从0到1：美国质量学会注册六西格玛黑带CSSBB完全自学经验
2021年5月7日，在经历了东莞到广州黄埔一路的路怒，一路拥堵，中午又一路昏昏沉沉的从黄埔跑到市区Prometric广州中心参加了美国质量学会的注册六西格玛黑带考试。当电脑显示PASS的时候，方才安定下来开心返程。
返程路上，一直在思考备考3个月的经历，参考知乎其他答主的信息，分享一下完全自主备考过程中接触到的比较好的网络免费教程和资料，以供后续的同学参考。
背景：
已参与美国项目管理学会PMI的PMP和PgMP认证考试并获得认证手指江湖：PgMP备考之路zhuanlan.zhihu.com [图标]未参与任何第三方系统的CSSBB培训教程/仅参考官方资料/机考，全部答题时间为3小时（官方时间4.5小时），题目165道/数学学渣
推荐辅助自学内容：
1. Bilibili， UP主：深圳麦粮，免费视频课《轻松六西格玛》哔哩哔哩 ( ゜- ゜)つロ 乾杯~ Bilibilib23.tvUP主非常有趣，视频一般时间5-10min，风趣有味丝毫不枯燥，PPT做的非常好，背景音乐轻松，特别的是UP主的声音非常好听，整个教程可以看出构思很用心，重点知识点讲解非常透彻。整个复习过程，我一共看了三遍，特别是在对某个知识点不是很理解的时候特别有用，不像其他视频一样拖拖拉拉一大堆。作为入门，强烈推荐此课。
2. 喜马拉雅主播Li Jun，课程《六西格玛学与用》六西格玛学与用在线收听-喜马拉雅xima.tv [图标]老师声音很好，工作经验丰富，从实际应用角度出发讲解知识点（可能更适用于有相关工作经历的人），主要讲解点是SPC，假设检验，MSA，ANOVA等。这个课程我是在上下班路上听，随着学习的深入，反复听一下课程往往有一种恍然大明白的感觉。六西格玛学与用在线收听-喜马拉雅老师声音很好，工作经验丰富，从实际应用角度出发讲解知识点（可能更适用于有相关工作经历的人），主要讲解点是SPC，假设检验，MSA，ANOVA等。这个课程我是在上下班路上听，随着学习的深入，反复听一下课程往往有一种恍然大明白的感觉。
我个人比较喜欢在上下班路上听课，这个习惯从PMP，PgMP到CSSBB都有使用，在参加广州现代卓越PgMP学习的时候，也和大家进行了交流，好像是很多人都喜欢在路上听一些课。
3. 腾讯课堂，导师Li Jun，课程为上述喜马拉雅课程的视频版。课程资料ke.qq.com4. 第三方平台：讨教大学
在备考期间了解过几个系统提供培训的平台，虽然没有参加课程，但也试听了一下，个人觉得一个好的平台不仅要培训内容完善，重要的是导师个人要有一定的魅力，讲课风格很是影响学员（我个人）对课程的接受。相比之下觉得做的很不错的是讨教，创始人职业经历非常丰富，旗下的几个客服也很不错，在明知没有报考他们的课程的情况下，还是很热心的指点复习。
另外讨教视频号中会分享一些精益六西格玛知识，也非常有意思。
教材：
1. 官方教材：Primer和Handbook，付费的有3套模拟题；
因为我只看了Primer，handbook只粗略看了一下中文版，关于模拟题可以参考知乎其他答主的回答。
2. 辅助教材：中质协的红皮书，Handbook的中文版；1000题题库。
3. 真题，这两套题差不多有40题是完全重复的，在考试过程中我看到题目就直接选了答案，所以2个小时就完成了答题。价值还是比较高的。因为是付费买的，考虑到卖家的利益，在此不多做介绍。
早在2017年下半年，我就逐步接触到了质量管理，在中国大学MOOC选修了重庆大学的《质量管理学》，初步了解了质量管理的概念，手法，抽样与统计，SPC和控制图。在后续的工作中没有得以应用，概念原理忘了个一干二净。在后续的工作中，公司推行精益管理。随着内部的培训，逐渐的了解一些这方面的知识，所以又重新拾起来学习一下。
