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理解集团管控，必须首先正确认识企业集团概念。企业集团是指一些企业为了适应市场经营环境和企业内部组织的变化,组建的以母子公司为主体,以资产、产品技术等为纽带,母公司通过投资及生产经营协作等多种方式,同众多具有相对独立性的企事业法人共同组成的经济联合体.建立企业集团的作用,不仅在于可以管控更大的资产和更宽泛的业务,更在于通过集团化的管控模式和组织结构,去实现集团核心竞争力的强化和扩张,实现多项业务之间的战略协同,最终达到" 1+1>2 "的、类似于联合舰队的整合竞争能力。 
集团管控的由来
该概念起源于西方,上个世纪80年代传入于中国.随着企业集团的形成和发展，集团内部管理的整合，近年来，集团管控与人力资源管理体系越来越受到企业界的重视。集团管控的架构已成为各大企业集团迫切要解决的问题。既要管理好下属企业，又要有助于调动下属企业的积极性，是集团管控的根本目标。 中国经济从企业集团化的趋势加速以来，进入到了走向质变的歧变点，相当于从经典力学进入到了量子力学，又相当于从二维的黑白时代突然迈入到了三维的彩色空间。中国经济环境的四大核心趋势决定了集团管控的成败将是决定中国经济发展速度和质量的关键因素之一。 其一，"光彩49"的成立，开辟了民营企业集团化的高潮，它形成了一个集中的谈判平台，把大量的民营企业集中到一起，并且以公司制的形式运作，从国有体系中获得资产，然后在内部转换，或者再交易给其它民营企业。 其二，国资委对于大型国有企业的管控经历了体制的不断优化。从当初的强调改制松绑，到后面的强调出资人到位，再到强调治理结构改革，向淡马锡模式学习，到最近强调集团型公司必须加强控制力等，管控能力和经营效率的提高将是国企改革深化成败的关键。 其三，随着世界一体化的深入，民族企业将更多的面临激烈的市场竞争，集团管控是保证民族企业生存和发展的底线的基础。 其四，随着另企业逐步发展和壮大，纷纷开始了国际化的进程，中国大型跨国企业的经营和国际化的成败很大程度上取决于集团管控能力。 因此，中国社会开始异常关心管控问题：官员们在讨论，企业在讨论，专家学者在讨论，咨询业者也在讨论。看不开大企业政治的失意者大呼黑暗；捡到国退民进便宜的生猛者大谈体制，机制转换的必要性；到别人地盘上没搞好，把一切归结为文化水土不服；给了很多垄断支持也没搞好的扯到了贸易对抗。 总之，集团化提出若干极为窒息的疑问：如何把众多企业整合到一起，如何把这些企业至少分为两个层面--投资及宏观掌控者和中微观执行者？……
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以下文章来源于陈果George ，作者GEORGE陈果

来源：陈果George


导读：现代企业之间的竞争就是供应链之间的竞争，现代企业之间的竞争就是管理竞争，一句话企业的核心能力就是对供应链的管理水平。


ERP在中国已经普及了很多年，虽然国内市场上项目越做越多，顾问资源也越来越多，然而很多企业的应用水平和前些年相比，功能越用越浅。导致这样的现象，既有软件公司为了搞软件收入的快钱，怂恿用户企业一次性上太多模块，贪多嚼不烂的原因，也有实施公司扩张太快，人才流失太频繁，项目管理和变革管理经验都不足的原因。其中，有个重要原因是企业方用户的培训不到位，对博大精深的ERP管理思想和复杂的应用软件理解不足，提不出高质量的应用需求，找不到管理变革的价值点。


我刚进ERP实施这行时，当时的行规是ERP实施项目开始前，咨询公司要求企业方必须要有深入了解软件功能、具备实施顾问水平的内部顾问，企业内这样的人不到位，项目都不能启动。这种做法并不是实施公司摆谱，而是项目实施质量的保障。为此，企业在启动ERP项目前，要不一定要招募到合适的内部顾问，要不送人到原厂接受原厂标准认证培训。在那个时候，购买ERP软件要求原厂赠送认证顾问培训也是业内行规，我在2002年参加SAP认证顾问培训时，班上的同学一半来自咨询公司，一半就是来自各家准备启动实施项目的企业。


然而现在这种行规似乎在国内企业里都很难看到了，很多企业用了ERP很多年，都没建立起来内部顾问团队，内部没有精通系统的人才，也提不出高质量的业务优化方案。


ERP的培训由浅入深一般分为三级；软件原厂商有自己的三级培训课程体系和教材，企业也可以根据实际情况来开发：

一级培训（K1）——经理人和用户培训：ERP软件的总体概念理解，名词术语，基本操作方法
二级培训（K2）——关键用户培训：财务、管理会计、销售分销、物料管理、供应链管理等分模块的详细功能培训，按模块开设，可以达到利用标准功能来解决业务问题，提出新方案设计需求的水平
三级培训（K3）——顾问水平培训：掌握ERP系统的后台配置能力，通常一个业务模块里有若干门专题课程，即实施顾问的水平，可以根据用户提出的需求来开发并交付方案


企业在ERP实施前、实施中、实施后，都应该建立ERP培训体系。IT部门应该和人力资源部门、企业大学等职能紧密合作，ERP培训是企业运营管理体系、业务流程管理体系和数字化应用的基础，也是ERP应用成功的关键。 收起阅读 »

人工智能（AI）在提升企业质量管理水平方面扮演着越来越重要的角色。以下是AI如何实现这一目标的几个关键方式：


自动化质量检查：AI可以用于自动化质量检查过程，尤其是在制造业中。通过图像识别和机器学习算法，AI能够检测产品的缺陷和异常，提高检查的准确性和速度，减少人为错误。


预测性维护：AI可以通过分析设备的运行数据来预测何时可能发生故障，从而提前进行维护，减少意外停机时间，确保产品质量的稳定性。


质量数据分析：AI可以处理大量的质量数据，识别质量问题模式，提供深入的分析报告。这有助于企业实时监控质量指标，快速识别和解决问题。


供应链质量管理：AI可以优化供应链管理，确保原材料的质量符合标准，预测供应链中的风险，确保最终产品的质量。


客户反馈分析：通过自然语言处理（NLP），AI可以分析客户的反馈和评论，识别质量问题或改进建议，从而帮助企业提升产品质量以满足客户需求。


质量控制流程优化：AI可以模拟和优化质量控制流程，提供建议以改进生产流程，减少废品率和返工，提高生产效率。
。。。
 
 
更多AI在质量管理中的应用功能，以及质量管理数字化问题，请联系我们免费咨询。
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网上看到一个帖子，讨论来料检验（IQC）是否应该作为PFMEA的一个工序进行失效分析？




先要问一问，IQC有没有风险？

当然有！

特别是一些特殊零件更是需要严格做IQC，其过程就充满风险。只要有风险，用风险分析工具非常合理，PFMEA就是风险分析的工具之一，所以IQC 等检验和测试工序都可以加入到 PFMEA 里进行分析的，有些审核员还会因为缺少检验工序分析开不符合项。




那么IQC的PFMEA分析什么呢？

是错检漏检吗？

答案是否定的！




错检漏检属于MSA范畴之内的，漏检更多的原因是抽样方案问题。




IQC过程应该怎么做潜在失效分析呢？




参考BOSCH对PFMEA的分类，检验过程属于搬运过程的物流FMEA，其失效模式包括：

检验过程不能对产品造成破坏，比如你检测时候会不会将零件划伤了，混放了，掉落摔伤了等等；测量系统的波动；存放条件、时间等导致材料、产品失效的风险评估等。




以上内容仅供参考，欢迎讨论。 收起阅读 »

APQP（Advanced Product Quality Planning）和NPI（New Product Introduction）是产品开发和质量管理领域中常用的概念，它们之间存在密切的关系。

APQP 是一种系统化的方法，用于确保产品开发过程中考虑到产品质量、客户需求和生产能力。APQP的主要目标是通过在产品开发过程中进行有效的计划和控制，降低开发风险，提高最终产品的质量。APQP通常包括以下几个阶段：

规划与定义：定义客户需求、市场调研和项目计划及可行性。
产品设计与开发：进行产品设计、验证和可行性分析。
过程设计与开发：规划制造过程以及相关流程。
产品和过程验证：进行小批量生产和试运行，确保设计和生产过程符合要求。
反馈、评估与改进：收集市场反馈，进行持续改进。

NPI涵盖的是一个更广泛的框架，其中包括产品的整个生命周期管理，包括市场需求分析、设计开发、生产过程优化以及市场推广。NPI的目标是确保新产品能够顺利从概念阶段转化为市场可用的产品，通常包括以下几个阶段：

概念开发：市场研究、需求分析和初步设计。
产品开发：详细设计和样品制造。
生产准备：生产流程的规划、设备的准备和员工资质的确认。
产品发布：将产品推向市场，进行销售和推广。

APQP与NPI的关系

互补性：APQP是NPI过程中一个重要的组成部分，提供了一系列方法和工具，帮助团队在产品开发各个阶段进行有效的质量规划和控制。在NPI过程中，使用APQP可以确保在设计和制造阶段充分考虑客户的需求和期望。而NPI则是关注新产品的整体引入和市场化。
阶段重叠：APQP通常分为五个主要阶段，涉及从策划到产品验证的整个过程。这五个阶段与NPI流程中的各个步骤相对应，对新产品的成功引入至关重要。 APQP的方法可以在NPI的多个阶段中应用，以确保在产品设计和生产过程中，所有的质量要求和客户期望得到满足。
共同目标：在NPI的各个阶段，如概念开发、详细设计和生产准备过程中，APQP所提供的工具和方法（如FMEA、控制计划等）可以帮助识别和降低风险，从而提高产品的成功概率。二者的共同目标都是确保客户满意度和产品成功。


结论：

简单来说，APQP是NPI过程中的一个重要组成部分，两者相辅相成。APQP为NPI提供了质量管理的框架和工具，而NPI则为APQP提供了更广泛的市场和产品引入背景。通过将两者有效结合，企业能够提高新产品的成功率和市场竞争力。 收起阅读 »

MSA作为AIAG六大工具之一，重要性不言而喻，但真正用好这个工具的公司并不多…

测量系统分析（MSA）-Measurement System Analysis，在质量管理和控制中扮演着极其重要的角色，以下几点概述了其重要性：

1. **确保数据准确性**：MSA可以帮助识别和减少测量系统中的误差，确保数据的准确性和可信度。

2. **提高过程控制**：准确的测量数据是过程控制的基础，良好的MSA能分辨有多少变差是测量系统的，有多少变差是过程的，从而显著提高过程控制的有效性。

3. **减少生产成本**：通过识别测量系统中的误差，可以减少由于错误数据导致的生产成本，如返工和废品率。

4. **支持管理决策**：基于准确的测量数据，管理层可以做出更加科学和可靠的决策。

5. **满足标准和法规要求**：许多行业标准和法规要求进行MSA，以确保产品质量和一致性，如IATF16949。

6. **提升客户满意度**：通过确保产品质量的一致性和可靠性，MSA间接提升了客户满意度和忠诚度。

总的来说，MSA是保证质量管理体系有效运行的关键环节之一，也是众多客户PPAP认可的必须提交的资料文件。 收起阅读 »

       来自ISO/TC176的最新信息，ISO 9001新版标准预计于2026年9月发布！

       ISO 9001质量管理体系国际标准由国际标准化组织质量管理和质量保证技术委员会（ISO/TC 176）负责组织制定，是全球应用最广泛的管理体系标准，适用于任何行业、任何规模的组织建立和改进质量管理体系。该标准于1987年首次发布，期间经历了数次修订，现行版本ISO 9001:2015为第5版。
 
一、 ISO 9001修订工作动态

       2023年11月，ISO/TC 176/SC 2（管理体系分技术委员会）成立WG 29“ISO 9001修订”工作组，正式启动ISO 9001国际标准的修订工作。包括形成工作草案WD（Working Draft）、委员会草案CD（ Committee Draft）、国际标准草案DIS（Draft for International Standard）和国际标准最终草案FDIS（Final Draft for International Standard）四个阶段。
       2023年12月，WG29工作组在英国伦敦召开第一次会议，形成WD。
       2024年2月至4月，WG29工作组对征集的意见进行审议，形成CD并于5月发布。
       2024年8月，ISO/TC 176/SC 2基于CD投票的结果及意见，决定启动ISO 9001的第二个CD。
       2024年9月26-27日，ISO/TC 176/SC 2/WG 29（管理体系分技术委员会ISO 9001修订工作组）通过Zoom远程召开了第7次会议，继续处理委员会草案阶段收到的剩余意见。在两天的会议中，共有56名成员参加，代表了31个国家标准机构和5个联络组织。会议提出了修订后的项目时间表。标准开发周期已延长至36个月，包含第二个CD阶段。目前计划将于2026年9月完成FDIS，发布最新版ISO 9001。下一次WG 29会议将于11月和12月举行，届时将最终确定第二个CD的内容。


