质量数据缺乏有效记录和全面收集
产品质量数据依靠人工手段和方法记录和收集,在质量数据汇总过程中存在数据不全面和错误等问题,缺乏对产品质量的真实数据输出。
各模块质量数据无关联,不能形成有效应用
整个产品生命周期中质量信息从研发技术设计、供应商管理、生产制造、过程检验、物流存储、客户服务等多个环节的质量管控过程中,各环节不能有效形成质量数据串联 ,造成质量信息数据“孤岛”,无法有效的提前发现和解决问题。
质量管理“黑匣子”现象显现
质量管理系统化的分析工具和数字化的管理决策工具缺失,产品全价值链质量数据无法清晰展示,质量数据不能够支撑公司质量战略目标管理,管理层无法准确、及时的掌控公司质量现状,不能够支持高效决策。
狭义的质量管理
往往忽略研发的质量、服务的质量、生产过程的质量以及质量策划,而是注重在货品检验的执行层面
质量数据缺乏有效记录和全面收集
产品质量数据依靠人工手段和方法记录和收集,在质量数据汇总过程中存在数据不全面和错误等问题,缺乏对产品质量的真实数据输出。
各模块质量数据无关联,不能形成有效应用
整个产品生命周期中质量信息从研发技术设计、供应商管理、生产制造、过程检验、物流存储、客户服务等多个环节的质量管控过程中,各环节不能有效形成质量数据串联 ,造成质量信息数据“孤岛”,无法有效的提前发现和解决问题。
质量管理“黑匣子”现象显现
质量管理系统化的分析工具和数字化的管理决策工具缺失,产品全价值链质量数据无法清晰展示,质量数据不能够支撑公司质量战略目标管理,管理层无法准确、及时的掌控公司质量现状,不能够支持高效决策。
狭义的质量管理
往往忽略研发的质量、服务的质量、生产过程的质量以及质量策划,而是注重在货品检验的执行层面
研发技术质量管理
实验室质量管理
渠道质量管理
供应商质量管理
来料质量管理
过程质量管理
成品质量管理
售后质量管理
设备质量管理
研发技术质量管理
实验室质量管理
渠道质量管理
供应商质量管理
来料质量管理
过程质量管理
成品质量管理
售后质量管理
设备质量管理
打造数字化智能品管
打造数字化智能品管