【前言】

质量控制过程的目的是为了确保产品的制造标准得到保持和改进。质量控制过程使公司能够满足客户的期望，同时确保产品质量的一致水平。采用这些标准创造了一种公司文化，鼓励所有员工努力实现高质量的生产标准。低代码和零代码软件可以成为质量控制团队希望数字化数据和分析的游戏规则改变者。

有人曾说低代码和零代码程序通过允许质量控制团队将数据和分析数字化，为未来工业4革命增加了巨大价值。最终为企业建立一种强大的品质文化和品牌信仰和品牌价值。

一、初心 - 为什么要实施质量管理？

质量管理的主要目的是在制造过程中寻找任何纠正和预防措施来改进产品。质量管理的一个重要组成部分是建立一个检查系统，规范和定义可接受的产品参数并标准化生产流程。标准是在整个生产线建立和评估的，员工在生产线组装原材料并生产成品。在开发的不同阶段测试每种产品有助于识别生产问题并快速解决。

公司通常会雇佣专业QC/QE/QA等人员，创建质量标准，测试各种产品线的产品。这些做法不仅为生产制定了标准，而且还可以确保员工不会参与他们不知道的任务，所谓不不接受不良品，不制造不良品，不传递不良品，大概就是这个全员品质管理的意思。

质量管理方法取决于企业生产的产品种类和相关行业。例如，如果该公司在食品或药品行业运营，制造商必须确保他们的产品不会让任何人生病或受到污染。可能还必须遵守严格的工厂或生产线认证或监管要求。

二、为什么企业要始终如一的质量管理优势

在整个制造业中，质量管理提供了巨大的好处。其中一些包括：

1. 成本效益

有效的质量管理降低了生产成本。仔细的标准可以确保故障产品被迅速消除，并进行改进以纠正问题。随着质量的提高，公司减少了返工、报废和浪费工人时间的持续成本。这意味着资源的最佳利用，从而降低供应和生产成本。

2. 合规性

始终如一地生产高质量的产品确保了公司能够达到行业质量标准和严格的法规要求。当精心设计质量控制以满足合规需求时，即使在医疗器械等监管严格的行业，生产线也能顺利运行。

3、保持客户忠诚度

生产高质量的产品有助于树立积极的品牌形象。客户满意度将更高，并有望带来长期的客户忠诚度。买家会对你的品牌更有信心，并将其推荐给他们的朋友和家人，最终提高销售额。

4、数字化高质量数据的挑战

质量管理对制造业至关重要。因此，数字化质量数据的收集和分析是许多制造商的首要任务。不幸的是，IT团队人手不足，负担过重，无法构建现代质量管理所需的桌面应用程序或移动应用程序。越来越多的高质量团队正在主动将流程数字化，以简化工作并更好地处理数据。

三、低代码和零代码软件

低代码和零代码软件可以成为质量控制团队希望数字化数据和分析的游戏规则改变者。低代码软件使质量管理过程更加简单和无缝。如果质量团队希望在现有的记录制造系统中添加新的数字化或数据分析功能，他们通常需要获得IT帮助。低代码软件可以增强重要的MES（制造执行系统）或QMS（质量管理系统）系统，使公司能够在没有资源IT帮助的情况下构建专注的、基于任务的应用程序，以加快数据收集。

质量团队可以利用低代码软件在几周或几天内创建和部署数据收集或检查应用程序。低代码软件允许高质量团队通过自动化数据收集和数字化质量控制流程来消除基于纸面的流程，而应用程序构建者通常不知道如何对应用程序进行编码。质量团队成员、基层领导和具有行业知识的制造业专家可以使用低代码或零代码软件快速构建自己的专业工具，而不会因更多的软件请求而使IT部门陷入困境。

使用低代码或零代码软件进行质量控制和管理有几个好处：

1、灵活性

在制造业中，机器是相互依存的，因此，如果一台机器出现问题，它将影响其他机器。通过手动或使用传感器收集数据并将数据传递到仪表板应用程序，管理人员可以监控制造过程的状态。例如，如果机器离线，收集机器传感器数据的应用程序可以立即发出警报，表明机器超出了可接受的参数范围。生产或质量经理可以立即采取行动。随着时间的推移，可以对数据趋势进行分析，以发现见解并提高设备性能。

2、更好、更准确的生产数据

书面报告（纸质）处理可能容易出错。他们无法捕获丰富的数据，如图像、时间和日期戳、音频采访、条形码等。当制造商将数据收集数字化时，他们可以捕获更丰富、更准确的数据，这些数据可以立即在整个组织中共享和分析。这为质量检查员节省了时间，并确保公司能够根据准确、完整和即时可用的数据做出决策。

