聊聊制造企业数字化质量管理的业务架构与流程

摘要：企业在数字化转型时，要做的第一件事情绝对不是上一套数字化管理系统，而是对规划的数字化转型模块进行业务架构与流程的设计，数字化质量管理的转型也是如此。

以下文章来源于老谢聊智造，作者老谢

导读：企业在数字化转型时，要做的第一件事情绝对不是上一套数字化管理系统，而是对规划的数字化转型模块进行业务架构与流程的设计，数字化质量管理的转型也是如此。

很多朋友肯定会问，要如何开展数字化质量管理的业务架构与流程设计？今天，就聊聊如何开展数字化质量管理的业务架构与流程设计。

制造企业在实施数字化管理时，一般需要考虑几个架构的规划，一是技术架构，随着信息化技术的发展，数字化管理系统的技术架构框架也越来越多，像在前后端分离使用MVVM（Model-View-ViewModel的简写），后端PYTHON语言使用的Django都已经非常成熟了，在这我就不多说了。

二是业务架构了，业务架构与技术架构的最大区别是，业务架构会根据不同企业管理模式存在较大差异，在制造企业中一个企业很难完全使用另一个企业的业务架构与流程去管理自身，就像大家常说的：“华为不是你想学就能学的”。影响业务架构的因素包括企业文化、最高管理者思维方式、企业产品定位等一系列因素。这样一说很多朋友可能会有点懵了，那到底要如何设计业务架构与流程呢？今天，我就以质量管理这个模块来聊聊在业务架构与流程的设计方法。

--数字化质量管理的业务架构设计--

在制造业日益激烈的竞争环境中，质量已成为企业生存和发展的关键因素。为了提升质量管理的效率和效果，越来越多的制造企业开始从传统质量管理方式走向数字化管理，构建数字化质量管理系统。在构建企业的数字化质量管理系统时，不同企业可能在质量管理架构与业务流程会有区别，但主体纲线从三个层次：质量策划、质量控制及质量改进进行架构设计。也就是从质量活动的前、中、后三个维度进行整体的质量管理系统设计。

一、质量策划

1.业务需求分析

在质量策划阶段，企业需要对现有的质量管理体系进行全面的梳理和分析，明确数字化转型的目标和需求。这包括：

现状评估：分析当前质量管理体系的优劣势，识别存在的问题和瓶颈。明确在数字化工具在整个质量管理体系中应用的范围与边界。

目标设定：明确数字化转型的目标，要达到一个什么样的预期调试。如提高质量检测的自动化水平、减少质量缺陷等。

需求收集：通过与各业务部门的沟通，收集具体的业务需求，确保系统设计符合实际需求。

2.系统架构设计

数据管理：建立统一的数据管理平台，确保质量数据的准确性和一致性。这包括数据采集、数据存储和数据共享。

流程设计：设计数字化的质量管理流程，确保各环节的数据流转顺畅。例如，从原材料进厂到成品出厂的全过程管理。

角色权限：明确不同角色的权限和职责，确保系统的安全性和操作的规范性。

二、质量控制

1.数据采集与监测

数字技术的应用：利用物联网技术，部署各种传感器和智能设备，实时采集生产过程中的关键数据。例如，温度、湿度、压力、振动等。

数据网络的应用：通过无线网络将采集到的数据传输到中央管理系统，确保数据的实时性和准确性。

数据中心的应用：建立数据监测平台，实时监控生产过程中的各项指标，及时发现和处理异常情况。

2.质量检测与分析

自动化检测：企业可以引入自动化检测设备，替代人工检测，提高检测效率和准确性。例如，使用机器视觉技术进行表面缺陷检测。

数据分析：利用大数据和人工智能技术，对采集到的质量数据进行分析，发现潜在的质量问题和改进点。

报告生成：自动生成质量报告，提供给管理层和相关人员，以便及时采取措施。

3.问题处理与追溯

问题处理：建立问题处理机制，一旦发现质量问题，系统自动通知相关人员进行处理。

追溯管理：建立追溯系统，记录每一个产品的生产过程和质量数据，确保在出现问题时能够快速追溯到源头。

三、质量改进

1.持续改进机制

问题反馈：建立问题反馈机制，鼓励员工和客户反馈质量问题，收集改进意见。

改进计划：根据收集到的问题和意见，制定改进计划，明确改进措施和责任人。

效果评估：定期评估改进措施的效果，确保持续改进机制的有效性。

2.知识管理

知识库建设：建立质量知识库，记录质量管理和改进的经验和教训，供企业内部学习和参考。

培训与分享：定期组织培训和经验分享活动，提高员工的质量意识和技能水平。

3.技术创新

新技术应用：关注和引入先进的质量管理技术，如区块链、云计算等，提升质量管理系统的智能化水平。

创新项目：鼓励员工参与质量管理创新项目，激发创新活力，推动企业持续发展。

数字化质量管理系统的业务架构设计，需要从质量策划、质量控制和质量改进三个层次进行全面考虑和规划。通过系统的数据管理、流程设计、角色权限、数据采集、质量检测、问题处理、持续改进、知识管理和技术创新，制造企业可以实现质量的精细化管理，提升产品质量和生产效率，增强企业的市场竞争力。

