在当今数字化浪潮席卷各行业的背景下，企业数字化转型已成必然趋势。然而，企业在迈向数字化之路时，常陷入一个误区，即认为首要任务是引入一套数字化管理系统。实则不然，对于规划中的数字化转型模块，业务架构与流程的设计才是关键起点，质量管理领域的数字化转型亦是如此。想必许多人会好奇，该如何着手开展数字化质量管理的业务架构与流程设计呢？接下来，就让我们深入探讨这一议题。
制造企业在实施数字化管理时，通常需从多个架构层面进行规划。首先是技术架构，随着信息化技术的飞速发展，数字化管理系统的技术架构框架愈发丰富多样。例如，在前后端分离开发中广泛采用的 MVVM（Model - View - ViewModel 的缩写），以及后端使用 PYTHON 语言时成熟的 Django 框架等，这些技术架构已相当成熟，此处便不再赘述。
其次是业务架构，其与技术架构的最大区别在于，业务架构会因不同企业的管理模式而存在显著差异。在制造企业中，很难有企业能直接套用另一家企业的业务架构与流程来管理自身业务，正所谓“华为不是你想学就能学的”。影响业务架构的因素众多，包括企业文化、最高管理者的思维方式、企业产品定位等。如此一来，许多朋友可能会感到困惑，究竟该如何设计业务架构与流程呢？今日，就以质量管理模块为例，来探讨业务架构与流程的设计方法。
一、数字化质量管理的业务架构设计
在制造业竞争愈发激烈的当下，质量已然成为企业生存与发展的核心要素。为了提升质量管理的效率与效果，越来越多的制造企业开始从传统质量管理方式向数字化管理转变，构建数字化质量管理系统。在构建企业的数字化质量管理系统时，尽管不同企业在质量管理架构与业务流程上会有所区别，但总体架构可从质量策划、质量控制及质量改进这三个层次展开设计，即从质量活动的前、中、后三个维度进行整体的质量管理系统规划。
（一）质量策划
1、业务需求分析
在质量策划阶段，企业需对现有的质量管理体系进行全面梳理与分析，明确数字化转型的目标与需求，具体包括：
现状评估：深入剖析当前质量管理体系的优劣势，精准识别存在的问题与瓶颈，明确数字化工具在整个质量管理体系中的应用范围与边界。
目标设定：清晰界定数字化转型的目标，设定具体的预期效果。例如，提高质量检测的自动化水平、降低质量缺陷率等。
需求收集：通过与各业务部门的充分沟通，广泛收集具体的业务需求，确保系统设计能够契合实际需求。
2、系统架构设计
数据管理：搭建统一的数据管理平台，保障质量数据的准确性和一致性。涵盖数据采集、数据存储以及数据共享等环节。
流程设计：精心设计数字化的质量管理流程，确保各环节的数据流转顺畅无阻。以原材料进厂到成品出厂的全过程管理为例，需确保每个环节的数据都能高效传递与处理。
角色权限：明确不同角色的权限与职责，强化系统的安全性与操作的规范性，防止因权限设置不当引发的数据泄露或操作失误等问题。
（二）质量控制
1、数据采集与监测
数字技术的应用：借助物联网技术，广泛部署各类传感器与智能设备，实时采集生产过程中的关键数据，如温度、湿度、压力、振动等，为后续的质量分析提供精准的数据基础。
数据网络的应用：利用无线网络将采集到的数据迅速传输至中央管理系统，确保数据的实时性与准确性，以便及时掌握生产动态。
数据中心的应用：建立数据监测平台，实时监控生产过程中的各项指标，一旦发现异常情况，能够迅速定位并处理，将质量问题消灭在萌芽状态。
2、质量检测与分析
自动化检测：企业可引入先进的自动化检测设备，逐步替代人工检测，显著提升检测效率与准确性。例如，运用机器视觉技术进行表面缺陷检测，能够快速、精准地识别出产品表面的瑕疵。
数据分析：借助大数据和人工智能技术，对采集到的质量数据进行深度分析，挖掘潜在的质量问题与改进点，为质量改进提供有力依据。
