宋老师上周，应邀给无锡市某政府部门主办的线上公益分享课堂做了一个分享，讲的主题是《数据分析与过程改进》，大家反馈还不错。
其实，数据是目前比较热门的话题，网上都在说我们已经进入了数字化时代，数据已经成为重要的生产要素。社会上很多企业，也已经不满足招聘质量度量工程师了，开始设立 质量大数据工程师的岗位，有些是真开始干质量大数据，有些其实干的还是原来的活，为的就是追求时髦、套个新概念而已。
宋老师今天主要谈谈质量在数字化时代，应该如何变革。任何的变革出发点，都应该是能提升企业的经营效率，企业数字化的核心出发点也是如此。在数字化时代，对企业最直接的冲击，其实是外部环境的快速变。随着技术发展，信息的在全球范围内传播效率极大提升，最直接的后果就是，客户变的更挑剔了，对产品的个性化程度要求更高了，客户有更多选择机会，信息不对称逐步消除。
今天最好的魅力质量特性明天就成为基本质量属性了，企业就得更快的去感知和适应外部变化。需要建立快速、尽可能及时的反馈机制，由此数字化作为更好感知客户、提升运营效率的工具浮出水面了。
通过传统工艺结合我们的AI技术，可以实现 工具、工艺的智能化；回到质量层面，质量是符合要求，数字化的出现，其实大大的加快了，“要求“端的变化，符合要求的模式是不是也得跟着调整？在的设计中，客户的需求准确传递到各个设计活动中，是客户期许质量形成的前提。即使全部理解了顾客的需求和感知，仍不能设计出与这种需求相一致的产品和服务。这就需要“吃透技术”。不仅仅是要吃透现有技术，而且必须略微超前，吃透技术是形成客户期许质量的基础。由于创造产品和提供服务的过程不能与过程目标相符合，导致的设计目标不能有效实现。这个过程的差距是所有质量差距最广泛的问题，也是最持久、最需要解决的问题，“双五归零”所要解决的问题。
我们可以发现，工具智能化+决策智能化，可以有助于我们提升解决质量差距的能力。
在外部不确定性环境中，为满足客户需求，合理配置资源，提升效能与效率
9.1.2顾客满意 组织应监视顾客对其需求和期望已得到满足的程度的感受。组织应确定获取、监视和评审该信息的方法。9.1.3分析与评价 组织应分析和评价通过监视和测量获得的适当的数据和信息。
其实明确提到了数据对质量体系改进的作用，主要体现在2个方面：1.证实。判断组织建立并实施的质量管理体系是否适宜，是否有效。需要以事实或正确的信息为基础，对收集的数据和信息进行合乎逻辑的分析。2.评价。持续改进组织的业绩是组织的一个永恒目标。任何一个组织回顾过去都是为了不断改进提高。评价可以进一步改进质量管理体系的有效性，开发和改进组织业绩的潜能。质量改进的类型，通常分3类，但实际，质量部门基本绝大多数改进，都是在救火、持续改进维度。这类改进，简单的说，就是通过不断的发现问题，解决问题，从而实现持续改进。因此，数据分析技术运用，会使企业的持续改进措施更有效。
质量数字化，当然可以提升我们的质量管理水平与能力，但是绝对不能盲目的做质量数字化。
遇到很多公司，连公司的问题都没搞清楚，然后指望质量大数据来帮助他找出问题、分析问题、解决问题，这其实是对质量数字化解决问题逻辑不理解导致的。不管概念如何包装，质量数字化，最终必然还是落实到，数据分析上，通过数据分析来描述、诊断、预测问题，并确认问题的解决有效性。
《孙子兵法·谋攻篇》：故上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城；攻城之法为不得已。像一场战役的总指挥影响着整个战役的胜败一样，数据分析的思想对于整体分析思路，甚至分析结果都有着关键性的作用。因此，质量数字化之前，对问题的精准理解和陈述，依然是无法绕过的关键环节。
围绕着问题方向，构建4个层次的数据指标，建立数据采集、整理、分析方法，其实就是质量数字化建设的核心。很多咨询公司，把质量数字化，说成企业变革，还拔高到，组织、战略、流程各个层面维度。但其实，这样把一个简单的事复杂化，并不利于质量数字化的推进。一提变革，很多人其实是反感的。在质量大数据这个概念出来前，我们质量工程师就已经在做数据分析改进了。质量数字化，我们依然在做同样的事，仅此而已。不会变更个概念，效果就会更好了。真正高度依赖数字化但缺乏数字化基因的企业，才需要提变革这个词。质量管理，毕竟是管人，数字化的绝对理性和冷酷，是无法构建稳固的组织质量能力的。因为，质量管理的对象是组织，组织是由每个个体组成的，人需要理性，也更需要感性。另外，数字化一个最大弊端就是会导致，思维的收敛化，如果每件事都能算的这么清楚，组织没有活力，哪里有创新涌现？
也是对过度数字化管控的一种反思，质量管理以“人“为本。质量管理追求的目标，是共同富裕，人人过上有质量的美好生活。
作为质量管理人员，在质量数字化浪潮中，要看到历史传承，也要看到质量管理发展的一个可能的大转折点已经显现。
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