研发质量管理系统

--本文6千字，阅读15分钟--在谈如何选择之前，我们先谈一谈企业导入质量管理软件的初衷：1.应付客户的审核、准备上市或者充门面，有一个系统存在，显的高大上或面子上过得去，无太多实际用途需求；2.如果导入质量管理软件这类信息化系统，可以拿到一些补助或者可以申请到其他一些资质。自己不用花多少钱，不要白不要。3.客户要求，必须实现数字化质量管理。如苹果、华为等一些国际大公司已经开始对自己的部分供应商明确提出数字化质量管理的要求，否则可能影响订单。这种情况就要求不但有系统，并且还会对供应商的质量管理系统进行非常严格详细的审核；4.隔壁企业都已经有质量系统了，所以我也得有；5.同行已经开始用质量软件进行质量管理了，感受到了竞争的压力；6.企业自身面对外部竞争或者自身质量管理需求的不断提高，需要有一个系统（而不是传统的纸质或excel）或一个更加完善的系统，这种应该是大多数情况。7.质量数据分散在SRM，ERP，CRM， MES，LIMS等系统中，这些系统不是为质量部门人员设计的，不仅是数据没有关联，而且各种分析也不专业，鸡肋，质量人需要专业的质量管理软件。8.……出发点不一样，企业所在的行业不同，规模不同，运营方式不同，员工水平不同，等各种独有的特性，企业对质量管理软件的需求也不同。那么在进行质量管理软件(QMS)选择时，需要考虑的因素就会有很大差别，企业一定要从自身的实际情况出发，只有综合考虑了这些因素才能最大可能地选择适合的软件并且将失败的风险降到最低：对于第一种情况，处理起来最简单粗暴。随便买一个就好，只要客户来了能打开，证明软件存在即可，越便宜越好。针对第二种情况，考虑的因素就稍微多一些，比如是否兼顾企业质量管理的需求，对于软件或者软件企业资质、地理位置是否有要求（否则可能拿不到补贴）。针对后续几种情况，更多的就是考虑每个企业自己的需求以及软件能够实现的功能了，考虑的因素就会更多，也是本篇文章讨论的重点：A 政治因素：这个最明显的就是会不会像现在某些产品这样，突然哪一天被限制使用。这个很难预测，所以最好在规划的时候有所考量，那么就可以最大程度的避免将来遇到的麻烦。B 地理因素：地理位置的远近会很大程度上影响到软件实施、后续支持的成本，以及现场支持的及时性，尤其是跨国的情形。所以可能的情况下，尽量选择本国或者是在本国有分公司的服务商无疑是更好的选择。C 文化因素：相对来说，国人确实是非常勤奋。国外，尤其是欧美国家假期会更多，也习惯于休假的时候不工作。可以猜想一下，如果你选的是欧洲某国的一款软件，他们在国内没有支持团队，或者国内支持团队无法解决，而此时他们国外总部员工正在悠哉休暑假（一般要二十天左右），产线不能停，而软件无法使用，干瞪眼是一种什么感觉。D 价格因素：产品的价格也是一个考虑的因素。这个是指总有用成本，包含了购买成本，实施成本，二开成本，以及后续员工更替的培训成本，服务成本等。只有综合考虑了，才能够做出性价比最高的决策。另外，如果使用国外软件，对于二次开发的问题要特别慎重，通常中国的本土支持团队要把二开需求向外国总部汇报，国外总部定期开会议讨论，如果有疑问，再让中国团队补充资料，中国团队再和客户讨论，再汇报，反反复复，无穷无尽。如果是让外国人到中国现场来，从他们出门就开始算钱，各种费用加起来，报出来的价格，都能把胆小的吓死，一个小小的汽车行业的PPM表格，也就3万RMB就能搞定的事，他们最终挣到了350万人民币，这样的事屡见不鲜。E 功能需求：企业在进行规划时，一定要考虑企业目前的需求，以及未来可能的需求。否则就会增加后续软件升级的次数，或者软件的适用性受到限制，我们会多花一些时间，就这个问题展开讨论。1 使用界面是否友好?ERP、CAD、CAE、财务软件等系统，大部分使用者都是办公室人员。不可否认的是，就平均水平而言，办公室员工在素质和流动性方面，要比一线员工好一些。看似对于传统软件无关紧要的界面，在信息化不断向车间层面渗入过程中，软件的易用性对于实施的成本，周期和成功变得越来越重要。首先是界面的语言，对于多数的中国企业，普通的员工不大可能会熟练使用英文，如果国外软件没有汉化，员工在使用时会遇到比较大的麻烦。同样对于跨国公司，如果只有汉语，对于非中国人也是难于操作的，多国语言系统，对于某些企业就会变的很重要。还有就是界面能否让一线员工快速找到要操作的条目，逻辑是否足够清晰明了。想一想车间的环境和繁忙的状态，让一个带着油腻手套的操作工拿着一本厚达800页的软件说明书来查找如何使用该软件，并且该说明书充斥着各种强行翻译的IT术语，该操作工内心是不是要崩溃了！可以对比一下，如图两个界面，那一个对一线员工更友好？简单--VS--繁杂有些民企，老员工跟随老板创业20来年了，这些老员工有非常丰富的实际经验，但是随着工厂智能化的浪潮，对于这些年龄偏大的人，让他们掌握复杂的信息化系统的确很难，不仅如此，有些老板和这些老员工还有着比较深厚的友情，不能因为工厂信息化，老板就把这些老员工都开除掉。对于这样的老员工，最好是界面能设计成一个按钮，就不要用两个按钮；能高亮显示关键点的，就不要将其淹没在复杂按钮之中。把软件界面设计搞得很复杂不是本事，设计成易于理解和使用才是本事。毕竟软件是工具，不是猜灯谜游戏。2 系统能否解决关键问题？每个企业需要解决的问题都是一堆，不分轻重缓急，眉毛胡子一把抓是不正确的做法，也是不现实的。要从企业的整体利益，发展的大方向的角度看问题，有些问题是痒点，不是痛点，有些问题的确是痛点，但不是关键的痛点，可以先放一放。如果如同一个人同时得了癌症和皮肤瘙痒，那么一定是先进行对癌症的治疗，至于皮肤瘙痒问题，可以以后再说。对于质量管控也是一样，先解决要命的问题。同样，我们通过举例来说明。*多模，多穴，多机台注塑并且有装配需求的企业。这样的产品有我们常见的洗发精塑料瓶，汽车上的开关旋钮，键盘按钮，塑料齿轮，塑料轴套以及工业上用的各种配合件。我们就以常见的洗发精塑料瓶为例子。我们可以看出，大部分这样的产品并没有太多的技术壁垒，通常也不是to C端的产品，很难通过品牌实现产品溢价， 这些企业同行之间的竞争非常激烈，如果价格上没有竞争优势，就很难得到订单。