企业质量控制系统中数据管理及应用
质量管理：数据分析控制程序
质量管理：数据分析控制程序引言概述：在现代企业管理中，质量管理是至关重要的一环。
数据分析控制程序是质量管理中的关键步骤，通过对数据进行分析和控制，企业可以及时发现问题并采取相应的措施，从而提高产品和服务的质量，满足客户的需求。
本文将从数据分析控制程序的定义、重要性、实施步骤、常用工具和案例分析等方面进行详细介绍。
一、数据分析控制程序的定义：1.1 数据分析控制程序是指企业通过收集、整理、分析和解释数据，以监控和改进产品或服务的过程。
1.2 数据分析控制程序是质量管理体系中的一个重要环节，通过对数据进行持续的监控和分析，帮助企业及时识别问题并采取纠正措施。
1.3 数据分析控制程序通常包括数据采集、数据处理、数据分析、数据解释和数据应用等环节。
二、数据分析控制程序的重要性：2.1 通过数据分析控制程序，企业可以及时了解产品或服务的质量状况，发现问题并及时解决，提高客户满意度。
2.2 数据分析控制程序可以帮助企业降低生产成本，提高生产效率，提升竞争力。
2.3 数据分析控制程序有助于企业建立持续改进的文化，不断提升产品或服务的质量水平，保持市场竞争力。
三、数据分析控制程序的实施步骤：3.1 确定数据分析控制的目标和范围，明确需要收集和分析的数据类型和指标。
3.2 设计数据采集和处理的流程，确保数据的准确性和完整性。
3.3 进行数据分析和解释，通过统计方法、图表分析等手段对数据进行深入研究，找出潜在问题和改进机会。
四、数据分析控制程序常用工具：4.1 控制图：通过绘制控制图，可以直观地显示数据的变化趋势和异常情况，帮助企业进行质量控制。
4.2 散点图：散点图可以帮助企业发现数据之间的相关性和规律性，为决策提供依据。
4.3 直方图：直方图可以用来显示数据的分布情况，帮助企业了解数据的特点和规律。
五、数据分析控制程序的案例分析：5.1 某汽车制造企业通过数据分析控制程序，发现某一批次零部件的质量存在问题，及时召回并更换，避免了安全事故的发生。
质量信息管理数字化系统的建设及应用
质量信息管理数字化系统的建设及应用摘要：质量信息是企业对以往工程的一些经验教训的总结，对之后开展的工程有着重要的指导和借鉴意义。
随着管理创新和数字化转型的要求越来越高，加快推进质量管理工作的数字化转型势在必行。
通过建设开发质量信息管理数字化系统，可以保证相关人员能及时、全面、便捷查阅和获取信息，加强对质量信息的综合利用。
关键词：质量信息管理；数字化系统；建设；应用1质量信息管理数字化系统的概念质量信息管理数字化系统是指利用信息技术和数字化手段对质量信息进行收集、存储、分析和管理的系统。
它通过将质量相关的数据、文件和信息进行数字化处理和整合，实现对质量信息的实时监测、追溯和分析，提高质量管理的效率和准确性。
质量信息管理数字化系统通常包括以下功能和特点：（1）数据收集和存储。
系统能够实时收集、记录和存储质量相关的数据和信息，包括质量检验数据、产品质量问题反馈、质量管理文件等。
（2）数据分析和报告。
系统能够对收集到的质量数据进行分析和统计，生成各种质量报告和分析图表，帮助管理者快速了解质量状况和问题。
（3）追溯和溯源。
系统能够实现对产品和质量问题的追溯和溯源，通过记录和管理产品的生产过程和质量信息，方便追溯产品的来源和质量问题的原因。
（4）信息共享和协作。
系统能够实现质量信息的共享和协作，不同部门和角色的人员可以共同使用系统，实时查看和处理质量信息，促进团队协作和沟通。
（5）风险预警和预防。
系统能够根据质量数据和指标，实时监测和预警潜在的质量风险和问题，帮助企业及时采取预防措施，减少质量事故和损失。
2质量信息管理数字化系统的建设与开发2.1质量信息管理数字化系统构建方案的提出根据公司的质量信息管理的作业流程及相关工作内容，质量信息管理数字化系统规划考虑由质量信息卡、质量信息卡台账（库）、质量信息汇编表及年度质量信息汇编四个基本功能模块构成。
根据质量信息管理数字化系统的构成，并结合线下管理方式需要解决的问题，对系统各部分功能模块的流程及具体需求进行了梳理，提出了系统构建的方案。