图片来自ISO官网

二、ISO 9001修订主要变化
……
查看完整版三步走：


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"细节决定成败"是一句俗语，也是一种哲理，指的是讲究细节能决定事件的走向。

有一首民谣是这样的：
少了一个钉子，坏了一只蹄铁；
坏了一只蹄铁，折了一匹战马；
折了一匹战马，伤了一位国王；
伤了一位国王，输了一场战争；
输了一场战争，亡了一个帝国。

说的是1485年，英国国王理查三世要面临一场重要的战争，这场战争关系到国家的生死存亡。

在战斗开始之前，国王让马夫去备好自己最喜爱的战马。马夫立即找到铁匠，吩咐他快点给马掌钉上马蹄铁。铁匠先钉了三个马掌，在钉第四个时发现还缺了一个钉子，马掌当然不牢固。

马夫将这个情况报告给国王，眼看战斗即将开始，国王根本就来不得及在意这第四个马蹄铁，就匆匆赶回战场了。战场上，国王骑着马领着他的士兵冲锋陷阵。突然间，一只马蹄铁脱落了，战马仰身跌翻在地，国王也被重重地摔在了地上。一见国王倒下，士兵们就自顾自地逃命去了，整支军队在一瞬间土崩瓦解。敌军趁机反击，并在战斗中俘虏了国王。
国王此时才意识到那颗钉子的重要性，就这样，理查三世的国家就败在了一颗小小的马蹄钉上。

这是一个典型的细节决定成败的小故事，简单易懂。

我们做软件系统也是如此，很多系统的功能模块基本相同，流程看上去也大同小异，似乎用哪一家都可以满足业务需求。
但实际使用起来体验相去甚远，优秀的系统正是赢在细节：流程设计是否考虑全面，权限设计是否合规合理，用户界面是否操作便捷…

也欢迎大家联系我们，免费试用软件。
 


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关于用户需求，有个著名的段子。

汽车大王亨利·福特说，如果你去问人们想要什么，他们会告诉你：“我需要一匹更快的马”。

同样的场景还有很多，比如电灯发明以前，如果你做市场调研，很多人会说自己需要更长更大的蜡烛。

这让我想起质量管理系统在实施过程中，有个重要的环节：业务调研。
这个过程非常重要，可以说直接关系着项目的成败，怎么做好业务调研，设计蓝图方案呢？

这就用到上面福特那句话，我们既要在调研中考虑客户的实际业务场景，又不能盲随用户的各种想法。我们的顾问老师需要站在更高更全面的角度，结合实践经验，最后给出最合适的方案。

很多时候，做完产品演示，客户才会发现，这正是我们需要的功能，之前整理的需求并不是最优的方法。

所以，业务调研您真的会吗？ 收起阅读 »

一天，动物园管理员发现袋鼠从笼子里跑出来了，于是开会讨论，一致认为是笼子的高度过低。

所以他们决定将笼子的高度由原来的10米加高到20米。

结果第二天他们发现袋鼠还是跑到外面来，所以他们又决定再将高度加高到30米。

没想到隔天居然又看到袋鼠全跑到外面，于是管理员们大为紧张，决定一不做二不休，将笼子的高度加高到100米。

溜出来的袋鼠们和长颈鹿在闲聊，长颈鹿问：“你们看，这些人会不会再继续加高笼子？”

“很难说。”

袋鼠说∶“如果他们再继续忘记关门的话！”

质量人领悟：

1、这是一个典型的“头疼医脚”的例子。他们不是去消除根源-“关门”，而是去加高“笼子”。

2、在做问题调查的时候，如果不找到问题的真正根源，那么，永远无法消除这些质量问题。同时，还将造成企业成本的升高--“加高笼子”。

这也是为什么很多公司8D报告写了很多，但实际上收效甚微，甚至毫无作用。

西博QMS数字化平台在8D流程中，嵌入了常用常用的鱼骨图、5whys、是非矩阵等分析工具，同时通过提供历史数据，经验教训库和FMEA失效原因，协助根因调查，提升纠正预防措施的有效性。 收起阅读 »

西博（上海）信息技术有限公司于2019年3月在上海成立，公司早期代理美国QAD公司的QMS软件，在中国区成功上线10余家客户，行业遍布汽车、新能源、医疗器械、半导体、高端制造等行业，帮助客户顺利实现质量管理的数字化转型。

为更好服务中国本土客户，公司结合国内用户的需求和操作习惯，开发了拥用自主产权的质量管理软件。我们致力于打造集成一体化的质量管理平台，整合企业上下游资源，集成客户公司的ERP，MES，OA等IT系统，为客户提供端到端的解决方案。

我们拥有一支专业的QMS系统实施团队，所有业务顾问均有多年制造行业的质量管理工作经验，具有丰富的行业经验、需求理解能力与分析归纳总结的能力，对QMS系统的应用和实施有丰富的上线实践。我们在项目实施中，提供质量管理的轻咨询服务，协助客户优化流程，打造持续改进的质量数字化管理平台。

现因公司业务发展需要，招聘质量顾问2人：

任职要求:
1. 熟悉ISO9001和IATF16949管理体系、六大工具APQP，PPAP，FMEA、SPC，MSA，CP、VDA标准等；
2. 三年以上制造业（汽车行业优先）质量管理工作经验;
3. 负责QMS软件系统的实施，包括调研客户需求，梳理客户需求，方案和蓝图设计，培训用户，系统测试和上线等工作；
4. 年龄25～35；
5. 接受经常出差；
6. 良好的沟通和学习能力。
 
公司提供高于行业的底薪和提成，符合条件者请发简历到：ivan.wang@cibo-sh.com

联系电话：15618361977. 收起阅读 »

各位大神指导一下，主导ISO9001:2015 质量体系审核，对公司各部门审核计划怎么安排，每个部门应审核哪些条款和内容，谢谢

       从事质量工作近15年，做过一线检验员也做过质量经理，由于身体原因目前从事项目质量工程师，有人问为啥从质量经理跳槽的另外一家公司做质量工程师？
       从事质量的人都知道质量人与客户的周旋必不可少，同时酒局也是很频繁，在高强度的工作和酒精的熏陶下身体状态自然越来越差。经过2年的修养身体状态基本处于正常状态。
       从质量经理到质量工程师可以说处理事情更加绰绰有余，没有了7天12小时，开始了5天8小时的生活，质量成绩遥遥领先，这是我一直遵循的质量目标离我最近的一次。大家会问我的质量目标到底是啥？其实我的质量目标就是没有质量，我希望我在公司可有可无，是一个透明人的存在，质量要求贯彻的井井有条，偶尔处理下新的项目资料与客户沟通沟通感情。目前负责的军工项目已经接近2年没有客诉，公司内部质量异常也降到历时最低水平，每天上班就是逛逛论坛、喝喝茶和研发人员吹吹牛。
       再次工艺优化和质量检测技术是今年的重头戏，希望通过不断地改进，真的可以实现无质量的目标。 收起阅读 »

前段时间，碰到一个人，向我咨询8D的步骤和背后的故事，这个是一个没有准备的事情，因为人常常是对每天都接触到的事情没有深入的去了解，都是习以为常了，听了那哥们的一番言论了之后，觉得确实是应该做总结，也是那兄弟的建议，做任何事情，都要总结。结合自己的工作经验，做一下总结和感悟，让了解更深入一些。
二战期间，美国政府率先采用一种类似8D的流程，军事标准1520，又称之为不合格品的修正行动及部署系统。1987年福特汽车公司首次用书面记录下8D，在其一份课程手册中，这一方法被命名为团队导向的问题解决法。当时福特的动力系统部门正被一些经年累月反复出现的生产问题搞得焦头烂额，因此其管理层请福特集团提供指导课程，帮助解决难题。下面我们来逐一分享。
DISCIPLINE1：USE THE TEAM APPROACH（使用团队方式解决），组建团队是第一个环节，是非常重要的环节，通常要分为团队首领和团队成员两个部分，团队的首领是这个项目的领头人，必须要具备足够的协调能力和较强的综合能力，对整个事件也有足够全面的信息和大家供大家分析，未来做的决议事项通常由团队首领负责主导跟进。团队成员是多部门组成，但必须是这个项目的相关人员，无关的人员通常不要加入，各团队成员原则上也是各部门中的骨干人物，对部门内部的各个事项由足够的话语权，或是某一方面的专家，这样才方便后续项目工作的开展，这里所述的内容就包含了D1表面的和背后的故事，如下：
D1的表面是团队首领---背后是团队首领应该具备的能力和对项目事件信息的掌控程度，应该都是外部的第一手资料。团队成员是表面---背后是团队成员是跨部门成立，各成员在部门内部的职位和权限要求，其目的是为了整个项目在后续工作中更好的开展。
DISCIPLINE2：DESCRIBE THE PROBLEM（问题描述），很多人对这个环节嗤之以鼻，但是其实这也是一个非常重要的环节，问题描述原则上要遵循5W1H的模式（1.WHAT——是什么。2.WHY——为什么。3.WHO——谁。4.WHEN——何时，什么时间5.WHERE——何处，在哪里。6.HOW MUCH——多少。），但是其实有时候也要权衡实际情况，不能一味的套用。有碰到过客户反馈，我发给你的问题描述是什么就是什么，你为什么要更改我的原问题内容？所以如果碰到客户已经有明确问题发过来的，个人建议还是继续沿用，如果不了解客户原文意思的，后面再和客户沟通，有些客户确实不希望去更改的他的原来问题描述，这样客户会担心曲解原来的问题内容，重新描述的话，有可能客户会看不懂。所以说问题的描述是很重要的，正确的问题才能不至于让后面的对策南辕北辙，偏离方向。
DISCIPLINE3：CONTAINMENT AND SHORT TERM CORRCETIVE ACTION（短暂对策），短暂对策的实施是解决燃眉之急的，这也是非常关键的一步，而且时效性要非常强，就是要可以立即执行的对策来解决客户的上线、返修、二次确认的再使用等问题，这一步迈开了之后才能真正的进入到后面的原因分析和对策的环节，有时候客户会告诉你：现在你不用给我做什么原因分析，你先把好的产品发过来，不要让我断线，我几百号人都在等着你的产品上线呢（大公司呀）。这一步通常也是会和原因分析、纠正措施同步进行的，所以团队成员组成的重要就是这个原因，因为短暂对策出来了之后是要有各部门去执行的，计划、生产、品质、研发、销售等。
DISCIPLINE4：DEFINE VERIFY ROOT CAUSE（根本原因分析），根本原因的分析需要使用的工具和方法通常是鱼骨图，五大要素法，排除法等，这个过程中要明确的区分产生原因和流出原因。当然方式不是局限的，最终是通过数据、故障在现、试验验证等方式确认得出的是否为真正的原因，只有找到了真因，对策才是有效的，所以又回到刚才讲的团队成员的重要性，头脑风暴的前提是要有不同领域的关键人员参与，从各自的角度出发，才能避免在寻找原因的过程中出现片面性。人、机、料、法、环还是要提的，即使是全世界都知道人、机、料、法、环，我们也不能因为它的普遍性而忽略了它，要在这里面深入的挖掘，配合以5个why的方式，层层深入，这样才能和别人不一样，才能实际性的找到真正的问题所在，品质人一定要务实，用事实说话，遵循事实。本人曾经因为不屑于人、机、料、法、环而被别人否定过，为什么10多年前都明白的东西，现在还要拿来用，还要分享？后来觉悟，扎实的基本功是一切花里胡哨的开始。看过一个段子（短视频），警察学院有两个新人，两年的时间里都在练习同样一套格挡、擒拿动作，已经麻木到闭着眼就能完成的，还经常抱怨，并以此来调侃教官就只会这两招，有一天在车库里遇到了两个持刀歹徒袭来，条件性的使出了每天的练习动作，上格挡、中格挡、反手擒拿，居然难以置信的、毫发无损的把持刀的歹徒制服了，这和上面说的人、机、料、环的基本功是一样的意思，所以，你所认为的老旧原理，也是经过前辈们千万次实践得出的结论，何不深究输出，化为己有？
DISCIPLINE5：IMPLENENT CORRECTIVE ACTION（实施纠正措施），我们领导经常会问一个问题，纠正措施和预防措施的区别哪里？这里还是要说明一下。
纠正：对已经发生的不合格问题采取的补救措施，产品流锡了，把流锡剪掉，这叫纠正；
纠正措施：对已经发生的问题采取防止再发生的措施，通过调整焊接机的参数等措施，让产品不流锡；
预防措施：对潜在的不合格或其他潜在不期望出现的问题的原因所采取的措施，有点未雨绸缪的意思，就好像疫情期间你有可能会阳，所以就提前带口罩，通常是通过数据的收集和分析得到预见，例如以下：
1.按照过往的生产数据中，A产品在作业过程中，出现流锡，所采取的参数调整的对策在B产品上同样执行；
2.参数确认有效了之后就标准化，设置密码保护，人员不能修改；
3.为了确保这个参数时刻被监控，就纳入日常点检的项目中去，时时检查监控。以上为个人理解，部分原创。再说回来，这一我们步主要还是做纠正措施，就是对已经发生的问题采取防止再发生的措施，配以原因分析针对性的进行，一定要是量化的、可执行、有时间节点的、有明确到人的措施，看得见，摸得着，可确认，切记“加强、提高、完善”之类的词汇，写上去了之后不免被客户诟病，嗤之以鼻，退回重写，伴以处罚，所以说很重要，很重要的内容加粗了字体。
DISCIPLINE6：VERIFY EFFECTIVE OF ORRECTIVE ACTION（验证纠正措施的有效性），纠正措施的有效性通常要有几个方面去进行，一是相关责任人是否真正的执行了以上措施？二是执行了相应的纠正措施之后是否还能发现有同样的问题？三是否发生了其他不良问题，就是为了解决问题A而产生的问题B ，也有可能导致客户抱怨。效果的验证客户更是希望看到数据比对、改善前后的图片对比等更直观的方式，不要一大堆文章说明，这种时候不是写论文，客户最烦看到一大堆文字说明，没有重点的东西，一定是数据对比、量化，如说不良率的直线降低、增加的自动化、防呆装置等。验证的人通常是团队首领，这样更能客观的去对待实施的效果，也有品质人员验证的，毕竟解决的是品质问题。
DISCIPLINE7：PREVENT RECURRENCE（预防再发生）这个就是前面讲的预防措施的问题了，对潜在的不合格或其他潜在不期望出现的问题的原因所采取的措施，之前经常性的被一个客户批评“你不要把纠正措施和预防措施混为一谈”，其实那是真的没有东西写了，所以说平常做好品质很重要，写报告也是头疼的事情。这一部分的内容我理解的更多的是标准化和横向展开的问题，其实预防措施是最不好做的事情，因为要数据收集、看数据的趋势，并且对人的质量意识和敏锐程度都有很大的要求，对产品的知识也要丰富，但是我们往往会因为这件事情不好做，所以没有尽力去做，品质重在预防，中国人都是不见棺材不掉泪的，我的脚不痛的话，是不会去在乎尿酸的高低的，举杯畅饮的次日，痛风犯了，才知道懊悔。其实目前中小型企业在这一步做得都不怎么好，我们公司也一样，要真正的去改进，未雨绸缪、防微杜渐何尝又不是一件好事？希望有一天外资企业来我们公司审核的时候，能竖起大拇指说：XC GOOD。
DISCIPLINE8：CONGRATULATE THE TEAM（祝贺团队），激励这件事情在当下的时代真的太重要了，前段时间听了一节课，叫《组合激励》，大致讲的意思是物质激励和精神激励相结合（理解的不深，老师莫敲头），老师唾沫横飞的讲了两天，可想而知，激励是系统化的、多元化的。激励要讲究及时性、适宜性，今天我们组建的这个团队解决了一个难题，就应该要有一个赞扬的行动，而且要及时性的激励，人的积极性就更加容易被调动，不宜超过一周。奖励可以是名义上的，颁发一个荣誉证书，集体会议的表彰一下，挂个横幅“XX小组，突破瓶颈，名垂千古，万世流芳”之类的，有的人会挺喜欢，小时候老师把我的作文当作范本，在全班同学面前诵读，我到现在还和我儿子吹牛；或者是物质奖励、经济奖励，从目前的生活阶段来讲，个人更加倾向于经济奖励，奖励的方式有很多，不管以什么方式，一定要做，还要做到及时性、适宜性。
以上，个人愚见分享，可以评论吐槽。 收起阅读 »