如果得到的是大客户的订单，订单量和价格可能还不错，但随之而来的是要求也会水涨船高。可以想象一下，如果质量不稳定，产品漏液，大客户通常会毫不犹豫地退货，罚款，取消订单也不是不可能。多说一句，洗发精，化妆用品等这些to C 端大公司，他们是不可能接受产品漏液的，他们对于外观（包括漏液）的管控通常是非常严格的，有一个产品漏液就可能导致全部产品退货。（通常这类化妆品大公司的产品技术壁垒相对来说也不高，更多的是品牌形象。）对于这样的注塑类型供应商，一方面有不断提高生产率的追求（更多的模穴数，更快的生产周期），同时还要面对很大的压力必须保证产品质量，及时发现产品关键尺寸的变化，及时预警。可以简单脑补一下，如果两个零件组成一个密封组件，一个零件有3套模具，每个模具32穴，另一个零件有2个模具，每个模具64穴，如果您是质量经理，你觉得多少检验人员，多少抽样频率，多少统计人员才能保证产品没有漏液的风险？在这样类型的企业，您可能对不同模具，不同机台，不同模穴的尺寸变化boxplot感兴趣，它会迅速帮你找到风险点，可以参考下面的不同机台，不同模穴的尺寸变化图。*对于需要生产追溯的企业很多行业对追溯都有需求，比如汽车，医药，食品等行业。举一个汽车行业的例子，一个汽车主机厂突然发现汽车的大灯维修的比例突然变高，这个主机厂通常会将客户投诉的大灯返回给提供大灯的Tier1供应商，让其研究是什么问题，假设这个大灯的供应商发现是由于采购的一批弹簧热处理不合格，大灯长期使用后，会接触不良，最后导致不亮。如果汽车厂要召回汽车，一定会要求生产大灯的企业告诉一共有多少个大灯受到影响，批号是多少。如果这个车灯厂的逆追溯系统和正追溯系统不好用，只能拍脑袋大致估算一下，问题是，估算多了要多花钱，估算少了，数据不对，主机一定会有相应的处罚机制。汽车行业相比较于其它行业，应该是质量管理水平比较好的，如果有汽车行业的读者，你们可以问一问自己，贵公司的追溯能做到什么水平？有多少次质量追溯是拍脑袋毛估估的？情况应该是不容乐观。拥有一键追溯功能的系统，会解决这个烦恼。这个一键追溯功能不仅可以与物料关联，还可以与工序参数及检验报告相关联。对于大型阀门，锅炉，大型化工设备，特种设备等行业，解决了1天时间干活，需要2天时间给客户准备资料劳动效率低下的问题，还有，每次给客户发货前，资料准备的场面总是鸡飞狗跳，并且，很难保证资料不出问题，不是补充资料，就是罚款，好像把事情第一次就做对是不正常的。让客户对产品质量放心，不能仅仅靠喝酒，拍胸脯，交朋友，得在管理上有些真本事才行。*对于油漆，涂料，胶粘剂行业由于工艺要求的不同，各个行业对于同一种产品的规格需求也是不同。举个例子，同是汽车涂装，不同主机厂制定的油漆厚度是不同的，同时喷漆设备各家也是不同的，其结果是对油漆的粘度要求也不同。还有，对于化工这类产品，除了在测量时会有一定误差，存放一段时间后，其粘度自身也会变化。遇到这种情况，为了保证产品质量，除了为每个客户制定各自的标准外，还要对每个客户的标准按照一定比例收缩，确保产品在保质期不会带来麻烦。如何搜索挑选合适的产品发给客户，并保证有足够的不同规格产品库存，同时库存规模还要收到控制，这也是一个实实在在的企业需求。*周期性测试(型式试验，例行检查，第三方检验等)有些产品的关键性能指标（寿命试验，强度试验，成分检测等），由于费用，时间，设备等原因的制约，不能每批都进行检验或测试，通常是一个月，半年，一年或者是生产一定数量之后，才进行测试。有些是法规上的要求，比如，出口产品要有Rosh, Reach等报告。大多数企业都是用纸质或Excel进行跟踪记录，到期没有检测的事情时有发生。通常这些检测都是关键性的指标，一旦出事，企业的损失通常非常巨大。如何避免这类系统风险，也是质量部门的重要职责。我们可以强调员工的责任心，但也可以考虑给企业多重保护机制，降低重大风险发生概率。对于有这样需求的企业，他们的质量管理系统（QMS），应该能对这些测试到期前发出预警，如果没有响应，系统会连续不断升级报警，直至问题解决。*与供应商高效沟通离散组装行业的70~80%的停工待料，紧急空运，客诉是由于来料质量不稳定造成的。如果能快速锁定麻烦的物料和供应商，对比供应商和本企业的检验结果，通过系统打通与供应商的沟通，报告提交，高效与供应商沟通互动，不仅对企业的质量管控有帮助，对降低库存，节约成本也有很大的帮助。*通常的一些质量管理需求这里面提到的一些功能，通常是质量管理软件必备的一些基本功能，如统计每大类产品去年前三个严重问题，供应商PPM排序，产品性能随着季节的变化，各个产线的直通率，全部工序的严重度排序，客户投诉最多的前三个问题，等等，这里就不详细描述了。*系统的可配置性有些系统，本应该是动态设置的项目，却写死了，那么企业后续有任何变动都需要找软件服务商进行解决，时间和金钱上都是需要考虑的因素，而且如果是定制的项目，不是产品，并且当时的开发人员已经离职了，别人很难看懂这些代码，即使是不离职，如果文档不完善，随着时间跨度变长，修改的难度也在增加。*系统的安全性对于有些对数据、系统安全性要求很高的企业（比如军工），那么也需要考虑到相关的资质。F 不要期待完美的系统谁都会说，系统要灵活，不仅要能满足现在需求，还要能满足将来的潜在需求，功能要强大，能做各种分析，权限管理也要能灵活配置，数据吞吐量要大，系统报价要足够低，等等不一而足。这就有点像，希望既有金刚石的硬度，同时还要求有黄金的延展性。无论数字化，数字孪生或是人工智能这些术语有多热，其实，现在的编程方式还是很原始，劳动效率很低，还不能充分满足市场的需求（在价格条件约束下）。完美无缺，一步到位，一劳永逸在现阶段是不大可能的。规划，的确很重要，但是规划好的前提是有经验丰富的专业信息化人士，即懂企业运营，也懂IT。说到企业运营，由于行业不同，规模不同，运营方式也不同。而且，企业运营还由多个部门组成，财务，研发，生产，质量，采购，销售，物流等等，一个人懂得全部以上的知识是非常难的事情。如果不能一览众山小，其规划出的路线图的价值也要大大地打折扣。强调规划可以，但是千万不要以为做了规划，就万事大吉了，从此一帆风顺。