欢迎光临: TPP CONSULTANCY & SERVICE
  Home  >  洞见

洞见

质量转型过程中质量管理者的痛点

字数统计:1551字 预计阅读时间:约3分钟



随着工业4.0的发展,越来越多的企业将质量管理系统也随之提升,也就是我们常说的质量4.0,在转型过程中,质量人员尤其是质量管理人员遇到很多的问题和痛点,本文主要探讨这些问题点,抛砖引玉,能够得到大家更深层次的认识与讨论。


关于质量4.0的文章可参考2019年6月21日公众号文章《工业4.0对质量管理的影响与变革》及2020年2月2日文章《质量4.0必备的10个要素》






01 One


质量转型的现状




从LNS Research近期发布的对质量 4.0 准备情况的研究表明,质量 4.0 计划一直在稳步发展,并已成为当今制造公司试图解决的工业转型难题的重要组成部分;质量 4.0 的采用率在短短两年内从 16% 跃升至 27%。




02 Two


质量 4.0的目标与业务目标不一致



LNS Research 发现,在大多数此类计划中,质量 4.0 计划的目标并不总是与领导团队设定的总体战略业务目标保持一致。


例如,我们的研究数据表明,质量领导者往往过于关注合规性,但对质量的其他一些方面(如风险、客户满意度、新产品引入、供应商质量等)关注不够。导致对质量组织支持运营和价值链目标的能力缺乏信任,并使其被视为仅旨在执行合规标准并降低产量和的监管机构。


虽然每家公司都有自己的理由和理由支持这一决定,但它给组织带来了一些挑战。




03 Three


质量数据建模的准备不够



质量人员通常无法在要求的时间访问所需的数据,并且经常依赖于不太有效的工具或渠道来获取数据,导致获得的数据本身缺乏建模的基础。


质量数据可以作为任何操作数据模型或创建的数据中心的一部分包含在内,但质量团队在数据的建模与预测方面专业知识最少,因此,质量人员最终对整个工业转型计划的影响有限或没有影响,从而导致次优化的结果——不仅对质量 4.0,对企业的其他部分也是如此。




04 Four


向CEO报告的质量执行官



质量管理是一个跨部门、跨流程的复杂的职位,但在很多CEO的眼里,质量管理只是一个控制、监控的部门,这样角色严重的错位,导致质量经理的汇报对象经常是运营总监、或者供应链总监。


但实际上,质量跨越了研发和生产两者,在某些情况下甚至更进一步,包括采购和客户。理想情况下,应该有一个高级/执行级别的质量负责人向 CEO 汇报,以帮助跨越这些组织孤岛。理想情况下,这位行政领导者应该谈论业务和技术的语言,并在CEO高层会议上产生相当大的影响力。


例如,Whirlpool Corporation 在其质量转型计划Premium Quality范围内包含了多个质量 IT 角色。他们建立了该计划的组织结构,以便将这些质量 IT 角色包含为跨职能业务领导团队的一部分,确保优质计划和优先事项将受到 IT 的支持,但不受其影响。


另一方面,在没有负责质量责任的执行团队成员的公司中,建立一些质量数据模型可以帮助识别和解决偏差。




05 Five


质量部门是价值链中支持角色



大多数质量挑战可以归因于其在组织结构中的位置。在大多数公司中,质量通常被认为是负责将产品推出市场的价值链的一部分,而实际上,它实际上是一个支持角色,致力于帮助价值链团队尽可能高效地将产品推出市场。


将质量定位为价值链支持功能为质量建立关系和价值链信任提供了一种很好的方式—质量的最终重点是为客户服务,而不仅仅是如前所述的强制合规和降低产量。




06 Six


质量文化是质量的优先事项



最后,许多公司,尤其是那些积极寻求转型计划的公司都意识到文化的重要性。在质量方面,许多质量领导者都将创建质量文化作为优先事项,但我们看到成功的寥寥无几。为什么?我们认为这是因为大多数公司没有将他们的文化目标与他们的组织现实保持一致。


积极的质量文化源于几个因素,例如高层管理人员的信誉、公司的使命和愿景、价值观以及历史传承和行为;领导者在为其质量文化设定目标时应考虑这些因素。


例如,如果您的组织拥有卓越运营的历史、为客户服务的既定目标以及言行一致的高管,那么您就拥有建立质量文化所需的一切。另一方面,如果缺少其中一些要素,质量领导者应建立一些构建文化的基本要素,而不是试图立即改变文化。



订阅

注册将获得TPP咨询中国电子简报

订阅

洞见

  • 智审核和智快反免费体验!

  • 一文看懂注塑成型工艺

  • 和强势同事打交道的5个实用技巧

  • 不是所有量检具该做 MSA,得看测什么

  • 降低采购成本,不止砍价那么简单

  • 避免紧固失败的六个关键提醒

  • 如何领导那些不喜欢你的人

  • 五种数字化转型失败案例及避免方法

  • 质量工程师如何利用数据寻找根本原因

  • 你真的了解数据平台吗?