2020年下半年就制定计划准备考试，收集了基本的信息，从淘宝上买了资料（事实上这些资料也可以通过其他途径获取，个人觉得最有价值的就是卖家的指点，如果不嫌弃，我也可以帮大家进行免费的指导）。由于PgMP考试颠三倒四的安排，直到年底才得空复习并推迟到2021年5月份参加考试。
在整个复习过程中，单纯从考试技巧的角度来说，个人觉得没有看真题盲目参加考试是非常错误的，事实上，如果先看了真题的风格，就可以大大减少一些章节的学习和研究。如果从认真学习了解应用的角度，按照官方教材和1000题题库来学习，是可以非常全面非常详尽的了解这套体系。
整个体系按照DMAIC展开，穿插着每章末讲一些精益管理的知识，如果有精益管理方面的知识，如KANBAN，KAIZEN，3A，8D，5WHY，TPM，Problem Solution，Tatk time和DPMO等知识，可以减少一些复习时间。
就像考完后在朋友圈感慨的一样，一个以数据为主要研究对象的体系，在考试的适合计算题简单到连开平方都不需要，考试内容竟然和PMI的PMP类似，关注于项目的Define，Control和Closure。计算题最难的也就是计算Ppk和ANOVA中计算SS；
但凡我在考试前看到真题，也不至于死命死磕Measure和Analysis。我之所以写这篇分享，也是希望后面以考试为目的的小伙伴不至于走太多弯路。
OK，背景介绍完，从头开始。
一、报考：和中质协不同，ASQ的先提交项目，经过评审通过后，就可以Schedule考试，考试是通过第三方Prometric进行的，可以选择机考，纸考，远程考试。
机考全英文考试，提交考试结束后当场出成绩，几分钟后就可以收到邮件；
纸考中英文对照，但是中文翻译奇差无比。
远程考试对网络要求比较高，没有深入了解过。
项目陈述需要按照实际情况，特别是在2.标题和3.陈述中，一定要符合SMART原则;听说ASQ的项目陈述远比中质协的简单，不需要现场答辩。项目陈述可以在报名的适合直接添加附件提交，也可以按照邮件要求直接发送到邮箱。这个项目陈述比较简单，但是同事也有被ASQ抽查，打电话给Champion确认的。
二、预约考试
ASQ 官网的提示跳转到Prometric选择考点，考试时间，考试类型，需要注意的是因为防疫要求或者因为考试人数不够，会有考场被取消，比如厦门。
三、复习
个人建议要花点时间先刷一下中质协的红皮书，这本书内容丰富，里面的Minitab操作的可以不用看，毕竟ASQ不考软件操作。
如前面所说，这个考试的题目偏向于项目管理，如果有对PMP和精益管理体系了解比较多或者自身从事质量管理，熟悉品质工具的小伙伴，这个考试并不算很难。以下简单说下考试的内容，仅对本人参加的考试负责，不要盲从。以下内容基于Primer：
第一部分 主要讲解六西格玛认证考试的介绍，六西格玛的实施（一般会考最高管理层/Champion/facilitator的作用）；流程定义及工具SIPOC；流程，标杆管理（Benchmarking,一般考顺序）；绩效；项目遴选的标准（平衡记分卡，财务指标IRR，ROI等）；
团队管理，这部分涉及到了RACI，团队绩效，团队形成理论以及团队四个阶段阶段特点判断和对应措施，这部分内容是比较基础的，也是非常简单的，在项目管理体系中也有很多篇幅的介绍；喜马拉雅上面有HR专家的课程，听听就好。
第一部分会有非常多的质量领域的杰出人物及其相关思想和著作的介绍，纵观三个真题，只有非常简单的几道道，比如问休哈特控制图，PDCA和团队；
第二部分Define
回过头来看，这章非常有逻辑性：
1. 顾客声音：识别顾客（识别，反馈，要求）
2. 数据收集：收集方法，矩阵，CTQ，QFD，Quality House，顾客忠诚度等
3. 项目章程：定义范围，项目管理工具，绩效，相关方，Gate Review等等；
这一章主要讲项目的定义，从最初的的识别问题（VOC），遴选项目，定义项目（矩阵，财务指标），到后续的项目管理，控制，评估，收尾都有详细的说明。
第三部分 Measure 数据/统计
