供应链质量管理系统需要采集供应链上的“人、机、料、法、环”全量数据,建立多种类型的质量数据应用并进行质量数据分析。
(1)质量数据对接:
不仅要从供应商IT系统获取原料物料信息、订单、生产计划、成品等运营类数据,还可以在供应商生产现场安装物联网设备,采集现场实际生产进度、生产状态等生产类数据,实时查看工厂生产状态、实时质量情况,达到制造全过程跟踪。
(2)质量数据应用:
建立涵盖供应商认证管理、制造管理、绩效管理及持续改进等方面的质量数据应用,实现PDCA全周期管理。例如,在供应商制造管理方面,可结合从供应商生产现场采集的相关数据建立智能模具使用监控和警报、智能喷漆生产监控和警报等应用,对生产过程质量进行实时管理。在供应商绩效管理方面,可实时监控改进措施实施状况,及时预警,对供应商进行多维评价,并自动生成审核报告。
(3)数据分析:
通过对供应链质量数据进行分析处理,展现各供应商产品质量优劣势及发展趋势,进行质量管控并优化采购策略,提升采购物资质量。进而对质量问题进行复盘,避免问题重复出现,实现质量的持续改进,并系统地生成质量管理知识。
传统的线下供应链质量管理方式,如驻场供应链质量管理、飞行检查、三方质检等方式存在耗费人力、效率不高、管理效果有限等不足。而供应链质量管理系统可以增强供应链质量管理的穿透力,实现质量监督信息智能采集,帮助企业及时处理海量质量数据并实时共享,协同供应商提升质量管理水平,最终实现制造企业与供应链合作伙伴共赢。
供应链质量管理系统可有效地提高供应链管理的覆盖范围和深度,增强了对供应商生产过程的管控,供应商执行和管理类质量问题减少可带来质量成本节约。还可提供质量问题风险预警,缩短风险发现时间,可实现质量问题全程追溯,更加精准、快速地解决质量问题,减少质量问题造成的损失。同时,供应链质量管理系统会对供应商进行动态、快速地多维评价,调动供应商质量管理的主动性和积极性,供应商会配备质量代表工程师主动优化管理质量。