眾多企業(yè)的質量管理現(xiàn)狀與數字化質量管理發(fā)展趨勢仍相差甚遠，主要表現(xiàn)為：質量管控過程信息化程度偏低，存在較多紙質或人工統(tǒng)計方式；質量管理手段有限，質量數據滯后且無法在一個平臺進行動態(tài)展示和監(jiān)控；質量數據統(tǒng)計難以全面反映業(yè)務真實現(xiàn)狀，難以支持及時、高效決策；產品變更流程為單向流程，未與變更涉及的系統(tǒng)互聯(lián)，變更要求落實存在偏差問題難以被及時發(fā)現(xiàn)；質量技術關鍵數據、產品故障信息等缺乏數據庫和信息化支持，目前主要為手工操作，效率低；故障庫、經驗庫缺失，知識共享困難，質量數據存在“信息孤島”等，因為保密等各種原因導致不能較好地為新項目提供參考。

一、數據治理常見問題與解決方案

（一）常見問題

1.數據資產意識淡薄及數據管理職能缺失

多數企業(yè)仍然把數據當作是IT系統(tǒng)的附屬品，由IT部門進行管理。但其實，數據是公司業(yè)務的積累，本身具有業(yè)務屬性，且任何單一系統(tǒng)的管理者都缺少公司級的視角去管理數據。因此，企業(yè)需要具備數據管理職能，能夠站在企業(yè)的高度，結合業(yè)務和IT的視角，跨系統(tǒng)梳理并整合數據資產。企業(yè)須明確自己的數據資產，才能更好地管理和使用數據。

2.多源性造成數據不一致

同一類型的數據在多個系統(tǒng)中都有存儲，且系統(tǒng)之間沒有同步，造成數據不一致。很多互聯(lián)網企業(yè)擁有不止一套供應商數據集，各數據集之間存在交叉且不一致，導致公司采購端的數據分析不準確。

3.數據校驗缺失

常見的數據校驗方式包括：字段長度校驗，例如身份證號碼只能是15位或18位；特殊字符校驗，例如郵箱必須包含@符號；關鍵字段的唯一性校驗，例如發(fā)票、憑證等。但許多企業(yè)的數據校驗形同虛設，未在數據的源頭進行有效防范。

在大數據時代，各行業(yè)企業(yè)擁有海量數據、多類型數據，數據質量情況與信息化技術發(fā)展息息相關。數據對于企業(yè)業(yè)務而言是至關重要的，由于系統(tǒng)建設時期應用技術的不同，導致數據存在不一致、不完整、不真實和不及時等情況，對后續(xù)的數據分析和挖掘造成了客觀上的影響，業(yè)務效益則隨之下降。企業(yè)的每一個商業(yè)決策、客戶關系和商業(yè)投資也都是建立在數據分析的基礎上，由此可見，數據質量問題開始成為影響數據分析和利用效能的“最后一公里”問題，是困擾許多大數據公司和企業(yè)在拓展其大數據戰(zhàn)略時不可回避的問題。較差的數據質量不僅與用戶預期大相徑庭，還使得系統(tǒng)運維、數據運維的成本隨時間的延續(xù)不斷增加，工作量也逐年加大。

很多情況下公司的發(fā)展由數據提供的機遇推動，特別是在與客戶及與其前景發(fā)展密切相關的產業(yè)。我們都知道，現(xiàn)在的消費者消息更靈通，選擇也更多。當一個公司想要收購其他公司、決定自留額、尋找差額銷售和追加銷售機會、提升客戶體驗的時候，數據就變得至關重要。但是，要想精確洞察并實現(xiàn)這些目標，背后的數據一定要精確。

提升數據質量很必要，但是有92%的公司認為其客戶數據和前景數據不是完全準確的，并且不準確數據的比例仍在提高。調查顯示2016年，有35%的美國公司認為公司的數據有32%是不準確的，而2022年這一數字還有25%。僅僅聯(lián)絡數據一項，就有97%的公司出現(xiàn)過同一個數據的錯誤。最常見的錯誤包括數據缺失、信息過時及數據不準確三種。

（二）解決方案

1.數據質量規(guī)則制定

企業(yè)應該成立數據質量管理委員會，從頂層設計數據質量規(guī)則，規(guī)則必須可量化，能夠程序化識別，從數據完整性、一致性、準確性、及時性、可用性等方面重點管控，管理者不僅能夠了解當前數據質量、規(guī)則執(zhí)行程度，還能及時采取修正措施保證數據質量的優(yōu)化，從源頭上提升數據質量。

2.數據質量信息的采集、校驗

做好數據的采集、校驗工作，為提升數據質量提供全面可靠的信息。在數據流轉環(huán)節(jié)的關鍵點上設置采集點，采集數據質量信息，按照質量規(guī)則體系的指標要求進行數據校驗。