3、简化工作流程

长期以来，制造商一直在使用纸质说明书、政策和手册。这可能会导致信息过时或不完整，甚至工人在需要时不得不搜索手册。纸质材料也无法提供交互式信息，例如如何修理离线设备的视频。制造商正在使用低代码应用程序检查制造设备，并立即提供相关的PDF或视频手册进行相关维修。这些应用程序还可以用于培训新员工或确保正确及时地进行维修。

4、预测性维护和互联工厂

物联网传感器和人工智能技术为制造商带来了新的希望。基于纸张的工艺和生产车间的剪贴板无法实现这些技术的好处。基于物联网的维护应用程序有可能准确预测特定机器的故障概率。它分析来自不同传感器的数据，并提醒主管故障的可能性。反过来，主管可以及时制定维护计划，在问题实际发生之前解决问题。当智能工厂连接起来时，这可以为多站点管理者提供对其工厂运营的强大见解。

5、跟踪库存

低代码库存管理应用程序可以提供对可用库存或供应材料的实时可见性。条形码可以扫描，库存可以通过手机应用程序进行管理。应用程序甚至可以跟踪原材料的运输情况，确保它们按时交付并准确编目以备将来使用。质量和生产团队可以通过数字化数据来避免材料短缺，并确保交付不会搁置在码头上。

四、数字化营销工兵观察 （独家观点，转载请说明出处）

1. 质量管理的未来

低代码和零代码程序为未来工业革命增添了巨大价值。通过提高灵活性、连通性、效率、实时可见性和通信，低代码和零代码应用程序是质量控制的未来。凭借最强大的软件，人工智能和机器学习分析能够加强质量控制，该软件还可以为制造商未来的创新做好准备。

2. 所有人都需要关注持续改进

深入了解持续改进始于这样一种信念，改进品质管理人员和其他诸如生产、研发、供应商他们都自己可以明确衡量的东西（可以持续改善的目标）。已经建立起如此忠诚的品质文化的车企，必然自然让所有人都会认识到要实现持续改善，我们需要反复检讨我们的流程设计和可视化的基本原理，至少需要知道，我们需要哪些原始数据作为输入，供后续的判断和决策。当流程都应该使用相同的技术和方法进行设计后，通过低代码/零代码技术，经上传加工后，车企的员工就可以轻松地识别关键特征，并快速准确地理解成功的流程管理和测量的重要性。这种流程设计方法将成为车企持续改进的框架。

3. 针对汽车行业的品质管理和品质管理系统未来该如何调准调整？下一代品质管理主要管理技术应用趋势将如何迭代前进？

质量管理体系不是一刀切的解决方案。车企QMS系统也是如此。 QMS的要求和重点在未来的汽车行业，都会有哪些调准呢？

我们熟悉的常规制造业，制造业的特点是强调效率、减少浪费和精益制造工艺。在这里，质量管理体系的关键在于在生产线上部署严格的过程控制和质量保证。供应链管理和材料质量控制的稳健方法至关重要，要根据各种产品线中普遍存在的不同标准和实践进行定制。

汽车产业的品质管理技术将怎样迭代前进？

考虑汽车环境中品质管理时，必须重点确保流程严格遵守IATF 16949等行业标准和客户规范。这包括整合汽车的特定要求，如安全性、耐用性和性能。管理排放控制和电动汽车技术等领域的创新也越来越成为一个主要关注点。从设计阶段到售后服务，端到端质量控制的实施对于保持该行业的高标准至关重要。

下一代质量管理系统正在迅速发展，包括新技术、行业挑战和监管变化。以下是下一代QMS系统的技术趋势迭代远景，这或许就是您和公司对品质管理和和品质管理系统未来的期望：

1）采用Generative AI实现高效和主动的质量管理

Generative AI的集成标志着QMS平台的能力和效率的重大飞跃。领先的平台正开始利用人工智能进行预测性质量管理，使企业能够在缺陷和质量问题出现之前预测它们。生成型人工智能也有助于简化文档管理和创建，使这些流程更高效，不易出错。人工智能在流程优化中的作用与其在自动化复杂数据分析中的作用再怎么强调也不为过，从而在各个层面实现快速准确的决策。「需要具体行业成熟应用案例，请后台私信联系数字化营销工兵」