质量数据在企业运营中的核心作用与影响
质量数据在企业运营中的核心作用与影响质量数据在企业实际应用中的重要性和影响是多方面的，具体体现在以下几个方面：首先，质量数据在优化生产流程中发挥着关键作用。
通过对生产过程中的质量数据进行实时监控和分析，企业能够及时发现生产环节的异常情况，进而对生产流程进行调整和优化。
这不仅可以提高生产效率，减少资源浪费，还能降低生产成本，提升产品质量。
其次，质量数据有助于企业提高产品质量和客户满意度。
通过对产品质量数据的收集和分析，企业可以了解产品的性能、可靠性以及客户的反馈情况。
基于这些数据，企业可以不断改进产品设计和生产工艺，以满足客户的需求和期望。
这不仅有助于提升企业的品牌形象和市场竞争力，还能增强客户对企业的信任和忠诚度。
此外，质量数据还可以为企业制定决策和战略规划提供有力支持。
通过对质量数据的深入挖掘和分析，企业可以识别出潜在的改进机会和创新点，为产品研发、市场拓展等方面提供决策依据。
同时，质量数据还可以帮助企业评估市场趋势和竞争对手情况，从而制定出更加科学合理的战略规划。
在质量管理方面，质量数据的应用同样重要。
通过建立质量档案和指标监控体系，企业可以对产品质量进行全面的跟踪和管理。
当发现质量问题时，企业可以迅速定位问题原因并采取有效措施进行解决。
这不仅可以减少质量问题的发生，还能提高企业的质量管理水平和效率。
最后，质量数据还可以帮助企业预防潜在风险。
通过对质量数据的分析和预测，企业可以及时发现潜在的质量问题和风险点，并提前采取措施进行防范和应对。
这有助于避免质量问题的扩大化和对客户造成的不良影响，保障企业的稳定运营和发展。
综上所述，质量数据在企业的实际应用中发挥着至关重要的作用。
企业应加强对质量数据的收集、整理和分析工作，充分利用这些数据来优化生产流程、提高产品质量、制定决策和战略规划、加强质量管理以及预防潜在风险。
这将有助于企业提升竞争力、降低成本、增强客户满意度并实现可持续发展。
质量管理体系数据管理
质量管理体系数据管理一、引言质量管理体系是指组织为了满足顾客需求、持续改进和达到组织目标而建立、实施和维护的一系列质量管理文件、控制措施和程序。
数据管理在质量管理体系中扮演着至关重要的角色，它涉及到数据的采集、分析、存储和应用，对于持续改进和决策制定起着决定性的作用。
本文将重点探讨质量管理体系数据管理的重要性以及如何有效地开展数据管理工作。
二、数据采集数据采集是质量管理体系数据管理的第一步，它是获取、记录和记录数据的过程。
数据采集可以通过各种手段进行，包括实地观察、实验测试、调查问卷、采购记录等。
在进行数据采集时，应确保数据的准确性、可靠性和完整性，避免数据的虚假、错误或遗漏。
三、数据分析数据分析是针对采集到的数据进行整理、处理和解释的过程。
通过数据分析，可以发现其中的模式、趋势和异常，从而为决策制定提供有力的依据。
常用的数据分析方法包括统计分析、图表分析、趋势分析等。
四、数据存储数据存储是指将分析过的数据进行归档和保存的过程。
数据存储旨在保证数据的安全性和可访问性，以便在需要的时候能够快速地检索和应用。
在进行数据存储时，应采用合适的存储媒介和技术，并制定相应的数据备份和恢复计划，以防止数据的丢失和损坏。
五、数据应用数据应用是将分析和存储的数据应用于决策制定和持续改进的过程。
通过充分利用数据分析得到的信息，可以制定出针对性的改进方案和措施，以提高组织的绩效和满足顾客需求。
数据应用还可以用于制定质量目标、评估过程绩效、追踪产品质量等。
六、数据管理的挑战和解决方案数据管理在实践中常常面临一些挑战，比如数据的获取困难、数据的质量问题、数据的安全性等。
为了解决这些挑战，可以采取以下措施：1. 确保数据采集过程的标准化和规范化，减少数据获取的难度；2. 加强对数据质量的监控和管理，及时修复和清理错误数据；3. 建立安全可靠的数据存储和访问系统，保护数据的机密性和完整性；4. 培训和提升员工的数据管理能力，加强数据管理意识和技能。
