目标：

是将质量管理信息化，促进企业管理效率。

愿景：

传播管理方法，推动企业管理发展，促进企业产品质量提升。

使命：

推动信息化与工业化融合，基于ISO9001、GJB9001B、TS16949等管理体系要求，将统计技术、质量分析方法、协同监控与软件信息技术有效融合，打造自主品牌的高效企业管理决策平台。

随着工业信息化水平的不断提高，以汽车行业为代表的QIS质量管理信息化建设已经取得了一定成功，在研发质量管理、供应商质量管理、装配过程质量管理、售后质量管理、产品质量追溯管理、计量器具管理、试验管理、目标管理、统计过程控制等方面都展开了实际应用。QIS质量管理信息系统继承了汽车行业先进的管理理念、管理模型、方法及实施经验。以下以安必兴QIS质量管理信息系统的解决方案为例展开系统功能介绍：

1.1 研发质量管理解决方案

全新开发、小改型等不同产品开发类型研发阶段及各阶段输入、输出在管理上存在差异，项目计划制定时往往花费研发项目管理人员大量精力同时效率受管理人员的经验影响很大，同时各阶段输入、输出往往受经验及执行力等因素影响，造成公司产品研发质量的不可控；各阶段评审参加人员及评审问题点改进时常因为产品上市时间而妥协，进而为产品生产效率提升及质量保证能力等埋下了很多隐患。新产品开发有部分零部件与供应商联合开发，供应商开发进展怎样？零部件“成熟度”怎样？有哪些零部件开发进度达成或滞后？是否会对产品上市时间造成滞后风险？

研发质量管理解决方案通过对现行不同的项目类型（小改型、全新开发等）建立项目模板，实现各阶段开发任务的输入、输出定义，可以帮助项目管理者在项目计划的制定过程中更好的贯彻执行项目管理要求。基于项目模板实现对新品开发各阶段任务、决策点、技术评审点展开过程管理，确保系统各阶段控制。研发阶段评审、输入完成等工作完成后实现各任务状态的动态更新，输出项目状态报告。新品开发项目过程所涉及的所有零部件开发阶段展开状态管理，针对管理需要动态展现零部件成熟度状态。并对各阶段评审问题展开跟踪管理，确保研发问题点显性化及有效改进。支持对各型号产品产品售后、制造过程质量异常数据的查询、统计，为新产品设计优化提供改进输入。通过以上功能实现研发过程质量的有效管控，进而实现产品质量管理延伸至产品研发阶段。真正实现好产品是设计出来的。

研发质量管理解决方案示例：

1.2 供应商管理解决方案

公司现有几百家供应商、几千个零件，供应商大会时统计供应商质量异常、业绩评价等数据工作量非常大，供应商最近三个月是否有是否有重复发生的质量问题？供应商业绩评价显示供应商供货保证能力或价格水平得分较低？。。。这些信息供应商管理有关人员完全依靠手工统计效率低下，且无法共享，向质量异常反馈等交互邮件、传真方式，周期长、费用高、效率低且跟踪难度大。要想了解某新产品供应商开发进展怎样、供应商现场准入审核发现了什么问题、哪些零部件样件/小批鉴定通过都非常困难。

通过IT技术打造公正、透明的供应商管理平台，实现供应商档案、供应商准入、供应商年度监察、供应商业绩评价、供应商质量统计分析等业务功能。将实现供应商开发过程管理、供应商业绩评价公平透明、供应商监察、准入考察及来料质量异常的改进跟踪管理等功能。将实现供应商开发准入现场审核情况、样件鉴定及小批试生产情况及开发进度的有效跟踪；并对供应商业绩评价展开协同及评价得分排名和红黄牌监控；通过与其他子系统的集成，实现供应商来料合格率、制造过程零部件在线淘汰率、售后PPM值质量水平的全面量化，为供应商大会及改进沟通提供全面、高效的数据支撑；并展开供应商改进的跟踪管理。支持对供应商物料质量展开质量监控，如同一物料一个月内出现2批不合格即发出质量预警消息等。为供应商质量改进监控提供平台支撑。

供应商管理解决方案示例：

1.3 制造过程质量管理解决方案

产品交期在即，产品现在到哪个工序？质量是否正常？最终检验发现的质量问题返修完成没有？如何衡量制造过程质量管理能力的强弱及产品质量的好坏？主要是哪几个产品型号一次合格率过低造成合格率总体目标没有达成目标？各个工序的合格率多少？需要实现质量管理精细化统计分析目前手工都变得很无奈或严重滞后。客户收到产品就发现了问题，经确认检验员有发现，没有再验证就出货放行了…

