产品质量检测工作中的数据管理研究

(深圳市计量质量检测研究院 广东 深圳 518055)

产品质量检测是决定着产品生产销售成果的重要环节，而产品的数据是开展工作的重要基础，对于数据的收集、分析与后续管理，都要认真对待，才能得出更加全面的产品质量信息，确保产品质量检测工作的顺利推进，特别是在大信息背景下，产品质量信息愈发复杂，更要做好信息管理工作，才能保证质量检测工作的顺利推进。文中讨论以此为主题展开，以提供理论参考。

一、产品质量检测概述

质量检测工作，主要是指对于产品或服务质量是否符合国家相关质量规定进行审查验证的重要环节。在这一体系当中，检测的内容被细分为许多方面，包括工程质量检测、空气质量检测、环境质量检测以及产品质量检测等。产品质量检测是其中关键的一环，部分情况下，质量检测也可以被称作实验或是测试，其主要是指针对给定的材料、产品、设备、生物体、技术工艺或服务等多类对象的检测，要依照法规限定的程序，去针对检测对象的一个或多个特性或是多项性能去进行分析检验。为了保证检测结果精准且全面，符合国家所制定的标准，必须要在特定检测范围之内去开展工作，严格遵照规定程序去推进工作，即可达成目标。对于检测所得到的结果，必须要进行详实记录，并且以检测证书或是报告等形式体现出来。无论是有形还是无形产品，其质量检测都要以全面且真实的数据为基础，所以数据管理是决定着质量检测成果的重要一环。特别是在信息化、在大数据发展趋势下，更要对数据进行全面收集、合理分类以及精准应用，才能得到更加可靠的检测结果，为此需要针对数据管理工作在产品质量检测中的重要价值以及应用策略展开分析，才能保证质量检测工作有更加可靠的信息基础，得出更加精准的检测成果[1]。

二、数据管理工作在产品质量检测体系中的价值分析

所谓数据管理，包括对于数据的收集、整合分类、分析及存储、调用。在产品质量检测工作当中，数据是最为关键的核心要素，是开展工作的主要依据，所以对于数据管理工作必须要提起重视，才能够确保产品质量检测工作更加顺利的推进。特别是在大数据的时代，无论是有形与无形的产品，其构成都更加精密，检测过程中所涉及的数据也更多、更加复杂，所以只有做好数据管理，才能得到更加精准可靠的检测结果。对于产品质量检测体系中数据管理工作的重要价值进行分析，其主要体现在以下几点。其一是确保信息的全面性，除去产品的基本信息以外，借助信息平台，可以随时追踪产品的生产信息、销售信息及中间商、用户反馈信息等等，这些信息都是质量检测工作的依据，无论何时有了质量信息反馈，都能够借助信息平台去及时跟进，并且将新的质量信息录入系统，为检测工作奠定基础。其二是能够确保工作效率得到提升，利用信息平台的数据管理技术，能够对数据进行更快的收集、分类、分析、存储与调用。这样一来质量检测工作会更加高效的完成，同时也能够减轻人力负担，减少检测人员的工作量。其三是能够提升检测精准性，通过信息平台对数据进行计算与分析，能够保证相关数据更具可靠性，而检测工作正是要以真实准确的数据为基础才能更好的完成。这是产品质量检测体系当中数据管理的价值所在，通过数据管理手段的利用，能够为质量检测工作的实际开展奠定良好的基础[2]。

三、产品质量检测工作中的数据管理策略分析

(一)提升相关人员的数据管理意识与能力

以上曾谈及，要做好产品质量检测工作，必须要以大量、精准且真实的数据为基础。而相关人员的数据管理意识与能力，则是决定着数据质量的关键要素。任何工作都是以人为本的，即便是要借助机械去完成的任务，也要有人的监管与操作，才能完成。所以要确保产品质量检测工作有足够且真实的数据为基础，必须要首先培养相关人员的数据管理意识与能力。要更好的完成数据管理工作，为质量检测工作提供可靠的数据基础，相关人员首先必须要具备严谨、认真、诚实的工作态度，要有责任意识，做到秉持一丝不苟的态度完成本职工作才能得到理想的工作成果。而在专业能力方面，则要具备数据收集、分析与计算的能力，此外还要懂得运用信息设备去完成数据管理工作。为了确保相关人员的专业素养，必须要首先建立起系统性的培训体系，从理论与实践两个方向入手培养人员队伍的综合素养。除此之外在实际工作过程中，必须要严格的做好人员监管，严格依照相应规章去分配权责，落实奖惩，这样一来在实际工作过程中，相关人员的工作会更加规范，效率会更高、数据的质量也会更高。

(二)改革数据管理技术

数据管理技术是决定着数据管理质量的基础技术，而基础数据的质量，决定着产品质量检测工作能否顺利完成，而技术手段的应用以及技术的革新，则是提升数据质量的必要条件。在信息化、大数据的时代背景下，必须要全面投入信息化管理平台的建设与完善当中，才能确保数据的可靠性得到提升。有条件的前提下，应当建立起内部专属的数据管理渠道，对于产品质量数据进行收集、整合、分类与存储，并且要有搜索的渠道，确保能够更快调用信息。为了确保信息安全，应当进一步完善验证机制，同时为了确保数据管理根据针对性，应当进一步完善数据的分支，对于产品的设计数据、生产数据、销售信息、客户服务信息等多方面的数据信息，要设置不同的分支，以便更快的找到所需要的信息，这样能够确保质量检测工作更加便捷，进一步减少工作量。并且要随时根据数据管理技术的发展趋势，引入能够提升工作质量的创新数据管理技术。

(三)将数据管理与质量检测责任联系起来

数据管理工作是为质量检测工作奠定数据基础的必要工作环节，数据的精准性与全面性，决定着检测工作的质量。所以为了保证质量检测工作的顺利推进，首先要将数据管理与质量检测的责任关联起来，将不同阶段的责任落实到个人，才能保证出现问题时迅速明确责任所在。数据管理在质量检测工作开始之前，便已经开始，同时也贯穿质量检测工作的全过程，在实际的质量检测过程当中，对于数据的变动也要及时进行了解，随时收集信息，所以必须要确保每一项数据都有其归属，才能在出现误差时随时进行追责。每个相关人员所提供的数据，都要有原始记录，标记获取时间、管理人、上交时间等等，而后续管理过程中，每一次的数据变动，实际操作也都要有明确的记录。这是追诉权责的主要依据。只有做好各个阶段的数据管理责任分配，才能确保相关人员都提起重视，认真对待数据的管理工作，以及在产品质量检测过程中的数据应用[3]。

结语

产品质量检测工作，是对各类产品的质量进行审核判断的重要环节，无论是有形或是无形的产品，如果要得到良好的使用反馈，取得理想的销售业绩，都必须要做好质量检测，而数据管理是质量检测体系当中的关键一环，决定着数据的来源与质量，文中针对相关要点与策略进行了分析，望推动工作改革。