浅谈ERP系统在企业质量管理方面的应用
浅谈ERP系统在企业质量管理方面的应用随着企业的发展，质量管理已成为企业竞争力的重要因素之一。
为了满足企业对质量管理的需求，ERP系统已成为很多企业进行质量管理的首选工具。
一、ERP系统在质量管理中的实践1 .质量管理流程的自动化ERP系统将各种质量管理过程自动化，从而帮助企业节省了不少时间和人力成本。
通过ERP系统，企业可以轻松地收集、存储和管理质量数据、监督质量审批流程、产生报告和分析质量故障原因。
2 .质量信息共享ERP系统提供了内部协作平台，使得来自多个不同部门的质量数据得以共享。
通过ERP系统可以将质量数据和过程纳入到一个通用平台中，并建立了不同部门之间的通讯渠道，从而使得企业能够更加快速地响应质量问题，并以更加高效的方式对质量信息实现共享和协作。
3 .质量信息分析ERP系统将质量管理信息进行集成，并从中提取出有用的数据帮助企业进行决策。
通过ERP系统，企业可以利用集成的质量数据进行深入分析，找出质量问题的源头，并制定出解决质量问题的策略和方法。
4 .跨功能的质量管理ERP系统支持企业间跨部门、跨地域、跨业务的质量平台和质量管理，以有效地加强企业对于质量管理的整体管理和控制。
ERP系统可实现从产品生产到销售的全过程的质量管理，不仅帮助企业提高了质量管理的效率，还将质量控制扩展到了生产的整个过程。
这同时也避免了质量管理过程中相关部门之间存在的交叉和协作问题。
二、ERP系统在质量管理中带来的益处1提高了质量控制的效率ERP系统可将质量管理、工艺管理和生产计划等工作互相协作，实现企业内部的数据整合和流程优化。
它提供了一些常用的功能和工具，使得企业内部的部门之间更加紧密地合作，并提高了整个质量管理过程的效率和实用性。
2提高了质量的准确度和透明度ERP系统可对整个质量管理流程进行跟踪和监测,以达到更高质量的生产和管理。
通过ERP系统，企业可以追踪质量信息，检杳每一个环节及时发现和纠正问题。
同时，ERP系统提供了可信的质量数据和统计信息，以帮助企业领导层制定更为准确和清晰的质量管理决策。
企业质量控制中的信息化管理系统建设
企业质量控制中的信息化管理系统建设在当今社会，企业质量控制是企业发展的关键之一。
信息化管理系统的建设在质量控制中扮演着举足轻重的角色。
下面我们将从不同角度探讨企业质量控制中信息化管理系统的建设。
一、信息化管理系统的意义信息化管理系统是企业质量控制的重要组成部分，通过信息化管理系统，企业可以更好地管理生产、质量和客户反馈等信息，实现全面的质量控制。
二、信息化管理系统的功能信息化管理系统能够实现质量数据的采集、分析和展示，有助于企业了解产品质量状况，快速发现问题并采取相应措施，提高产品质量和客户满意度。
三、信息化管理系统的要求信息化管理系统应当具备数据存储、数据传输、数据分析等功能，同时具备良好的稳定性和安全性，确保数据的准确性和保密性。
四、信息化管理系统的建设步骤企业在建设信息化管理系统时，需要进行需求分析、系统设计、系统开发、系统测试、系统上线等步骤，确保系统能够满足企业的实际需求。
五、信息化管理系统的应用范围信息化管理系统可以在生产制造、质量检测、售后服务等各个环节中应用，帮助企业全面掌握产品质量状况，提高生产效率和产品质量。
六、信息化管理系统的优势相比传统的手工管理方式，信息化管理系统具有操作简便、数据准确、实时反馈等优势，有助于企业提高管理效率和决策能力。
七、信息化管理系统的挑战信息化管理系统的建设和维护需要投入大量的人力、物力和财力，同时还需要不断更新技术和提升员工的信息化素养，面临着一定的挑战。
八、信息化管理系统的发展趋势随着科技的不断进步，信息化管理系统将会不断向着智能化、自动化、集成化的方向发展，为企业提供更加智能、高效的管理方式。
九、信息化管理系统的未来展望未来，信息化管理系统将与物联网、大数据分析等新技术相结合，实现更加智能化的质量控制和管理，为企业的可持续发展提供强有力的支持。
十、信息化管理系统的应用案例某制造企业引入信息化管理系统后，通过实时监控生产数据和质量数据，发现问题及时处理，产品质量得到明显提升，客户满意度大幅提高。
