优化 SAP S/4HANA 中的质量管理以提升合规性
许多质量管理流程都面临调查缓慢和合规风险的困扰。低效的纠正措施和未解决的问题会阻碍整体产品质量。我们的平台能帮助您精准识别质量事件中的瓶颈，并引导您进行切实的改进，从而提升效率、合规性和整体产品质量。
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为什么优化 SAP S/4HANA 中的质量管理至关重要
质量管理不仅仅是一个职能部门，它更是企业实现卓越运营和赢得客户信任的核心支柱。在当今竞争激烈的市场环境下，低效的质量管理流程会带来显著的业务风险，包括运营成本上升、客户满意度下降、潜在的合规罚款以及品牌声誉受损。在 SAP S/4HANA 质量管理模块中，企业虽然拥有管理质量 event、检验和审计的强大工具，但真正的挑战往往在于底层的“流程”本身，即这些工具的使用效率以及质量问题的解决速度。根本原因分析的延迟、纠正和预防措施 (CAPA) 的不力，或对质量标准执行不一，都会严重影响产品质量、上市周期和盈利能力。因此，理解并优化这些工作流对于保持竞争优势和确保稳定的质量产出至关重要。
Process Mining 如何洞察您的质量工作流
Process Mining 为客观分析和改进 SAP S/4HANA 中的质量管理流程提供了一个强有力的视角。通过利用来自 SAP 关键数据表（如 QALS 检验批记录、QAVE 使用决策、QAMV 检验特性、QMEL 质量通知和 QMSM 质量通知任务）的事件日志 data，Process Mining 可以还原每个质量 event 真实的端到端路径。这种方法超越了理论上的流程模型，揭示了“现状”真相，通常能发现隐藏的复杂性、偏离标准操作程序 (SOP) 的行为以及导致效率低下的意外返工循环。
例如，Process Mining 可以直观地指出质量 event 通常在哪个环节停滞，是在初始评估阶段、根本原因分析期间，还是在等待纠正措施的审批。它能识别出导致瓶颈的具体部门、角色甚至个人用户，从而缩短解决质量问题的整体周期。此外，它还为合规性差距提供了实证，精准展示了哪些强制性步骤（如纠正措施的最终有效性验证）被跳过或延迟。这种基于 data 的客观洞察对于理解质量管理系统的真实性能并确定有针对性的改进机会至关重要。
Process Mining 揭示的关键改进领域
将 Process Mining 应用于您的 SAP S/4HANA 质量管理 data，可以挖掘出以下几个关键改进领域：
- 加速问题解决：识别并消除延长质量 event 生命周期的瓶颈，显著缩短从发现问题到结案的整体周期，确保对质量问题作出更快响应，并加速客户反馈的整合。
- 强化纠正和预防措施 (CAPA)：清晰掌握 CAPA 流程的有效性和效率。发现拟定措施未能实施或验证的环节，并识别预示需要更强有力预防策略的重复性问题。
- 简化合规并降低风险：验证是否始终遵循内部质量标准和外部监管要求（如 ISO 或 FDA 指令）。精准定位可能导致审计风险的偏差或违规活动，从而实现主动纠正。
- 优化资源分配：了解质量流程各阶段的工作量分布。识别出负载过重的部门或需要额外资源或流程重新设计的审批环节，以防止延迟。
- 减少返工并提升一次成功率：通过分析频繁的返工循环或重复发生的质量 event，您可以识别导致缺陷的系统性问题，从而提高一次成功率并减少浪费。
优化质量管理后的预期成果
利用 Process Mining 优化 SAP S/4HANA 中的质量管理流程，您可以获得切实的、可衡量的收益：
- 缩短周期：平均处理质量 event 的时间将显著减少，从识别到最终解决和验证的每个环节都将更加高效。这直接转化为更强的问题解决能力和对质量问题的快速响应。
- 节省成本：降低与劣质产品相关的成本，包括减少返工、报废、保修索赔和潜在的合规罚款。更高效的流程意味着更少的浪费和更高的资源利用率。
- 提升合规性：加强对内部质量标准和外部监管要求的执行力度，显著降低违规风险，并提升审计准备效率。
- 提高产品和服务质量：通过系统性地解决流程效率低下和根本原因，您将减少缺陷，提升整体产品或服务质量，从而提高客户满意度和品牌忠诚度。
- 增强运营效率：实现更精简的工作流和更合理的质量人员配置，构建一个更高效、更强大的质量管理体系。
