大数据背景下的供应商质量管理

(北京华电天仁电力控制技术有限公司 北京 100089)

前言

众所周知，数据是信息的载体，信息是经过加工的数据，数据本身并没有实际的意义，但经过处理、分析、解读之后，便成为被人们理解、对人们有价值的信息。

现代质量管理工作离不开数据，数据不仅让我们了解到产品是否合格、过程是否稳定、绩效是否达到预定的结果，还为质量策划、质量控制、质量改进和质量保证等过程提供有效支撑。虽然，数据对于质量管理工作非常重要，但一直以来数据获取、储存和应用并不是一件容易的事情。

近几年，随着大数据概念的飞速发展、数据库工具的不断更新，依托大数据理念，合理规划数据记录维度，应用数据库工具，在大量数据中查找影响供应商产品质量的扰动因子，进行针对性管控，将成为加强供应商管理，实现产品质量持续改善提升的全新途径。

一、合理规划数据维度，广泛采集供应商产品的数据信息

一件产品从供应商的原材料检验到终端客户的使用，要满足诸多环节的不同需求，每个环节关注的重点产品数据信息也都存在差别。在进行供应商产品数据信息采集前，需要仔细甄别原材料检验、各生产过程、客户使用等整个生命周期里不同阶段的关键数据，进行合理规划，建立丰富的数据采集维度：

(1)供应商检验阶段：依托原材料或成品检验记录，记录检验时间、检验编号/批次、设计版本、检验人、检验温度、检验湿度、关键检验数据等信息；

(2)供应商制程阶段：依托过程记录，记录作业时间、产品编号/批次、设计版本、关键原料部件批次/编号、作业人、关键工序数据、返工作业等信息；

(3)交付使用阶段：依托产品发货记录、产品调试记录、产品更换/维护记录等，记录客户名称、客户使用地点、环境温度、环境湿度、产品编号、发货时间、运行时间、异常时间、异常名称、异常部件、异常修复时间等信息。

二、提升数据质量，保证数据信息有效可靠

数据记录、收集过程中，如果数据记录的可读性差，会造成后续分析时间过长，难以满足众多数据快速交互的需求；如果数据记录信息不准确、不完整，那么数据的分析结果必然会出现偏差。为了提高数据分析效率的同时，确保数据信息准确、完整，在数据记录、收集的过程中，要重点关注数据记录的质量，保证数据的可读性、准确性和完整性。

在现有数据库工具的帮助下，可以通过以下手段提升数据质量，保证数据的有效可靠：

(1)规范、统一数据记录填写标准，保证数据具有良好的可读性，便于统计分析；

(2)对单个数据输入格式进行限定，保证数据录入格式准确；

(3)对文字描述维度设计信息库，填写内容从预设信息库中进行调用；

(4)对各维度数据加入录入范围的程序判断，保证数据记录完整，没有缺失。

三、剖析数据，寻找影响产品质量的扰动因子

规划好数据的采集维度、进行足够的数据采集后，可以使用Minitab等数据分析软件，在时间轴向进行产品异常的相关性分析。打破原材料检验、制程、客户使用等不同阶段的时间界限，寻找隐藏纷杂数据下普遍规律，确定不同数据维度之间的潜在联系和相互影响，将对产品质量产生直接影响的数据维度，定为产品质量的扰动因子，如：采集数据中异常产品对应的制程作业时间、异常当时的环境温度、环境湿度等。

四、对扰动因子进行分析，实施针对性管控

结合扰动因子，对产品的异常原因进行分析时，我们通常会发现两类情况：

一类是扰动因子为环境因素，如运行环境温度、环境湿度等。这些扰动因子大多与产品的设计、工艺特性相关，对产品质量的影响趋于稳态，不易发生突变，需要通过推动供应商进行可靠性设计，提升产品性能，才能予以消除；

另一类是扰动因子为非环境因素，如产品的作业时间、作业人等。这些扰动因子大多与供应商生产、检验作业相关的过程变差相关，会造成生产稳态出现突变，这些扰动因子对应的过程变差则需要重点关注，重点管控。

为了减少过程变差的出现，保证产品质量稳定、受控，可以推动供应商，结合过程变差具体所处的不同环节、不同过程，针对性的选取以下一个或多个措施，进行过程管控：

(1)梳理现有生产工艺和作业流程，整合、优化存在质量风险的作业环节，从源头避免过程变差的出现；

(2)加强防呆设计和自动设备的引入，降低人员作业风险；

(3)通过过程FMEA对扰动因子进行重点分析，在作业指导书和控制计划中对涉及的关键工序、关键作业点做明确标识；

(4)制作检查表，对关键设备、关键工序做好点检、巡检、抽检；

(5)严格规范人员作业，确保符作业指导书和控制计划的相关要求；

(6)做好新产品导入或换线前的员工培训、再学习工作；

(7)设定产品过程品质关键点(CTQ)，并进行尺寸关注。

五、监控扰动因子过程表现，实现产品质量持续提升

供应商的针对性管控措施导入后，要及时关注扰动因子相关的变差在过程环节中的表现，对产品数据进行持续采集、分析，对比措施导入前后产品质量的变化，结合具体情况，对管控措施进行修正，不断优化数据采集维度、调整管控措施，减少产品生产、检验环节的过程变差，最终实现供应商产品质量的持续提升。

结论

从1969年起，沃尔玛便开始对商场中的各类货物进行记录、追踪，通过对各类数据的归类、分析，沃尔玛更加了解他们的客户需求和不同货物之间潜在的联系，最终挖掘出“啤酒与尿布”的经典案例。因此，未来在供应商管理工作中，依托大数据理念，对供应商产品数据进行广泛采集，通过各类数据分析工具，进行有效分析，推进供应商进行针对性管控，必将成为持续提升产品质量的重要途径，为供应商质量管理工作带来全新的变革。