整體治理下質量管理三要素的平衡

眾多企業的質量管理現狀與數字化質量管理發展趨勢仍相差甚遠，主要表現為：質量管控過程信息化程度偏低，存在較多紙質或人工統計方式；質量管理手段有限，質量數據滯后且無法在一個平臺進行動態展示和監控；質量數據統計難以全面反映業務真實現狀，難以支持及時、高效決策；產品變更流程為單向流程，未與變更涉及的系統互聯，變更要求落實存在偏差問題難以被及時發現；質量技術關鍵數據、產品故障信息等缺乏數據庫和信息化支持，目前主要為手工操作，效率低；故障庫、經驗庫缺失，知識共享困難，質量數據存在“信息孤島”等，因為保密等各種原因導致不能較好地為新項目提供參考。

一、數據治理常見問題與解決方案

（一）常見問題

1.數據資產意識淡薄及數據管理職能缺失

多數企業仍然把數據當作是IT系統的附屬品，由IT部門進行管理。但其實，數據是公司業務的積累，本身具有業務屬性，且任何單一系統的管理者都缺少公司級的視角去管理數據。因此，企業需要具備數據管理職能，能夠站在企業的高度，結合業務和IT的視角，跨系統梳理并整合數據資產。企業須明確自己的數據資產，才能更好地管理和使用數據。

2.多源性造成數據不一致

同一類型的數據在多個系統中都有存儲，且系統之間沒有同步，造成數據不一致。很多互聯網企業擁有不止一套供應商數據集，各數據集之間存在交叉且不一致，導致公司采購端的數據分析不準確。

3.數據校驗缺失

常見的數據校驗方式包括：字段長度校驗，例如身份證號碼只能是15位或18位；特殊字符校驗，例如郵箱必須包含@符號；關鍵字段的唯一性校驗，例如發票、憑證等。但許多企業的數據校驗形同虛設，未在數據的源頭進行有效防范。

在大數據時代，各行業企業擁有海量數據、多類型數據，數據質量情況與信息化技術發展息息相關。數據對于企業業務而言是至關重要的，由于系統建設時期應用技術的不同，導致數據存在不一致、不完整、不真實和不及時等情況，對后續的數據分析和挖掘造成了客觀上的影響，業務效益則隨之下降。企業的每一個商業決策、客戶關系和商業投資也都是建立在數據分析的基礎上，由此可見，數據質量問題開始成為影響數據分析和利用效能的“最后一公里”問題，是困擾許多大數據公司和企業在拓展其大數據戰略時不可回避的問題。較差的數據質量不僅與用戶預期大相徑庭，還使得系統運維、數據運維的成本隨時間的延續不斷增加，工作量也逐年加大。

很多情況下公司的發展由數據提供的機遇推動，特別是在與客戶及與其前景發展密切相關的產業。我們都知道，現在的消費者消息更靈通，選擇也更多。當一個公司想要收購其他公司、決定自留額、尋找差額銷售和追加銷售機會、提升客戶體驗的時候，數據就變得至關重要。但是，要想精確洞察并實現這些目標，背后的數據一定要精確。

提升數據質量很必要，但是有92%的公司認為其客戶數據和前景數據不是完全準確的，并且不準確數據的比例仍在提高。調查顯示2016年，有35%的美國公司認為公司的數據有32%是不準確的，而2022年這一數字還有25%。僅僅聯絡數據一項，就有97%的公司出現過同一個數據的錯誤。最常見的錯誤包括數據缺失、信息過時及數據不準確三種。

（二）解決方案

1.數據質量規則制定

企業應該成立數據質量管理委員會，從頂層設計數據質量規則，規則必須可量化，能夠程序化識別，從數據完整性、一致性、準確性、及時性、可用性等方面重點管控，管理者不僅能夠了解當前數據質量、規則執行程度，還能及時采取修正措施保證數據質量的優化，從源頭上提升數據質量。

2.數據質量信息的采集、校驗

做好數據的采集、校驗工作，為提升數據質量提供全面可靠的信息。在數據流轉環節的關鍵點上設置采集點，采集數據質量信息，按照質量規則體系的指標要求進行數據校驗。

3.運用質量報告做好數據全生命周期優化工作

通過質量報告和質量數據采集系統，可以發現問題、追根溯源并及時整改，持續跟蹤驗證改進之后的數據質量提升效果，達到數據質量持續改良的效果。在源頭建立數據標準或接入標準，規范數據定義，在數據流轉過程中制定監控數據轉換質量的流程并建立相關體系，盡量做到在哪發現問題就在哪解決問題，不把問題數據帶到后端。