质量成本管理，不做不行了！ 
先看以下两种情境：
 
A、投入一大笔钱专做质量成本管理，虽然采购系统的经费和整体项目建设周期都在增加，但能帮助企业减少损失、释放更多利润，此为“短痛”
 
B、存在比较明显的质量成本损失情况，但从整体经济收益来看，该损失没有造成什么大问题，姑且让它去吧，此为“长痛”
 
随机抽查一下，你所在的公司是哪一种？
 
我们曾拿这个问题问过不少人，结果倒是让人讶异，有大半受访者的回答是B。背后原由也都大同小异，无外乎质量成本管控太难太贵，下不定这个决心，不知道什么时候能看到收效，或者害怕效果不如预期。
 
有趣的是，现在这个调查的结果微妙地变了。在最近一次的小采访中，超过一半的受访者转向了A，剩下的人当中又有一半人仍在左右摇摆。问起原因，“不得不、没办法、必须要做啊”几个关键词是高频提及词。
 
愿意花的钱多了，并不代表企业们营收增多、能支配的预算金额增多，真实的处境恰恰相反。市场从增量竞争的高速增长期步入存量整合阶段，传统的价格竞争策略失灵了，企业尤其是制造企业，不得不思考如何从一切可能的冗余中释放更多收益。质量竞争以及由此衍生而来的质量成本管理、企业运营管理效率、产品创新能力等一系列问题成为企业发展的新课题。
 
本期案例智我们先来攻克质量成本问题。如何在企业内外部开展质量成本管理工作，让质量&成本有机融合，从而提高生产产品质量、创造更多经济收益，对企业的发展起着越来越重要的作用。这透露出什么信息？
 
质量成本中的冰山理论：别只“我以为”，多看“实际上”

 
决策倾向转变的背后藏着时代脉络的暗影，也透露出企业主们的独木难支。笔者曾听闻一个略显武断的说法，认为国内企业们当前遇到的瓶颈不过是自食恶果，为早期只追逐速度和暴利、对资源一味剥削的行为买单。
 
的确，所有人都能对如今的浮躁、急功近利和急于变现指点一二，但我们不应该把结构性困境的责任归咎于某一类群体，当生存愈发成为第一要务，一味苛责实在有失公允。
 
回到企业自身发展问题上，现阶段我国制造企业正从传统“生产制造”向“智能制造”转型升级中。让顾客满意的目标导向要求企业必须保证产品质量、交货期限，生产线要具备在大规模与小规模生产之间自由切换的能力，这就促使企业越发关注产品质量控制工作，也间接忽视了质量成本管理。
 
归根结底，企业转型升级的根本目的是为了满足自身生存发展，有效的质量成本管理不仅能真实反映企业的相关质量成本支出，也能客观反映企业对质量管理的投入与相关收益关系。简单来说，帮助企业判断某项投入是不是值得，某个决策是不是正确，进而帮助企业实现经济和社会双重效益的最大化。
 
理论目标较企业实际情况，存在两个比较普遍的误区：
 
1）以为只要产品质量让人满意了，就不会产生成本。实际上，质量满意也包含检测成本和预防成本，前者有检测费用、质量审核费用、试验设备相关成本，后者如质量教育费用、工序控制费用、质量改进措施费用等等。
 
2）以为自己公司的成本管理做得足够好，实际情况却相去甚远。美国质量协会（ASQ）以企业为对象的的两项研究调查显示，70%的行政人员认为质量成本低于营业额的10%，但大部分企业的质量成本实际上高达营业额的40%。国际精益六西格玛协会（ILSSI）的一项研究也透露出同样的信息——质量成本约占营业额20%-35%的企业比比皆是。
 
出现这种认知和实际之间的巨大鸿沟，原因主要在于对质量成本管理考虑不全面、科目设置不合理。过去，制造企业的成本核算多集中在显性成本上，但随着对成本管理体系的研究深入，隐性成本对企业管理的正面助益效果也越发凸显出来了，但大前提是：找到并管理好。
 
我们常说冰山理论，隐性成本就是质量冰山下最容易被忽略的部分。据上海外国语大学胡钰教授测算，对一般制造企业而言，隐性质量成本占比高达销售额的15%~20%。
 
所谓隐性质量成本，它们包括但不限于机器故障、来料不良、设计产能过剩、生产延误、订单延期等等，也即：产品设计阶段没有满足客户需求、产品生产环节把控不严造成的综合问题，将造成市场份额下降、企业名誉受损。这些都藏在冰山之下，与冰山上的显性成本（如返工返修、报废、索赔）一起，留待被管理者看见、发现、解决。
 
听起来容易，做起来难。怎么才能看见冰山下的成本？冰山上的成本我又是不是管理好了？各个环节的成本管理有什么内在关联吗？我把能做的都做了，怎么质量成本到最后还是这么高？
 
是不是还是一头雾水，不知道从哪里着手？马上就讲案例了。
 
03  企业质量成本管控实例：
一次做对+成本细化 
对制造企业来说，质量成本管理不仅包括产品生产成本，还涉及到研发、材料采购、销售及售后服务等各个方面。别说什么提质降本增效，什么满足客户产品需求，在实打实的利润损失面前，这些都是没有用的空谈。
 
我们的客户PQ公司就吃过这样的苦头。因为公司业务调整和战略发展需要，PQ公司于去年九月份计划对公司的质量成本进行系统且全面地管理，PQ公司专项小组通过互联网、业内朋友介绍等多种方式筛选了几家意向合作公司，海岸线便是其中之一。
 
沟通阶段，海岸线组建了专人团队亲赴北京实地考察，调研结果不看不知道，一看吓一跳，PQ公司的利润损失竟然高达30%！
 
PQ公司是一家集团公司，主要生产制冷压缩机产品，其产品颇受许多著名家电制造商的青睐，年产能将近4000万台，在中国、新加坡、美国、巴西等多个国家设立了研发中心，注重技术创新和产品研发，可算是全球封闭式压缩机的行业领袖。也正是因为PQ“家底”够厚，才不至于让质量成本损失拖慢拖垮公司发展。
 
PQ公司的主要战略目标有减少客户下线率、减少内部下线率、减少质量损失成本、减少返工率，用质量支柱树立世界级制造品牌形象。公司中高基层全员高度配合，由质量部牵头，采购部、研发部、生产部、维修部都特派专员加入合作小组。
 
基于此，整体解决方案的制定与落实进程非常顺利。我们为其构建了一套AQP D/PFMEA+PQM(Product Quality Management)的PDCA闭环全面质量管理体系，这里从几个层面为大家做具体讲解：


  
第一，紧抓设计前段质量，用“一次做好”达成质量成本控制最优解。受大环境影响波及，PQ近两年来大幅收缩产品迭代周期，或多或少造成部分产品存在缺陷、后期频繁救火等情况。借由AQP FMEA和APQP，该公司的研发流程、研发过程质量得到了有效管控，研发过程中设置了关卡评审、文档评审与设计评审等多层次评审工作，主动采取防错措施，洞悉阶段过程控制点；并全面打通底层数据流，确保质量策划从0到1的过程无碍、可靠，全面提高研发一次成功率。
 
第二，科学规划、精细质量成本科目管理。很长一段时间以来，PQ公司的质量成本管理相当模糊，最开始甚至是财务部门直接划分。隔行如隔山，财务部门自然只能分出直接生产成本和间接管理成本两种。问题来源确定不了，又何谈质量改善工作？在导入海岸线专业版QMS-PQM之后，PQ公司的质量成本管理发生了质的变化。以不合格品处理为例，系统能帮助其对不合格处理结果（让步放行、返工返修、报废、退货、索赔、自定义）进行及时记录、实时同步，确定性记录+最终处理流向，方便管理决策人员精准锁定成本损失高发地及隐性成本发生域。
 
着重要指出的是，几个主要软件之间并非孤立关系，无论是研发的0-1，还是生产的1-100，所有环节中的标准规则、改进措施、问题根源的相关信息都流通无阻，质量控制与成本管理并置交融，固化在日常研发、生产流程中，质量成本管控有显著起色。
 
再细化一下，依旧以生产过程中的不合格品处理为例，若在成品交付时发现不合格，公司会立即停止交付并进行返工，已交付的不合格品会予以追回、更换、退货或者降价处理。以上过程都将在PQM中留存确定且可追溯的记录，质管中心和相关领导们能直观便捷地厘清退货损失、产品降价损失等外部损失成本。其余环节内的质量成本管理的逻辑是一样的——这些原先依靠人为不定期执行的动作被内置在日常工作中，质量成本管理得以建立条理、智能分析、真正落地。