Data部分主要是关于流程和测量系统的。流程部分包含了大量的精益管理工具，在后续的Improve章节也有这些工具定量的计算；后续介绍了数据的类型（必考），抽样方法，从这部分开始，就可以参考B站的视频了，可以辅助理解。
最后一部分很重要的知识是测量系统分析（Measurement Analysis），前面的内容都是非数据性的，比较容易理解，从这部分开始就要有数据分析的内容了。
这部分详细讲解了精确度，准确度，线性度，以及引入了ANOVA（方差分析）和假设检验的理论，这部分编排和Analysis有很多重复，并且在Analysis章节才详细讲了ANOVA和线性度的知识。这对小白极度不友好，我在MSA的这部分耗费了较多的时间，走了很多弯路。如果可以，建议先从Analysis的ANOVA和线性度看起，再反过来看MSA。
此处推荐喜马拉雅的Li Jun课程《六西格玛学与用》，关于GRR和P/T讲的非常好，可以先了解一下。至于ANOVA，先放弃吧。
最后讲了一些关于常见测量仪器的使用，作为工程专业的从业者，多多少的会接触到，知识比较友好。
Statistic 部分很重要的内容是理解中心极限定理和大数定理，这也是六西格玛的理论基础；重要内容有常见的统计量，常见的图形（散点图，箱线图，茎叶图），假设检验，抽样，常见的分布及其概率，过程能力，参数检验和非参数检验。这部分内容比较多且都很重要，需要花费大量的时间去理解原理。虽然考试的时候题目并不难，但也会涉及到采用某种检验来计算置信区间，或者计算过程能力，非参数检验不会出现计算题，但是大概率会考以下某种非参数检验与参数检验的相似之处。这一部分就相当于大学的《数理统计》这门课程的内容。
第四部分 Analysis
这部分也是非常重要的，从回归到假设检验，涉及了回归，ANOVA，置信区间，各种检验的原理和应用。因为Primer是非常粗略的一本书，所以需要配合Handbook中的例题来理解。因内容太多，不做过多介绍。
章节最后会有Gap Analysis，根本原因分析，Muda等内容的介绍，如之前所说，数据计算考的不多，这些管理类的考的还是蛮多的。
第五部分：Improve 和Control
着两章合并介绍，考试重点会放在DOE的类型和特点，以及前面所讲的ANOVA，考试某factor的自由度，或者结合ANOVA考察检验结果。
DFSS内容比较少，考试也比较少，结合精益管理工具，CTQ，QFD可以前后综合学习。
以上基本是每个章节的简单的内容介绍，没有很严格的按照教材的顺序和内容，只是回忆一下，想到哪说到哪。在学习的过程中，建议参考1000题复习，虽然这些题角度比较刁钻，但基本覆盖了所有的考试点和教材的重点。
当然我不建议非得按照我的个人经验，只有亲自实践了才能找到适合自己的方案。考试过程比较简单，不过需要注意的一点是要携带护照。
在整个学习的过程中，因为工作问题，不可能在上班时间看书，只有在晚上10点到11点简单看一下书，在此向备考过程中给与指导的CATL、HUAWEI的各位大佬致敬 收起阅读 »
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1. 顾客声音：识别顾客（识别，反馈，要求）
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优思学院｜报名精益六西格玛绿带需要那些条件？
我们都知道，精益六西格玛在全世界已经流行了30多年。然而，我们发现在国内听过精益六西格玛的人不少，但真正学习过的人却不多，为什么会这样呢？那是因为现在太多人只煩惱着查找报考条件是什么？哪个证应该考、哪个证容易、或者哪个证含金量高、怎样弄个项目来认证等等奇怪问题，莫衷一是，最后令无数人却步、犹疑，这可以说是知识的一大浪费 ！
精益六西格玛是一套累积了数十年的管理手法和工具，没有人拥有其专利，大部分人忽略了六西格玛中上百种上千种由无数专家留下来的经验，可以用来管理、分析的工具，在不同的行业、不同的流程都可以轻易地发挥很大的作用，如果每人都了解多一点，学多一点，懂得识别和减少变异和浪费，肯定会对国家的企业、经济都会带来显著的收益。
