2017年对质量来说是充满挑战的一年。由于标准和合规要求的变化，许多制造商不得不发展他们的质量管理体系，这为重新思考流程、组织和领导支持提供了机会。
持续关注流程协调和共同能力发展。近年来，许多行业的并购活动都在加速。这种并购活动经常将质量管理过程、能力和数据分割。LNS认为，市场在灵活统一运营方面不断取得进展。然而，在这方面仍需取得很大进展。LNS的数据表明43%的制造商没有进行流程协调，市场上任何给定流程的协调中位数为7% (n=280, 2017年数据)。不符合(NC)/纠正和预防措施(CAPA)是最常见的协调过程，占所有受访者的22%。
制造商也继续他们的质量技术之旅。大部分市场仍然在电子文档和电子表格中步履蹒跚，因此对许多人来说，这一旅程中的关键一步是采用企业质量管理软件(EQMS)来集中质量数据。EQMS的采用可以在过程组采用它时进行。在适当的情况下，采用EQMS需要对新的协调方法达成共识。正如LNS在2016年预测的那样，市场已经迅速将EQMS的采用转移到云，66%的市场计划在2017年选择基于云的EQMS。
已采用EQMS的企业已开始实施通过利用新类型的数据向质量4.0迈进例如来自制造设备和连接产品的信号数据，结合机器学习等新的分析方法。这些领导者已经建立了诸如零缺陷、智能制造和互联产品等计划。
2018年顶级质量趋势
质量4.0加速
贵公司在工业物联网方面有什么计划?质量4.0是工业物联网技术的应用是工业物联网的顶级用例。LNS自2014年以来一直在跟踪工业物联网的市场计划，市场发生了巨大的变化。对于那些仍在调查或不知道的人来说，IIoT已经从2014年的79%下降到2016年的50%，目前为38%。大多数已经开始或计划开始工业物联网计划。市场的这种变化部分是由越来越多的工业物联网成功故事以及日益成熟和易于部署的解决方案所刺激的。
LNS的轶事完全支持这一转变。最近，以智能制造和数字双胞胎等方法为中心的工业物联网业务案例大幅加速。零缺陷等质量计划建立在这些工业物联网方法的基础上，以增加实质性的运营和财务效益。
零缺陷如何建立在智能制造和数字双胞胎的基础上?让我们假设制造商在EQMS中有质量数据(与质量文件相比)。然后，这些质量数据可以与检查结果、来自制造执行系统(MES)/制造运营管理(MOM)的数据、保修数据和来自智能制造的传感器数据等数据相结合。这种新的数据连续体可以识别通过质量检查但仍会导致在役故障的产品、批次或流程。随着时间的推移，它可以实时识别以前无法检测到的故障，例如，在制造设备中测量的某些振动水平是否与更高的保修故障相关?
制造商通过供应商质量管理(SQM)获得吸引力
我们的研究表明SQM是企业成功最关键的领域之一，但最不成熟的一个。即使在SQM能力和流程上投入了大量资金的组织也尚未将SQM转换为自动化的、数据驱动的流程。事实上，只有21%的市场采用了自动化SQM的技术。
预计这种情况今年将有所改变。在未来12个月内，25%的制造商计划通过软件实现SQM自动化，31%的市场计划通过实时可见供应商质量指标来改善数据驱动的决策，19%的制造商计划加强基于风险的供应商质量审计。
新产品导入(NPI)变得更加协作
今天的制造商面临着诸如产品复杂性增加、全球市场变化、监管机构要求高、劳动力需求变化和复杂价值链等压力，同时发布周期缩短，并购继续分散质量管理流程。而周期后期的妥协总是有害的在美国，风险从未如此之高。今天的商业客户拥有前所未有的可见性和分析能力，消费者在社交媒体和互联网市场上分享体验，通常是非常积极或消极的体验。
市场正在应对这些挑战，LNS预计将在2018年加速采用EQMS。19%的市场计划在设计、制造和服务领域部署跨职能的质量流程和团队。市场也有类似的计划来提供工程质量度量的实时可见性。
