制造商现在面临越来越大的压力需要保证产品质量，相关的工业法规也越来越多、越来越严格。即便是一个最小的元件出现了问题从而引发了召回事件，对于制造商乃至整个供应链来说都是巨大的损失。要知道，如果是一条有关发动机缺陷或者食品包装受到污染这样的负面新闻出现在头条，对企业的品牌声誉绝对是一个伤害。
        企业要避免这些负面新闻，就必须要切实地将质量作为工作的重中之重，认识到整个企业质量体系的价值。这些制造商花费了大量的精力去执行各种工业标准，比如六西格玛、产品质量许可证等等，很有意思的一个现象是所有这些都是用来保证企业生产的产品质量的。
        为了让制造商有一个良好的质量保证的习惯，可以确保消费者得到高质量的产品，同时让制造企业更加高效，我们提出了以下七点建议。
        1. 宣传质量。客户的满意度可以成就也可以毁掉一家制造商，所以要为高层管理者提供他们需要的数据，让客户对于产品充满信心。用户希望看到对他们有意义的数据，而不仅仅是差异量度和中心趋势量度。统计过程控制（SPC）系统为高层管理者提供了可以清楚量化质量状况的数据。
        更为重要的是，不要隐瞒数据，透明度最为重要。要开始有效地宣传质量，要列出一系列方法，并将它们分成两组：现在就很优秀的方法以及如果加以改进会帮助组织实现更高目标的方法。
        2. 做有用功。现在你已经知道了数据的重要性，但是要记住这并不代表就会更好。收集来的数据必须是有价值的并且要十分精确，还需要考虑何时才能确定这些数据是有意义的。如果在生产的过程中数据值与正常情况发生了很大的偏差控制工程网版权所有，这些偏差是否需要修正措施？同样，如果需要修正措施，是否有既有的程序执行这些措施？

通过整合帕累托图，质量指标如缺陷都可以在一个视图中显示排序和优先级。

        在对一个过程进行监控之前，要保证有有效的抽样方法，同时系统已经做好准备采取修正措施。根据实时数据智能确定哪些员工需要采取行动，并为他们提供必要的报告，让他们可以做到最好。
        3. 将过程置于优先地位。真正的SPC包括三个元素：过程、正在受到监控的测试特征以及正在制造的零件。在收集数据的时候，最为重要的因素就是流程，因为它会影响最终产品的一致性，从而影响整个制造程序。
        通过过程来创造测试特征控制工程网版权所有，然后通过这些测试特征来生产零件。因此，在数据收集和分析当中将过程包含在内是非常重要的。通过监控流程中最小的元件，可以了解新的知识。
        记住要识别出工厂中对于质量最为重要的机器（过程），并确信你拥有能够衡量绩效的系统。
        4. 化繁为简。使用正确的SPC软件，捕捉数据将是一个非常简单的工作。如果数据收集比较困难，企业就有可能会收集到大量没有意义的数据。要选择一个对于用户有帮助的SPC平台，可视化、图形甚至用户界面友好的表格都会是很好的选择。软件还可以自动计算，在需要特别质量检查的时候帮助到用户。很重要的一点，是要保证车间级的系统是针对车间的环境进行的优化，这样才能正确地收集数据。
        5.预期价值链反应。供应商是他们需要供货的工厂的延伸，供应商产品的质量直接影响到最终产品。
        举例来说CONTROL ENGINEERING China版权所有，如果汽车制造商在不知情的情况下使用供应商有缺陷的变速器装配汽车，会产生什么后果？使用基于云技术的SPC控制工程网版权所有，制造商可以将质量标准扩展到供应链当中，这样有质量缺陷的变速器永远不会出现在生产线当中。
        基于云技术的SPC提供的透明度，减少了废品，从根本上增加了制造商和供应商的利润率。如果考虑使用覆盖整个供应链的云技术SPC解决方案，首先需要讨论的就是在消费者和供应商之间分享实时数据的价值。
        6. 保持警觉。控制图描点将会传递下列两个信息中的一个：做些事情，或者什么都不用做。这两个信息事实上同样重要。当你看到“做些事情”这条信息的时候，你应该通过对该数据点与以前描点的比较去决定行动的方向。
        理解原有过程的变化，可以帮助你知道什么时候需要避免采取行动。如果信号告诉你“什么都不用做”，那么就不要随意篡改过程。找到捕捉数据的最早点，对这些信息保持警觉，可以让控制图更加有意义。
        7. 不断深入。在你收集完实时数据之后，会发生什么？过程性能数据库存储着实时数据，你可以使用这个数据库了解应该如何在未来改进流程。即便是最简单的数据，比如点数量和原材料供应商，也具有一定的价值，可以对进程输出造成影响。
        并且，过程性能数据库还可以进行更多的计算，在不同的级别上指导更为精确的商业决策，包括制造/采购、规划和原材料使用。你可以使用数据分析www.cechina.cn，通过识别影响流程输出的特征，预测未来，提升企业的能力。
        这七个简单的步骤将会帮助你的企业理解质量对于运营效率和利润的理解。数据是了解质量问题成因最为重要的资产，而快速的分析一般也就意味着快速的决策。正确的质量控制方法可以降低废品率、返工量、质保投诉以及召回的数量，对供应商管理和提升客户满意度都有益处。
        也许更为重要的是，这七个步骤实际上形成了一个指导企业使用数据的框架。通过系统性的质量控制，您不再需要每天扮演救火队员的角色，在各种质量问题中疲于奔命。