產品質量檢測工作中的數據管理研究

(深圳市計量質量檢測研究院 廣東 深圳 518055)

產品質量檢測是決定著產品生產銷售成果的重要環節，而產品的數據是開展工作的重要基礎，對于數據的收集、分析與后續管理，都要認真對待，才能得出更加全面的產品質量信息，確保產品質量檢測工作的順利推進，特別是在大信息背景下，產品質量信息愈發復雜，更要做好信息管理工作，才能保證質量檢測工作的順利推進。文中討論以此為主題展開，以提供理論參考。

一、產品質量檢測概述

質量檢測工作，主要是指對于產品或服務質量是否符合國家相關質量規定進行審查驗證的重要環節。在這一體系當中，檢測的內容被細分為許多方面，包括工程質量檢測、空氣質量檢測、環境質量檢測以及產品質量檢測等。產品質量檢測是其中關鍵的一環，部分情況下，質量檢測也可以被稱作實驗或是測試，其主要是指針對給定的材料、產品、設備、生物體、技術工藝或服務等多類對象的檢測，要依照法規限定的程序，去針對檢測對象的一個或多個特性或是多項性能去進行分析檢驗。為了保證檢測結果精準且全面，符合國家所制定的標準，必須要在特定檢測范圍之內去開展工作，嚴格遵照規定程序去推進工作，即可達成目標。對于檢測所得到的結果，必須要進行詳實記錄，并且以檢測證書或是報告等形式體現出來。無論是有形還是無形產品，其質量檢測都要以全面且真實的數據為基礎，所以數據管理是決定著質量檢測成果的重要一環。特別是在信息化、在大數據發展趨勢下，更要對數據進行全面收集、合理分類以及精準應用，才能得到更加可靠的檢測結果，為此需要針對數據管理工作在產品質量檢測中的重要價值以及應用策略展開分析，才能保證質量檢測工作有更加可靠的信息基礎，得出更加精準的檢測成果[1]。

二、數據管理工作在產品質量檢測體系中的價值分析

所謂數據管理，包括對于數據的收集、整合分類、分析及存儲、調用。在產品質量檢測工作當中，數據是最為關鍵的核心要素，是開展工作的主要依據，所以對于數據管理工作必須要提起重視，才能夠確保產品質量檢測工作更加順利的推進。特別是在大數據的時代，無論是有形與無形的產品，其構成都更加精密，檢測過程中所涉及的數據也更多、更加復雜，所以只有做好數據管理，才能得到更加精準可靠的檢測結果。對于產品質量檢測體系中數據管理工作的重要價值進行分析，其主要體現在以下幾點。其一是確保信息的全面性，除去產品的基本信息以外，借助信息平臺，可以隨時追蹤產品的生產信息、銷售信息及中間商、用戶反饋信息等等，這些信息都是質量檢測工作的依據，無論何時有了質量信息反饋，都能夠借助信息平臺去及時跟進，并且將新的質量信息錄入系統，為檢測工作奠定基礎。其二是能夠確保工作效率得到提升，利用信息平臺的數據管理技術，能夠對數據進行更快的收集、分類、分析、存儲與調用。這樣一來質量檢測工作會更加高效的完成，同時也能夠減輕人力負擔，減少檢測人員的工作量。其三是能夠提升檢測精準性，通過信息平臺對數據進行計算與分析，能夠保證相關數據更具可靠性，而檢測工作正是要以真實準確的數據為基礎才能更好的完成。這是產品質量檢測體系當中數據管理的價值所在，通過數據管理手段的利用，能夠為質量檢測工作的實際開展奠定良好的基礎[2]。

三、產品質量檢測工作中的數據管理策略分析

(一)提升相關人員的數據管理意識與能力

以上曾談及，要做好產品質量檢測工作，必須要以大量、精準且真實的數據為基礎。而相關人員的數據管理意識與能力，則是決定著數據質量的關鍵要素。任何工作都是以人為本的，即便是要借助機械去完成的任務，也要有人的監管與操作，才能完成。所以要確保產品質量檢測工作有足夠且真實的數據為基礎，必須要首先培養相關人員的數據管理意識與能力。要更好的完成數據管理工作，為質量檢測工作提供可靠的數據基礎，相關人員首先必須要具備嚴謹、認真、誠實的工作態度，要有責任意識，做到秉持一絲不茍的態度完成本職工作才能得到理想的工作成果。而在專業能力方面，則要具備數據收集、分析與計算的能力，此外還要懂得運用信息設備去完成數據管理工作。為了確保相關人員的專業素養，必須要首先建立起系統性的培訓體系，從理論與實踐兩個方向入手培養人員隊伍的綜合素養。除此之外在實際工作過程中，必須要嚴格的做好人員監管，嚴格依照相應規章去分配權責，落實獎懲，這樣一來在實際工作過程中，相關人員的工作會更加規范，效率會更高、數據的質量也會更高。

(二)改革數據管理技術

數據管理技術是決定著數據管理質量的基礎技術，而基礎數據的質量，決定著產品質量檢測工作能否順利完成，而技術手段的應用以及技術的革新，則是提升數據質量的必要條件。在信息化、大數據的時代背景下，必須要全面投入信息化管理平臺的建設與完善當中，才能確保數據的可靠性得到提升。有條件的前提下，應當建立起內部專屬的數據管理渠道，對于產品質量數據進行收集、整合、分類與存儲，并且要有搜索的渠道，確保能夠更快調用信息。為了確保信息安全，應當進一步完善驗證機制，同時為了確保數據管理根據針對性，應當進一步完善數據的分支，對于產品的設計數據、生產數據、銷售信息、客戶服務信息等多方面的數據信息，要設置不同的分支，以便更快的找到所需要的信息，這樣能夠確保質量檢測工作更加便捷，進一步減少工作量。并且要隨時根據數據管理技術的發展趨勢，引入能夠提升工作質量的創新數據管理技術。

(三)將數據管理與質量檢測責任聯系起來

數據管理工作是為質量檢測工作奠定數據基礎的必要工作環節，數據的精準性與全面性，決定著檢測工作的質量。所以為了保證質量檢測工作的順利推進，首先要將數據管理與質量檢測的責任關聯起來，將不同階段的責任落實到個人，才能保證出現問題時迅速明確責任所在。數據管理在質量檢測工作開始之前，便已經開始，同時也貫穿質量檢測工作的全過程，在實際的質量檢測過程當中，對于數據的變動也要及時進行了解，隨時收集信息，所以必須要確保每一項數據都有其歸屬，才能在出現誤差時隨時進行追責。每個相關人員所提供的數據，都要有原始記錄，標記獲取時間、管理人、上交時間等等，而后續管理過程中，每一次的數據變動，實際操作也都要有明確的記錄。這是追訴權責的主要依據。只有做好各個階段的數據管理責任分配，才能確保相關人員都提起重視，認真對待數據的管理工作，以及在產品質量檢測過程中的數據應用[3]。

結語

產品質量檢測工作，是對各類產品的質量進行審核判斷的重要環節，無論是有形或是無形的產品，如果要得到良好的使用反饋，取得理想的銷售業績，都必須要做好質量檢測，而數據管理是質量檢測體系當中的關鍵一環，決定著數據的來源與質量，文中針對相關要點與策略進行了分析，望推動工作改革。