今年早些时候，在五个不同的地点，五位 CEO 几乎同时公开道歉，承认伪造数据。这五家公司分别是丰田、本田、马自达、Yamaha 和 Suzuki，被发现伪造了车辆安全测试数据，包括行人安全测试、碰撞测试和噪音水平测量测试。

日商危机，暴露生产管理四大要点没有做足

「我们对这一事件深感遗憾并致以歉意。」—— 丰田汽车公司董事长丰田章男

日本制造商最近曝出的数据伪造问题，引发了对质量管理过程完整性的担忧，严重引响消费者对品牌的信任。这次事件提醒我们，透明度、责任制和有力的质量保证措施在制造业的重要性。

在深入探讨如何防止此类事件再次发生的同时，应当了解导致信任危机的根本因素，并实施能够恢复对日本制造业信心的综合解决方案。

「这次事件可以理解为技术上的允许，比如在可接受范围内略微修改数据，这不会影响发动机性能。生产线基于这种解释做出了判断，我们对这种判断缺乏监督。」 —— 本田技研工业株式会社首席执行官三部敏宏

这次事件的一个重要教训是需要建立一个强大企业文化，优先考虑企业道德和质量，而不是短期利润。为了实现雄心勃勃的生产目标并保持无瑕的声誉，公司有时可能会受到诱惑，而采取捷径或操纵数据，这正是这些日本制造商的情况。

此外，实施强而有力和独立质量保证系统是必不可少的，这包括整合各式先进技术，像是数据分析和自动化检测过程，来增强质量控制的可靠性和透明度。此外，建立第三方审查和认证计划，可以提供额外的监督，确保制造商遵守最高质量和诚信标准。

「一些标准作业程序和协议不够完善，导致一线员工自行解释，结果导致不符合规定的方法，造成了目前的结果。」 —— 马自达汽车公司社长兼执行官毛笼胜弘

MES 中的数据虽然关键，但只是管理生产和确保未来质量的一个起点。 MES 系统在特定时间区间内收集数据，但它们可能会遗漏影响质量的作业细节，也无法即时发现异常。这些系统通常是孤立的，缺乏与 ERP、SCM 或 PLM 系统的整合，限制了全面的数据分析。

这些整合提供了颗粒化数据、即时检测、先进分析和标准作业遵循，帮助优化生产和确保质量。虽然 MES 数据是重要的一部分，但它只是掌握生产管理和质量保证的一块拼图。正如 Steve Jobs 对 Dropbox 的评价一样，「这是一个非常有用的功能，但终究只是一个功能。要真正获得完整的画面，你需要一个整体且综合的方法。」

翻转生产疏漏，打造高效品管系统

「在我看来，AI 视觉是智慧制造的最后一块拼图。」 —— 电动汽机车组装厂的智慧制造系统及解决方案处长黄至伟

这个整合系统的核心是 AI 视觉，它对生产线进行连续、细致的检视，甚至可以检测到人眼或传统数据点可能遗漏的缺陷和问题。 可以说 AI 视觉像是一个不会疲倦的数据稽查员，始终保持严格的标准。

预防性维护系统可以和 AI 视觉相辅相成，利用数据驱动的见解，来预测和减轻潜在的设备故障问题。透过提前解决这些问题，制造商能减少停机时间，保持高效的顺畅生产。

质量管理系统（QMS）是另一个关键组成部分，确保在生产的每个阶段，进行全面的质量保证和控制。与 MES 无缝整合起来，一个强大的 QMS 提供了结构化、标准化的质量管理方法，不遗漏任何错误。

大数据分析平台支撑着这个整合系统，它深入挖掘制造过程中生成的海量数据，这个强大的工具可以识别趋势，发现隐藏的问题，并提出优化建议，将原始数据转化为可执行的洞察，持续推动改进。

通过整合这些先进的解决方案，制造商可以将 MES 从一个有用的工具，转变为一个全面的、智慧的制造系统的核心。这就是智慧制造的未来，每个零组件都和谐工作，提供空前的质量、效率和生产性能。

细看日本制造商的伪造数据问题源头，AI 视觉系统在解决这类问题能发挥重要作用，透过捕捉生产过程中的细致、即时数据，AI 视觉系统让制造商掌握全面数据，这些数据可以与其他的解决方案，如预防性维护系统和质量管理系统整合，创建一个全面的制造管理架构。

制造商可以在整个运营过程中提高透明度、责任制和质量保证，有助于防止数据伪造和质量问题，也能使制造商主动识别和解决潜在问题，确保交付符合或超出客户期望的高质量产品，重建消费者对品牌的信任。