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摘要：随着当今社会现代化水平的发展，我们追随着世界全球化、经济、科技以及文化的多元化发展，我国也步入了信息化的时代。伴随着计算机水平的逐渐提升，互联网也在各行各业得到了普及和应用，对于制造行业也不例外。制造行业作为我国重要经济体之一，对国民经济的发展有着重大影响。为了更好地适应供应链管理的背景下生存和发展环境，本文就针对当前我国制造业全质量管理系统的现状进行研究，并提出更加先进、科学的举措促进企业质量管理水平的提升。
关键词：制造业;供应链;全质量管理;现状
随着现代化技术的发展和应用，优质的质量管理体系的建立对企业产生着越来越深远的影响，也成为企业经营过程中不可或缺的一部分。因此，为了更好地保证制造企业的管理水平，我们一定要提高对供应链管理系统（SCM）的创新和应用，顺利时代发展趋势，积极地结合自身实际合理应用有关质量管理的手段，实现制造业全质量管理的高质量、高水平发展。
一、我国制造业质量管理现状分析
1.1 管理方式陈旧，程序过于复杂
在这个网络新媒体盛行的时代，我国对各企业的管理工作也提出更高的要求。针对当前的制造业其生产管理的工作可以看出，其整体上还存在陈旧模式的束缚，并且带有较为浓厚的计划经济和国有经济的色彩，不能积极的顺应时代的发展需要。我国正处于新的市场经济转型期，世界各国的经济相互交融，在这个时代背景下，当前相关单位的在其管理上进行变革和求新是至关重要的。但是企业内部的管理工作效率过低，人工流程运作起来浪费了大量的时间成本，并且对于工作上的疏漏、失误等现象还不能顺利解决。
1.2 管理人员的综合素质不高，管理水平低下
对管理人员进行正规的培训和管理，是一项工程得以出色完成的关键。但许多企业都停留在过度的追求经济效益而忽视了管理的重要性。管理人员在工作时经常不按所规定的规范进行有效管理，过于依赖自身经验，甚至许多管理人员并没有进行专业化的培训，比如无证就上岗，存在严重的专业水平上的差距。除此之外，还包括管理人员的不负责现象，管理人员对于自身岗位的重视程度不足，缺乏责任意识，对操作人员年以及设备使用和维护都做表面文章，起不到关键管理作用。对于一个企业而言，各单位对整个过程都必须具有严格的规章制度对作业行为进行制约和妥善管理，做到整体的有序进行。就目前而言，许多的管理部门在这方面的认识程度不高，管理方式并不规范，再加上相关的规章制度并不完善，不能更加细致的完成工作内容。这些都会影响工程的最终质量问题。
1.3 大数据技术在安全生产管理建设中的不足
一般而言，制造企业的发展水平都由自身的经济效益相关联，也因此使企业更注重追求经济上的反馈，而忽视了其他有助于企业生存和发展的关键点。比如，在生产过程中，数据管理维护力度弱，数据分析应用肤浅，以及仍存在较为凸显的技术人员以及管理人员专业程度不够的现象，都严重影响着质量管理体系的建立和工作落实。由于我国企业间整体上对信息化技术的应用并未完全普及，使得数据分析工具在一定程度上还处于落后阶段，不能满足正常生产活动中的分析工作，使得所的数据可靠度不高。大多数员工对于数据管理的掌握不到位，了解过于片面，导致在进行维护时不熟练，影响工作进程。大量信息需要被更新、整理，导致生产制造出的产品的质量不达标，影响着后续的推广和销售，进而影响企业的经济效益。
二、供应链背景下的制造业全质量管理系统构建
2.1 基础环境模块建设
对于制造业的生产经营过程，一定要严格做好基础环境的建设需求。包括了满足客户需求的社会环境建设，这里的客户不仅仅指的是B&C，还包括B&B;还要建立起完整的质量管理体系，并对管理人员进行相应的考核制度进行约束;除此之外就是对企业数据信息的基础建设，保证信息数据的实时共享和规范储存。
2.2 质量表示制定和审批模块建设
