数据是有效质量管理的关键
Posted: Thu Jan 30, 2025 5:24 am
经验表明，质量管理体系（QM 体系）在许多公司中只是默默无闻。他们的目的通常只是为了满足标准和维持认证，而不是积极致力于改进流程和产品。在这篇博文中，我展示了数据的有效使用如何提高质量管理系统的有效性以及现代数字工具提供的可能性。
尽管许多质量经理希望质量管理体系生动有效，但实际情况往往有所不同。尽管有流程描述、清单或工作指导等标准文件以及测试协议等证据文件，但它们在公司的日常业务中扮演着从属角色。他们的主要目的是记录公司的流程，以便能够在定期审核中展示一些内容并维持现有的认证。
让我们看一下质量管理审核中的两个典型陈述：
“我们已经详细记录了我们的流程！”
符合标准：给出。
对公司的好处：低至易于管理。
记录流程有助于创建和维护流程标准。然而，仅仅记录流程并不能保证它们是最新的并且始终满足所需的标准。
“所进行的检查和结果都会被记录下来！”
符合标准：给出。
对公司的好处：低至易于管理。
测试的随机执行和记录可降低不合格和投诉的风险。然而，需要对收集的数据进行更深入的分析，以识别模式和薄弱环节，并在此基础上不断改进产品和流程。
这些例子清楚地表明，质量管理活动和文档的目的往往不是改进操 室内设计师服务电子邮件列表 作流程，而是更多地证明标准要求。质量管理体系没有达到预期的效果。
质量管理和数据——有效的互动
多年来，“基于事实的决策”一直是 DIN EN ISO 9001 等相关标准的核心原则，这意味着决策应基于数字、数据和事实。因此需要收集和分析数据。可用数据越多且质量越好，其在决策中的用处就越大。
除了基于事实的决策之外，质量管理还有其他核心原则。我们还看一下与数据收集、分析和使用的联系：
可以使用数据评估外部利益相关者的要求和期望，并可以实施主动关系管理。
数据可以量化和监控客户的期望，以确保以客户为中心并取得可持续的成功。
通过从战略中得出可衡量的目标、定义衡量标准并根据数据评估目标的实现情况，可以使员工的管理和领导变得更加容易。
数据使员工能够做出正确的决策并客观地评估目标的实现情况。这使得实现可衡量的成功并提高员工的积极性（承诺）成为可能。
以流程为导向的方法需要对流程进行系统的监控和控制——数据提供有关流程绩效的信息并有助于做出基于事实的调整。
对收集的数据进行有根据的分析显示了改进的潜力，并且是持续改进的基础。
质量管理越数据驱动，效率越高
所有质量管理原则与数据的有效使用都存在积极的联系。就整个质量管理体系而言，这无非意味着公司越是数据驱动，效率就越高。
数据在测量、监控和持续改进产品、流程和服务的质量方面发挥着核心作用。它们是有效质量管理的推动者，这种管理不仅仅存在于纸面上，而且可持续地提高公司绩效。
我们区分不同的成熟度级别。在最初阶段，数据主要是手动记录并进行类似处理。数据不相互链接，孤立的数据孤岛可供有限的用户组使用。因此，评估的选择非常有限。
在“开发”成熟度级别中，使用 Microsoft Excel 等众所周知的工具进行数据评估。可以识别简单的联系和模式并将其纳入决策中。此成熟度级别已经足以满足规范要求，例如 DIN EN ISO 9001。然而，现代解决方案和工具为增加质量管理的价值贡献提供了更广泛的可能性。
在“定义”成熟度级别中，数据可以实时收集、相互集成并自动评估。数据孤岛被消除，依赖关系和连接变得透明。可以具体分析某些事件发生的原因。
“托管”成熟度级别更进一步，可以通过使用基于人工智能的解决方案来展望未来。
在“优化”成熟度级别中，数据用于模拟和分析各个行动选项。主动使用信息来制定战略和面向未来的决策。
结论：数据 - 有效质量管理系统的核心
数据和质量管理是一体的。了解如何在质量管理中有效使用数据的公司可以实现远远超出仅仅遵守标准的附加值。
您不仅能够持续客观地评估流程和产品的质量，而且还能够主动优化它们并主动响应市场需求。
数据是通过标准化质量管理系统开发真正竞争优势的关键。如果运用得当，它们可以创造完全的透明度和控制力，从而实现可持续的成功。
简而言之：数据是现代质量管理的游戏规则改变者。
