技能需要Robot-Proof从事质量保证

如果你在质量保证工作,你理解是多么迅速不同新兴技术开始改变你的工作的性质。区块链,物联网、机器学习和射频识别跟踪的几个新的颠覆性技术,几乎肯定会影响你的职业生涯在一个或另一个可能的形式,在短短几年的时间。

问题是:你能做什么今天主动更新你的技能才能保持竞争力?你如何确保你的角色在质量保证世界robot-proof吗?

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技术,将会改变质量保证

不管你工作的行业,质量保证都是关于贵公司确保产品生产和销售满足分销和市场所需的质量标准。这些标准可以由组织内部标准,行业标准制定的更广泛的行业,或者当地的安全标准,国家,国家,国际监管机构。

在其核心,质量保证是防止不良产品产生,和事件是产生,使它从到达消费者,这样它可以伤害。

虽然总是会有一个角色为人类在质量保证过程中,新技术正推动什么是可能的边界而无需人工干预。一些最重要的领域,很可能影响质量保证:

区块链:一个永久的、分散的和不变的记录,可以用于各种各样的用途。例如,事件中引用区块链分类帐可能不好或受污染产品进入供应链,为了更快更安全地解决问题。它还可以利用来跟踪产品和整个供应链一站一站的文书工作。这有可能重塑记录在工业实践。

物联网(物联网):这种新兴趋势由各种各样的wifi设备可以利用整个制造过程。也有物联网的真正潜力,形式的传感器,可能在分配过程中尤其重要,特别是食品和药品等商品在运输过程中温度和湿度波动的风险。

人工智能(AI)和机器学习:可能发挥重要作用的两种技术数据是如何收集,加工,质量保证过程和解释。这些技术已经扮演不可或缺的角色在软件和技术开发和质量保证,但有可能影响产品从食物到汽车。

射频识别(RFID):允许实时跟踪产品,库存,和运费,这是特别重要的组织处理复杂的全球供应链。

今天的质量保证责任专家

一个组织的质量保证团队的职责一般包括:

• 起草、解释和实施质量保证标准和程序的组织
• 评估新的和现有的法规,以确保你的质量保证协议实现的需求
• 确保产品质量通过定期审计和测试
• 记录你的内部审计的结果作为参考,包括统计数据对你的产品的质量
• 识别区域沿着供应链或制造工艺,可以解决改善产品质量和安全
• 每个个人发展培训流程处理或与产品进行交互
• 确保持续的合规和风险管理整个组织

传统上,为了履行这些职责,质量保证经理需要精通的技能包括:

• 领导
• 组织和规划
• 沟通
• 统计分析
• 解决问题
• 特定于行业的技术知识

随着新技术的出现,并承诺承担越来越多的监控和跟踪责任,QA人员将需要能够证明他们为组织带来更高的价值。这样做的一个方法是通过增加你的技能来满足工作的新现实,这些新技术的影响。

新兴技术质量保证专业人员

1。能够理解、解释和与数据通信

所有这些技术能够显著影响质量保证,在他们的根,一个共同点:数据。

区块链是一个大型的、分散的分类数据,物联网收集实时数据在产品制造过程、人工智能和机器学习技术收集和解释大量的信息,和rfid跟踪手段获取数据沿着供应链库存所在。

尽管数据和统计数据往往发挥着重要的作用在质量保证,将一个或所有这些技术融入到贵公司的质量保证过程有可能大大增加收集的数据的数量在你的产品的生产和运输。

因此,质量保证工人证明理解和解释数据的能力比那些不占优势。那些能把数据,归结用它来交流与non-data-focused个人最大的优势。

2。增加项目管理技能

项目管理技能尤其重要的早期阶段实施质量保证流程和协议。但项目管理也影响QA当公司重大的改变他们的流程,如合并新的、复杂的技术。

实现的技术将影响工作由质量保证团队的平均操作绝非易事。将他们的供应链需要全面了解QA过程以及项目管理的坚实基础。

现在花时间建立这些技能,是否通过获得一个认证或者仅仅是通过更多的实践项目管理在当前的角色,后来,就能很容易地证明,你的人来领导这个项目。

3所示。专业领域

专业人员在质量保证工作至少需要一个基本的理解技术过程的组织,来帮助确定产品是否达到标准。在发生产品是不合格,这些知识也将允许您确定问题处理的发源地。

随着更多的工作变得自动化通过使用射频识别跟踪技术和物联网传感器、质量保证工人的最好的方法来提高他们的工作安全是通过开发特定行业专业知识。

真正理解每一步供应链/生产过程,质量保证团队的成员将能够识别的弱点,主动解决问题,并提高他们的组织的底线,即使是最先进的技术还不能做。你可以证明你提供的价值的组织不能够执行一组任务列表,但在战略见解,你讨论。

4所示。人类的素质

这似乎是一个奇怪的“技能”包括在列表中,但它是最重要的一个对任何质量保证专业。

是有效的在任何质量保证的作用需要了解产品如何影响人类使用产品的人。它需要一种什么是利害攸关的如果坏产品离开工厂。它需要一定程度的同情最终用户。

像人类一样思考的能力不仅理解是至关重要的一个问题,但灌输一种紧迫感解决表示问题。它也不能被复制的技术。

机器,机器人,和大数据工具。他们将帮助质量保证流程和员工成为更有效和更有效率。但靠自己,他们是有限的。这是背后的人类工具提出正确的问题,看到了模式和连接是谁总是会和有效的质量保证的关键。

根据达林Detwiler、副院长、教授食品监管政策东北大雷竞技app最新版raybet雷竞技学学院的专业研究,对过去的回忆和暴发的研究表明,在许多,如果不是大多数情况下,公司参与了所有的信息,需要防止事件发生。他们所缺少的,是人类行为。

“大数据转化为可操作的信息的能力需要人类智慧:理解风险的可能性和严重性和理解真正的对消费者的影响,”他说。

展望未来

新兴技术具有巨大的潜力重塑质量保证工作完成的方式。为了保持竞争力,今天的质量保证专业人员需要关注改善他们目前的技能同时发展新的能力的挑战。最重要的是,为了真正robot-proof职业生涯,质量保证人员需要接受人类的元素以技术不能做的事情。