报告生成：系统自动生成质量报告，及时准确地将质量信息传递给管理层及相关人员，以便他们能够迅速采取针对性措施，优化生产流程，提升产品质量。
3、问题处理与追溯
问题处理：建立健全的问题处理机制，一旦系统检测到质量问题，立即自动通知相关人员进行处理，缩短问题响应时间，降低质量问题对企业生产的影响。
追溯管理：构建完善的追溯系统，详细记录每一个产品的生产过程与质量数据，确保在出现问题时能够快速追溯到源头，精准定位问题产生的环节，为后续的质量改进提供准确的参考依据。
（三）质量改进
1、持续改进机制
问题反馈：搭建问题反馈平台，鼓励员工与客户积极反馈质量问题，广泛收集改进意见，形成全员参与质量改进的良好氛围。
改进计划：依据收集到的问题与意见，制定科学合理的改进计划，明确改进措施与责任人，确保改进工作有条不紊地推进。
效果评估：定期对改进措施的效果进行评估，及时调整改进策略，确保持续改进机制的有效性与活力，推动企业质量管理水平不断提升。
2、知识管理
知识库建设：建立质量知识库，系统记录质量管理和改进过程中的经验和教训，为企业内部学习与参考提供宝贵的资源，避免重复犯错，提升整体质量管理水平。
培训与分享：定期组织质量培训和经验分享活动，通过内部知识的传播与交流，提高员工的质量意识与技能水平，打造一支高素质的质量管理团队。
3、技术创新
新技术应用：密切关注并积极引入先进的质量管理技术，如区块链、云计算等，借助新技术的力量提升质量管理系统的智能化水平，为企业质量管理工作注入新的活力。
创新项目：鼓励员工参与质量管理创新项目，激发员工的创新积极性，为企业持续发展提供源源不断的创新动力，推动企业质量管理水平迈向新的高度。
通过从质量策划、质量控制和质量改进三个层次进行全面的业务架构设计，制造企业能够实现质量的精细化管理，有效提升产品质量与生产效率，进而增强企业在市场中的竞争力，为企业的可持续发展奠定坚实的质量基础。
二、质量活动的业务流程设计
制造企业的质量管理通常会参考 ISO9001《质量管理体系 要求》，在业务架构设计方面差异相对较小，更多的差异体现在业务流程的不同。制造企业的业务活动主要包括正常的质量检测与异常质量问题处理两大部分。
（一）质量检测业务流程设计
在设计质量检测业务流程时，可从 IPO（输入、实现、输出）三个过程对企业的检测活动进行深入分析。由于不同企业的质量水平存在差异，对检测活动的要求也会有所不同。
1、检测业务活动的输入
一般包括以下内容：
检测活动的触发：常见的触发方式有常规的来料检、制造检、出货检等事件触发，以及定时定期触发的巡检、抽检等。不同的检测触发方式对应着不同的检测场景与需求，企业需根据自身生产流程与质量管控要求进行合理设置。
检测项目与标准：产品检测离不开明确的检测项目与标准，这涉及到检测活动相关数据模型的输入。企业需依据产品特性、行业标准以及客户需求等因素，制定详细且科学合理的检测项目与标准，确保检测工作的精准性与有效性。
检测方式与形式：明确采用何种方式进行物料检测，是人工检测还是仪器检测，是抽样检测还是全检等。不同的检测方式与形式各有优缺点，企业应综合考虑检测成本、检测效率、检测精度等因素，选择最适合自身实际情况的检测方式。
除上述内容外，根据企业质量管理的具体要求，可能还会有其他输入要求。企业需结合自身的质量管理目标与实际情况，进行详细且具体的设计，以确保检测活动的输入环节能够为后续的检测工作提供准确、全面的数据支持。
2、检测业务活动的实现
检测业务的实现是在检测要求输入的基础上，对检测标的进行具体的检测活动操作。在这一过程中，需考虑如何通过数字化手段来提升检测业务能力。例如，检测数据的采集是通过人工输入还是数据接口自动采集，检测结论的判定是依靠人工经验还是借助系统自动判定等。通过合理运用数字化技术，如自动化检测设备、数据采集系统等，能够有效提高检测效率、降低人为误差，提升检测结果的准确性和可靠性。
