随着生活水平的提高，人们已经不再满足于商品的一般品质，而是追求越来越高的质量和体验。这就对制造㠏康的质量管理提出了更高的要求。
至少包含两个方面的要求：
❖越来越高的产品质量特性的要求，例如汽车的动力性能，电池的续航里程等；
❖对产品生产稳定性的要求，如网络上对某些产品“品控”的吐槽，还有某些产品“翻车”的评论，都会对产品的销售造成致命的打击。在当今这样的环境，出于人们对“避坑”的追求，对产品生产稳定性的要求甚至高过对产品质量特性的要求。
基于这样的需求，制造㠏康的质量管理到底做了些什么事情，是如何来做的，以及质量管理数字化对上述的需求有何助益，未来的质量管理将如何发展，本文将主要针对以上问题进行阐述。
另外，在后续的系列文章中，我们将会针对质量管理系统QMS的具体模块进行详细的介绍。
我们可以想象的到，是依据产品从生产、交付和售后的流程来看。质量管理的工作从原材料的检验开始，进入生产流程后，生产线上会实时地对在制品进行检验，如果出现不合格或不良品，则会进行维修或者报废，维修后的产品需要再次进行检验。成品下线后则会进行成品的检验，检验合格后才能出厂，交付给客户。如果在市场中有发现品质问题，还需要对市场的品质问题进行处理或者召回。从以上的过程中，我们发现，质量管理的主要工作是检验。
上面所述的是质量管理的最初阶段，即“检验员的质量管理”阶段的工作内容。该阶段属于质量的事后检验，主要目的是防止不良品的流出，同时，检验的方法也比较初级，主要采用目视，或者基础的仪器对单件进行检测，无法检验和确保过程质量的稳定性。
随着统计工具的成熟应用和全面质量管理概念的推广，质量管理发展到了一个全新的阶段。质量管理工作的范围和复杂性也逐渐扩大，除了包含“检验员的质量管理”阶段的检验工作，还包含：
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建立质量管理体系，确定质量管理的目标和方针，作为质量管理工作的指南，例如满足ISO9001等质量体系，国家质量法规等要求。
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制定质量控制计划，特别是当有新产品发布，或者设计变更时，需根据生产特点和产品特性来制定，更新详细的质量控制计划，控制计划包含各过程检验的项目，检验的工具、方法、标准值范围等详细的要求，用于对产品从原材料采购到生产、检验、出货的全过程质量检验和控制；
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在质量检验过程中，采用数理统计工具，对检验数据进行统计分析，可以发现潜在的质量问题和趋势；
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建立专用的实验室，对原材料的特性，成品的特性进行耐高温，耐老化等测试；
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建立高效的质量问题处理机制，及时发现和解决产品质量问题，降低质量成本，提高客户满意度；
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通过质量数据分析、质量改进项目等方式不断优化质量管理体系；
制造㠏康的质量管理工作内容越来越多，需要检验、登记和录入的数据也越来越多，涉及的人员组织和部门的规模在不断扩大，造成需要协调的工作量成倍增加。我们先来看看质量管理系统QMS上线前的作业方式及出现的问题：
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原材料的来料检验、生产的过程检验和成品检验都在线下，采用手工填写的方式登记，登记完成后交由专人录入Excel表格进行统计和分析，这会造成一系列的问题：
(1) 手工登记和录入是两个人分开执行，登记数据时可能出错，录入数据的人员可能对字迹辩认错误，造成数据的录入错误；
(2) 数据经过层层手工处理，最后分析结果的准确性，因分析人员的不同而不同，使分析结果的可信度降低；
(3) 数据的分析结果在时间上滞后，当从分析的结果中判断出问题时，生产线上已经产生了大量的不良品；
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数据的整合困难，来料检验、过程检验、实验室检测等数据分别由不同部门和人员收集和分析，形成一个个的信息孤岛，无法实现生产全过程的数据整合和分析；