开启质量管理流程优化之旅
借助正确的洞察，优化 SAP S/4HANA 质量管理以提升合规性和效率是完全可以实现的目标。Process Mining 为您提供了必要的透明度，让您看清流程的优势以及更重要的——需要改进的地方。通过理解质量 event 的真实流转情况，您可以实施精准的变革，推动整个组织的显著提升。今天就开启您的征程，打造一个更高效、更合规且高质量的运营体系。
质量管理的 6 步改进路径
您将获得
可视化您的质量流程并精准定位瓶颈
- 可视化端到端的质量事件流
- 精准定位调查缓慢的根本原因
- 监控合规风险和纠正措施
- 通过流程变体基准测试实现性能优化
典型成果
实现卓越的质量管理
这些成果说明了组织通过数据驱动的洞见优化质量管理流程通常能够实现的改进。通过对 SAP S/4HANA 质量管理数据利用流程挖掘，企业能够获得精简运营和提高质量标准所需的清晰度。
从调查到分析的平均时长
显著缩短识别和分析质量事件根本原因的时间，加速问题解决并防止再次发生。
纠正措施计划审批所需时间
精简纠正和预防措施计划的审批流程，消除瓶颈并加速方案的实施。
需要返工的措施数量减少
提高初始纠正措施的有效性，从而减少返工事件，确保问题在第一次处理时就得到彻底解决。
在截止日期前完成的措施比例
确保更高比例的纠正和预防措施在目标解决日期内完成，从而提升合规性和运营可靠性。
遵循标准质量 event 流程
推动对标准化质量 event 流程的严格执行，减少偏差和手动变通方法，从而提高效率并降低风险。
质量事件管理带来的成本节约
通过减少返工、加速解决过程以及在整个质量管理流程中优化资源配置，将与质量事件相关的成本降至最低。
实际效果可能因流程复杂性、data 质量和实施范围而异。此处显示的数字反映了在类似部署中观察到的常见改进。
常见问题
常见问题
流程挖掘能够描绘出 SAP S/4HANA 中实际的质量管理流程，揭示质量事件的真实流向，而不仅仅是设计的流向。它能识别瓶颈、合规偏差和低效环节（例如根本原因分析或措施审批中的问题）。这有助于通过数据驱动的决策来缩短解决时间并提高措施的有效性。
首先，您通常需要与质量事件相关的 event log。这包括“质量事件 ID”等 case 标识符、活动名称以及每一步的 timestamp。相关表通常包括存储质量通知单、检验批、质量措施及相关审批状态的表。
一旦完成 data 提取和模型设置，通常在几周内即可获得质量管理流程的初步洞察。基于这些洞察进行的有针对性的优化（如缩短根本原因分析时间或加快措施审批），可在几个月内带来显著改进。具体进度取决于 data 的可用性以及所分析流程的复杂程度。
主要的技术要求是访问您的 SAP S/4HANA 系统以提取相关的交易数据，通常通过标准连接器或 API 实现。然后使用流程挖掘平台来摄取和分析这些数据。由于数据提取通常涉及只读访问，预计对您的生产 SAP 系统影响极小。
不会，流程挖掘是一项非侵入式的分析技术。它从您现有的 SAP S/4HANA 系统中提取数据，无需更改您的配置或核心业务流程。分析是在外部进行的，确保您的运营系统不受影响。
当然可以。Process Mining 可以可视化所有流程变体，从而轻松发现偏离标准程序的行为，并识别导致重复性问题（如无效的纠正措施）的模式。通过将实际流程与既定标准进行对比，您可以强制执行合规性，并主动解决不符合项的根本原因。
信誉良好的流程挖掘解决方案会采用强大的安全措施，包括数据加密、访问控制和匿名化技术。数据提取通常使用安全的只读连接，确保您的敏感信息在整个分析周期内受到保护。遵守 GDPR 等相关数据保护法规是标准配置。
无论公司规模大小，流程挖掘都能带来显著收益。虽然大型组织可能有更复杂的流程，但即使是小型企业也能发现关键的低效环节并优化其质量管理工作流。价值在于理解并改进您特有的流程，而不仅仅在于业务规模。
通过分析不同调查活动所花费的实际时间并识别瓶颈，Process Mining 可以揭示资源过度使用或利用不足的环节。它能突出显示导致延迟或需要过多人工干预的步骤，使您能够更有效地重新分配资源并简化调查工作流。这不仅能加快问题解决速度，还能降低运营成本。
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