Профессиональный универсальный производитель светотерапевтических решений с более чем 14-летним опытом работы.

Наши блоги

Использование Свет для

Холистический велнес

Будущее качества: динамическое управление рисками поставщиков

2025-09-19

В мире производства устройств фототерапии обеспечение качества никогда не может быть второстепенным. Исторически сложилось так, что показатели качества в цепочке поставок на начальном этапе рассматривались как отдельный, часто реактивный элемент управления. Мы в REDDOT LED понимаем, что такого подхода уже недостаточно. Следующим шагом в области качества является смена парадигмы, превращающая качество поставщиков в ключевой фактор, обеспечивающий предиктивный контроль качества в рамках нашей собственной деятельности. Наша цель — создать цифровой цикл непрерывного совершенствования, в основе которого лежит надежный модуль динамического управления рисками поставщиков .

В компании REDDOT LED наша приверженность к разработке новых решений для фототерапии выходит за рамки исследований и разработок и охватывает все аспекты нашего производственного процесса. Мы убеждены, что истинные инновации — это гарантия производительности и надежности устройств с самого первого компонента. Наш инженерный подход прост: качество готовой продукции напрямую зависит от стабильности сырья. Именно поэтому мы инвестировали в систему, основанную на данных, которая позволяет активно управлять рисками поставщиков и прогнозировать их, обеспечивая бесперебойный и высококачественный производственный процесс. Мы не просто проверяем; мы прогнозируем и предотвращаем проблемы.

Ключевые выводы

От реактивного к проактивному: этот новый модуль принципиально переосмысливает взаимосвязь между цепочкой поставок и внутренним качеством, переходя от независимых проверок к интегрированной, ориентированной на будущее системе.
Многомерная модель: наш подход позволяет количественно оценить риск поставщика с помощью модели взвешенной оценки, которая учитывает результаты аудита, показатели прохождения контроля входящих материалов (IQC) и данные о согласованности материалов.
Автоматизированные триггеры действий: когда оценка риска поставщика падает ниже предварительно определенного порогового значения, система автоматически корректирует протоколы качества, например, увеличивает частоту проверок IQC или рекомендует провести аудит полетов.
Прогностическое прогнозирование: система использует тенденции рисков поставщиков в качестве опережающего индикатора для прогнозирования потенциальных проблем с качеством готовой продукции, что позволяет группам вмешаться до возникновения проблемы.

Новый подход к качеству цепочки поставок

От реактивного к проактивному контролю качества

Слишком долго управление цепочкой поставок представляло собой процесс реагирования на сбои. Поступает партия товара, группа входного контроля качества (ВКК) проводит проверки, и принимается решение о прохождении/непрохождении. Если партия не соответствует требованиям, выдаётся запрос на корректирующие действия, но ущерб — с точки зрения времени, стоимости и потенциального сбоя производства — уже нанесён. Мы считаем, что для такого сложного и чувствительного продукта, как фототерапевтический аппарат, это неприемлемый риск. Наши исследования показывают, что современная система менеджмента качества (СМК) должна напрямую учитывать деятельность поставщиков при принятии решений.

Такая интеграция создаёт «цифровой цикл непрерывного совершенствования», в котором данные из цепочки поставок активно стимулируют изменения во внутренних процессах. Роли инженера по качеству цепочки поставок (SQE) и руководителя внутреннего контроля качества (IQC) повышаются с уровня инспекторов до уровня стратегических аналитиков, использующих информацию в режиме реального времени для обеспечения стабильности материалов. Эта проактивная позиция заключается не в перекладывании вины, а в построении более устойчивой и эффективной системы для всех участников.

REDDOT Engineering Insight
Мы рассматриваем качество как проактивное решение, а не как временную, реактивную меру. Наши исследования и разработки показали, что стабильность отдельных компонентов напрямую влияет на производительность всего устройства на протяжении всего его жизненного цикла. Ожидание прохождения товаром контроля качества IQC означает упущение ключевой возможности. Вместо этого мы фокусируемся на прогнозировании потенциальных сбоев, чтобы сотрудничать с нашими поставщиками и предотвращать их возникновение. Таким образом, мы гарантируем долгосрочную надежность каждого устройства REDDOT.

Построение динамической модели оценки риска

Многомерная формула

В основе этой системы лежит количественная модель, основанная на данных, которая генерирует единый динамический рейтинг риска для каждого поставщика. Этот рейтинг — не статичное число, полученное в результате ежегодного анализа, а динамичная метрика, обновляемая с каждым новым фрагментом данных. Мы разработали формулу, которая объединяет три ключевых фактора:

Ежегодная оценка аудита: базовый показатель, отражающий общую систему управления качеством и зрелость производства поставщика на основе ежегодного комплексного аудита.
Процент прохождения входного контроля материалов (IQC): измерение качества материалов в режиме реального времени по прибытии. Это один из самых оперативных показателей эффективности за последнее время.
Постоянство качества сырья в разных партиях: это самый инновационный фактор, поскольку он определяется на основе данных о стабильности готовой продукции. Мы анализируем характеристики готового устройства, например, снижение светового потока или термическую стабильность, чтобы провести обратное проектирование стабильности качества сырья в разных партиях, используемого в его производстве. Низкий разброс характеристик готовой продукции свидетельствует о высокой стабильности качества сырья.

