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一个QA如何可以用数据分析帮助企业?

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小懒虫 二阶会员 用户来自于: 广东省深圳市
2018-10-25 12:53
QA主要的职责在我看来是批释放,变更,偏差,文件管理(包括审核质量相关的文件),生产现场的质量管理等,我们就具体分析一下上面这些具体的质量管理流程分别会产生哪些数据,这些数据可以给公司的运营带来哪些启发。
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上面各个阶段的时间更多的是从管理运维的角度去分析,从产品质量的角度,QA(也有可能是其他部门)对于批释放的结果也有必要去进行趋势分析,关于如何去做趋势分析的话题,前几天的公号有推送过,大家可以通过趋势分析/年度回顾/持续工艺确认:异常趋势如何分析。 至于变更和偏差管理,其实和上面的流程也是非常类似的,变更通常分为发起变更,变更影响分析,变更的实施,变更的生效和变更的评估,偏差通常分为报告偏差,初始评估,根本原因分析,CAPA制订和执行,偏差有效性回顾几个步骤,每个步骤都可以在收集了数据的基础上进行分析,制订一个基准,对于超过这个基准的CASE,需要进行进一步的分析,这样可以提高企业的运营效率,同时,变更和偏差的分析也是法规所要求的质量体系回顾的一部分,通过一些字段的设计,可以实现对不同区域、设备发生的偏差进一步的分类和分析。
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文件管理如果你愿意,也可以拆成不同的步骤,去做细分,统计一个文件从起草,审核,到最后批准之间,需要经历多长时间,此外,还可以按季度统计一下总共有多少次的文件升版,多少的比率是正常的审核,多少的比例来自于偏差,一个企业的质量体系是不是完善,有的时候从文件升版的数量也可以看出,一个企业如果频繁的对文件进行升版,对于我而言,我往往并不会觉得他们在持续改进,而是文件体系本身的漏洞太多,需要不断的打补丁,缺乏一个宏观的规划。
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生产现场管理的一些数据有可能不是QA去收集,这涉及到不同企业之间的分工,生产部可以更侧重于生产工艺本身,而质量部站的层面应该更高一些。

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发布时间
2018-10-25 12:52
更新时间
2018-10-25 12:55
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