一.什么是QMS？（What）

 

在探讨如何开展之前，还是要厘清QMS的定义。

 

对从事质量行业的人来讲，通常理解的QMS，指质量管理体系（QMS = Quality Management System)。这在质量人的头脑里是根深蒂固的，就像1+1=2一样。

 

而我们要讨论的，则是指工业软件中QMS，即质量管理软件（QMS = Quality Management Software)，是对企业内部质量相关流程及数据进行管理的软件系统。

 

随着ERP的不断解耦，很多功能被不断垂直细分，QMS、WMS、MES、APS、PLM等工业软件逐渐涌现。

 

现在的QMS，已从ERP中QM模块的简单功能，逐步进化为涵盖研发质量、供应商质量、制造过程质量、售后质量、体系审核、纠正预防管理等全流程质量管理活动的大系统，实现了从供应商、内部到客户的上下游一体化协作。

 

因此，随着公司管理的不断提升，导入专业的QMS已是必然。公司在做数字化蓝图规划时，也要给QMS软件留出位置，同时也要想好，QMS软件时该如何开展，这正是本文重点要探讨的内容。

 

二.为什么要导入QMS系统？（Why）

 

很多公司已有ERP/MES等系统，这些系统可能或多或少包含了一些质量管理的功能，然而质量数据在不同系统各自孤立，无法形成有效闭环，或者只能满足部分质量管理的业务需求。

 

比如，在WMS里做来料检验，在MES里做过程检验，在ERP里做出货检验，对于不合格评审以及后续的整改跟踪则通过纸或Execl等传统方式进行，并且无法统计分析，也无法制定有效的应对策略。虽然每天都忙的很，却大都疲于应付，很难体现出质量工作的价值。

 

一言以蔽之，ERP/MES等系统在质量领域并不专业，其QM功能只是鸡肋，甚至出现错误。以至于质量部门都有这样的感慨：其他部门都有了自己的系统，唯独我这个品质部没有自己的管理系统。

 

那我们从收益的角度来仔细分析。

 

2.1 解决传统质量管理方式的突出问题。

 

• 质量数据缺乏有效记录和全面收集：产品质量数据依靠人工手段和方法记录和收集，在质量数据汇总过程中存在数据不全面和错误等问题，缺乏对产品质量的真实数据输出；
• 各模块质量数据无关联，不能形成有效应用：整个产品生命周期中质量信息从研发技术设计、供应商管理、生产制造、过程检验、物流存储、客户服务等多个环节的质量管控过程中，各环节不能有效形成质量数据串联 ，造成质量信息数据“孤岛”，无法有效的提前发现和解决问题；
• 质量管理“黑匣子”现象显现：质量管理系统化的分析工具和数字化的管理决策工具缺失，产品全价值链质量数据无法清晰展示，质量数据不能够支撑公司质量战略目标管理，管理层无法准确、及时的掌控公司质量现状，不能够支持高效决策；

 

2.2 提升质量管理的水平，保持竞争优势

 

• 梳理企业现有情况，规范标准和流程，调整和改进不完善的地方；
• 提高产品合格率；
• 快速锁定关键问题，缩短整改周期，减少损失；
• 减少无效人员，提高效率；
• 实现数据透明化。可追溯，实时性，多角度可视化；
• 形成企业质量知识库。即使有人员离职，但经验留存；
• 打破个人对企业信息和决策的垄断，避免企业管理完全靠“人治”；
• 让员工从低价值重复的劳动中解脱出来，做更有价值的活动；
• 对于原材料采购，质量统计数据也可成为参考数据，使供应商选择更客观和透明，实现更合理的采购总成本；
• 精确计算出类似产品在特定产线的直通率，实现精准报价，产品的成本统计更加真实；
• 质量管控由事后补救向实时预警和事前预防转变；
• 提升企业内部沟通效率，提高对客户的反应速度。

 

三.导入QMS的时机？（When）

 

1.企业壮大后，不得不通过流程和系统来规范。100人的工厂好管，3000人的工厂难管。随着企业发展壮大，管理半径也越来越大，甚至有的企业在越南、马来西亚等地建立了海外工厂，此时可能会有质量失控的风险。

 

2.现在很多企业都在奉行“软件先行”原则。在公司成立之初，就计划通过软件来规范作业流程、统计业务数据、培养数字化意识和企业文化，树立更强的竞争壁垒。而且，在开发新客户时，还会把QMS系统作为一个亮点展示，以体现其较高的质量管理水平，让潜在客户放心。

 

3.有些特殊行业，企业会跟客户签署无限连带责任，一个质量事故就可能给企业带来不可承受的损失。此时，通过QMS系统可以有效监控质量风险。而且，信息透明和数据算法也将大大减少员工随意编写假数据的现象。

 

4.客户推动。比如苹果、华为、通用汽车等知名企业都在对供应商提出了数字化质量的要求。为了获得订单，让客户对其质量数据放心，也为了让内部的质量管理更上一层楼，此时导入QMS系统可以起到一箭双雕的作用。

 

5.IPO对企业的业务流程和内控制度提出了高要求。此时导入QMS系统对质量作业标准化，质量数据归档查询和质量追溯都可以起到积极的作用。

 

6. ...

