一、公司简介

浙江某地理信息有限责任公司成立于2014年，在职员工79人。公司拥有甲级测绘资质，已形成基础地理信息应用、地下空间信息化、市政设施安全和智慧城市等核心业务，能为客户提供空间地理信息全过程智慧化运营监控解决方案，年产值3000余万元。目前公司已通过质量、环境、职业健康、知识产权、售后服务体系认证和CMMI成熟度三级认证。

二、公司急需解决的质量管理问题

目前公司正处于快速发展期，市场业务订单需求增长迅速，但公司业务流程和管理制度发展尚不成熟，导致质量问题频发：

（一）产品质量性能不稳定。因为信息采集不充分，造成信息数据不完整或缺失，导致数据处理结果的精确度下降。

（二）客户满意度下降。产品性能无法满足客户的需求，2020—2021年平均客户满意度仅有86.6%。

（三）数据安全手段滞后。缺乏有效的信息安全控制管理手段，在合作过程中存在信息泄露或被非法获取的隐患。

三、提升行动主要做法

（一）问题分析

公司运用质量体系思维，借助TOPSIS工具，系统识别并分析人员、数据、硬件、软件和过程管理五大核心要素（图1），并对其质量影响度进行分析（图2），从而归纳得出产品目前急需解决的关键环节：数据采集环节（20%）和数据处理环节（30%）。

图1五大核心要素分析鱼骨图

图2质量影响度汇总表

（二）主要做法

做法一：优化数据采集流程

（1）重构工作任务流，提高数据采集能力。

利用云计算环境，重新设计数据处理流程，将大规模的数据处理任务进一步分解为子任务集，并根据数据的特性和处理需求，在算法调度基础上辅以人工识别，提高了需求处理的精度，在数据采集过程中尽可能减少数据损耗。

图3：基于云环境的流程重构图

（2）建立测绘地理信息统计数据质量控制模型。

采集测绘地理信息后，统计数据经由过程质量控制后存储至一体化存储区域内，测绘地理信息统计完成后，成果汇交至桌面管控端，并将管理结果存储至成果库内，利用成果质量控制过程管理质量。

做法二：优化数据质量检验算法

（1）建立基于“规则－模型－方案”的质量检验机制。

建立一组质量检验规则的逻辑组合（图4），根据检查内容的特定要求，灵活组成检查模型，进而设计出不同的质检方案，使得检查软件同时满足多种作业方式的质量控制需求，能够用于两级检查、一级验收、入库检查等多个质量控制环节。

图4：质量检验规则逻辑组合

（2）建立基于空间运算的多源数据自动参照比较检查算法（图5）。

设计开发外部绝对质检算法，将用于参照比较的外部数据成果，纳入检查软件的质检体系中，通过空间运算，建立待检数据和已有成果数据之间的逻辑相关性，进而通过多源数据同名地物要素的比较分析，快速彻底检查出数据错误，大幅度提高软件的自动化检查范围和检查效率，降低了人员工作量。

图5 基于空间运算的多源数据自动参照比较检查算法

（3）基于数据库模型的错误信息存储和定位技术。

采用独立于成果数据和检查软件的数据库结构，通过图形或关系表的形式存储和管理错误信息，实现质检结果的高效存储、统一管理和应用。配合系统的错误定位功能，能快速地进行错误定位及回溯，便于交互核对和编辑修改，同时对检验数据进行质量评价和汇总统计。

图6 基于智慧城市的测绘地理信息统计数据质量控制模型

做法三：建立信息数据安全管理机制。

（1）设立数据管理第一责任人

在管理体系基础之上，又整合运行了信息安全管理体系（ISO27001）相关控制要求，对信息数据进行筛选分级，将信息安全要求与高层到基层岗位紧密结合，实现一对一负责管理。

（2）应用信息数据脱敏管理技术

运用地形图非线性保密处理技术和地理新信息数字水印技术，通过对地理信息数据进行非线性转换去除或修改敏感信息和将具有版权意义的水印信息隐藏在普通空间数据文件中申明数据版权及数据的质量，实现了测绘地理信息电子数据在使用过程中的质量管理（图7）。

图7 地理信息电子数据安全质量安全

做法四：PDCA循环验证提升效果

公司通过试运行周期（7-14工作日），初步认定以上改善方案执行有效后，以季度为周期，定期对运行不畅的制度或算法进行调整，目前已在公司持续运行9个月，初步建成了以地理信息空间数据为核心的数字化质量控制体系。

四、公司质量提升成效

（一）搭建数据质量有效性评价指标体系。

通过设定组织核心要素、人员及培训、质量验证目标、过程组织实施等指标体系并进行测量和验证，并获得了良好的项目实施效果（图8），数据安全管理制度初步形成。

图8 测绘地理信息行业中质量管理体系有效性评价指标体系

（二）市场竞争力不断提升

通过本次提升过程输出的数据质量、一线解决率、客户满意度等关键指标得到显著提升（图9），达到了降本赢收的良好效果。

图9 一线解决率与客户满意度

五、专家点评

　　公司能够从自身问题出发，借用云计算、云平台等先进的技术，对数据质量、数据模式等尝试管理变革，通过建立规范化的模型和标准化的考核，进而实现了在数据质量、数据标准、数据安全等方面实质性的提高，创新的管理思维与方法将信息测绘中发现的问题进行了有效控制，展现了企业重质量、重创新和管理理念，值得总结提炼。