质量管理基础知识质量管理系统

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在大数据时代，企业可以充分利用大数据分析和创建算法，实现质量预防、诊断和控制，促使质量管理再次升级。尤其是数字化质量管理系统（QMS）的应用，使得企业具备快速且高质量的处理海量客户信息的能力；数据质量与数据的校准的能力；信息植入硬件系统的质量管理能力；预测性质量控制与设备维护能力；风险系统管控的能力；提高和满足客户价值的能力。
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对生产制造企业来说，一般数字化质量管理系统（QMS）涵盖从研发、采购、生产制造、售后等全流程的质量管理活动。如研发质量管理、供应商质量管理、检验管理（IQC、IPQC、FQC、OQC、周期性试验等）、不合格品管理、客户投诉管理、纠正预防（CAPA）、质量评审（Audit）、Finding问题管理、质量成本、量具管理、质量追溯等。

文章插图
QMS-质量管理-PDCA
1.质量统计分析1）每天早会/周一例会/月底总结会，想马上知道：
→ 昨天/最近一周/最近一个月都出现了哪些质量问题？
→ 外观问题？安规问题？尺寸问题/哪个尺寸？功能问题/什么功能？
→ 问题都发生在哪里？按物料/供应商/工单/产线/工序/班组/机台/模具/模穴等维度分析。
→ 问题都是如何处理的？退货/让步接收/返工/返修/报废了多少次？各占比多少？
→ 问题有没有整改？整改进度如何？有没有关闭？
2）领导想看全面的报表，了解质量全局的风险点：
→ 不同的供应商/产线/工序/物料，其合格率/批次合格率/PPM，随着时间如何变化？
【质量管理基础知识质量管理系统】→ 关键特性/重要特性，是否出现过质量问题？其测量值波动范围？
→ 过程能力分析
3）客户来审厂/向领导汇报，如何快速答复各种质量问题？
→ 如何快速查找某个检验单据以及其对应的不合格品处理单据和纠正预防单据？
→ 数据统计通常以自然月为单位，若客户想了解非自然月的数据，如何快速提供？
4）内部质量会议：实时查询即刻出结果，跳出开会→收集资料→开会→收集资料的循环圈。
5）SQE到供应商现场审核，如何快速指出该供应商的质量问题？
2.检验管理2.1检验规则标准1）检验类型种类多多，如来料检、生产自检、首检、巡检、末检、入库检、发货检、退库检、周期性检验等等，QMS须具备足够的灵活度，支持自定义。
2）各客户要求不同/各供应商能力不同，同一物料可以按照供应商/客户/工序/检验类型的维度设置不同的验收标准，应该做到”一个标准，分类呈现“ 。
3）同族物料的很多检验项是相同的，需抽出共性，建立“通用标准”，重复性的检验项无需重建，直接引用“通用标准” 。
4）需要工序控制，通过工艺流程把各个工序串联起来，适合流水线的作业方式。
5）常规的抽样方案有AQL、固定数抽样（或固定数梯度抽样）、百比分抽样等等，QMS都应支持。
6）可抽象出某个独立的检验项，如镀层厚度、钢丝直径、电机转速，总共有多少个规格？每个规格的质量情况怎样？可在同族物料/供应商/客户/产线/工单之间对比。
7）检验作业无需专门的SOP文档，所有要求都在检验标准规则中体现（检验项、规格标准、样例照片、图纸...），抽样数量及拒收标准、批次合格都由系统计算并判定，检验员只负责输入数据并提交单据，消灭操作手册，“傻瓜式QMS系统” 。
2.2检验操作执行1）QMS涉及的集成系统多，如ERP、WMS、MES、APS、OA、PLM等等，QMS要有规范的API接口。

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