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QMS系统如何实现数学化管理

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在当前制造业的规模以及智能制造的到来,质量管理的数字化也成为了一个崭新的课题,帮助工厂紧跟质量管理发展趋势生长,将质量管理体系真正落地。那么,我们认为一个成熟优秀的质量管理数字化系统,它应该具备如下功能:


质量文化的促进


我们常说,一年成功靠运气,十年成功靠管理,长期成功靠文化。文化,可以说是员工行为习惯和思维习惯的行为特征。而我们认为行为就应该需要通过明确的制度来进行规范,一味地拉情感讲责任来谈文化,终将难落地难验收难持续。


一个优秀的QMS应该采集运营中有效数据,进行科学的统计利用,输出科学度量的结果与绩效,并要充分融合了PDCA的理念进系统运行,才能是一个持续改进的良性闭环的系统,就能更具科学性,更具信服力的对质量文化进行培育和促进。


1.全面贯彻PDCA


QMS平台的功能模块都应贯彻PDCA理念,系统通过这个模式架构的要求运行,实现了有效的跟踪和闭环,同时也训练了用户行为和思路习惯的养成,从而促成质量文化的有效落地和良性推进。


悟空QMS为例:首先在质量策划模块下做好Plan,然后在质量行动模块下启动去Do,再在质量统计模块下收集和统计执行状况对结果进行Check,在质量问题模块中记录过程中的不足继续进行Action。


2.科学准确的绩效输出


2-1.全面系统的规划


如何判定质量系统运行好坏需要做全面系统的规划,至少应该考虑两个方面:


1)建立起从总到分的指标规划,利于将目标逐层进行分解、细化、落地;


2)各层级指标之间具备科学合理性关联,彼此之间并非相互孤立;


悟空QMS则很好的实现了:


1)平台将整个质量度量指标规划成四个层级进行分解:


1st-综合评价:整个质量系统的绩效


2nd-质量功能:质量系统下各职能部分的绩效


3rd-质量指标:各职能下各类质量活动的绩效


4th-数据报表:各项质量活动的记录与结果


2)底层数据逐层加权上卷综合指标,综合指标逐层向下钻取底层数据 从而实现一个讲数据讲逻辑的系统化评鉴体系,既可以见微可知著,也可见著可知微。


2-2.真实有效的数据基础 一切的决策都基于底层的数据信息,只有真实、准确、有效的数据才是夯实的基础。


悟空QMS为例:平台采集在各质量活动中录入记录的原始数据,依照需求进行后续的清洗、统计再次使用:


进度类数据


履历数据


数据报表


2-3.绩效统计输出


一切的行动最终都要围绕目标,所以一个好的质量系统在完成质量活动后也应该对过程与结果进行评鉴。

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