质量管理 | QMS 助力某光学企业进行产品全生命周期质量管理

质量管理是企业及产品的生命线，随着智能大数据时代的到来，建设产品质量全生命周期系统是企业在信息化建设过程的必经之路。建立一个管理、跟踪、控制和分析产品质量全生命周期数据信息的协同环境，在产品生产制造的各个环节，运用流程信息化、数据采集、数据分析、决策支持等技术手段进行全过程质量数据信息管理，为产品质量追溯、质量成本分析等提供系统化数据支持，并通过数据分析发现设计、采购、加工过程的质量管控问题，提高质量管控的针对性，从而全面提升产品质量，降低产品成本。Hexagon QMS是以质量“数据流”为主线，提供一站式智能化产品全生命周期数字质量管理解决方案。

项目背景

企业质量管理痛点

某光学企业品质事故重复发生，客诉频繁，大部分质量问题为厂内不良的流出，客户对产品满意度、信赖度下降，造成企业成本的提升、声誉损失。

企业质量管理现状

1、质量信息缺乏集中管理环境

质量数据分散地保存在部门中，质量数据收集、统计、分析、共享及管理带来诸多困难。质量信息存储在大量的纸质记录及多个信息化系统中，难以对数据实现汇总、整理、组织和再关联，严重阻碍质量数据的有效应用。

2、质量信息应用价值未得到充分发挥

质量数据是质量管理的血液，是实现以事实为决策依据的必需保障。但纸质保存的数据难以进行准确快速的检索、查询、统计、分析及追溯。大量有价值的质量经验得不到有效的保存、整理、积累、传承、共享和利用，使某些质量问题重复发生。

3、过程类质量信息缺乏横向的全面贯通和追溯手段

由于缺乏有效的辅助管理手段，质量数据信息在设计、生产、各环节间得不到有效的贯通，难以实现质量控制和质量改进。各业务环节所产生的质量数据，得不到系统性的关联，不能产生完整产品全生命周期质量数据，严重影响了产品质量的有效控制及改进。

4、管理类要求、信息缺乏纵向有效贯通和监控的手段

由于缺乏有效的辅助管理手段，质量数据信息在管理层级间得不到有效的贯通。一方面，自上而下的质量要求和质量决策得不到有效的下达、分解和执行。另一方面，高层领导只能通过信息的逐级上报来了解产品质量状态及质量管理的过程状态，质量信息存在严重失真和滞后，管理人员无法客观了解质量真相，难以做出有效质量决策。

解决方案

企业通过建立一套质量数字化平台改变目前的质量管理现状。基于业务过程在质量数字化平台建设，以产品实现业务流程为主线，结构化质量管理数据，联通过程质量数据，统一各模块数据格式，利用专业的质量工具进行应用分析和建模分析，实现质量管理提前预警、预测，支撑质量管理运营决策。

图：QMS 质量管理系统规划

1、研发质量管理—把控设计质量

研发质量管理模块打通研发业务节点间质量数据流，从QMS的产品经验（历史）数据智库中提取试制数据，辅助研发过程分析，支撑研发规格论证，包括产品规格、组件规格、制程规格、物料规格，提前识别产品质量风险，提高研发质量。

图：QMS 研发质量管理

2、物料质量管理—把控源头质量

QMS的物料质量管理提前为制程数据监控与管控实现预警管理，通过物料Cpk的稳定性分析，探测物料波动并进行决策。另外，通过对比分析产品绩效和物料能力，精准定位物料/制程改善点。

图：QMS 物料质量管理

3、生产质量管理—把控过程质量

打通系统间质量数据，实现产品、物料、设备绩效分析和能力分析。并且能够预测、监控产品、物料、设备的波动，做到质量提前预警、预测。

图：QMS 物料质量管理

4、成品质量管理—把控产出质量

成品质量数据管理模块与产品生命周期管理（PLM）系统集成，将成品的详细的质量信息融入产品的全生命周期档案，便于对质量问题进行全周期追溯及分析。

图：QMS成品质量管理

5、售后质量管理—把控市场质量

售后质量模块与企业ERP（企业资源计划）系统集成，关联客户信息、订单信息和发货信息，完成产品售后质量信息追踪与反馈，指导前段研发、生产质量管理。

图：QMS售后质量管理

应用价值

通过QMS系统建设实现企业各业务过程的质量数据的快速调用和集成，实时数据查询和统计分析，科学的质量异常预警、预测，提升产品绩效和能力、物料绩效和能力、设备绩效和能力。有效遏制不良产品厂内流出，提升顾客满意度。

同时可进行经验知识积累，包括缺陷案例、经验知识积累，问题最佳解决方案积累，潜在失效模式积累，缺陷再发防止，已发问题解决，导入前端设计，形成预防质量闭环，建立质量智库。

（海克斯康工业软件）

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