3.運用質量報告做好數據全生命周期優(yōu)化工作

通過質量報告和質量數據采集系統(tǒng)，可以發(fā)現(xiàn)問題、追根溯源并及時整改，持續(xù)跟蹤驗證改進之后的數據質量提升效果，達到數據質量持續(xù)改良的效果。在源頭建立數據標準或接入標準，規(guī)范數據定義，在數據流轉過程中制定監(jiān)控數據轉換質量的流程并建立相關體系，盡量做到在哪發(fā)現(xiàn)問題就在哪解決問題，不把問題數據帶到后端。

二、整體治理框架下的質量管理三要素分析

過程控制：作為質量管理的基石，過程控制強調對生產或服務過程中各環(huán)節(jié)的嚴格監(jiān)控與持續(xù)改進。在數字化背景下，通過引入物聯(lián)網、自動化控制等技術手段，實現(xiàn)生產過程的透明化、可追溯化，是提高過程控制效率與準確性的關鍵。

數據分析：數據分析是質量管理的核心驅動力。通過收集、整理、分析質量數據，企業(yè)能夠及時發(fā)現(xiàn)質量問題、預測潛在風險、優(yōu)化決策過程。然而，當前許多企業(yè)面臨“數據孤島”、數據滯后等問題，嚴重制約了數據分析的效能。構建統(tǒng)一的數據平臺，實現(xiàn)數據的實時采集、共享與分析，是提升數據分析能力的關鍵。

知識管理：知識管理是推動質量管理持續(xù)改進的重要支撐。在質量管理過程中，積累了大量寶貴的經驗教訓和技術知識。然而，由于缺乏有效的知識管理機制，這些知識往往被埋沒或遺忘。通過建立故障庫、經驗庫等知識庫系統(tǒng)，實現(xiàn)知識的系統(tǒng)化存儲、快速檢索與共享，能夠顯著提升企業(yè)的知識利用效率和創(chuàng)新能力。

關于質量規(guī)劃

1.定義與重要性

質量規(guī)劃是全面質量管理的首要環(huán)節(jié)，它涉及制定質量目標和策略，明確產品和服務在設計、生產和交付等各個環(huán)節(jié)的質量要求。質量規(guī)劃是確保質量管理工作有方向、有計劃進行的基礎，對于提升產品和服務的質量水平具有至關重要的作用。

2.關鍵要素

市場需求分析：深入了解市場需求和客戶期望是制定質量目標的基礎。通過市場調研、客戶反饋和競爭分析，企業(yè)能夠準確識別客戶的需求變化和市場趨勢。這有助于確保設定的質量目標符合市場導向，從而提升產品或服務的競爭力，滿足客戶期望并提升市場占有率。了解市場需求的動態(tài)變化，企業(yè)能夠及時調整質量目標，保持與市場的同步，提高客戶滿意度。

技術能力評估：對企業(yè)的技術實力和生產能力進行評估是確保質量目標可行性的關鍵步驟。通過評估現(xiàn)有技術、生產設備和工藝水平，企業(yè)能夠識別出技術短板和改進點。技術能力評估不僅有助于確定現(xiàn)有資源是否足以實現(xiàn)質量目標，還能指導技術改進和設備升級。確保技術能力與質量目標相匹配，有助于在生產過程中減少缺陷，提升產品質量。

資源投入規(guī)劃：合理規(guī)劃人力、物力和財力等資源投入，對于實現(xiàn)質量目標至關重要。通過資源投入規(guī)劃，企業(yè)能夠確保在各個生產環(huán)節(jié)中都有充足的資源支持，包括人力資源的配備、原材料的采購以及財務預算的分配。資源投入的合理規(guī)劃能有效避免資源浪費，提高生產效率，并為質量目標的實現(xiàn)提供堅實的保障?？茖W的資源管理還可以在資源短缺時進行及時調整，確保生產的穩(wěn)定性。

質量目標與指標設定：明確具體且可量化的質量目標和指標，是質量控制和改進的基礎。這些目標和指標應基于市場需求、技術能力評估以及資源投入規(guī)劃，確保實際可行。具體的質量目標可以包括產品的性能標準、缺陷率、客戶滿意度等，量化指標則可通過數據監(jiān)控和分析進行跟蹤和評估。這種清晰的目標設定幫助企業(yè)在質量管理過程中保持明確方向，持續(xù)推動質量的改進和提升。

質量培訓計劃：制定并實施質量培訓計劃，對于提升員工的質量意識和技術能力至關重要。培訓計劃應覆蓋質量管理的基本知識、操作技能和質量標準，幫助員工了解質量目標和改進措施。通過系統(tǒng)的培訓，員工能夠掌握相關技能，提高生產過程中的質量控制能力，從而為實現(xiàn)企業(yè)的質量目標奠定堅實的人才基礎。有效的培訓還能夠促進員工的積極性和參與感，提升整體質量管理水平。

3.實踐應用

在實踐中，企業(yè)可以通過市場調研、競品分析、技術評審等方式進行質量規(guī)劃。同時，建立跨部門的質量規(guī)劃團隊，確保規(guī)劃工作的全面性和系統(tǒng)性。此外，應將質量規(guī)劃納入企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃和年度經營計劃中，確保質量管理工作與企業(yè)整體發(fā)展相協(xié)調。

