数字化质量管理，如何让质量与业务紧密结合

1. 质量管理背景及挑战

  质量管理是工业企业生存与发展的基础，产品研制项目和任务交付的高效率、高质量和高效益的保障。目前大部分企业都按国际标准及行业标准建立严格的质量保证体系、配套制度以及标准规范等，并进行如ISO9001、TS16949等国际或行业的质量管理体系的认证。

近年来随着质量管理理论的深化，以及质量标准要求的持续改进，质量管理业务的关注点也从关注质量体系建设及标准规范推广的模式逐步完善细化，向具备对产品研制全过程质量管控提供实质性工作指导、信息记录和追溯以及综合分析应用的能力建设方向上转变。这样的转变从产品研制及订单交付上来说业务覆盖面更广，并且对参与质量管控的各层级人员来说工作衔接更加紧密。

图1 质量管理体系业务过程活动

  通过我们对大量客户的业务了解以及对相关案例经验的分析，总结出以下几点质量管理工作转型的重点业务诉求：

• 重视风险事前预防：注重企业实际运营过程中的PDCA循环，做到事前预防、事中控制、事后处理。
• 重视过程质量管理：关注产品研发、生产、试验、调试、保障等全生命周期过程中的工作质量管控。
• 重视持续追溯改进：改进质量体系评估的考核体系，并实现基于质量目标，对持续改进工作的正向规划。
• 全面全员共同管理：建立质量绩效的评价与监控体系，鼓励并监督质量工作更为积极、规范地开展。

2. 数字化质量管理的建设思路

2.1. 指导思想

  通过对国内外先进企业以及当前质量信息化发展趋势的调研分析，成功的质量管理信息化建设，都会将PDCA循环作为系统功能设计的总体指导原则，在建设规划中，强调在实现产品全生命周期质量数据的充分集成基础上，注重质量体系管理工作以及产品过程质量工作的有机融合，从而有效提高企业质量状态与质量趋势的透明性、质量事件处理的及时性、质量判断的全面性，质量决策的科学性，并最终有效提高全体员工质量意识，提高客户满意度，实现质量管理水平和产品质量的双重提升。

2.2. 主要建设难点

  基于上述指导思想，结合当前国内制造型企业的质量管理现状，需要实现这样的转型，其建设过程中面临的瓶颈及困难主要集中在以下几方面：

1)型号质量信息难以全面采集

• 各业务系统中“孤立”的质量信息得不到有效交互与共享；
• 不乏少数的过程质量信息依然通过纸质文件形式进行记录。

2)质量预防难以融入研制工作

• 型号质量策划往往游离于产品研制工作策划之外；
• 质量监督依赖于重大里程碑节点的事中控制与事后处理；
• 质量知识无法有效积累和应用，工作开展依赖于设计师的个人经验。

3)质量活动难以及时规范执行

• 绩效评价的透明性、可靠性存在挑战；
• 基于人工的报送机制，产品的质量状态及处理进展难以及时了解，无法及时处理和采取措施。

4)质量管理体系难以持续改进

• 大量的持续改进活动缺乏数据的支撑与客观评价；
• 统计分析的全面性、准确性和及时性不够，难以为预测、控制、改进质量体系运行的有效性提供决策输入。

  综上所述，若要实现面向风险预防策划、面向研制过程管控、面向问题追溯分析的质量管理能力建设，应达到质量信息“可知、可控、可管、可视”的显著效果。因此需要充分考虑在实现产品全生命周期质量数据收集记录的基础上，注重体系级质量管理工作和研制过程质量控制工作的有机融合，从而有效提高企业质量状态与质量趋势的透明性、质量事件处理的及时性、质量判断的全面性，以及质量决策的科学性，并最终有效提高全体员工的质量意识，提高客户满意度，实现质量管理水平和产品质量的双重提升。

2.3. 建设思路解析

  基于上述指导思想，我们对于数字化质量管理的信息化整体建设提出四点建设思路：

图2 数字化质量管理总体建设思路

核心思路1：质量预防与控制融入型号研制业务过程

图3 实现融入型号研制业务过程的质量预防与控制

  产品的质量产生在相应研制环节中，因此质量管理系统需要与面向产品研制的核心业务进行紧密集成。一方面，系统采集产品实现过程关键环节的质量信息，并进行统计分析，促进质量决策的形成；另一方面，质量管理过程中形成的质量决策、质量目标以及各类质量资源亦应该反馈至产品的核心业务中，指导产品正向研制的关键研制活动，形成完整的产品质量预防体系。贯穿产品研制过程的质量预防与控制将基于产品研制流程为驱动，将改变以往基于文档、基于重大里程碑节点的质量策划及管控模式，将面向不同职能对象及工作内容的质量要求、质量知识精确安插在产品研制业务对应环节中，从而准确有效的指导研制员工规范高效地开展研制活动。

