无论是推动明智的决策，发掘意想不到的结果，实现有效的持续改进，还是增强协作;实时和准确的质量数据应该是有效的质量管理程序的命脉。事实上，利用证据来做出决策是一个核心质量原则，这使得实时质量度量的当前状态如此令人惊讶。
在车间工作中很容易看到基于证据的决策，检查人员和在线监控器使用经验数据通过和失败组件。车间是质量数据的大本营;这是一个世纪致力于发展数学和技术以提高标准一致性的成果。数据可在几秒到几分钟内获得，这取决于自动化水平。当我们包括来自测试实验室、服务维护、客户呼叫中心、保修数据、供应商数据、客户数据等的数据时，情况就不一样了。
在这些更广泛的数据集中，许多数据之间的联系很差，难以搜索，检索速度也很慢。你能想象等待数天或数周才能获得在车间做出决定所需的信息吗?在1328名受访者中，有37%的人表示，他们实现质量目标的最大障碍是无法有效地衡量质量指标。
当然，仅仅生成数据是不够的——数据和结果必须是及时的，对那些需要做出决策的人来说是可见的。让我们来分析一下LNS的调查数据，看看领导者与市场上其他公司的比较情况。分析显示，创新领导者(LNS成熟度模型中的第5级)采用实时质量指标的比例是市场其他公司的近三倍。“所有其他”占据了80%的市场;80%的市场对实时指标的可见性很差。有关创新领导者、成熟度和相关主题的更多讨论，请下载LNS供应商质量管理电子书．
高管坚持准确、实时的质量数据的7个原因。
1.明智的决策
研究表明，随着决策变得越来越复杂，定性决策越来越容易出错。认为当前的问题“总是发生”或者是“最常见的问题”，或者一个问题因为重要客户的投诉而变得引人注目，或者一个问题出现在高管面前，这些想法都太常见了。当这种情况发生时，更频繁/昂贵的问题被忽略了。数据为平衡这些偏见提供了视角。
2.意想不到的结果
准确的数据可以证实预期，但在许多情况下，它提供了新的和有趣的见解。以上面的图表为例。37%的市场认为糟糕的指标是最重要的质量挑战，所以实时指标的采用率很低也就不足为奇了。然而，龙头企业与市场其他企业之间的鸿沟有点出人意料。令人惊讶的是，制造业质量数据的实时可见性处于范围的低端。为什么我们不与更广泛的企业共享这种丰富的实时信息来源，或者将企业其他部分的数据连接到制造业?好的数据应该挑战假设，提供新的见解。
3.度量手段
实时度量提供了一种量化性能的方法。必然地，这意味着它们与驱动这些指标的数据相连接。虽然指标量化了性能，但它们与处理数据的联系暴露了驱动性能的杠杆，这使得一切都有所不同。
例如，LNS与许多质量领导者讨论了低质量成本(CoPQ)问题。成本成本是一个有价值的指标，但通常是手工计算的，而且不常见。创新领导者比Ad Hoc更了解这个指标3.2倍。数据通常是手动编译的，这就排除了理解杠杆的能力，大大降低了CoPQ作为决策工具的效用。
4.有效持续改进
实时度量对于理解纠正措施和持续改进的有效性至关重要。一旦解决了根本原因，就应该可以将该事件追溯到指标的改进和根本原因的减少。
5.品质文化
质量战略执行会影响许多对公司有价值的运营和财务指标。将这些指标和数据与其他功能进行交流，可以明确质量对共同目标和指标的影响。一旦其他职能部门开始将质量度量纳入他们的决策中，它就改善了质量管理对日常流程的感知影响。
6.执行官的可见性
向执行仪表板提供实时质量指标，使质量成为执行决策的一个组成部分。当然，在质量超出预期的情况下，获得执行人员的可见性是有益的，但对于执行人员来说，看到质量需要改进的地方也是有价值的。这允许质量部门识别必要的额外资源。
7.差异化之旅
分析通常分为四类:描述性、诊断性、预测性和规范的分析．描述性分析描述了发生了什么，诊断性分析捕捉了发生的原因，预测分析确定可能发生的情况，规范分析定义应该做什么。指标通常是描述性分析。阅读这篇文章了解更多关于质量管理分析的内容。
制造商越来越多地寻求预测分析来区分自己。然而，成熟的分析是一个过程，LNS建议制造商在推进预测分析之前首先支持实时指标。实时质量度量是一个重要的构建模块。
艺术融入科学
有兴趣了解更多吗?LNS的研究库中有许多资源可以更深入地研究这个主题。此外，在质量执行委员会圆桌会议上，度量和性能是一个共同的话题。
参考
1 -沙菲尔，E.， &勒伯夫，R. A.(2004)。多属性选择中的语境与冲突。在D. Koehler和N. Harvey(编辑)，判断和决策手册(第341-359页)。马尔登，麻萨诸塞州:布莱克韦尔。