需要通过对各业务过程交检质量进行采集，展开不良返工及再检过程管控。并对通过产品各工序流动的跟踪，实现产品生产进度、质量状态的在线查询和监控，并支持与ERP的集成，对返工展开过程控制及返工经验的固化。实现一次交检合格率、产品缺陷率、不良TOP 10分析等动态统计和分析。并基于IT技术实现制造质量阀管理（如一天内同一A类不良发生2次系统自动发出预警消息）对各车间展开质量监控预警，也可自动发起纠正预防措施。基于改进验证需要提供具体不良项目改进跟踪效果验证统计分析平台支撑。

1.4 售后质量管理解决方案

很多企业售后服务信息收集基于邮件、纸面手工展开，售后不良标准化程度有限，存在同一不良被描述成多种方式，进而将质量问题隐性化。同时售后报告单采用纸面邮寄时间周期存在滞后且存在丢失风险；售后零部件质量统计分析手工展开工作量大、效率不高，也很难展开故障件PPM等专业的质量评估。

基于系统实施契机，展开售后服务过程的不良标准化固化，并实现售后报告单的在线提交、整车档案在线查询、备件管理、任务统计、旧件返回管理、索赔管理、售后质量统计分析等功能，实现零部件质量PPM量化，为整车及零部件质量改进提高宝贵输入。基于系统实现不良描述、业务模型及流程的标准化固化，分析方法标准化及自动统计分析和售后质量监控等功能。

装备制造业售后质量管理解决方案示例：

1.5 产品质量追溯解决方案

现有生产偏向于多品种、小批量模式，一批零部件往往用在多个产品型号、不同车辆上。当制造过程或市场质量异常时，当调查出某批零部件存在问题时，为了锁定问题零部件的具体用在哪些产品明细？往往需要对现有大量的纸面产品流程卡、领料单等信息展开过滤、清查。往往浪费大量人力及时间，造成异常发生后不能快速响应、效率低下，甚至有时候等调查清楚时发现存在潜在风险的产品已经发货，对公司的品牌建设及售后成本都造成很大损失。随着投入市场的产品不断累积、增加，手工纸面产品追溯效率及准确性问题日益显现，产品质量追溯的准确性和效率问题日益凸显。

通过追溯需要建立解决方案的落地，建立一套高效、涵盖对产品生产全过程，贯通物料批次信息、生产过程物料批次信息、产品质量信息及发货信息的全过程产品质量追溯系统。通过追溯系统快速还原生产场景，为产品不良原因调查提供支撑，在锁定物料批次后便捷、高效的锁定不良物料具体产品批次明细、产品编号（或产品批次号）明细及流向。为产品质量控制、质量改进及售后维修提供高效追溯查询支撑保障。提供产品追溯信息的正反向查询、跟踪功能，进而有效保证产品追溯、召回管理工作的需要。

产品质量追溯解决方案示例：

1.6 返工管理解决方案

产品交期在即，产品现在到哪个工序？质量是否正常？最终检验发现的质量问题返修完成没有？客户收到产品就发现了问题，经确认检验员有发现，没有再验证迫于交货压力生产擅自“放行”，如何能确保所有检验问题返工并再捡通过后才能入库、出货？

安必兴返工管理解决方案将涵盖检查、检验、返工过程管理及质量统计分析、等功能。系统将通过对制造过程检验信息、产品返工信息、入库检验等信息的系统采集，通过产品各工序流动的跟踪，实现产品生产进度、质量状态的在线查询和监控，并支持与ERP的集成，对返工展开过程控制及返工经验的固化。QIS系统自动将当前车辆合格信息回写ERP系统，方可办理入库手续，杜绝不良再检未合格即办理入库。

1.7 目标管理解决方案

在目标达成率统计时，统计人员手工展开各目标项目原始单据（如成品检验报告）的汇总统计，汇总完成后再发给相关人员汇总；这个过程中汇总、统计由人员手工展开，效率及准确性很难完全确保，各类质量信息EXCEL管理，邮件传递，手工统计分析，工作量大，容易出错。分散多人管理，随人员流动易丢失，且共享不变。

通过目标管理解决方案落地，展开目标数据体系的重构，通过目标项目原始数据采集、统计方法标准化，杜绝了手工统计汇总中间环节。实现有关质量目标维护、数据采集、趋势推移图、月度考评、监控管理。为企业管理经营层提供可视化的目标管理平台。