数据管理平台原理及应用
数据管理平台原理及应用数据管理平台是指一种统一管理和整合企业内部和外部数据资源的平台。
它通过集成和标准化数据，实现了数据的全生命周期管理，帮助企业高效地存储、共享、分析和应用数据资源。
本文将从数据管理平台的原理和应用两个方面进行探讨。
一、数据管理平台的原理1. 数据采集和清洗数据管理平台通过采集各种类型的数据源，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并对这些数据进行清洗和标准化处理。
清洗数据可以去除重复、缺失、错误和无效数据，使数据符合统一规范和格式，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储和管理数据管理平台使用各种数据存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统，将清洗后的数据存储在可靠、高效和可扩展的存储系统中。
此外，数据管理平台还提供数据管理功能，包括数据备份、恢复、迁移、安全和权限等，确保数据的可靠性和安全性。
3. 数据集成和转换数据管理平台通过数据集成和转换技术，将数据源中的数据整合到一个统一的数据模型中。
数据集成可以将分散、异构和冗余的数据源整合为一个统一的视图，提供一致性和完整性的数据。
同时，数据转换可以将不同格式和结构的数据进行转换，满足不同系统和业务需求。
4. 数据分析和挖掘数据管理平台提供数据分析和挖掘功能，通过数据仓库和数据挖掘技术，对存储在平台上的数据进行查询、统计、分析和预测。
数据分析和挖掘可以帮助企业发现数据中潜藏的模式、关联和规律，从中获取商业洞察和智能决策支持。
5. 数据应用和服务数据管理平台支持数据的共享和交流，为企业提供数据应用和服务。
数据应用可以是基于平台的数据可视化、数据报表、数据仪表盘等，帮助用户以直观的方式理解和利用数据。
数据服务可以是基于平台的数据访问接口、数据集市、数据开放平台等，提供数据的获取、共享和集成。
二、数据管理平台的应用1. 企业数据治理数据管理平台可以帮助企业建立和执行数据治理策略，确保数据的质量、安全、一致性和可靠性。
质量管理体系在企业中的应用
质量管理体系在企业中的应用质量管理体系（Quality Management System，简称QMS）是指一套用于管理、控制和提升产品或服务质量的系统化方法。
在现代企业中，质量管理体系的应用已经成为企业发展和竞争的重要组成部分。
本文将探讨质量管理体系在企业中的应用，并分析其重要性和优势。
一、质量管理体系的概述质量管理体系是一个基于规范和标准的管理框架，旨在确保产品或服务能够满足客户的期望和需求。
它涵盖了组织结构、责任分配、资源管理、流程控制、风险评估等方面，从而确保产品或服务在各个生产环节都能达到预期的质量标准。
质量管理体系通常包括以下要素：1.质量方针和目标：企业明确质量管理的方向和目标，为员工提供明确的指导。
2.组织结构和责任：明确部门和个人的职责，确保质量管理的责任落实到位。
3.资源管理：合理配置人力、物力、财力等资源，为质量管理提供支持。
4.过程控制：建立标准化的工作流程，确保每个环节都能得到有效的控制和管理。
5.持续改进：开展持续改进活动，不断提高产品或服务的质量水平。
二、质量管理体系的重要性1.提高客户满意度：通过质量管理体系的应用，企业能够更好地理解和满足客户的需求，从而提高客户的满意度。
2.优化资源利用：质量管理体系可以帮助企业识别和优化资源利用的机会，提升生产效率和降低成本。
3.降低风险：质量管理体系能够提前发现和控制潜在的风险，减少产品质量问题的发生，降低企业的法律和经济风险。
4.增强竞争力：通过质量管理体系的应用，企业能够提高产品或服务的质量水平，提升品牌形象和市场竞争力。
三、质量管理体系的优势1.规范化管理：质量管理体系基于国际上通用的标准，使企业管理更加规范化和标准化，提高管理效率。