 
目前，PQ公司的返工率从2017年的19%下降到了7.5%，客户下线率、内部下线率均有不同程度下降。随着全面闭环流程越发内化于企业流程，各个环节质量人员对质量控制措施愈发娴熟，产品耗用工时减少，质量控制成本、故障成本持续降低，质量收入不断增加。我们开心地看到，PQ公司正加足马力冲刺世界顶尖制造行列领军者。
 
这是我们和PQ公司共同努力的结果，我们也希望能和更多有困惑、有愿景的企业合作，帮助更多中国品牌扩大世界影响力。 收起阅读 »

 
专精特新领衔数字化转型，中小企业困局犹未解 
中小企业强则国民经济强，这个论断虽稍显粗暴，却并非没有道理。作为在缓解就业压力、促进技术创新进步、灵活应用地方资源等方面有着独特优势的中小企业，是现代经济社会建设中不可缺少的重要推动力，也是推动经济高质量发展的坚实基础。
 
随着高质量发展和数字经济的主张日趋深化和落实，中小企业不仅成为数字化转型的重点，也是国家数字化建设的“主战场”，从中小企业中走出的“专精特新”队伍便是有力证明。
 
自2011年工信部联合国家发改委、科技部等多部门发布《“十四五”促进中小企业发展规划》，提出“推动形成一百万家创新型中小企业、十万家'专精特新'企业、一万家'专精特新'小巨人企业”的发展目标；再到2022年这一概念首次正式亮相政府工作报告，提出要“着力培育专精特新企业”，其背后所蕴含的重要性已充分彰显。
 
截至2022年9月，国家工业和信息化部分四批次公布了9119家国家级专精特新“小巨人”培育名单。与此同时，各省市区政府也在积极培育中小企业发展，提供相应的政策和资金支持，为专精特新企业的数字化转型“添砖加瓦”。
 
以去年深圳专精特新企业补贴为例：深圳市奖助国家“小巨人”企业50万，奖助广东省专精特新企业20万；深圳罗湖区为国家“小巨人”企业奖助100万，为广东省专精特新企业奖助50万。
 
总体来看，该项目的资金扶持力度还是比较可观的，尤其是在宏观经济下行压力增大、市场环境越发复杂的当下，这些资金或能帮助中小企业更有效地应对各类风险挑战。
 
只不过，相对于大中型、综合性企业集团，中小企业出身的专精特新企业仍然有许多薄弱环节，如：数字化水平相对较低、质量成本居高不下、供应链管理能力不强、人才和物资等资源储备单一，一旦市场环境恶化程度超出预期，就有可能陷入市场业绩下滑、资金链断裂甚至破产倒闭等困局。
中小企业当中的佼佼者“专精特新”犹有此疾，除此之外的中小企业又该如何自处？
 
 
中小企业转型核心瓶颈，以点带面重塑研发流程 
我们都知道，数字化转型能提升企业的内生动力。在以前写过的文章中我们曾围绕国有企业转型现状做了详尽的分析，点出认知模糊、组织架构模糊及技术决定论为其两大核心风险。
 
中小企业有相似之处，但并不全然一样。我国中小企业走过了一条艰难坎坷的发展之路，起点低、用工荒、融资困难、管理水平不高，多种不利因素叠加曾一度让中小企业进退维谷，难以获得进一步的发展机遇。
 
这些症状在制造业中小企业中体现得尤为明显，本就存在质量水平落后于美日德等发达国家的情况，还要同时承担国内外越发复杂的竞争压力，不少制造企业陷入两难抉择：究竟是保证质量还是稳定成本？
 
事实上，这也是中小企业数字化转型的核心瓶颈所在：前期投入成本大，回报周期长，也缺少有效可参考的改造经验，在整个转型升级过程中面临较大的试错成本及风险。
 
朱兰博士的传统质量观认为，过高的质量会给企业带来过高的成本，企业不需要对质量进行持续改进，而应当将质量定位在一个适度的“可接受的质量水平”上。不过，这个理论已经无法适配以顾客满意为最终目标的当下竞争形势了。
 
因而，对中小制造企业来说，与其大谈宏观价值，不如着眼脚下，不论是数字化转型还是质量改进，都必须要具备短期盈利的条件。
 
种种压力作用下，中小企业选择对企业亟需改善的单点环节进行局部数字化改造。比方说通过提高产品质量→增加市场份额→获得更高市场售价→取得较高的收入，这个逻辑完全跑得通，优秀的产品质量还有可能催生优秀的口碑声誉，额外收获新的企业收入。
 
中小企业努力在提升质量的同时稳定成本，只是在通往目标的路上，还有两大拦路虎：
1.企业管理层并不重视对质量成本的管理。看不到质量、成本和效益之间互为因果相辅相成的关系。
2.企业重视成本但管理水平落后。要么忽视产品设计和售后等环节，要么习惯用经验作主观判断，不能正确判断对关键质量的指标，故而造成难以承担的巨大成本。
如何更好地做好对质量成本的管理，从而提升经济效益？且看下文案例。
 
 
照明企业质量成本管控实例，保障中小企业短期盈利 
FT公司是一家照明制造企业，但不同于一般照明灯具生产，FT公司的业务还涉及到专案产品的定制、设计以及后续的开发和生产销售，主要产品有照明灯具及相关的控制系统，至今已经有十六年历史，是业内发展相当不错的长青企业。
 
FT和海岸线的合作缘起质量成本管控。为了保证产品合格率，FT在质量检验方面耗费了大量人力财力，但此举在保证了良好口碑的同时也使得质量控制成本居高不下。
 
我们以前也服务过几家同行业客户，结合FT公司一起看，会发现他们所面对的难题都大同小异：看重质量成本管控，想做但却做不好。
 
通过走访调研FT公司的实际情况和业务特点，我们梳理出一份该公司亟需解决的质量成本管控问题清单，以下列举两点：
1、缺乏对质量成本的科学认知。如只侧重材料质量成本、生产质量成本，忽视外部质量保证成本、客户质量成本，从而造成质量成本管控工作零散无序。
2、缺乏完善全面的质量成本管理体系。更重视质量报废成本、返工成本等，不太注重预防与鉴定，导致同类问题不断复发。
出现这种“厚此薄彼”的情况，也不能完全归咎于企业自身。受产品品种多、易碎、运输难度大等因素制约，照明行业的的报废率及次品率本就远高于其他制造行业，质量损失相对来说直白可控，因而更被关注、更好使力，也是情理之中。
 
为尽快改变这一局面，早日帮助FT公司实现预期发展目标，海岸线为其设计了一套基于PQM（专业版QMS），向全面质量管理、问题异常管理衍生的质量成本管控体系，目前也已初见成效。
 
先说检验。PQM支持SPEC传递、同类物料检验模板复用、Excel批量导入三种检验配置方式，系统内直接创建检验计划并自动指派及提醒任务人；检验规则支持动态调整，不论是一款灯具的不同原料，还是两款灯具的相同原料，都能在最短时间内灵活调整至适配规则。如今，FT已不再需要用检验人员花费大量时间去手动配置检验标准、手动创建检验计划、手动监督检验执行，在数字化检验全面实施之后，FT公司光在检验环节就释放出大半成本。
 
再看质量成本科目细化。对于不合格品，我们会进行精细化处理及归类。除去“让步放行、返工返修、报废、退货、索赔”五种主流处理方式之外，系统还支持自定义处理方式，所有处理结果都留存确定性记录，根据最终处理流向，利用数据流精准找到隐性成本发生域。 
然后是预防管理与持续改进。借由海岸线全面质量管理基座的灵活性与自主定制化，通过PQM+Voice问题管理+FMEA，构建流动且闭环的知识裂变复用体系。其实，FT是有借助其他软件做知识库的，只是此前的知识库既是开始也是结束——结案了丢在知识库就完事，没有起到任何预防作用。海岸线将对这些具有宝贵价值的知识进行系统性的管理：
FMEA中定义好的标准和检验规则，自动同步到PQM的检验配置中;检验过程中的NG自动进入问题管理模块;问题管理中内嵌丰富分析工具，可轻松调用8D、鱼骨图、5Why法或各类脑图;处理措施在验证后自动保存至FMEA经验库，优化更新标准和检验规则，再次同步到PQM中。
通过持续的PDCA循环，提升从研发、生产、销售等全链路的质量改进活动，将过程中的损失和产品缺陷，扼杀在摇篮里。
 
这一套方案并不会让FT公司为“遥远宏大”的长远价值目标，牺牲短期的企业盈利，而是通过系统性的业务流程改进，从各个环节中释放冗余成本、提高效率，过程中累积起来的经验知识又在流转中反哺新一轮质量提升工作，质量、成本、效益环环相扣、三足鼎立，为企业发展输送源源不断的养分。
 
如此，方是企业长久不败之道。
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01 高瞻远瞩
搭乘制造业高质量发展快车
上个月月初，我们对灯塔工厂做过一个深度解读专题，分析了灯塔工厂的行业分布、发展意义以及具体入选案例的成功因素所在。今天想重提当中的一组数据：2023年全球最新灯塔工厂中，共有50座中国工厂入选，蝉联世界第一。
对比另一组数据一起看：2022年，我国制造业增加值突破40万亿人民币大关，占GDP比重达33.2%，已连续十三年全球第一。（数据来源：中国工业和信息化部）

从中可解读出不少信息:
第一，制造业增加值突破40亿大关，实为“大”，但无法掩盖“大而不强”的积弊。传统制造业中的高端基础设备、高端人才、高端技术长期受制于人，技术创新水平落后于世界先进水平，产业层次较低，产品质量效益亟需提升，工厂用地、劳工成本、不断上涨的原材料价格都是拦路虎，企业心有余而力不足。

第二，中国灯塔工厂数量稳步攀升，实在彰显从“大而不强”走向“大且强”的良好趋势。在新一代信息技术推动下，大数据、云计算人工智能、数字孪生等新技术引领制造业转型变革，不断重塑数据流、业务流与工作流，制造业数字化转型渐趋深化，转型基础不断夯实、转型范围不断拓展、转型程度不断提升。

作为提升我国综合竞争力的核心力量，扎实推进中国制造业在量与质双重维度上冲刺世界前列，是我国未来经济发展的重要支撑，制造业数字化转型不再只是大势所趋，更是企业、行业及国家民族百尺竿头更进一步的必需。

综合来看，数字经济是驱动经济高质量发展的重要引擎，质量管理是企业发展壮大的关键与核心，质量管理数字化是企业经营变革、实现效率与效益高速跃迁的现实选择。


02 殊途同归
传统与数字原生型企业的现实选择
纵观制造业发展历程，产业革命与技术革命交汇发展。从工业4.0概念提及至今，我们似乎看见，数字技术正在渗透进制造业发展的各个环节，工厂内似乎建构起了能够满足客户和内部制造流程的先进制造体系，智能制造似乎颠覆了传统模式。

但吊诡的是，当我们把视角从行业俯瞰之处逐渐往下推进，会讶异地发现，在目前的大部分一线工厂中，一切还在起步探索阶段。
很多企业还保留着非常古老传统的工作习惯，纸质表单在车间内靠人为流转，审批流程极其繁琐臃肿，很难在成堆的纸张和无效的excel中把报表分析做好做完整做完美。

你看见检验员在产线上像勤劳的小蜜蜂一般忙碌，频繁填写着纸质检验表单，填好了之后核对上交，交给主管审核，那成堆的纸质表单宛如浮萍，在数个工站间随着产品一路漂流。
假如这时候出现了不合格品，检验人员就得紧急填写异常问题单，随后找到研发部门、审核部门等多部门沟通，一群人在成堆的表单中搜寻检索，期望能尽快找到相对应的质量信息数据。这时候产线可以干嘛？出现了不合格品，还要往下走吗？停止生产和继续生产都会造成损失，生产节拍被极大地打乱。

质量管理数字化的一大核心门槛是质量数据，有没有用起来，有没有用好？从MES到QMS，无非都是对质量数据的系统性管理的尝试，把盲区推倒、畅通开来。

试着理解一下“质量数据黑匣子”。

如果将其解读成不可知的质量黑色地带，那么数字化系统能减少人为参与带来的不可避免的错误，用系统规范数据录入错误，用系统去取代主观判断，和不同系统对接解决效率问题。

如果将其视作全量信息数据，那么聚合起产品研发、生产制造、不合格品处理等产品全生命周期的质量数据，就有必要保证它们得以便捷流通、高效利用。

对于传统企业来说，数字化主需求在于线下业务向线上业务转型，在于导入数字化系统/软件，重连相互割裂的流程孤岛；那么，对另一些在初创时期就已在进行数字化概念耕耘的数字原生型企业来说，他们的问题则更为具体、更为精细。从初创期、探索期到发展期再到扩张期，企业的内部数据逐渐沉淀，业务和组织架构走向成熟。

