QMS质量管理系统需求激增，这些选型方案值得收藏

质量作为企业核心管理指标之一，贯穿“研产供销服”全过程，因此，QMS作为质量管理系统，每家企业每个人可能都会有不同的理解。大家对于QMS的期待也不尽相同。

从全面质量的视角来看，QMS质量管理系统，涵盖研发质量、制造质量、供应商质量、客户质量、售后质量。但这并不意味着着，所有企业的QMS系统都需要包含这些模块。

图：海岸线科技全面质量数字化业务全景

一下子上整套系统是不现实的，一方面，全包含，预算极高，周期极长，另一方面，上系统这件事对于企业自身的组织文化、人才梯队，也有着极高的要求。

所以当企业在选型时，还是需要结合实际经营现状、经营规模、痛点优先级，来做适配企业需要的QMS规划。

接下来，分享几种常见的QMS选型方案：

这是QMS质量管理系统的最小闭环解决方案，也是性价比最高能看到效果的方案了。

仅有检验管理，只是将检验的数据从线下搬到了线上，检验结果数据没办法往下一个业务环节（不合格品管理）流动，也不能跟踪解决和持续改善（问题管理）。

对于绝大多数中小规模企业，这样的最小闭环方案既成本可控，又可以切实的解决管理问题，明确知道不合格品的流向，搞清楚企业的制造损失都去了哪里，还能找出问题的根因，避免再发。

在最小闭环的基础上，企业可以根据各自的需求做补充。

例如，引入研发端的数据，增加FMEA分析模块。

将FMEA分析中的检验标准作为输入，同步至检验管理，发现问题再反馈至FMEA中，从研发端做改善，持续提升制程的可靠性。

图：FMEA+过程质量控制

如果供应商的质量已经是影响您公司产品质量的核心原因之一，并且您公司对供应商具备一定的话语权，那么，您可以将供应商质量的模块，一起纳入进来。

供应商质量主要包括：来料检验、准入准出、供应商审核、供应商绩效评价等。

QMS热门方案，非“全景追溯”莫属了。绝大多数的客户，在预算充足的情况下，一定会考虑追踪追溯，区别只是每家企业追溯的范围和颗粒度不同而已。

一方面，有很多头部企业要求供应商必须有追踪追溯系统，供应商不得不选；

另一方面，在过往的数字化建设过程中，企业在不同时间，基于不同的目标，面向不同的部门，上线了大量的数字化工具，数据散落在这个工具中，形成最让老板们头疼的“数据孤岛”。

于是，“追踪追溯”便成了打通“数据孤岛”核武器，将质量数据、生产数据、售后数据、供应商数据等等，全部在背后串联成一张巨大的数据网，用户在前端，只需要输入产品的唯一标识码，就可以将一连串的数据，连根拔起。

这个方案也有个弊端——实施复杂，企业要把所有的系统都梳理清楚，查询需求梳理清楚、数据关系梳理清楚，对需求部门、IT部门都是非常大的挑战。

不过，在大模型技术的加持下，追踪追溯可以变得更加的简单。

海岸线科技基于Q-TOP模型打造的“数字工程师”，可以跳过传统的复杂实施过程，用户只需要通过“提问”的方式，数字工程师，可以自动查找并分析数据，反馈结果。

为了进一步提高效率，数据自动采集，也是很多企业会关注的功能点。

尤其是在实验室管理场景下，很多精密/自动化仪器/设备，可以通过设备对接，自动抓取数据，减少人工维护。

另外，产线各类检验设备也可以对接，如果设备本身不具备对接条件，那么还需要对设备进行改造。

以上，就是QMS最常见的几种方案类型啦，这里提到的是企业关注比较多的主要功能，可能也有企业会关注变更管理、成本管理、设备管理、文档管理、SPC等等，都可以在“检验+不合格品+问题管理”的组合基础上，和其他模块一起，组合形成适合企业自身需求的QMS质量管理系统。

对于制造企业来说，QMS已然成为企业全面运营数字化架构中的一道必答题，只是这道题，并没有标准答案，适合的便是最好的。

海岸线科技自主研发的PQM，是一款专业版的QMS软件，区别于市面上其它QMS软件，PQM的核心价值不仅仅在于功能的覆盖场景全面，更直接体现在【能够真正保障企业有节拍地高质量生产】

PQM在检验、不合格品管理、异常分析、SPC、全景追溯、体系与审核、数据分析、质量成本八大核心应用场景上实行单点环节精准发力，数据自动采集、自动上传、自动流转，每一环节生成的质量数据、质量信息都将层层往下传递，拒绝流程断点阻点，让质量管理流程环环相扣。

当AI大模型来临时，海岸线科技凭借着对技术的关注度和敏感度在业内率先提出#数字工程师的概念，通过AI+RPA+知识库，打造大模型驱动的数字工程师，应用于工业软件和解决方案中，并在产品可靠性保障（AQP FMEA、CP、DVP等）、产品质量追踪追溯、产品质量控制等工业应用场景，拥有成功实践。