同时，信息化也是一个快速发展的行业，只有不断实践，不断总结，不断改进，小脚步，快频率，多部门人共同协作才是正路。《质量管理系统(QMS)-1.什么是质量信息化？》《质量管理系统(QMS)-2.帮助SQE提高工作效率和业绩》《质量管理系统(QMS)-3.帮助企业建立质量知识库》《质量管理软件(工具)中，SPC真的有用吗？》《中国工业管理软件如何突围？》《西门子MES里面有质量模块，为什么还要收购质量管理软件（QMS）？》《不仅有Facebook抄袭TikTok,还有盈飞无限剽窃云质信息》《质量内幕|质量检验中那些不为人所知的事儿》《质量内幕|汽车行业PPM统计乱象》《质量内幕 | 质量过剩还意味着什么？》《质量内幕 | 为什么有些搅拌机越精心使用，反倒坏的越快？》《质量内幕 | 该不该买家用电器延长保修？》《质量内幕|5千元的咖啡机一定比1千元的质量好吗？》《体检显阳性未必就得病》《企业对质量软件有什么需求？》《质量控制中常见误区(3): 质量成本》《质量控制中的常见误区(2):真的改进了吗?》《质量控制中的常见误区(1): Cr=0》《一个值得质量专业人员终身收藏的网站》《MSA+DOE全套珍藏版视频课程》《用视频轻松学习MSA(1/3）》《看视频轻松学习MSA(2/3）》《看视频轻松学习MSA(3/3）》《看视频轻松学习DOE(1/3）》《看视频轻松学习DOE(2/3）》《看视频轻松学习DOE(3/3）》《DOE培训视频高阶篇(1)--全因子实验(1/2)》《DOE培训视频高阶篇(1)--全因子实验(2/2)》《DOE培训视频高阶篇(2)--部分因子实验(1/2)》《DOE培训视频高阶篇(2)--部分因子实验(2/2)》《DOE培训视频高阶篇(3)--中心点与区组(1/2)》《DOE培训视频高阶篇(3)--中心点与区组(2/2)》《DOE培训视频高阶篇(4)--DOE计划(1/3)》《DOE培训视频高阶篇(4)--DOE计划(2/3)》《DOE培训视频高阶篇(4)--DOE计划(3/3)》《DOE培训视频高阶篇(5)--响应表面法RSM(1/2)》《DOE培训视频高阶篇(5)--响应表面法RSM(2/2)》《DOE培训视频高阶篇(6)--混料实验(1/2)》《DOE培训视频高阶篇(6)--混料实验(2/2)》《DOE培训视频高阶篇(7)--EVOP和PLEX(1/2)》《DOE培训视频高阶篇(7)--EVOP和PLEX(2/2)》云质信息：专注质量领域--质量咨询+质量管理软件服务商（www.yunquality.com)

中国的传统制造业经过以往几十年的快速发展，目前已经遇到许多发展瓶颈，质量管理已到了必须提升管理水平，能力升级的关键时期，摆脱传统粗放型发展的管理模式，向现代化，精细化管理的方向发展，是企业质量管理的大趋势。ProFicient质量管理系统作为制造业智能的全球领导者，盈飞无限拥有全美最知名的工业统计学专家和经理级品质管理专业团队，能够为任何规模的制造业企业提供最为适合和高效的品质改进解决方案。经过30年的快速发展，盈飞无限持续为航天航空、汽车制造、电子电器、机械制造、医药及医疗器械、食品饮料、化工等不同行业领域的客户提供业界领先的SPC应用解决方案。基于领先的研发理念以及丰富的SPC系统实施经验，盈飞无限的SPC解决方案不仅可满足大批量产品生产监控的需求，而且也适用于多品种小批量的产品生产环境。切实帮助客户在降低生产成本的同时，全面提升产品品质，增强客户的市场竞争能力。一、质量管理可视化质量报表盈飞无限SPC软件通过可视化质量报表实现包括质量数据采集、分析、管理在内的质量无纸化.帮助企业节约质量成本,实现质量信息化,推进质量改善.提高产品品质想要生产优质产品，需要的不仅仅是实时质量通知和生产线末端的检验盒。真正了解每个系统的工作特质，在生产过程中贯彻、注重质量的决心才是关键。通过盈飞无限质量智能解决方案，您所掌控的质量信息将不再局限于某单一过程或一个厂家。盈飞无限质量智能解决方案将采集整个企业生产周期的历史数据和实时质量数据，充分挖掘数据背后价值，在赋予您战略性眼光的同时，不断推动质量改善。强化报告能力定期监督产品和过程质量，可以赋予您卓越的洞察力，以确保生产平稳运行。盈飞无限标准的自动化质量管理分析工具，将帮您节约大量时间成本和企业资源，降低数据输入过程中因人为失误而带来的潜在风险。先进的标准化自定义报表可以让您随时了解所需信息，做到质量波动，尽在掌握。提高产量对于企业而言，产品销量越高越好。然而，如果质量下滑，您会发现不满的客户会径直把产品再塞回来。通过盈飞无限质量智能解决方案，您可清晰确认产品仍在控制之中，各质量参数（净重、来料、行业合规等）前后一致，从而实现产品质量的最优化，让您的生产线和整体业务欣欣向荣。提升客户满意度客户需要优质可靠的产品。您需要成熟高效的质量控制方法，以满足日益严苛的客户需求。一个流程出错，整个生产和客户忠诚度都会受挫。对此问题，盈飞无限为您提供了质量智能解决方案，助您快速、灵活、一以贯之地响应客户需求。降低产品召回风险生产优质产品需要质量智能，它包括对供应链、趋势信息、自动通知和灵活控制等的全面掌握。盈飞无限质量控制系统不但助您一站式解决上述所有问题，还将通过对产品和过程的严格管控，有效降低报废和召回风险，让您的质量高枕无忧。二、质量管理强化质量控制水平盈飞无限实时SPC软件SPC控制图帮助您通过精准过程优化,强化质量控制水平,大幅节约时间成本,提升企业利润.精准分析企业所有过程和产品线的历史数据，就能真正掌握企业情况，这也将您对企业整体运营的认知提升到前所未有的高度。来料、速度、温度、转速等所有一手信息尽在掌握，帮您做出正确战略决策。质量管理强化质量控制水平监督供应商品质用平庸的材料，自然做不出优秀的产品。供应商延期交货或原材料断货都会打乱您的既定生产计划。通过盈飞无限的产品，您可对原材料、供应商乃至成品质量及其一致性进行详细分析，有效监督供应商质量。汇总企业数据摒弃纸张、电子表格和传统的手动数据输入模式吧。统一、可靠的数据是卓越品质的基石。通过盈飞无限质量管理系统，您将实现麾下各工厂、各生产线质量数据的实时自动采集。