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质量管理的问题闭环困难，例如针对质量问题的追踪、调查、排查和协调等工作，涉及大量的数据共享和流程推动，采用传续质量管理方式，需要花费大量的时间开会来共享数据，发布任务，跟踪任务等，消耗大量的人力和精力；
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还有大量的供应商质量管理的重复作业、设计变更或工程变更的质量管理的混乱等等问题。
智能制造已经成为制造㠏康未来的发展方向，大量的制造㠏康已经进行着数字化转型，质量管理作为制造㠏康生产过程的关键环节，也应该是数字化转型的关键一环。
通过导入质量管理系统QMS，利用数字化的手段，可以有效解决上述的几个问题，为㠏康带来明显的效益。完整的质量管理系统QMS（如㠏康Hi QMS系统），包含生产过程全生命周期的质量管理环节，主要包含供应商质量、来料质量、过程质量、成品质量、市场品质、质量体系和计量器具管理，还有与各个管理模块均相关的问题管理模块，以及相关的质量管理工具，如在线SPC、8D等功能。
制造㠏康采用质量管理系统QMS，可以将整个质量管理体系和质量管理过程纳入系统管理，帮助㠏康实现从设计到生产的全过程质量管理，提高产品的整体质量，降低产品的不良率和售后维修率。
同时，质量管理系统还可以优化生产流程，减少生产环节中的浪费，提高生产效率和生产能力，从而增加㠏康的生产利润。通过建立科学的管理体系，质量管理系统可以提高㠏康的管理水平和管理效率，降低㠏康的运营成本和管理风险。
❖ 降低成本：通过㠏康上下游协同和内部各部门之间的协同，借助系统实现信息共享，可以极大的降低沟通成本、信息处理成本。
❖ 提升效率：质量数据全价值贯通，与其他业务系统实现数据共享和利用，提升物流、资金流和信息流的流转效率。
❖ 保障品质：提高产品的质量，减少因质量问题导致的不良品。
❖ 优化人员：质量数据从手工转为线上系统记录，自动进行质量数据统计，优化相关人员的配置
❖ 防范风险：帮助制造㠏康建立科学的管理体系，从而提高㠏康的管理水平和管理效率，降低㠏康质量风险。
㠏康在项目实施过程中了解到，对于质量管理系统QMS产生的价值，制造㠏康中，不同的人员的感受是不一样的：
在某个项目上，有位领导认为，在系统上线前，最令其恼火的就是对质量问题的统计数据没有统一，质量的问题数据，问题的处理进度的数据，不同的部门上报的数据都不一样，相互矛盾，每个部门都说自己的数据是正确的，又没有办法验证，使问题处理的推动受阻。质量管理系统QMS上线后，大家都认系统里唯一的数据，关注的焦点从原来的数据准确性上，转移到问题的处理对策上，使质量问题的处理更加高效。
对质量工程师而言，系统上线前，要从各个部门去收集数据，录入数据，然后做成分析图表向上汇报，数据的收集、录入上要花费大量的时间，而且经常出错要进行修订，同时在制作图表的过程要，每一次都要对图表进行重复的调整，真正花在质量分析上的时间不多。质量管理系统QMS上线后，数据自动从各部门采集进入系统，系统依据原先设定的公式、格式自动输出图表，质量工程师可以真正把精力放回到质量问题的分析上来。
5G技术、物联网、人工智能、大数据等技术的发展越来越成熟，应用也越来越广泛。这些技术也将给质量管理系统QMS赋能，推动㠏康的质量管理工作向自动化、智能化发展，主要体现在如下几个方面：
➤人工智能技术的应用：利用人工智能技术，将使未来的质量管理系统具备更高的智能化水平。例如利用类似于ChatGPT的NLP（自然语言处理）技术，系统可以实现自动的对问题进行分类、汇总，对问题任务的分派和追踪；另外，利用视觉识别技术，可以自动检测生产线上的不良品（该功能在某些领域已经落地应用）。
➤5G和物联网技术的应用：利用物联网技术，可以实时监控生产过程，及时发现质量问题；结合5G技术，还可以实现对供应商生产过程的实时监控和关键质量特性的实时采集和分析。
➤大数据分析的应用：利用大数据技术，通过对海量质量数据的细致分析，质量管理系统QMS将能够为㠏康提供更加全面和深入的质量信息，发现人们无法发现质量隐患和趋势，真正实现预防质量。
总之，质量管理对于制造㠏康而言具有重要的意义。通过实施质量管理系统，㠏康能够提高产品质量，降低质量成本，提高市场竞争力，为㠏康的可持续发展奠定坚实基础。后续我们将对质量管理的各个具体模块展开说明，欢迎大家持续关注。