在质量管理中使用数据分析的优势

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质量控制方法在每个生产环境中都至关重要。它们保证输出产品一致、无误，并符合所有行业、健康和安全法律法规。当产品符合这些标准时，客户持续满意，公司也更有可能在市场上取得成功。这就是先进的商业分析研究非常重视数据的原因。

随着越来越多的企业构建以数字化和自动化运营为首要模式，并采用更智能的机器和互联基础设施，大量的可在制造生态系统中轻松访问的数据。

制造商可以通过使用分析和这些数据，发现隐藏的洞察力，从而提高产品质量，并提高产品在重要市场的接受度。这篇博文将解释数据分析在质量管理中的重要性和优势。

什么是数据质量管理？

公司依靠数据来做出决策、理解模式和评估绩效。随着数据在企业运营中扮演越来越重要的角色，数据质量的重要性也日益增长。数据质量是衡量数据准确性、完整性、及时性和一致性的指标。换句话说，它涉及确保数据正确、干净和最新。

数据质量管理是理解数据的一个关键步骤，最终可能对您的最终结果有利。首先，有效的数据质量管理为所有业务工作奠定了基础。需要更新或不可靠的数据可能会导致错误和失误。数据质量管理计划为所有组织部门创建了一个框架，该框架阐述并维护数据质量标准。

为什么数据质量管理和数据分析很重要？

一个组织的命运取决于改进运营和提高投资回报率 (ROI)。结果很大程度上取决于数据分析和数据驱动的流程。有用的数据可用于识别和解决问题及其根本原因、后果和可能的补救措施。

数据驱动的质量管理是对传统方法的改进，它用一个集成系统代替了在生产后对单个产品进行的多次测试，该集成系统连接到在生产线相关点跟踪产品和机器参数的模块。

然后，使用这些标准开发质量模型和配置文件，制造商可以将这些模型与当前的生产状态进行比较。模型与产品或设备实际状况之间的差异是出现或可能出现问题的明显迹象。

在质量管理中使用数据分析的十大优势

1. 更好的决策

通过提供准确和相关的信息，数据分析可以帮助企业做出更好的决策。例如，如果企业在某个产品的质量方面存在问题，数据分析可以查明问题的根本原因，并提供可行的补救措施。这可以促进决策者改进问题解决能力，从而使企业受益。

2. 早期发现质量问题

企业可以通过快速识别质量问题来节省时间和金钱。数据分析可以帮助及早发现潜在的质量问题，使企业能够在为时已晚之前采取补救措施。例如，如果制造商能够及早发现产品缺陷，他们可以在产品送达消费者之前纠正缺陷，避免昂贵的召回和损害企业形象。

3. 提高效率

数据分析可以帮助企业精简其质量管理流程，从而减少查找和解决质量问题所需的时间和精力。这可能会导致效率提高和成本节约。例如，企业可以通过自动化某些质量控制程序来减少确保产品质量所需的时间和金钱。

4. 提高客户满意度

提高产品和服务的质量可以带来更满意的客户，他们更忠诚，也更有可能重复购买。组织可以通过使用数据分析来识别需要改进的领域，从而进行可能改善客户体验的调整。

5. 改善资源利用率

数据分析可以帮助企业充分利用其人力、物力和设备资源。例如，工厂可以通过查看生产数据来发现其生产流程中的低效率，并进行修改以优化资源效率并减少浪费。

6. 更好的风险管理

数据分析可以帮助企业识别潜在问题并主动解决问题。例如，企业可以通过审查产品质量数据来发现潜在的安全隐患，然后采取措施在这些隐患危及消费者或企业之前加以解决。

7. 加强问责制

组织可以通过使用数据分析来衡量与质量相关的指标，从而使员工和供应商对其绩效负责。这可以降低发生与质量相关问题的可能性，并提高整体质量。例如，通过监控制造过程各个阶段的故障率，企业可以查明员工或供应商可能需要更多指导或培训的领域。

8. 实时监控

由于数据分析使得可以实时监控与质量相关的变量，因此企业能够更好地发现和解决质量问题。例如，如果企业使用传感器来跟踪其设备的运行情况，则可以识别潜在的质量问题，从而避免停机或其他困难。

9. 提高合规性

数据分析可以帮助企业确保符合法律法规和行业标准。这可以降低违反法规和由此产生的罚款的可能性。例如，企业可以通过审查质量数据来发现他们未达到监管标准的领域，然后采取行动来解决这些问题。

10. 竞争优势

企业可以通过提高其产品和服务的质量来在市场中获得竞争优势。这可能会导致市场份额增加和收入增长。例如，如果企业能够始终提供高质量的产品，则可以将自己与竞争对手区分开来，并吸引更多客户。

11. 客户满意度提升

数据驱动的质量管理提供了一种更精确、更有效的方法来确定潜在缺陷的确切位置，从而改进问题解决并生产出更符合预定义标准的产品。

高质量产品直接影响净推荐值和客户满意度 (CSAT) (NPS)。使用数据驱动的质量管理，您可以在最早阶段发现问题，并在缺陷出现之前采取补救措施。由于这种主动的质量控制，更满意的客户更有可能向市场上的其他人推荐您的产品，并返回购买更多产品。

12. 了解质量问题

在生产过程中出现的任何质量问题，都可能归咎于您合作的供应商或其他供应商。通过使用实时数据模拟每个可能情景下的故障或缺陷情况，数据分析有助于识别问题的根本原因。

它可以通过反复分析来自多个历史时间段的数据来突出错误或缺陷的可能原因。因此，分析将质量覆盖范围扩展到上游制造运营，这是端到端质量改进项目的一个重要组成部分。

结论

数据和分析提供了许多优势，但仍然有很多尚未开发的数据潜在用途需要探索。随着企业努力利用大数据的潜力，对拥有数据分析能力，能够推进公司和自身职业发展的员工的需求非常大。每个希望保持竞争优势的公司都应该将数据质量放在优先事项的首位。公司拥有正确的数据，才能做出能够使其在当今动态经济中蓬勃发展的决策。