另外，统一的中央数据库分析引擎意味着您将打破时空限制，随时随地调取、访问任意过程或工厂的质量数据。 改善过程评估如果了解系统和过程的机械性能，您就可以进一步优化它们的质量表现。盈飞无限质量管理系统让您深入了解单一产线、工厂乃至多个工厂的实时质量情况。通过历史数据，了解既定时间内的质量变化趋势，在质量问题变得严重前，有效追踪异常事件，切实做到未雨绸缪。精准数据分析通过自动化数据整合，盈飞无限对整个企业数据的质量控制分析要比您的传统操作快出许多，也容易许多。基于灵活的自动化质量报表功能及来自盈飞无限分析专家的专业建议，您对企业的整体运营及质量改善将拥有前所未有的独到见地。三、降低质量成本加强质量管理盈飞无限实时SPC软件帮助企业有效降低质量成本、不良成本及召回成本.切实实现降本增效.推动企业质量管理.降低返工与报废率，全面规避产品召回风险。削减返工与报废对于企业而言，产品销量越高越好。然而，如果质量下滑，您会发现不满的客户会径直把产品再塞回来。盈飞无限质量智能解决方案，将助您实现产品质量最优化，让您的生产线和整体业务欣欣向荣。提升投资回报率在对供应商审核时，盈飞无限质量智能工具可帮您实现全面的数据可追溯，进而有效推动供应商质量改善，为您带来可观的投资回报。保护品牌价值一致性是企业品牌的显著特质。如何确保任何时间、任意工厂生产出来的产品都能一以贯之地满足客户高标准需求？更进一步说，您如何在第一时间发现质量异常，防患于未然？盈飞无限质量智能工具为您提供目标明确的自动数据采集、质量控制分析、自动预警及历史数据整合功能。确保您的产品品质始终如一，满足客户品牌预期。规避召回风险产品召回成本高昂，不仅损失时间，浪费材料；更有甚者，还能直接打击客户对企业的信心，重挫企业多年积累的品牌名誉。盈飞无限助您从源头降低产品缺陷率。基于全自动的监控策略和实施规则，返工与报废率将大幅降低，全面规避产品召回风险。现有资源最大化IT团队的时间与资源有限，企业对IT资源需求量大，往往造成IT人员分身乏术；现有基础设施耗费了企业大量资本，而这正是我们研发盈飞无限质量智能解决方案的终极动力——它可与企业现有系统完美整合兼容。盈飞无限灵活的质量管理解决方案在与您现有系统自带的诸多协议（如ODBC连接、XML、TXT等）无缝对接同时，还支持您所熟悉的标准接口和运营组件。整个盈飞无限平台方便灵活，伸缩自如，包括标准化组件、自服务、按需报表等在内的诸多功能，既满足单一工厂需求，又支持跨国集团使用，无需IT资源额外支持。显著的量化成果最近我们在盈飞无限的用户中做了一项调查，统计其使用盈飞无限 SPC软件后所节约不良成本的量化成果。数百家用户企业参与了问卷调查，并提供了使用软件后企业在报废、返工、缺陷、周期时间、加班时间、质保投诉、MRB/分拣、暂缓出货、漏检、数据采集、制作报表、召回等多项关键指标上获得的成本削减数据。根据问卷统计结果，平均数据如下：每周报废削减 12.7%返工时数及人工削减 14.3%加工工时削减 14.1%缺陷损失下降 12.9%周期缩短 13.6%质保投诉削减 14.1%MRB/分拣成本下降 11.5%暂缓出货削减 12.5%漏检削减 10.7%数据采集时间缩短 14.4%制作报表时间削减 17.1%

全景网3月11日讯 雷迪克（300652）可转债发行网上路演周三下午在全景网举行。董事会秘书兼财务总监陆莎莎介绍，2016年至2019年1-9月，公司费用化的研发费用分别为1,412.34万元、1,598.78万元、1,473.63万元、949.67万元，占公司营业收入的比重分别为3.59%、3.23%、3.21%、2.88%。 她指出，作为生产汽车轴承的高新技术企业，公司一直以来注重技术创新和新产品开发，具备较强的汽车轴承产品研发能力，2012年建立了“省级高新技术企业研究开发中心”，2017年建立了“省级企业研究院”。公司经过多年研发、设计及制造圆锥轴承的技术积累，具备了完整的研发体系和质量管理体系。截至2019年9月末，公司已拥有汽车轴承相关专利80项。（全景网）

国家林业和草原局政府网1月21日讯 西北院自主研发的《质量管理平台》日前正式上线试运行，质量体系管理进入移动端+PC端相结合的电子化办公和电子化存档新时代。平台包括桌面端和移动端，桌面端涵盖登记类和流程类数据的录入、流程处理、数据查询、数据统计分析等功能；移动端旨在满足出差及外业作业过程中流程任务的发起和处理，包含流程任务的发起和处理功能。西北院《质量管理平台》的运行，推进了质量体系管理由纸质化向电子化的转变，对保障项目进度和出院成果质量具有重要意义，必将对持续推进西北院“项目带动、人才强院、科技兴院”的发展战略和深入贯彻“诚信服务、质量第一、严格标准、精益求精”的质量方针起到积极的促进作用。（刘子凡）【来源：国家林草局西北调查规划设计院】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn

结绳记事、看板、Excel、CAD、QMS、ERP等，从本质上都是人类创造出来用于帮助处理信息的工具，只是处理的内容、信息处理水平和方式不同。其中 QMS (Quality Management System）就是企业用来对质量进行信息化管理的工具。质量管理信息化与其它信息化一样。这个一点都不神秘，以简单的例子来说明。一个普通家庭，养10只鸡，来客人时，会用哪只鸡招待客人？肯定是不下蛋的鸡，或者是下蛋少的那只鸡。企业也是一样，哪类产品不赚钱，就会少做或不做这类产品。问题是企业规模变大以后，管理者是否能像家庭主妇一样对每只鸡的产蛋情况了如指掌。什么是信息帮助决策？这个就是信息帮助决策。如果这是1万鸡的养鸡场，养鸡场的老板一定会看一看购买的鸡饲料是否变质，避免鸡坏肚子。这个就是来料质量控制，话糙理不糙。如果他有10个100万只鸡的养鸡场，很可能就会制定一个统一的鸡饲料检验规则。例如，取多少样，如何检测，菌落标准是多少，蛋白质含量是多少等等，这个就是质量管控标准化。再进一步呢？可能对不同厂家的鸡饲料做对比试验，看哪一家的鸡饲料省钱而且产蛋率最高？