2.持续改进：质量管理体系鼓励企业持续改进，通过不断地寻找和解决问题，提高产品或服务的质量水平。
3.员工参与：质量管理体系强调员工的参与和责任，激发员工的积极性和创造力，增强企业的凝聚力和团队合作精神。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
企业质量控制系统中的数据管理及应用探究
摘要：从目前的情况看，企业把统计过程控制技术只作为一种纯粹的统计工具，来统计产品的质量问题发生后的状况，忽略了其利用质量信息查找质量问题原因的能力。
造成这一现状的根本原因是质量数据的分散和无序，没有有效地利用统计技术对过程中的大量信息进行分析判断、处理改进，形成完整地闭环管理，这样就大大降低了spc分析缺陷原因和持续改进产品质量的功能，致使抽检根本不能够有效的指导生产。
本文就从这些问题出发，来论述企业质量控制系统中数据管理的方法，从而找出正确的质量数据管理方法，能有效的利用各级检验的质量信息，真正解决问题，实现科学控制，提高企业（质量）数据的管理质量。
关键字：质量控制系统；spc理念；管理方法
统计过程控制技术是企业产品制造过程中的主要质量工具，在企业实际的质量控制管理系统之中广泛应用。
但是不能忽视的是，它作为一种纯粹的统计工具，统计出的产品质量问题数据可能会存在分散的情况，这就降低了统计过程控制系统分析问题的原因以及改进产品质量的功能，因此说，对于质量控制系统中数据的管理工作就尤为重要，这成为企业进行统计控制的关键所在。
下面本文就针对一些问题进行论述，使企业质量控制系统中的数据管理工作的作用发挥到最大。
一、统计过程控制理念简介
统计过程控制理念（spc），源于20世纪20年代，自创立以来得
到广泛推广，这一理念主要是指使用控制图等统计技术分析过程和输出，并通过恰当的措施保证整个过程而到稳定，最终实现改进和保证产品质量的目的。
统计过程控制技术的原理就是通过对受控过程中产品质量特性值波动的研究取证，建立起有效的分析用控制图，计算出在这个状态下的过程能力，真正实现过程控制的目标，从而改进产品的质量。
在企业质量控制系统中的数据管理工作中，要遵循该理念中的相关原理，实现企业的长远发展。
二、企业质量控制系统中数据管理存在的问题
要想使企业在激烈的竞争中获得长远发展，就必须打造高质量的产品以此来赢得顾客的信任，在这个过程中，企业一定要注意对于质量控制过程中的数据管理问题，这样能够使企业及时发现商品的质量问题，做好应对，从而提高企业产品的质量。
但是在数据管理的过程中仍然存在着一些问题，影响了对质量数据的管理，下面本文就进行具体的论述。
1.管理过程中的控制意识和系统管理思想欠缺
较强的控制意识和管理思想能够使企业质量控制系统中的数据管理工作顺利开展，并有效的利用相关的信息进行分析判断和技术改进，从而形成完整的闭环管理，但是从当前的调查研究发现，管理者在管理过程中普遍缺乏整体的控制意识和系统的管理思想，这就打破了闭环管理系统的整体模式，造成了管理中弊端的出现。
2.缺乏过程控制及质量预防理念
过程控制和质量预防理念对于数据管理工作具有重大的作用，能
够使事前的预防控制、事中的过程控制以及事后的结果控制的资料都能掌握，但不能忽视的是，由于缺乏管理过程控制理念和质量管理理念，质量巡检工作不完善，运作过程不规范，质量调度与沟通协调的作用没有充分的发挥，给管理工作带来了一些负面影响。
3.不能充分发挥spc技术的系统功能
系统技术的运用能够使管理工作更顺利的开展，能够将控制图与质量控制，成本、设备管理相结合，实现信息采集自动化，控制图表化，并且不断完善经验库。
但是在目前的情况看，在实际的过程中，企业质量控制系统中的数据管理工作还不能够充分的发挥spc 技术的系统功能，不能够将spc和qc活动有机的结合起来，这样就降低了过程控制的整体水平，同时spc和过程数采系统也不能够有效的结合，严重干扰了数据信息的及时采集，带来了不必要的麻烦。
三、企业质量控制系统中数据管理方法
上文已经提到，企业质量控制系统汇总的数据管理对于企业的发展具有重要的作用，但是在数据管理的过程中也存在着一些问题，为了实现企业的长远发展，本文针对上述问题提出几点数据管理的方法，希望能够实现企业数据管理的目标，为企业的长远发展扫清障碍。