--质量活动的业务流程设计--

制造企业的质量管理多会参考ISO9001《质量管理体系要求》，也会在业务架构的设计方面相关不会太大，更多的差异可能是在业务流程（即业务流程）的不同。制造企业的业务活动主要包括正常的质量检测与异常质量问题处理两方面。

一、质量检测业务流程设计

在质量检测业务流程设计时，可以从IPO（输入、实现、输出）的三个过程对企业的检测活动进行分析，不同的企业在由于质量水平的不一样，对检测活动的要求也可能不一样。

1.检测业务活动的输入

一般包括：检测活动的触发：像常规的事件触发，来料检、制造检、出货检等，定时定期触发的巡检、抽检等。检测项目与标准：产品检测一定离不开检测项目与标准，这就涉及到检测活动相关数据模型的输入。检测方式与形式：是通过何种方式对物料进行检测，是人工检还是仪器检？是抽样检还是全检等。

除了以上，根据企业质量管理要求可能还要有一些其它输入要求，具体的要求一定根据自身的质量管理需要进行具体的设计。

2.检测业务活动的实现

检测业务的实现主要是在检测要求输入的基础上对检测标的进行具体的检测活动操作。在整体检测活动过程需要通过哪些数字化手段来提升检测业务能力。比如检测数据的采集是通过人工输入还是数据接口采集。检测结论的判定是人工还系统等。

3.检测业务活动的输出

检测业务的输出包括正常检测值、检测结论及检测报告等的输出，异常问题的输出等。企业在输出过程中需要利用的数字化手段有哪些？如信息传递与反馈、异常提示与报警、智能报表的输出等。

二．异常处理业务流程设计

质量的异常处理业务流程也可以从IPO的活动过程进行设计的规划，其大致处理方式可以参考以下：

1.质量异常的输入

质量异常通常发生在产品质量检测活动之后，异常输入主要是产品在检测时，质量检测值超出的标准的范围。质量异常的输入需要考虑的是触发方式，比如是通过人工触发还是系统自动预警、触发预警的条件、质量异常通知的方式等，这些是在质量异常业务流程设计时需要考虑的问题。

2.质量异常的处理

异常处理主要指接收到质量异常信息后通过什么样的方式进行评审、以及评审的数据采集等。评审活动过程中采用哪些数字化工具来提升评审效率。

3.异常处理的输出

最后是异常处理的输出，输出主要包括评审结论及处理措施。在输出活动的业务流程设计主要考虑的是使用什么样的输出方式，以及输出后与下一个流程的对接等。如返工流程、报废流程等。

质量活动的业务流程除了以上两个常规业务流程可以通过数字化工具来提升效率外。在质量改进方面也可以通过数字化来提升质量管理水平，比如质量改进活动，就可以通过数字化的质量管理中的大数据来进行改进方案的制定、改进过程的跟踪、改进后的效果验证等。具体的应用可以对企业的实际情况进行调研后，结合企业需求进行相关的业务流程设计与数字化工具的应用。

--数字化业务流程设计的注意事项--

随着数字化转型的不断深入，制造企业正逐步将质量管理体系纳入数字化平台，以提升生产效率和产品质量。然而，在业务流程设计的过程中，企业往往会遇到诸多挑战和问题。

1.数据孤岛问题

问题描述：在传统的质量管理体系中，各个部门和环节之间的数据往往是孤立的，缺乏有效的数据共享和协同。这种数据孤岛问题会导致信息不一致、决策滞后等问题。

解决方法：

统一数据平台：建立统一的数据管理平台，确保各个部门和环节的数据能够实时共享和协同。通过数据中台或数据湖技术，整合不同来源的数据。

数据标准化：制定统一的数据标准和格式，确保数据的准确性和一致性。通过数据治理工具，确保数据的质量。

2.流程复杂度问题

问题描述：数字化转型过程中，企业可能引入大量新的技术和系统，导致业务流程变得复杂，增加了操作难度和管理成本。

解决方法：

简化流程：在设计业务流程时，尽量简化操作步骤，减少不必要的环节。通过流程自动化工具，减少人工干预。

模块化设计：将业务流程分解为多个模块，确保各个模块之间的独立性和可扩展性。通过模块化设计，便于后续的维护和升级。