數(shù)智底座、AI賦能,QMS如何打開質量管理新局面?
作為制造企業(yè)核心競爭力的關鍵一環(huán),質量管理對于提升生產效率、降低成本、增強市場競爭力具有重要意義。當下,制造業(yè)數(shù)字化轉型浪潮席卷,企業(yè)外部承壓內部挑戰(zhàn)并存。隨著客戶需求升級、市場競爭加劇、技術升級提速,傳統(tǒng)質量管理模式已經越來越難滿足“提質、降本、增效”的持續(xù)要求,存在著以下痛點:
數(shù)據(jù)“孤島”、業(yè)務離散:傳統(tǒng)質量管理依賴人工記錄和分散的系統(tǒng),導致質量數(shù)據(jù)分散于不同部門或環(huán)節(jié),業(yè)務流轉部分離散低效,質量管理難閉環(huán),缺乏產品全生命周期的質量管控,難以實現(xiàn)全價值鏈貫通;
人效欠佳、資源浪費:人工排產、抽檢量測、供應商考核等環(huán)節(jié)效率低下,體系與執(zhí)行存在“兩張皮”現(xiàn)象,重復不增值的數(shù)據(jù)編輯、報告工作無規(guī)則/未執(zhí)行的Double work成本;
業(yè)務深度、跨度不足:在ERP(企業(yè)資源計劃系統(tǒng))、MES(生產制造管理系統(tǒng))中存在質量相關記錄或簡易流程,但無法進行有效分析、跨業(yè)務域流轉;質量分析停留在Max、Min、Ave的基礎分析,無法進行專業(yè)性預測;
經驗難復用、數(shù)據(jù)無法支持決策:對于歷史問題的經驗無法進行有效的復用,產品設計未進行模塊化分析,形成的經驗無法準確推送,數(shù)據(jù)獲取依賴于事后調查,業(yè)務決策依賴于經驗而非數(shù)據(jù)支持;
工藝變更與風險管控滯后:先進制程中工藝參數(shù)調整頻繁,但傳統(tǒng)依賴人工經驗的管理方式難以及時關聯(lián)設備參數(shù)、材料批次與質量結果,良率波動無法快速歸因;
智能化分析能力欠缺:質量數(shù)據(jù)未能深度有效挖掘,缺乏預測性分析工具,無法提前預警潛在風險;
這些痛點制約了制造企業(yè)質量改進的敏捷性,在此背景下,質量管理系統(tǒng)(以下簡稱QMS)成為破局的關鍵。
相比于ERP和MES這些只能進行“局部”質量信息化的管理系統(tǒng),QMS顯得更富有針對性、全面性、成熟度及系統(tǒng)性。其核心優(yōu)勢在于,能夠打破質量數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)內的信息“孤島”,形成有效閉環(huán),面向集團及產品實現(xiàn)全生命周期質量管理,通過數(shù)據(jù)采集與錄入,對原本離散、隱性的質量數(shù)據(jù)進行深度挖掘與匯總分析,為全生命周期的質量管控提供有效數(shù)據(jù)支撐。
縱向上,貫通集團、分子公司、事業(yè)部、工廠的質量信息鏈;橫向上,協(xié)同研發(fā)設計、采購、來料、生產、實驗、售后的質量業(yè)務鏈;在外部,還能通過與ERP、MES等系統(tǒng)配合、補充,通過整合數(shù)據(jù)和流程,實現(xiàn)質量工作網絡化、協(xié)同質量事件有效閉環(huán)、質量信息智能應用、質量經驗充分共享,全面提升企業(yè)質量管理水平和產品質量水平。
QMS基于ISO9000/IATF16949/GJB9001C等體系管理要求,覆蓋質量管理體系的管理過程、產品實現(xiàn)過程和支持過程,聚焦產品全生命周期一體化、規(guī)范化、集成化、智能化的決策支持平臺,助力企業(yè)改善質量指標、降低質量成本,通過立足質量業(yè)務優(yōu)化和管理數(shù)字化升級,賦能企業(yè)質量管理數(shù)字化轉型。
●通過業(yè)務流程整合、打通,實現(xiàn)質量管理線上化,深度挖掘、匯總分析復雜離散的質量數(shù)據(jù);
●通過人/機/料/法等工廠重要數(shù)據(jù)進行深度解析與關聯(lián)計算,實現(xiàn)產品質量管理可視化、分析自動化;
●通過建立質量數(shù)字化平臺,打通ERP/MES/WMS/PLM/SAP等多系統(tǒng)數(shù)據(jù)流,消除數(shù)據(jù)“孤島”,助力質量業(yè)務與數(shù)據(jù)實現(xiàn)跨系統(tǒng)互聯(lián)互通;
●通過對質量數(shù)據(jù)的集中、規(guī)范、高效管理,推動數(shù)據(jù)價值最大化,實現(xiàn)以數(shù)據(jù)驅動智能化決策;
AI技術躍遷發(fā)展,“人工智能+制造”行動持續(xù)推進,技術端+政策端的雙重驅動力,助推QMS融合AI成為當前質量管理發(fā)展新趨勢。QMS+AI的結合,通過引入AI大模型和機器學習技術,能夠有效賦能智能質檢和預測性質量管理領域,推動AI質量革命。例如,運用計算機視覺+深度學習算法,能夠精準識別、分類產品缺陷;通過AI+大數(shù)據(jù)的預測分析能力,能夠幫助企業(yè)預測潛在質量問題,實現(xiàn)“事前預防”糾錯。在AI融合質量管理方面,格創(chuàng)東智結合AI算法與大數(shù)據(jù),積極賦能產品質量識別分析與設備故障診斷預測?;谝焉疃热诤螪eepSeek的“章魚智腦”Agentic AI平臺和全面AI工具,利用AI Agent自動生成8D報告,在生成時效、數(shù)據(jù)關聯(lián)效率、根因定位準確率、措施生成有效性、問題復發(fā)率、知識傳承、質量管理成本降低等多個方面有突出表現(xiàn)。
格創(chuàng)東智QMS是公司“品質全面化”解決方案的重要組成部分,秉持面向全員、全過程、全生命周期的理念,涵蓋質量專項工作、質量知識管理、計量設備管理、研發(fā)質量管理、供方質量管理、來料質量管理、過程質量管理、售后質量管理、持續(xù)改進管理、全生命周期跟蹤與追溯、質量工具(APQP、PPAP、SPC、MSA、FMEA、CP)等10余個功能板塊,貫通從研發(fā)設計、來料檢驗、生產制造到售后服務的全鏈條質量信息流。目前,已成功服務包含半導體、新能源、汽車零部件、3C電子、消費品等多個行業(yè)。
制造業(yè)智能化轉型加速時代,企業(yè)質量管理亟待變革,運用QMS推動質量業(yè)務優(yōu)化與管理數(shù)字化升級,能夠幫助企業(yè)把握質量管理數(shù)字化前沿方向,持續(xù)融合工業(yè)AI與質量管理實踐,打開智能化質量管理新局面,為制造業(yè)穿越周期波動打造可持續(xù)質量競爭力。

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