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在数字化转型的大潮中，各行各业正寻求如何有效利用技术优化流程并提升效率。特别是在制造过程领域，尽管已经部署了如MMES和WMS等多种电子系统，质量管理的数字化仍然面临重大挑战。这一挑战主要源于质量管理的复杂业务逻辑及其跨多个流程的需求，这些因素使得质量管理的数字化进程不如研发和生产过程直接。
在2024年6月21日举办的线上论坛《数字驱动品质：数字化质量门方法与实践》中，我们分享了一系列精彩的讨论和见解，希望这些内容能激发更多关于如何通过数字化手段提升质量管理效率和效果的思考与实践。
现在制造过程的数字化已经非常普遍了。作为质量控制部门，从QA、QC角度我们应该如何推动这种数字化进程？在推动过程中，我们需要重点关注哪些方面呢？
专家回答：
这是个非常好的问题，数字化转型中，首要任务是坐下来与客户一起审视质量控制（QA、QC）和整个质量检验流程的现状。他指出，虽然工厂的质量检验流程已经相当完善，但仍存在一些共性问题，如：
1.检验标准的明确性：是否为每个零件和数据设定了明确的检验标准？
2.数据录入标准：是否建立了数据录入的标准化流程？传统的手工录入方式，如手抄或纸质记录，容易出现操作错误或数据丢失。
专家强调，这些问题给质量管理人员带来了极大的困扰。因此，关键在于如何快速而有效地记录和分析质量数据。他提到，采用现代化工具来标准化数据记录和分析是极为关键的，这可以显著提高效率并减少错误，从而在数字化进程中发挥关键作用。这样的工具不仅能快速记录检验结果，还能迅速进行数据分析，对质量管理至关重要。
今天展示的数字化质量管理系统，是否也适用于生产过程中的质量控制（IPQC）和过程检验？
专家回答：
这个系统功能模块刚刚也给大家展示了一下，对于这个应用，我们要放在什么地方，它还是比较灵活的。这个系统不仅适用于出货质量控制（OQC）和进货质量控制（IQC），而且可以与各种计量工具一起使用，在生产过程中的质量控制（IPQC）和过程检验中也同样适用。
具体来说，系统可以与现场的质量检验工具集成，例如将质检工具和质量管理软件连接起来。这样的集成使得可以直接将检测数据与现场操作相结合，有效监控和管理不良率及其它质量问题。嘉宾强调，这种数字化平台的结构允许它在多个质量检验场景中发挥作用，包括原材料检验和过程检验等。
总结来说，这个数字化质量管理系统非常灵活，可以适应多种检验环境和需求，帮助企业在不同阶段进行精确的质量控制。
我们的电子化系统众多，这套新系统如何与其他系统兼容并进行数据交互？
专家回答：
专家首先介绍了我们的数字化质量管理平台，这是一个支持各种应用的平台，能够存储和管理所有相关数据。对于与其他系统的集成，他指出，这个平台设计了特定的数据连接应用程序，可以方便地与外部系统如企业资源计划（ERP）系统或其他应用软件进行数据交换。
具体到数据集成的方式，他解释说，这通过编程接口（API）实现，这些接口定义了数据的类型、交换频率和同步次数等参数。通过这些接口，我们的质量管理系统可以与其他平台进行数据互通，确保了数据的准确同步和更新。
总结来说，我们的系统具备高度的兼容性和灵活性，能够通过预设的接口与各种外部系统高效连接和交互，满足不同应用需求。这种设计使得我们的质量管理系统能够快速适应不同的技术环境，优化数据流动和利用效率。
能否在数字化质量管理基础上，构建一个数据湖（data lake），用来集成和分析来自不同系统的数据？
专家回答：
首先，专家确认了数字化的质量系统支持大数据存储和计算服务，这使得构建一个数据中台成为可能。他提到，企业在积累了足够的数据后，不仅可以集成质量相关数据，还可以整合运营数据、设备生产数据、设备保养数据以及生产过程中的关键特征参数等。这种集成可以通过一个统一的数据平台实现，提高企业应用部门的效率和效果。