1.8 质量改进解决方案

产品研发过程、来料检验过程、制造过程、售后管理过程都存在很多改进机会，在企业质量管理过程中，对于是否需要发起质量改进往往已经有明确的要求，但实际上往往是否发起纠正预防措施、质量改进的发起往往基于管理人员的“责任意识”及经验；改进过程完全需要人员展开跟踪及提醒，效率低下。同时改进措施执行后往往验证周期长、统计困难，一部分最终被遗忘不了了之，常重发再发。同时制造过程、售后过程异常产品型号分布、发生工序分布、问题点分布等异常信息分析也不便高效的反馈到研发人员。

质量改进解决方案支持8D纠正预防措施表等改进模式。基于质量管理信息系统实现改进表单、流程的标准化固化，并展开改进过程跟踪管理及按时完成率统计。支持“质量阀”管理理论的实现异常监控及自动发起改进通知。通过与OA系统的集成实现任务通知及提醒功能，有助于改善周期的缩短。质量改进管理系统针对企业不同级别的质量问题，通过规范、高效的改进流程进行闭环处理，并形成改进经验库。基于平台实现多部门协同的质量问题报告、反馈、分析和持续改进机制。支持质量改进分布多维度分析及改善状态查看、监控等功能。

1.9 质量成本管理解决方案

鉴定成本和预防成本的投入是否合理？内外部失败成本来源、分布是否清晰？质量成本波动祸首？这些问题都企业管理及经验层想有效掌控的内容，但实际很多企业却无法做到。

质量成本管理解决方案展开质量成本科目分解管理，与企业现有ERP/财务系统进行集成，通过对现有系统财务数据的梳理进行有选择的读取，提高质量成本数据采集效率。质量成本统计和质量成本分析监控，通过信息规划，合理分解质量成本，并根据分解的质量成本科目采集成本数据，对采集的质量成本进行汇总，将汇总后的成本与预设成本目标进行比对和监控，以达到质量成本控制的目的。同时，系统支持多维度的质量成本分析。可以按型号、批次、部门等维度对预防成本、鉴定成本、内部损失、外部损失的各个子项进行分类统计，从而找出企业质量成本改进的关键点，并对质量改进的效果从质量成本降低的角度进行比对分析。

ERP系统

ERP是Enterprise Resource Planning（企业资源计划）的简称，是上个世纪90年代美国一家IT公司根据当时计算机信息、IT技术发展及企业对供应链管理的需求，预测在今后信息时代企业管理信息系统的发展趋势和即将发生变革，而提出了这个概念。 ERP是针对物资资源管理（物流）、人力资源管理（人流）、财务资源管理（财流）、信息资源管理（信息流）集成一体化的企业管理软件。它将包含客户/服务架构，使用图形用户接口，应用开放系统制作。除了已有的标准功能，它还包括其它特性，如品质、过程运作管理、以及调整报告等。

MES系统

制造执行系统 (manufacturing execution system，简称MES）是美国AMR公司(Advanced Manufacturing Research，Inc．)在90年代初提出的，旨在加强MRP计划的执行功能，把MRP计划通过执行系统同车间作业现场控制系统联系起来。这里的现场控制包括PLC程控器、数据采集器、条形码、各种计量及检测仪器、机械手等。MES系统设置了必要的接口，与提供生产现场控制设施的厂商建立合作关系。2100433B

质量信息孤岛化：

1：如何构建质量保障能力平台？如何让隐性的产品质量问题显性化？

2：多品种小批量 、工序多、过程复杂难以控制。

3：零部件多，过分依赖零部件质量。

4：手工采集信息、人工传递信息、人工统计分析、纸质资料存档的管理方式难以控制。

现有管理模式下遇到的困难：1：产品信息追溯是否满足客户要求？

2：管理目标数据统计准确度是否可信？

3：月会前大家都在“赶数据”，很多数据需要经过繁重的二次人为汇总、统计

4：车间不合格损失波动情况？

5：海量的产品过程质量数据无法进行挖掘，产品质量、零部件质量整体状况怎么样？6：新产品开发质量评审问题是否有效跟进、改善？进展状况怎样。

随着工业信息化水平的不断提高，制造型企业在以下方面已经取得了相应的成功：

在产品创新能力建设方面已经有应用PLM、PDM、CAD等系统，在研发产品数据管理方面已经取得明显效果；

在产品订单、生产及成本管控方面，有成功导入ERP系统，实现了企业成本控制能力的全面提升。在企业研发创新能力和成本管控能力全面提升的同时，以ISO体系要求为基础的质量管理显现出局限性，无法实现业务流与数据流的同步，质量管理工作依然延续八十年代的手工作业、EXCEL统计分析的方式，已经成为企业过程控制能力提升及管理水平提升的一大阻碍。与此同时汽车行业从2005年开始尝试，基于质量管理信息化系统展开企业质量管理模式的创新，并在海马汽车、长丰汽车等汽车企业取得了实际的管理效益。汽车行业质量管理信息系统已经成为QIS质量管理信息系统的管理标杆，其中汽车行业公认海马汽车QIS质量管理信息系统为行业标杆应用案例，并展开方法和模型的推广应用。质量管理信息系统设计理念

