案例智·主机厂生产质量 | 洞悉质量管理数字化，解码软件采购与数据价值

专栏简介

在过去的近四十年里，中国制造业实现了从沉寂到崛起的飞跃，巨大的制造业总量持续催化着技术升级与产业成熟。

随着后工业化阶段和产业链转型发展进程加快，一个新的问题出现了——

只关注如何把产品制造出来，在速度和数量上领先他人，能构建起企业的核心竞争力吗？

我们的答案是，不能；或者说，远远不够。
在这之外，我们还需关注工程化能力，关注卓越运营能力。

如何更快更好地制造产品？如何不生产不良品？如何实现零缺陷？这些都有必要系统地纳入考评体系和经营策略当中。

本专栏旨在以案例为直观容器，来承载卓越运营理念，来落地全面质量管理体系，为试图着力于此的企业提供一个多元丰富的信息平台、参考支点和交流圈层。

更直白点说，我们希望这些案例可以帮助企业降低成本、提高效率、增进效益，从而达成可持续竞争。



01 弄虚作假：
质量管理沉疴旧疾


随着全面质量管理理念的普及与智改数转趋势的明朗，影响产品质量和生产效率的关键要素——“人、机、料、法、环、测”成为制造企业全面强化质量管理数字化能力的切口。
对很多制造企业而言，为后五者制定对策勉强可算得心应手，而当面对“人”这一复杂要素时，管理者却显得有些无奈。

想必你肯定熟悉以下这个场景——
某工厂新生产出一批产品，按照抽检标准应批次抽样10台，但质检员偷懒只抽取了5台。不仅如此，这5台产品的检验数据可能也是随意填写的。

从结果看过程，显然不会发现什么问题，因为“该做的都做了”。产品是否真的符合标准、是否真正质量过关，大多时候都像一笔精美的糊涂账，经不起推敲。




纵然企业可以在产品进入市场、出现问题的早期就悬崖勒马，幸运地避免掉更大损失的产生，但真要反过来检查抽样过程、追究责任、制定改进措施时，已然很难再定位到问题产生的具体环节了。

没错，加强监管力度或是增加巡逻检验都行得通，都能起到督促和约束作用，都能一定程度上避免弄虚作假问题再次发生，但随之提高的管理成本不会成为新的浪费吗？

敷衍塞责可以侥幸逃脱，得过且过也不必承担责罚。长此以往，此类工作态度和方法很难不在内部传染，并持续作用于生产作业进度、生产质量控制等重要环节，致使不良品和不良问题层出不穷。

制造企业的未来取决于客户的满意程度。而幸运，又怎可能次次光临？



02 工具支撑：
从认知到掌控



因而，很多企业将目光投向了专业的质量管理软件。
相比为了应付客户审核以充门面、申请补助和资质、感受到同行的竞争压力等缘由而盲目地采购质量管理软件，这一类企业已初步填补好了认知。简单来说，既已知道工具要在哪个地方发挥效力，要做的无非是选择和匹配。

那么，怎么选？

我们一定要明确：质量管理数字化，其目的在于“质量管理”，而非“数字化”。

今天的软件工具不再被技术拖后腿，选择的关键不在技术，而在软件能不能理解业务流程、驾驭业务流程。




企业在采购软件时可将以下几个维度纳入考量范围：
1、是否能实现全过程受控。质量管理不是孤立进行的工作，做任何管理动作，都要在当前环节形成能流转到下个环节的paper，保证不同模块甚至不同系统之间清晰的逻辑关系和数据交互。

2、是否能从源头抓问题。在源头投入一定是最正确的方法，只有准确地知道问题、暴露问题、确定问题，制造过程才会拥有更多让利空间。

3、是否能落实精细量化的质量措施。严格和精细是生产过程控制有效实施的准则，实施对产品质量、技术状态的管控，识别追溯关键环节风险，全面提升设计、生产、检验等环节质量控制能力，降低人为因素影响。

事实上，这些都建立在一个隐性前提之上，即软件服务商对行业特性和工厂真实需求的把握程度，对企业发展现状和未来需求的诊断研判深度。

倘若能打通不同阶段部署的生产制造系统，让数据不仅仅在某个阶段、单个系统中流转，企业不必频繁升级系统甚至重新开发系统，数字化转型和精益提升才算步上正轨了。

03 质量管理数字化进阶：
数据价值最大化




来看一个客户案例。
海岸线此前服务过一家汽车发动机企业，发动机可归属于精密制造行业，对质量的要求相当严苛。

该企业的核心诉求为制造过程的数字化质量管理，希望完善质量标准、质量检验、质量控制与改进、质量现场不合格品处置等板块。

在一系列企业问诊之后，我们整理分析出企业存在的主要问题——

·数据分散。
质量涉及部门和相关数据很多，各种零部件采购数据，每种产品、每个批次数据，某个产品生产过程中的质量改进数据等等，不一而足；公司内部有多个信息系统，系统与系统之间数据无法流通，想了解一个产品在质量方面的所有数据，需要花费大量时间追溯。

·数据结构不统一。
质量管理涉及多个业务，这些业务同样分散在不同系统内，而系统与系统之间的数据结构不一样，系统开发的平台也不同，致使系统和系统之间的数据不能实时交流、不能互相调用。

·质量数据难以追溯、统计。
数据分散、结构不一为因，质量数据难以追溯并最终失真为果。不真实的数据无法反应质量实际情况，难以挖掘影响质量的真实因素，产品质量自然迟迟得不到提高。




基于此，海岸线为该企业建立了一套以质量目标为导向、以质量计划为驱动的质量管理数字化体系，监控质量活动，分析改进产品质量结果，并对其进行总结固化。

·搭载首款全面质量管理闭环的专业版QMS——PQM。覆盖IQC、IPQC、FQC、OQA等检验业务场景、实现质量管理工作可视化；支持对接制造质量过程追踪追溯，实现对制造工艺关联的质量数据汇总及可视化分析。

·导入PLM系统，实现产品及数据的全生命周期管理；打通内部OA系统、制造过程质量信息系统MES，完成业务流、信息流、数据流多维度信息整合，实现企业内部信息完全共享，消除数据孤岛。

·建立TTTM全面追踪追溯管理数字化。通过条码管理工具，实现单件产品、单批次产品全生命周期的追踪追溯，跨制程问题轻松定位，快速找到同批次产品，降低退换货成本。




该系统自上线以来，共收集处理了600多项质量信息反馈问题，所有的收集、分析、整改、闭环等工作皆在系统内完成，对比过往工作模式效率提升近60%。

更为惊喜的是，通过对问题的精准追溯和有效定位，结合知识图谱技术的智能提醒功能，该企业质量问题的复发率显著降低。


“制造业的竞争归根究底是生产效率、成本控制与管理能力的竞争”，数字化转型必然加速制造企业卓越运营水平，重塑企业业务形态。想打破更多战略误区，获取适用自身企业的系统性解决方案，欢迎关注本专栏。


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