这个就是依据信息进行精细化管理，降本增效。在什么地区，选用什么样的品种，不同的阶段吃什么样的饲料，当地的客户口味如何，养鸡这些年都遇到什么样的投诉等，这个就是质量知识库。信息化中那些时髦的词这么大的企业集团，为了统一管理，生产、销售、物流等部门要沟通信息，协调每个养鸡场如何以最经济的方法把鸡蛋送给客户，信息要沟通，这个就是打破信息孤岛，部门协作。为了避免鸡饲料供应商在饲料中掺入太多的有害化学成分，导致企业被监管部门制裁或信誉受损，会制定一系列监控措施，包括检查鸡饲料和鸡蛋化学成分含量，在合理的成本下，保证风险可控，化学成分超过某个水平就会报警，这个就是质量风险管理。随着养鸡场的规模不断扩大，企业要在全球开设养鸡场，那如何根据不同的地区，如何建设养鸡场呢？老板会问：·不同的地区温度不同，用什么砌墙，墙该多厚，冬天如何取暖等？·不同的地区，什么品种的鸡比较适合？·如何布置鸡舍？·通风和光照如何解决？·不同品种的鸡，活动区间有多大？·每天喂食几次？·…如果能建立一个模型，来模拟这个未来的鸡场，并且在鸡场建成后还可以实施监控鸡场的情况并且不断优化鸡场的管理用来取得经济效益最大化，如通风强度，喂食间隔，喂食量等，这个系统就是我们通常说的数字孪生。当然，还有一些术语，如分布式，大数据，高并发，中台，低代码，微服务等，这里就不一一介绍了。不同的大脑，信息处理程度也不同，这可能是人与其它动物最大的不同点。企业信息化程度，也是一个企业竞争力区别于另外一个企业的决定性因素之一。下一篇文章，我们会继续讲，质量管理软件有什么具体用处。《质量管理软件(工具)中，SPC真的有用吗？》《中国工业管理软件如何突围？》《西门子MES里面有质量模块，为什么还要收购质量管理软件（QMS）？》《质量内幕|质量检验中那些不为人所知的事儿》《质量内幕|汽车行业PPM统计乱象》《质量内幕 | 质量过剩还意味着什么？》《质量内幕 | 为什么有些搅拌机越精心使用，反倒坏的越快？》《质量内幕 | 该不该买家用电器延长保修？》《质量内幕|5千元的咖啡机一定比1千元的质量好吗？》《体检显阳性未必就得病》《什么是企业质量知识库？》《企业对质量软件有什么需求？》《质量控制中常见误区(3): 质量成本》《质量控制中的常见误区(2):真的改进了吗?》《质量控制中的常见误区(1): Cr=0》《一个值得质量专业人员终身收藏的网站》《MSA+DOE全套珍藏版视频课程》《用视频轻松学习MSA(1/3）》《看视频轻松学习MSA(2/3）》《看视频轻松学习MSA(3/3）》《看视频轻松学习DOE(1/3）》《看视频轻松学习DOE(2/3）》《看视频轻松学习DOE(3/3）》《DOE培训视频高阶篇(1)--全因子实验(1/2)》《DOE培训视频高阶篇(1)--全因子实验(2/2)》《DOE培训视频高阶篇(2)--部分因子实验(1/2)》《DOE培训视频高阶篇(2)--部分因子实验(2/2)》《DOE培训视频高阶篇(3)--中心点与区组(1/2)》《DOE培训视频高阶篇(3)--中心点与区组(2/2)》《DOE培训视频高阶篇(4)--DOE计划(1/3)》《DOE培训视频高阶篇(4)--DOE计划(2/3)》《DOE培训视频高阶篇(4)--DOE计划(3/3)》《DOE培训视频高阶篇(5)--响应表面法RSM(1/2)》《DOE培训视频高阶篇(5)--响应表面法RSM(2/2)》《DOE培训视频高阶篇(6)--混料实验(1/2)》《DOE培训视频高阶篇(6)--混料实验(2/2)》《DOE培训视频高阶篇(7)--EVOP和PLEX(1/2)》《DOE培训视频高阶篇(7)--EVOP和PLEX(2/2)》云质信息：专注质量领域--质量咨询+质量管理软件服务商（www.yunquality.com)

了解IPD的同学都知道，IPD有四个核心理念：①把产品开发作为投资来管理、②基于市场驱动的产品研发、③快速高效地推出产品、④在设计中构筑质量和成本优势。华为正是通过持续、深入推进IPD，不断提升了产品研发的效率和效果，也看到了这四个理念给企业经营带来的巨大好处，进一步坚定了任总、干部和员工推进IPD的决心，使得华为的管理、技术和产品水平再不断提升。今天我们来分享，华为在研发管理是如何实践第四个核心理念：如何在设计中构建质量优势，总结下来有六个关键要素：一套流程、两个原则、三个职位、四个分离、五种手段、六个评审点。一、一套流程：在产品开发的时候，不要将质量管理体系与产品开发流程（PDP）孤立，而应该在产品开发流程中设计六个技术评审点（见第六点），同时将测试和验证作为独立的阶段，在产品开发的前期，将选择CBB作为一项关键活动，以保障质量的活动很好地衔接到产品开发中。二、两个原则：(1)业务决策评审与技术与质量评审分离，设立高级别的主审人，同时对主审人进行绩效考核以保证各项评审、决策的质量（通常是IPMT委员会）。(2)建立产品货架（CBB——common building blocks，通用基础模块，是指能够在不同的产品、服务中共享、共用的模块、部件、技术等。 ），在产品开发时必须保证成熟模块占一定比例，实现模块化开发（就像我们以前组装台式机的时候各种配件即插即用，大大缩短开发时间、提高质量，减少差错）。三、三个职位：(1)系统级工程师：对产品的总体方案设计负责；(2)主审人：对方案的评审负责；(3)PQA：对方案执行过程中的质量监控负责。PQA，Process Quality Assurance，全过程质量保证。PQA工程师通常是PDT的核心代表之一，确保产品开发按照公司既定的IPD流程进行，全流程统筹协调各功能领域的质量保证活动。PQA相当于一个小公司的产品质量管理者和流程质量管理者。PQA存在的价值一句话来说就是用过程的规范性保证结果的确定性，使得产品的开发不依赖于“个人英雄”——这也是著名的小徐总（华为的小徐总徐直军轶事及雄文《告研发员工书》）一直强调IPD对华为的最大的价值。四、四个分离：(1)规划与系统设计分离：应在规划中提前将需要解决的技术难题和没有论证的器件做到技术规划中，并提前进行预研，保证在产品开发中没有需要解决的技术难题和没有需要论证的器件。