Professionele one-stop-fabrikant van lichttherapieoplossingen met meer dan 14 jaar ervaring.

Onze blogs

Aanwenden Licht voor

Holistisch welzijn

De toekomst van kwaliteit: dynamisch leveranciersrisicomanagement

2025-09-19

In de wereld van de productie van fototherapieapparatuur mag kwaliteitsborging nooit een bijzaak zijn. Historisch gezien werden de kwaliteitsprestaties van de upstream supply chain beschouwd als een apart, vaak reactief, managementonderdeel. Bij REDDOT LED beseffen we dat deze aanpak niet langer volstaat. De volgende stap in kwaliteit is een paradigmaverschuiving, waarbij leverancierskwaliteit wordt getransformeerd tot een belangrijke input voor voorspellende kwaliteitscontrole binnen onze eigen bedrijfsvoering. Ons doel is om een digitale, continue verbetercyclus te creëren, met als kern een robuuste Dynamic Supplier Risk Management- module.

Bij REDDOT LED gaat onze toewijding aan baanbrekende nieuwe fototherapieoplossingen verder dan alleen R&D en reikt tot elk aspect van ons productieproces. Wij geloven dat echte innovatie betekent dat we de prestaties en betrouwbaarheid van het apparaat vanaf het allereerste onderdeel garanderen. Ons technische perspectief is simpel: de kwaliteit van ons eindproduct is direct gekoppeld aan de stabiliteit van onze grondstoffen. Daarom hebben we geïnvesteerd in een datagestuurd raamwerk dat actief leveranciersrisico's beheert en anticipeert, en zo een naadloze en hoogwaardige productiestroom garandeert. We inspecteren niet alleen; we voorspellen en voorkomen.

Belangrijkste punten

Van reactief naar proactief: deze nieuwe module herdefinieert fundamenteel de relatie tussen toeleveringsketen en interne kwaliteit, waarbij de overstap wordt gemaakt van onafhankelijke inspecties naar een geïntegreerd, toekomstgericht systeem.
Het multidimensionale model: onze aanpak kwantificeert leveranciersrisico's met behulp van een gewogen scoremodel dat rekening houdt met auditresultaten, slagingspercentages voor binnenkomende materiaalinspecties (IQC) en gegevens over materiaalconsistentie.
Geautomatiseerde actietriggers: wanneer de risicoscore van een leverancier onder een vooraf gedefinieerde drempelwaarde daalt, past het systeem automatisch de kwaliteitsprotocollen aan, zoals het verhogen van de frequentie van IQC-inspecties of het aanbevelen van een vluchtaudit.
Voorspellende prognose: het systeem gebruikt risicotrends bij leveranciers als leidende indicator om mogelijke problemen met de kwaliteit van het eindproduct te voorspellen. Zo kunnen teams ingrijpen voordat er een probleem ontstaat.

Een nieuwe benadering van de kwaliteit van de toeleveringsketen

Van reactieve naar proactieve kwaliteitscontrole

Te lang is het beheer van de toeleveringsketen een proces geweest van reageren op storingen. Een zending arriveert, het Incoming Quality Control (IQC)-team voert de controles uit en er wordt een goed- of afkeuringsbeslissing genomen. Als een batch afkeurt, wordt er een verzoek tot corrigerende maatregelen ingediend, maar de schade – in termen van tijd, kosten en mogelijke productieverstoring – is al aangericht. Wij zijn van mening dat dit voor een complex en gevoelig product zoals een fototherapieapparaat een onaanvaardbaar risico is. Ons onderzoek toont aan dat een modern kwaliteitsmanagementsysteem (QMS) de prestaties van leveranciers direct moet integreren in de kernbeslissingen.

Deze integratie creëert een 'digitale continue verbeterlus', waarbij data uit de supply chain actief veranderingen in interne processen aanstuurt. De rollen van de Supply Chain Quality Engineer (SQE) en de IQC Supervisor worden gepromoveerd van inspecteurs tot strategische analisten, die realtime inzichten gebruiken om de materiaalstabiliteit te waarborgen. Deze proactieve houding draait niet om het afschuiven van de schuld; het gaat om het bouwen van een veerkrachtiger en efficiënter systeem voor alle betrokkenen.