 

四.如何导入QMS系统？（How）

 

4.1 需求收集

 

什么是需求？很多客户提出的并不是需求，而是解决方案。

 

举个例子：某人下周一要从北京出发到上海开会，他对出行的需求是快速安全的从北京到达上海，至于交通工具是采用飞机、高铁还是马车，这是解决方案。至于解决方案，理论上乙方应该比甲方更有经验，甲方提供的方法未必是最好的。

 

QMS系统的需求应该明确、具体、能落地。

 

一是要避免高大上但无意义的词汇，比如工业互联网、人工智能、智能制造、黑灯工厂等。毕竟不管PPT吹嘘的多么高大上，项目交付的时候还是要死磕一个个细节才能实现。比如，如果影响产品质量的焦点出在了来料端，那就要解决原材料的质量问题，具体来看：到底是哪些物料出了问题，是哪家供应商出了问题？在什么时候出现的这些问题？发生的都是什么问题：是外观？尺寸？还是其他问题？然后就可以分析，到底是要加强5S管理？还是机器设备升级？是加强工艺参数改进还是强化原材料性能管控？

 

有些公司提出的需求，实际是质量管理体系中的内容，只是简单的把所有体系中的内容照搬或稍微修饰一下，就成了QMS软件的需求，这混淆了第一个章节中我们介绍的两个QMS概念。

 

软件QMS，可以干一部分体系QMS的事，但无法实现全部要求。

 

就拿海克斯康那些大厂来说，都是几款QMS软件共存，各有其适用领域。如果有哪家QMS供应商说能够涵盖体系QMS的全部条条框框，就是在蒙不明真相的人，说其吹牛也不为过。

 

有些老板给汽车行业供货，想上QMS软件，他的美好想法就是把IATF 16949中所有条款都在QMS软件中实现。能包含大部分IATF16949条款的软件也许有，能够把所有条款都涵盖的QMS软件，也许未来会出现，但IATF 16949条款本身就是不断变化的，就连FMEA也是定期换版的，QMS软件怎么能做到完全满足呢?

 

还有一种情况，有的企业把所能想到的质量名词全都写入他们的QMS技术要求书里，包括一些在线下从没有用到过的质量工具和管理方法，这是很不现实的，一是甲方不具备可操作性，二是乙方也做不到。我们不能指望通过导入软件就让质量管理一飞冲天。很多大企业都有类似的教训，陷入了选型-失败-再选型-再失败的循环。

 

怎么明确需求，如何收集痛点？

 

我们发现，无论甲方还是乙方，都很难把自己工作的难点和要求罗列清楚，同时对对方的专业领域又缺乏足够的敬畏；在业务层面完全依赖甲方，在IT层面又完全依赖乙方。导致业务和IT的脱节，做出来的软件不伦不类。

 

当然不光是QMS软件，这可能也是所有工业软件的梦魇。

 

需求收集是个难点。如果说有捷径，那就努力找个专业的乙方吧。

 

4.2 供应商选型

 

面对林林总总的各类软件，甲方在选型时可能是一脸茫然的。

 

大家可能发现，市场上的低代码平台、CRM、e-HR、费控报销等通用型软件非常多，但是APS、QMS等深入工厂端的软件却寥寥，而且绝大部分都是项目型定制开发的，尤以MES为甚。

 

因为工厂管理软件的供应商需要大量懂得生产、工艺、质量、运营以及IT等各维度的复合型人才，需要具备多年的工厂一线管理者经验，职位还要足够高，这样才可能在更宽广的视野来看问题。另一个方面，隔行如隔山，再牛的人也只了解他所处的那几个行业，要想让软件具备普适性，还要求具备足够强大的归纳总结能力，而这一类的人才在市场是极其稀少的，同时也是绝大多数软件供应商雇佣不起的。

 

供应商选型小妙招：简单考核乙方的项目经理。

 

