武漢庫得克軟件有限公司創始人駱甫成

數智賦質深耕制造， 破局求索致遠產業

——訪武漢庫得克軟件有限公司創始人駱甫成

制造業是實體經濟的根基，質量則是制造業安身立命的根本。當數字化浪潮重塑全球產業格局，當“人工智能+制造”成為推動產業升級的核心引擎，質量管理已不再是簡單的產品檢驗，而是關乎企業競爭力、產業鏈韌性乃至國家產業實力的關鍵命題。在這場從“制造”向“智造”的跨越中，駱甫成以三十余載的堅守，走出了一條從學術研究到產業實踐的深耕之路。他以統計算法為基石，以數字化技術為工具，打破傳統質量管理的認知桎梏；以“用數據說話、以技術解題”的理念，通過信息化、數字化、智能化的質量管理系統為千余家企業重構質量管理體系；更以對產業痛點的深刻洞察，推動質量管理從“事后補救”轉向“事前預防”，從“企業個體行為”延伸至“全產業鏈協同”。他的探索，不僅是個人對技術理想的踐行，更折射出中國制造業質量管理體系從無到有、從弱到強的演進軌跡，為產業高質量發展提供了可借鑒的實踐樣本。

初心錨定：從教研到產業，解碼質量本質

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

在教研過程中，駱甫成進一步拆解質量管理的核心邏輯：質量數據并非孤立的數值，而是需要通過科學分析轉化為決策依據的“生產要素”。他發現，傳統質量管理存在兩大關鍵局限：其一，作為百年前創立的質量管理方法，統計過程控制（SPC）在算法層面依賴于對數據分布形態的預設（如正態分布），而此類預設常與實際情況不符，在算力層面，其操作流程高度依賴人工處理，難以適應現代自動化生產線的高頻數據采集需求與多變量交互的復雜場景；其二，生產、檢驗、倉儲等環節的數據相互割裂，無法形成完整的質量追溯鏈條，導致問題出現后難以快速定位源頭。這些發現，讓他意識到：唯有通過技術革新，才能打破傳統管控的天花板，而這也成為他從高校走向產業一線的重要動因。

90年代，制造業自動化水平加速提升，流水線生產逐漸普及，傳統質量管理的滯后性愈發凸顯——人工檢驗無法覆蓋全流程，經驗判斷難以應對復雜的生產變量。正是在這一背景下，駱甫成毅然告別高校講臺，投身產業實踐，希望將學術研究成果轉化為解決實際問題的方案。1997年，他創辦武漢庫得克軟件有限公司，自此開啟了以企業為載體、推動質量管理數字化革新的征程。

武漢庫得克軟件有限公司自成立以來，始終專注于質量管理的理念、方法和技術、統計分析算法、信息化系統開發平臺的研究，致力于為制造型企業提供質量管理系統信息化（數字化/智能化）總體解決方案及服務。經過近三十年發展，公司業務已遍及35個國家和地區，服務超1000家全球知名企業，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，是國際上“質量管理系統（QMS）”領域的開拓者。而這份行業地位的奠定，并非一蹴而就，而是始于公司創立初期，駱甫成帶著團隊在市場認知空白的困境中，一步步用技術與實效打開局面的艱辛探索。

最初的推廣充滿挑戰。彼時市場對“數字化質量管理”的認知近乎空白，多數企業要么將質量管控視為生產的附屬環節，要么認為“采購檢測設備、上線簡單系統”就是質量升級的全部。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，逐環節梳理質量管控節點，用“數據追溯降低不良率”“實時預警減少損失”的實際效果說服企業。他清晰記得，早期服務一家（現已成長為行業標桿的）機械制造企業時，客戶管理層對“用數據預測質量風險”這一理念的可行性抱有深刻的懷疑，認為其過于理想化。轉折點發生在系統上線后不久——系統通過持續實時監測關鍵工序的溫度、壓力等參數，基于數據模型提前識別出一個潛在的設備異常趨勢，從而得以在故障發生前進行干預，成功避免了一次預計會導致近百萬元停產損失的重大事故。正是這一具體成果，讓客戶的態度發生了根本轉變，開始認可數字化質量管理的實際價值。這件事讓他深刻體會到，產業轉型的成功，不僅依賴于技術方案本身，更需要用實際發生的、可量化的成效來突破市場固有的認知壁壘。

匠心筑路：以技術破局，構建質量生態

在產業實踐中，駱甫成始終將“算法創新”作為核心競爭力。針對傳統統計方法的局限性，他帶領團隊結合現代制造業的生產特點，研發出更適配的質量分析模型。傳統SPC方法依賴固定采樣周期與正態分布假設下的近似計算，難以捕捉實際生產過程中的微小波動，他們便開發出基于實時數據流的動態統計算法，能夠自動識別工序參數的異常變化，將質量管控從“事后檢驗”推向“事前預防”。

以飲料行業的凈含量檢測為例，傳統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：如果檢測數量過多，會導致成品浪費，增加成本；而若檢測數量不足，則可能無法全面反映整批產品的質量狀況，帶來漏檢風險，影響質量控制效果。駱甫成團隊巧妙地為企業定制開發的“非破壞性檢測算法”，通過分析灌裝設備的壓力、流速、時間等參數，結合機器學習模型，可精準預測每瓶產品的容量，實現100%全檢。這種“用數據替代物理檢測”的思路，不僅提升了管控精度，更推動質量管理模式的深層變革——從依賴人工經驗到依靠數據智能，從單一指標監控到全流程協同優化。

