显微课堂 | 跨行业的质量保证改进

随着产品变得越来越复杂，即使是一个缺陷造成的损失也是惊人的。根据研究公司 Censuswide 代表 ETQ 开展的《2024 年制造业质量脉搏》调查，在美国、英国和德国的制造企业中，超过 70% 的质量负责人和相关项目经理表示在过去五年中经历过产品召回。仅在美国，每次召回的平均经济影响就达到了 9990 万美元。其后果远不止是损失金钱，还会产生连锁反应，包括品牌声誉受损、产品上市延迟、工厂停工甚至裁员。

这些发现突出表明，在当今高风险的制造环境中，迫切需要更智能、更主动的质量保证战略 ^[1]。

此外，制造商还面临着越来越多的挑战。设备正变得越来越复杂和微型化，使得传统检测方法的效果大打折扣。一个单一的缺陷，比如一个有问题的植入物或一个破裂的芯片，就可能导致重大的经济损失，并损害公司的声誉。与此同时，实现接近零缺陷率的压力也前所未有。现在，许多公司都以极低的故障率为目标，通常以百万分之几（PPM）为单位。

在这种环境下，质量保证在保护最终用户和制造商方面发挥着至关重要的作用。在医疗器械生产中，质量保证确保器械和植入物的性能可靠、安全。在电子和半导体制造领域，它可以防止在消费和工业应用中出现代价高昂的故障。在所有这些行业中，质量保证有助于遵守严格的标准，同时还能减少浪费和返工。

随着各行各业的不断发展，其质量保证方法也必须与时俱进。人工智能和机器学习等新兴技术将彻底改变缺陷检测和流程优化。智能工厂正在将质量保证工具整合到更广泛的工业 4.0 生态系统中，从而实现实时监控和预测性维护。全球管理咨询公司麦肯锡（McKinsey& Company）指出，在投资于系统性质量改进的组织中，"客户投诉和与质量相关的成本下降了四分之一以上" ^[2]。

为了进一步支持不断发展的质量保证需求，徕卡公司将其成像系统与其 Enersight 软件平台集成在一起。该解决方案使团队能够在检测点捕捉洞察力，并将其转化为可操作的数据。这反映出行业正朝着更智能、更互联的质量生态系统发展，以支持更快的决策和持续改进。

在电子和半导体检测流程的早期，使用徕卡显微镜（例如，配备 FusionOptics 技术的 M205、Ivesta 3 和 A60 立体显微镜）的团队能够以更高的分辨率和更大的景深实现 3D 感知，帮助用户发现焊点、电子零件和表面光洁度中影响产品完整性的微小缺陷和瑕疵。

在当今快节奏的生产环境中，高效采集、记录和共享检测结果的能力已成为现代质量保证的基石。这种转变反映了一种更广泛的趋势，即分散质量保证流程，并通过支持实时决策的工具来增强团队的能力。

Flexacam i5 显微镜相机就是这种演变的一个例子，它使检测人员能够直接捕捉高分辨率图像并记录检测结果，而无需连接 PC。虽然有一系列的徕卡成像解决方案，但 Flexacam i5 说明了对灵活、网络就绪工具的需求不断增长，这些工具可提高可追溯性、简化工作流程并支持受监管行业的数字化转型。

Visoria M实验室显微镜

Ivesta 3 格林诺夫体视显微镜

M125 C & M205 C 编码型体视显微镜

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