所谓的质量指标，一般企业都只停留在自身设定或者国家标准的前提下，忽略了顾客对于产品质量的要求。因此，这里的质量指标制定一定要同时满足以上三个方面，这样才能使制造的产品更好地满足受众。与此同时，质量指标的制定一定要保证收集的信息的科学性和可靠性，并确保其是一个动态过程，可以随实际状态进行调整，这样在后续审批时也可以制定一个参考区间。
2.3 安全生产指挥中心的模块建设
就当前而言，基于大数据支持下的安全生产指挥中心的科学建设过程主要包括两个板块，分别是逻辑与技术架构。其中，逻辑架构的组成部分就是我们日常的工作人员，即对各类数据进行收集，同时对生产活动的各个环节进行监控，以及最基本的业务处理工作。而技术架构主要是指通过利用计算机等服务器对数据进行分析和整理，该过程对最终数据的可靠度起着直接影响。这里的管理主要是对其日常生产活动中产生的大量数据信息的整合过程，在这个过程中分析出当前企业生产中存在的问题，并提出合理的解决措施，这样可以有效的提高其生产效率。在此基础上，利用信息化的技术手段对整个生产过程进行更为全面的监控，包括对全体施工技术人员的监督工作，做好预警机制，保证在风险到来时能做到及时识别和处理。这一过程包括了对于其流程管理、文件管理以及质量统计等各阶段的控制。
2.4 質量不达标产品管理模块建设
这一模块建设主要是指产品质量出现问题后的处理过程，主要是对不符合客户需求，满意度不达标的产品进行处理，对产品的质量信息进行分析，并根据投诉等反馈的信息进行有效的协调处理，及时纠正产品存在的错误，以防影响企业的品牌信誉度。
三、结束语
通过对上文的对制造业现状进行分析，可以看出我国的制造行业正处于迅速上升的发展阶段，还有管理工作以及质量控制上的不足，一定程度阻碍了行业发展。因此，各个企业间一定要深知，竞争不仅仅是经济效益的竞争，更重要的是产品质量、价值的竞争。因此，不断将其各方面进行制度化整改和系统化管理成为首要任务，将质量管理系统的完善工作做到极致，促进制造质量与经济统一发展。
参考文献：
[1]郝友花.基于供应链的制造业全质量管理系统研究[J].南方农机，2017（16）：138-138.
[2]胡红云;傅雪红;洪怡恬;制造企业供应链管理的几个重点问题[J];三峡大学学报（人文社会科学版）;2019年05期.
[3]彭涛;王恒;石越;方红;黄守东;发挥内外贸渠道和品牌优势，努力成为供应链的管理者[A];2017中国钢铁年会论文集[C];2017年.
关键词：制造业;供应链;全质量管理;现状
随着现代化技术的发展和应用，优质的质量管理体系的建立对企业产生着越来越深远的影响，也成为企业经营过程中不可或缺的一部分。因此，为了更好地保证制造企业的管理水平，我们一定要提高对供应链管理系统（SCM）的创新和应用，顺利时代发展趋势，积极地结合自身实际合理应用有关质量管理的手段，实现制造业全质量管理的高质量、高水平发展。
一、我国制造业质量管理现状分析
1.1 管理方式陈旧，程序过于复杂
在这个网络新媒体盛行的时代，我国对各企业的管理工作也提出更高的要求。针对当前的制造业其生产管理的工作可以看出，其整体上还存在陈旧模式的束缚，并且带有较为浓厚的计划经济和国有经济的色彩，不能积极的顺应时代的发展需要。我国正处于新的市场经济转型期，世界各国的经济相互交融，在这个时代背景下，当前相关单位的在其管理上进行变革和求新是至关重要的。但是企业内部的管理工作效率过低，人工流程运作起来浪费了大量的时间成本，并且对于工作上的疏漏、失误等现象还不能顺利解决。
1.2 管理人员的综合素质不高，管理水平低下
对管理人员进行正规的培训和管理，是一项工程得以出色完成的关键。但许多企业都停留在过度的追求经济效益而忽视了管理的重要性。管理人员在工作时经常不按所规定的规范进行有效管理，过于依赖自身经验，甚至许多管理人员并没有进行专业化的培训，比如无证就上岗，存在严重的专业水平上的差距。除此之外，还包括管理人员的不负责现象，管理人员对于自身岗位的重视程度不足，缺乏责任意识，对操作人员年以及设备使用和维护都做表面文章，起不到关键管理作用。对于一个企业而言，各单位对整个过程都必须具有严格的规章制度对作业行为进行制约和妥善管理，做到整体的有序进行。就目前而言，许多的管理部门在这方面的认识程度不高，管理方式并不规范，再加上相关的规章制度并不完善，不能更加细致的完成工作内容。这些都会影响工程的最终质量问题。
