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QIS质量管理信息系统

汽车行业质量管理系统

QIS质量管理信息系统（Quality Information System），是一种汽车行业的质量管理系统。

产生背景
作为企业质量管理行业领先行业的汽车行业，在质量管理领域最早就已经形成了标准的质量管理五大工具（APQP、PPAP、FMEA、MSA、SPC）,汽车行业在产品研发管理、生产工艺水平、质量管理等方面都在制造业起着带头作用。随着汽车行业PLM、CAPP、ERP、DMS、OA等系统的导入，大幅度提升了企业产品研发创新能力及成本管控等能力。相比之下无处不在的质量管理层面依然停留在纸面、手工作业的模式，严重阻碍企业业务过程管控及产品质量管理能力的提升。自2007年开始以海马汽车、长丰汽车等企业开始尝试展开研发质量管理、供应商质量管理、装配过程质量管理、售后质量管理、产品质量追溯管理、计量器具管理、试验管理、目标管理的信息化应用，并取得了实际的管理效益，QIS质量管理信息系统继而诞生。
设计理论
基于ISO9001/TS16949 PDCA持续改进机制:
QIS质量管理信息系统基于ISO9001/TS16949体系要求展开功能梳理，将质量体系的PDCA模型持续改进机制融合到系统业务逻辑中，实现ISO体系持续改进机制的系统固化。实现了嵌入了TS五大手册及QC七大手法等成熟的质量工具和方法。
功能介绍
以汽车行业为代表的QIS质量管理信息化建设，在研发质量管理、供应商管理、整车装配过程质量管理、售后质量管理、整车追溯、计量器具管理、试验管理、目标管理及五大工具（APQP、PPAP、FMEA、MSA、SPC）应用方面都展开了实际信息化推广应用。QIS质量管理信息系统继承了汽车行业先进的管理理念、管理模型、方法及实施经验。汽车行业QIS质量管理信息系统应用水平代表当今市场QIS质量管理信息系统的最高水平。以下以安必兴汽车行业QIS质量管理信息系统为例展开系统功能模块介绍：
系统功能架构
⑴ 管理决策层包含： 企业管理看板、 管理KPI月度考评、 过程能力考评、 质量监控 计划监控
⑵ 过程管理层包含：
过程管理是基于PDCA改进模型展开的功能设计：
P：计划管理、 目标管理
D：产品先期质量策划（APQP）、 进货检验管理、 供应商管理、 制程质量管理、 售后质
量管理、 统计过程控制（SPC）
C：产品试验管理、 产品评价管理、 顾客满意度管理、 质量成本管理、 内部审核管理、
管理评审
A：质量改进管理
⑶ 资源管理层包含：
培训管理、人员资质管理、 计量器具管理、 设备/设施管理、 追溯管理、 异常履历、 体系
文件管理
⑷ 平台支撑层包含：
管理技术支撑：统计过程控制（SPC）、 测量系统分析（MSA）、 产品先期质量策划（APQP）、 生产件核准（PPAP）、 产品时效模式分析（FMEA）、 QC七大手法、 质量管理模型库（供应商评价模型、抽样标准、判异准则、质量成本构成表、顾客满意度调查模型等）、 质量算法包：CPK值等30多个统计量算法、 基础维护及自定义：计划模板自定义、采集内容自定义、供应商评价模型自定义等
IT技术支撑：单点登录、 权限管理、 工作流管理、 任务管理、 表单管理、 报表管理、 委托管理、 数据字典管理
⑸ 系统集成层：
1：OA集成：待办、邮件、组织机构及用户等
2：ERP集成：产品BOM、物料BOM、工序等
3：供应商管理系统：供应商名称等
主要业务功能
（1）管理仪表盘系统主要包括功能：
建设质量目标看板，展开公司级、公司级质量目标项目月推移图趋势呈现自动生成公司月度质量目标达成情况考核表展开质量目标监控展开进货检验、制造过程、售后过程等过程质量监控展开公司级重大计划项目进度监控（后期拓展）展开公司级质量改进项目过程进度监控管理仪表盘应用模型示例如下：