不论是传统企业还是数字原生型企业，企业但凡要成长就要处理好质量信息数据，着手进行系统连通底层信息工作，打通数据壁垒、衔接底层数据、挖掘数据价值，让数据赋能决策。


03 系统工程
精细化管理产品质量数据
在所有质量数据当中，制造质量数据又是最直观助益企业运营的角色。产品质量直接决定着企业的核心竞争力，而在越发复杂的商业竞争中，产品质量波动带来的结果愈发不可控，我们有必要对影响制造过程质量的因素进行监控分析。对制造质量数据的管理应运而生，通过采集过程因素数据和检验检测数据，对人机料法环测信息进行分析，帮助企业识别产品缺陷和薄弱环节。

本期案例智，就为大家带来一个制造过程质量数据管理案例，它来自N公司。如果非要定位一下N公司，那就是“介于传统企业和数字原生型企业之间的中间公司”，有数字化手段，但不多；做过数字化改造尝试，但效果不好。

我们诊断出其主要问题出现在质量数据上，N公司存在质量数据收集不完整、存储分散、可利用性低的问题。值得一提的是，这不是孤例，而是很多生产企业当下面临的共性难题：

·质量数据收集的完整性较差，多半是“为了收集而收集”，主要面向生产任务，目的不在于质量分析，导致很多质量因素没有得到关注

·存在数据孤岛现象，制造质量数据存储在了不同的业务部门，在管理数据时甚至使用了两种以上的分类编目方法，导致对数据定义难以取得一致，各个环节数据存在断档，难以集成和共享

这些普遍困难早就是海岸线的老相识了，得益于对海岸线丰富的实施经验的信赖，N公司前期的调研选型推进得非常迅捷。但当我以为这是决定因素时，N公司大领导在启动大会上意味深长地说：“你们是我们听到的第一家把每个场景讲清楚理清楚的服务商。”

制造业质量管理数字化是一项系统性工程，于是很多企业一味相信大而全，小部分服务商用话术掩盖自己捆绑销售全家桶的事实，偏偏企业还只能在吃尽苦头后才醒悟过来：原来这东西我根本用不上啊！每个月平白烧掉那么多钱。再或者是：我明明有这么多数据了，为什么还是做不好改善？


这是因为，质量从来就不只是一个结果数据，只靠结果数据做改善是很难的，生产制造流程本来就千差万别，我们需要对过程信息进行更精细更高效的管理。

比方说检验，很多中上层决策者可能不太清楚，检验环节的效率盈余其实远超想象。全面数字化检验＞数字化检验＞人力检验，像N公司就有3个生产基地分布在不同城市，但3个基地有时候会使用同一批次来料，PQM检验模块中的检验规则是动态的，能够因地制宜适配企业在不同阶段、不同业务上所需要的检验标准，随时灵活调整。除此之外，检验计划和任务也是在系统内主动创建的，并将自动指派和提醒给任务人。

当然，做好单个环节是QMS/PQM本应具备的基础硬实力。质量数据能不能反哺分析改善，往往出现在问题上。例如，当产品性能出现质量问题时，我们需要追溯到具体的制造过程因素。PQM的全景追溯能力，能够基于工单追踪检验信息、不合格品处理信息、异常分析信息、制造信息的全量人机料法环测追溯。在单件质量成本很高的情况下，迅速定位到该单件问题出现批次及问题所在点，及时处理召回，遏制更大损失产生。

尽管我们才刚刚开始和N公司合作，但不论是前期沟通阶段还是项目交付部署阶段，整个过程都保持着融洽友好的交流，团队双方的成员始终在为相同的目标一道努力。当专业的人遇上专业的人，会开创出一片更好的天地，我们期待能和你遇见。 收起阅读 »

继1998、2010、2016年三个版本之后，VDA QMC时隔七年正式发布了最新版VDA 6.3过程审核-2023版红皮书。

作为全球汽车行业“标志性”的过程审核标准，VDA 6.3是德系主要汽车OEM，如大众、保时捷、宝马、奔驰等供应商最重要的准入标准，是众多国际一级零部件供应商集团内审与二方审核提问表的编写依据。

根据IATF 16949:2016标准、条款7.2.3内部审核员能力、7.2.4第二方审核员能力要求，VDA 6.3过程审核能力为必备要求之一。

尽管有声音表示2023与2016的版本变化不大，总体格局还是建立在2016版和黄皮版基础之上的，但若是对标准全文进行仔细地对标解析的话，我们就能发现，本次其实也有不少更新内容。


01 明确了VDA 6.3的特点

首先，本次更新是对2016版VDA6.3 的进一步优化和完善，给出了明确定义：
●一种分析过程的结构化方法；
● 一种评价和打分系统；
● 清晰的降级规则；
● 识别特定的产品和过程风险；
● 清晰呈现过程评价结果（A、B或C）；
● 类似产品和过程结果的广泛可比性；
● 在授予合同之前，评价新供方、地点和技术适用性的潜在供方分析；
● 关注产品和过程，而不是体系。

VDA6.3亦可集成或应用到公司的QMS等质量管理体系中，有助于满足IATF16949的要求，是一个深入的、模块化和系统化的过程审核工具，能帮助企业提升质量管理、实物质量、保修服务、降低产品风险、增加企业产品竞争力。


02  本次更新的变与不变

与2016版相比，本次更新的主要变化有：
●提问表中考虑到了软件方面；
● 与VDA方法进一步协调，即ASPICE和新零件的成熟度保证（VDA MLA）；
● P3、P4增加了关于采购活动的要求；
● 规范了审核员资质；
● 增加了实施远程审核的说明；
● 删除了第四章（“审核过程”），因为该内容已包含在ISO 19011中；
● 删除了第八章（“服务过程审核”）；
● 删除了第十章（“最佳实践/经验教训”）；
● 省略了对运输和零件处置（Eu7）的评价；
● 在某些情况下，重新定义了由特殊意义的提问（*—问题）；
● 重新分配了一些潜在供方分析的提问；
● 为所有VDA卷建立了一个综合的在线词汇表。


与2016版相比，未发生变化的有：
●整体评价的分类系统（A、B、C）；
● 提问表结构；
● 单个问题的评分模型（10-8-6-4-0）；
● 过程要素P2-P7的适用性；
● 乌龟图模型；
●以前的降级规则。


我们为大家整理了一份具体更新细则对比：








综合来看，新版VDA6.3 P1部分审核要求更为严格，如：信号灯总体结论打分规则，P1之前需要释放询价要求，P1的审核是供应商发包定点战略的重要支撑，P1承担了分析新项目潜在风险的重任，与发包定点之后项目启动阶段审核紧密相关，所以新版VDA 6.3的P1的审核是极富挑战性的。


03  核心问题答疑
问题一：VDA 6.3的成员都是车厂吗？

答：不是，分为三级：

Manufact. A：16个成员，成车厂，如Audi, OPEL, BMW, Ford, PORSCHE等；
Manufact. B：500多个成员，属生产件，服务件的供应商，如 BOSCH, Huts等；
Manufact. C：近70个成员，属工具设备商、运输商，实验室，如 KEPPLER, WSETFALIA等。

问题二：VDA 6.3和IATF 16949哪个比较难通过？

答：这两个标准上各有要求，很难有绝对的难易比较基准，IATF 16949是几个大型车厂的“第三方”评审标准；而 VDA 6.3是德系车厂标准，属于车厂“二方审核”的标准。

若以客户需求作为比较标准，VDA 6.3有时会相对显得比较难。曾经有厂商在被审核 VDA 6.3时，客户需求认为有制造良率的问题，要求某条产线全线应该导入自动化设备，这是客户要求，你不得不改善这个缺失。

概括来说，以VDA 6.3为代表的VDA方法更适用于汽车行业特定过程，过程细节要求更符合汽车行业实情，更为具体且严格。

问题三：开发阶段的P2-P4审核需要结合什么要求？

答：相较美系先期产品质量策划APQP五阶段的按部就班，人称德版APQP的VDA-MLA新零件成熟度保障标准架构更为复杂而“立体”。

VDA-MLA沿着时间轴，以创新、项目管理、风险管控等为代表的12条纵向路径始终贯穿整个新零件成熟度保障过程，比美系APQP的纵向路径逻辑较为隐晦，各阶段递交物之间的纵向关联性需要深入理解。

VDA-MLA的8个里程碑设置更加接近OEM整车厂新车开发流程，其中ML2到ML6 五个的里程碑贯穿整个开发阶段，每个里程碑节点递交物更多，具备完善的里程碑评审方法和事态升级制度，总体风险控制PDCA逻辑清晰更加完善。
开发阶段的P2-P4审核一定要考虑审核时机的VDA-MLA 新零件成熟度保障里程碑阶段要求，实际P2-P4审核就相当于一次或几次VDA-MLA阶段评审。

问题四：企业执行VDA6.3的审核，每次都要从条款P2审核到P7吗？

答：可以分阶段，不用全条款都用，若是研发的新产品，可以关注P2~P5，若是量产成熟品，可审核P5~P7。当然，针对相对不成熟的制程或者新供应商，你也可以用P1潜力分析，进行快速审核。

问题五：针对题项评分，我去供应商审核时觉得厂商做的不好，但单项评0分有时使不上力，评为0分可以有什么原则？

答：首先，先了解评0分的定义，分三个面向：

1、如果审核发现的单一问题可以推估至系统没执行、管理系统不稳定，则可评0分；如果供应商审核完后都未进行评分，且未实施跟催纠正等措施，我们可以认定为系统崩解，因此评为0分。
2、如果制程审核时发现，重点尺寸量测都未进行，但QC都判OK，这时若无法无证据显示产品符合要求，可以判断为缺失。
3、审核产线时，发现产品有主要缺陷，并无法进行进一步加工，可以评分为0分。

问题六：我们的制程有20个工站，但VDA 6.3评分表只有10个工站的评分，那应该如何使用评分表？

答：若是这样，则需要把工站整合成十个工站进行评分，评分表设定不能多于10个工站，事实上，多余十个工站有可能会增加审核的混淆，以及浪费太多时间重复确认某些主题。

问题七：可以列举常见的审核缺失以具体展现VDA6.3的要求？

答：列举三项，从中可以了解 VDA 6.3审核的细致度，思维角度跟系统审核还是可以不同：

1. 供应商角色未列入项目管理规划内，且无有效接口；
2. 供应商所在地有风险，但事态升级管理中未考虑此类状况；
3. 公司内部执行 VDA 6.3审核，但审核员未接受过 VDA 6.3的教育训练。

04 转版8步法
当然，面对VDA 6.3的变与不变，企业在阅读解读分析类文章之余，还是需要更全面地把握和研读。那么，应该怎么更好地掌握和理解呢？转版8步法供您参考：

1、读标准
购买红皮书，通读新版VDA6.3标准，了解新版变化点

2、找差距
将自己企业运行的情况及企业文件等内容，与新版对照查看，找出差异点

3、加要素
将2023版中P3、P4中对新供应商的导入相关事项，增加到企业内部的APQP（新产品研发流程）中去。同时涉及到软件的企业，需要将Automotive SPICE的相关要素融入到APQP的任务中去，也就是需要重做APQP的WBS任务分解

4、评风险
根据2023版提到的MLA（新零件成熟度保障模型）的方法，对项目中的新物料、新供方进行成熟度评估，评定A、B、C风险等级，确定关键路径，制定升级方案

5、再审核
分别按照2023版的P1、P2-P7的要素，重新设计潜在供方评估检查表，重新设计企业内审检查表，并重新执行针对供方或内部的审核

6、定计划
根据上述所有的差异点，制定转版改进计划，并分配改善责任人，必要条件下向高层管理者申请资源

7、重赋能
学习VDA-MLA（新零件成熟度保障模型）；同时，涉及软件的企业还要学习Automotive SPICE，涉及造车新势力供应链或需要快速响应客户的变化多端的需求的企业，需要学习VDA-敏捷管理以及V模型（VDI/VDE 2206 – 2021标准或ASPICE标准），还有8D方法、VDA5测量系统管理、新版FMEA等方法论都需要大家及时深入地学习

8、自评估
实施上述转版过程后，小伙伴们不要忘记多多进行“回头看”的自我评估和结果审视哦，关键时刻的管理评审、阶段总结、全新的过程审核也是必要的。

如果没有识别清楚、识别全面，就有可能导致原6.3体系管理文件难以更新或干脆缺失，结果必然会偏离客户要求，满意度降低、投诉抱怨率上升。企业必须要足够敏锐，适时地了解标准所更新的内容，以便适应新的市场需求，并达到更高的质量。

