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企业质量管理数字化转型路径实现

1数字化发展趋势

在全球层面，随着技术的发展，目前全球正兴起新一轮工业革命。数宇化和网络化使

得信息的获取、使用、控制及共享变得极其快速和康价，由此产生了真正的大数据,新一

代人工智能的应用将从根本上提高工业知识产生和利用的效率,极大地解放人的体力和脑

力在国家层面,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出面向2030年我国新一代人

工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的

先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。在制造行业层面，生产制造智能化改造

升级需求凸显；通过嵌入智能系纷对现有机械没备进行改造升级成为更加务实的选择，如

打造智能工厂，实现〃设备互联、数据互换、过程互动，产业互融〃的智能制造模式。在

企业层面，越来越多的企业希望通过数字化技术提升竞争优势,利用数字化工具改善其运

营状况。质量管理也不例外，数字化工具和解决方案成为许多企业质量管理战略和流程的

关键组成部分。因此，了解数字化质量管理的基本原理对于最大化数字技术提供的潜在好

处至关重要。实现数据共享，可以使更多的人更充分地使用已有数据资源，减少资料收集、

数据采集等重复性劳动和相关费用；基于大数据的决策更能符合市场需求及企业发展方向，

创造更大经济效益。

2数字化质量管理的优势

数字化质量管理可以为企业提供广泛的好处。首先是提高了质量流程的执行速度和

执行准确性,因为数字化工具和解决方案可以自动化、智能化某些手动的、重复性任务。

进而减少相关的时间和成本同时提高其准确性、一致性和可靠性。

其次，数字化质量管理能实时监控和跟踪整个组织的质量指标，提供可预见性和主动纠偏。

这有助于在潜在的质量问题成为主要问题之前识别和解决它们，甚至确定新的改进机会。

最后，使用数字化工具和解决方案还可以促进协作和沟通,从而更轻松地在整个组织内共

享高质量、高准确性的数据和资源，避免沟通误区造成的各自损失。

3数字化质量管理的挑战

尽管数字化质量管理具有诸多好处，但其在实施过程中也存在诸多挑战。主要包含如

下四点：

①实施数字化解决方案的成本和复杂程度均较高；

②对技术技能和资源的要求较复杂；

③收集和存储敏感质量数据相关需要考虑安全和隐私风险。

④实施数字化质量管理解决方案的企业要确保整个组织中的每个人都参与向数字化

的过渡。这不仅包括投入必要的时间和金钱来培训员工和利益相关者如何使用数字工具和

解决方案,还需要帮助他们了解潜在的好处以及他们如何为他们的成功做出贡献。

4数字化质量管理系统搭建案例

4.1背景近年来，受新冠肺炎疫情、芯片短缺等因素影响，汽车行业面临前所未有

的挑战。企业质量管理的核心业务分解来看就是用户体验和成本降低。结合质量成本的概

念，好的用户体验是通过直面用户，最快速度响应用户需求,最快速度解决用户关注问题；

通过持续降低产品质量问题从而持续降低外部质量损失。成本降低要求将内部质量成本充

分分解到各区域和各过程，每个区域和每个过程关注对过程质量成本指标对策的制定和实

施,从而持续实现内部质量损失的降低，两者结合将总的质量成本持续降低，随着数字化

时代的发展，收集用户需求，反馈用户关注问题解决进展，内部质量成本快速收集都要求

企业更多地应用数字化系统和理念来实现快速和最大速度。

4.2现状调查质量管理的三个主要管理过程包含外购件来料质量监控、制造过程质

量监控、用户体验质量监控，分别对应质量三不原则一一〃不接受质量缺陷、不制造质量

缺陷、不传递质量缺陷

4.3业务痛点分析

4.3.1外购件质量监控存在的痛点

①零部件检测时间长、检测数量巨大且持续在增加，最终导致检测成本居高不下。造

成检测成本较高的原因主要为零件批次及种类多,未制定检测退出机制，在合格品上浪费

大量重复不必要检测成本,另外产线质量问题及新项目需要增加较多检测项目，测量总量

不断增加，导致零件来料检测时间长、数量巨大，最终增加了无谓的鉴定成本。

②测量数据分析利用率低，事后检测未对变异进行预警。只是重复检测、重复退货，

人工分析效率低、时效性差，无法覆盖所有项目，无法及时进行趋势预敬

≡O

③测量数据分析、反馈和调用周期长。统计发现大量的人力成本及时间成本均消