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高武盛:从质量追溯到绿色运营 推动制造企业一体化运营体系落地

作者:郝云 日期:2025-06-13 点击数: 


上午九点多,浙江围国电气车间里,一批工业控制柜正在进行出厂前的最后检查。检验员手中的流程卡,不再只记录产品型号、工序节点和检验结果,还增加了材料批次、异常处理、返工说明,以及生产过程中的关键能耗节点。对外行来说,这只是一张内容更细的表单;但对一家中小工业制造企业而言,能够把质量、交付、异常处理和能源使用纳入同一套记录体系,意味着企业的日常管理方式正在发生变化。

浙江围国电气董事、运营总监高武盛,是这项变化的主要推动者之一。过去,质量问题通常由质量部门处理,交期由生产部门负责,环保和能耗则多由行政或设备管理人员分别记录。各部门都在履行职责,但当一个问题同时涉及材料、工艺、返工、交付和能耗时,信息往往分散在不同人员和表格中。“以前也不是没人管,但经常是各管一段。”高武盛说,“出了问题以后,每个部门都能解释一部分,但很难在第一时间把前后关系串起来。”

高武盛没有从采购一套复杂软件开始,而是先带领团队重新梳理采购、技术确认、生产、检验、异常处置和交付环节。他要求材料批次、技术变更、工序检查、返工原因和处理结果尽可能形成对应记录,并推动生产、质量和相关管理人员使用相对统一的信息口径。在他的推动下,ISO 9001质量管理要求和ISO 14001环境管理要求不再只在审核前被集中整理,而是逐步被拆解为车间每天能够执行的动作:哪些材料需要追溯到批次,哪些工序必须留下记录,哪些异常不能只作口头处理,哪些返工需要同时分析质量影响、工时消耗和能源使用。

高武盛在这一过程中承担的,并不只是提出方向。他参与确定关键记录节点,组织团队复盘重复出现的问题,并推动相关部门把整改结果落实到后续批次。对已经处理完的异常,他要求团队继续追问问题来自材料、设计确认、工艺、设备还是现场操作,而不是仅以“本次已经返工完成”作为结束。车间里一位工作多年的现场主管说,最大的变化不是“多填了几张表”,而是出了问题以后更容易找到原因。“以前有时候产品返工,大家第一反应是先补救、先把货赶出去。现在会多问一步:为什么这个节点出问题?是材料、工艺、操作,还是前面设计确认没有说清楚?有记录以后,后面就不容易反复踩同一个坑。”

高武盛曾提到一个内部案例。企业在一类定制控制柜项目中,连续遇到接线端子装配偏差。单次问题并不严重,返工后仍可交付,但多次出现后,既影响生产节奏,也增加了材料、人工和能源消耗。针对这一情况,高武盛组织团队把多批订单放在一起复盘,不再只检查装配动作本身。团队最终发现,部分技术变更没有在车间端形成足够明确的节点提示,导致现场对细节理解不一致。进一步对照记录后,还能看到返工批次的工时和能耗明显偏高。“如果只把它当成一次质量问题,管理动作就会停留在‘这次有没有改正’。”高武盛说,“把它放进完整运营记录中以后,就能看到它同时影响交期、返工成本、人员安排和能源使用。只有把这些关系放在一起看,才能真正减少重复损失。”

在后续调整中,高武盛推动前端技术确认和车间执行之间增加更明确的变更提示,并要求异常处理结果能够回到后续生产流程中接受验证。对他而言,质量管理的重点并不是在问题发生后完成一份整改记录,而是确认同类问题是否在下一批次真正减少。在他看来,中小制造企业推进数字化和绿色管理,并不一定要一开始就投入庞大而复杂的系统。更现实的路径,是先建立关键流程节点、责任机制和统一数据口径,让信息至少能够对得上、找得到并用于改进。等记录和执行稳定后,再逐步引入更深入的数据分析和智能化工具。

据企业现有统计,相关智能质量与运营控制体系自2021年投入运行以来,产品一次交检合格率由约92%提高至98.6%,订单平均交付周期缩短约25%,单位产值能耗下降约18%。企业测算,相关节能和运营优化措施每年可减少用电约45万度。一家长期合作客户的采购负责人表示,他们更看重的,不只是供应商是否持有认证,而是企业能否清楚说明材料批次、技术变更、生产过程和异常处理。“有些企业产品并不差,但一问到变更过程和追溯记录就比较分散。围国电气这些年在过程管理上更加稳定,很多信息不再依赖某个人记住,而是能够落实到记录中。”

高武盛认为,工业企业的质量、交付、成本和绿色运营并不是几条彼此独立的管理线。质量异常通常伴随返工和延期,排产不合理会增加设备空转和能源消耗,供应链波动也可能同时影响交付、库存和成本。一套有效的运营体系,应当把这些相互关联的问题放进同一个持续改进框架。从车间里的一张流程卡往回看,企业的变化表面上是记录更加细致,实质上则是把原本分散的管理要求转化为统一、可执行、可追溯的日常流程。高武盛所推动的工作,也正是在这个层面发生作用:把质量体系和绿色运营从认证文件中的要求,变成制造现场每天都能执行、能够被检查、也能够持续修正的运营机制。这种管理思路并不局限于某一种工业产品。其基本逻辑同样适用于不同制造和项目型工业场景:通过流程标准化、质量追溯、异常闭环和资源效率管理,提高复杂工业任务的稳定交付能力。