今年早些時候，在五個不同的地點，五位 CEO 幾乎同時公開道歉，承認偽造數據。這五家公司分別是豐田、本田、馬自達、Yamaha 和 Suzuki，被發現偽造了車輛安全測試數據，包括行人安全測試、碰撞測試和噪音水平測量測試。

日商危機，暴露生產管理四大要點沒有做足

「我們對這一事件深感遺憾並致以歉意。」—— 豐田汽車公司董事長豐田章男

日本製造商最近曝出的數據偽造問題，引發了對品質管理過程完整性的擔憂，嚴重引響消費者對品牌的信任。這次事件提醒我們，透明度、責任制和有力的品質保證措施在製造業的重要性。

在深入探討如何防止此類事件再次發生的同時，應當了解導致信任危機的根本因素，並實施能夠恢復對日本製造業信心的綜合解決方案。

「這次事件可以理解為技術上的允許，比如在可接受範圍內略微修改數據，這不會影響發動機性能。生產線基於這種解釋做出了判斷，我們對這種判斷缺乏監督。」 —— 本田技研工業株式會社首席執行長三部敏宏

這次事件的一個重要教訓是需要建立一個強大企業文化，優先考慮企業道德和品質，而不是短期利潤。為了實現雄心勃勃的生產目標並保持無瑕的聲譽，公司有時可能會受到誘惑，而採取捷徑或操縱數據，這正是這些日本製造商的情況。

此外，實施強而有力和獨立品質保證系統是必不可少的，這包括整合各式先進技術，像是數據分析和自動化檢測過程，來增強品質控制的可靠性和透明度。此外，建立第三方審查和認證計劃，可以提供額外的監督，確保製造商遵守最高品質和誠信標準。

「一些標準作業程序和協議不夠完善，導致一線員工自行解釋，結果導致不符合規定的方法，造成了目前的結果。」 —— 馬自達汽車公司社長兼執行長毛籠勝弘

MES 中的數據雖然關鍵，但只是管理生產和確保未來品質的一個起點。MES 系統在特定時間區間內收集數據，但它們可能會遺漏影響品質的作業細節，也無法即時發現異常。這些系統通常是孤立的，缺乏與 ERP、SCM 或 PLM 系統的整合，限制了全面的數據分析。

這些整合提供了顆粒化數據、即時檢測、先進分析和標準作業遵循，幫助優化生產和確保品質。雖然 MES 數據是重要的一部分，但它只是掌握生產管理和品質保證的一塊拼圖。正如 Steve Jobs 對 Dropbox 的評價一樣，「這是一個非常有用的功能，但終究只是一個功能。要真正獲得完整的畫面，你需要一個整體且綜合的方法。」

翻轉生產疏漏，打造高效品管系統

「在我看來，AI 視覺是智慧製造的最後一塊拼圖。」 —— 電動汽機車製造商的智慧製造系統及解決方案處長黃至偉

這個整合系統的核心是 AI 視覺，它對生產線進行連續、細致的檢視，甚至可以檢測到人眼或傳統數據點可能遺漏的缺陷和問題。 可以說 AI 視覺像是一個不會疲倦的數位稽查員，始終保持嚴格的標準。

預防性維護系統可以和 AI 視覺相輔相成，利用數據驅動的見解，來預測和減輕潛在的設備故障問題。透過提前解決這些問題，製造商能減少停機時間，保持高效的順暢生產。

品質管理系統（QMS）是另一個關鍵組成部分，確保在生產的每個階段，進行全面的品質保證和控制。與 MES 無縫整合起來，一個強大的 QMS 提供了結構化、標準化的品質管理方法，不遺漏任何錯誤。

大數據分析平台支撐著這個整合系統，它深入挖掘製造過程中生成的海量數據，這個強大的工具可以識別趨勢，發現隱藏的問題，並提出優化建議，將原始數據轉化為可執行的洞察，持續推動改進。

通過整合這些先進的解決方案，製造商可以將 MES 從一個有用的工具，轉變為一個全面的、智慧的製造系統的核心。這就是智慧製造的未來，每個零組件都和諧工作，提供空前的品質、效率和生產性能。

細看日本製造商的偽造數據問題源頭，AI 視覺系統在解決這類問題能發揮重要作用，透過捕捉生產過程中的細緻、即時數據，AI 視覺系統讓製造商掌握全面數據，這些數據可以與其他的解決方案，如預防性維護系統和品質管理系統整合，創建一個全面的製造管理架構。

製造商可以在整個運營過程中提高透明度、責任制和品質保證，有助於防止數據偽造和品質問題，也能使製造商主動識別和解決潛在問題，確保交付符合或超出客戶期望的高品質產品，重建消費者對品牌的信任。