优思学院认为，任何人都可以学习精益六西格玛，任何人经过一番付出、努力学习，最终都可以成为六西格玛黑带，你的性别、你的学历、你的职位并不重要，重要的是你的心态，取得六西格玛黑带证书不是目的，而是让你可以得到能为企业或者社会带来改变的知识、思维、和领导力的手段。精益六西格玛的历程在你取得证书之时，才是真正的开始。
优思学院是ILSSI在中国地区的合作伙伴，我们专注于提供国际认可的六西格玛黑带线上培训和认证考试，我们没有设定特别严苛的报读条件，只建议报读六西格玛绿带（SSGB）的学员要具备一年以上的工作经验，而六西格玛黑带（SSBB）的学员要具备三年以上的工作经验，而这是基于学习效果的考虑，没有其他的目的。ILSSI目前是在国际上很多在不同行业的从业者所信赖的认证。
为了减轻学习者的成本，优思学院在2019年开始推出了100%的线上培训和认证考试，让六西格玛知识得以普及，为社会培育更多的"问题解决者"和"改善专家"，以维持国家经济的急速发展。 收起阅读 »
精益六西格玛是一套累积了数十年的管理手法和工具，没有人拥有其专利，大部分人忽略了六西格玛中上百种上千种由无数专家留下来的经验，可以用来管理、分析的工具，在不同的行业、不同的流程都可以轻易地发挥很大的作用，如果每人都了解多一点，学多一点，懂得识别和减少变异和浪费，肯定会对国家的企业、经济都会带来显著的收益。
优思学院认为，任何人都可以学习精益六西格玛，任何人经过一番付出、努力学习，最终都可以成为六西格玛黑带，你的性别、你的学历、你的职位并不重要，重要的是你的心态，取得六西格玛黑带证书不是目的，而是让你可以得到能为企业或者社会带来改变的知识、思维、和领导力的手段。精益六西格玛的历程在你取得证书之时，才是真正的开始。
优思学院是ILSSI在中国地区的合作伙伴，我们专注于提供国际认可的六西格玛黑带线上培训和认证考试，我们没有设定特别严苛的报读条件，只建议报读六西格玛绿带（SSGB）的学员要具备一年以上的工作经验，而六西格玛黑带（SSBB）的学员要具备三年以上的工作经验，而这是基于学习效果的考虑，没有其他的目的。ILSSI目前是在国际上很多在不同行业的从业者所信赖的认证。
为了减轻学习者的成本，优思学院在2019年开始推出了100%的线上培训和认证考试，让六西格玛知识得以普及，为社会培育更多的"问题解决者"和"改善专家"，以维持国家经济的急速发展。 收起阅读 »
优思学院｜六西格玛管理有什么用？
凡是有流程的地方，就有六西格玛管理的用武之地。
六西格码（6 Sigma）是一种用于提高流程的效率和质量的方法，其重点在于简化流程、减少浪费、减少变异。
六西格玛管理哲学的重点就是：99%的成功率是不够的。大多数的人大概都以为这已经几近完美，不过事实上，99%的成功率相当于每小时会有两万封邮件遗失，每个礼拜有五千个手术程序出错，或是主要机场每天有四场意外；这样的失误机率是一般大众绝对不可能接受的。六西格玛管理哲学的重点就是：99%的成功率是不够的。六西格玛表示每一百万次只有3.4次瑕疵，也就是说，成功率要达到99.99966%。
基于六西格玛用途广泛，不少人都希望通过学习六西格玛，在职场上更上一层楼，于是我们开发了六西格玛绿带和黑带的课程，这些课程在过去的一段日子里，都很受各行各业的人士欢迎，我们的学生中有从事银行服务的、采购的、电子通讯的、互联网的、汽车制造的等等，证明六西格玛并非只适用于制造行业，六西格玛管理的方法，已经漫延至各种领域了。
优思学院是在国内唯一采用创新的碎片式线上学习模式的线上六西格玛培训机构，也是唯一采用生动的动画教学的六西格玛培训机构。 收起阅读 »
浅谈检验质量的控制
闲来无事，第一次写这么长篇文章，纯原创，请大家拍砖！
其中，文章中的图片贴不上去，大家可看看附件，抱歉！
浅谈产品检验质量的控制