*本篇文章部分内容援引自红皮书、官方修订说明及网络资料，原版书籍请至VDA QMC官方平台购买，所有内容仅供分享交流使用，如有版权问题，烦请与我们沟通交流，我们将及时处理。 收起阅读 »

昨天接到一公司自称品质负责人的电话，聊了下我的工作，及背景。后来聊到薪资。因为目前工作比较安逸。5天8小时，双休，8K，但是在小厂里，所有IQC到OQC的工作都会我在主导，手下有几个人在做具体事情，我负责对应客户，供应商以及厂内制程异常的处理分析。这家打电话的公司在昆山，而我住吴江，他介绍说以后去负责OQC那头的事情，一天点到8点，上6天休一天，感觉特别吃力，所以谈到薪资时候，他也问过我目前薪资，我掺假了，因为觉得既然要牺牲那么大去那里上班，只要工资到位，我还是可以接受的，所以他问目前薪资时候我说了税前11k，到手也就10k，然后问我期望时候，我说了个12K到13K,我不知道,他说可以接受，但是需要把银行流水给他，看过可以的话，就会安排人事走入职流程，昨天晚上19:00接到他的电话，搞得心里真是个中滋味，难以形容。我是下午能够换个工作提升自己，当然薪资如果高一点，苦一点也没什么。可是掺了假的薪资又让我觉得自己做了亏心事， 收起阅读 »

灯塔一词，早已脱离开航海历史而进入更大范围，成为一种指引方向、点亮希望的象征。假如把制造业也看做一汪广阔的海洋，站在智能制造转型升级的十字路口，灯塔在何方？
让我们把目光投向“灯塔工厂”。灯塔工厂项目，由达沃斯世界经济论坛与管理咨询公司麦肯锡合作展开遴选，被誉为“世界上最先进的工厂”，代表着全球智能制造的最高水平。据最新数据，全球“灯塔工厂”数量达到132家，中国的“灯塔工厂”增至50家，持续排名全球第一。
在这里先给自己打个广告，接下来我们将用一到两篇文章，对“灯塔工厂”做一个详尽而深入的解读，有兴趣或有意向入选“灯塔工厂”的企业不妨点点关注。

全局统筹，深度赋能，CMMM智能制造能力成熟度模型
言归正传，“灯塔工厂”既有标杆示范的榜样意义，也可看做一种关键信号，激励更多企业在智能制造转型升级浪潮中奋勇争先。
只不过，当智能制造步入发展快车道，“眉毛胡子两手抓”的形式得放一放了，我们需要有更清晰的参考助力：一个是如灯塔工厂一般的引领标杆，一个是足够有力的行业标准。前者是后者的呈现载体，后者是前者的判断依据。
在去年末的世界智能制造大会主论坛上，《中国智能制造发展研究报告：能力成熟度》（CMMM2.0）正式发布，创新性地提出了CMMM是可拆解、可组合、可配置的柔性模式，并从企业应用视角出发，为企业持续提升自身智能制造能力，提供了全局视角、成熟理论和实施路径。
经过数年发展，CMMM从早期的“智能+制造”两个维度模型，优化至覆盖人员、技术、资源、制造四大要素，从10个核心能力域增加到20个，帮助企业定位当前的能力水平和实施成效，有效指导智能制造建设，从而提升和优化制造过程。
智能制造能力成熟度可从低到高划分为五个等级——
1. 一级·规划级
企业应开始对实施智能制造的基础和条件进行规划，能够对核心业务活动（设计、生产、物流、销售、服务）进行流程化管理
2. 二级·规范级
企业应采用自动化技术、信息技术手段对核心装备和核心业务活动等进行改造和规范，实现单一业务活动的数据共享
3. 三级·集成级
企业应对装备、系统等开展集成，实现跨业务活动间的数据共享
4. 四级·优化级
企业应对人员、资源、制造等进行数据挖掘，形成知识、模型等，实现对核心业务活动的精准预测和优化
5. 五级·引领级
企业应基于模型持续驱动业务活动的优化和创新，实现产业链协同并衍生新的制造模式和商业模式

从能力要素与能力域，浅看日式制造的“没落”
除等级外，能力要素、能力域/子域也是CMMM模型结构中的重要组成部分。
能力要素是企业实施智能制造必须的条件。人员、资源、技术作为支撑要素，制造作为核心要素，体现了人员通过资源、技术来不断改善制造的过程。
而由此衍生的能力域和能力子域则被统称为过程域。在人员、资源、技术三个要素下有7个基础过程域，在制造要素下有13个制造过程域，共计20个。
CMMM模型好比一张标记了沿途各站任务点的地图，按照地图挨个打卡，就能按部就班、按图索骥地走到最终目的地。
而一旦错过或者“偏科”，就有可能要承担风险。这一方面的典型案例是日本。日本的制造业以人为中心，工厂中的问题一般都由现场员工自己发现、自己解决、自己改善，然后以此提高整体生产质量水平。
但在数字化变革不同程度地席卷全球的当下，这种模式很难与自上而下的数字化、智能化兼容了——建立互联互通的工厂与现场已是必要，制造和信息、技术融合，能为决策提供以往所不能达到的效率。
所以，曾经以精细和高品质在国内市场大行其道、一句“开不坏的丰田”为无数人所津津乐道的日式制造，似乎从某个时间节点开始，逐渐失去了自己的存在感。在“神户制钢数据造假”“三菱油耗造假”丑闻接连曝光后，更是有人直接追问：日本制造业已经彻底走下神坛了吗？

我们不妨将其看做某个切面：当时代对敏捷、高效提出了更高的要求，具备全局思维就成为必要，能力子域一旦失衡，便会造成竞争的失利。
那么，我们应该怎样预防或者说阻止这种失衡，破除企业经营短板，找到智能制造建设工作的正确发力点呢？
答案或许在于对各个单点的深度突破。

单点深度突破案例，基于数字化思维的FMEA过程控制
​数字化研发设计、自组织柔性生产、自组织物流、敏捷供应链、基于价值的服务、可持续制造、设备全生命周期管理、数字化培养，是CMMM的八大典型模式价值识别图谱。
本期案例智，我们将以柔性生产为目标，为各位带来基于数字化思维的FMEA过程控制案例。
我们都知道，制造业早已过了以规模论成败的阶段，消费者差异化的需求越明显，就越倒逼制造业向个性化制造转型。企业要攻克的课题越来越多，不论是消费者需求、还是生产异常、潜在失效风险，怎么依托关键大数据，定制需求的柔性化、智能化、高敏捷的产品，将成为核心竞争力所在。
K客户是一家家电制造企业，当前面临的主要问题恰好就在用户差异化需求的冲击上，在通过线上初步答题诊断和不间断几轮面谈咨询后，我们对K客户的组织战略、人员技能、数据、设备、生产作业等方面有了一个较为全面的评估结果。

最后，在K公司所提的制造过程“参数管理质量环”要求下，我们为其搭建了一套基于用户体验差异化需求、基于制造失效影响及影响分析（PFMEA）的全面可视化的制造过程质量管理体系。
FMEA技术不仅是对过程中的风险进行识别控制，更是直接贯穿到整个生命周期。以某款新冰箱的箱体发泡工艺为例：依据产品设计和开发输出的要求，我们划分出7个步骤，来对冰箱的制造过程进行设计和开发。
1. 确定过程分析范围
确定分析的范围为箱体发泡工艺，从壳体预热、夹具固定，到注料，再到最终的光学检测，这一阶段的制造过程工艺流程图，是基于产品开发与设计（FMEA）输出的产品框图（装配层级及顺序）来的。
范围的确定有助于FMEA团队更准确地分析过程，将优势资源集中于优先级较高的过程中。
2. 过程结构分析
结构分析是整个FMEA的基础阶段，我们可以通过过程流程图或结构树的形式定义流程；基于人机料环等4M要素，找出影响过程的所有要素。
例如这里的注料过程，其影响要素就有操作员、机器设备、工装夹具以及环境温湿度。
3. 过程功能分析
功能分析是整个FMEA的核心阶段，目的是确保产品/过程的预期功能/要求能够实现。需要通过技术性语言进行描述。
这里我们还是以注料为例，注料后的箱体前脸平整度、飘偏度需要满足工艺要求，这里提出的是对产品特性的要求。那我们再来看下影响产品特性的过程特性有哪些要求，需要通过4M要素进行拆解。以箱体飘偏度为例，通过特性矩阵能看到，飘偏度受气动压力与脱模间隙影响。
转化成技术性语言便是：气动压力5~8pa；脱模间隙＜0.05mm。通过识别各层级功能和要求后，开展产品特性与过程特性之间的关联性分析，进而建立功能网。
4. 过程失效分析
所谓失效就是指上一步功能分析中的功能/要求无法满足。过程步骤，要实现的功能无法满足即为失效模式；过程工作要素，要实现的功能无法满足，即为失效原因；因失效模式，而对整个过程项造成的影响即为失效影响。
我们不仅要分析当前已知的失效，对可能发生的未知失效同样需要分析。同时要确定三者的关联关系，在功能网的基础上，进一步建立失效网。
5. 过程风险分析
需要完成对三个度（严重度、发生度、探测度）的评价。严重度表示失效影响的严重程度，考虑三个方面：1）对厂内的影响；2）对直接发运工厂的影响；3）对最终用户的影响。
发生度可以简单理解为失效模式发生的可能性，需要结合当前的预防措施来评价。可以通过计算ppm、cpk得出相对准确的判断。
探测度则表示当前探测措施的有效性，能否及时准确的找出失效的产品，是我们判断的标准。一般通过检验或实验来完成探测。其有效性的判定，很大程度上取决于是否做过MSA。
通过对三个度的评价我们可以标记出特殊特性，并对其重点关注，同时对后续将要采取的措施优先级进行排序，之后就可以调集企业资源优先对高AP项采取控制。
6. 过程控制方法优化
对高AP项优先采取控制措施，并且验证这些措施的有效性，然后重新评估风险，将验证有效的措施同步到控制计划当中去执行。通过不断的优化可将风险降至最低。
FMEA不断更新的目的就是为了持续改善，不断降低风险，确保过程稳健。
7. 过程标准固化
这是一个总结FMEA经验的过程，需要借助软件建立企业FMEA、家族FMEA、知识库、措施库等，将FMEA经验固化沉淀。
我们将AQP FMEA和PQM（专业版QMS）及其他系统数据间的串联通道打通，时刻保证FMEA文件的动态更新，进而指导K客户质量的持续改善，保证生产线在大批量生产和小批量生产之间任意切换。
正如CMMM模型所指示的一样，过程控制是企业经营发展当中的重要一环，而非唯一一环，后续我们仍将持续建设 收起阅读 »