您想了解更多关于 adesso 世界中令人兴奋的话题吗？那么请看一下我们之前发布的博客文章。
您想确定您的质量管理已经达到数据驱动的程度以及仍然存在哪些潜力吗？专注于价值链中数据的有效收集和使用的审核是数据驱动的质量管理的完美介绍。请随时联系我们，与我们一起开启有效的质量管理之路！
尽管许多质量经理希望质量管理体系生动有效，但实际情况往往有所不同。尽管有流程描述、清单或工作指导等标准文件以及测试协议等证据文件，但它们在公司的日常业务中扮演着从属角色。他们的主要目的是记录公司的流程，以便能够在定期审核中展示一些内容并维持现有的认证。
让我们看一下质量管理审核中的两个典型陈述：
“我们已经详细记录了我们的流程！”
符合标准：给出。
对公司的好处：低至易于管理。
记录流程有助于创建和维护流程标准。然而，仅仅记录流程并不能保证它们是最新的并且始终满足所需的标准。
“所进行的检查和结果都会被记录下来！”
符合标准：给出。
对公司的好处：低至易于管理。
测试的随机执行和记录可降低不合格和投诉的风险。然而，需要对收集的数据进行更深入的分析，以识别模式和薄弱环节，并在此基础上不断改进产品和流程。
这些例子清楚地表明，质量管理活动和文档的目的往往不是改进操 室内设计师服务电子邮件列表 作流程，而是更多地证明标准要求。质量管理体系没有达到预期的效果。
质量管理和数据——有效的互动
多年来，“基于事实的决策”一直是 DIN EN ISO 9001 等相关标准的核心原则，这意味着决策应基于数字、数据和事实。因此需要收集和分析数据。可用数据越多且质量越好，其在决策中的用处就越大。
除了基于事实的决策之外，质量管理还有其他核心原则。我们还看一下与数据收集、分析和使用的联系：
可以使用数据评估外部利益相关者的要求和期望，并可以实施主动关系管理。
数据可以量化和监控客户的期望，以确保以客户为中心并取得可持续的成功。
通过从战略中得出可衡量的目标、定义衡量标准并根据数据评估目标的实现情况，可以使员工的管理和领导变得更加容易。
数据使员工能够做出正确的决策并客观地评估目标的实现情况。这使得实现可衡量的成功并提高员工的积极性（承诺）成为可能。
以流程为导向的方法需要对流程进行系统的监控和控制——数据提供有关流程绩效的信息并有助于做出基于事实的调整。
对收集的数据进行有根据的分析显示了改进的潜力，并且是持续改进的基础。
质量管理越数据驱动，效率越高
所有质量管理原则与数据的有效使用都存在积极的联系。就整个质量管理体系而言，这无非意味着公司越是数据驱动，效率就越高。
数据在测量、监控和持续改进产品、流程和服务的质量方面发挥着核心作用。它们是有效质量管理的推动者，这种管理不仅仅存在于纸面上，而且可持续地提高公司绩效。
我们区分不同的成熟度级别。在最初阶段，数据主要是手动记录并进行类似处理。数据不相互链接，孤立的数据孤岛可供有限的用户组使用。因此，评估的选择非常有限。
在“开发”成熟度级别中，使用 Microsoft Excel 等众所周知的工具进行数据评估。可以识别简单的联系和模式并将其纳入决策中。此成熟度级别已经足以满足规范要求，例如 DIN EN ISO 9001。然而，现代解决方案和工具为增加质量管理的价值贡献提供了更广泛的可能性。
在“定义”成熟度级别中，数据可以实时收集、相互集成并自动评估。数据孤岛被消除，依赖关系和连接变得透明。可以具体分析某些事件发生的原因。
“托管”成熟度级别更进一步，可以通过使用基于人工智能的解决方案来展望未来。
在“优化”成熟度级别中，数据用于模拟和分析各个行动选项。主动使用信息来制定战略和面向未来的决策。
结论：数据 - 有效质量管理系统的核心
数据和质量管理是一体的。了解如何在质量管理中有效使用数据的公司可以实现远远超出仅仅遵守标准的附加值。
您不仅能够持续客观地评估流程和产品的质量，而且还能够主动优化它们并主动响应市场需求。
数据是通过标准化质量管理系统开发真正竞争优势的关键。如果运用得当，它们可以创造完全的透明度和控制力，从而实现可持续的成功。
简而言之：数据是现代质量管理的游戏规则改变者。
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