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法律研究2023年全面质量管理趋势
越来越多的公司正在认识到全面质量管理 (TQM) 的优势，这使其成为一种流行的商业战略。在瞬息万变的商业世界中，企业必须紧跟最新的 TQM 趋势至关重要。在本文中，我们将讨论一些最新的 TQM 趋势，例如数据驱动决策、以客户为中心和持续改进。通过了解这些趋势，组织可以制定有效的 TQM 计划并保持市场竞争力。
2023年值得关注的6大TQM趋势
全面质量管理 (TQM) 是一种全面的方法，用于查找、最小化和预防产品和服务中的缺陷。我们可以预期，2023年将出现一些重要的 TQM 实践趋势，这些趋势将影响企业如何管理其质量要求。以下是 2023 年值得关注的 6 大趋势
1. 戴明环
戴明环经常应用于 TQM 中，以逐步改进产品或服务，从而减少错误和浪费。此循环包括四个步骤：计划、执行、检查和行动。在开始任务或项目之前，对其进行规划并指定目标。之后，通过提出解决方案并采取行动来完成任务。接下来，确保一切已正确完成并且已实现目标。最后，根据过程中发现的任何教训采取行动，并根据需要调整策略。组织可以通过遵守此循环来提高效率和质量，降低成本并提高客户满意度。因此，它是每个使用全面质量管理的企业的重要工具。
2. 六西格玛
这是一系列旨在提高产品和服务质量并减少缺陷的程序。六西格玛利用统计数据来评估质量和监控进展。使用六西格玛方法的企业，客户满意度会大幅提高。“定义-测量-分析-改进-控制”(DMAIC) 循环是此策略的基础。使用此循环，可以识别、测量、分析、改进和控制流程，目标是消除错误并降低输出变异性。组织可以使用六西格玛来提高客户满意度，提高生产力和效率，降低成本并获得竞争优势。预计到 2025 年，大多数顶级企业将在某种程度上实施六西格玛。
3. 精益制造
精益制造的基本目标是精简运营，同时减少浪费并提高吞吐量。它依赖于某些概念来做到这一点，包括持续的生产流程、以客户价值为中心、永无止境的流程改进和消除浪费。通过这种方法，企业可以用更少的资源生产更多产品。
价值流图是精益制造的主要工具之一 (VSM)。此方法有助于查找制造流程中的低效率和浪费，并向制造商展示如何改进和精简其流程。通过概述产品从原材料到最终消费者的历程，VSM 还使企业能够专注于客户获得的价值。
准时制 (JIT) 除了 VSM 之外，也是精益制造中使用的重要技术。为了避免浪费和多余的库存，这种方法需要在生产开始时精确计划和提供投入。通过确保只有所需的东西在适当的时间到达，JIT 有助于提高制造运营的效率。
4. 约束理论
TOC 流程的第一步是找到限制公司绩效的资源、流程或实践。确定约束后，您可以专注于提高资源的产量。在提高受限资源的产量后，您必须重复该过程以查找并利用系统中的下一个限制。通过将约束理论应用于全面质量管理，您可以确保您的公司专注于最重要的改进领域并优化其资源以实现最佳质量。这导致更高的成本节约和持续的效率改进。到 2023 年，我们可以期待进一步发展，这将帮助企业提高生产力和效率。
5. 全员生产维护
TPM 促进一种系统的预防性维护策略，该策略使用数据分析来查找故障，然后再发展成重大故障。TPM 将维护分为五类：自主、计划、预测、质量以及培训和教育，以确保机器的所有部件都保持良好的工作状态。TPM 是一种全面的方法，用于全面提高生产绩效。它可以通过强调预防性维护和员工合作来减少停机时间并帮助生产设施以最佳水平运行。
自主维护涉及操作人员对机器进行例行检查和清洁，并侧重于预防性维护。这有助于在问题发展成重大问题之前找到问题。计划性维护定期进行预防性维护，以便在可能出现重大损害或停机之前找到并解决潜在问题。预测性维护利用数据分析来预测设备何时会发生故障，从而能够及早进行维修并减少高昂的停机时间。
6. 自动化
机器人流程自动化 (RPA) 是一种可以应用于 TQM 的自动化方式。作为人工智能形式的 RPA 可以自动化单调、重复性的工作并简化流程。企业可以通过采用自动化来确保流程高效有效。此外，自动化还可以帮助企业更精确地衡量质量绩效。企业应考虑自动化如何支持其目标，并作为帮助其实现所需质量管理水平的工具。
机器学习、大数据和预测分析是 TQM 中自动化的其他应用。企业可以在预测分析的帮助下分析趋势并预测客户行为。大数据使分析海量数据并发现传统方法可能无法发现的模式成为可能。最后，机器学习可以支持识别潜在的流程改进领域以及补救措施的时机。
结论
在未来几年，强调数据驱动的决策以帮助企业简化流程和分配资源可能会增加。在这种情况下，技术将用于自动化运营并收集更多关于其运行方式的知识。此外，组织可能会继续依赖传统的 TQM 原则来维持其所有产品和服务的统一高标准。这些只是我们在 2023 年全面质量管理方面可以预期的趋势中的一部分。通过利用这些趋势，企业可以更好地确保它们正在生产满足客户需求和期望的产品和服务。
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