儿童化妆品监督管理规定

第一条  为了规范儿童化妆品生产经营活动，加强儿童化妆品监督管理，保障儿童使用化妆品安全，根据《化妆品监督管理条例》等法律法规，制定本规定。
第二条  在中华人民共和国境内从事儿童化妆品生产经营活动及其监督管理，应当遵守本规定。
第三条  本规定所称儿童化妆品，是指适用于年龄在12岁以下（含12岁）儿童，具有清洁、保湿、爽身、防晒等功效的化妆品。
标识“适用于全人群”“全家使用”等词语或者利用商标、图案、谐音、字母、汉语拼音、数字、符号、包装形式等暗示产品使用人群包含儿童的产品按照儿童化妆品管理。
第四条  化妆品注册人、备案人对儿童化妆品的质量安全和功效宣称负责。
化妆品生产经营者应当依照法律、法规、强制性国家标准、技术规范从事生产经营活动，加强儿童化妆品质量管理，诚信自律，保证产品质量安全。
化妆品生产经营者应当建立并执行进货查验记录等制度，确保儿童化妆品可追溯。鼓励化妆品生产经营者采用信息化手段采集、保存生产经营信息，建立儿童化妆品质量安全追溯体系。
第五条  化妆品注册人、备案人应当根据儿童的生理特点和可能的应用场景，遵循科学性、必要性的原则，研制开发儿童化妆品。
第六条  儿童化妆品应当在销售包装展示面标注国家药品监督管理局规定的儿童化妆品标志。
非儿童化妆品不得标注儿童化妆品标志。
儿童化妆品应当以“注意”或者“警告”作为引导语，在销售包装可视面标注“应当在成人监护下使用”等警示用语。
鼓励化妆品注册人、备案人在标签上采用防伪技术等手段方便消费者识别、选择合法产品。
第七条  儿童化妆品配方设计应当遵循安全优先原则、功效必需原则、配方极简原则：
（一）应当选用有长期安全使用历史的化妆品原料，不得使用尚处于监测期的新原料，不允许使用基因技术、纳米技术等新技术制备的原料，如无替代原料必须使用时，应当说明原因，并针对儿童化妆品使用的安全性进行评价；
（二）不允许使用以祛斑美白、祛痘、脱毛、除臭、去屑、防脱发、染发、烫发等为目的的原料，如因其他目的使用可能具有上述功效的原料时，应当对使用的必要性及针对儿童化妆品使用的安全性进行评价；
（三）儿童化妆品应当从原料的安全、稳定、功能、配伍等方面，结合儿童生理特点，评估所用原料的科学性和必要性，特别是香料香精、着色剂、防腐剂及表面活性剂等原料。
第八条  儿童化妆品应当通过安全评估和必要的毒理学试验进行产品安全性评价。
化妆品注册人、备案人对儿童化妆品进行安全评估时，在危害识别、暴露量计算等方面，应当考虑儿童的生理特点。
第九条  国家药品监督管理局组织化妆品技术审评机构制定专门的儿童化妆品技术指导原则，对申请人提交的注册申请资料进行严格审查。
药品监督管理部门应当加强儿童化妆品的上市后监督管理，重点对产品安全性资料进行技术核查，发现不符合规定的，依法从严处理。
第十条  儿童化妆品应当按照化妆品生产质量管理规范的要求生产，儿童护肤类化妆品生产车间的环境要求应当符合有关规定。
化妆品注册人、备案人、受托生产企业应当按照规定对化妆品生产质量管理规范的执行情况进行自查，确保持续符合化妆品生产质量管理规范的要求。
鼓励化妆品注册人、备案人针对儿童化妆品制定严于强制性国家标准、技术规范的产品执行的标准。
第十一条  化妆品注册人、备案人、受托生产企业应当制定并实施从业人员入职培训和年度培训计划，确保员工熟悉岗位职责，具备履行岗位职责的专业知识和儿童化妆品相关的法律知识。企业应当建立员工培训档案。
企业应当加强质量文化建设，不断提高员工质量意识及履行职责能力，鼓励员工报告其工作中发现的不合法或者不规范情况。
第十二条  化妆品注册人、备案人、受托生产企业应当严格执行物料进货查验记录制度，企业经评估认为必要时开展相关项目的检验，避免通过原料、直接接触化妆品的包装材料带入激素、抗感染类药物等禁用原料或者可能危害人体健康的物质。
化妆品注册人、备案人发现原料、直接接触化妆品的包装材料中存在激素、抗感染类药物等禁用原料或者可能危害人体健康的物质的，应当立即采取措施控制风险，并向所在地省级药品监督管理部门报告。
第十三条  化妆品注册人、备案人、受托生产企业应当采取措施避免儿童化妆品性状、气味、外观形态等与食品、药品等产品相混淆，防止误食、误用。
儿童化妆品标签不得标注“食品级”“可食用”等词语或者食品有关图案。
第十四条  化妆品经营者应当建立并执行进货查验记录制度，查验直接供货者的市场主体登记证明、特殊化妆品注册证或者普通化妆品备案信息、儿童化妆品标志、产品质量检验合格证明并保存相关凭证，如实记录化妆品名称、特殊化妆品注册证编号或者普通化妆品备案编号、使用期限、净含量、购进数量、供货者名称、地址、联系方式、购进日期等内容。
化妆品经营者应当对所经营儿童化妆品标签信息与国家药品监督管理局官方网站上公布的相应产品信息进行核对，包括:化妆品名称、特殊化妆品注册证编号或者普通化妆品备案编号、化妆品注册人或者备案人名称、受托生产企业名称、境内责任人名称，确保上述信息与公布信息一致。
鼓励化妆品经营者分区陈列儿童化妆品，在销售区域公示儿童化妆品标志。鼓励化妆品经营者在销售儿童化妆品时主动提示消费者查询产品注册或者备案信息。
第十五条  电子商务平台内儿童化妆品经营者以及通过自建网站、其他网络服务经营儿童化妆品的电子商务经营者应当在其经营活动主页面全面、真实、准确披露与化妆品注册或者备案资料一致的化妆品标签等信息，并在产品展示页面显著位置持续公示儿童化妆品标志。
第十六条  化妆品生产经营者、医疗机构发现或者获知儿童化妆品不良反应，应当按照规定向所在地市县级不良反应监测机构报告不良反应。
化妆品注册人、备案人应当对收集或者获知的儿童化妆品不良反应报告进行分析评价，自查可能引发不良反应的原因。对可能属于严重不良反应的，应当按照规定进行调查分析并形成自查报告，报送所在地省级不良反应监测机构，同时报送所在地省级药品监督管理部门。发现产品存在安全风险的，应当立即采取措施控制风险；发现产品存在质量缺陷或者其他问题，可能危害人体健康的，应当依照《化妆品监督管理条例》第四十四条的规定，立即停止生产，召回已经上市销售的化妆品，通知相关化妆品经营者和消费者停止经营、使用。
第十七条  抽样检验发现儿童化妆品存在质量安全问题的，化妆品注册人、备案人、受托生产企业应当立即停止生产，对化妆品生产质量管理规范的执行情况进行自查，并向所在地省级药品监督管理部门报告。影响质量安全的风险因素消除后，方可恢复生产。省级药品监督管理部门可以根据实际情况组织现场检查。
化妆品注册人、备案人发现化妆品存在质量缺陷或者其他问题，可能危害人体健康的，应当依照《化妆品监督管理条例》第四十四条的规定，立即停止生产，召回已经上市销售的化妆品，通知相关化妆品经营者和消费者停止经营、使用。
化妆品注册人、备案人应当根据检验不合格的原因，对其他相关产品进行分析、评估，确保产品质量安全。
第十八条  负责药品监督管理的部门应当按照风险管理的原则，结合本地实际，将化妆品注册人、备案人、境内责任人、受托生产企业以及儿童化妆品销售行为较为集中的化妆品经营者列入重点监管对象，加大监督检查频次。 
第十九条  负责药品监督管理的部门应当将儿童化妆品作为年度抽样检验和风险监测重点类别。经抽样检验或者风险监测发现儿童化妆品中含有可能危害人体健康的物质，负责药品监督管理的部门可以采取责令暂停生产、经营的紧急控制措施，并发布安全警示信息；属于进口儿童化妆品的，依法提请有关部门暂停进口。
第二十条  负责药品监督管理的部门依法查处儿童化妆品违法行为时，有下列情形之一的，应当认定为《化妆品监督管理条例》规定的情节严重情形：
（一）使用禁止用于化妆品生产的原料、应当注册但未经注册的新原料生产儿童化妆品；
（二）在儿童化妆品中非法添加可能危害人体健康的物质。
第二十一条  儿童牙膏参照本规定进行管理。
第二十二条  本规定自2022年1月1日起施行。
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灯塔一词，早已脱离开航海历史而进入更大范围，成为一种指引方向、点亮希望的象征。假如把制造业也看做一汪广阔的海洋，站在智能制造转型升级的十字路口，灯塔在何方？
让我们把目光投向“灯塔工厂”。灯塔工厂项目，由达沃斯世界经济论坛与管理咨询公司麦肯锡合作展开遴选，被誉为“世界上最先进的工厂”，代表着全球智能制造的最高水平。据最新数据，全球“灯塔工厂”数量达到132家，中国的“灯塔工厂”增至50家，持续排名全球第一。
在这里先给自己打个广告，接下来我们将用一到两篇文章，对“灯塔工厂”做一个详尽而深入的解读，有兴趣或有意向入选“灯塔工厂”的企业不妨点点关注。

全局统筹，深度赋能，CMMM智能制造能力成熟度模型
言归正传，“灯塔工厂”既有标杆示范的榜样意义，也可看做一种关键信号，激励更多企业在智能制造转型升级浪潮中奋勇争先。
只不过，当智能制造步入发展快车道，“眉毛胡子两手抓”的形式得放一放了，我们需要有更清晰的参考助力：一个是如灯塔工厂一般的引领标杆，一个是足够有力的行业标准。前者是后者的呈现载体，后者是前者的判断依据。
在去年末的世界智能制造大会主论坛上，《中国智能制造发展研究报告：能力成熟度》（CMMM2.0）正式发布，创新性地提出了CMMM是可拆解、可组合、可配置的柔性模式，并从企业应用视角出发，为企业持续提升自身智能制造能力，提供了全局视角、成熟理论和实施路径。
经过数年发展，CMMM从早期的“智能+制造”两个维度模型，优化至覆盖人员、技术、资源、制造四大要素，从10个核心能力域增加到20个，帮助企业定位当前的能力水平和实施成效，有效指导智能制造建设，从而提升和优化制造过程。
智能制造能力成熟度可从低到高划分为五个等级——
1. 一级·规划级
企业应开始对实施智能制造的基础和条件进行规划，能够对核心业务活动（设计、生产、物流、销售、服务）进行流程化管理
2. 二级·规范级
企业应采用自动化技术、信息技术手段对核心装备和核心业务活动等进行改造和规范，实现单一业务活动的数据共享
3. 三级·集成级
企业应对装备、系统等开展集成，实现跨业务活动间的数据共享
4. 四级·优化级
企业应对人员、资源、制造等进行数据挖掘，形成知识、模型等，实现对核心业务活动的精准预测和优化
5. 五级·引领级
企业应基于模型持续驱动业务活动的优化和创新，实现产业链协同并衍生新的制造模式和商业模式

从能力要素与能力域，浅看日式制造的“没落”
除等级外，能力要素、能力域/子域也是CMMM模型结构中的重要组成部分。
能力要素是企业实施智能制造必须的条件。人员、资源、技术作为支撑要素，制造作为核心要素，体现了人员通过资源、技术来不断改善制造的过程。
而由此衍生的能力域和能力子域则被统称为过程域。在人员、资源、技术三个要素下有7个基础过程域，在制造要素下有13个制造过程域，共计20个。
CMMM模型好比一张标记了沿途各站任务点的地图，按照地图挨个打卡，就能按部就班、按图索骥地走到最终目的地。
而一旦错过或者“偏科”，就有可能要承担风险。这一方面的典型案例是日本。日本的制造业以人为中心，工厂中的问题一般都由现场员工自己发现、自己解决、自己改善，然后以此提高整体生产质量水平。
但在数字化变革不同程度地席卷全球的当下，这种模式很难与自上而下的数字化、智能化兼容了——建立互联互通的工厂与现场已是必要，制造和信息、技术融合，能为决策提供以往所不能达到的效率。
所以，曾经以精细和高品质在国内市场大行其道、一句“开不坏的丰田”为无数人所津津乐道的日式制造，似乎从某个时间节点开始，逐渐失去了自己的存在感。在“神户制钢数据造假”“三菱油耗造假”丑闻接连曝光后，更是有人直接追问：日本制造业已经彻底走下神坛了吗？

我们不妨将其看做某个切面：当时代对敏捷、高效提出了更高的要求，具备全局思维就成为必要，能力子域一旦失衡，便会造成竞争的失利。
那么，我们应该怎样预防或者说阻止这种失衡，破除企业经营短板，找到智能制造建设工作的正确发力点呢？
答案或许在于对各个单点的深度突破。

单点深度突破案例，基于数字化思维的FMEA过程控制
​数字化研发设计、自组织柔性生产、自组织物流、敏捷供应链、基于价值的服务、可持续制造、设备全生命周期管理、数字化培养，是CMMM的八大典型模式价值识别图谱。
本期案例智，我们将以柔性生产为目标，为各位带来基于数字化思维的FMEA过程控制案例。
我们都知道，制造业早已过了以规模论成败的阶段，消费者差异化的需求越明显，就越倒逼制造业向个性化制造转型。企业要攻克的课题越来越多，不论是消费者需求、还是生产异常、潜在失效风险，怎么依托关键大数据，定制需求的柔性化、智能化、高敏捷的产品，将成为核心竞争力所在。
K客户是一家家电制造企业，当前面临的主要问题恰好就在用户差异化需求的冲击上，在通过线上初步答题诊断和不间断几轮面谈咨询后，我们对K客户的组织战略、人员技能、数据、设备、生产作业等方面有了一个较为全面的评估结果。

