企业质量控制系统中数据管理及应用

企业质量控制系统中的数据管理及应用探究

摘要：从目前的情况看，企业把统计过程控制技术只作为一种纯粹的统计工具，来统计产品的质量问题发生后的状况，忽略了其利用质量信息查找质量问题原因的能力。造成这一现状的根本原因是质量数据的分散和无序，没有有效地利用统计技术对过程中的大量信息进行分析判断、处理改进，形成完整地闭环管理，这样就大大降低了spc分析缺陷原因和持续改进产品质量的功能，致使抽检根本不能够有效的指导生产。本文就从这些问题出发，来论述企业质量控制系统中数据管理的方法，从而找出正确的质量数据管理方法，能有效的利用各级检验的质量信息，真正解决问题，实现科学控制，提高企业（质量）数据的管理质量。

关键字：质量控制系统；spc理念；管理方法

统计过程控制技术是企业产品制造过程中的主要质量工具，在企业实际的质量控制管理系统之中广泛应用。但是不能忽视的是，它作为一种纯粹的统计工具，统计出的产品质量问题数据可能会存在分散的情况，这就降低了统计过程控制系统分析问题的原因以及改进产品质量的功能，因此说，对于质量控制系统中数据的管理工作就尤为重要，这成为企业进行统计控制的关键所在。下面本文就针对一些问题进行论述，使企业质量控制系统中的数据管理工作的作用发挥到最大。

一、统计过程控制理念简介

统计过程控制理念（spc），源于20世纪20年代，自创立以来得

到广泛推广，这一理念主要是指使用控制图等统计技术分析过程和输出，并通过恰当的措施保证整个过程而到稳定，最终实现改进和保证产品质量的目的。统计过程控制技术的原理就是通过对受控过程中产品质量特性值波动的研究取证，建立起有效的分析用控制图，计算出在这个状态下的过程能力，真正实现过程控制的目标，从而改进产品的质量。在企业质量控制系统中的数据管理工作中，要遵循该理念中的相关原理，实现企业的长远发展。

二、企业质量控制系统中数据管理存在的问题

要想使企业在激烈的竞争中获得长远发展，就必须打造高质量的产品以此来赢得顾客的信任，在这个过程中，企业一定要注意对于质量控制过程中的数据管理问题，这样能够使企业及时发现商品的质量问题，做好应对，从而提高企业产品的质量。但是在数据管理的过程中仍然存在着一些问题，影响了对质量数据的管理，下面本文就进行具体的论述。

1.管理过程中的控制意识和系统管理思想欠缺

较强的控制意识和管理思想能够使企业质量控制系统中的数据管理工作顺利开展，并有效的利用相关的信息进行分析判断和技术改进，从而形成完整的闭环管理，但是从当前的调查研究发现，管理者在管理过程中普遍缺乏整体的控制意识和系统的管理思想，这就打破了闭环管理系统的整体模式，造成了管理中弊端的出现。

2.缺乏过程控制及质量预防理念

过程控制和质量预防理念对于数据管理工作具有重大的作用，能

够使事前的预防控制、事中的过程控制以及事后的结果控制的资料都能掌握，但不能忽视的是，由于缺乏管理过程控制理念和质量管理理念，质量巡检工作不完善，运作过程不规范，质量调度与沟通协调的作用没有充分的发挥，给管理工作带来了一些负面影响。

3.不能充分发挥spc技术的系统功能

系统技术的运用能够使管理工作更顺利的开展，能够将控制图与质量控制，成本、设备管理相结合，实现信息采集自动化，控制图表化，并且不断完善经验库。但是在目前的情况看，在实际的过程中，企业质量控制系统中的数据管理工作还不能够充分的发挥spc 技术的系统功能，不能够将spc和qc活动有机的结合起来，这样就降低了过程控制的整体水平，同时spc和过程数采系统也不能够有效的结合，严重干扰了数据信息的及时采集，带来了不必要的麻烦。

三、企业质量控制系统中数据管理方法

上文已经提到，企业质量控制系统汇总的数据管理对于企业的发展具有重要的作用，但是在数据管理的过程中也存在着一些问题，为了实现企业的长远发展，本文针对上述问题提出几点数据管理的方法，希望能够实现企业数据管理的目标，为企业的长远发展扫清障碍。

1.强化系统管理思想及过程控制意识

国强的控制意识以及系统管理思想对于有效的利用系统技术对过程中大量的信息进行分析判断和处理改进具有重要的作用，上文

中已经提到在管理的过程中存在控制意识欠缺的现象，为此需要格外关注，做到以下几点。首先从以往重点关注质量指标，进行结果的分析控制向关注影响质量指标的各种过程因素（人、机、测、环、法、料）的转变；其次是要建立完善严密的过程控制系统，改变传统的质量部门和生产车间的生产检验模式，创新生产机制，向原材料、设备、生产以及信息化等辅助部门延伸系统管理的思维进行转变，最终实现全员、全过程、全方位的控制。

2.强化质量预防理念和过程控制理念

强化质量预防理念和过程控制理念的建设，实现事后结果控制向事中过程控制转变，事前的预防控制转变。通过加强过程巡检质量，规范过程运作，充分发挥质量调度沟通协调作用，提高过程问题的解决处理效率。在原有国标规定的基础上，对质量缺陷重新梳理，以顾客和市场为导向，制定细化的过程检验规程，在流程、内容以及方法上更加突出过程控制的重点，明确过程控制的方向。

3.充分发挥spc技术功能

以spc技术应用为契机，充分发挥数采系统的作用，强化各种质量信息的分析，质量特性的预防控制，构造企业整体质量管理信息链条。切实发挥统计过程控制工具的运用，强化统计分析、过程控制，强化预防机制的建立。一是确定数据采集规则、剔除规则、分组规则、异常处理追踪以及判异规则等，保证工序数据处于稳定受控状态，实现spc技术应用条件，并提出spc技术应用解决方案和对信息技术程序编写提出具体技术需求；透过spc管理工具收集加

工过程中各个关键工序的数据，并认真分析每个工序的变化趋势，收集相关资料，对于存在异常的程序进行认真排查分析，及时找出影响因素进行解决，对于关键因素要利用相关的工具进行验证并作优化调整。二是通过spc技术应用，对监控数据的准确性和完整性作进一步验证，掌握数据形态、抽样频率、过程能力分析、制订过程用控制图及分析、寻找影响过程的关键控制点及拟定控制方案：利用生产批次逐批选定指标和参数初步的过程监控方案（选择适用控制图、取样频率、分组规则等），制定非正常数据剔除规则；对采集、积累的数据进行分析，验证数据的准确性以及完整性；三是对参数和指标进行分析，找出其中的关键因素和异常点，拟定初步的治理方案，最后确定关键的控制点进行数据采集汇总以及数据分析管理工作，在此过程中，要及时制定出新的工艺参数标准，及时优化程序，并验证其适用性，如：合适的过程控制界线制定及控制图的应用，监控报警规则、异常数据剔除规则及判异准则，关键控制点spc数据采集汇总、分析；最终确定指标和参数的控制图类型、控制量、采样频率、分组策略、判异准则、数据剔除规则等监控方案。固化过程异常处理流程，确保过程异常得到及时、妥善处理。除此之外，要加强过程统计技术的运用，实现信息采集化和控制图表化，并将spc与dq活动完美结合，将spc与过程数采系统有效结合，加强控制水平，完善数据分析，用数据说话，实现管理工作的顺利进行。

四、结束语