质量数据.信息和知识

质量数据、信息和知识

质量数据、信息和知识

∙ 质量数据和信息在哪里？

∙ 如何收集质量数据和信息？

∙ 如何处理质量数据和信息？

∙ 如何管理质量数据和信息？

∙ 如何增进质量知识？

我们做质量管理的都很清楚，也经常会听到质量前辈和质量专家说：“质量，如果要说服领导或别人，最好的方式就是用“数据”说话，因为用“数据”说话最直接，最清晰明了，也最有说服力。”可是，很多人并不清楚，这个“数据”是一个广义的概念，不仅包含数据，还包括了“信息”，以及你拥有的“知识”，通过你拥有的知识给出了相应的判断，以此来说服领导和别人。

但是数据在哪里，你要搜集哪些信息，你还需要掌握什么知识，才能做出正确的判断，却不是每个做质量管理的人都能够做到和做好的，甚至很多朋友还搞不清楚数据、信息和知识之间的关系。而且这种情况还不在少数，很多管理人员在还没了解清楚实际状况，也不具备相应知识的情况下，就单凭直觉、经验去做决策和判断，而且还听不得别人的建议，振振有词的反驳道：“以前都是这样做的，为什么现在不行？”非常不科学和不可取，希望通过今天的分享，能够给大家理清思路，明确方向，以后再下判断时，先调查清楚，多想一会，结论慢三分钟再说出来，重大决策可以晚一天再发布，想清楚了，避免让自己后悔和减少出错。

首先，讲一下数据、信息和知识，这三者如何理解，它们之间有什么联系，下面我把在“《你的知识需要管理》——田志刚”这本书里看到的一个案例分享给大家，让大家有个更加直观和正确的感受。

别把数据、信息和知识相混淆！

下面用一个例子来区分数据、信息和知识

数据：37.5

通过这个你能看出什么吗？估计很难！

信息：

姓名：陈浩男 年龄：1岁半

性别：女 地址：广东省广州市天河区

时间：2006年6月8日13点20分 腋下体温：37.5度

家长自述：孩子在楼下玩，回来后看到小脸特别红，测量腋下体温为37.5度。

这个时候，这个37.5有意义了，是一个广州的1岁半的小女孩在夏天午后玩耍后测量的体温。在这一的背景下，37.5成为了有意义的信息中的一个关键指标。

知识：

奶奶问了，孩子是不是发烧，该去医院？妈妈也束手无策！

这个时候该知识出场了„„

“正常小儿的基础体温为36.9～37.5度。一般当体温超过基础体温1度以上时，可认为发热。其中，低热是指体温波动于38度左右，高热时体温在39度以上，连续发热两个星期以上称为长期发热。” 上述基础体温是指直肠温度，即从肛门所测得，一般口腔温度较其低0.3～0.5度，腋下温度又较口腔温度低0.3～0.5度。若37.5度是从口腔测得，则直肠温度在37.8～38.0度，刚刚有一点点低烧。 为什么以上的信息是知识呢？并不是因为这些信息是写在教科书上的或者是哪位专家说到底，而是因为这是通过许多病例、试验总结出来并在实践中公认是正确的。 通过信息作为基础，用以上的知识进行判断：

腋下温度37.5度，那么体内温度应该是38.1～38.5度，超过正常小儿的基础体温1度左右，是否属于发热还不能确定。

利用知识，以信息为基础做判断：小孩在下面玩得比较热，穿得较多，回来就测，是否能真正反映

小孩体温，先减少衣服观察一下。1个小时后，再测量。1小时后测量为36.8度，在正常范围内，不用去医院。

数据、信息和知识的区别

经过以上简单分析可以看出：

第一，如果一个医生拥有了医学知识，但没有人找他看病，因为无法获得信息的输入，就会导致他的知识无法得到发挥，即没有信息，知识就无法发挥作用；

第二，如果只有数据和信息，没有知识来参与判断，信息毫无作用；

第三，数据和信息的获取相对比较简单。在本案例中，一般体温的测量都是家长自测或者护士就可以完成的工作，而医生的诊断则需要知识（虽然本案例中的知识十分简单，已经成为父母的常识）。

一、质量数据和信息在哪里？

数据和信息来源包括：

* 直接来源：记录、报告、调查、访谈、问卷、观察、检验、测试、实验、审核、现场、现物、现实、案例、经验总结„„

* 间接来源：网络、报刊、杂志、电视媒体、统计局、咨询公司„„

二、如何收集质量数据和信息？

为方便保存和查询，要求收集的数据和信息以表格的形式记录下来，这就需要各种各样的表单来满足数据和信息收集的需求，我们做质量的建议在企业内建立“质量信息数据库”，如果有条件做系统或使用ERP 来管理是最好的，如果没有系统，建议用微软OFFICE-Excel 或Acess 进行表单设计，按如下步骤去设计“质量信息数据库”需涵盖的表单：