（2）进货检验管理系统主要包括功能：
通过与SAP集成，实现检验任务的通知实现检验员与物流关系维护，展开检验员任务管理。展开物流、零部件检验标准维护。展开抽样计划维护展开抽样方案加严、正常、放宽及免检的维护及人工干预基于来料信息，自动触发检验任务，并动态获取物流、零部件检验项目、方法、检验数量等信息。展开进货检验记录信息录入，并自动判标。支持进货检验不合格处理进货检验合格、不合格状态回写SAP，实现入库流程的真正闭环。展开任意供应商、物流进货检验合格率动态统计展开供应商来料不合格信息查询展开供应商来料不良监控。进货检验管理应用模型示例如下：
（3）供应商管理子系统
供应商管理系统主要包括功能：
展开供应商档案信息，联系人信息、三证信息、提供产品信息等维护展开供应商准入流程的控制，基于物料重要的展开准入管控根据准入阶段变化动态更新物料准入状态支持展开准入现场审核标准维护现场审核报告自动评分及是否“通过”的自判定支持展开样件鉴定、小批鉴定业务，以及样件鉴定、小批鉴定次数控制展开供应商业绩评价模型维护，供应商评价时支持根据物料类型或物料重要的或具体物料展开供应商评价。展开供应商评价评分评级标准维护，并根据评分自动展开评级及排名支持供应商评分红黄牌规则维护，并自动实现供应商评分结果红黄牌监控展开供应商年度监察计划制定、监察报告、监察计划跟踪、计划达成率统计等功能。支持展开供应商开发进展、评价红黄牌等供应商综合信息查询。供应商管理应用模型示例如下：
制造质量管理系统主要包括功能：
支持整机各涂装检验、调试检验、入库检验、发货检验、整机评价等不良BOM维护，并支持不良严重度、扣分值维护，并基于业务逻辑实现整车一次合格率的自动统计。考虑到车间检验人员的便捷性和效率，检验信息录入采集将采用无线PDA方式采集。展开关键检验工序检验信息在线采集，基于系统集成、条码、离线PDA等技术实现现场整机检验信息的高效采集。实现检验不良项目的返工控制，实现不良原因、措施等返修信息的记录，并形成返修经验库。同时与SAP系统展开集成，实现返工过程控制，确保整机所以不良返工合格方可以办理入库或发货。展开涂装检验、调试检验、入库检验、发货检验过程检验不合格TOP 10、不合格柏拉图分析支持制造不合格品处理流程管理，并支持返工、让步使用、报废子流程展开。支持整机制造过程状态查询，在哪个工序？检验发现不良项目？不良返工进展情况？再检是否通过？ 支持展开各车间检验发现不良数、严重度分布等统计分析制造质量管理应用模型如下：
售后质量管理系统主要包括功能：
支持导入或系统录入售后理赔单，并形成理赔单台账查询展开售后旧件返回返回跟踪管理，实现旧件返回过程管控。展开旧件返回后的责任鉴定工作，并支持对责任鉴定未完成旧件展开过滤查询。索赔旧件返回后，完成索赔鉴定后可自动生成对应的索赔通知单。展开索赔鉴定及并生成二次索赔。展开理赔信息损失分析、整机型号分布分析、零部件分布分析、早期故障率分析等质量统计分析，为整机质量可靠性改进提高有效输入。展开抱怨客户分布、产品分布及问题点等分析展开零部件售后不良PPM动态统计及排名售后质量管理模型示例如下：
改进管理系统主要包括功能：
支持展开质量进货检验、制造过程、售后过程等业务过程的质量监控，并基于质量监控预警规则展开在线预警，也可以直接触发纠正预防措施或预警消息通知支持纠正预防措施单工作流过程审批，展开过程审批任务管理，并展开任务通知。也支撑根据企业改进模式，如8D、DMAIC、QCC等改进模式展开对应表单及业务流程开发。支持质量改进过程跟踪管理，随时展开当前单据状态查询及流程审批进度查询基于质量异常处理过程，实现改进经验库的固化，对典型异常问题点的原因、纠正措施、预防措施展开固化和查询。展开改进按时完成率统计，支持按责任部分展开统计展开异常来源分析、发生工序、产品分布、责任单位分布、问题分布分析等。支持基于系统展开改进效果验证质量改进管理应用模型示例如下：
