制造业质量管理数字化转型

2023-04-18 08:41曹丽鹃
现代工业经济和信息化 2023年11期
关键词:转型数字化质量

曹丽鹃

(中煤科工集团重庆研究院有限公司, 重庆 400000)

0 引言

随着信息技术的发展,我国数字经济的规模不断壮大。目前,数字经济的规模已经达到了45.5 万亿元,在全国GDP 中所占比例已经达到了40%,数字经济已经成为推动经济高质量发展的一个重要引擎。“十四五”规划将“加快数字化发展建设数字中国”单列篇章,为“制造强国”“数字中国”的发展指明了方向,在政策扶持、产业转型升级和技术迭代应用的新形势下,各行各业的数字化转型工作正在加速推进[1-3]。2021 年12 月,工业和信息化部发布了《制造业质量管理数字化实施指南(试行)》,数字化转型成为大势所趋。数字技术对质量管理赋能,给制造企业的质量管理创新和高质量发展带来了新的机会和空间。

1 质量管理数字化的概念

自美国的休哈特博士提出“控制图”以来,不同的质量管理理论、方法相继问世,如戴明的“PDCA 循环”、朱兰的“质量改进三部曲”、费根堡姆的全面质量控制、克劳斯比的零缺陷理论、摩托罗拉的六西格玛管理模式以及ISO9001 系列标准等,质量管理理论开始深入人心,其方法也在逐步完善与创新。

质量管理数字化是随着数字化转型而带来的质量管理模式的变化,重点是质量管理的范围、方式和目标的变化,核心内容是在数字化的环境下,提高企业的质量管理的数字化能力,包括数字思维的构建、数字技术的应用和管理机制的调整以及数据开发利用等多方面的应用。

2 制造业质量管理数字化转型面临的挑战

质量管理理念,经历了从传统质量检验、统计质量管理、全面质量管理到精益六西格玛、卓越运营的迭代和升级,用以解决各种质量问题,帮助企业生产出符合要求的产品。进入工业4.0 及大数据时代,随着消费需求趋于个性化、多元化,制造业多品种、小批量的生产模式逐渐成为主流,由此带来了质量、交货期和成本问题,传统的质量管理思想、工具和方法在应对当下的新挑战时,显得“力不从心”。

2.1 企业缺乏有效的质量管理方法和工具

目前,许多企业上了ERP、MES 等系统,认为在ERP 或MES 等系统中就能实现质量管理要求。从企业管理者的角度,能够实现IQC/IPQC 等功能,短期看,符合二八定律,但从企业长期发展看,完全是弊大于利。这样临时张冠李戴的质量管理数字化解决方案,自然还是存在质量数据孤岛,有些质量数据或者在其他系统里,或者在线下,数据流还是断开的。比如发生了质量问题,要进行追溯,没有质量数字化平台,就难以和其他系统的质量数据进行交互,无法形成完整追溯闭环。企业发展到一定程度,最终还是要依靠专业的质量管理系统去实现更高的管理要求。

2.2 质量管理难以形成闭环

质量管理一定是全面、完整的闭环质量控制系统,但较多企业的质量管理还处于质量检验阶段,在制造环节的工作重点也大多是生产作业现场的质量记录管理,由于人工管理模式的局限,难以形成从质量策划、质量控制、质量追踪到质量改进的闭环管理。同时,产品全生命周期中各环节的活动均会对产品质量产生不同程度的影响。例如,在制造过程中,由于原材料质量把控不到位、生产设备处于不健康状态、工艺质量控制方法不同以及人员操作不规范等,都可能导致在制品产生质量问题。在产品研发过程,技术人员能力不足等因素可能会引起产品设计缺陷,导致不合格品。

2.3 组织内部的阻碍

数字化转型不单是数据技术的创新、信息管理系统的应用,更是企业在组织、人才、资源和运营上的全面革新。从企业内部进行数字化转型,一是需要转变思维模式,即从竞争思维转变到合作共赢思维。二是需要克服“组织惰性”,在组织、流程和模式等方面进行变革。对于任何组织来讲,改变从来不是件容易的事情,尤其是那些成功经营了几代的大型传统公司,在长期的发展过程中,企业已形成了固化的规范与认知模式,这些“习惯”致使组织变革难以成功,在面临外部环境非连续性技术变革的威胁时,企业往往无力招架“惰性”带来的严重后果,从而迅速走向衰落。

2.4 数字化转型落地难

一是有相当一部分企业的数字化流于形式。在建设初期,没有与企业经营管理相融合,管理形式有所变化,但还是按照旧的套路做事。二是需求梳理困难,一套成熟可行的信息化管理系统,并不是把现有的业务直接转变成信息化,而是要基于管理需求及业务信息流展开需求梳理。因此,在没有一定的管理经验及行业经历的情况下,很多业务需求调研人员是无法完全理解企业业务需求的,更别谈对企业业务进行梳理优化。三是实施周期长,项目实施期间要占用大量的企业资源,如果生产任务紧张,就无法满足项目资源,从而影响项目进度。

3 数字化给质量管理带来的新特性

在消费者眼中,质量是产品价值的起点,在消费者的期望不断提高的情况下,谁能够低成本、快速地提供超预期的产品和购买,谁就能赢得顾客。制造型企业都在加速建成工业4.0 数字化工厂,其最终要求都会落到质量、成本和效率这些实实在在的问题上。大数据的智能价值在于对生产过程中质量数据进行收集、管理和有效分析。

3.1 数字化的及时处理性

及时有效控制是数字化质量管理的关键所在。将生产数据输入到监控系统中,一旦发现不合格,就会第一时间上报,防止产品继续上交。除此之外,此外,数字化的及时处理性还在于能将动态质量数据及时反馈给上级领导、管理者,直接省去了原本的统计数据周期,让管理者能够及时掌握质量情况并进行处理。