二、整體治理框架下的質量管理三要素分析

過程控制：作為質量管理的基石，過程控制強調對生產或服務過程中各環節的嚴格監控與持續改進。在數字化背景下，通過引入物聯網、自動化控制等技術手段，實現生產過程的透明化、可追溯化，是提高過程控制效率與準確性的關鍵。

數據分析：數據分析是質量管理的核心驅動力。通過收集、整理、分析質量數據，企業能夠及時發現質量問題、預測潛在風險、優化決策過程。然而，當前許多企業面臨“數據孤島”、數據滯后等問題，嚴重制約了數據分析的效能。構建統一的數據平臺，實現數據的實時采集、共享與分析，是提升數據分析能力的關鍵。

知識管理：知識管理是推動質量管理持續改進的重要支撐。在質量管理過程中，積累了大量寶貴的經驗教訓和技術知識。然而，由于缺乏有效的知識管理機制，這些知識往往被埋沒或遺忘。通過建立故障庫、經驗庫等知識庫系統，實現知識的系統化存儲、快速檢索與共享，能夠顯著提升企業的知識利用效率和創新能力。

關于質量規劃

1.定義與重要性

質量規劃是全面質量管理的首要環節，它涉及制定質量目標和策略，明確產品和服務在設計、生產和交付等各個環節的質量要求。質量規劃是確保質量管理工作有方向、有計劃進行的基礎，對于提升產品和服務的質量水平具有至關重要的作用。

2.關鍵要素

市場需求分析：深入了解市場需求和客戶期望是制定質量目標的基礎。通過市場調研、客戶反饋和競爭分析，企業能夠準確識別客戶的需求變化和市場趨勢。這有助于確保設定的質量目標符合市場導向，從而提升產品或服務的競爭力，滿足客戶期望并提升市場占有率。了解市場需求的動態變化，企業能夠及時調整質量目標，保持與市場的同步，提高客戶滿意度。

技術能力評估：對企業的技術實力和生產能力進行評估是確保質量目標可行性的關鍵步驟。通過評估現有技術、生產設備和工藝水平，企業能夠識別出技術短板和改進點。技術能力評估不僅有助于確定現有資源是否足以實現質量目標，還能指導技術改進和設備升級。確保技術能力與質量目標相匹配，有助于在生產過程中減少缺陷，提升產品質量。

資源投入規劃：合理規劃人力、物力和財力等資源投入，對于實現質量目標至關重要。通過資源投入規劃，企業能夠確保在各個生產環節中都有充足的資源支持，包括人力資源的配備、原材料的采購以及財務預算的分配。資源投入的合理規劃能有效避免資源浪費，提高生產效率，并為質量目標的實現提供堅實的保障。科學的資源管理還可以在資源短缺時進行及時調整，確保生產的穩定性。

質量目標與指標設定：明確具體且可量化的質量目標和指標，是質量控制和改進的基礎。這些目標和指標應基于市場需求、技術能力評估以及資源投入規劃，確保實際可行。具體的質量目標可以包括產品的性能標準、缺陷率、客戶滿意度等，量化指標則可通過數據監控和分析進行跟蹤和評估。這種清晰的目標設定幫助企業在質量管理過程中保持明確方向，持續推動質量的改進和提升。

質量培訓計劃：制定并實施質量培訓計劃，對于提升員工的質量意識和技術能力至關重要。培訓計劃應覆蓋質量管理的基本知識、操作技能和質量標準，幫助員工了解質量目標和改進措施。通過系統的培訓，員工能夠掌握相關技能，提高生產過程中的質量控制能力，從而為實現企業的質量目標奠定堅實的人才基礎。有效的培訓還能夠促進員工的積極性和參與感，提升整體質量管理水平。

3.實踐應用

在實踐中，企業可以通過市場調研、競品分析、技術評審等方式進行質量規劃。同時，建立跨部門的質量規劃團隊，確保規劃工作的全面性和系統性。此外，應將質量規劃納入企業的戰略規劃和年度經營計劃中，確保質量管理工作與企業整體發展相協調。