(2)设计与实现分离：方案设计由高级别的工程师进行，包括需求的分解分配、规格说明书、各模块的概要设计，设计完成后进行基线控制和管理，交由低级别的工程师进行实现，在实现过程中不允许对方案进行任何基线外的设计更改。(3)实现与测试分离：在产品开发实现的时候，代码组读、检视可以由开发工程师进行，但是测试必须由独立的部门进行，必要的时候甚至要开发测试工具、设计测试样例进行测试。(4)测试与验证分离：验证必须在实体环境中进行，而不能只通过测试就直接进行大批量销售。五、五种手段：(1)规划和CBB共享；(2)评审：文档评审和关键点的技术决策评审；(3)测试和验证；(4)任职资格与活动匹配：主要指低级别的工程师不能够做方案设计，任务分解后分层分级开展，设计方面的工作交由高级别的岗位去做，低级别的岗位先从具体操作和执行的活动做起。(5)缺陷归零管理（零缺陷管理）。六、六个评审点：PDP产品开发过程通常包括五个阶段：概念、计划、开发、验证、发布、（生命周期管理），在这五个阶段中，有六个决策评审和六个技术评审点，决策评审点主要是确定产品开发过程是否要继续推进，如果没有达到要求或者不符合决策要求，则进行整改或者果断叫停。决策评审点和技术评审点在产品开发过程的时间点大概如下：六个技术评审点（TR——Technical Review）是保证产品开发质量的重要环节，具体含义和主要评审内容包括：1.TR1:产品包需求评审，重点关注的是产品包的需求。2.TR2:产品规格评审，主要是检查总体方案及系统设计规格。3.TR3:概要设计评审，主要是对概要设计进行评审，包括硬件、软件、工艺、结构等4.TR4:模块或系统详细设计评审，关注的焦点是模块或系统详细设计层面的问题是否已经解决，是否满足该模块或系统的设计规格。5.TR5:样机评审，主要是确保初始产品性能需求已经满足，所有已知的技术问题已经解决。6.TR6:小批量评审，主要是评估生产级的技术成熟度，并且确认进入量产阶段的风险。限于篇幅，华为在研发质量管理中碰到的误区及问题、质量管理体系的责任主体、系统工程师在质量管理中有哪些活动、PQA在质量管理中有哪些活动、如何开展技术评审和决策评审等内容就不展开了。欢迎留言、评论、或私信获取更多~欢迎关注、查阅斜杠否的往期文章，了解更多标杆企业经营管理实践的理念、方法和工具。斜杠否——帮助组织和个人成就卓越。

01设计质量管理，其中一环重要的内容，是IT管理系统。包含项目管理系统，缺陷管理系统，BOM管理系统，设计文档管理系统，以及过程管理系统（设计变更和设计评审）。02项目管理系统，主要承载项目信息。包括项目产品规格，项目计划，项目成员信息，以及产品状态管理（承认管理）。项目管理系统，用于项目信息的管理。如果其信息有变化，应及时更新至最新信息。并在系统上有完整的变更履历可查询。03而缺陷管理系统，则是测试部分必不可少的工具。测试缺陷的提报，以及跟进解决，到最终闭环，以及后续的反查，都需要有系统工具进行管理。优秀的缺陷管理系统，可以便捷地登记和跟踪每个产品各阶段的测试缺陷。并能提供汇总统计的工具（如统计图等），方便管理人员快速确认产品测试缺陷收敛情况。04BOM管理系统，看似是生产阶段的管理系统。其实在开发阶段也是必须的工具。产品开发设计，最终是体现在产品BOM。构建一个正确的产品BOM，是开发项目组必须完成的任务。这个过程包括创建，检查，以及最终的承认。而且BOM的管理是随着产品生命周期不断完善的。对BOM的正确管理，也是对产品开发过程的正确管理。05设计文档管理系统指的是开发阶段各设计文档，测试文档的管理系统。设计文档，包含众多，例如一个完整的电子产品开发，包括有硬件设计文档（原理图，PCB设计，器件规格书），结构设计文档（3D图纸），软件设计文档（需求文档，交互文档等），以及各阶段的测试报告等。所有的设计、测试报告，不仅是产品最终定型的依据，也是后续产品量产的依据。如果设计文档测试文档没有管理妥当，会导致设计信息丢失，导致产品无法承认，以及量产过程中无法良好地维护。设计文档管理系统，可能会作为项目管理的一个子系统存在。06过程管理是区分一个企业优秀与否的标志。优秀的产品都是优秀过程管理产生的。支持优秀的过程管理，务必有适合的过程管理系统。设计变更，往往是产生隐患的关键环节。如果没有做好设计变更管理，后续踩坑的概率必然加大。

如何高质量快速交付研发产品是每一位技术研发永恒追求的目标，如何在快速迭代发布下保障研发产品质量是每一位技术研发要共同思考的问题。近日，在“安卓巴士全球开发者论坛·北京站”会议上，TalkingData SDK技术研发经理韩广利做了题为《研发代码质量管理最佳实践》的主题分享，将TalkingData SDK完整的质量保障体系的创建过程和最佳实践分享给所有开发者，希望能够对大家有帮助和借鉴。TalkingData SDK技术研发经理 韩广利以下是韩广利的分享精粹：在演讲之初，韩广利首先分析了移动端平台发展趋势，包括以下三个方向：首先，双卡是移动端平台的主要趋势，今年9月发布的iPhone最新机型已经支持了双卡，这对于市场将起到很大的驱动作用。其次，由于人工智能的不断演进，两大平台也不断对其进行技术跟进，比如安卓平台的TensorFlow，以及iOS平台的CoreML。第三，用户隐私政策会越来越严格，不仅用户自身非常重视隐私，国家相关法规也日益完善，移动端平台的行为权限将逐步受到严格约束。TalkingData基于相关政策为不同平台提供相应的适配和支持，也正因如此，就需要一个良好的代码质量管理体系去保证TalkingData SDK的质量和稳定性。回顾TalkingData SDK整体架构的演进史，可以简单分为三个阶段：简单分层：只支持一条业务线；多服务：满足不同业务线逐渐增加的需求；微服务&模块化：满足不同开发者打包定制化的需求。在功能叠加的过程中，需要对代码架构进行调整，那么此时应该思考两个问题：架构调整的原因什么？调整的目标是什么？带着这两个问题，韩广利从四个部分进行了阐述。代码分支管理当代码分支不断增加，现有的人力和技术框架将无法支持功能的快速迭代。