「 数字化 」早已不再是一个新名词了，自从“中国制造2025”政策出台以来，数字化在制造业领域就成了最重要的话题之一。总体看来，我国制造业的质量水平和品牌影响力滞后于规模的增长，因此，加快推动制造业高质量发展，打造制造业品牌竞争新优势成为了一项重要战略任务。工信部2021年底发布的《制造业质量管理数字化实施指南（试行）》中就明确指出，要以数字化赋能企业质量管理，强化产业链质量协同。
因此，对制造型企业来说，质量管理的数字化转型也就成为了亟待提上日程的战略规划之一，其中，重点又在于“数字化实验室”的建设。虽然“数字化“这个概念已众所周知，但是“数字化实验室”应该是怎样的，至今仍没有一个公认的定义或者标准。
在过去几十年间，大量的实验室都没有发生过本质上的变化，实验仪器之间没有任何联系，数据就像孤岛。当然，已经有一些实验室已经做出了无纸化的尝试（或者说信息化），但是无纸化实验室并不等同于数字化实验室。无纸化实验室成功将线下流程转移到线上完成，对信息进行了数字化存储，但对于流程本身并没有做出优化，人、机、料、法、环、测仍各自为营，大多数只是将线下的数据孤岛，变成了线上的数据孤岛。这显然不是我们所期望的数字化实验室的模样。
依靠十余年检测行业经验所累积的标杆案例，通过持续的经验研究，我们总结并提炼出了建设数字化实验室所需的几个关键要素：
一、数据资产的形成
实验室本身是一个与数据打交道的机构，实验室的直接产品就是数据（报告），从这个角度来看，数字化系统对于实验室而言也就等同于生产力工具。原始数据在实验室中的重要性不言而喻，因此，实现仪器设备与数字化系统的互联互通必不可少，只有这样才能确保任何时间的数据都能被跟踪。
除此之外，在数字化系统中，任何人工操作都会留下记录，消除了人为篡改结果的可能性，这两点结合也构建出了数据安全的核心，同时成为建立客户信任的坚实基础。
数据本来很难自发产生价值，然而一旦这些数据能够被有效查询，并以正确的方式分析之后，就可以获取某种新的相互关系，揭示一些曾被隐藏的信息时；由此，数据便产生了价值，同时也就形成了新的“资产”。
值得注意的是，迄今为止，绝大多数企业都依赖结构化数据进行预测分析，所以数字化系统中存储的数据都应该是结构化数据。从战略层面来看，实验，或者检测，除了反哺生产之外，还可以为上下游客户和供应商服务，所以实验室系统与其他信息系统的集成也常非关键，这也是打通数据孤岛的重要部分。
而实现上述目标，最关键的还在于要在企业内部培育一种数据文化，获得自上而下的认同，当从管理层到一线检测人员都能够从数据中获得更好的洞察，并依此做出日常决策时，企业就真正转型成了数据驱动型组织。
二、业务流程再造
我们前面提到“无纸化并不是数字化”的一个重要问题就在于，它没有对流程进行优化；然而数字化实验室只有对业务流程进行合理改造，才能从根本上提升实验室的运转效率。
首先，最基础也是最重要的步骤就是减少人工输入。最佳解决方案显然是将检测标准形成结构化的标准库，将计算公式内置到软件系统中，实现数据的自动计算和报告的自动生成与判定，这样做不仅能实际提升检验效率还能同时降低出错率，从而真正释放一线检测人员的生产力，从基线上提高单位人均效率。
此外，实验室中许多工作的优化，都依赖人工经验的积累，这种经验很难传递和产生额外价值，对于实验室来说是一种无形的浪费。检测数字化和标准化，可以将宝贵的人工经验变成数字模型进行传承，同时降低检测人员的学习成本，从而帮助实验室大幅降低人员调转带来的业务风险。更重要的还有管理层面的流程改造。
数字化系统带来的流程优化则为管理人员提供了一个连接信息孤岛的资源管理系统，只需要根据某些规则对相应的资源进行配置，系统就会自动将决策所需要的信息呈现在所有包括电脑、手机、智慧大屏在内的数字化场景中，易随时随地辅助决策。
三、智能化
经过数十年的发展，智能化已经在生活中各个方面得到了普遍地应用，在制造行业中，也已经开始体现出它的价值，简单来说，不管是生产还是检测过程中，很多原本繁琐复杂耗时耗力的流程和任务也已经开始逐步引入智能化。
例如近年，在国家电网检储配一体化基地建设中，配变、线缆等配网大宗物资已经实现由过去直配现场改为“智能抽检、合格入库、集中储备、按需配送”检储配一体化作业模式：
从立体货架取出样品，经盲样制作机械手自动制样后，通过自动搬运机器人AGV直接送入变压器综合检测工位；物资到货后，物资质量监督平台自动生成抽检任务，被抽中的物资将通过自动化连廊，由存储库自动转运至检测中心，并应用柔性检测系统快速检测样品；智能装卸机器人按既定路线装卸转运一批变压器；360度旋转吊臂轻轻拿取货物，并放置于智能感知货架上；移动平台自动匹配抽检数据，将随机指定的变压器送入检测工位……
当然，这些技术的成本和难度决定了它们目前还难以普及，但是未来的趋势一定会朝着更加智能化的方向发展。而这一切也需要数字化实验室的负责人先夯实数据基础，以良好的业务流程作为支撑，才能为不断深入的智能化应用做好准备。
对于实验室负责人来说，数字化转型一定会面临很多眼前的困难，例如设备陈旧与现有技术无法匹配，基层员工意愿不强，无法评估投入产出比，内部无法达成共识等等，然而有标杆案例已经证明，长远看来，数字化转型带来的效率提升，会让企业在竞争激烈的市场中站稳脚跟，并且有利于企业在未来市场中开拓出新的篇章。
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