如果项目经理不懂ISO9001、IATF16949、ISO13485、ISO14001等体系/合规要求，不懂PDCA、8D、A3、DMAIC常用的结构化问题解决方法，不懂GB 2828抽样计划,不懂APQP/FMEA等五大工具，不懂过程审核/产品审核/分层审核，那项目该如何交付？

 

建议选择产品型QMS，不要选择项目型。

 

据了解，某些QMS厂商在其官网上展示的客户案例，有一大半都已经被废弃不用了，但新客户在选型的时候，根本无法了解这些失败案例，厂商自然更不会说。

 

某业内资深人士提到，很多汽车主机厂一直在提质量管理数字化，但都没有一个合适的QMS厂商，参与的供应商很多，但最后都成炮灰了。其实这也很好理解，大型制造企业一定有很多独特且专有的管理方法和业务流程，他们的需求存在大量二开的内容。很遗憾，这些定制化项目能够成功交付的屈指可数。

 

现实就是，中小型企业的数字化转型更容易成功。（参考https://www.yunquality.com/newsinfo/3115894.html）

 

4.3 方案规划

 

QMS系统涉及的要求多、范围广、时间长。建议总体规划，分期导入。

 

明确整体痛点：先解决什么，规划哪几个模块？针对需求和痛点做深入的分析。

 

 

首先，标准化是骨骼，数据是基础，而检验是质量管理的刚需，也是数据量最多的部分。因此QMS系统导入可以从检验模块开始，对检验过程中的不合格品进行在线MRB评审，并实现纠正预防管理闭环。

 

其次，在一定的质量数据基础之上，再进入第二个阶段。考虑把供应商和客户都纳入整个供应链质量的管理范畴上来，实现上下游的协同。

 

供应商端：

• 让供应商在系统中提交其OQC数据，与内部的IQC数据对比分析；
• 不合格品在线通知供应商；
• 供应商SCAR的追踪和审批；
• 供应商审核及其finding的管理。

 

客户端：

• 客诉信息登记；
• 客诉事件处理；
• 客诉升级管理；
• 纠正预防CAPA

 

当然，QMS系统可能还涉及到质量评审（audit）、量具管理、质量成本、质量追溯、质量经验库、研发反馈等，有些企业希望智能化的提醒，而且还会考虑到与第三方数字化系统进行集成，避免孤岛效应等。在这里就不一一展开了，根据每个企业的需求不同，对QMS系统的功能会不断完善，最终达到理想的要求。

 

五.谁来负责QMS项目？（Who）

 

考虑到QMS系统深入到质量管理的业务端，业务的属性要远远大于IT的属性，因此一般来说QMS项目都是由质量部门来主导，而信息部门则提供IT支持。

 

其实不光QMS软件，很多工业软件如PLM、APS一般也都是由业务部门来主导推进的。

 

另外，甲方最好能指定一个懂质量且有责任心的项目经理，贯穿项目始终，做好总协调。

 

我们发现，在QMS实施过程中，有些人提出的需求并不合理，甚至会出现不同人提出的需求存在互相矛盾的现象，这时甲方项目经理更容易做好内部的沟通和协调，远比乙方项目经理有效率。

 

还有，也是最重要的一点，数字化转型都是一把手工程。

 

虽然数字化转型对公司的整体利益大有帮助，但对公司的某些个人却不一定（比如可能会增加他的工作量，或是因为数据透明而影响其个人利益）。

 

因此，数字化转型需要一把手领导的深度参与和跟进，调动每个员工的积极性，及时了解项目进展和阶段里程碑，找到符合全体员工利益的最大公约数并坚定推行之。

 

六.如何避免QMS项目失败？

 

导致项目失败的原因很多，有乙方的原因（如：能力不足，软件适应性差，代理商因素，乙方再分包甚至层层转包，实施人员不懂业务等）、也有甲方的原因（缺乏数字化复合型人才，态度傲慢，过于强势的合同，缺乏必要沟通，需求超标等），当然也有可能是其他第三方的原因导致。参考https://www.yunquality.com/newsinfo/4707745.html。

 

写在最后

 

数字化转型是一个不断探索、实践、总结的过程，是一个不断提升的PDCA循环。

 

希望真正想进行数字化转型的企业，能够脚踏实地。不追求大而全，不追求高大上，不追求表面功夫（君不见很多企业的数字化转型就是搞一个大屏show，除了给领导参观以外百无一用）。

 

对外慧眼选择出合适的乙方，对内则有针对性的进行预防性管理，确保数字化转型在预定的轨道上行进，并不断根据实际情况进行调整和优化。