通过质量管理系统优化实现协同运作和科学分析

随着对企业质量管理结构和质量管理体系运行效率提出了越来越高的要求，如何通过质量管理系统优化企业质量管理流程，实现质量管理的协同运作和质量数据的科学分析，已经许多企业在进行智能制造升级时面临的重要课题。

众所周知，研发系统、生产系统和质量系统构成了企业管理的三大系统。质量管理系统作为研发和生产过程的监督和质量保障，在企业中具有举足轻重的作用。质量第一、以质量为生命成为许多企业的经营方针。

然而在企业信息化的今天，质量管理系统的薄弱已经严重地与其他系统的发展失衡，主要质量管理系统和工具的缺失和质量信息孤岛的存在已经使企业的质量部门在信息化的平台上无法与其他部门对话。研究和开发适合企业发展战略的质量管理系统，实现企业的数字化质量管理，是当前制造业企业信息化发展的必然趋势。

目前制造业企业质量管理仍然是采用以传统的检验把关为主，辅助简单的统计分析和数据处理。总的来说，有以下三个方面的特点：

1、质量信息采集与管理

企业质量信息是质量管理系统的记录和过程受控的重要凭证。质量管理系统中对质量记录有着明确的要求。目前企业质量记录普遍采用纸质记录的方式，各部门分散管理各自直接相关的质量记录。这就给质量管理系统的信息共享、查询和追溯造成不便。质量信息的不规范记录给统计分析带来困难。质量信息的大量丢失隐藏了巨大的质量隐患。

2、质量过程控制

一般企业大都建立了一整套完善的文件化的质量管理程序文件和过程规范，对影响质量的主要过程都进行了策划，并制定了相应的控制办法。然而实际上文件是文件、执行是执行，文件规定与实际操作"两张皮"的现象十分普遍。质量过程有法不依、违规操作的现象时有发生。这几乎成了企业质量管理的顽疾，为企业质量部门所头疼。

规范的流程是需要相应的质量管理系统或工具来保障，而不单单依靠人的自觉性和管理制度。缺乏质量管理系统辅助的质量管理和缺乏流程固化的过程控制势必无法将文件要求同人的操作紧密联系起来，以达到过程受控的目的。

许多质量过程的流转仍然采用表单传递、人工流转的方式，信息传递缓慢，工作效率低下。这种方式使得许多质量信息，尤其是产品故障信息的处理过程无法有效的监控和追踪，许多质量信息下发以后，泥牛入海，杳无音信。

3、质量分析与决策

鉴于上面的原因，质量信息的大量丢失严重影响了质量数据的分析，数据的缺失直接导致分析结果的失真。我们知道，企业的质量信息是企业挖之不竭的宝库，是企业质量改进的金矿。对质量信息的统计分析和深度挖掘能够准确识别质量问题和改进点，有效提高产品质量，大大降低质量成本。

统计技术的应用是质量分析与决策的重要途径，对数据缺乏有效的统计分析是许多企业存在的又一问题。新七种工具和老七种工具虽然推广已久，但用者寥寥。究其原因，就是既没有对企业的质量信息资源进行系统地管理，又没有将统计技术对相应的特征数据相结合，以手工处理的方法面对如此庞大的质量信息，难度可想而知。

根据现代企业质量管理技术与先进制造模式的发展趋势，未来制造业的企业质量管理技术的覆盖面、组织形式、管理模式、优化方法、支持平台与工具等都将发生很大的变化。企业质量管理所涉及的范围越来越广，深度不断加大，质量管理系统与相关系统的集成度要求越来越高。在面向过程的多功能业务管理和跨部门的多点协作将是未来质量管理信息化发展的主要方向。

在资源和流程优化方面，质量管理系统的改造配合企业整体业务资源的重组和流程优化，通过新型管理模型的探索和过程控制方法的研究，利用未来计算机网络与企业集成平台，在质量数据仓库建设与数据挖掘方面提供强大的信息平台支撑和系统。因此，数字化质量管理系统将为新一轮的企业信息化浪潮增加全新的内容。

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