3.2 通过数字化解决责任难题

质量控制的重点绝不能放在事后把关,而必须放在生产全过程。然而在传统的质量管理中,一旦出现质量问题,质量管理部门会组织协调各个部门一起开会,会议室里公说公有理、婆说婆有理,相互推诿的现象不计其数。数字时代给质量管理增添的一大好处是,通过数字化的手段将工厂各个部门形成一个整体。产品工艺标准能及时下发到质量部和生产部,仓库管理部门的来料检验、成品检验数据能动态传递给生产部和其他相关部门,生产部的生产操作过程数据能被市场部动态查看和监控,质量部的检验数据能加速反馈给其他相关部门,而上级领导、管理部门能随时随地掌握具体的质量情况。数字化质量管理能加速定位责任部门,并能动态发出警报,让各部门既能各司其职,又能协同作战,提高企业质量管理的整体作战能力。

3.3 用数字化带动制度化、规范化

数字化的一大优势在于,可以帮助企业实现制度化的操作,大部分的关键步骤都可以通过交互式的操作过程来制度化,这样就可以在信息控制系统中重新构建出生产流程和质量检验流程,从而激励生产现场的员工们严格遵守制度规范,提升产品质量。

3.4 数字化促进PDCA 闭环控制

传统质量管理的痛点在于意见天天提,错误依然在。在质量管理工作做得到位的车间里,质量检验记录规范、完善,基层也能较好地运用QC 七大手法和九大步骤分析解决个别质量问题,但同样的难题或者错误却依然日复一日地出现。其实这里缺的是:持续改善。而想要实现持续改善,传统的质量管理手段需要有非常强的组织纪律,这对于大部分企业往往是不现实的。数字化可以很好地打破这种管理的局限,利用信息控制系统的自动统计和分析功能以及用户设置的规则,可以自动进行演算,得出结论。控制体系采用鱼骨图、5Why 分析法和问题数模型等多种方法,对具体的执行措施进行分析。在此基础上,利用信息化管理体系,对问题的整改进行跟踪,并对整改措施的执行效果进行分析,从而实现PDCA 闭环管理。

4 制造业质量管理数字化转型的路径和策略

4.1 构建企业QMS 系统

企业QMS 系统是基于ISO/TS 体系管理要求展开设计和开发的质量管理系统,可以通过数据采集、质量分析、质量预警、原因及对策分析、对策落实和持续改善,提升制造型企业的质量管理信息化水平。企业QMS 系统能够帮助企业进行质量管控,跟踪追溯质量问题,提高产品一次合格率,降低缺陷率、报废率,降低企业生产运营成本。因此,建立企业QMS 系统更能满足中国制造企业的现实需要,是高速发展背景下的质量管理模式的跨越发展。

4.2 提前做好数字化转型评估

企业成长阶段不同,数字化转型特点也不同。企业在不同的发展阶段,数字化转型的特点和策略也不尽相同。无论上哪一种数字化软件,企业都要提前做好数字化转型评估。对于大多数处于成熟期的国有大中型企业而言,已经用上了各种数字化软件,此时导入专业的质量管理系统水到渠成。但成熟期的企业管理流程相对复杂,需求多。上质量管理系统的过程,也是对企业的质量管理流程进行再优化的过程。因此,无论是前期调研,还是后期实施,都需要企业和软件供应商深度合作,对于质量管理系统相关的流程进行监控,既要看线上流程是否和线下正在运行的书面流程保持一致,又要结合线上流程检查线下书面流程有哪些不足,并进行优化、固化。保证流程的有效性至关重要,对于成熟期的企业而言,每个业务模块都要安排专人负责、跟踪。要结合企业管理现状,群策群力、查漏补缺,最终确认一个切实可行的流程和系统实现方案。

4.3 软件供应商选择策略

在选择软件供应商时,需要对其业务能力及行业经验进行评估:一是要具备行业实施经验,确保信息化项目的平稳实施及应用。二是要拥有解决方案和业务蓝图设计的能力,关键是软件供应商在需求调研时能充分识别行业管理现状、要求及企业管理的重点,并结合软件系统功能配置,制定针对性的解决方案。三是要看系统的成熟度。ISO 体系标准是一个通用性强的企业质量管理体系标准,系统设计要基于ISO 体系,打造不同企业的个性化管理系统。

4.4 组织内部的变革

组织变革是企业在技术升级基础上的重要转型任务,不仅能在“数字化”层面确保企业项目成功实施,更重要的企业从运营模式、决策模式和管理模式到企业文化的系统性转变,从而进化为创新型组织和学习型组织。一是从基于经验、中心化的“集中决策模式”,转变为基于数据和模型、去中心化的“下沉决策模式”。二是领导层级从关注痛点、短期绩效和执行的“传统管理模式”,转变为关注机会、长期发展、创新以及人员成长的“新型管理模式”。三是从奉行高度执行力、最优绩效的“刚性企业文化”,转变为倡导以人为主、创造力和执行力相结合的“柔性企业文化”。四是从依靠外力或者单独数字化团队来推进数字化转型,转变为由业务来牵引,由业务和IT 双轮驱动的运营模式。

5 结语

数字化质量管理作为数字化转型的重要方面,将为制造业企业带来更多的优势和机遇。未来,还需要对数字化质量管理的发展方向进行深入探索和研究,例如,数字化质量管理平台的智能化和自适应功能,实现数字化质量管理的智能化升级。同时,还应加强数字化质量管理平台与其他系统的集成和交互,实现信息共享和协同办公,从而提高数字化质量管理的效率和质量。

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