3、检测业务活动的输出
检测业务的输出主要包括正常检测值、检测结论及检测报告等，同时也包括异常问题的输出。在输出过程中，企业需充分利用数字化手段，如信息传递与反馈机制，确保检测结果能够及时、准确地传递给相关部门与人员；异常提示与报警功能，能够在检测到异常情况时迅速发出警报，提醒相关人员及时处理；智能报表的输出，通过数据分析与可视化技术，将检测结果以直观、易懂的报表形式呈现出来，为管理层决策提供有力支持。通过这些数字化手段的应用，能够进一步提升检测业务的效率与价值，为企业质量管理工作提供有力的数据支撑。
（二）异常处理业务流程设计
质量异常处理业务流程同样可以从 IPO 的活动过程进行设计规划，其大致处理方式如下：
1、质量异常的输入
质量异常通常发生在产品质量检测活动之后，异常输入主要是产品在检测时，质量检测值超出了设定的标准范围。在质量异常业务流程设计时，需考虑以下问题：触发方式，即质量异常是通过人工触发还是系统自动预警；触发预警的条件，明确何种情况下系统会判定为质量异常并发出预警；质量异常通知的方式，确保相关人员能够及时收到异常信息并迅速响应。这些因素直接影响到异常处理的及时性与有效性，企业需根据自身实际情况进行合理设计。
2、质量异常的处理
异常处理主要是指接收到质量异常信息后，通过何种方式进行评审，以及评审过程中数据的采集等。在评审活动中，应积极采用数字化工具来提升评审效率，例如利用数据分析软件对异常数据进行深入分析，快速定位问题根源；借助在线协作平台，实现跨部门的高效沟通与协同评审，缩短评审周期，提高异常处理的速度与质量。
3、异常处理的输出
异常处理的输出主要包括评审结论及处理措施。在活动输出的业务流程设计中，主要考虑使用何种输出方式，以及输出后与下一个流程的对接。例如，根据评审结论确定是进行返工处理还是报废处理，相应的返工流程、报废流程等应与异常处理流程紧密衔接，确保整个异常处理过程能够顺畅、高效地完成。通过合理的输出设计，能够确保异常处理结果得到妥善处理，同时为后续的质量改进提供准确的依据。
除了上述两个常规业务流程可以通过数字化工具来提升效率外，在质量改进方面，数字化技术同样能够发挥重要作用。例如，在数字化质量管理中，可借助大数据技术对质量数据进行深度挖掘与分析，从而制定出更具针对性的质量改进方案；通过数字化手段对改进过程进行实时跟踪，及时掌握改进工作的进展情况，确保改进措施得到有效执行；利用数据分析技术对改进后的效果进行验证，评估改进措施的实际成效，为后续的持续改进提供数据支持。企业应结合自身实际情况进行深入调研，根据具体需求进行相关的业务流程设计与数字化工具的应用，充分发挥数字化技术在质量改进中的优势，不断提升质量管理水平。
三、数字化业务流程设计的注意事项
随着数字化转型的不断推进，制造企业正逐步将质量管理体系纳入数字化平台，以实现生产效率的提升与产品质量的优化。然而，在业务流程设计的过程中，企业往往会面临诸多挑战与问题。
（一）数据孤岛问题
问题描述：在传统的质量管理体系中，各部门和环节之间的数据往往是孤立的，缺乏有效的数据共享与协同。这种数据孤岛现象会导致信息不一致、决策滞后等问题，严重影响企业整体运营效率与质量管理水平。
解决方法：
统一数据平台：可以采用“织信Informat”低代码平台快速建立统一的数据管理平台，打破部门之间的数据壁垒，确保各个部门和环节的数据能够实时共享与协同。通过数据中台或数据湖等先进技术，整合不同来源的数据，构建企业级的数据资源，池为企业各项业务提供全面、准确的数据支持。
数据标准化：制定统一的数据标准和格式，规范数据的采集、存储与传输过程，确保数据的准确性和一致性。借助数据治理工具，对数据进行清洗、整理与质量监控，提升数据的整体质量，为企业基于数据的决策分析提供可靠的数据基础。
