深度案例&方案 | 质量成本难量化怎么办？

 
01 从《数字中国建设整体布局规划》
看智改数转迈进深水区 
近日，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，明确数字中国建设将按照“2522”的整体框架进行布局，到2025年基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局。
 
所谓“2522”是指：
·夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”；
·推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”；
·强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”；
·优化数字化发展国内国际“两个环境”。
 
从《中国制造2025》到《质量强国建设纲要》，再到《数字中国建设整体布局规划》，数字经济利好政策频频出台，政策+技术双轮驱动，强力释放红利窗口期，但归根结底，也还是要落到不同产业、行业和企业的具体升级增长上。
 
产业升级是一个动态过程，数字化转型按下启动加速键，相应的，流程、制度、体系、设备、组织架构、员工的胜任力等各类要素都要跟着一起改变。不论是早前的信息化还是现在的数字化，本质上都是为了更好更快地更经济地生产产品、服务消费者。
 
数字化是手段，中心思想是“我们要变革”，数字能给出理性精确的定量分析，让决策有所依据。
 
 
 
02 大Q小q质量组合拳
整体战略是经营变革的前提 
数字化转型是经营变革的手段，企业要将其看作整体战略中关键一环，构建数字文化，打造数字化组织，培养员工数字化胜任力，从管理本质着手，掌握效率主动性。数字化转型不应该仅仅是拥抱技术、设备升级、系统改造这么简单。
 
举一个被说烂的反面例子：大多数的工厂已经开始使用数字化系统，借助excel或者FMEA、MES等不同细分领域的工具软件进行数据采集、风险管理、车间管理，但捣鼓来捣鼓去，最后还是全人力手工记录、人工处理。
 
人为操作的耗时和主观无法保证数据的精确性和实时性，数据模糊、无效、不完整甚至前后矛盾，就一定会导致决策出错。
 
约瑟夫·朱兰博士，现代质量管理领域的领军人物，提出了“小q”和“大Q”概念，二者的Q都是quality，质量一词的意思。
 
·小q：侧重于产品、服务和流程层面的符合性，关注“功能性”
·大Q：侧重于质量的管理和战略视角，聚焦“跨功能”
 
小q能让诸如检验、审核、生产、研发等单个模块的职能正常运行，却无法提升效率。没有能提供框架性的战略质量规划，什么东西都像一次性的，什么都可以做，可每个环节的衔接都是断裂的。
 
检验中发现的问题无法回溯到研发端，这次发现的产品质量风险，下次依旧存在，不是从0到1的有效闭环，而是0-0-0-0的无限循环。
 
我们需要大Q来起战略引领作用，对质量和企业组织的各个层级进行高效集中的协调，包括质量策划、质量目标的层次结构、质量基础设施的提供、质量改进的战略方向。
 
当小q的职能和大Q的战略规划同步时，质量活动一定能满足企业的期望。
 
 
 
03 借力第三方数字化服务商
克服质量成本难量化难题 
这当然不是在说小q（功能性）不重要，相反，有了大Q打基础，各个职能模块都能在一个大的“控制调度平台”上维持住完美运作状态，才不会出现上文所说的脱节断裂问题。
 
惟其如此，才能建立一整套涵盖理念、决策、实施、执行的科学管理体系，从而解决效率和效益的问题，更能又快又好又“经济”地满足消费需求，并在持续性的正面反馈下进一步对企业的组织方式、生产制造、商业模式产生积极影响。
 
但话说回来，这些也都是很久以后的事情，能不能省时省力地解决眼下的问题，才是绝大多数企业所关注的。这也是为什么有说法称，数字化服务商正在开启一个万亿级新市场。
 
中国的企业数量十分庞大，企业规模、发展阶段也各有不同，有些企业只需要对某个单一环节进行数字化，有些可能要对整体的上下游协作供应链、全面质量管理体系进行改造；有些没有足够的投入资本，有些盲目迷信技术，最后换来一套功能齐全的“皮囊”。
 
市场大了，滥竽充数的也就多了。很多工业管理软件有几种类似弊端：只有一套标准化产品，别的啥也没有，没法满足差异定制化需求；或者是干脆把线下流程照搬到线上，除了形式变化和打水漂的购入成本外，什么增益也没有。
 
在这个消费需求驱动的时代，能被信赖的工业软件，肯定有非常突出的差异化竞争能力，企业在做选择时，能看见你解决问题的能力、交付实施的能力，甚至是面对不同行业时的诊断和跨界能力。
 
看得多就会得多，就能触类旁通举一反三，这不仅是对软件服务商的要求，也可以是企业经营学习的一个方向。我们做案例智专栏，也正是想把各个行业的典型案例整合输出，让企业和企业间可以互相借鉴，启发出多元的视野，集众家之所长，互惠互利，共同进步。
 
 
04 数字化总体架构建设方案
搭建完整高效的智能制造系统 
一直在讲大Q小q协调一致的战略意义，今天的案例自然也与此有关。
 
S客户是一家电子制造企业，生产过程的质量控制程度会直接决定良率高低，某个环节一旦出错，就有可能造成整个批次报废。也因此，在产品研发、生产制造的全生命周期中，必须对生产条件、检验监测、车间现场、生产人员、环境设备等要素提出高要求。
 
S客户主要面临两大难题——
 
·内部：人工成本高、制造过程管理难、产品质量不稳定
·外部：客户提出了更多个性化、多样化和智能化的产品需求
 
高层管理者变革决心很大，亲自带队成立项目组对市场上的数家软件服务商进行了调研和试用，在后续的项目实施部署过程中也给了我们很多支持。
 
在经过一番细致全面的调研商谈后，我们对整个生命周期过程进行了总体架构规划，从设备层、控制层、执行层、计划层和决策层五个层面出发，对标准、过程、资源、人员、售后、改进等多个维度，制定了一套适合S客户当前发展现状的解决方案。
 
·通过部署AQP FMEA，让所有关联文档自动同步，实现业务流程和流程文件的标准化、系统化、履历化，建立企业知识库，随取随用，智能化操作，大大提高FMEA编制效率，有效缩短产品开发周期，更好匹配消费者多样化需求，为客户带来实际收益。
 
·通过部署PQM（专业版QMS），并打通产品全生命周期管理（PLM）系统、AQP FMEA和各类制造设备的传递通路，实现各模块信息共享和控制集成。生产车间能及时反馈生产过程中的质量信息，给到前端研发或是售后部门进行分析调节，让制造过程中的问题得到及时发现、及时处理，实现闭环质量控制，大大减少加工质量损失。
 
 
不论是今天的解决方案案例，还是此前的研发质量、生产质量、追踪追溯案例，我们都在用具体客户故事来传达我们的主张——
 
任何技术、软件、工具的选择，都要对对方有一个考量：他们有想清楚吗？他们有经验吗？他们会应用吗？只有这样，才能让技术软件或是工具为你的投入创造匹配得上的效益。
 
也欢迎关注我们，或是和我们交流你的想法和思考。