在竞争日趋激烈的数字时代，制造业想要有一席之地，进行数字化改造已是大势所趋，而高质量发展则是必由之路。经过近几年的技术发展，如今针对质量管理的数字化工具已有不少，然而这个过程中却暗藏着许多不确定性。

对于制造型企业而言，安全、稳定、可靠是第一要义，不少企业情愿进行自动化的改造。

很多人都知道，质量管理当中有一个重要的方法叫持续改进，而数字化转型的一个重要作用就是为企业持续改进提供支持。同样，持续改进的方法也能应用到数字化转型中来。

今天，我们就来看看持续改进的数字化质量管理。

如何理解持续改进的数字化质量管理

被誉为“现代管理学之父”的彼得·德鲁克也认同持续改进的价值：“真正优秀的企业往往显得风平浪静，因为它是持续改进的结果。”

有些企业认为质量管理、持续改进就是六个西格玛，其实不仅如此。

对制造型企业而言，在传统的质量管理过程中，持续改进多针对不合格的产品、或潜在不合格的产品、或当前不满意的现状，不断寻求改进。

然而，要解决这些问题，需要大量的技术支持。

比如，要知道产品生产过程哪里出现了异常，需要收集整个生产过程的相关数据，还需要将这种产品不同工艺、不同原材料、不同流程的历史数据与现有数据进行比对，以及类似问题发生时，常出现的问题是什么等等。

其中涉及大量的数据采集、数据筛选、数据分析等步骤，如果仅凭人力是难以完成的。而如今，借助数字化工具便能够更好地实现。

尽管如此，通过数字化一步到位去完成上面所有的问题很难，然而把它细化，分成多个问题和步骤，做起来就容易了。

比如，针对不良品，找出生产过程的异常之处只是其中的一个步骤。持续改进还需要企业继续分析判断异常发生的原因，从而对生产流程、质量管理流程不足之处进行改进，更新质量控制方法，最终形成新的质量管理标准和生产流程。

而这当中持续是关键、改进是重点。尽管细化后的步骤针对的都是具体的小问题，但每次解决的问题都是企业产品质量往前的一步。

数字化质量管理的工具

持续改进不容易，数字化的工具和方法可以让持续改进的效率更高、成本更低、质量更好、灵活性更大。比如中铁山桥集团T8质量管理系统就是融合了全过程管理和PDCA循环等质量管理理念，在提高数据质量的同时，把数据追溯到细节。

为此，不少企业推出智能生产线系统为制造型企业，尤其是中小型企业，质量管理数字化转型出谋划策。

比如寰球智能产线系统从数据采集入手，深入挖掘企业生产过程各项数据的内在价值，融合过程工艺、工艺流程知识以及相关的数据建立多工序工艺参数优化模型，对工位工序节拍、产线动态瓶颈、工艺流程等进行分析，帮助企业重构可监测、可分析、可控制、可追溯的新型数字化质量管理模式，逐步形成以生产质量智能追溯与优化系统的产线数智化系统，持续改进产品质量。

对制造型企业而言，数字化改造不一定需要系统重构，持续改进的数字化改造也许就能让企业成为穿越风雨和岁月的常青树。找到适合自己，在降低风险的同时，还能稳步前进的方法，可能更为重要。