接着，专家分析了当前软件的发展状态和TPP系统在这一背景下的优势。他指出，不同的软件系统（如MS、PM等）可能在数据集成方面存在不足，而我们的系统则在质量数据集成和处理方面显示出特长。他强调了企业在选择平台时应考虑的两个方面：
１.数据采集和收集
企业需要首先明确他们的目标（如工艺优化），然后实现有效的数据采集和收集策略，以确保可以获取足够的、相关的数据。
２.平台架构的选择
选择的平台应支持高并发和大数据处理能力，确保数据可以高效处理。
最后，嘉宾讨论了数据处理和展现能力，强调需要根据企业的具体需求来定制这些功能。他提到，对于质量管理，系统能够集成生产设备的性能数据和质量数据，实现数据互通，这对于追踪不良率和频率、参数变化、备件使用时间及能源消耗等都至关重要。
总结来说，我们的系统不仅能够构建数据湖来集成多源数据，还能通过高效的数据处理和定制的展现能力，优化企业的质量管理和生产效率。
如何在数字化质量管理系统的基础上，进一步优化数据处理和与其他系统的数据交互，以实现更快速、更精准的信息传递和产品质量监控？
专家回答：
专家强调了数据处理和交互的核心在于建立统一的数据规范。他指出，拥有一套统一的数据规范是极其关键的，因为如果系统中存在多个不同的数据规范，将会导致数据查询和应用变得复杂且计算量增加。
他解释说，通过统一的数据规范，可以简化数据管理和应用的过程。这不仅有助于真正实现数字化，而且能够有效地支持信息化，提高数据与内部生产实际过程的交互效率。
他也提到了与他讨论过的一个实际案例，强调了建立这种数据规范的迫切需求。没有统一的数据规范，数字化只能停留在表面，而无法深入到生产和运营的核心，影响整个系统的效率和效果。
总结来说，确保所有数据遵循统一标准，是提高数据处理效率和促进系统间顺畅交互的基础。这种方法不仅简化了后续应用的开发和维护，还能够确保数据的准确性和一致性，从而支撑更广泛的数字化应用。
TPP数字化质量管理系统是否能独立运行，还是需要与其他系统进行交互？如果已有其他系统，该如何实现与质量管理系统的有效配合或关联？
专家回答：
专家首先确认了TPP数字化质量管理系统具有很高的灵活性和独立性。他解释说，这个系统可以被视为一个独立的工具，根据需要可以简单地部署在任何所需环境中，操作简便而不复杂。
接着，专家讨论了系统与已有系统（如MES系统）的集成可能性。他指出，如果已有其他系统，我们的质量管理系统可以通过组件和编程接口与这些系统进行集成，实现数据的无缝传递。这种集成尤其重要对于需要精确追溯的应用场景，例如，确保质量数据可以准确反馈到MES系统的工单中。
专家强调了我们的系统不仅兼容性强，而且具有高可应用性，无论客户的现有技术基础如何，都能够提供有效的解决方案。这使得我们的系统既可以独立使用，也可以作为增强现有技术架构的补充部分。
总结来说，无论是单独使用还是作为一个与其他系统集成的组件，我们的数字化质量管理系统都能提供高效、精准的质量控制解决方案。
质量数据存储周期有多长？系统是否支持分析近一个月至半年的数据？
专家回答：
专家首先解释了数据存储的分类，将数据分为两种类型：实时数据（热数据）和结果数据。他指明，实时数据是随时产生的详细数据，这些数据在系统中会被保存一年。对于结果数据，即那些用于分析和报告的数据，系统会进行永久存储。
专家还提到，系统默认会保存所有质量检测数据一年时间。但他也强调，对于有特殊要求的行业，如汽车和航空行业，可以根据需要设定不同的存储时间或将数据同步到企业的数据中心，以满足特定行业的规范和要求。
最后，专家确认，无论是实时数据还是结果数据，用户都可以随时在系统中查询到，以监控质量的变化和每个月的质量趋势。
总结来说，这个系统提供了灵活的数据存储解决方案，能够支持从短期到永久的不同存储需求，并允许用户根据行业特定要求定制存储策略。这样的设计确保了数据的实时可用性和长期保留，有助于深入分析和质量改进。
如果需要了解更多内容，欢迎与我们联系，我们将提供专业的管理咨询和数字化解决方案帮助我们的顾客。
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