1.强化系统管理思想及过程控制意识
国强的控制意识以及系统管理思想对于有效的利用系统技术对过程中大量的信息进行分析判断和处理改进具有重要的作用，上文
中已经提到在管理的过程中存在控制意识欠缺的现象，为此需要格外关注，做到以下几点。
首先从以往重点关注质量指标，进行结果的分析控制向关注影响质量指标的各种过程因素（人、机、测、环、法、料）的转变；其次是要建立完善严密的过程控制系统，改变传统的质量部门和生产车间的生产检验模式，创新生产机制，向原材料、设备、生产以及信息化等辅助部门延伸系统管理的思维进行转变，最终实现全员、全过程、全方位的控制。
2.强化质量预防理念和过程控制理念
强化质量预防理念和过程控制理念的建设，实现事后结果控制向事中过程控制转变，事前的预防控制转变。
通过加强过程巡检质量，规范过程运作，充分发挥质量调度沟通协调作用，提高过程问题的解决处理效率。
在原有国标规定的基础上，对质量缺陷重新梳理，以顾客和市场为导向，制定细化的过程检验规程，在流程、内容以及方法上更加突出过程控制的重点，明确过程控制的方向。
3.充分发挥spc技术功能
以spc技术应用为契机，充分发挥数采系统的作用，强化各种质量信息的分析，质量特性的预防控制，构造企业整体质量管理信息链条。
切实发挥统计过程控制工具的运用，强化统计分析、过程控制，强化预防机制的建立。
一是确定数据采集规则、剔除规则、分组规则、异常处理追踪以及判异规则等，保证工序数据处于稳定受控状态，实现spc技术应用条件，并提出spc技术应用解决方案和对信息技术程序编写提出具体技术需求；透过spc管理工具收集加
工过程中各个关键工序的数据，并认真分析每个工序的变化趋势，收集相关资料，对于存在异常的程序进行认真排查分析，及时找出影响因素进行解决，对于关键因素要利用相关的工具进行验证并作优化调整。
二是通过spc技术应用，对监控数据的准确性和完整性作进一步验证，掌握数据形态、抽样频率、过程能力分析、制订过程用控制图及分析、寻找影响过程的关键控制点及拟定控制方案：利用生产批次逐批选定指标和参数初步的过程监控方案（选择适用控制图、取样频率、分组规则等），制定非正常数据剔除规则；对采集、积累的数据进行分析，验证数据的准确性以及完整性；三是对参数和指标进行分析，找出其中的关键因素和异常点，拟定初步的治理方案，最后确定关键的控制点进行数据采集汇总以及数据分析管理工作，在此过程中，要及时制定出新的工艺参数标准，及时优化程序，并验证其适用性，如：合适的过程控制界线制定及控制图的应用，监控报警规则、异常数据剔除规则及判异准则，关键控制点spc数据采集汇总、分析；最终确定指标和参数的控制图类型、控制量、采样频率、分组策略、判异准则、数据剔除规则等监控方案。
固化过程异常处理流程，确保过程异常得到及时、妥善处理。
除此之外，要加强过程统计技术的运用，实现信息采集化和控制图表化，并将spc与dq活动完美结合，将spc与过程数采系统有效结合，加强控制水平，完善数据分析，用数据说话，实现管理工作的顺利进行。
四、结束语
统计数据质量管理在企业的发展过程中发挥了巨大的作用，但是在企业质量控制系统中的数据管理过程中，存在着一些问题，本文已经论述了这些问题，并针对上述问题提出了数据管理的方法，从而企业的数据管理真正的实现spc理念，即用科学的过程控制，以提高企业质量的控制能力，从而使企业的质量数据管理工作数字化、准确化细致化以及精益化，创新管理模式，实现数字智能化管理，提高企业的竞争力，真正实现企业的可持续发展。
参考文献：
[1] 孙艳秀黄忠全张颖等制造质量控制系统中的数据管理方法研究机械制造，2010年07期
[2] 张俊梅浅析制造质量控制系统中的数据管理方法管理观察，2012年第32期
[3] 杨清华统计数据分析体系中的问题与对策合作经济与科技，2012年第14期
[4] 铁健司质量管理统计方法机械工业出版社，2006
[5] 林小村数据中心建设与运行管理科学出版社，2010。