即便在某一个分支上解决了bug，但还需根据不同的场景将其添加到不同的分支上，分支的代码就会产生很大的差异，又需要投入更多的精力和时间去解决相关问题。为此，TalkingData SDK进行了改造，将分支分为：对外发布交付分支、开发测试分支、以及个人创建分支。同时，也对原有的直接拉取分支的原因进行了一些反思：在架构设计之初，代码之间的耦合性较强，同时没有从业务或数据角度去进行独立设计，在打包的参数上没有进行动态配置。为了改变现状，TalkingData制定了三个目标，一是改变模块之间的通讯方式；二是重新设计代码功能模块；三是约束代码之间的边界，尽量消除耦合性。解决方案主要采用了微服务的思想——服务之间相互独立，随意调用或组合；对功能模块和数据模块进行了拆分；改变通讯方式做到解耦的效果，又将动态的配置参数分离出来，实现了支持多条业务线，并且可以满足定制化的需求。在打包上进行了标签化的管理，同时配合标签检查脚本，达到定制化勾选和服务的打包功能。韩广利表示，在架构重构时，需要进行一些取舍和选择，其核心思想是：架构在于目的而非框架，因为架构最终是要服务于业务的。他还提供了5大原则作为参考：独立于框架可测试性独立于UI独立于数据库独立于任何外部代理而在选择架构时应从易于维护、易于测试、内聚以及最核心的解耦出发，要让模块之间互相独立。SDK功能打包管理TalkingData SDK提供不同业务线打包的定制化开发需求。在庞大的体量中，如何保证打包的功能正常、方便测试？为此，在设计目标当中加入了分层的考量，首先是用户输入信息：邮箱、业务线以及所需平台，然后是整个平台的业务处理、输出的用户申请功能包，最后通过邮件发送给申请的开发者。逻辑流程如下图：在打包管理中，比较常用的工具有 GitLab、Jenkins、Server。代码review规则及流程在代码review中设置人为检查和脚本检查两种机制。在人为检查中，负责review的人员必须要参与最初的需求和设计的审核，不仅要了解整个功能需求的细节，还需要对功能或测试负责，撰写review checklist，最后要交付review 模板，在出现问题时可以进行问题追踪。在脚本检查中，需要进行编译和制定代码规范、静态代码检查，以及安全漏洞等方面的工作。以上两种机制可以让代码review真正起到作用，而避免沦为形式化流程。TalkingData SDK在代码review时有几种方式：1对1：改动较小的bug、需求和优化1对多：改动较大的bug、需求和优化与其他公司选用技术主管或特定人员作为代码review人员不同的是，TalkingData SDK 的代码review主要由组内成员相互之间进行，这样对于个人的技术和框架理解会有所帮助。代码review模板主要有三个部分：谁做的review？发现了什么问题？如何解决整个问题？好的代码review模板要做到问题可记录、问题可追踪。代码质量管理的工具在代码质量管理的流程中，TalkingData SDK在代码托管上使用了GitLab，在项目管理上使用了JIRA。之所以选择这两个工具是因为两者可以互相打通，方便后续在遇到问题时可以根据记录进行排查。研发流程如下图：其中，单元测试在研发中是非常重要的，开发者写完一个功能模块的主流程通常没有问题，可以做到自测；但是分支的一些处理流程，即便交给测试人员也很难测试出来。因此单元测试就显得尤为重要，它可以覆盖很多异常分支，所输入的条件在参数当中可以动态设置。QA测试流程如下图：在前期，会由研发和QA整理一些测试用例，分为高中低等不同的级别，研发在提测时会有测试通过率，以保证测试的效率。另外，TalkingData SDK 在上线后也需要去做一些监测，比如交付质量、对不需要功能做删减、打包的完整性等等。总体来说，即采用微服务的思想，尽量让功能模块化管理，利用工具管理流程，进行单元测试，同时上线前后都要设置一些检查策略，做到万无一失。最后，韩广利表示，流程并非形式，需要真正地落地执行，长此以往，就会对效率有很大地提升。

随着全球及中国数字经济的快速发展，软件在企业生产、社会生活中已经占据越来越重要的位置，随着硬件高度同质化，也越来越多企业，转向在软件方面提升产品附加值，这也导致软研发质量管理，成为当前质量管理领域的热点。但真正优秀的软件质量人员依然稀缺，薪酬更是普遍高于传统质量管理人员。2020 年 11 月凯捷（Capgemini）发布了第 12 期《World Quality Report 2020-21（全球质量报告），本文跟大家做简单解读，使得广大质量人员，能够了解全球范围内，软件质量的发展和新的趋势。不平常的 2020 年，数字化转型在加速，而质量保障和 IT 在其中起到很关键的作用，也表现出很大的弹性。日趋成熟的工程实践给质量保障带来了很大的便利，但核心的测试思维模式仍然至关重要，人们对质量保障的期望越来越高。—1—质量保证QA及测试领域的新趋势对QA的期望一直在稳步提高，其中包括支持业务增长 以及确保最终用户满意。这两种情况都表明，QA不再被视为一种与业务部门脱离的后台监管职能部门。QA从作为一个独立的职能、到集成，现在到更为广泛性的职能。QA从业者的角色正在从测试和发现缺陷转变为确保其他工程师在他们的工作方式中注入质量。赋能工程师能够实现质量目标，并消除实现质量目标的任何障碍。QA不仅仅是 向左移动延伸到需求规划端，但也向右移动延伸到运维。我们看到越来越多的企业谈论探索性测试、混沌工程，以及通过用户真实生活场景的体验测试方式来确保产品体验的方法。对QA及测试的主要质量目标体现在下面几个方面业务保障：QA 需要为业务增长和业务成果作出贡献。（不仅仅是产品质量）质量守护者：在上线前发现尽可能多的缺陷（作为 QA 的最基本职责，新形势下仍然很受关注。）数字化幸福感：确保终端用户满意度和用户体验。（该项也是连续几年排在前三的目标之一）品牌形象大使：保护企业形象和品牌。（质量与品牌是一体两面，产品质量好坏会直接影响到品牌形象）有速度的质量：在软件快速交付的同时保障质量。（速度与质量不是矛盾的关系，如何在提升速度的同时保障高质量交付，这也是当下比较热门的质效双赢问题）自动化：QA及测试更加智能化。