基于ISO9001/TS16949 PDCA持续改进机制：

IS09001体系的PDCA持续改进机制，其模式可简述如下：

P--策划：根据顾客的要求和组织的方针，为提供结果建立必要的目标和过程；

D--实施：实施过程；

C--检查：根据方针、目标和产品要求，对过程和产品进行监视和测量，并报告结果；

A--处置：采取措施，以持续改进过程业绩。

质量系统设计是基于ISO9001体系业务过程及条款要求，展开业务过程功能梳理及产品化，并将ISO体系的PDCA模型持续改进机制融合到系统业务逻辑中，实现ISO体系持续改进机制的系统固化。GE工业数码神经系统理论

GE工业数码神经系统理论的核心思想就是实现工业生产过程的“知”、“控”、“管”、“谋”。

质量管理系统决策平台是基于GE工业数码神经理论，通过关键业务数据信息及管理目标数据采集,实现质量工作状况的“可知”；通过对质量管理核心业务流程的标准化梳理、固化，进而实现质量管理工作流程优化，并实现质量过程管理的“可控”；通过对质量管理计划、质量目标的层层分解、达成率统计、监控，及重大质量问题整改的监控管理等，实现质量管理工作的全面“可管”；通过对企业质量目标业绩指标的全面量化，为管理层决策提供量化的数据支持，实现质量管理“可谋”。

彼得·德鲁克的认识问题

彼得·德鲁克在《卓有成效的管理者》明确的提出了，要提高管理者的工作效率必须首先解决的认识问题。

企业管理决策平台系统设计过程中，充分融合了先进的管理模型及标准的分析方法,实现隐性质量问题的显性化、可视化，帮助企业管理人员实现企业运营状况的快速了解，为企业管理人员高效决策提供支撑。

市场上有成熟的改进管理系统，其中安必兴的改进管理系统有一定的通用性和不同行业适用性，是基于QIS质量管理信息系统 基础上提供的解决方案，即能实现先进改进模型、方法的应用也可以实现企业行业特点的识别，以下为例展开功能简介：

质量改进管理系统显差管理

系统通过对供应商质量信息、制造过程质量信息、售后质量信息、质量成本、质量目标、产品审核等信息的采集，结合企业各业务质量目标值展开动态量化和在线的监控预警，进而可以实现质量管理的自动显差。为改进管理提供动态、量化的输入。

质量改进管理系统预警管理

系统实现了对典型的质量监控逻辑的产品固固化，进而实现异常的系统监控及预警。为质量管理控制提供了“鹰眼”支持，例如供应商同一物料连续X次出现不合格、制造过程合格率低于X%、严重不良一天之内发生X次、不合格损失超过X元等情况展开监控机制自定义及在线的监控预警，可直接触发纠正预防措施或消息通知。

质量改进管理系统流程管理

系统通过适当的二次开发支持不同企业的PDCA、DMAIC、纠正预防措施表单等改进业务单据的定制，依据企业流程展开流程配置，实现改进流程的物质化及过程管控。

质量改进系统能够通过内置的固定流程或灵活指派的方式，对故障处理过程进行追踪和监控，从而规范故障处理流程，并预防扯皮和处理不了了之的现象出现。系统能够对故障进行全程跟踪管理，对故障处理的整个过程都记录在案并可进行追溯。在跟踪记录列表中，可以分别查询到故障在新建、修改、提交、分析、纠正、审批的各个阶段的处理情况。

质量改进管理系统跟踪管理

过程追踪管理包括审批流程查看、审批意见查看、节点查询和任务催办等。也可以根据不同问题来源设置相应改进周期，如来料不良异常改进周期5天、市场抱怨改进3天等，系统即可自动根据改进实现要求显示其是否按时完成。同时系统支持按时完成率统计，可以根据不同责任单位、不同异常来源展开分类统计。可以有效促进企业执行力文化的提升和考核。

