優思學院｜質量管理的五大問題和對策
質量控制是制造企業品質管理的重要方面，是制造企業贏得市場的基礎。
但產品質量管理起來常常是“問題在根不在果”，如何挖掘質量管理問題的源頭，有效達到品控目標呢？東信達根據制造企業品質控制中出現的一些實際難題給出了改進方法。
一。 忽略品質管理體系的建設和完善
部分企業的質檢部門只有質量檢驗功能，沒有質量管理體系保持功能，更加沒有質量改進和完善功能。
車間出現質量問題時，企業通常要求一線員工進行個人改進，卻很少意識到質量管理體系的系統漏洞和缺陷才是出現質量問題的主因。而忽視系統控制的后果，就是品控效果不理想，不良成本居高不下，質量效益無法提高。
對策
對策：搭建完善質量管理體系，以車間源頭數據為系統基礎，做到事前策劃、事中控制、事后追溯，配合品管部門形成品控閉環。
用全局的理念去管理產品質量，才能有效避免環節疏漏。
二。缺少科學頂層設計
在數字化時代，技術更迭與企業發展速度逐漸加快，企業有“變”的決心，“變”的行動卻跟不上腳步。
對策
加強科學頂層設計，增強對自身的評估和把控。必須基于企業生產實際建立質量管理機制和改進辦法，自上而下強化企業內各單元對高規格產品的認同感，將質量管理變為融入企業文化的一部分。
三。 缺乏“用數據說話”的底氣
片面依靠經驗和直覺管理是一個常見的品質管理弊端，其典型特征有：對于品質情況，管理人員僅有主觀概念和總體籠統的評價，而沒有準確、詳盡基礎數據支撐這些說法。
這導致很多管理者在品控中僅憑主觀經驗或感覺行事，對質量問題只有定性分析，沒有量化的定量分析，凡事以“差不多”為判斷標準。
質量管理水平到底怎么樣？質量技術基礎如何？影響產品質量的關鍵因素是什么？過程存在哪些問題和缺陷？應當針對性地采取什么質量改進措施？解決這些就必須通過數據分析。
對策
用數據手段進行質量評估不僅能幫助企業從源頭掌握準確詳實的數據，數據分析結果不僅為提高生產線產品質量提供決策價值，也能促進采購、銷售各環節改善業務存在問題，從源頭揪出原因。
四。 安于現狀，忽視生產線品控環節
部分企業生產線在通過了質量管理體系認證、獲得認證注冊后質量管理有所松懈，“刀槍入庫，馬放南山”，產品質量管理水平反而不如之前。
但顧客滿意、體系運行、過程監管和產品最終質量是對與企業重之又重的，不應應付了事。
對策
適應市場的頻繁發展變化，需要企業根據質量控制體系實時更新數據分析、不合格控制、糾正措施和預防措施。
五。崗位權責不清
企業部門和崗位質量管理體系的職責和權限，分配不清。導致質量管理過程中出現“踢皮球”、推諉扯皮等情況，或對重大質量管理措施推卸責任。嚴重損害了品質管理效果。
對策
品控環節從“找問題”向“預防問題”轉變，首先做好基本的設備與人員管理。其次消除內部信息孤島，提快數據信息流通速度，從采購環節開始抓牢質量，劃分好權責明細。
最后利用產品質量追溯體系，層層追溯到車間、人員，挖掘質量問題本源。
總結
從管理思維看，質量控制要求企業用“管”的思維做品質管理，而不僅僅是從“用”的思維。
這需要建立企業內部多維度品質控制系統，而不僅僅依靠生產車間或品控部門。
科學的品質管理能幫企業贏得更多。而今，更多年輕技術能幫助企業把好“品控”的關。如數據采集、質量追溯體系、分權管理等等，其本質都是通過品控能力，幫助企業聚焦發展主航道，提高企業面對市場的競爭力，提升盈利水平。


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