最近的研究表明，64% 的组织将数据质量视为其首要数据完整性挑战，67% 的组织表示他们不完全信任用于决策的数据（Precisely）。与此同时，59% 的公司仍然没有系统地测量数据质量，这一差距导致每年平均损失近 1300 万美元（Gartner）。然而，尽管面临这些挑战，但超过 90% 的组织报告来自数据和分析投资（Coherent Solutions）的可衡量价值，这既揭示巨大的机会，也暴露迫切的执行差距。
当一个环节出现问题时，比如供应商的材料变异或实验室的校准漂移，其影响就会在整个生态系统中引发连锁反应。无论您是生产药品、部件还是电力，当今质量方面的挑战都超越了行业界限。
这就是为什么当我们展望未来时，质量重新构想不仅仅是一个主题，更是一个紧迫的现实。
几十年来，质量主要与制造相关：生产线、过程变异和控制图。但如今，质量是每个职能部门和每个部门的共同责任。
数字化转型加快对可见性、可追溯性和责权分明的期望。客户和监管机构都希望获得一致性能的证明，而不仅仅是承诺。因此，质量专业人士必须以前所未有的方式，串联起数据源、部门与决策之间的关键关联。
但是，许多组织仍然面临同样的障碍：系统断开连接、孤立报告和被动问题解决。结果？ 错失关键见解、重复劳动频发、关键指标模糊。
当组织采用统一的分析方法时，复杂性就会变得清晰。通过跨团队和职能部门连接数据，质量专业人员创造一种通用语言：将日常运营转变为持续改进。
这就是 Minitab 传统的用武之地。50 多年来，Minitab 帮助组织了解数据并将其转化为可衡量的进展。从统计分析和可视化到预测建模和实时过程监控，Minitab 使团队能够从被动故障排除转变为主动预防。
数据驱动的质量并不能取代人为因素——而是强化人为因素。借助清晰的见解和可访问的工具，专业人员可以将专业知识集中在最重要的领域：推动改进、减少浪费和创造可持续价值。
在 Minitab，我们相信质量的未来取决于可访问性。数据和分析不应该只属于专家，它们应该为每个人赋能。
这就是为什么我们将分析民主化作为我们的使命，弥合复杂统计方法与实际的日常决策之间的差距。我们的平台旨在让从操作员、工程师到高管的任何人都能够自信地探索、可视化和操作数据。
通过直观的控制台、自动化报告和 AI 驱动的见解，Minitab 确保改进不会止步于分析师的桌面，它成为一种在整个组织中扩展的共享思维模式。
随着世界各地的组织继续数字化转型之旅，一个事实脱颖而出：质量没有边界。
法国的一家医院和比利时的一家制造商可能会测量不同的指标，但两者都依赖于数据来实现一致性、安全性和信任。改善医疗保健患者治疗效果的相同原则可以减少生产中的浪费。确保实验室合规性的相同可追溯性可以增强全球供应链的可持续性。
通过这种方式，数据成为一个很好的连接点：将人员、过程和绩效关联到一个持续的学习和改进周期。
展望 2026 年，质量正在重新成为首要战略优先事项：不仅面向制造商，而且面向每个数据驱动型组织。随着分析、AI 和自动化的快速发展，重新定义质量管理方式的潜力从未如此巨大。
这一转型已经通过实时运营智能形成，从可见性（“正在发生什么？”）转变为见解（“为什么？”），再到预测分析（“接下来会发生什么？”），最终转变为可以自动对数据采取行动的规范性和自优化系统。
这种演变并不能取代质量专业人员，而是赋予他们力量。通过将人类专业知识与数据驱动的智能相结合，组织可以将每个见解转化为行动，并将每个过程转化为改进机会。