质量改进管理系统异常分析

系统提供自定义组合时间段、产品、责任单位、故障件、问题来源、改进类别等维度展开柏拉图分析。系统可以根据用户的需要设置复杂的报表。系统支持统计报表的保存、查询和导出，从对应表单中挖据数据信息进行统计，并根据统计方式生成对应的分布图、柱状图、趋势图与排列图，从而实现海量的时效、异常信息的挖掘利用。

质量改进管理系统经验库

系统将已发布的经验按产品型号、车间、工序等方式进行共享，提供用户多维度的组合模糊检索查询，检索查阅关注的经验信息，经验的展现提供图片、附件展示等方式，同时提供经验管理人员对经验报告的打印功能。经验库是对异常问题处理和质量改进过程中价值信息的积累和汇总，是企业质量管理的重要成果，是过程控制、修订过程控制标准的依据，是以后同类问题分析诊断的重要参考，也是新产品研发的重要依据。

制造质量管理系统原来只是erp资源管理系统的一部分，或者只是erp软件系统的一个功能模块。随着社会的发展，人们对产品质量要求越来越高的情形下，企业不但只管理如何按照计划生产出计划数量的产品，更关注的是如何保证产品的质量，产品的质量是一个产品品牌的主要组成部分，产品的质量是产品市场占有有效利器，也是社会发展中人们对产品制造的合理要求。

制造质量管理系统的来历

制造质量管理系统来源于erp的一个功能模块，在20年前中国的企业很少接触管理软件系统，软件系统对大多数企业来说既陌生又神秘，当时的企业多关注的是产能和现实的生产设备，社会在进步中，现在又哪家企业没有使用软件呢？20年前的软件也就那几款，并多是从国外或者港台地区引进的，港台学国外，所以总的来说都一个样子，就是所谓的ERP软件，然后就对erp软件翻来覆去的解释，所有的企业也都是在几套通用的软件中折腾来折腾去，当时的企业上erp的主要区别在于价格和功能模块，也就是各个企业买的erp的价格不同，能使用起来的模块不同。直到现在，国内多数的软件厂商一直在重复着erp的那几个功能模块，要么在模仿中加入一些华丽的辞藻来包装而已，又有哪几家软件厂商在真真切切的关注着企业的发展、企业的实际需求。至少我们应该结合国内的需求，重新来思考我们国内企业的软件需求。

制造质量管理系统是一个专业的软件系统，其特点是行业性强、个性需求大（没有通用的制造质量管理系统）、夸行业知识、专业细致。企业所需要的制造质量管理系统应该是能解决好企业的制造又能保证制造的产品的质量，使企业能及时的发现问题，保证产品的每个环节的合格，并能将只有技术人员知道的检测既能和判断能力通过软件系统推广到操作人员，对操作人员有所指导有所提示，杜绝人为出错，防范人为过失性判断。基于这样的需求，所以才有了现在的制造质量管理系统。

制造质量管理系统的发展方向

企业对制造和质量的双向保证使得制造质量管理系统不再是erp的一部分，而使其成为了一个专业而独立的系统，主要解决这企业的制造和质量之间的管理、分析、计算、流转等操作。

制造质量管理系统的发展将朝向更精细的制造、专业的质量管理和对外的质量联系三大方向。更精细的制造主要体现在制造中需要更多的产品设计参数信息，更细致的工序流通环节。制造人员更能熟悉所生产的产品的性能参数，完全按照执行标准来制造，而不是盲目的生产然后再事后返工，产品流过的工序环节也将曾多。

专业的质量管理主要体现在软件系统能提供更专业的检测手段和分析手段，比如系统将具备标准偏离值的计算，变化率的控制，初始值与变化率的变化图标，执行标准对检测参数的定制要求以及分析图标，并强调及时性。一般的检测分析功能的能力都将在专业的质量管理中体现。

传统的是将检测数据输入到检测分析工具中，待出结果后再将结果般到erp中，这样做明细效率低下，重复劳动，不符合软件的便利性和严谨性，将数据在多个系统间移转来移转去，可能出现人为过失性的错误，更不利于数据的分析与追踪。

对外质量联系主要体现在我们的检测数据可能会被第三方审核，这在军工厂特别常见，军方代表就有全审核所有的检测数据，即使在民营企业中，我们的质量人员相互监督也是很常见，并越来越常见。所以质量检测将更多的体现第三方的需求，并可能形成一个开放的数据源头。

制造质量管理系统的发展需求

制造质量管理系统的发展需求应该是企业更多的认识到制造与质量之间平衡的重要性，软件厂商要更多的提供专业的软件功能，不要把制造质量管理系统当着erp的一个功能模块，宁可是制造质量管理系统包括erp系统的部分功能模块，不能让erp系统把制造质量管理系统当着一个模块。