01 人工智能正在将质量管理从被动控制转变为主动控制。 质量管理软件市场正从事后记录缺陷转向更早地识别潜在问题。人工智能和机器学习可以分析生产和质量数据,检测异常模式、预测风险,并在缺陷演变成更大的运营问题之前提出纠正措施建议。这使得质量管理体系 (QMS) 软件不再仅仅是一款合规和记录工具,而是转变为一个支持主动质量决策的平台。制造商可以将预测分析与纠正和预防措施、不合格项、供应商质量和风险管理工作流程相结合。随着工厂产生更多数字化数据,QMS 提供商正在将分析功能直接集成到日常流程中,帮助质量团队减少人工调查,并更快地响应新出现的生产问题。 2024 年 10 月,ETQ 与 Acerta 合作推出了基于人工智能的预测质量分析,将实时制造分析与 ETQ Reliance 质量工作流程相结合,以便更早地发现生产问题。
01 更严格的监管要求提升了对数字化质量管理体系的需求 数字化质量管理体系平台能够集中管理这些记录,使检查期间的信息检索更加便捷。这对于医疗器械公司而言尤为重要,因为美国的要求已逐渐趋向于与 ISO 13485 标准更加一致。更新后的框架还允许 FDA 调查人员访问质量记录,包括管理评审、质量审核和供应商审核报告。这些变化凸显了维护准确、可搜索且受控的质量信息的重要性。随着国际监管框架日益标准化,跨多个市场运营的公司更有理由对分散或纸质的质量管理体系进行现代化改造。
01 从分散的遗留系统迁移需要付出巨大努力 替换现有的质量体系可能会限制质量管理体系软件的采用,因为质量信息通常分散在电子表格、纸质记录、数据库、ERP平台和专用应用程序中。迁移这些记录需要进行数据清理、工作流程配置、集成、验证、员工培训以及谨慎操作。访问控制受监管的制造商面临更大的压力,因为迁移后历史质量记录必须保持可用且可靠。对于在不同工厂和业务部门运营不同流程的跨国公司而言,这个问题更为突出。因此,企业可能会逐步实现质量管理体系 (QMS) 环境的现代化,而不是一次性全部替换。这会延长实施周期,并增加企业在充分受益于集中式质量管理软件之前所需的资源。
01 新的 ISO 9001 要求催生全球软件升级周期 向 ISO 9001:2026 的过渡为质量管理体系 (QMS) 供应商创造了机遇,因为获得认证的组织需要审查和更新现有的质量体系。ISO 表示,已向 189 个国家/地区的组织颁发了超过一百万份证书,这使得该标准拥有广泛的国际用户群。新版本更加注重领导力、质量文化、责任以及对风险和机遇的更清晰的管理。软件供应商可以通过更新的工作流程、审核工具、风险登记册、文档控制、仪表盘和合规性映射来支持这一过渡。对于希望在多个工厂标准化修订后的质量流程,同时保持集中可见性和证据的跨国组织而言,基于云的 QMS 平台尤其有用。
01 如何在不创建新数据孤岛的情况下管理海量高质量数据 当能够整合分析来自工厂、供应商、检验、制造系统和企业应用程序的信息时,质量管理软件的价值将大大提升。数据整合不佳会导致重复记录或质量视图不完整,从而降低分析和人工智能建议的可信度。因此,构建可信赖的质量数据基础对于在大型企业中扩展先进的质量管理体系至关重要。