质量管理系统解决方案

日期:2016-3-8
集团编辑

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一、企业质量管理面临的挑战

基于集团多位资深顾问与在汽车行业、装备制造业、航空、航天、航天、电子等行业的咨询经历,我们各行业质量管理现状有了一个基本的了解。很多企业通过了GB/T19001质量管理体系、GB/T28000职业健康、安全管理体系、GB/T24001环境管理体系认证;产品检查检验标准比较完善,检验标准比较系统且有效执行;在现有行业竞争日益激烈的市场背景下,我们有以下质量管理面的改进机会:

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(1)质量目标统计、分析方面:

进料检验、供应商管理、制造过程、售后质量管理等数据多为纸面手工记录分散在部门,质量数据信息共享难度大。准确性及利用率都有待提高。

ERP、PLM系统内均涉及质量信息,质量数据没有得到系统整合,形成了“质量信息孤岛”。

(2)供应商管理方面:

目前供应商质量准入、评价及审核有展开管理,但目前对供应商的业绩评价量化数据统计困难,缺少对供应商零部件总装及售后返回件的质量状况,无法全面体现供应商的实际质量水平;且供应商管理各项评价工作为每年年进行一次,评价周期有改善空间。并可提供多维度的供应商质量分析,同时是整个管理过程更规范、透明;无法实现依托供应商管理数据展开供应商质量信息的查询、统计及分析。与供应商基本基于传真、邮件和电话,工作效率和跟踪管理有待改善。供应商零部件在生产过程及售后环节的质量信息没有系统的展开分析及统计。很难客观、全面的体现供应商零部件质量水平。

●制造过程:

现有手工一次合格率等质量目标项目统计各类质量信息EXCEL管理,邮件传递,手工统计分析,工作量大,容易出错。分散多人管理,随人员流动易丢失。

现有“一次交检合格率”定义的合理性有待优化;

目前不良项目没有标准化,很难真正展开不良项目的分布分析,进而经常质量波动及损失的重复性问题容易被忽略。

现有成品检验返工管控完全依赖检验员控制,存在控制风险。

目前故障标准化没有完成,很难实现售后维修的问题点分布等多维度分析。

●售后质量管理:

售后质量信息后续的索赔鉴定、索赔管理、备件管理等都手工展开,在管理上对索赔率提升造成阻碍;

海量的售后产品质量及零部件质量信息无法直观、快捷的形成改善输入,为设计、工艺及生产提供改进机会。

●整车档案、追溯管理:

没有建立整车档案数据,原始车辆生产履历还原渠道和手段有待建立,存在被骗保风险,同一客户先后重复买车,旧车冒新车“骗保”等情况;也很难高效的查询故障车辆装配的零部件。同时无法快速确认是否为“非标件”、零部件编号等信息,对售后成本管控及效率提升造成影响。

随着出厂整车的数量不断累积,以后手工追溯查询整车装配零部件信息工作量将越来越大,即效率越发难以保证;

市场或制造过程质量异常时,如确定某批次零部件异常是想进行异常零部件的精准定位是否困难,存在漏失风险;

二、亚洲城yzc888质量管理系统设计理念

2.1 基于ISO9001/TS16949 PDCA持续改进机制

IS09001体系的PDCA持续改进机制,其模式可简述如下:

P--策划:根据顾客的要求和组织的方针,为提供结果建立必要的目标和过程;

D--实施:实施过程;

C--检查:根据方针、目标和产品要求,对过程和产品进行监视和测量,并报告结果;

A--处置:采取措施,以持续改进过程业绩。

集团质量管理系统系统设计时基于ISO9001体系业务过程及条款要求,展开业务过程功能梳理及产品化,并将ISO体系的PDCA模型持续改进机制融合到系统业务逻辑中,实现ISO体系持续改进机制的系统固化。

