整体治理下质量管理三要素的平衡

众多企业的质量管理现状与数字化质量管理发展趋势仍相差甚远，主要表现为：质量管控过程信息化程度偏低，存在较多纸质或人工统计方式；质量管理手段有限，质量数据滞后且无法在一个平台进行动态展示和监控；质量数据统计难以全面反映业务真实现状，难以支持及时、高效决策；产品变更流程为单向流程，未与变更涉及的系统互联，变更要求落实存在偏差问题难以被及时发现；质量技术关键数据、产品故障信息等缺乏数据库和信息化支持，目前主要为手工操作，效率低；故障库、经验库缺失，知识共享困难，质量数据存在“信息孤岛”等，因为保密等各种原因导致不能较好地为新项目提供参考。

一、数据治理常见问题与解决方案

（一）常见问题

1.数据资产意识淡薄及数据管理职能缺失

多数企业仍然把数据当作是IT系统的附属品，由IT部门进行管理。但其实，数据是公司业务的积累，本身具有业务属性，且任何单一系统的管理者都缺少公司级的视角去管理数据。因此，企业需要具备数据管理职能，能够站在企业的高度，结合业务和IT的视角，跨系统梳理并整合数据资产。企业须明确自己的数据资产，才能更好地管理和使用数据。

2.多源性造成数据不一致

同一类型的数据在多个系统中都有存储，且系统之间没有同步，造成数据不一致。很多互联网企业拥有不止一套供应商数据集，各数据集之间存在交叉且不一致，导致公司采购端的数据分析不准确。

3.数据校验缺失

常见的数据校验方式包括：字段长度校验，例如身份证号码只能是15位或18位；特殊字符校验，例如邮箱必须包含@符号；关键字段的唯一性校验，例如发票、凭证等。但许多企业的数据校验形同虚设，未在数据的源头进行有效防范。

在大数据时代，各行业企业拥有海量数据、多类型数据，数据质量情况与信息化技术发展息息相关。数据对于企业业务而言是至关重要的，由于系统建设时期应用技术的不同，导致数据存在不一致、不完整、不真实和不及时等情况，对后续的数据分析和挖掘造成了客观上的影响，业务效益则随之下降。企业的每一个商业决策、客户关系和商业投资也都是建立在数据分析的基础上，由此可见，数据质量问题开始成为影响数据分析和利用效能的“最后一公里”问题，是困扰许多大数据公司和企业在拓展其大数据战略时不可回避的问题。较差的数据质量不仅与用户预期大相径庭，还使得系统运维、数据运维的成本随时间的延续不断增加，工作量也逐年加大。

很多情况下公司的发展由数据提供的机遇推动，特别是在与客户及与其前景发展密切相关的产业。我们都知道，现在的消费者消息更灵通，选择也更多。当一个公司想要收购其他公司、决定自留额、寻找差额销售和追加销售机会、提升客户体验的时候，数据就变得至关重要。但是，要想精确洞察并实现这些目标，背后的数据一定要精确。

提升数据质量很必要，但是有92%的公司认为其客户数据和前景数据不是完全准确的，并且不准确数据的比例仍在提高。调查显示2016年，有35%的美国公司认为公司的数据有32%是不准确的，而2022年这一数字还有25%。仅仅联络数据一项，就有97%的公司出现过同一个数据的错误。最常见的错误包括数据缺失、信息过时及数据不准确三种。

（二）解决方案

1.数据质量规则制定

企业应该成立数据质量管理委员会，从顶层设计数据质量规则，规则必须可量化，能够程序化识别，从数据完整性、一致性、准确性、及时性、可用性等方面重点管控，管理者不仅能够了解当前数据质量、规则执行程度，还能及时采取修正措施保证数据质量的优化，从源头上提升数据质量。

2.数据质量信息的采集、校验

做好数据的采集、校验工作，为提升数据质量提供全面可靠的信息。在数据流转环节的关键点上设置采集点，采集数据质量信息，按照质量规则体系的指标要求进行数据校验。

3.运用质量报告做好数据全生命周期优化工作

通过质量报告和质量数据采集系统，可以发现问题、追根溯源并及时整改，持续跟踪验证改进之后的数据质量提升效果，达到数据质量持续改良的效果。在源头建立数据标准或接入标准，规范数据定义，在数据流转过程中制定监控数据转换质量的流程并建立相关体系，尽量做到在哪发现问题就在哪解决问题，不把问题数据带到后端。