最后，在K公司所提的制造过程“参数管理质量环”要求下，我们为其搭建了一套基于用户体验差异化需求、基于制造失效影响及影响分析（PFMEA）的全面可视化的制造过程质量管理体系。
FMEA技术不仅是对过程中的风险进行识别控制，更是直接贯穿到整个生命周期。以某款新冰箱的箱体发泡工艺为例：依据产品设计和开发输出的要求，我们划分出7个步骤，来对冰箱的制造过程进行设计和开发。
1. 确定过程分析范围
确定分析的范围为箱体发泡工艺，从壳体预热、夹具固定，到注料，再到最终的光学检测，这一阶段的制造过程工艺流程图，是基于产品开发与设计（FMEA）输出的产品框图（装配层级及顺序）来的。
范围的确定有助于FMEA团队更准确地分析过程，将优势资源集中于优先级较高的过程中。
2. 过程结构分析
结构分析是整个FMEA的基础阶段，我们可以通过过程流程图或结构树的形式定义流程；基于人机料环等4M要素，找出影响过程的所有要素。
例如这里的注料过程，其影响要素就有操作员、机器设备、工装夹具以及环境温湿度。
3. 过程功能分析
功能分析是整个FMEA的核心阶段，目的是确保产品/过程的预期功能/要求能够实现。需要通过技术性语言进行描述。
这里我们还是以注料为例，注料后的箱体前脸平整度、飘偏度需要满足工艺要求，这里提出的是对产品特性的要求。那我们再来看下影响产品特性的过程特性有哪些要求，需要通过4M要素进行拆解。以箱体飘偏度为例，通过特性矩阵能看到，飘偏度受气动压力与脱模间隙影响。
转化成技术性语言便是：气动压力5~8pa；脱模间隙＜0.05mm。通过识别各层级功能和要求后，开展产品特性与过程特性之间的关联性分析，进而建立功能网。
4. 过程失效分析
所谓失效就是指上一步功能分析中的功能/要求无法满足。过程步骤，要实现的功能无法满足即为失效模式；过程工作要素，要实现的功能无法满足，即为失效原因；因失效模式，而对整个过程项造成的影响即为失效影响。
我们不仅要分析当前已知的失效，对可能发生的未知失效同样需要分析。同时要确定三者的关联关系，在功能网的基础上，进一步建立失效网。
5. 过程风险分析
需要完成对三个度（严重度、发生度、探测度）的评价。严重度表示失效影响的严重程度，考虑三个方面：1）对厂内的影响；2）对直接发运工厂的影响；3）对最终用户的影响。
发生度可以简单理解为失效模式发生的可能性，需要结合当前的预防措施来评价。可以通过计算ppm、cpk得出相对准确的判断。
探测度则表示当前探测措施的有效性，能否及时准确的找出失效的产品，是我们判断的标准。一般通过检验或实验来完成探测。其有效性的判定，很大程度上取决于是否做过MSA。
通过对三个度的评价我们可以标记出特殊特性，并对其重点关注，同时对后续将要采取的措施优先级进行排序，之后就可以调集企业资源优先对高AP项采取控制。
6. 过程控制方法优化
对高AP项优先采取控制措施，并且验证这些措施的有效性，然后重新评估风险，将验证有效的措施同步到控制计划当中去执行。通过不断的优化可将风险降至最低。
FMEA不断更新的目的就是为了持续改善，不断降低风险，确保过程稳健。
7. 过程标准固化
这是一个总结FMEA经验的过程，需要借助软件建立企业FMEA、家族FMEA、知识库、措施库等，将FMEA经验固化沉淀。
我们将AQP FMEA和PQM（专业版QMS）及其他系统数据间的串联通道打通，时刻保证FMEA文件的动态更新，进而指导K客户质量的持续改善，保证生产线在大批量生产和小批量生产之间任意切换。
正如CMMM模型所指示的一样，过程控制是企业经营发展当中的重要一环，而非唯一一环，后续我们仍将持续建设 收起阅读 »

2023年3月16日下午1点，紧张已久的内部审核开展了。
  在前期与此项目组沟通内审的时候就废了很大劲，我去通知项目经理，在这天要进行设计开发过程（军品）内审，由于公司只有这一个拿得出手的军工项目，所以就提醒他带上相关资料去应审，如果做的好的话，可以作为外审项目走(其实这一步没必要做的，只告诉他们时间地点过程就好了)。但是项目经理说，这个项目之前没有按照军工体系走，现在资料还没补齐，我和他争论了一番，没达成一致，我说你做成什么样就拿什么就好了，我不该提前透露给你的。
  开始的时候，审核员让胡总（技术负责人）讲一下项目用途、流程和进展。说完了之后审核员问咱们这些外购件、客户给的原材料入厂检验了没有、有没有入厂检验标准、检验报告。项目经理说：检验了，工艺工程师现场检验的，没有检验标准、没有检验报告。xx没有检验。这是一项不符合。技术负责人（H）有点不高兴了，他说我们不能这样审，因为这个项目本来就不是按照军工走的，他们根本做不到。审核员说，我问的这些东西并不是军工要求，是按照咱们公司流程，项目流程审的，这些你们都做不到。H说，我们的目的是让公司活下去，不是搞这些。审核员说，不做这些就是有风险，就是会导致出错。大家都开始有怨气了，接着。设计输入评审，技术可行性报告不完整，一看就是补得，这也是一项建议项，这是设计负责人（L）做的，一说这个他和技术负责(H)就不高兴了，说你直接说为了应付外审，我们应该怎么做就行了，审核员说我这是内审，你们别拿假的东西糊弄，内审和外审是不一样的，我要你们真实的过程，至于我拿不拿这个过程当外审项目你们不用管。H一听急了，就是为了外审我们才补这么多东西，结果你说不用了，你这不是玩我们吗？审核员生气了，说本次审核就到这吧。H领导脾气上来了和L摔东西走了。
  事后反思:①这个项目组根本不清楚什么是内审，不配合我们的工作，连他们领导都不清楚怎么接受内审。②我们公司的体系意识有待提高。③审核员无太大过错，只是最后一句应该解释一下，不是不用，而是整改好了再考虑用。大家都是为了公司着想，只是方向不同，我们更应该提高他们质量管理体系水平。
  总结：这活没法干了。 收起阅读 »

由于IRIS标准（ISO 22163）延期发布，新版开始执行时间也随之变化，参考下图：


 

 
01 从《数字中国建设整体布局规划》
看智改数转迈进深水区 
近日，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，明确数字中国建设将按照“2522”的整体框架进行布局，到2025年基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局。
 
所谓“2522”是指：
·夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”；
·推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”；
·强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”；
·优化数字化发展国内国际“两个环境”。
 
从《中国制造2025》到《质量强国建设纲要》，再到《数字中国建设整体布局规划》，数字经济利好政策频频出台，政策+技术双轮驱动，强力释放红利窗口期，但归根结底，也还是要落到不同产业、行业和企业的具体升级增长上。
 
产业升级是一个动态过程，数字化转型按下启动加速键，相应的，流程、制度、体系、设备、组织架构、员工的胜任力等各类要素都要跟着一起改变。不论是早前的信息化还是现在的数字化，本质上都是为了更好更快地更经济地生产产品、服务消费者。
 
数字化是手段，中心思想是“我们要变革”，数字能给出理性精确的定量分析，让决策有所依据。
 
 
 
02 大Q小q质量组合拳
整体战略是经营变革的前提 
数字化转型是经营变革的手段，企业要将其看作整体战略中关键一环，构建数字文化，打造数字化组织，培养员工数字化胜任力，从管理本质着手，掌握效率主动性。数字化转型不应该仅仅是拥抱技术、设备升级、系统改造这么简单。
 
举一个被说烂的反面例子：大多数的工厂已经开始使用数字化系统，借助excel或者FMEA、MES等不同细分领域的工具软件进行数据采集、风险管理、车间管理，但捣鼓来捣鼓去，最后还是全人力手工记录、人工处理。
 
人为操作的耗时和主观无法保证数据的精确性和实时性，数据模糊、无效、不完整甚至前后矛盾，就一定会导致决策出错。
 
约瑟夫·朱兰博士，现代质量管理领域的领军人物，提出了“小q”和“大Q”概念，二者的Q都是quality，质量一词的意思。
 
·小q：侧重于产品、服务和流程层面的符合性，关注“功能性”
·大Q：侧重于质量的管理和战略视角，聚焦“跨功能”
 
小q能让诸如检验、审核、生产、研发等单个模块的职能正常运行，却无法提升效率。没有能提供框架性的战略质量规划，什么东西都像一次性的，什么都可以做，可每个环节的衔接都是断裂的。
 
检验中发现的问题无法回溯到研发端，这次发现的产品质量风险，下次依旧存在，不是从0到1的有效闭环，而是0-0-0-0的无限循环。
 
我们需要大Q来起战略引领作用，对质量和企业组织的各个层级进行高效集中的协调，包括质量策划、质量目标的层次结构、质量基础设施的提供、质量改进的战略方向。
 
当小q的职能和大Q的战略规划同步时，质量活动一定能满足企业的期望。
 
 
 
03 借力第三方数字化服务商
克服质量成本难量化难题 
这当然不是在说小q（功能性）不重要，相反，有了大Q打基础，各个职能模块都能在一个大的“控制调度平台”上维持住完美运作状态，才不会出现上文所说的脱节断裂问题。
 
惟其如此，才能建立一整套涵盖理念、决策、实施、执行的科学管理体系，从而解决效率和效益的问题，更能又快又好又“经济”地满足消费需求，并在持续性的正面反馈下进一步对企业的组织方式、生产制造、商业模式产生积极影响。
 
但话说回来，这些也都是很久以后的事情，能不能省时省力地解决眼下的问题，才是绝大多数企业所关注的。这也是为什么有说法称，数字化服务商正在开启一个万亿级新市场。
 
中国的企业数量十分庞大，企业规模、发展阶段也各有不同，有些企业只需要对某个单一环节进行数字化，有些可能要对整体的上下游协作供应链、全面质量管理体系进行改造；有些没有足够的投入资本，有些盲目迷信技术，最后换来一套功能齐全的“皮囊”。
 
市场大了，滥竽充数的也就多了。很多工业管理软件有几种类似弊端：只有一套标准化产品，别的啥也没有，没法满足差异定制化需求；或者是干脆把线下流程照搬到线上，除了形式变化和打水漂的购入成本外，什么增益也没有。
 
在这个消费需求驱动的时代，能被信赖的工业软件，肯定有非常突出的差异化竞争能力，企业在做选择时，能看见你解决问题的能力、交付实施的能力，甚至是面对不同行业时的诊断和跨界能力。
 
看得多就会得多，就能触类旁通举一反三，这不仅是对软件服务商的要求，也可以是企业经营学习的一个方向。我们做案例智专栏，也正是想把各个行业的典型案例整合输出，让企业和企业间可以互相借鉴，启发出多元的视野，集众家之所长，互惠互利，共同进步。
 
 
04 数字化总体架构建设方案
搭建完整高效的智能制造系统 
一直在讲大Q小q协调一致的战略意义，今天的案例自然也与此有关。
 
S客户是一家电子制造企业，生产过程的质量控制程度会直接决定良率高低，某个环节一旦出错，就有可能造成整个批次报废。也因此，在产品研发、生产制造的全生命周期中，必须对生产条件、检验监测、车间现场、生产人员、环境设备等要素提出高要求。
 
S客户主要面临两大难题——
 
·内部：人工成本高、制造过程管理难、产品质量不稳定
·外部：客户提出了更多个性化、多样化和智能化的产品需求
 
高层管理者变革决心很大，亲自带队成立项目组对市场上的数家软件服务商进行了调研和试用，在后续的项目实施部署过程中也给了我们很多支持。
 
在经过一番细致全面的调研商谈后，我们对整个生命周期过程进行了总体架构规划，从设备层、控制层、执行层、计划层和决策层五个层面出发，对标准、过程、资源、人员、售后、改进等多个维度，制定了一套适合S客户当前发展现状的解决方案。
 
·通过部署AQP FMEA，让所有关联文档自动同步，实现业务流程和流程文件的标准化、系统化、履历化，建立企业知识库，随取随用，智能化操作，大大提高FMEA编制效率，有效缩短产品开发周期，更好匹配消费者多样化需求，为客户带来实际收益。
 
·通过部署PQM（专业版QMS），并打通产品全生命周期管理（PLM）系统、AQP FMEA和各类制造设备的传递通路，实现各模块信息共享和控制集成。生产车间能及时反馈生产过程中的质量信息，给到前端研发或是售后部门进行分析调节，让制造过程中的问题得到及时发现、及时处理，实现闭环质量控制，大大减少加工质量损失。
 
 
不论是今天的解决方案案例，还是此前的研发质量、生产质量、追踪追溯案例，我们都在用具体客户故事来传达我们的主张——
 
任何技术、软件、工具的选择，都要对对方有一个考量：他们有想清楚吗？他们有经验吗？他们会应用吗？只有这样，才能让技术软件或是工具为你的投入创造匹配得上的效益。
 
也欢迎关注我们，或是和我们交流你的想法和思考。 收起阅读 »