Три ключевых параметра для оценки риска.

Модель присваивает каждому фактору взвешенное значение, что позволяет нам корректировать фокус в соответствии с нашими текущими приоритетами. Например, при запуске нового продукта с высокочувствительными компонентами мы можем увеличить вес однородности партии, чтобы немедленно выявлять любые отклонения. Итоговый балл является точным числовым отражением профиля риска поставщика.

Связывание оценок с уровнями риска, подлежащими действию

Оценка полезна только в том случае, если она побуждает к действию. Мы разработали чёткий механизм связи между оценкой поставщика и конкретным уровнем риска, а также соответствующими ответами автоматизированной системы. Именно здесь вступают в игру инженерные и управленческие алгоритмы.

Например, наша система использует два ключевых порога: порог предупреждения и критический порог.

Если рейтинг поставщика опустится ниже порогового значения, система автоматически увеличит частоту и количество пунктов внутреннего контроля качества для следующих трёх партий сырья. Это простая мера, направленная на получение дополнительных данных.
Если оценка опустится ниже критического порога: система немедленно отправит высокоприоритетное оповещение в SQE, приостановит дальнейшие поставки материалов от этого поставщика и выдаст рекомендацию по проверке полетов для немедленной проверки на месте.

Благодаря автоматизированному реагированию ни один критический риск не будет пропущен из-за человеческого контроля.

REDDOT Engineering Insight
Наши автоматизированные триггеры — прямой результат нашего опыта. Мы лично убедились, как небольшое, но устойчивое снижение показателя внутреннего контроля качества (IQC) поставщика может предсказать серьёзное нарушение качества в будущем. Мы создаём наши системы так, чтобы распознавать эти едва заметные тенденции и реагировать на них проактивно. Речь идёт не о наказании поставщиков, а о партнёрстве с ними для поддержания стабильного уровня качества. Например, рекомендация о проведении лётного аудита — это совместная мера, позволяющая прибыть на место и совместно решить проблему.

Прогнозирование качества готовой продукции

Система прогнозного оповещения

Конечная цель всего этого модуля — преобразовать данные о поставщиках из исторических данных в ключевые входные данные для нашей системы «прогностического предупреждения о рисках». Эта система действует как предиктивный механизм, анализируя тенденции рисков поставщиков для прогнозирования проблем с качеством готовой продукции, вызванных колебаниями на ранних этапах производства. Модуль выводит динамическую тенденцию рисков для каждого поставщика — опережающий индикатор будущего успеха или неудачи.

Интегрируя эту тенденцию с историческими данными о готовой продукции (например, о количестве возвратов или гарантийных рекламациях), мы можем с высокой степенью уверенности предсказать, когда и где вероятно возникновение риска, связанного с качеством. Например, устойчивое снижение показателя стабильности партии поставщика в течение трёх последовательных кварталов тесно коррелирует с будущим ростом количества гарантийных рекламаций на уровне продукта. Эта возможность прогнозирования позволяет нашим командам корректировать параметры производства, увеличивать объемы тестирования определённых партий продукции или даже приостанавливать производство до устранения проблемы поставщика.

Поток данных от поставщика к прогностическому контролю качества.

REDDOT Engineering Insight
Связь между тенденцией к риску поставщика и качеством нашей готовой продукции — не просто теория; это основополагающий принцип нашей работы в REDDOT. Мы анализируем долгосрочную эффективность наших устройств фототерапии в реальных условиях эксплуатации. Эти данные в сочетании с оценками рисков поставщиков позволяют нам создать обратную связь для постоянного совершенствования наших стандартов качества. Наша система позволяет нам эффективно прогнозировать будущее состояние нашей продукции, основываясь на текущем состоянии нашей цепочки поставок.

Практический пример: устройства для фототерапии

Практическое применение

Рассмотрим сценарий с ключевым поставщиком оптических линз. Первоначальный процент успешного прохождения внутреннего контроля качества (IQC) составляет 98%, но в течение шести месяцев он падает до 95%, затем до 93% и стабилизируется на уровне 92%. Наша динамическая система управления рисками обнаруживает это незначительное, но устойчивое снижение. Уровень риска поставщика, попадающий в зону «Низкий риск», автоматически понижается до «Средний риск». Затем система увеличивает размер выборки для входного контроля и формирует уведомление для группы SQE.

Спустя несколько месяцев система выдаёт «предупреждение о рисках, ориентированное на будущее» и сигнализирующее о высокой вероятности повышения нестабильности светового потока в готовой продукции из конкретной производственной партии. Это предупреждение основано на анализе тенденций рисков отслеживающего поставщика и корреляции наших внутренних данных. Вооружённые этими знаниями, наши специалисты могут провести дополнительные испытания данной партии перед её отправкой, предотвращая потенциальные проблемы на месте и жалобы клиентов. В этом и заключается суть предиктивного контроля качества в действии.