REDDOT Engineering Insight
Wij zien kwaliteit als een proactieve oplossing, niet als een tijdelijke, reactieve maatregel. Ons onderzoek en onze ontwikkeling hebben aangetoond dat de consistentie van individuele componenten direct van invloed is op de prestaties van het gehele apparaat gedurende de hele levenscyclus. Wachten tot goederen de IQC-inspectie hebben doorstaan, betekent dat we een belangrijke kans missen. In plaats daarvan richten we ons op het voorspellen van potentiële storingen, zodat we met onze leveranciers kunnen samenwerken om deze te voorkomen. Zo garanderen we de betrouwbaarheid van elk REDDOT-apparaat op lange termijn.

Het dynamische risicoscoremodel bouwen

De multidimensionale formule

De kern van dit systeem is een kwantitatief, datagestuurd model dat één dynamische risicoscore voor elke leverancier genereert. Deze score is geen statisch getal uit een jaarlijkse evaluatie; het is een levende maatstaf die wordt bijgewerkt met elke nieuwe dataset. We hebben een formule ontwikkeld die drie belangrijke gewogen factoren combineert:

Jaarlijkse auditscore: Een basismetriek die het algemene kwaliteitsmanagementsysteem en de productievolwassenheid van de leverancier weergeeft, gebaseerd op een jaarlijkse uitgebreide audit.
Slagingspercentage Inkomende Materiaalinspectie (IQC): een realtime meting van de kwaliteit van de materialen bij binnenkomst. Dit is een van de meest directe indicatoren voor recente prestaties.
Batchconsistentie van grondstoffen: Dit is de meest innovatieve factor, omdat deze wordt afgeleid uit de stabiliteitsgegevens van eindproducten. We analyseren de prestaties van het eindproduct – bijvoorbeeld lichtopbrengstvermindering of thermische stabiliteit – om de consistentie van de batches grondstoffen die bij de productie worden gebruikt, te reverse-engineeren. Een lage variantie in de prestaties van het eindproduct duidt op een hoge consistentie van de grondstoffen.

De drie belangrijkste inputgegevens voor de risicoscore.

Het model kent een gewogen waarde toe aan elke factor, waardoor we de focus kunnen aanpassen op basis van onze huidige prioriteiten. Als we bijvoorbeeld een nieuw product lanceren met zeer gevoelige componenten, kunnen we de batchconsistentie zwaarder laten wegen om schommelingen direct te signaleren. De uiteindelijke score is een nauwkeurige numerieke weerspiegeling van het risicoprofiel van de leverancier.

Scores koppelen aan bruikbare risiconiveaus

Een score is alleen nuttig als deze tot actie aanzet. We hebben een duidelijk koppelingsmechanisme gedefinieerd tussen de score van een leverancier en een specifiek risiconiveau, met bijbehorende geautomatiseerde systeemreacties. Dit is waar de engineering- en managementalgoritmen in beeld komen.

Ons systeem maakt bijvoorbeeld gebruik van twee belangrijke drempelwaarden: een waarschuwingsdrempel en een kritieke drempelwaarde.

Als de score van een leverancier onder de waarschuwingsdrempel zakt, verhoogt het systeem automatisch de frequentie en items van de IQC-inspectie voor de volgende drie grondstofpartijen. Dit is een eenvoudige interventie om meer gegevens te verzamelen.
Als de score onder de kritieke drempelwaarde komt, stuurt het systeem onmiddellijk een waarschuwing met hoge prioriteit naar de SQE, worden verdere materiaalzendingen van die leverancier opgeschort en wordt een aanbeveling voor een vluchtaudit geactiveerd, zodat er onmiddellijk ter plaatse een beoordeling kan plaatsvinden.

Dankzij deze geautomatiseerde reactie wordt geen enkel kritisch risico gemist vanwege menselijk toezicht.

REDDOT Engineering Insight
Onze geautomatiseerde triggers zijn een direct resultaat van onze ervaring. We hebben met eigen ogen gezien hoe een kleine maar aanhoudende daling in de IQC-score van een leverancier een grote kwaliteitsachterstand in de toekomst kan voorspellen. We bouwen onze systemen om deze subtiele trends te herkennen en proactief te reageren. Het gaat er niet om leveranciers te straffen; het gaat erom met hen samen te werken om een consistente standaard te handhaven. De aanbeveling voor een vluchtaudit is bijvoorbeeld een gezamenlijke maatregel om ter plaatse te komen en het probleem samen op te lossen.