（完善的测试自动化和流程自动化是高质量交付的得力助手）质量赋能：赋能团队成员以获取更高的交付质量（质量需要团队协作，如何让团队不同角色能够承担起质量保障的职责成为关键，自然就成为了质量保证和测试的目标）—2—新趋势下的推荐应对策略01QA在敏捷与DevOps里的角色团队共同承担质量保障职责不要再把质量保障的职责都放到 QA 这个角色身上，需要团队共同来承担。质量实践需要集成到软件交付的每个环节，测试不仅要左移，还需要右移。质量不仅是 IT 部门的事情质量不仅是 IT 部门的事情，业务需要同样重视质量，确保业务的正确性才能保证 IT 在做正确的事情。都重视质量，才会共赢。IT 需要跟业务走的更近IT 成为业务的一部分，需要学习业务技能、理解业务目标，这样才能更好地让软件系统为业务服务。质量状态可视化将质量数据可视化，大家能够更清晰、直接地了解质量状态，才能更加关注质量。更多的听取用户声音跟用户更多地沟通，主动寻求反馈，听取用户的声音，这样不仅能帮助改进产品质量，还能让用户更加满意。加速与优化敏捷及DevOps开发测试的方法02人工智能与机器学习专注于重要的事情重要的事情带来的价值较大，专注在重要事情上的投入产出比更高，尤其是在需要处理的事情较多而精力又有限的情况下，更需要根据任务的轻重缓急来安排。对 AI 技术的采用，需要考虑从最能带来价值的事情开始。持续学习为了把 AI 应用到质量保障领域，团队需要加强相关知识和经验的积累，包括工具、全面的质量保障、IT 策略，以及业务的商业目标等。AI 工具箱鼓励团队采用有 AI 功能的工具集，并且为团队提供 AI 相关学习和实践的资源支持，比如云解决方案。同时，可以考虑构建通用工具集和数据组合，让基于 AI 的测试策略的开发更加容易进行。制定 AI 系统的测试策略对 AI 系统的测试具有挑战，可以从现有的最佳实践学习积累，比如汽车行业。AI及机器学习 对QA及测试人员技能要求的影响03预算与成本控制测试基础设施迁移到云成熟的云技术可以帮助组织减少测试环境、测试工具的成本。采用分析技术、AI 和 ML 增加测试的智能化利用这些技术可以提高质量保障的效率和有效性。高薪招聘更聪明的人类似 Netflix 的策略，花最高薪招聘最有能力的人，给企业带来的价值是巨大的。不要搁置所有关键举措，而是应该提高效率跳出 QA 范畴，从整个交付团队来确定那些最有价值、最具潜力的质量保障计划，并采用最高效的方式来实现。QA预算的分配04测试自动化改变现状由于交付压力，测试总是会被压榨。需要改变这种现状，引入更多的自动化，提高测试效率，而不是减少测试。选择工具要把眼光放远点选择工具不仅是当前适用就好，要看到业务和应用程序的可能变化趋势，工具是否能适应相应的变化，可扩展性和兼容性都是需要提前考虑的。选择恰当的框架选择直观、动态、具有自旋环境和基于算法的优先级范围划分的设计自动化框架，并且它们可以自我提供测试数据。在自动化与技能需求之间取得平衡组织需要减少对技能的依赖或使自动化具有包容性。不要以为一个工具可以搞定一切不同的场景需要有不同的工具，没有一个工具是万能的，需要根据具体需求采用恰当的工具。智能化利用 AI 和 ML 技术来处理自动化中的挑战。测试自动化实施水平测试自动化的收益05测试数据与测试环境管理创建共享的 TEM 和 TDM 卓越中心组织内创建共享的 TEM 和 TDM 卓越中心，负责战略框架的制定，让所有团队都能从中获益。从工具投资中获得尽可能多的价值团队应尽一切努力来计划和实施 TDM 和 TEM 工具提供的各种功能，培训团队成员，并定期评估和报告收益。强有力的治理制定成熟的治理方法至关重要，包括从提高需求到停用和归档测试环境和测试数据的整个生命周期的管理。QA 团队需要与 TEM / TDM 卓越中心共同合作，以预测需求并了解可用资源。为测试的多次迭代提供和生成测试数据06新冠疫情的影响为业务持续发展做好更好的准备更频繁地运行灾难计划会议，考虑的不只是劳动力问题，还包括系统可用性。测试应用程序系统架构，确保它能够适应业务模型的任何更改。更加关注安全性随着线上业务以及远程工作人数的增加，可能存在更大的漏洞。预防胜于治疗，同时也要确保有一个针对问题发生后的良好计划 B。不要将 COVID-19 视为削减成本的方法，而是将其视为转型的机会在危机中削减成本可能只会带来短期收益。现在投资于数字化转型和商业模式的改变将在更长的时间内带来更大的收益。确保质量保障策略与这些发展保持同步很关键。继续使用大流行期间采用的最佳做法旧方法总会过时。如果在 2020 年做的事情有所不同，请保持那些可行的做法。例如，确保应用程序对业务变化保持响应；继续削减不必要的物理基础设施和旅行需求；并以适当方式维持一种新的、更协作的、更远程的工作方式。后疫情时期的 QA—3—总结正如本期报告的摘要所述：Growing expectations from QA. Can we meet them? Yes. We can.（对质量保障的期望越来越高。我们能做到吗？是的，我们可以。）之前有同学群里感慨到，质量经典理论，已经几十年没有创新了。我想说的是，确实，如果你还沉浸在传统业务与传统思维场景中。如果你扩展到软件领域与研发领域，你也许会有不同的发现。AI、云计算、5G物联网 等新技术支撑的业务模式与场景的创新其实是非常活跃的，软件定义世界，已经成为现实。为了更好地应对软件生态的复杂性和不可预测性，做好以下4点至关重要：1、测试的全流程介入，不仅左移也要右移，做到质量内建，在软件开发、交付、运维的每个环节做好质量保证工作。2、提升领导与教练能力，将不同技能的人聚集到一个团队，充分协作发挥最大价值。3、全都的知识管理，构建学习型组织，在组织内加强跨角色、跨团队、跨产品线的知识与信息共享，减少重复造轮子的浪费。4、转变管控思维，学会质量赋能。提升思考格局，从产品质量导向转变为业务目标导向。-End-《World Quality Report 2020-21 》，本文内容都来自这份报告，更多详情请参考原文。获取原文可以加我，或者在我的知识星球上获取报告原文。