǎn)品。

他以自己的經(jīng)歷為例：從最初的算法研發(fā)到系統(tǒng)構(gòu)建，從服務(wù)首家企業(yè)到業(yè)務(wù)覆蓋35個國家和地區(qū)，每一步都離不開“堅持”與“務(wù)實”——堅持技術(shù)創(chuàng)新，不隨波逐流；務(wù)實解決問題，不空談概念?！吧鐣粫钾撜嬲母冻?，只要扎根產(chǎn)業(yè)、專注價值，終會看到成果”，這句樸素的話，既是他對自己從業(yè)生涯的總結(jié)，也是對年輕創(chuàng)業(yè)者的真誠寄語。

從高校教研到產(chǎn)業(yè)實踐，從算法革新到系統(tǒng)構(gòu)建，駱甫成的三十余載從業(yè)之路，始終圍繞“用技術(shù)賦能質(zhì)量管理、用數(shù)據(jù)推動產(chǎn)業(yè)升級”的目標展開。他以對質(zhì)量本質(zhì)的深刻理解，打破傳統(tǒng)認知的桎梏；以對技術(shù)創(chuàng)新的執(zhí)著追求，構(gòu)建起適配現(xiàn)代制造業(yè)的質(zhì)量管控體系；更以對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的責任擔當，推動質(zhì)量管理從企業(yè)個體行為延伸至全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同。在“中國制造2025”戰(zhàn)略深入推進的背景下，駱甫成的探索仍在繼續(xù)——未來，隨著中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，隨著質(zhì)量管理與產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈的深度融合，這份以數(shù)智賦質(zhì)的事業(yè)，必將為更多企業(yè)注入發(fā)展活力，為中國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展筑牢根基，最終實現(xiàn)質(zhì)效齊升、產(chǎn)業(yè)共榮。