Voorspellen van de kwaliteit van het eindproduct

Het vooruitkijkende waarschuwingssysteem

Het uiteindelijke doel van deze hele module is om leveranciersgegevens om te zetten van een historisch record naar belangrijke input voor ons systeem voor 'toekomstgerichte risicowaarschuwing'. Dit systeem fungeert als een voorspellende engine die risicotrends bij leveranciers analyseert om te anticiperen op kwaliteitsproblemen van eindproducten veroorzaakt door fluctuaties in de toeleveringsketen. De module genereert een dynamische risicotrend voor elke leverancier – een belangrijke indicator voor toekomstig succes of falen.

Door deze trend te integreren met historische gegevens over eindproducten (zoals retourpercentages of garantieclaims), kunnen we met een hoge mate van zekerheid voorspellen wanneer en waar een kwaliteitsrisico zich waarschijnlijk zal voordoen. Zo is een gestage daling van de batchconsistentiescore van een leverancier gedurende drie opeenvolgende kwartalen sterk gecorreleerd met een toekomstige toename van garantieclaims op productniveau. Deze voorspellende mogelijkheid stelt onze teams in staat om productieparameters aan te passen, de tests op specifieke productbatches te intensiveren of zelfs de productie te pauzeren totdat het probleem van de leverancier is opgelost.

De gegevensstroom van leverancier naar voorspellende kwaliteitscontrole.

REDDOT Engineering Insight
Het verband tussen de risicotrend van een leverancier en de kwaliteit van ons eindproduct is niet alleen theoretisch; het is een kernprincipe van ons werk bij REDDOT. We analyseren de prestaties van onze fototherapieapparaten op lange termijn in de praktijk. Deze gegevens, gecombineerd met onze leveranciersrisicoscores, stellen ons in staat een feedbacklus te creëren die onze kwaliteitsnormen continu verfijnt. Ons systeem stelt ons in staat om de toekomstige gezondheid van onze producten effectief te voorspellen op basis van de huidige gezondheid van onze toeleveringsketen.

Casestudy in actie: fototherapie-apparaten

Een praktische toepassing

Laten we een scenario bekijken met een belangrijke leverancier van optische lenzen. Hun initiële IQC-slaagpercentage is 98%, maar over een periode van zes maanden daalt het percentage naar 95%, vervolgens naar 93% en stabiliseert het op 92%. Ons dynamische risicomanagementsysteem detecteert deze subtiele, maar aanhoudende daling. De risicoscore van de leverancier wordt, zodra deze zich in de zone 'Laag risico' bevindt, automatisch verlaagd naar 'Middelhoog risico'. Het systeem vergroot vervolgens de steekproefomvang voor inkomende inspecties en genereert een melding voor het SQE-team.

Enkele maanden later waarschuwt de "vooruitkijkende risicowaarschuwing" van het systeem voor een grote kans op een inconsistente lichtopbrengst in eindproducten uit een specifieke productierun. Deze waarschuwing is gebaseerd op de risicotrend van de leverancier en onze interne datacorrelatie. Gewapend met deze kennis kunnen onze teams extra tests uitvoeren op die batch voordat deze wordt verzonden, waardoor potentiële problemen in het veld en klachten van klanten worden voorkomen. Dit is de essentie van voorspellende kwaliteitscontrole in de praktijk.

REDDOT Engineering Insight
De precisie van onze fototherapieapparaten is ons concurrentievoordeel. Kleine variaties in een optisch onderdeel kunnen het lichtspectrum of de intensiteit veranderen, wat direct van invloed is op de therapeutische werkzaamheid. Daarom hechten we niet alleen waarde aan goed- of afkeur; we hechten waarde aan consistentie. Ons systeem is ontworpen om deze kleine afwijkingen op te sporen voordat ze uitgroeien tot grootschalige problemen, zodat elk REDDOT-apparaat precies presteert zoals het hoort.
Test van roodlichttherapiepaneel

Conclusie en volgende stappen voor implementatie

Van theorie naar praktijk

De overstap van een reactief naar een proactief, voorspellend kwaliteitsmanagementsysteem is een ingrijpende ontwikkeling, maar de voordelen zijn onmiskenbaar. Het verhoogt de productbetrouwbaarheid, verlaagt de productiekosten die gepaard gaan met herbewerking en afval, en versterkt de samenwerking met leveranciers door duidelijke, datagestuurde feedback te bieden. Het verbetert de rol van SQE- en IQC-professionals en stelt hen in staat om strategische, datagestuurde beslissingen te nemen.

Voor elke organisatie die serieus bezig is met het opzetten van een robuust en veerkrachtig kwaliteitssysteem, begint de reis met deze fundamentele stappen. Dit raamwerk biedt een duidelijke routekaart voor het ontwerpen, implementeren en benutten van een dynamische module voor leveranciersrisicomanagement.