二、整体治理框架下的质量管理三要素分析

过程控制：作为质量管理的基石，过程控制强调对生产或服务过程中各环节的严格监控与持续改进。在数字化背景下，通过引入物联网、自动化控制等技术手段，实现生产过程的透明化、可追溯化，是提高过程控制效率与准确性的关键。

数据分析：数据分析是质量管理的核心驱动力。通过收集、整理、分析质量数据，企业能够及时发现质量问题、预测潜在风险、优化决策过程。然而，当前许多企业面临“数据孤岛”、数据滞后等问题，严重制约了数据分析的效能。构建统一的数据平台，实现数据的实时采集、共享与分析，是提升数据分析能力的关键。

知识管理：知识管理是推动质量管理持续改进的重要支撑。在质量管理过程中，积累了大量宝贵的经验教训和技术知识。然而，由于缺乏有效的知识管理机制，这些知识往往被埋没或遗忘。通过建立故障库、经验库等知识库系统，实现知识的系统化存储、快速检索与共享，能够显著提升企业的知识利用效率和创新能力。

关于质量规划

1.定义与重要性

质量规划是全面质量管理的首要环节，它涉及制定质量目标和策略，明确产品和服务在设计、生产和交付等各个环节的质量要求。质量规划是确保质量管理工作有方向、有计划进行的基础，对于提升产品和服务的质量水平具有至关重要的作用。

2.关键要素

市场需求分析：深入了解市场需求和客户期望是制定质量目标的基础。通过市场调研、客户反馈和竞争分析，企业能够准确识别客户的需求变化和市场趋势。这有助于确保设定的质量目标符合市场导向，从而提升产品或服务的竞争力，满足客户期望并提升市场占有率。了解市场需求的动态变化，企业能够及时调整质量目标，保持与市场的同步，提高客户满意度。

技术能力评估：对企业的技术实力和生产能力进行评估是确保质量目标可行性的关键步骤。通过评估现有技术、生产设备和工艺水平，企业能够识别出技术短板和改进点。技术能力评估不仅有助于确定现有资源是否足以实现质量目标，还能指导技术改进和设备升级。确保技术能力与质量目标相匹配，有助于在生产过程中减少缺陷，提升产品质量。

资源投入规划：合理规划人力、物力和财力等资源投入，对于实现质量目标至关重要。通过资源投入规划，企业能够确保在各个生产环节中都有充足的资源支持，包括人力资源的配备、原材料的采购以及财务预算的分配。资源投入的合理规划能有效避免资源浪费，提高生产效率，并为质量目标的实现提供坚实的保障。科学的资源管理还可以在资源短缺时进行及时调整，确保生产的稳定性。

质量目标与指标设定：明确具体且可量化的质量目标和指标，是质量控制和改进的基础。这些目标和指标应基于市场需求、技术能力评估以及资源投入规划，确保实际可行。具体的质量目标可以包括产品的性能标准、缺陷率、客户满意度等，量化指标则可通过数据监控和分析进行跟踪和评估。这种清晰的目标设定帮助企业在质量管理过程中保持明确方向，持续推动质量的改进和提升。

质量培训计划：制定并实施质量培训计划，对于提升员工的质量意识和技术能力至关重要。培训计划应覆盖质量管理的基本知识、操作技能和质量标准，帮助员工了解质量目标和改进措施。通过系统的培训，员工能够掌握相关技能，提高生产过程中的质量控制能力，从而为实现企业的质量目标奠定坚实的人才基础。有效的培训还能够促进员工的积极性和参与感，提升整体质量管理水平。

3.实践应用

在实践中，企业可以通过市场调研、竞品分析、技术评审等方式进行质量规划。同时，建立跨部门的质量规划团队，确保规划工作的全面性和系统性。此外，应将质量规划纳入企业的战略规划和年度经营计划中，确保质量管理工作与企业整体发展相协调。