（二）流程复杂度问题
问题描述：在数字化转型过程中，企业往往会引入大量新的技术和系统，这可能导致业务流程变得复杂，增加操作难度与管理成本，降低工作效率，甚至可能引发新的质量问题。
解决方法：
简化流程：在设计业务流程时，应遵循简洁高效的原则，尽量简化操作步骤，去除不必要的环节。通过流程自动化工具，实现流程的自动化执行，减少人工干预，降低人为错误，提高流程运行效率，同时减轻员工的工作负担。
模块化设计：将业务流程分解为多个相对独立的模块，每个模块负责特定的功能或任务，确保各个模块之间的独立性和可扩展性。这种模块化设计方式不仅便于后续的维护与升级，还能够根据企业业务的发展需求灵活调整流程，增强企业对市场变化的适应能力。
（三）系统集成问题
问题描述：企业在数字化转型时，往往会引入多个不同的系统，如 ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、PLM（产品生命周期管理）等，这些系统之间的集成问题成为一大挑战。若集成不当，可能导致数据不一致、功能重复等问题，影响企业数字化转型的整体效果。
解决方法：
集成平台：建立统一的集成平台，作为各系统之间数据交互与功能协同的桥梁，确保各个系统之间的数据能够无缝对接。通过 API 接口或中间件等技术手段，实现系统的互联互通，打破系统之间的壁垒，构建一个有机的数字化生态系统，为企业业务流程的顺畅运行提供有力支持。
统一接口标准：制定统一的接口标准和协议，规范各系统之间的通信方式与数据交互格式，确保各个系统之间能够高效、稳定地通信。通过标准化接口，降低系统的集成难度与成本，提高系统的可维护性与可扩展性，为企业数字化转型的持续推进奠定坚实的技术基础。
（四）权限管理问题
问题描述：在数字化系统中，权限管理至关重要。如果权限设置不当，可能导致数据泄露、操作失控等问题，给企业带来严重的安全隐患与经济损失。
解决方法：
分层权限管理：根据不同角色的职责与工作范围，设置分层的权限管理机制，确保各级人员只能访问和操作与其职责相关的数据与功能。通过基于角色的访问控制（RBAC）模型，实现精细化的权限管理，保障系统的安全性与数据的保密性。
权限审计：定期对权限设置进行审计，检查权限分配的合理性与合规性，及时发现并纠正权限设置中存在的问题。同时，通过日志审计工具，对权限的使用情况进行实时监控与记录，以便在出现问题时能够快速追溯原因，追究责任，进一步强化系统的安全防护能力。
总之，制造企业在进行质量数字化转型时的业务流程设计，必须充分考虑数据孤岛、流程复杂度、系统集成和权限管理等问题。通过建立统一数据平台、简化流程、构建集成平台、实施分层权限管理等有效措施，企业能够妥善应对这些挑战。此外，坚持以用户为中心理念的设计，持续优化业务流程，不断推动技术创新，同样是确保业务流程设计成功的关键因素。只有这样，企业才能在数字化转型的道路上稳步前行，实现质量管理水平的全面提升，为企业的可持续发展提供坚实的保障。
最后建议，企业在引入信息化系统初期，切记要合理有效地运用好工具，这样一来不仅可以让公司业务高效地运行，还能最大程度保证团队目标的达成。同时还能大幅缩短系统开发和部署的时间成本。特别是有特定需求功能需要定制化的企业，可以采用我们公司自研的企业级低代码平台：织信Informat。 织信平台基于数据模型优先的设计理念，提供大量标准化的组件，内置AI助手、组件设计器、自动化（图形化编程）、脚本、工作流引擎（BPMN2.0）、自定义API、表单设计器、权限、仪表盘等功能，能帮助企业构建高度复杂核心的数字化系统。如ERP、MES、CRM、PLM、SCM、WMS、项目管理、流程管理等多个应用场景，全面助力企业落地国产化/信息化/数字化转型战略目标。
不管说得再天花乱坠，都不能代替产品本身，好产品，值得大家切身体验。