质量管理（Quality Management, QM）
质量管理（Quality Management，简称 QM）是一套确保产品、服务与流程持续满足顾客需求、法规要求与组织战略目标的系统方法。它通过计划（Plan）、实施（Do）、检查（Check）、改善（Act）等循环，使组织不断减少变差、提升效率，并最终为顾客创造更高价值。现代质量管理已从早期的检验模式，发展为跨部门、跨流程、策略导向的管理体系，是制造业、服务业及数字化企业的核心能力。
目录
1. 质量管理的定义与演变
国际标准化组织（ISO）将质量管理定义为“协调组织活动，旨在指导和控制组织质量的管理活动”。这意味着质量管理并非单一部门的工作，而是全组织范围的系统工程。
1.1 质量管理的历史阶段
- 质量检验阶段：通过最终检验剔除不良品。
- 统计质量控制阶段：引入控制图、抽样检验，管理过程稳定性。
- 质量保证阶段：强调系统化与标准化。
- 全面质量管理阶段（TQM）：融入组织文化，形成战略性质量管理。
- 数字化质量管理阶段：利用大数据、AI、IoT 实现预测性质量控制。
休哈特的控制图思想、戴明与朱兰推动的管理哲学，以及克劳斯比的“零缺陷”理念，共同奠定现代质量管理体系的基础。
2. 质量管理的基本原则（ISO 9001）
ISO 9001:2015 列出了七大质量管理原则，是现代 QM 的核心思想：
- 以顾客为关注焦点——质量始终以满足与超越顾客期望为目标。
- 领导作用——高层需建立愿景、方向与一致性。
- 全员参与——所有人都参与质量的创造，而非单一部门。
- 过程方法——识别、管理与优化流程链。
- 改进——将持续改进作为组织文化。
- 基于事实的决策——以数据而非直觉推动管理。
- 关系管理——包含供应商、顾客在内的价值链协同。
3. 质量管理的构成与体系框架
质量管理体系（QMS）可分为四大部分：
3.1 质量策划（Quality Planning）
包括目标设定、流程设计、质量标准定义等，是“把事情做对”的前置阶段。
3.2 质量控制（Quality Control, QC）
关注实际输出是否满足要求，常用工具包括 SPC、抽样检验、检查表等。
3.3 质量保证（Quality Assurance, QA）
通过体系、流程、标准化确保“能够持续做对”。如 ISO 9001 审核。
3.4 质量改进（Quality Improvement, QI）
通过 PDCA、DMAIC、Kaizen 等工具减少变差与浪费，提高整体绩效。
4. 全面质量管理（TQM）
TQM 强调从文化与组织层面推动质量发展，其特点包括：
- 以顾客需求为核心
- 全员参与
- 长期战略导向
- 持续改进文化
TQM 与六西格玛、精益管理等方法常被整合为企业质量经营体系。
5. 六西格玛管理（Six Sigma Management）
六西格玛被视为现代质量管理最系统的项目导向方法。其核心思想是减少变差，以数据证明改进的有效性，并通过 DMAIC 或 DMADV 框架提升流程能力。
在六西格玛中，常用技术包括：
- 统计分析与 SPC
- 流程能力分析（Cp/Cpk）
- 假设检验
- 设计实验（DOE）
更多可参考：优思学院·六西格玛知识体系
6. 精益管理与质量
精益管理（Lean Management）通过消除浪费来提升流程效率，从而间接提升质量。重点包括：
- 价值流分析（VSM）
- 5S 与可视化管理
- JIT 与看板系统
- 标准作业
精益是质量管理的重要组成部分，更多内容可参见：优思学院·精益管理体系
7. 统计过程控制（SPC）在质量管理中的作用
SPC 由休哈特提出，是质量管理的核心技术之一，其作用包括：
- 监控过程稳定性
- 区分普通变差与特殊变差
- 建立预警机制
控制图与统计基础可参考 SPC 文献
8. 测量系统分析（MSA）
MSA 评估测量系统的可靠性，确保数据有效性。六西格玛、IATF 16949 等体系均强制要求 MSA，用于：
- 判断人工或设备测量误差是否可接受
- 分析重复性、再现性、偏倚与稳定性
更多内容见六西格玛绿带教材
9. 质量成本（COQ）与效益关系
质量成本包括预防、鉴定、内部失败与外部失败成本。六西格玛的目的之一就是降低 COQ，使资源从“修错”转向“防错、做对”。
按《Six Sigma Handbook》描述，三西格玛企业 COQ 可达营收的 25–40%，而六西格玛企业通常低于 5%。
10. 质量管理组织角色
质量管理体系常涉及以下角色：
- 质量经理（QM）
- 质量工程师（QE）
- 供应商品质工程（SQE）
- 过程工程师（PE）
- 内审员、外审员
随着六西格玛与精益的广泛采用，组织也会设立 Black Belt、Green Belt、Lean Specialist 等角色。
11. 制造业与服务业的质量管理差异
11.1 制造业
- 强调过程控制与稳定性
- 质量更多可量化、可抽样
- 供应链质量影响巨大
11.2 服务业
- 依赖人与流程体验
- 服务不可库存，质量需即时交付
- 测量较困难，主观体验影响大
12. 数字化时代的质量管理
现代质量管理正快速进入智能化阶段，包括：
- AI 驱动的预测性质量
- IoT 监控设备健康与过程稳定性
- 数字孪生用于模拟与优化流程
- 大数据分析用于早期预警
未来的质量管理将由自动化、数据分析与自适应系统共同驱动。