4.质量控制

（1）定义与目的

质量控制是在质量规划的基础上，通过监测和调整过程，确保产品和服务达到质量要求的一系列活动。其目的是预防质量问题的发生，及时发现并纠正偏差，确保产品和服务的质量稳定可靠。

（2）关键环节

质量检测：采用各种检测手段和方法，对产品和服务的各项质量指标进行检测和评估。

质量记录：建立完整的质量记录体系，记录产品和服务的生产过程、检测结果、质量问题及处理情况等信息。

质量评估：定期对质量控制的效果进行评估，分析存在的问题和不足，为质量改进提供依据。

过程控制：对生产和服务过程进行实时监控和调整，确保过程始终处于受控状态。

（3）实践应用

企业可以制定标准化的质量检测流程和规范，确保检测结果的准确性和可靠性。同时，利用信息化手段建立质量信息管理系统，实现质量数据的实时采集、分析和处理。此外，加强质量意识的宣传和教育，提高全体员工对质量控制重要性的认识。

三、质量改进

（一）定义与目标

质量改进是通过持续地改进质量管理体系和质量绩效，不断提升产品和服务的质量水平的过程。其目标是实现质量的持续提升和超越，满足客户日益增长的需求和期望。

（二）主要内容

问题分析：运用科学的方法对质量问题进行深入分析，找出问题的根源和影响因素。

改进方案制定：针对问题制定具体的改进方案和实施计划，明确改进措施、责任人和时间节点。

实施与验证：按照改进方案进行实施，并对实施效果进行验证和评估。

标准化与固化：将有效的改进措施纳入质量管理体系中，形成标准化的操作流程和作业指导书。

（三）实践应用

企业可以建立质量持续改进的文化氛围和激励机制，鼓励员工积极参与质量改进活动。同时，加强与供应商、客户等利益相关方的沟通与合作，共同推动质量改进工作的深入开展。此外，运用六西格玛、精益生产等先进的质量管理方法和技术手段，提升质量改进的效果和效率。

四、质量管理三要素的平衡策略

强化信息化基础：加大信息技术投入是提升质量管控水平的重要措施。通过引入先进的信息技术和设备，企业能够实现生产过程的自动化和智能化监控，提高生产效率和质量的一致性。例如，采用工业互联网技术可以实时监控生产状态、自动识别异常并进行预警。同时，制定统一的数据采集与传输标准，确保数据在采集、传输和处理过程中的准确性、完整性和及时性。这有助于减少人工干预错误，提高数据的可信度，为后续的质量分析和决策提供可靠依据。

构建数据分析体系：利用大数据和人工智能技术，企业可以构建先进的数据分析模型，挖掘质量数据的潜在价值。通过对大量历史数据和实时数据进行分析，能够识别出质量问题的根本原因，并预测潜在的质量风险。同时，建立数据驱动的决策机制，能够确保决策的科学性和有效性。例如，通过机器学习算法分析生产过程中的数据，可以优化工艺参数、提升产品质量。这种数据驱动的方法不仅提高了决策的准确性，还能实现质量的持续提升。

完善知识管理机制：建立健全知识管理制度对于提高企业的质量管理水平至关重要。通过鼓励员工积极参与知识创造和分享，企业可以汇聚和传承宝贵的经验和技能。知识库系统的建设可以将组织内的知识进行系统化存储，并实现快速检索，使员工能够方便地获取所需的知识和信息。完善的知识管理机制不仅有助于提高员工的工作效率，还能促进最佳实践经验的共享和创新，从而为质量管理提供强有力的知识支持，提升整体质量水平。

五、结论与展望

整体治理框架下的质量管理三要素平衡与数字化转型，是企业提升质量管理水平、增强市场竞争力的必由之路。通过强化信息化基础、构建数据分析体系和完善知识管理机制，企业能够有效解决当前质量管理中存在的诸多问题，推动质量管理向更高效、更智能的方向发展。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，质量管理的数字化转型将为企业带来更加显著的效益和竞争优势。

（作者单位：中电云计算技术有限公司）