去年9月，LNS主办了质量执行圆桌会议。在活动间隙，我与一位质量主管进行了一次讨论，他将当今供应商质量管理(SQM)贫富之间的差距进行了鲜明的对比。这位质量主管讲述了他的公司是如何通过数字化方式改变SQM的。该公司扩展了一个强大的SQM平台，包括它在一个大数据连接IT系统的倡议，操作技术(OT)系统，和供应商系统机器学习．
这提供了新的和独特的见解(例如预测供应商的性能问题)，以及对经典供应商质量问题的前所未有的清晰度(例如，谁是我最好的和最差的供应商?)当输入到公司建立的SQM系统时，该组合大大减少了供应商缺陷，从而提高了首通率、质量成本、客户满意度等。
当然，在这个时候，许多人仍然依靠人力来运行他们的SQM引擎，使用电子表格、文档、电子邮件、决心和奉献。竞争差异是明显的，上面提到的高管正是利用这种差异来吸引更多客户;可能是溢价。
富人更富
在过去，您已经从LNS那里听到了很多关于成熟度的内容，显然，成熟度的概念在SQM中非常重要。最近LNS的质量管理成熟度模型进行了调整，使其从质量扩展到卓越运营，新版本如下所示。
此外，LNS还描述了行业的质量成熟度，以及成熟度对运营和财务的影响。你可以在电子书《供应商质量管理在企业中的正确角色:实现质量总价值的剧本》中找到最新的成熟度研究。
成熟度研究分析了跨成熟度级别46个质量管理最佳实践的采用情况。在这46个中，16个与SQM有关，在上面的盒状和晶须图中绘制。在这种情况下，盒状图很有用，因为它显示了采用的范围以及每个成熟度级别的采用中位数。
虽然实践的细节和它们的采用在电子书中，对于这篇文章来说太详细了，但是采用这些按级别划分的SQM最佳实践使一些事情变得清晰。可以将SQM最佳实践采用作为公司SQM能力的衡量标准。数据清楚地表明，大部分市场的SQM能力较差，而中位数的表现越来越强。换句话说，富人变得更富。
同样明显的是，L4和L5级的学生在能力上比L1到L3级的学生有很大的优势。事实上，所有级别的实践采用中位数是3.7，这表明L1到L3的SQM表现中位数落后。
SQM成熟是一段旅程——开始你的旅程
SQM的成熟是一个过程。考虑一下上面给出的例子——它既需要传统的SQM系统，也需要大数据/机器学习系统。数字转换如果供应商纠正行动报告(SCAR)过程或不符合项(nc)在文件中“手工”发布，则几乎不会那么有效。机器学习算法因产生大量的事件而臭名昭著，如果没有业务系统来管理这些持续的数据，并将它们与scar和nc关联起来，跟踪这些潜在的问题是一项不可能完成的任务。不要忘记，许多早期的机器学习系统都是关闭的，因为人类无法处理大量连续的数据。
外卖
接下来的几年将会很有趣。我们开始看到越来越多的工业物联网试点在质量领域(记住这?)以及一些真实的成功故事。虽然现在还为时过早，但对于质量领导者来说，了解能够真正改变市场的技术进步是很重要的。
在SQM中，富人更富。随着越来越多的市场数字化转型，那些SQM不成熟的公司将处于更大的劣势。然而，仅靠数字化转型是不够的。领导者应该成熟他们的核心卓越运营(人员、流程、技术)，以实现价值和成功，并为公司的未来定位。