2.2 GE工业数码神经系统理论

GE工业数码神经系统理论的核心思想就是实现工业生产过程的“知”、“控”、“管”、“谋”。

质量管理系统企业管理决策平台基于GE工业数码神经理论,通过关键业务数据信息及管理目标数据采集,实现质量工作状况的“可知”;通过对质量管理核心业务流程的标准化梳理、固化,进而实现质量管理工作流程优化,并实现质量过程管理的“可控”;通过对质量管理计划、质量目标的层层分解、达成率统计、监控,及重大质量问题整改的监控管理等,实现质量管理工作的全面“可管”;通过对企业质量目标业绩指标的全面量化,为管理层决策提供量化的数据支持,实现质量管理“可谋”。

质量管理系统企业管理决策平台系统设计过程中,充分融合了先进的管理模型及标准的分析方法,实现隐性质量问题的显性化、可视化,帮助企业管理人员实现企业运营状况的快速了了解,为企业管理人员高效决策提供支撑。

三、集团质量管理系统功能架构

⑴ 管理决策层包含:

企业管理看板、管理KPI月度考评、过程能力考评、质量监控与计划监控等。

⑵ 过程管理层包含:

过程管理是基于PDCA改进模型展开的功能设计,

P:计划管理与目标管理

D:产品先期质量策划、进货检验管理、供应商管理、制程质量管理与售后质量管理以及统计过程控制

C:产品试验管理、产品评价管理、顾客满意度管理、质量成本管理、内部审核管理与管理评审

A:质量改进

⑶ 资源管理层包含:

培训管理、人员资质管理、计量器具管理、设备/设施管理、追溯管理、异常履历以及体系文件管理

⑷ 平台支撑层包含:

管理技术支撑:统计过程控制、测量系统分析、产品先期质量策划、生产件核准以及产品时效模式分析

质量管理模型库:供应商评价模型、抽样标准、判异准则、质量成本构成表、顾客满意度调查模型等。

质量算法包:CPK值等30多个统计量算法

基础维护及自定义:计划模板自定义、采集内容自定义、供应商评价模型自定义等

IT技术支撑:单点登录、权限管理、工作流管理、任务管理、表单管理、报表管理、委托管理以及数据字典管理

⑸ 系统集成层:

OA集成:待办、邮件、组织机构及用户等

ERP集成:产品BOM、物料BOM、工序等

供应商管理平台集成:供应商名称等

四、质量管理系统核心业务模块功能介绍

1.管理仪表盘

建设质量目标看板,展开公司级、公司级质量目标项目月推移图趋势呈现

自动生成公司月度质量目标达成情况考核表

展开质量目标监控

展开进货检验、制造过程、售后过程等过程质量监控

展开公司级重大计划项目进度监控(后期拓展)

展开公司级质量改进项目过程进度监控

管理仪表盘应用模型示例如下:

2.进货检验管理子系统

通过与SAP集成,实现检验任务的通知

实现检验员与物流关系维护,展开检验员任务管理。

展开物流、零部件检验标准维护。

展开抽样计划维护

展开抽样方案加严、正常、放宽及免检的维护及人工干预

基于来料信息,自动触发检验任务,并动态获取物流、零部件检验项目、方法、检验数量等信息。

展开进货检验记录信息录入,并自动判标。

支持进货检验不合格处理

进货检验合格、不合格状态回写SAP,实现入库流程的真正闭环。

展开任意供应商、物流进货检验合格率动态统计

展开供应商来料不合格信息查询

展开供应商来料不良监控。

进货检验管理应用模型示例如下:

3.供应商管理子系统

展开供应商档案信息,联系人信息、三证信息、提供产品信息等维护

展开供应商准入流程的控制,基于物料重要的展开准入管控

根据准入阶段变化动态更新物料准入状态

支持展开准入现场审核标准维护

现场审核报告自动评分及是否“通过”的自判定

支持展开样件鉴定、小批鉴定业务,以及样件鉴定、小批鉴定次数控制

展开供应商业绩评价模型维护,供应商评价时支持根据物料类型或物料重要的或具体物料展开供应商评价。

展开供应商评价评分评级标准维护,并根据评分自动展开评级及排名

支持供应商评分红黄牌规则维护,并自动实现供应商评分结果红黄牌监控

展开供应商年度监察计划制定、监察报告、监察计划跟踪、计划达成率统计等功能。

支持展开供应商开发进展、评价红黄牌等供应商综合信息查询。

供应商管理应用模型示例如下:

