质量管理中的数字化转型

王剑皖

摘要：介绍了汽车行业外购件质量管理的数字化转型，通过外购件数字化战略推进供应商质量管理模式数字化转型，并在系统集成，数据结构化，应用智能化，可视化等方面实现了突破，提升外购件质量管理全流程的效率。本文的一些管理方式和理念对相关行业的供应商质量管理提升及数字化转型有一定的指导和参考意义。

关键词：供应商;质量管理;数字化

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）02-0072-02

0 前言

随着时代的变迁和科技的发展，伴随着大数据，物联网，无人驾驶和智能出行等技术的普及，汽车产业正在朝着智能制造，工业4.0进行发展和转型，互联网企业和新势力企业凭借自身的优势纷纷快速进入汽车行业，并引领汽车市场的数字革命。面对竞争，传统汽车企业亟需网联化、电动化、智能化、数字化转型[1]。上汽大众作为国内连续多年产销第一的主机厂，近几年也在不断强化四化能力和体系建设。面对新项目的持续增加，产能规模的答复提升，异地工厂的快速投产，成本压力的影响加剧以及政策法规的要求提高，外购件质量管理面臨了极大的挑战，依赖传统的模式已无法满足当前不断发展和变化的管理需求，势必要变革管理模式，创新管理方法，其中数字化管理是外购件质量管理近几年重点的变革方向和运用实践。本文将介绍外购件数字化转型战略及相关应用实践。

1 外购件质量管理数字化战略

外购件质量管理数字化转型是一项复杂的系统化工程，基于数据结构化，信息在线化，系统集成化，应用智能化四化为战略目标，做好顶层设计和流程架构，领导推动全员参与，为外购件质量管理流程提供更高的可视性和控制力，最终实现简介高效智能的数字化管理模式。

（1）数据结构化：信息数据结构化是开展数据缝隙和智能应用的基本前提，包括基础信息结构，质量问题数据，供应商相关信息等。

（2）信息在线化：质量管理流程及质量信息在线查阅审批，实现B2B及可移动办公。

（3）系统集成化：包含系统模块集成和数据信息集成，实现外购件质量管理各模块的有效整合。

（4）应用智能化：依托现有数据信息，实现智能分析与智能预警，辅助管理决策。

外购件质量管理数字化转型涵盖产品诞生过程PF到最终EOP各个阶段，包括前期项目管理，产品认可，到批量零件管控，以及供应商管理和提升等所有环节，实现无纸化，结构化，集成化，移动化和智能化。如前所述，外购件质量管理数字化转型是一项系统化的长期工程，一些全新功能模块在不断搭建，新的需求和创新也在不断融入，本文后续将基于外购件质量问题管理和供应商质量业绩两大成熟模块进行进一步的阐述和探讨。

2 外购件质量管理数字化的实践及成果

2.1 外购件质量问题管理

外购件质量管理部门的一项核心工作就是质量问题的分析，处理及跟踪，近几年随着车型的扩张，产量的提升，以及零件模块化，平台化的使用，对质量问题的处理效率提出了更高的要求，如何通过有限的人力资源管控好数量不断增加的质量问题，来满足公司内部及外部客户的严苛要求，是外购件部门必然面对也急需解决的问题。从2005年开始，通过一年多的流程梳理、前期调研、系统架构搭建和Demo测试，2016年外购件质量管理系统（QPMS）正式投入使用，并在使用过程中不断的更新优化，进行了2.0及2.5版本的升级和改造，截至目前通过QPMS数字化平台的应用，实现了对外购件质量问题管理数据信息结构化，系统集成化，应用智能化的信息化转型，另针对供应商端的B2B平台及办公移动化已完成了前期的准备工作，计划2019年完成实施。外购件质量管理系统的应用，实现了质量问题单的数字化管理，提升了问题解决效率，主要体现在以下几个方面：

（1）理流程，定规则，提实效。根据外购件的自身特点，基于PDCA法则和8D工作法，以问题任务流的工作方式推进问题，首先协调推送问题到责任人，责任人进行判定是否退回上级进行裁决或反馈措施节点，经过协调评价及实车认证后关闭任务流;明确问题类型，反馈时间，评价时间的定义规则，如参考根据Konzern缺陷定义对缺陷问题类型按照A、B、C类进行了结构划分类;通过流程优化和结构化定义，结合系统状态和升级路径自动判断及数据智能匹配功能，提高了问题推进速度和问题解决效率。

（2）问题信息智能预警。基于工程师及小组网格化管理模式和抱怨来源模块化分类，通过质量日报/周报的方式对质量问题预警信息实现精准传递，确保抱怨信息及时，可追溯，特别是针对异地共用车型或平台件的质量问题，系统可进行交互同步预警，实现质量信息互联互通;基于任务流的规则和期限定义，可定制化的进行问题处理，问题评价，问题纠纷裁决等任务提前告知和预警。