隨著服務企業數量的增多，駱甫成發現，不同規模、不同行業的企業對質量管理的需求差異顯著：大型企業需要全球化協同的質量追溯系統，以實現多工廠數據同步與供應鏈協同；中小企業則更關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，他帶領團隊構建了“模塊化、可配置”的質量管理系統架構，極大地降低了實施與運維系統的技術門檻，使企業能根據自身實際業務需求靈活的對系統進行自定義配置與更新，一舉打破了傳統“貨架式產品功能固化”與“定制開發成本高昂”的兩難局面。

這套系統的核心在于“無代碼開發平臺”——企業無需依賴專業程序員，業務人員即可根據自身需求，通過可視化界面配置質量管控流程，從原材料檢驗標準設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量協同系統，不僅實現了各地工廠生產數據的實時同步，還通過“原料-成品”雙向追溯算法，將質量問題定位時間從傳統的數天縮短至1小時；而為中小型制造企業設計的“輕量化模塊”，則聚焦關鍵工序管控，以遠低于定制開發的成本，幫助企業實現質量數據的標準化記錄與分析。這種“千人千面”的系統設計，既滿足了不同企業的需求，也構建起覆蓋“研發-生產-供應鏈-售后服務”全鏈路的質量管控生態，進一步鞏固了武漢庫得克軟件有限公司在行業內的技術領先地位。

在駱甫成看來，質量管理的邊界不應局限于單個企業，而應延伸至整個產業鏈。他發現，供應鏈質量管控的核心痛點在于“信息不對稱”：核心企業對供應商的審核多依賴定性評估，難以掌握其真實生產能力；供應商的質量數據無法與核心企業實時同步，導致問題產品流入下游后才被發現，造成連鎖損失。為此，他帶領團隊開發了“供應鏈質量協同平臺”，通過打通核心企業與供應商的質量數據鏈路，實現了從“被動審核”到“主動管控”的轉變。

平臺上線后，核心企業可實時查看供應商關鍵工序的質量數據，通過數據比對評估其生產穩定性，提前識別潛在風險；供應商也能及時獲取核心企業的質量標準更新，避免因信息滯后導致的產品不合格。例如，某汽車零部件企業通過該平臺，將供應商質量審核周期從15天縮短至3天，同時將零部件不良率降低25%，既提升了供應鏈效率，也降低了整體運營成本。這種“數據驅動的供應鏈協同”模式，不僅提升了產業鏈整體質量水平，更構建起“共生共贏”的產業生態——核心企業通過賦能供應商提升質量，供應商則通過數據透明獲得更多合作機會。

初心致遠：以賦能為任，推動產業升級

盡管數字化質量管理已在多個行業落地見效，但駱甫成仍面臨“市場認知不足”的挑戰：部分企業將質量管理等同于“硬件投入”，忽視了流程優化與人員能力提升；中小企業則因對投入成本與回報周期的顧慮，對數字化轉型持觀望態度。為此，他將“認知普及”作為重要工作，通過行業論壇、企業培訓、案例分享等方式，傳遞“質量管理是價值創造而非成本負擔”的理念。

他常以康明斯發動機的案例為例：這家企業的生產設備自動化水平不及國內同行，卻憑借精細化的質量管控，生產出性能更優的產品。“質量提升不是靠裝備堆砌，而是靠對每個工序的精準把控，靠數據驅動的持續改進”，這句分享讓許多企業管理者重新審視質量管理的價值。此外，他還積極推動與政府部門的合作，希望借助政策引導，降低中小企業數字化轉型的成本門檻，讓更多企業享受到質量升級帶來的紅利。

針對不同規模企業的轉型需求，駱甫成提出“分層賦能”策略：對大型企業，聚焦“全球化質量協同”與“AI深度應用”，幫助其構建具有國際競爭力的質量管控體系，支撐全球業務拓展；對中小企業，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，幫助企業逐步實現質量數字化管理。

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

作為深耕質量管理領域三十余載的“老兵”，駱甫成對年輕創業者有著深切的期許。他常說：“制造業轉型是一場長期主義的實踐，不能追求短期效應，更不能急于求成。”在他看來，年輕一代創業者擁有更敏銳的技術感知力與更開闊的國際視野，但也需要沉下心扎根產業，理解企業真實需求，才能開發出真正有價值的產品。

他以自己的經歷為例：從最初的算法研發到系統構建，從服務首家企業到業務覆蓋35個國家和地區，每一步都離不開“堅持”與“務實”——堅持技術創新，不隨波逐流；務實解決問題，不空談概念。“社會不會辜負真正的付出，只要扎根產業、專注價值，終會看到成果”，這句樸素的話，既是他對自己從業生涯的總結，也是對年輕創業者的真誠寄語。

從高校教研到產業實踐，從算法革新到系統構建，駱甫成的三十余載從業之路，始終圍繞“用技術賦能質量管理、用數據推動產業升級”的目標展開。他以對質量本質的深刻理解，打破傳統認知的桎梏；以對技術創新的執著追求，構建起適配現代制造業的質量管控體系；更以對產業發展的責任擔當，推動質量管理從企業個體行為延伸至全產業鏈協同。在“中國制造2025”戰略深入推進的背景下，駱甫成的探索仍在繼續——未來，隨著中小企業數字化轉型的加速，隨著質量管理與產業鏈、供應鏈的深度融合，這份以數智賦質的事業，必將為更多企業注入發展活力，為中國制造業高質量發展筑牢根基，最終實現質效齊升、產業共榮。