质量的未来

在不断变化的世界中重新思考质量策略

在地缘政治变化、成本上升、环境因素和消费者期望不断提高的推动下，全球采购不断发生变化，质量已成为品牌和零售商的战略支柱。随着新技术对传统质量控制（QC）模式的重新定义，是时候重新审视我们如何评估产品质量方面的努力、投资和回报了。

我们编制了一份指南，以实用工具和思考题为辅助，帮助驾驭不断变化的形势。以下是一份结构化的清单和一系列主题，旨在激发更明智的决策和面向未来的战略。

质量控制混合 - 确定正确的平衡

质量控制组合不再是内部检查员和第三方审核之间的二元选择。相反，品牌正在根据风险等级、供应商成熟度和产品复杂性采用一种混合模式。

需要考虑的关键问题

• 无论风险大小，我们是否对所有供应商采用了相同水平的质量控制工作？
• 我们是否了解当前检查模式的投资回报率？
• 在降低成本和加强供应商问责制的同时，我们可以在哪些方面更直接地增强供应商的能力？

付诸行动

• 使用基于风险的细分模型：在风险高的地方（如新供应商、产品复杂性、数量、关键 SKU）进行更严格的质量控制审查。
• 对低风险供应商实行供应商自检，但要确保自检不只是打勾。
• 为供应商配备数字工具，通过照片和视频证明、自动 GPS 和时间戳建立问责制。
• 设定明确的关键绩效指标，并利用检查合格率、缺陷趋势和索赔历史记录监控绩效。

核对表的未来--从纸张到预测

基于检查表的静态质量控制正在让位于利用数据、记忆和习惯的动态工具。人工智能驱动的核对表不仅更加智能，而且具有个性化和情境感知功能。

需要考虑的关键问题

• 我们是否仍在使用相同的检查清单进行每次检查？
• 检查员会浪费时间检查很少有缺陷的项目吗？
• 我们是否从以往的检查和索赔中汲取了经验教训？

付诸行动

• 实施人工智能增强型核对表，从过去的发现中吸取经验教训，重点关注高风险领域。
• 在界面中为检查员引入习惯养成保障机制，帮助验证输入内容，促进一致性，避免疲劳。
• 创建基于记忆的提示，根据产品和工厂历史进行调整。

利用数据和技术--从被动反应到预测分析

传统的质量控制系统通常是事后检查工具--在事后才发现问题。如今的质量方法、流程和工具需要作为预警系统，将实时数据和洞察力嵌入日常工作流程中。真正的质量并不仅仅存在于质量控制部门。捕捉缺陷是被动的--我们的目标是完全防止缺陷的出现。

需要考虑的关键问题

• 我们是否利用检测数据来影响采购和购买决策？
• 我们的商业智能仪表板是可操作的，还是仅仅提供信息？
• 我们能否将检测数据与索赔、退货和客户评价联系起来？

付诸行动

• 结合 KPI 面板、商业智能工具和人工智能预测，及早发现趋势。
• 实现可视化分析，对工厂、SKU 和供应商进行比较。
• 在每个检测点使用嵌入式数据采集（如位置、用户、条件）。
• 与 ERP/PLM 系统或其他数据源集成，将质量与运营和采购联系起来。

人工智能与眼睛--人类判断的作用

随着人工智能的不断发展，它为质量控制带来了惊人的速度和规模，可以发现模式、揭示风险并从数据中学习。但质量不仅仅是一个数据问题。它还与背景、经验和直觉有关--这些因素仍然牢牢地掌握在检验员和人类的眼睛手中。质量控制的未来不是人工智能，也不是人类的判断，而是两者的协同工作

需要考虑的关键问题

• 人工智能如何帮助我们发现趋势并集中人力？
• 人类的判断力在哪里是不可替代的？
• 我们设计的流程是增强而不是替代吗？
  

付诸行动

• 使用人工智能来分流问题、建议行动并确定风险优先级。
• 在视觉模糊度较高的情况下，保留人工照片审核和上下文判断。
• 在最终评估中，将人工智能驱动的决策支持与人类主导的验证相结合。
• 重视培训，而不是更换最优秀的检查员。

数据驱动的质量--消除开销

数据越多并不意味着质量越高。数据必须易消化、可视化，并与行动挂钩。质量应该是嵌入式的，而不是孤立的。

需要考虑的关键问题

• 团队是被数据淹没，还是根据洞察力采取行动？
• 检查报告是否增加了不必要的人工工作？
• 数据能否告诉我们一个可以采取行动的故事？

付诸行动

• 利用即插即用的仪表板实现报告和反馈回路自动化。
• 应用数据验证规则，减少重复和人为错误。
• 集中缺陷库，并在移动质量控制应用程序和桌面门户网站之间同步。
• 通过共享产品质量视图，消除部门之间的摩擦。

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