美国质量管理专家朱兰博士曾提出著名的质量三部曲“质量策划，质量控制，质量改善”的理念，他所倡导的这个质量管理理念和方法始终影响着世界以及世界质量管理的发展！其中由朱兰博士主编的《质量控制手册》（Quality Control Handbook）被称为当今世界质量控制科学的名著。为奠定全面质量（TQM）的理论基础和基本方法做出了卓越的贡献。
作为质量三部曲中重要的一环，质量控制是对质量策划结果的验证，是对质量改善的重要输入，而检验质量控制，又是质量控制中关键的一个模块，质量改善的很多基础数据都来源于检验的结果，所以如何做好产品质量检验控制，对于最终产品的质量，客户满意起到非常关键的作用。我们分以下几个模块来谈一下产品检验质量的控制
一， 过程控制的方法论
很多质量从业人员都说，控制好来料，就能控制60%的质量问题，这话非常的有道
理；质量问题的来源无非是来自以下三个方面：来料质量，设计质量，和过程质量；那如何做好各个阶段的检验质量控制，我们先看下克劳士比先生提出的零缺陷过程模式作业表：
对于检验过程，以IQC来料检验为例，我们先明确以下几个概念
工作标准： 零缺陷，规格图纸，作业指导书
输入：供应商送来的货物，《送检单》
设备设施：卡尺、二次元，工作台面，合适的光照等
工作程序：《IQC来料检验控制程序》《XXX检验规范》
知识培训：产品知识，检验方法，步骤，抽样频率等
输出：进料检验报告+加盖检验标识的货物
从上表我们可以得出，要确保检验控制的质量，必须首先要保证以上五点的正确输入，才能得到符合标准的输出，这是对于检验这个过程来说最基本的方法论！也是任何一项检验工作的前提条件。
谈完方法论，接下来我们继续谈一下各个检验过程具体的做法。
二， 来料检验控制
以零缺陷过程方法论中的过程作业模式表来继续展开分析：
工作标准：对于工作，我们质量人的工作标准永远都是零缺陷；那对于具体的产品来说，
我们的检验标准就是规格图纸，检验规范，做样品承认时的封样，在产品设计开发阶段，SQE工程师提前介入，明确客户需求，产品特殊特性，重要装配尺寸等细节，依据此来制订对应产品的检验标准，如重点尺寸，外观，装配等的抽样频率，抽样数量，检验方法，工具等；
输入：供应商的来料，首先确认供应商基本的输入资料是否齐全，如出货检验报告，外箱标签，数量是否与送检单一致；
设备设施：工作环境的规划，检验现场基本的6S，定点定位，未检，待检品的区分摆放，所需的检测设备，如卡尺，二次元，三次元等，外观件所需的灯箱，关照度等；
工作程序：来料符合公司规定的送检程序，急料提前备注，避免因急出错；
知识培训：建立对应物料的质量问题履历表作为产品知识培训的重要输入，确保上岗人员熟知对应物料的常见失效模式和失效效应，通过滚动式的资料更新和培训，不断提升检验人员的技能和知识储备；
在做好零缺陷过程模式的同时，对于在IQC常规检验过程中无法识别的项目，应建立渠道进行管控，以下两个点尤为重要；
1. 产品周期性的型式试验，供方及组织内部都应建立周期性的型式试验计划，对于自身资源不足的组织，往往可采取滚动式的型式试验，每月、每季度抽取部分样品做型式试验，确保在一个周期内能完成全套的型式试验；型式试验的试验项目来源，可来自客户的要求，国标、行业标准，组织从历史质量事故中识别到试验项目，而形成的企标。笔者当年在给A客户主机做一款散热产品时，全检库存产品时发现有产品开裂的问题，后来就在首件要求中加测thermal shock这项试验来验证产品的可靠性；
2. YIS 年度首件样品（Yearly Initial Sample），对于IQC日常的检验，通常都不可能覆盖到所有的产品特性，但随着时间的推移，会有部分尺寸，特性会因为各种变差导致潜在的失效风险，那我们如何来Cover这个潜在的失效风险？我们提出这个年度的YIS 签样机制，要求对已承认的样品进行每年的重新认定，通过前后对比来确保其中的变差可以被Cover。