4.質量控制

（1）定義與目的

質量控制是在質量規(guī)劃的基礎上，通過監(jiān)測和調整過程，確保產品和服務達到質量要求的一系列活動。其目的是預防質量問題的發(fā)生，及時發(fā)現(xiàn)并糾正偏差，確保產品和服務的質量穩(wěn)定可靠。

（2）關鍵環(huán)節(jié)

質量檢測：采用各種檢測手段和方法，對產品和服務的各項質量指標進行檢測和評估。

質量記錄：建立完整的質量記錄體系，記錄產品和服務的生產過程、檢測結果、質量問題及處理情況等信息。

質量評估：定期對質量控制的效果進行評估，分析存在的問題和不足，為質量改進提供依據。

過程控制：對生產和服務過程進行實時監(jiān)控和調整，確保過程始終處于受控狀態(tài)。

（3）實踐應用

企業(yè)可以制定標準化的質量檢測流程和規(guī)范，確保檢測結果的準確性和可靠性。同時，利用信息化手段建立質量信息管理系統(tǒng)，實現(xiàn)質量數據的實時采集、分析和處理。此外，加強質量意識的宣傳和教育，提高全體員工對質量控制重要性的認識。

三、質量改進

（一）定義與目標

質量改進是通過持續(xù)地改進質量管理體系和質量績效，不斷提升產品和服務的質量水平的過程。其目標是實現(xiàn)質量的持續(xù)提升和超越，滿足客戶日益增長的需求和期望。

（二）主要內容

問題分析：運用科學的方法對質量問題進行深入分析，找出問題的根源和影響因素。

改進方案制定：針對問題制定具體的改進方案和實施計劃，明確改進措施、責任人和時間節(jié)點。

實施與驗證：按照改進方案進行實施，并對實施效果進行驗證和評估。

標準化與固化：將有效的改進措施納入質量管理體系中，形成標準化的操作流程和作業(yè)指導書。

（三）實踐應用

企業(yè)可以建立質量持續(xù)改進的文化氛圍和激勵機制，鼓勵員工積極參與質量改進活動。同時，加強與供應商、客戶等利益相關方的溝通與合作，共同推動質量改進工作的深入開展。此外，運用六西格瑪、精益生產等先進的質量管理方法和技術手段，提升質量改進的效果和效率。

四、質量管理三要素的平衡策略

強化信息化基礎：加大信息技術投入是提升質量管控水平的重要措施。通過引入先進的信息技術和設備，企業(yè)能夠實現(xiàn)生產過程的自動化和智能化監(jiān)控，提高生產效率和質量的一致性。例如，采用工業(yè)互聯(lián)網技術可以實時監(jiān)控生產狀態(tài)、自動識別異常并進行預警。同時，制定統(tǒng)一的數據采集與傳輸標準，確保數據在采集、傳輸和處理過程中的準確性、完整性和及時性。這有助于減少人工干預錯誤，提高數據的可信度，為后續(xù)的質量分析和決策提供可靠依據。

構建數據分析體系：利用大數據和人工智能技術，企業(yè)可以構建先進的數據分析模型，挖掘質量數據的潛在價值。通過對大量歷史數據和實時數據進行分析，能夠識別出質量問題的根本原因，并預測潛在的質量風險。同時，建立數據驅動的決策機制，能夠確保決策的科學性和有效性。例如，通過機器學習算法分析生產過程中的數據，可以優(yōu)化工藝參數、提升產品質量。這種數據驅動的方法不僅提高了決策的準確性，還能實現(xiàn)質量的持續(xù)提升。

完善知識管理機制：建立健全知識管理制度對于提高企業(yè)的質量管理水平至關重要。通過鼓勵員工積極參與知識創(chuàng)造和分享，企業(yè)可以匯聚和傳承寶貴的經驗和技能。知識庫系統(tǒng)的建設可以將組織內的知識進行系統(tǒng)化存儲，并實現(xiàn)快速檢索，使員工能夠方便地獲取所需的知識和信息。完善的知識管理機制不僅有助于提高員工的工作效率，還能促進最佳實踐經驗的共享和創(chuàng)新，從而為質量管理提供強有力的知識支持，提升整體質量水平。

五、結論與展望

整體治理框架下的質量管理三要素平衡與數字化轉型，是企業(yè)提升質量管理水平、增強市場競爭力的必由之路。通過強化信息化基礎、構建數據分析體系和完善知識管理機制，企業(yè)能夠有效解決當前質量管理中存在的諸多問題，推動質量管理向更高效、更智能的方向發(fā)展。未來，隨著技術的不斷進步和應用的深入，質量管理的數字化轉型將為企業(yè)帶來更加顯著的效益和競爭優(yōu)勢。

（作者單位：中電云計算技術有限公司）