4.制造质量管理子系统

支持整机各涂装检验、调试检验、入库检验、发货检验、整机评价等不良BOM维护,并支持不良严重度、扣分值维护,并基于业务逻辑实现整车一次合格率的自动统计。

考虑到车间检验人员的便捷性和效率,检验信息录入采集将采用无线PDA方式采集。

展开关键检验工序检验信息在线采集,基于系统集成、条码、离线PDA等技术实现现场整机检验信息的高效采集。

实现检验不良项目的返工控制,实现不良原因、措施等返修信息的记录,并形成返修经验库。同时与SAP系统展开集成,实现返工过程控制,确保整机所以不良返工合格方可以办理入库或发货。

展开涂装检验、调试检验、入库检验、发货检验过程检验不合格TOP 10、不合格柏拉图分析

支持制造不合格品处理流程管理,并支持返工、让步使用、报废子流程展开。

支持整机制造过程状态查询,在哪个工序?检验发现不良项目?不良返工进展情况?再检是否通过?

支持展开各车间检验发现不良数、严重度分布等统计分析

制造质量管理应用模型如下:

5.售后质量管理子系统

支持导入或系统录入售后理赔单,并形成理赔单台账查询

展开售后旧件返回返回跟踪管理,实现旧件返回过程管控。

展开旧件返回后的责任鉴定工作,并支持对责任鉴定未完成旧件展开过滤查询。

索赔旧件返回后,完成索赔鉴定后可自动生成对应的索赔通知单。展开索赔鉴定及并生成二次索赔。

展开理赔信息损失分析、整机型号分布分析、零部件分布分析、早期故障率分析等质量统计分析,为整机质量可靠性改进提高有效输入。

展开抱怨客户分布、产品分布及问题点等分析

展开零部件售后不良PPM动态统计及排名

售后质量管理模型示例如下:

6.改进管理子系统

支持展开质量进货检验、制造过程、售后过程等业务过程的质量监控,并基于质量监控预警规则展开在线预警,也可以直接触发纠正预防措施或预警消息通知

支持纠正预防措施单工作流过程审批,展开过程审批任务管理,并展开任务通知。也支撑根据企业改进模式。

支持质量改进过程跟踪管理,随时展开当前单据状态查询及流程审批进度查询

基于质量异常处理过程,实现改进经验库的固化,对典型异常问题点的原因、纠正措施、预防措施展开固化和查询。

展开改进按时完成率统计,支持按责任部分展开统计

展开异常来源分析、发生工序、产品分布、责任单位分布、问题分布分析等。

支持基于系统展开改进效果验证

7.追溯管理子系统

通过与MES系统的集成,实现整机装配零部件信息的导入和采集。并与QIS系统质量信息一并,实现整机产品质量档案的系统构建。产品质量档案信息主要包括功能:

支持展开产品零部件配置信息的集成

展开整机检验信息、不合格信息及零部件批次等信息的整合,并支持展开整机信息的联查。

支持依据整机号展开整机档案信息的正向查询

支持展开异常零部件批次(或唯一号)查询对应整机号明细查询。

五、质量管理系统主要特点

1.多种便捷的数据采集方式

2.ISO9001体系过程全面覆盖

3.嵌入先进的管理模型和分析方法

4.直观高效的可视化管理

5.便捷高效的质量追溯机制

6.充分集成的信息化管理平台

7.周密的安全管理机制

六、质量管理系统核心价值

1.制造、售后维修不良描述、业务管控流程等标准化水平全面提升

2.提升过程执行力及质量管控能力

3.基于质量业务流实现信息流的自动统计汇总,进而实现隐形质量问题显性化

4.实现整车制造过程检验及返工进度共享及过程的有效管控

5.通过与ERP、追溯系统、OA等系统的集成,优化业务流程,形成与质量为核心的信息集成平台,优化业务流程消除质量信息孤岛

6.促进质量管理模式转变,实现质量管理精细化

7.实现内外部质量问题的闭环管理及改进经验固化

8. 打造公平公正透明的供应商管理体系

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