2）努力实现零浪费，在节能减排方面帮助您达到净零排放

将环境管理纳入质量管理体系是帮助组织实现净零目标的关键转变。这种集成越来越被认为是现代QMS平台的重要组成部分。平台正专注于将碳管理等元素嵌入QMS流程，并直接解决范围1、2和3的排放问题。这使组织能够更有效地跟踪和管理其对环境的影响。QMS现在在确保可持续供应链和环保材料采购的可追溯性方面也发挥着至关重要的作用。

将减少废物和能效措施纳入质量目标也正在成为一种标准做法。这不仅符合环境目标，而且提高了整体运营效率，证明了质量管理和可持续性是相辅相成的。

追求质量往往伴随着在整个生产过程中最大限度地减少浪费和效率低下的挑战。保持一致的产品质量也带来了将环境影响降至最低的挑战。零浪费战略侧重于优化资源利用、减少废料和最大限度地提高产品产量。利用数据分析和实时监控，企业可以识别废物区域并及时采取纠正措施。
零废物质量技术通过减少能源消耗、用水和排放来促进可持续做法。这导致了更环保的生产过程。此外，零废物技术使企业能够跟踪和追踪原材料，以确保符合环境和道德标准。零浪费技术可以提高产品质量，也有助于环境管理，提高环保消费者的品牌声誉。「需要具体行业成熟应用案例，请后台私信联系数字化营销工兵」

3） IIoT分层、区块链与智能制造下的品质管理

工业物联网（IIoT）在制造过程中的引入也标志着QMS能力的发展。先进的平台开始利用IIoT来提高生产车间的产品质量和运营效率。软件和传感器的集成允许通过连接的设备持续监控和提高产品质量，提供实时见解和控制。这些连接设备的使用扩展到监测和提高能源效率以及减少制造过程的碳足迹。

缺乏持续监控系统造成了一种情况，阻碍了不同生产过程中质量的一致维护。嵌入制造设备中的物联网设备能够实时收集数据，从而避免这一问题。这种方法允许企业跟踪关键绩效指标（KPI），并确保统一的产品质量。另一个挑战在于实时检测缺陷和异常，特别是在复杂的生产环境中。物联网传感器可立即识别与质量标准的偏差，并触发警报以确保快速干预。
此外，物联网的质量控制通过提供产品从原材料到最终产品和最终消费者的透明记录，增强了可追溯性。这使公司能够及时解决质量问题，并提高消费者的信任度。因此，企业可以简化运营，减少缺陷，并提供与物联网质量管理具有更高一致性的产品。

区块链技术在整个供应链中保持透明度和信任，尤其是在涉及复杂供应商网络的行业。它实现了一个不可变和分散的账本，以确保原材料和最终产品的无缝可追溯性。这确保了生产和分销过程的每一步都得到记录和验证，从而降低了假冒或不合格产品的风险。
区块链的透明性和可审计性允许快速识别问题的来源。这有助于有针对性的召回，并将对消费者和品牌的影响降至最低。此外，区块链驱动的平台加强了利益相关者之间的合作，促进了对质量的共同承诺，并实现了快速的争议解决。通过利用区块链可追溯技术，质量管理变得更加稳健，同时提高产品完整性和品牌声誉。「需要具体行业成熟应用案例，请后台私信联系数字化营销工兵」

4）沉浸式技术之应用

操作员培训中的传统方法难以逼真地模拟场景和复杂的质量保证程序。另一个障碍在于检查和维护设备，尤其是在偏远或危险的地方。增强现实（AR）和虚拟现实（VR）系统通过提供交互式和沉浸式训练环境来缓解这些问题。它们能够在没有现实世界场景相关风险的情况下进行实践。
AR将数字信息覆盖在实物上，帮助技术人员更有效地识别故障和执行维护。另一方面，虚拟现实使专家能够与现场人员实时远程协作。这增强了解决问题和决策的能力。通过这种方式，沉浸式技术提高了质量管理流程的有效性和质量检查员的绩效，减少了错误，提高了整体产品和服务质量。「需要具体行业成熟应用案例，请后台私信联系数字化营销工兵」

5）计算机视觉之应用

手动检查产品耗时、容易出错，而且容易受到人为偏见的影响。此外，在复杂的制造过程中，用肉眼识别缺陷是另一个挑战。计算机视觉算法实现了自动化视觉检查，以确保一致和准确的产品质量评估。这些自动化检查避免了人员在场的需要，也提高了检查速度。机器视觉技术用于汽车零部件和整车质量检测，正在如火如荼进行中，各种AOI自动化公司正在围绕具体的应用场景快递迭代突破，工艺上如焊接，涂装，压铸；产品上如：整车框架、结构件、内饰件等
计算机视觉系统实时分析大量数据，甚至可以精确定位细微的缺陷和与质量标准的偏差。此外，此类解决方案通过读取和处理条形码或二维码，以及在整个供应链中跟踪产品，有助于实现可追溯性。采用计算机视觉技术使企业能够简化质量管理流程，降低成本，提高产品可靠性，并提供更高质量的产品。「需要具体行业成熟应用案例，请后台私信联系数字化营销工兵」

