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质检员如何质量管控数据?

一、质检员如何质量管控数据?

第一阶段:启动

在这个阶段我们需要根据所在机构的现行组织架构和工作规范基础上,建立一套质量管控流程和规范。如建立质量管控委员会、制定质量管控管控办法等。质量管控委员会不必是全职,可由现有组织中如信息中心相关人员兼任。数据质量管控办法,则应明确质量管控的角色、职责,建立可执行的工作流程、可量化的工作评估方法,同时也应具备绩效考核、冲突解决与管控方式等。

有了流程和规范后,相应的责任人就应明确本轮质量管控的目标。如:数据质量提升范围,或者是满足一些业务的预期。目标制定完成后我们就可以进入下一个执行阶段了。

第二阶段:执行

进入执行阶段,我们就要开始具体的质量管控工作,整个工作应该围绕启动阶段制定的目标进行。这时我们应该适当引入一些质量管控工具来帮助我们更高效地完成我们的工作。

第二步,设计数据质量控制操作程序

获知已知数据问题后,就应设计数据质量控制操作程序。主要包括以下3个方面:

制定检查和监控的频率及方式

制定质量问题评估方式和整改方式

制定质量报告内容及对象

第三步,定义数据质量需求

根据剖析的质检规则和控制操作程序,对数据质量需求进行定义,这里又可拆分成以下3个步骤。

1.梳理数据模型

梳理数据模型的主要工作是确定检查对象实体之间的关系,关键字、主外键关系梳理、字段类型、长度等。

2.建立质量规则

这一步是将我们剖析的数据检验业务规则,转化成可执行、有结果的技术规则。

3.建立质检方案

将可同时评价且主责部门划分一致的规则集合起来,建立质检方案。也可根据业务或者是评价规范再对规则进行细分建立方案。

第四步,确定数据质量水平

数据质量需求定义完毕之后,我们就需要确定在此需求下,目前数据质量的水平处于什么位置。

第五步,管理数据质量问题

问题找到,下一步我们就应该进行问题的管理了。根据不同的质量问题,进行不同的质量整改方案。

第三阶段:检查

检查阶段,主要是对执行阶段的成果进行检查并分析原因,包括以下3个方面。

1)确定整改质量

对处理后的数据进行再次质检,出具数据质量的报告。

2)对比整改效果

对比处理前后效果,总结改进措施。

3)检查数据质量是否合格,分析不合格原因

这里找到了不合格的原因,会在下一轮管控中进行技术上或者操作程序上的改进。

第四阶段:处理

本环节一般包括以下2个方面:

1)监控数据质量,控制管理程序和绩效

根据既定的操作程序,对质量管控过程中各个环节参与者进行绩效评估。还可以根据不同时期的重点的制定不同的评分标准,有针对性地进行评价和管控,如整改初期数据缺失严重,则可对完整性规则权重调大,以期更快看到成效或者达到更好的效果。

2)建立质量控制意识与文化

在这里沟通与推广是重点,要让所有参与者了解数据质量问题和其实质影响,宣贯系统化的数据质量管控方法,同时挖掘对各个环节参与者的价值,尤其是业务方,传达一种“数据质量问题不能只靠技术手段解决”的意识。最终形成一种数据质量的管理的文化。

二、质量管控的5大支柱?

你说的是质量管理的五大工具吧.

1.SPC

2.APQP

3.FMEA

4.PPAP

5.MSA

三、质量管控重点和管控方法?

质量管控重点主要包括产品质量、过程质量和体系质量,管控方法主要有质量计划、质量控制、质量保证和质量改进。质量计划是指在产品开发、生产、销售和服务过程中制定的质量目标、质量标准和质量措施。质量控制是指对产品或过程的质量进行检查和验证,以确保产品或过程符合质量要求。质量保证是指通过建立完善的质量体系,确保产品或过程的质量始终处于受控状态。质量改进是指通过持续不断的改进,提高产品或过程的质量。

四、车间质量管控怎样做?

普实通过一物一码,记录产品从原料,到生产过程,再到成品所经历的所有环节;通过各个环节的信息采集或录入,完成产品属性信息的关联绑定,从而为质量评估或质量追溯提供数据支持。企业可以追踪记录到每一件产品有关的人、机、料、法、环等各种数据,贯穿产品全生命周期。

以下为企业质量管理实际案例分析

良品率关联员工技能等级

质量管控意识培训渗透到所有员工,注塑件产出良品率与员工技能熟练等级关联,制定员工技能提升通道,从而促使员工成长,也使产品质量得以有效保证。

员工技能等级

IQC 来料质量控制

仓管员点收来料后,通过移动采集设备PDA登记供货批次等生成“暂收送检单”直接从蓝牙打印机打印条码标签,再交质量部检验及出具测量报告。

在合格的情况下,仓管员扫库位+标识标签,完成原材料入库作业。基于FIFO先进先出原则,在电视看板上展示优先出库物料的批次、库位及数量,同时推送总库存和所有库位的信息。

原材料看板:软件画面

仓库原料看板(批次、库位)

