质量管理信息系统架构的核心模型介绍

制造业质量工作精细化管理的基础在于质量数据的实时性，让管理决策者第一时间掌握质量的变化趋势。随着国内制造业的更加国际化，越来越多的公司高层决定开始导入质量管理信息系统。

质量管理信息系统架构的核心模型主要为：系统技术支撑逻辑—数据采集—统计分析—监控预警，如图一所示：

一、    系统技术支撑逻辑

系统技术支撑逻辑主要解决系统内涉及的基本运算逻辑，集成了系统单点登录、权限管理、工作流管理、任务管理、委托管理等基本业务管理逻辑，以及质量算法包、图形分析库等基本分析工具。这些内容是系统最终客户化的基础，技术支撑平台的健壮程度决定了系统的稳定性，及客户化开发的便捷性、快速性。

二、    数据采集

数据采集模组主要解决质量数据采集问题，从质量业务阶段来分，有：进货检验、制程巡检、制程首检、入库检验、出货检验等模块。从采集方式来分，有：检验采集、集中录入、自动采集、系统集成等方式。这个模组要解决的问题是如何把质量数据输入到质量管理信息系统中，以实现后续的统计分析、监控预警功能。数据采集准确性、时效性是质量管理信息系统是否能够正确、有效运行的基础。

三、    统计分析

统计分析模组主要提供统计过程控制（SPC）方面，包括控制图、过程能力分析、QC手法基本图形等质量控制方法的运算呈现，以及各类客户化统计报告的汇编。这个模组主要是应用IT技术实现自动的统计分析，把基础的质量数据快速地转化成直观的图形报表，以供方便的决策。

四、    监控预警

监控预警模组是实现质量业务精细化的重要工具：供应链中的质量数据实时采集进入系统，通过预先设定的指标，系统在第一时间自动向相应的负责人预警异常质量的信息。这使得供应链中的计划决策在质量异常影响方面的因素，能够在第一时间获悉，并及时地进行纠正，同时也能指导质量业务负责人快速调配资源进行解决，防止质量问题的扩大。

厦门安必兴咨询顾问 郭其炼