一、研究背景

在供應鏈環(huán)境下，工業(yè)產(chǎn)品從生產(chǎn)到銷售以及售后服務的全過程需要由供應鏈網(wǎng)絡的成員企業(yè)共同完成，工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量客觀上是由供應鏈網(wǎng)絡上全體成員共同保證和實現(xiàn)的，也就是說工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的形成和實現(xiàn)過程實際上分布在整個供應鏈的范圍。

針對供應鏈產(chǎn)品進行質(zhì)量管理應將考慮范圍從單個企業(yè)拓展到多個企業(yè)，并強調(diào)企業(yè)間協(xié)同質(zhì)量管理。例如，監(jiān)督抽查中發(fā)現(xiàn)某生產(chǎn)企業(yè)水龍頭中的閥芯組件不合格，除生產(chǎn)企業(yè)自身原因外，也可能是上游零部件裝配廠使用了劣質(zhì)材料。在企業(yè)間的經(jīng)營投資關(guān)系中，也極有可能因共用供應鏈，或具有相同的經(jīng)營管理理念、質(zhì)量管控方式等影響產(chǎn)品質(zhì)量。例如，股權(quán)占比高的投資人在企業(yè)決策制定上具有極高話語權(quán)，在確保產(chǎn)品質(zhì)量安全、進行質(zhì)量升級等企業(yè)日常經(jīng)營的重要業(yè)務中有重大影響；同一投資人投資的不同企業(yè)存在一定程度的產(chǎn)品質(zhì)量安全風險關(guān)聯(lián)。類似供應鏈、企業(yè)經(jīng)營投資等，可能傳遞質(zhì)量風險的關(guān)系網(wǎng)絡，本文簡稱為質(zhì)量關(guān)系網(wǎng)絡。

傳統(tǒng)的工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)管主要聚焦在相對孤立的風險點中，從已發(fā)現(xiàn)的問題產(chǎn)品、問題企業(yè)中挖掘其他潛在風險關(guān)聯(lián)性，探析風險傳播路徑等的研究還較少。為了使有限而寶貴的產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)督抽查、專項整治等監(jiān)管結(jié)果發(fā)揮更大價值，提升在發(fā)現(xiàn)與定位潛在風險點時的全面性和準確性，本文建議構(gòu)建一個由點向面的工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)管理論模型，以監(jiān)管發(fā)現(xiàn)的問題產(chǎn)品、問題企業(yè)為切入點，探尋關(guān)聯(lián)風險和相似風險，從供應鏈、企業(yè)投資經(jīng)營等層面，運用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，挖掘影響質(zhì)量安全的關(guān)鍵因素，建立質(zhì)量風險關(guān)系傳遞網(wǎng)絡模型（質(zhì)量關(guān)系網(wǎng)絡模型）。該質(zhì)量關(guān)系網(wǎng)絡模型將識別和構(gòu)建工業(yè)品企業(yè)在供應鏈上的關(guān)聯(lián)度、以及不同企業(yè)在股權(quán)投資、產(chǎn)品研發(fā)與經(jīng)營等方面的關(guān)聯(lián)性，最終通過分析和評價上述關(guān)聯(lián)關(guān)系，實現(xiàn)對工業(yè)品、企業(yè)之間的質(zhì)量風險關(guān)聯(lián)性的測度。確定已發(fā)現(xiàn)風險點與待發(fā)現(xiàn)的工業(yè)品、企業(yè)間的風險關(guān)聯(lián)度和影響度，從而辨析風險傳導路徑，發(fā)現(xiàn)區(qū)域性、行業(yè)性產(chǎn)品質(zhì)量安全問題，實現(xiàn)對工業(yè)品質(zhì)量安全由點到面的管理，實現(xiàn)對質(zhì)量安全風險的早發(fā)現(xiàn)、早研判、早預警、早處置。

二、由點向面的工業(yè)品質(zhì)量安全監(jiān)管理論框架構(gòu)建思路

（一）產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)管、質(zhì)量輿情信息歸集及風險點線索發(fā)現(xiàn)。

利用大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)定位問題產(chǎn)品、企業(yè)，發(fā)現(xiàn)風險點線索，為后續(xù)模型構(gòu)建提供基礎。收集監(jiān)督抽查、生產(chǎn)許可證和強制性產(chǎn)品認證等監(jiān)管數(shù)據(jù)、各級市場監(jiān)管部門開展的監(jiān)督檢查、飛行檢查和監(jiān)督抽查等檢查信息，市場監(jiān)管部門組織技術(shù)機構(gòu)開展的風險監(jiān)測、輿情監(jiān)測和委托檢驗等監(jiān)測信息，并進行歸集整理，同時定位問題產(chǎn)品、企業(yè)。同時，質(zhì)量安全輿情數(shù)據(jù)具有更新快、反饋及時、覆蓋面廣等特點，可以作為傳統(tǒng)監(jiān)管手段的重要補充。

（二）企業(yè)工業(yè)品質(zhì)量關(guān)系網(wǎng)絡產(chǎn)品質(zhì)量風險點辨識。

供應鏈中的每個環(huán)節(jié)、以及企業(yè)投資經(jīng)營網(wǎng)絡中的每個基本元素背后都對應著相應的質(zhì)量風險（即隱藏的質(zhì)量狀態(tài)）。企業(yè)工業(yè)品質(zhì)量關(guān)系網(wǎng)絡就是通過對產(chǎn)品供應鏈、企業(yè)投資與經(jīng)營等層面的可見狀態(tài)建模，并且通過對上述網(wǎng)絡模型進行分析預測，以估計隱藏質(zhì)量狀態(tài)的概率分布，最終實現(xiàn)對質(zhì)量風險在不同環(huán)節(jié)、不同產(chǎn)品、不同企業(yè)之間傳遞機制的分析與辨識。所以，質(zhì)量關(guān)系網(wǎng)絡提供了一種對不能直接觀測到的潛在質(zhì)量風險進行有效分析與預測的方法，為由“點”向“面”的質(zhì)量管理，探索分析區(qū)域性、行業(yè)性產(chǎn)品質(zhì)量安全問題提供了理論依據(jù)。

