你从没想过的最重要的质量问题

关键词:质量问题

摘要:你现有的质量系统能够满足质量管理需要吗?你能及时发现潜在质量问题吗?你知道对企业而言最重要的质量问题是什么吗?如果你也头痛于这些疑问,请看今天的内容。


如果你的企业生产业务和大多数企业一样,数据来自单独生产线、车间操作员、企业供应商等不同数据源;如果你的企业还没有部署拥有统一中央数据库分析引擎的质量管理系统,数据还存储在孤立的数据库、电子表格、甚至纸质检查表中……也许上述质量管理系统是满足质量检查需求的一种方式,但我敢说,那仅是勉强满足而已。

质量问题

当你在凌晨2点接到电话,现场操作员报告说工厂发生了问题,你将如何努力找出问题原因?

这就是问题所在,不是吗?当你始终对质量问题亦步亦趋时,你将处于一种被动响应模式,深陷于四处救火的恶性循环中。持续不断地对质量问题作出响应是因为你从来没有意识到,自己应该主动预测问题,在质量隐患带来实际损害前,解决它们。而你所采集到的数据便是企业质量管理工作变被动为主动的关键

想象一下,取代传统使用单一生产线数据进行质量检查及故障排除的模式,你可以分析所有质量信息并根据经验发现潜在质量隐患,那么,你的工作将会有多么不同。如果你能找出问题原因所在并加以解决,那就如同洞见未来,

洞察力来自哪里?

它存在于每天采集的质量数据中。你只需将所有数据整合在一处,便可任意调取、使用。

当数据实现集中、标准化管理时,不论是横向对比还是纵深分析,数据筛选都会出人意料的容易。你可以随时查阅任意你感兴趣的区域、产品、过程、班次、员工、工作、批次、订单、供应商等信息——OK,你有想法了。

例如,现场主管发现某一特定产线上的特定产品突然反复出现问题。当数据全部集中在统一的中央数据库时,你可以通过数据对比该生产线与工厂其他生产线的运行状况。

质量问题

很酷,对吧?你可以看到哪里发生了问题,继而查看采取什么纠正措施,如何防止问题再次发生。

更胜一筹

你的思维方式将从“我怎样确定这个问题”变为“我怎样减少整个公司的缺陷产品”;你的视角将由聚焦于单一生产线或单一工厂变为放眼整个工厂。你可以判定哪个现场质量问题最多,甚至可以确定哪些是需要解决的问题根源。

质量问题

从这些信息中,你可以决定如何快速处理最容易实现的目标,并获得立竿见影的成果;你还可以发现那些需要更多时间或金钱来处理的更大的问题。

这就是整合数据的惊人力量

有了正确的SPC工具和强大的制造业智能解决方案,你可以轻松跨越“原因是什么”这类简单问题,转而将视野投向大局、难题:

  • 如果消除某整体性质量问题,会产生的最大收益是多少?
  • 如果复制某整体性成功经验,能提高的企业绩效是多少?
  • 哪些过程或工厂效率最高或效率最低?
  • 哪个工厂产品最好?我将如何在整个企业复制推广这一成功经验?

这些高屋建瓴式的问题超越了传统质量问题的被动响应模式,它们才是让你积极为企业创造真正价值的关键所在。

Patrick Wendling

作者:Doug Fair

盈飞无限国际 COO

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