1.3 大数据技术在安全生产管理建设中的不足
一般而言，制造企业的发展水平都由自身的经济效益相关联，也因此使企业更注重追求经济上的反馈，而忽视了其他有助于企业生存和发展的关键点。比如，在生产过程中，数据管理维护力度弱，数据分析应用肤浅，以及仍存在较为凸显的技术人员以及管理人员专业程度不够的现象，都严重影响着质量管理体系的建立和工作落实。由于我国企业间整体上对信息化技术的应用并未完全普及，使得数据分析工具在一定程度上还处于落后阶段，不能满足正常生产活动中的分析工作，使得所的数据可靠度不高。大多数员工对于数据管理的掌握不到位，了解过于片面，导致在进行维护时不熟练，影响工作进程。大量信息需要被更新、整理，导致生产制造出的产品的质量不达标，影响着后续的推广和销售，进而影响企业的经济效益。
二、供应链背景下的制造业全质量管理系统构建
2.1 基础环境模块建设
对于制造业的生产经营过程，一定要严格做好基础环境的建设需求。包括了满足客户需求的社会环境建设，这里的客户不仅仅指的是B&C，还包括B&B;还要建立起完整的质量管理体系，并对管理人员进行相应的考核制度进行约束;除此之外就是对企业数据信息的基础建设，保证信息数据的实时共享和规范储存。
2.2 质量表示制定和审批模块建设
所谓的质量指标，一般企业都只停留在自身设定或者国家标准的前提下，忽略了顾客对于产品质量的要求。因此，这里的质量指标制定一定要同时满足以上三个方面，这样才能使制造的产品更好地满足受众。与此同时，质量指标的制定一定要保证收集的信息的科学性和可靠性，并确保其是一个动态过程，可以随实际状态进行调整，这样在后续审批时也可以制定一个参考区间。
2.3 安全生产指挥中心的模块建设
就当前而言，基于大数据支持下的安全生产指挥中心的科学建设过程主要包括两个板块，分别是逻辑与技术架构。其中，逻辑架构的组成部分就是我们日常的工作人员，即对各类数据进行收集，同时对生产活动的各个环节进行监控，以及最基本的业务处理工作。而技术架构主要是指通过利用计算机等服务器对数据进行分析和整理，该过程对最终数据的可靠度起着直接影响。这里的管理主要是对其日常生产活动中产生的大量数据信息的整合过程，在这个过程中分析出当前企业生产中存在的问题，并提出合理的解决措施，这样可以有效的提高其生产效率。在此基础上，利用信息化的技术手段对整个生产过程进行更为全面的监控，包括对全体施工技术人员的监督工作，做好预警机制，保证在风险到来时能做到及时识别和处理。这一过程包括了对于其流程管理、文件管理以及质量统计等各阶段的控制。
2.4 質量不达标产品管理模块建设
这一模块建设主要是指产品质量出现问题后的处理过程，主要是对不符合客户需求，满意度不达标的产品进行处理，对产品的质量信息进行分析，并根据投诉等反馈的信息进行有效的协调处理，及时纠正产品存在的错误，以防影响企业的品牌信誉度。
三、结束语
通过对上文的对制造业现状进行分析，可以看出我国的制造行业正处于迅速上升的发展阶段，还有管理工作以及质量控制上的不足，一定程度阻碍了行业发展。因此，各个企业间一定要深知，竞争不仅仅是经济效益的竞争，更重要的是产品质量、价值的竞争。因此，不断将其各方面进行制度化整改和系统化管理成为首要任务，将质量管理系统的完善工作做到极致，促进制造质量与经济统一发展。
参考文献：
[1]郝友花.基于供应链的制造业全质量管理系统研究[J].南方农机，2017（16）：138-138.
[2]胡红云;傅雪红;洪怡恬;制造企业供应链管理的几个重点问题[J];三峡大学学报（人文社会科学版）;2019年05期.
[3]彭涛;王恒;石越;方红;黄守东;发挥内外贸渠道和品牌优势，努力成为供应链的管理者[A];2017中国钢铁年会论文集[C];2017年.