REDDOT Engineering Insight
Точность наших фототерапевтических устройств — наше конкурентное преимущество. Незначительные отклонения в оптических компонентах могут изменить спектр или интенсивность света, что напрямую влияет на эффективность терапии. Именно поэтому нас волнует не просто результат, а стабильность. Наша система разработана для того, чтобы выявлять эти незначительные отклонения до того, как они превратятся в серьёзные проблемы, гарантируя, что каждое устройство REDDOT будет работать именно так, как и должно.
Тест панели светотерапии красным светом

Заключение и дальнейшие шаги по реализации

От теории к практике

Переход от реактивной к проактивной, предиктивной системе управления качеством — это серьёзное начинание, но его преимущества неоспоримы. Он повышает надёжность продукции, снижает производственные затраты, связанные с доработкой и браком, и укрепляет партнёрские отношения с поставщиками благодаря предоставлению чёткой обратной связи на основе данных. Он повышает роль специалистов по контролю качества (SQE) и внутреннему контролю качества (IQC), предоставляя им возможность принимать стратегические решения на основе данных.

Для любой организации, серьёзно настроенной на создание надёжной и устойчивой системы качества, путь начинается с этих основополагающих шагов. Эта структура представляет собой чёткую дорожную карту для разработки, внедрения и использования динамического модуля управления рисками поставщиков.

Контрольный список внедрения (REDDOT)

Интеграция данных о поставщиках: начните с создания автоматизированных потоков данных по всем соответствующим показателям поставщиков, включая оценки аудита и результаты внутреннего контроля качества, в централизованную базу данных СМК.
Калибровка параметров: совместно с отделами качества и инженерами определите и взвесьте параметры в вашей модели оценки рисков. Это итеративный процесс, который должен быть адаптирован к вашему продукту и цепочке поставок.
Развертывание и приёмка системы: Внедрите механизмы оценки и связи рисков в свою систему управления качеством (СМК). Перед полным развёртыванием проверьте систему на исторических данных, чтобы убедиться в её точности. Подробнее о нашей философии развёртывания читайте на странице «Обеспечение качества» .
Непрерывный мониторинг и обслуживание: Разработайте процесс регулярного мониторинга производительности системы и переоценки пороговых значений риска. Эффективность системы напрямую зависит от качества получаемых ею данных.
Интеграция с обратной связью: используйте прогнозные результаты системы для принятия решений о производстве и НИОКР. Информация, полученная в рамках модуля, должна быть использована в процессах выбора поставщиков и разработки. Вы можете узнать больше о том, как мы применяем этот подход в нашем цикле разработки продукции .

Глоссарий

СМК (система менеджмента качества): формализованная система, которая документирует процессы, процедуры и обязанности для достижения политики и целей в области качества.
SQE (инженер по качеству цепочки поставок): инженер, отвечающий за обеспечение качества материалов и компонентов, получаемых от поставщиков.
ВКК (входящий контроль качества): процесс проверки и подтверждения качества поступающего от поставщиков сырья и комплектующих.
Процент прохождения IQC: процент полученных партий материалов, прошедших входной контроль качества.
Постоянство партии: мера однородности сырья от партии к партии, часто определяемая на основе стабильности и эксплуатационных характеристик готовых продуктов, в которых они используются.

FAQ

В: Как нам начать внедрять эту систему на нашем заводе?
О: Лучше всего начать с пилотной программы. Выберите несколько ключевых поставщиков и начните с централизации их данных, включая результаты аудита и историю внутреннего контроля качества (IQC), в единую базу данных. После нормализации данных можно приступить к построению и тестированию базовой модели взвешенной оценки. Затем вы сможете масштабировать модель на всю свою базу поставщиков.

В: Что делать, если у наших поставщиков нет всех необходимых точек данных?
О: Мы понимаем, что это распространённая проблема. В REDDOT LED мы работаем с поставщиками над повышением прозрачности данных. Мы начинаем с данных, которые они могут предоставить, например, с базовых показателей прохождения IQC, и работаем с ними над внедрением более эффективных методов отслеживания с течением времени. Наша система разработана с учётом адаптивности, и изначально низкий уровень данных сам по себе является фактором риска, который мы используем для улучшения.

В: Как часто следует проводить повторную калибровку весовых коэффициентов в модели?
A: Весовые коэффициенты следует пересматривать ежегодно или при существенном изменении стратегических приоритетов вашей компании. Например, в период высокой волатильности цепочки поставок вы можете временно увеличить вес показателей в режиме реального времени, таких как процент прохождения IQC, чтобы отслеживать ежедневные колебания.

В: Может ли эта модель применяться не только к устройствам фототерапии?
О: Безусловно. Основные принципы многомерной, ориентированной на данные и ориентированной на будущее системы управления рисками универсальны. Модель применима к любой обрабатывающей промышленности, где качество готовой продукции существенно зависит от стабильности качества сырья.