6）机器人过程自动化

传统的质量管理涉及耗时和重复的数据输入和文档工作，导致错误和效率低下。RPA使这些过程自动化，并允许准确、快速地处理数据。这降低了人为失误的风险，并为战略任务腾出了人力资源。另一个挑战在于管理和分析质量控制过程中产生的大量数据。RPA能够实时处理和分析数据，提供有价值的见解并确定趋势，从而提高整体质量性能。此外，RPA通过确保一致遵守质量标准和协议，最大限度地减少偏差和相关风险，增强合规性。「需要具体行业成熟应用案例，请后台私信联系数字化营销工兵」
 
7）技术驱动的持续改进

确定需要改进的领域并及时实施更改对于保持有效的产品质量至关重要。基于技术的持续改进工具，如数据分析和性能监控软件，使企业能够实时收集和分析数据。它们为生产过程和产品性能提供了宝贵的见解。这种方法使制造商能够识别瓶颈、效率低下和质量问题，从而能够迅速采取纠正措施。
持续改进措施确保整个组织始终遵守质量标准和协议。它们还促进了质量控制过程的自动化，降低了人为错误的风险，并确保了合规性。此外，这些技术通过为员工提供可操作的反馈和见解，培养了一种持续学习和改进的文化。这些解决方案使企业能够优化质量管理实践并提高产品质量。「需要具体行业成熟应用案例，请后台私信联系数字化营销工兵」

8）大数据与分析

在生产和质量控制过程中产生的大量数据使得手动分析和得出有意义的见解具有挑战性。大数据平台处理和处理大量数据，并为广泛处理原始数据做好准备。大数据使质量经理能够使用多个参数的广泛历史数据集来识别潜在的质量问题并积极实施预防措施。
此外，高级分析利用清理后的数据，通过识别趋势、模式和相关性，深入了解质量管理操作。这些关于原材料、生产流程和分销的宝贵信息使企业能够快速跟踪和解决质量问题。通过在质量管理中集成大数据和分析技术，组织可以增强决策能力，改进模式识别和异常检测。「需要具体行业成熟应用案例，请后台私信联系数字化营销工兵」

9）基于云的QMS

团队和业务的分散化阻碍了组织内部的实时协作和数据共享。基于云的质量管理解决方案提供了一个集中的平台，以促进团队、供应商和利益相关者之间的协作。管理和存储质量控制过程中产生的大量数据也是质量经理面临的另一个挑战。基于云的系统提供了可扩展的存储功能，使企业能够在没有广泛物理基础设施的情况下安全地存储和管理大量数据。
此外，基于云的QMS解决方案能够实现实时数据分析和报告，使企业能够及时做出明智的决策。因此，云技术使公司能够简化质量管理，增强灵活性，并实现更高级别的产品一致性。它们还提高了法规遵从性和客户满意度。「需要具体行业成熟应用案例，请后台私信联系数字化营销工兵」

10）数字双胞胎与模拟

现代制造过程的复杂性使得识别潜在问题和优化产品质量变得困难和耗时。数字孪生提供物理产品或过程的虚拟复制品。通过这种方式，它们能够对生产工作流程和产品进行实时监控、分析和测试。通过模拟，企业可以识别薄弱环节，预测潜在缺陷，并优化生产参数，从而在质量问题出现之前降低风险。
数字孪生和模拟技术还避免了与物理原型和测试相关的高成本和高时间。虚拟测试减少了对物理原型的需求，加快了开发过程，并减少了设计修订。此外，这些技术增强了对不同条件下产品行为的理解，从而实现数据驱动的决策和提高质量的结果。「需要具体行业成熟应用案例，请后台私信联系数字化营销工兵」

如上所述，将低代码/零代码技术纳入构建未来工厂的各种运营软件，这种通过SaaS技术提升品质管理（QS）,构建QMS管理系统，利用低代码和零代码技术获取数据，为数字决策完成最后一道关卡，这种软硬件技术组合不仅提高了产品的质量，而且使制造过程与更广泛的运营和环境可持续性目标保持一致，为发扬公司品质文化，建立品牌，增强消费者信心，无疑来说是未来5-10年的品质管理和和品质管理系统领域的重头戏。