追溯管理子系统主要包括功能：
通过与MES系统的集成，实现整机装配零部件信息的导入和采集。并与QIS系统质量信息一并，实现整机产品质量档案的系统构建。产品质量档案信息主要包括功能：
支持展开产品零部件配置信息的集成展开整机检验信息、不合格信息及零部件批次等信息的整合，并支持展开整机信息的联查。支持依据整机号展开整机档案信息的正向查询支持展开异常零部件批次（或唯一号）查询对应整机号明细查询。
应用价值
业务过程管控能力提升：
产品质量管理前延到新产品研发过程，实现研发项目阶段、输入输出标准化固化及研发问题点管理规范化，进而促进研发过程质量管理能力提升；
通过严谨的供应商准入流程、供应商评价红黄牌机制及进货检验合格率监控等，实现供应商管理水平全面提升，促进供应商质量及物料质量提升，
通过与ERP系统集成，实现产品不良返工过程控制，杜绝不良未经返工再检合格即入库的失控情况发生。
制造过程合格率及CPK能力监控，实现制造过程质量管理能力的提升。从合格控制转向过程能力管控；
通过对售后零部件PPM排名、监控，第一时间展开零部件售后产品可靠性监控；
通过监控预警机制，支持“质量阀”及“拉灯系统”管理理念落地。
将SPC统计学技术真正运用与产品质量控制过程中，实现产品质量控制从合格控制迈向过程能力控制
促进管理效率提升
通过与ERP系统集成，实现物料入库流程优化。入库周期缩短0.5天以上；
通过产品质量信息的系统采集和整合，实现追溯、跟踪效率提升90%以上；
基于改进过程在线交互，实现供应商改进周期缩短3天以上。内部质量改进周期缩短1天以上；
通过系统实现核心质量管理数据的自动汇总、统计，实现月管理例会数据统计提前5-10天；
基于灵活的自定义数据统计分析体系，实现柏拉图、直方图、控制图等QC分析方法的全面应用，打造穿透的数据体系，数据统计及验证效率提升90%以上。
效益提升
新产品研发质量保障能力提升，批量生产时不良率降低、市场故障率减低，失败成本减少；
供应商管理能力提升，促进来料质量提升，减少停工待料损失；
制造过程合格率及CPK能力指数提升，实现不良率降低减少失败成本损失；
通过对来料检验、制造过程及售后质量展开预警规则及监控，实现异常后第一时间展开管理干预，避免异常损失扩大。
通过对内外部损失责任单位分布、不良项目分布、产品型号分布、工序分布等有效分析和责任量化，确保责任明确、波动监控，进而促进损失递减；
产品质量异常时通过精准追溯，确保异常物料、产品精准锁定，避免担心不良流程而扩大返工产品数量，
隐形问题显性化
研发项目阶段进展、评审问题点及改进进展随时查询
实现任一供应商、物料合格率动态统计，来料不良及业绩评分扣分随时查询
实现制造过程任一产品型号、车间、生产线、工序合格率动态统计，及不良柏拉图分析
实现售后不良项目及零部件PPM排名之祸首分析
内外部损失成本之损失来源产品分布、责任部门分布、不良项目分布随时分析，
各部门目标状况状况动态掌控，随时了解各目标达成率及未达成项目
实现全面提升标准化水平
1：实现产品不良描述标准化
2：实现业务过程之管理模型、业务表单、业务流程、统计报表标准化
3：基于业务过程及目标管理要求，展开预警监控机制等管理机制的标准化固化
4：基于业务过程管理需要建立目标体系、过程业绩统计方法标准化、分析方法标准化
5：质量目标、异常监控实现自动预警，并展开跟踪管理，实现PDCA模型的有效固化
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