（3）问题升级及决策。基于突破式创新方法[2]建立了问题加权分（Y）进行重要度级别划分并设定了4个权重因子，问题比例（X1），问题类型（X2），问题频次（X3），问题状态（X4），即Y=X1*X2*X3*X4。通过加权分进行问题重要度分级并在日/周报中作可视化划分，根据可维护的升级规则和冒泡原则，高重要度问题主动报警管理层，让严重问题自动浮现和升级，实现管理层参与和问题的快速解决。

（4）智能分析，决策辅助。基于结构化字段信息，对质量问题管理系统数据信息进行智能分析和辅助判断，对问题进行多维度的分级和识别，或进一步的数据挖掘找出关键要素。例如按照过程要素5M1E人、机、料、法、环、测对质量问题的缺陷原因进行归类，对缺陷原因该数据信息进行分析和可视化呈现，可快速识别相关模块或相关供应商的薄弱项并进行专项提升。

2.2 供应商质量业绩管理

供应商质量管理，核心之一便是对供应商的管理，而供应商质量业绩管理是核心工具和评价要素，如何提高业绩管理的透明度，如何通过业绩管理促质量提升，是我们在实现供应商质量业绩管理数字化转型中重点考虑要素，2015年开始我负责参与了供应商质量业绩数字化平台KTM的开发和改进中，2017年数字化平台正式投入使用并对供应商开放。外购件质量业绩数字化平台主要分为三大模块，质量业绩模块，质量月报模块和供应商质量看板模块，质量业绩和质量月报模块可以查看外购件整体质量状态，质量业绩是以供应商为导向，质量月报则是以车型为导向，而质量看板则是供应商业绩趋势的呈现。三大模块既有其独立导向纬度和用户全体，又有数据和工作的逻辑关联性，下面将具体展开阐述质量业绩平台三大模块的功能架构和工作应用。

（1）质量业绩。制定供应商质量业绩评价指标，包含前期質量，批量质量，过程能力以及售后质量四大模块，同时每个模块有其分指标，如批量业绩包括批量PPM，批量Audit，批量问题单和批量升级流程等。质量业绩模块可以展示总业绩及单项业绩排名，快速锁定TOP供应商，并通过数据挖掘和链接识别具体问题及供应商业绩趋势。另考虑到如业内厂/网格化小组等，系统设定了可维护的定制供应商组别功能，通过个性化定制可以极大提高供应商组别的查看效率。

（2）质量月报。质量月报是基于车型的部门总体绩效指标，含外购件批量Audit，外购件PPM，外购件质量问题和外购件升级流程，通过可视化对比目标与实际达成，进行质量风险判断和评估，快速识别质量业绩薄弱模块，指导辅助领导决策和工作方向。如在Audit模块，通过结构化数据导入，系统自动生成绩效可视化报表，识别Audit分数和B类单车数的达成率和区间波动性，并具备更深层数据挖掘与智能识别高权重因子质量问题。

（3）供应商质量看板。质量业绩和质量月报为不同维度的宏观质量业绩统计，智能识别关键问题和重点供应商，并可直接数据链接到供应商质量看板模块，依托质量看板模块的月度趋势排布和单件业绩分析功能，对单体供应商进行模块化的业绩趋势剖析，并制定问题严重度模型在主界面上自动罗列高权重高风险质量问题。质量业绩和质量月报更多面向决策层和管理层，而供应商质量看板更多面向工作层进行决策的落实和措施改进。

供应商质量业绩数字化平台的宗旨是快速/高效/简便查看或识别外购件及供应商的质量状态[3]，各模块中图表丰富，可视化程度高;其次供应商质量业绩数字化平台是集成化的数据中心，涵盖供应商质量管理，产品质量管理，外购件质量工具，通过此平台进行系统集成和智能应用;此外通过开放B2B实现了供应商业绩查询和交互，实现了供应商端的信息在线化。

3 结语

外购件质量管理从项目管理，产品认可，零件质量，供应商管理，质量工具五大横向领域入手，依托数据来源，业务模块，工作平台，决策应用四大横向系统架构，建立互联互通、充分协同的数字化管理平台，从而实现管理降本增效，质量不断提升，技术储备不断完善，供应商积极参与的外购件质量管理新生态。

参考文献

[1] 李鹤群，王丹，邓凯.泛亚汽车软件开发及质量管理体系数字化技术研究与实践[J].上海质量，2018（12）：69.

[2] 宗福季.质量大数据工业4.0下的质量创新及大数据分析[M].上海质量，2019（1）.

[3] 徐冰，左振玉，孙晨辉，米召阳，廖桐舟.数字化制造技术在汽车质量管理中的应用刍议[J].标准法规管理，2018（18）：22.

Digital Transformation in Quality Management

WANG Jian-wan

（SAIC Vockswagen Co.， Ltd.， Shanghai  201805）

Abstract：This paper introduces the digital transformation in quality management in automotive industry， promotes the digital transformation of supplier quality management mode through the digital strategy， and achieves breakthroughs in system integration， data structuralization， application intelligence and visualization， so as to improve the efficiency of the whole process of quality management of purchased parts. Some of the management methods and concepts in this paper have certain guidance and reference for the improvement of supplier quality management and digital transformation in the related industries.

Key words：supplier; quality management; digitalization