核心思路2：以产品为核心的质量数据统一组织和管理

图4 构建以产品为核心的质量数据统一组织和管理模式

  产品质量数据包管理解决方案聚焦企业当前产品实现过程的质量管理及相关数据深度应用方面的核心瓶颈，以实现产品过程质量数据策划、采集与组织管理的信息化为基础，建立标准化的过程质量管理规范和控制流程。同时，质量数据包的建设还关注与企业内部相关业务系统以及其它相关承制单位的互联互通，实现信息的一次录入多处共享，避免信息孤岛，达到产品质量数据的追溯和统一分析。

未来在质量管理系统中，是以产品结构为核心组织所有相关质量数据的，这些质量数据不是孤立的，彼此之间存在各种联系，通过与其他信息化系统的紧密集成，实现对不同应用系统分散管理的质量与可靠性数据进行统一采集与及时更新，确保质量可靠性数据的完整性、正确性、一致性，构建面向产品各个层级的数字化质量数据集合。

核心思路3：提高质量信息的结构化构建与捕获能力

图5 基于数据结构化手段提高质量信息构建与捕获能力

  在产品型号研制过程中，会产生大量的质量信息与数据，这些内容往往以非结构化的文档形式进行记录（如：设计评审报告、设计更改文件、检验计划等），需要通过人工的方式对全文进行分析，从而提取其中关键的质量信息。另一方面，这些湮没在各类文档中的质量信息与数据，作为宝贵的过程知识资产，并没有得到有效的整理与挖掘。

未来通过集成化质量管理系统，一方面可基于质量业务对象及流程的电子化，实现相关记录表单的结构化管理；另一方面可基于文档结构化技术，能够对当前贯穿在产品全生命周期的各类技术文档以及质量体系、标准文件进行结构化的定义与关键质量信息、标准条款的有效提取，在确保质量信息一致性基础上，促进质量信息的充分挖掘与利用。

核心思路4：面向产品全寿期的质量大数据监控与分析

图6 建立面向产品全寿期的质量大数据监控与分析能力

  以基础平台为支撑，在实现产品全生命周期质量数据的全面采集基础上，通过ETL（数据仓库）技术对数据进行转换、抽取及加载。同时结合业务管理需要建立面向各维度的问题统计、质量分析以及风险预测等大数据分析模型，实现直观、全面和准确的可视化监控看板和报表能力。

2.4. 设计框架及说明

  基于上述建设思路，结合对企业面向产品全生命周期的质量管理现状的分析总结，并对标国内外先进企业质量管理信息化的经验，未来企业的数字化质量管理能力建设的逻辑设计框架如下所示：

图7 数字化质量管理设计框架

  基于企业的质量体系，将体系要求与指导思想融入未来数字化质量建设方案中，实现四大板块的能力打造：

1)质量工作融入产品研制过程

  我们将产品研制工作划分为“面”、“线”、“点”三个层次：在“面”上实现对产品全寿期过程的整体质量工作策划，确保过程质量的完整控制；在“线”上实现对产品研制工作流程交付质量把关的关键节点控制，确保阶段工作的成果可控；在“点”上实现对产品研制任务的具体质量要求、质量知识等信息推送，并提供对应的质量检查和审查等工具，确保个人工作能够高效高质完成。

2)产品质量数据组织和管理

  基于以产品为核心的数据组织和管理思路，我们可以将质量数据与产品构成进行关联，建立基于统一产品数据源的统一质量数据组织和管理模式。在此模式下，我们可以对产品各层级的构成对象进行质量数据的内容组织策划，定义质量数据的采集方式、交付格式和采集时机，再通过信息系统集成实现各职能单位/部门的产品质量数据收集，最终形成完整有效的的产品质量数据包，为后续的质量信息挖掘与分析提供准确的数据源。

3)质量信息结构化构建与捕获

  实现数字化质量定义和管理的基础工作就是要改变传统以文件为核心的质量管理模式，因此必须对关键的质量数据和文件内容进行解构，将质量数据内容甚至是质量工作内容按照我们未来需要有效利用的业务模型重新进行结构化定义，使未来实施精细化的质量工作策划、数据采集、检查评审以及决策分析等建设内容成为可能。

4)质量大数据分析与决策

  在完成上述建设内容的基础上，我们可以进一步提高质量管理的工作效能，利用历史产品项目的质量监控数据为新产品研制提供风险预测和分析评判的依据，提高新研产品的风险控制能力；在产品研制过程中提供对质量工作运行情况的及时监控与统计分析能力，以便项目参与的各级人员能够及时准确的了解到关注的质量信息；而在企业管理层和质量主管部门，可以通过共性问题分析模型实现对企业整体或系列产品的问题统计、共性分析和措施制定，充分挖掘单点质量数据的信息价值，促进企业管理体系和产品规划策略的持续改进；而完整准确的质量数据还可为企业各部门、岗位及个人的工作绩效考核提供可靠的评判依据，从文化氛围上提升企业的核心竞争力。