原材料看板:车间实景

仓库电子看板实景

IPQC过程质量控制

IPQC一般为抽检,检查内容分为:对各工序的产品质量进行抽检、对各工序的操作人员作业方式方法检查、对控制计划中的内容点检。

xx企业给现场检验人员配置了平板电脑,巡检数据即时上传。

巡检
数字化工厂:iPad车间巡检_哔哩哔哩_bilibili

CPK过程能力指数PT点位测量报告:

CPK过程能力指数PT点位测量报告

FQC成品质量检验闭环&防错措施

质量成检闭环

周密的闭环质检流程并增加防错措施:确保FQC做到先进先出避免数量短装错装、责任到人、实物全检、缺陷统计等。

流程:产线报工-周转箱管理(标签)-待检入库-全检记录-全检入库-产品入库


OQC成品出厂检验

xx企业供货给主机厂的一级零件,全部一物一码。每个零件经PDA点扫入周转箱数额到定值打印箱码标签,最终和主机厂提供的外箱标匹配,一切正常则发货。

短装、混装、漏装、错发等均会有相应的提醒:

五、质量管控十大经验

质量管控十大经验

质量管控是企业生产经营中不可或缺的重要环节。一个企业无论是在产品制造还是服务提供方面,都需要对质量进行有效的管理和控制,以确保产品或服务的符合性和客户满意度。在这篇文章中,我们将介绍质量管控的十大经验,帮助企业建立高效的质量管理体系。

1. 设立清晰的质量目标

确定明确的质量目标是质量管理的第一步。企业应该根据自身的发展需求和市场要求,制定符合实际情况的质量目标。这些目标需要明确、具体,并且可衡量。通过设立清晰的质量目标,企业能够明确质量部门和员工的职责和任务。

2. 建立完善的质量管理体系

质量管理体系是企业质量管控的基础。企业需要建立一套完善的质量管理体系,包括标准化的工作程序、质量控制流程、品质评估方法等。通过建立完善的质量管理体系,企业能够有效地组织和管理质量活动,提高产品和服务的质量。

3. 强化质量培训和教育

质量培训和教育是提高员工质量意识和能力的重要手段。企业应该定期组织质量培训和教育活动,包括质量知识、质量管理方法和工艺技能等方面的培训。通过质量培训和教育,企业能够提高员工对质量的认识和理解,培养出一支高素质的质量管理队伍。

4. 引入现代化的质量管理工具

现代化的质量管理工具能够帮助企业更加高效地进行质量管理。例如,统计质量控制方法、六西格玛管理、品质函数部署等工具都可以提高质量管控的效果。企业应该根据实际情况和需要,选择合适的质量管理工具并加以应用。

5. 加强供应商管理

供应商的质量直接影响到企业的产品和服务质量。企业应该加强对供应商的管理,确保供应商具备良好的质量管理能力和技术实力。建立供应商评估和审查制度,定期对供应商进行评估和监督,确保从源头上控制质量。

6. 建立质量意识和质量文化

质量意识和质量文化是企业质量管理的核心。企业应该将质量作为企业的核心价值观和企业文化的重要组成部分,将质量意识融入到企业的各个方面。通过建立良好的质量文化,企业能够形成全员参与、全员质量控制的氛围。

7. 建立质量数据管理系统

质量数据是质量管理的重要依据和决策支持。企业应该建立质量数据管理系统,对质量数据进行收集、分析和利用。通过建立质量数据管理系统,企业能够及时获取和处理质量数据,发现问题和改进机会,并及时采取相应的措施。

8. 实施全面质量控制

全面质量控制是持续改进的重要手段。企业应该实施全面质量控制,包括从设计、生产、销售到售后服务的全过程控制。通过全面质量控制,企业能够及时发现和解决质量问题,提高质量水平和客户满意度。

9. 进行定期质量评估和审核

定期的质量评估和审核是质量管理的重要环节。企业应该定期对质量管理体系进行评估和审核,发现问题和不足,并及时进行改进。通过定期质量评估和审核,企业能够持续改进质量管理体系,提高质量管理水平。

10. 借鉴先进的质量管理经验

质量管理是一个不断发展和进步的领域。企业应该关注国内外先进的质量管理经验和做法,借鉴先进经验,并结合企业实际情况进行创新。通过借鉴先进的质量管理经验,企业能够不断提升自身的质量管理水平。

结语

质量管控是企业健康发展的重要保障。通过遵循上述质量管控的十大经验,企业能够建立高效的质量管理体系,提升产品和服务的质量,增强市场竞争力,实现可持续发展。

六、什么叫数据管控?

