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在競爭日趨激烈的數字時代，制造業想要有一席之地，進行數字化改造已是大勢所趨，而高質量發展則是必由之路。經過近幾年的技術發展，如今針對質量管理的數字化工具已有不少，然而這個過程中卻暗藏著許多不確定性。

對于制造型企業而言，安全、穩定、可靠是第一要義，不少企業情愿進行自動化的改造。

很多人都知道，質量管理當中有一個重要的方法叫持續改進，而數字化轉型的一個重要作用就是為企業持續改進提供支持。同樣，持續改進的方法也能應用到數字化轉型中來。

今天，我們就來看看持續改進的數字化質量管理。

如何理解持續改進的數字化質量管理

被譽為“現代管理學之父”的彼得·德魯克也認同持續改進的價值：“真正優秀的企業往往顯得風平浪靜，因為它是持續改進的結果。”

有些企業認為質量管理、持續改進就是六個西格瑪，其實不僅如此。

對制造型企業而言，在傳統的質量管理過程中，持續改進多針對不合格的產品、或潛在不合格的產品、或當前不滿意的現狀，不斷尋求改進。

然而，要解決這些問題，需要大量的技術支持。

比如，要知道產品生產過程哪里出現了異常，需要收集整個生產過程的相關數據，還需要將這種產品不同工藝、不同原材料、不同流程的歷史數據與現有數據進行比對，以及類似問題發生時，常出現的問題是什么等等。

其中涉及大量的數據采集、數據篩選、數據分析等步驟，如果僅憑人力是難以完成的。而如今，借助數字化工具便能夠更好地實現。

盡管如此，通過數字化一步到位去完成上面所有的問題很難，然而把它細化，分成多個問題和步驟，做起來就容易了。

比如，針對不良品，找出生產過程的異常之處只是其中的一個步驟。持續改進還需要企業繼續分析判斷異常發生的原因，從而對生產流程、質量管理流程不足之處進行改進，更新質量控制方法，最終形成新的質量管理標準和生產流程。

而這當中持續是關鍵、改進是重點。盡管細化后的步驟針對的都是具體的小問題，但每次解決的問題都是企業產品質量往前的一步。

數字化質量管理的工具

持續改進不容易，數字化的工具和方法可以讓持續改進的效率更高、成本更低、質量更好、靈活性更大。比如中鐵山橋集團T8質量管理系統就是融合了全過程管理和PDCA循環等質量管理理念，在提高數據質量的同時，把數據追溯到細節。

為此，不少企業推出智能生產線系統為制造型企業，尤其是中小型企業，質量管理數字化轉型出謀劃策。

比如寰球智能產線系統從數據采集入手，深入挖掘企業生產過程各項數據的內在價值，融合過程工藝、工藝流程知識以及相關的數據建立多工序工藝參數優化模型，對工位工序節拍、產線動態瓶頸、工藝流程等進行分析，幫助企業重構可監測、可分析、可控制、可追溯的新型數字化質量管理模式，逐步形成以生產質量智能追溯與優化系統的產線數智化系統，持續改進產品質量。

對制造型企業而言，數字化改造不一定需要系統重構，持續改進的數字化改造也許就能讓企業成為穿越風雨和歲月的常青樹。找到適合自己，在降低風險的同時，還能穩步前進的方法，可能更為重要。