1. 利用头脑风暴法搜集需要哪些数据和信息，确定数据和信息收集责任部门；

2. 责任部门拟定表单，表单要求明确标题、版本、编号、收集内容、使用部门和归档部门。表单内容要求简洁、清晰、高效、方便使用、记录、阅读、查询和汇总；（表单设计尽量避免多部门同时使用，如遇这种表单：例如签核类表单，不允许表单流转，要求有主导部门单独管理，避免传递断裂、拖拉和表单遗失。）

3. 利用亲和图对表单进行归类；

4. 表单审核和发布；

5. 表单使用；

6. 调查表单使用效果，收集表单使用问题，调整表单；7. 表单使用；（重复2-7步骤。）

备注：如需新增表单，仍然由责任部门拟定，再按2-7步骤重复。为避免数据录入时错误、误差太大、随意性大„„问题，建议在设计表单时即考虑标准化和固定格式，数据录入人员无法人为修改。例如：将数据范围和数据内容标准化，采用序列选择的方式，或数据精确度固定，或只能采用勾选方式，或采用判断是/否。总之，尽量减少录入人员自主选择的权力，保证数据准确可靠。

使用已经设计好的表单，把表单使用融入企业工作流程，明确使用责任人，作为流程的输入和输出，

做到有组织有计划地去搜集数据资料，质量部门作为监督和归档部门，定期和不定期检查表单使用和输出结果，然后去伪存真，去粗取精的分类整理，为后续统计分析提供基础信息，数据检查和稽核过程注意以下事宜：

1. 数据是否记录；

2. 记录时间是否及时；

3. 记录是否正确；

4. 记录是否完整；

5. 记录是否真实可靠；

做到以上这些是进行统计分析的必要前提，是保证统计结果客观、真实、准确、可靠的关键。

三、如何处理质量数据和信息？

数据本身是没有任何意义的，部分数据给其赋予环境后，其可以成为信息为决策人员提供判断依据。有些信息本身就可以直接用来作为决策依据。

一般情况下，数据和信息都必须经过处理、分析后才能被使用，以下方法是质量管理人员经常使用的数据和信息处理方式：

* 旧QC 七大工具(检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图) ；

* 新QC 七大工具(关系图法、KJ 法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC 法(过程决策程序图) 、网络图法) ；

* Excel中的数据透视表方法和图表；

* MINITAB软件；

* 失效模式分析FMEA ；

* 统计过程控制SPC ；

* 六西格玛中的统计方法；

* 实验设计DOE ；

* 质量功能展开QFD ；

* 测量系统分析MSA ；

* 头脑风暴法；

* „„。

通过以上工具和方法，可以对数据和信息进行分类、整理、统计和分析，最终为管理决策提供判断依据。

四、如何管理质量数据和信息？

前面有提到管理质量数据最好的方式就是系统，如果没有系统，就自己建一个“质量信息数据库”来管理，但需要注意的是，数据库并不是简单把这些表单汇总在一起，而需要对数据和信息进行分级，一般建议信息分级3-4个等级即可，不需要太多，根据信息等级不同，处理周期是不一样的，处理人员：包括负责人、批准人员，告知人员和咨询人员都需要注意。我的建议：

1. 按对公司重要性分级；

2. 按与部门相关性分级；

3. 按客户重视程度分级；

4. 按物料等级分级；

5. 按问题严重度分级；

6. 按影响范围分级；

7. 按重要性和时间紧迫程度不同分级(重要紧急、不重要紧急、重要不紧急和不重要不紧急）；

8. „„

五、如何增进质量知识？

数据有了，信息有了，但是如果没有相应知识，对你来说，这些仍然没有任何意义，你必须拥有可以正确理解这些数据和信息的知识，它们才能为你所用，作为你作出正确判断的基础和依据。可以通

过如下途径增进质量知识：

1. 学习并理解质量管理体系；

2. 读质量专业书籍和资料，并做读书笔记； 3. 浏览网络质量论坛、博客、论文、文章„„

4. 研读公司质量案例、问题报告、客诉处理记录、索赔处理记录„„

5. 和质量前辈、质量专家多交流；

6. 参加质量研讨会、质量培训；

7. 实际工作中注意积累，经常总结经验和教训；

通过以上方法，你已经积累了相当的质量知识，相信你拥有这些知识后，就可以很自然的对获取到的数据和信息进行处理，并以此作出正确的判断。但切记一定要做好知识管理工作，做到随用随取，我这个人就比较懒，喜欢清空大脑，很少去记住，但一定在用的时候可以很方便的找到你想要的东西。