根據(jù)影響產(chǎn)品質(zhì)量的時序關(guān)系、關(guān)聯(lián)關(guān)系和因果關(guān)系等諸多關(guān)系，從產(chǎn)品供應鏈和企業(yè)投資經(jīng)營兩個層面構(gòu)建較完整的企業(yè)質(zhì)量關(guān)系網(wǎng)絡，并研究利用已獲得的有限風險點線索來估計隱藏質(zhì)量狀態(tài)的概率分布，最終實現(xiàn)對質(zhì)量風險在不同環(huán)節(jié)、不同產(chǎn)品、不同企業(yè)之間傳遞機制的分析與辨識。

（三）案例分析校驗。

選擇質(zhì)量安全性能指標較多的工業(yè)品，如電動自行車、室內(nèi)加熱器等產(chǎn)品，通過質(zhì)量關(guān)系網(wǎng)絡模型進行質(zhì)量風險的預測與辨識。通過監(jiān)管數(shù)據(jù)及輿情信息發(fā)現(xiàn)不合格生產(chǎn)企業(yè)、不合格項目，如監(jiān)管發(fā)現(xiàn)某地a企業(yè)電動自行車的充電器與蓄電池項目不合格，通過數(shù)據(jù)庫及公開資料信息查詢生產(chǎn)電池等零部件或提供原材料的上游b企業(yè)，關(guān)聯(lián)到b企業(yè)供應鏈產(chǎn)業(yè)鏈的其他企業(yè)，辨別這些企業(yè)生產(chǎn)的工業(yè)品質(zhì)量狀態(tài)；另一方面，通過訴訟、招投標、專利申請等信息查詢與a企業(yè)有投資關(guān)系的其他企業(yè)及其關(guān)聯(lián)企業(yè)，從投資占比等推斷經(jīng)營決策對產(chǎn)品質(zhì)量影響程度，從而定位風險產(chǎn)品。

三、數(shù)據(jù)與人工智能：探索與實踐要素

在由點向面的質(zhì)量安全風險管理理論方法的探索與實踐中，“數(shù)據(jù)”是基礎要素，“人工智能”是效率要素。建議：

（一）加快推進監(jiān)管數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。

加快推進監(jiān)管數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，提高信息數(shù)據(jù)的實時性、靈敏性，服務實戰(zhàn)需求。加強數(shù)據(jù)治理，強化數(shù)據(jù)可信溯源和校核糾錯能力，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。積極拓寬風險信息來源渠道，與12365、12315投訴舉報系統(tǒng)、消協(xié)投訴與咨詢信息系統(tǒng)、產(chǎn)品傷害監(jiān)測系統(tǒng)等實現(xiàn)對接。聯(lián)合交通部、公安部、衛(wèi)健委等相關(guān)部門，實現(xiàn)信息的共享共用。深入推進建設消費品質(zhì)量安全風險信息監(jiān)測點，有效聯(lián)合各項資源，形成全國一盤棋。整合現(xiàn)有風險信息資源，利用“大數(shù)據(jù)”技術(shù)，及時發(fā)現(xiàn)、密切跟蹤質(zhì)量安全敏感信息，加強對風險信息的整合和集成分析，提高風險數(shù)據(jù)交互應用水平。

（二）人工智能研發(fā)提高質(zhì)量安全風險管理效率。

探索使用如社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法等人工智能技術(shù)，逐步建立起供應鏈、企業(yè)投資經(jīng)營關(guān)系等質(zhì)量安全風險傳遞網(wǎng)絡關(guān)系模型。實施產(chǎn)品全過程智能化“云監(jiān)管”，強化重要工業(yè)產(chǎn)品上下游生產(chǎn)制造商、經(jīng)營平臺、監(jiān)管平臺大數(shù)據(jù)分析與成果應用，將研發(fā)成果作為企業(yè)質(zhì)量保障能力的重要考量和開展精準監(jiān)管或幫扶的重要依據(jù)，為提升產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈現(xiàn)代化水平、促進產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展提供決策支持。

四、結(jié)語

本文提出了一種由點向面的質(zhì)量安全風險管理理論框架，在深度分析質(zhì)量抽檢數(shù)據(jù)、初步確定潛在風險點的基礎上，從產(chǎn)品供應鏈、企業(yè)投資與經(jīng)營兩個層面補充構(gòu)建企業(yè)質(zhì)量關(guān)系網(wǎng)絡，實現(xiàn)對工業(yè)品、企業(yè)之間的質(zhì)量風險關(guān)聯(lián)性的測度（度量），提升企業(yè)和產(chǎn)品的監(jiān)管覆蓋度、發(fā)現(xiàn)潛在的工業(yè)品監(jiān)管關(guān)鍵風險點。為精準監(jiān)管提供支撐。這對于提升對企業(yè)和產(chǎn)品的監(jiān)管覆蓋度、落實企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量安全主體責任具有重要意義。

文章作者：曹叢源 中國標準化研究院工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量標準研究所