数据管控是在做大数据平台包括传统BI都需要做的工作,数据从各个源过来,我们都要进行数据质量的管理,也就是我们常说的数据治理。

管控手段包括对数据质量、数据生命周期、数据标准、元数据四方面的管控。

不管是做数据仓库建设还是做数据分析,一致和准确的数据是数据模型与决策分析的基础。在实际生产环境中,从不同的系统抽取数据到大数据平台,那么我们就要提供一套数据监控机制,对数据质量进行监控。良好的、高质量的数据可以有效降低系统建设成本。

七、大数据 风险管控

大数据在风险管控中的应用

随着时代的发展,大数据已经成为许多行业中不可或缺的一部分。其中之一就是风险管控领域。大数据技术的应用,为企业提供了更全面、准确的数据分析,帮助企业更好地理解和管理风险。本文将探讨大数据在风险管控中的应用,以及其对企业决策的重要性。

大数据技术的优势在于其能够处理和分析海量的数据,从而发现其中的规律、趋势和风险点。在风险管控领域,企业可以利用大数据技术实时监控市场变化、收集客户信息、分析行业趋势等,以提前预警可能出现的风险。通过对大数据进行深入挖掘和分析,企业可以更好地把握市场机会,规避潜在风险。

大数据在风险管控中的应用不仅可以帮助企业识别风险,还可以加强风险预警和决策支持能力。通过建立智能风险监控系统,企业可以实时了解市场动态、客户行为、竞争对手的举措等信息,进而及时调整策略、采取措施,降低风险,提升企业竞争力。

除了风险预警和决策支持,大数据在风险管控中还具有强大的数据挖掘和分析能力。通过对历史数据和实时数据的分析,企业可以发现风险事件之间的关联性,识别潜在的风险点,并提出相应的预防措施。大数据技术的应用,使企业能够更加精准地把握风险,避免损失。

在风险管控中,大数据不仅可以帮助企业识别和规避风险,还可以提升企业决策的科学性和准确性。通过大数据技术的支持,企业可以进行全面的数据分析,深入了解市场状况、行业动向、客户需求等信息,为决策提供有力支持。大数据分析的结果和趋势预测,能够帮助企业更好地制定战略规划,优化业务流程,提高工作效率。

总的来说,大数据在风险管控中的应用具有重要意义,可以为企业的发展和经营决策提供有力支持。通过大数据技术的应用,企业可以更加全面、准确地了解和管理风险,实现风险管控的科学化、智能化,从而提升企业的竞争力和可持续发展能力。

大数据技术正成为企业风险管控中不可或缺的重要工具,帮助企业应对市场变化、挑战和机遇。通过不断探索和创新,不断提升大数据在风险管控中的应用水平,企业将能够更好地应对风险挑战,实现可持续发展。

八、班组质量管控八大要点?

1、品质意识宣贯。利用早会、日常巡查沟通、技术交底等不同方式穿插进行;不厌其烦的进行;

2、明确质量职责。明确班组长、关键岗位、辅助岗位的质量职责;

3、加强检验依据建设。没有质量依据拒绝生产,这样从源头上杜绝了质量问题的发生;

4、设备、工装、计量器具管理。工欲善其事,必先利其器。‘机、测’是重中之重,严格执行三级保养、定期校检机制;

5、物料管理。领料时复核BOM中物料的正确性,型号、规格、数量等,杜绝不合格流入;

6、环境管理。特殊作业环境时,温湿度、光照等物理因素,工作氛围等心理因素都要考虑和施加控制;

7、首件检验、批量抽检机制。严格执行首检、批量抽检,杜绝批量事故。

其他方面,需要综合本班组交期、人员配置等因素,综合管控质量,确保质量与交期、成本等因素做到综合统一,和谐共处。

九、技术质量管控要点?

1. 不要轻易确定工艺、确定了的工艺不要轻易更改

1)产品出质量问题,要找到问题的根源、主要因素或者主要表现;

2)在没有搞清楚问题前,轻易更改工艺其实掩盖了真正原因和问题。

2. 过程控制要有量化和追溯的强烈意识

1)品质取决于众多的因素,不要忽略任何细节;

2)任何细节尽可能用数据去控制并记录;

3)过程细节不进行控制和追溯会误导纠正、预防措施的制定。

3. 解决问题一定要有耐心

1)不能浮躁,希望一口气吃个胖子;

2)发现异常情况不要因为与解决的问题好象没关系而置之不理;

3)找不出原因和规律的时候不要不行动,可以把分析的影响因素控制规范起来;

4)把以前试验和总结的一些经验和规律再复习复习;

5)一旦发现一些经验和规律后,再深入下去把它上升为理论,哪怕多废点成本也值得;

6)要知道“千里之堤毁于蚁穴”,也要知道“愚公移山”。

4. 要建立预防的思维

1)质量管理的最高境界是预防,而不是出了问题后如何挽救;

2)任何质量问题出现前一定是有征兆的,就看你有没有方法、手段和经验去监控和识别;

3)同一质量问题重复出现第二次时应该引起高度重视;

4)应该把每天的过程和结果数据用一定的工具进行整理,并从整理的结果中寻找规律和变化趋势,这些规律和显示的趋势是需要不断修正的;

5)在加工产品之前各个控制要素要尽可能一致性要高。

十、什么是质量管控?

质量管控是指为达到质量要求所采取的作业技术和活动称为质量控制。

就是说,质量控制是为了通过监视质量形成过程,消除质量环上所有阶段印起不合格或不满意效果的因素。

以达到质量要求,获取经济效益,而采用的各种质量作业技术和活动。

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