Implementatie Checklist (REDDOT)

Integratie van leveranciersgegevens: begin met het instellen van geautomatiseerde gegevensfeeds voor alle relevante leveranciersstatistieken, inclusief auditscores en IQC-resultaten, in een gecentraliseerde QMS-database.
Parameterkalibratie: Werk samen met uw kwaliteits- en engineeringteams om de parameters in uw risicoscoremodel te definiëren en te wegen. Dit is een iteratief proces dat moet worden afgestemd op uw specifieke product en toeleveringsketen.
Systeemimplementatie en -acceptatie: Implementeer de risicobeoordelings- en koppelingsmechanismen binnen uw kwaliteitsmanagementsysteem (QMS). Valideer het systeem met historische gegevens om de nauwkeurigheid ervan te garanderen vóór volledige implementatie. Zie onze pagina over kwaliteitsborging voor meer informatie over onze implementatiefilosofie.
Continue monitoring en onderhoud: Stel een proces in voor het regelmatig monitoren van de systeemprestaties en het opnieuw evalueren van de risicodrempels. Het systeem is slechts zo goed als de data die het ontvangt.
Feedback Loop Integratie: Gebruik de voorspellende uitkomsten van het systeem om productie- en R&D-beslissingen te informeren. De inzichten uit de module dienen als input voor uw leveranciersselectie- en ontwikkelingsprocessen. Lees meer over hoe we deze aanpak toepassen in onze productontwikkelingscyclus .

Glossarium

QMS (Kwaliteitsmanagementsysteem): Een geformaliseerd systeem dat processen, procedures en verantwoordelijkheden documenteert voor het behalen van kwaliteitsbeleid en -doelstellingen.
SQE (Supply Chain Quality Engineer): Een ingenieur die verantwoordelijk is voor het waarborgen van de kwaliteit van de materialen en componenten die van leveranciers worden ontvangen.
IQC (Incoming Quality Control): Het proces van het inspecteren en verifiëren van de kwaliteit van binnenkomende grondstoffen en componenten van leveranciers.
IQC-slagingspercentage: het percentage ontvangen materiaalpartijen dat de inkomende kwaliteitsinspectie doorstaat.
Batchconsistentie: Een maatstaf voor de uniformiteit van grondstoffen van batch tot batch, vaak afgeleid van de stabiliteit en prestaties van de eindproducten waarin ze worden gebruikt.

FAQ

V: Hoe implementeren we dit systeem in onze fabriek?
A: De beste manier om te beginnen is met een pilotprogramma. Selecteer een handvol kritische leveranciers en begin met het centraliseren van hun gegevens, inclusief auditscores en IQC-geschiedenis, in één database. Zodra de gegevens genormaliseerd zijn, kunt u beginnen met het bouwen en testen van een eenvoudig gewogen scoremodel. Van daaruit kunt u het model opschalen naar uw volledige leveranciersbestand.

V: Wat als onze leveranciers niet over alle benodigde datapunten beschikken?
A: We begrijpen dat dit een veelvoorkomende uitdaging is. Onze aanpak bij REDDOT LED is om samen met onze leveranciers de datatransparantie te verbeteren. We beginnen met de data die ze kunnen leveren – zoals de basis IQC-slaagpercentages – en werken met hen samen om in de loop van de tijd betere trackingmethoden te implementeren. Ons systeem is ontworpen om aanpasbaar te zijn, en een aanvankelijk lage datascore is op zichzelf een risicofactor die we gebruiken om verbetering te stimuleren.

V: Hoe vaak moeten we de weegfactoren in het model opnieuw kalibreren?
A: De wegingsfactoren moeten jaarlijks worden herzien, of wanneer er een significante verschuiving plaatsvindt in de strategische prioriteiten van uw bedrijf. Tijdens een periode van hoge volatiliteit in de toeleveringsketen kunt u bijvoorbeeld tijdelijk de weging van realtime statistieken zoals het slagingspercentage voor IQC verhogen om de dagelijkse schommelingen in de gaten te houden.

V: Kan dit model worden toegepast op meer dan alleen fototherapie-apparaten?
A: Absoluut. De kernprincipes van een multidimensionaal, datagestuurd en toekomstgericht risicomanagementsysteem zijn universeel. Het model kan worden toegepast in elke maakindustrie waar de kwaliteit van het eindproduct sterk afhankelijk is van de consistentie van de grondstoffen.