3. 实施要点及案例实践

3.1. 实施方法及策略

  围绕数字化质量管理的总体建设目标，基于企业质量管理各类业务的成熟度并结合企业的信息化环境的总体规划，建议秉承“急用先行”、“稳步补充”、“持续优化”的系统建设原则，质量管理系统在相关建设条件基本具备的前提下，依次开展具体建设及持续优化工作，一般情况下的建设路线为：

1)满足事后追溯要求

  建立质量数据记录和问题追溯能力，即先满足体系交付要求以及关键过程控制的质量数据的组织和存储，以便在质量监督与问题追溯时提供完整准确的信息依据，这是质量能力建设最基础也是最容易实现的内容。

2)构建事中控制能力

  在质量数据记录的基础上，结合企业质量体系控制要求和产品研制过程质量工作，进行业务流程和工作开展要素的梳理，最终固化为过程质量管理模式，结合信息化技术建立面向产品全寿期过程的质量预防与控制能力。

3)实现事前预防目标

  优化质量数据组织模式和信息结构，基于梳理总结的质量问题预测和决策等业务模型，结合大数据技术建立精细化的质量数据组织、准确的潜在风险分析、以及有效的预防措施决策的能力。

3.2. 典型案例介绍

3.2.1. 综合质量管理平台

  中国电子科技集团某研究所基于完整的质量管理信息化体系的框架思路建立综合性的质量管理平台，其整体建设框架如下图所示：

图8 中电科某所质量平台总体建设框架及业务板块

  平台包含五大业务板块：

1)质量保证板块

  为企业的质量活动建立标准规范要求和相应模板，并通过标准化的控制流程为质量策划、执行及改进工作提供有效支撑。

2) 质量策划板块

  为企业提供质量工作的计划制定、下达和监控能力，以确保产品研制过程的质量工作能够有序、有效完成并记录完整信息。

3)质量执行板块

  基于质量工作计划和要求，在产品全生命周期范围内，对各个业务过程的质量信息开展数据记录、审核以及完整性和有效性管理等工作，为企业进行过程质量信息存档和追溯分析提供直接数据支撑。

4)质量改进板块

  一方面为企业产品研制过程问题解决及闭环监督提供相应管控能力，另一方面也为企业开展质量工作方法改进和产品设计问题改进提供辅助支持能力。

5)质量决策板块

  首先为企业提供面向不同层级业务角色的质量工作门户，是各层级人员能够关注自身职能范围内的质量工作内容；其次为各类角色用户提供对应职能需要的质量信息统计分析和可视化能力；最后为各类角色用户提供与其工作执行有关的质量知识和成功经验等，协助用户顺利有效的执行并完成相关质量工作。

3.2.2. 产品质量及可靠性数据包系统

  航天行业因其发射任务低容错率以及运行环境高可靠性要求等原因，其型号产品具备极高的交付质量及可靠性要求，因此在质量管理中尤其关注型号研制过程的质量信息的记录、问题的归零以及相关统计分析等工作。产品质量及可靠性数据包系统即专门为解决航天在研制过程质量管控方面的诉求而提出的解决方案。以下是航天科技集团某院的下属总体所和总装厂数据包系统的管理范围和协同业务框架：

图9 航天科技某院下属单位质量及可靠性数据包系统业务框架

1) 总体所建设范围

• 实现了跨厂所产品质量与可靠性数据包业务组织过程的规范化、协同化；
• 实现了产品研制阶段部分核心数据的数字化采集、结构化存储；
• 实现基于客户端、移动终端相结合的离线数据采集模式，有效支撑外场、售后、外协外包单位数据的有效规范采集；
• 改变传统文档人工汇总编制模式，提供基于规则配置的文档结构化、自动化输出模式；
• 建立质量与可靠性信息的可视化监控与追溯能力，支撑对异常信息、问题的快速定位；
• 建立基于结构化质量数据的统计与分析机制，提升针对产品质量及可靠性的决策能力。

2) 总装厂建设范围

• 构建产品数据包管理平台，实现型号在工艺、制造、检验、交付阶段质量与可靠性数据的统一归集与追溯；
• 通过构建产品数据包管理平台，实现产品数据包相关业务过程的规范化管理。
• 实现各类异构系统（如：PDM、ERP、MES、QMS）的数据穿透采集，解决产品数据包核心项目清单的数据采集效率问题；
• 改变传统履历书、证明书基于人工统计、整理的模式，通过结构化的文档模板，实现其自动化生成。