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5大对策,轻松解决品质管理难题!
2020年03月09日热度:113

 

 

 

​质量控制是制造企业品质管理的重要方面,是制造企业赢得市场的基础。

但产品质量管理起来常常是“问题在根不在果”,如何挖掘质量管理问题的源头,有效达到品控目标呢?东信达根据制造企业品质控制中出现的一些实际难题给出了改进方法。

 

No.1
忽略品质管理体系的建设和完善

部分企业的质检部门只有质量检验功能,没有质量管理体系保持功能,更加没有质量改进和完善功能。

车间出现质量问题时,企业通常要求一线员工进行个人改进,却很少意识到质量管理体系的系统漏洞和缺陷才是出现质量问题的主因。而忽视系统控制的后果,就是品控效果不理想,不良成本居高不下,质量效益无法提高。

◇ 对策

对策:搭建完善质量管理体系,以车间源头数据为系统基础,做到事前策划、事中控制、事后追溯,配合品管部门形成品控闭环。

用全局的理念去管理产品质量,才能有效避免环节疏漏。

 

No.2
缺少科学顶层设计

在数字化时代,技术更迭与企业发展速度逐渐加快,企业有“变”的决心,“变”的行动却跟不上脚步。

◇ 对策

加强科学顶层设计,增强对自身的评估和把控。必须基于企业生产实际建立质量管理机制和改进办法,自上而下强化企业内各单元对高规格产品的认同感,将质量管理变为融入企业文化的一部分。

 

No。3
缺乏“用数据说话的底气”

片面依靠经验和直觉管理是一个常见的品质管理弊端,其典型特征有:对于品质情况,管理人员仅有主观概念和总体笼统的评价,而没有准确、详尽基础数据支撑这些说法。

这导致很多管理者在品控中仅凭主观经验或感觉行事,对质量问题只有定性分析,没有量化的定量分析,凡事以“差不多”为判断标准。

质量管理水平到底怎么样?质量技术基础如何?影响产品质量的关键因素是什么?过程存在哪些问题和缺陷?应当针对性地采取什么质量改进措施?解决这些就必须通过数据分析。

◇ 对策

用数据手段进行质量评估不仅能帮助企业从源头掌握准确详实的数据,数据分析结果不仅为提高生产线产品质量提供决策价值,也能促进采购、销售各环节改善业务存在问题,从源头揪出原因。

 

 

No.4
安于现状,忽视生产线品控环节

部分企业生产线在通过了质量管理体系认证、获得认证注册后质量管理有所松懈,“刀枪入库,马放南山”,产品质量管理水平反而不如之前。

但顾客满意、体系运行、过程监管和产品最终质量是对与企业重之又重的,不应应付了事。

◇ 对策

适应市场的频繁发展变化,需要企业根据质量控制体系实时更新数据分析、不合格控制、纠正措施和预防措施。

 

No.5
岗位权责不清

企业部门和岗位质量管理体系的职责和权限,分配不清。导致质量管理过程中出现“踢皮球”、推诿扯皮等情况,或对重大质量管理措施推卸责任。严重损害了品质管理效果。

◇ 对策

品控环节从“找问题”向“预防问题”转变,首先做好基本的设备与人员管理。其次消除内部信息孤岛,提快数据信息流通速度,从采购环节开始抓牢质量,划分好权责明细。

最后利用产品质量追溯体系,层层追溯到车间、人员,挖掘质量问题本源。

 

总结

从管理思维看,质量控制要求企业用“管”的思维做品质管理,而不仅仅是从“用”的思维。

这需要建立企业内部多维度品质控制系统,而不仅仅依靠生产车间或品控部门。

科学的品质管理能帮企业赢得更多。而今,更多年轻技术能帮助企业把好“品控”的关。如数据采集、质量追溯体系、分权管理等等,其本质都是通过品控能力,帮助企业聚焦发展主航道,提高企业面对市场的竞争力,提升盈利水平。

 

 

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