4.質量控制

（1）定義與目的

質量控制是在質量規劃的基礎上，通過監測和調整過程，確保產品和服務達到質量要求的一系列活動。其目的是預防質量問題的發生，及時發現并糾正偏差，確保產品和服務的質量穩定可靠。

（2）關鍵環節

質量檢測：采用各種檢測手段和方法，對產品和服務的各項質量指標進行檢測和評估。

質量記錄：建立完整的質量記錄體系，記錄產品和服務的生產過程、檢測結果、質量問題及處理情況等信息。

質量評估：定期對質量控制的效果進行評估，分析存在的問題和不足，為質量改進提供依據。

過程控制：對生產和服務過程進行實時監控和調整，確保過程始終處于受控狀態。

（3）實踐應用

企業可以制定標準化的質量檢測流程和規范，確保檢測結果的準確性和可靠性。同時，利用信息化手段建立質量信息管理系統，實現質量數據的實時采集、分析和處理。此外，加強質量意識的宣傳和教育，提高全體員工對質量控制重要性的認識。

三、質量改進

（一）定義與目標

質量改進是通過持續地改進質量管理體系和質量績效，不斷提升產品和服務的質量水平的過程。其目標是實現質量的持續提升和超越，滿足客戶日益增長的需求和期望。

（二）主要內容

問題分析：運用科學的方法對質量問題進行深入分析，找出問題的根源和影響因素。

改進方案制定：針對問題制定具體的改進方案和實施計劃，明確改進措施、責任人和時間節點。

實施與驗證：按照改進方案進行實施，并對實施效果進行驗證和評估。

標準化與固化：將有效的改進措施納入質量管理體系中，形成標準化的操作流程和作業指導書。

（三）實踐應用

企業可以建立質量持續改進的文化氛圍和激勵機制，鼓勵員工積極參與質量改進活動。同時，加強與供應商、客戶等利益相關方的溝通與合作，共同推動質量改進工作的深入開展。此外，運用六西格瑪、精益生產等先進的質量管理方法和技術手段，提升質量改進的效果和效率。

四、質量管理三要素的平衡策略

強化信息化基礎：加大信息技術投入是提升質量管控水平的重要措施。通過引入先進的信息技術和設備，企業能夠實現生產過程的自動化和智能化監控，提高生產效率和質量的一致性。例如，采用工業互聯網技術可以實時監控生產狀態、自動識別異常并進行預警。同時，制定統一的數據采集與傳輸標準，確保數據在采集、傳輸和處理過程中的準確性、完整性和及時性。這有助于減少人工干預錯誤，提高數據的可信度，為后續的質量分析和決策提供可靠依據。

構建數據分析體系：利用大數據和人工智能技術，企業可以構建先進的數據分析模型，挖掘質量數據的潛在價值。通過對大量歷史數據和實時數據進行分析，能夠識別出質量問題的根本原因，并預測潛在的質量風險。同時，建立數據驅動的決策機制，能夠確保決策的科學性和有效性。例如，通過機器學習算法分析生產過程中的數據，可以優化工藝參數、提升產品質量。這種數據驅動的方法不僅提高了決策的準確性，還能實現質量的持續提升。

完善知識管理機制：建立健全知識管理制度對于提高企業的質量管理水平至關重要。通過鼓勵員工積極參與知識創造和分享，企業可以匯聚和傳承寶貴的經驗和技能。知識庫系統的建設可以將組織內的知識進行系統化存儲，并實現快速檢索，使員工能夠方便地獲取所需的知識和信息。完善的知識管理機制不僅有助于提高員工的工作效率，還能促進最佳實踐經驗的共享和創新，從而為質量管理提供強有力的知識支持，提升整體質量水平。

五、結論與展望

整體治理框架下的質量管理三要素平衡與數字化轉型，是企業提升質量管理水平、增強市場競爭力的必由之路。通過強化信息化基礎、構建數據分析體系和完善知識管理機制，企業能夠有效解決當前質量管理中存在的諸多問題，推動質量管理向更高效、更智能的方向發展。未來，隨著技術的不斷進步和應用的深入，質量管理的數字化轉型將為企業帶來更加顯著的效益和競爭優勢。

（作者單位：中電云計算技術有限公司）