在競爭日趨激烈的數(shù)字時代，制造業(yè)想要有一席之地，進行數(shù)字化改造已是大勢所趨，而高質量發(fā)展則是必由之路。經(jīng)過近幾年的技術發(fā)展，如今針對質量管理的數(shù)字化工具已有不少，然而這個過程中卻暗藏著許多不確定性。

對于制造型企業(yè)而言，安全、穩(wěn)定、可靠是第一要義，不少企業(yè)情愿進行自動化的改造。

很多人都知道，質量管理當中有一個重要的方法叫持續(xù)改進，而數(shù)字化轉型的一個重要作用就是為企業(yè)持續(xù)改進提供支持。同樣，持續(xù)改進的方法也能應用到數(shù)字化轉型中來。

今天，我們就來看看持續(xù)改進的數(shù)字化質量管理。

如何理解持續(xù)改進的數(shù)字化質量管理

被譽為“現(xiàn)代管理學之父”的彼得·德魯克也認同持續(xù)改進的價值：“真正優(yōu)秀的企業(yè)往往顯得風平浪靜，因為它是持續(xù)改進的結果?！?/p>

有些企業(yè)認為質量管理、持續(xù)改進就是六個西格瑪，其實不僅如此。

對制造型企業(yè)而言，在傳統(tǒng)的質量管理過程中，持續(xù)改進多針對不合格的產(chǎn)品、或潛在不合格的產(chǎn)品、或當前不滿意的現(xiàn)狀，不斷尋求改進。

然而，要解決這些問題，需要大量的技術支持。

比如，要知道產(chǎn)品生產(chǎn)過程哪里出現(xiàn)了異常，需要收集整個生產(chǎn)過程的相關數(shù)據(jù)，還需要將這種產(chǎn)品不同工藝、不同原材料、不同流程的歷史數(shù)據(jù)與現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行比對，以及類似問題發(fā)生時，常出現(xiàn)的問題是什么等等。

其中涉及大量的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析等步驟，如果僅憑人力是難以完成的。而如今，借助數(shù)字化工具便能夠更好地實現(xiàn)。

盡管如此，通過數(shù)字化一步到位去完成上面所有的問題很難，然而把它細化，分成多個問題和步驟，做起來就容易了。

比如，針對不良品，找出生產(chǎn)過程的異常之處只是其中的一個步驟。持續(xù)改進還需要企業(yè)繼續(xù)分析判斷異常發(fā)生的原因，從而對生產(chǎn)流程、質量管理流程不足之處進行改進，更新質量控制方法，最終形成新的質量管理標準和生產(chǎn)流程。

而這當中持續(xù)是關鍵、改進是重點。盡管細化后的步驟針對的都是具體的小問題，但每次解決的問題都是企業(yè)產(chǎn)品質量往前的一步。

數(shù)字化質量管理的工具

持續(xù)改進不容易，數(shù)字化的工具和方法可以讓持續(xù)改進的效率更高、成本更低、質量更好、靈活性更大。比如中鐵山橋集團T8質量管理系統(tǒng)就是融合了全過程管理和PDCA循環(huán)等質量管理理念，在提高數(shù)據(jù)質量的同時，把數(shù)據(jù)追溯到細節(jié)。

為此，不少企業(yè)推出智能生產(chǎn)線系統(tǒng)為制造型企業(yè)，尤其是中小型企業(yè)，質量管理數(shù)字化轉型出謀劃策。

比如寰球智能產(chǎn)線系統(tǒng)從數(shù)據(jù)采集入手，深入挖掘企業(yè)生產(chǎn)過程各項數(shù)據(jù)的內在價值，融合過程工藝、工藝流程知識以及相關的數(shù)據(jù)建立多工序工藝參數(shù)優(yōu)化模型，對工位工序節(jié)拍、產(chǎn)線動態(tài)瓶頸、工藝流程等進行分析，幫助企業(yè)重構可監(jiān)測、可分析、可控制、可追溯的新型數(shù)字化質量管理模式，逐步形成以生產(chǎn)質量智能追溯與優(yōu)化系統(tǒng)的產(chǎn)線數(shù)智化系統(tǒng)，持續(xù)改進產(chǎn)品質量。

對制造型企業(yè)而言，數(shù)字化改造不一定需要系統(tǒng)重構，持續(xù)改進的數(shù)字化改造也許就能讓企業(yè)成為穿越風雨和歲月的常青樹。找到適合自己，在降低風險的同時，還能穩(wěn)步前進的方法，可能更為重要。