二，谈完来料检验控制，我们接着来谈过程质量控制。
大家都知道，狭义的生产过程是由4M1E人,机,料,法,环,组成，我们下面分别对这五个方面展开论述；
1，人（Manpower），很多人说人是过程中最大的变差，是管理中最大的变数，的确如此。在不能实现全部自动化的前提下，如何提升一线作业人员和基层管理人员的能力显得尤为重要，每个企业都会有自己的培训方式，结合笔者的从业经验，介绍一种笔者认为可称为Best Practice的做法；
针对作业人员，常规的入职培训后，HR应依据人员的年龄、性别，教育程度等来分配合适的岗位，在正式上线前，在HR的实操训练室进行对应岗位的实操作业，现场考试合格后，在OA系统建档，再调入生产线上岗操作，分配到岗后，现场班组长会安排熟练员工（3个专技以上）进行在岗OJT 培训（On Job Training）确保其能跟上线速，可展开独立作业，独立作业三个月后，可申请报考参加专技考试，拿到3个专技后，自动进入多能工库，作为一线基层管理人员的储备；
（备注，每考过一个专技，岗位津贴增加50元，具体专技个数，可依据具体产品和过程来设定）
针对班组长，检验员等基层管理人员，所有的基层管理人员都必须从多能工库中挑选，经过一系列的培训考试合格后可申请转岗面试去做基层管理人员，其中质量相关的课程是必修课，如品质基本概念，新旧QC七大手法，SPC简介等，而针对班组长，又会增加制造职系的培训，如IE相关，5S管理等课程，全面的从各个维度提升一线基层管理人员的技能和品质意识。
这些常规培训完成后，持续滚动的OJT培训师必不可少的，OJT培训教材来源于客户投诉，客户审核发现及制造过程中品质事故所形成的LLC，用此教材来做滚动培训，形成长效机制，以此来提升现场人员的品质意识，最终形成全员品管的氛围。
2, 机器设备（Machine）,在过程设计开发过程中，制订对机器设备的验收标准，对和产品特殊特性相关的过程参数做CMK分析，确保其过程能力足够；对测量设备需进行MSA分析，其中包含仪器校准和GR&R分析两部分；
3, 料（Material）, 通过来料控制，在此就不在赘述；
4, 法（Method）, 方法又分为作业方法和控制方法，作业方法体现在SOP中，控制方法由Control plan定义，通过现场的各种表单来实现控制，如开班点检OK start,设备点检表，参数点检表，PQC的过程巡检等
5. 环境（Environment）狭义的环境特指工作环境，包含现场的温湿度，光照强度等
而广义的环境，就包含组织内部的工作氛围，人际关系等环境；
过程质量控制的关键，是需要设计合适的表单来确保检验控制项目落地，通常，我们需要做到以下几个点
1. OK start（开班点检）确保生产线的各种基础设施，设备能够正常运转，具备开线的基本条件，这项点检通常由在线班长执行；
2. 设备点检，确保设备的各项功能，特别是安全功能正常，能满足生产的要求；
3. 参数点检，确保设备设定的参数和要求一致，没有变异；
4. FAI（首件检查），开线下线的第一个产品作为首件样品，由PQC确认其产品特性符合规格要求，
5. 过程巡检，生产正常运转后，PQC的过程巡检是监控生产线是否有变异的重要手段，
如上图例子，对各工序的检验的项目一一定义，从物料生产批号，过程特性，产品特性几个维度进行管控，及时探测到可能存在的变异，如有变异，及时隔离处理，避免事态扩大。
三， 最后，我们再来阐述一下出厂检验的控制，谓之FQC或OQC
FQC成品检验控制，和来料检验控制是类似的，从克劳士比零缺陷过程作业模式入
手，从输入，作业标准，设备实施，工作程序和知识培训五个维度进行控制，达到最终输出给客户满意的交付物（合格的成品&出货检验报告）。在出厂检验控制模块，很多公司是定义在最终出货的时候才进行检验这个动作，但以管理前移，尽早识别风险的角度，FQC的检验工作同样可以采取在线抽检的方式，从生产线已包装的成品中抽取产品，有问题及早发生，及时纠正，避免到最终出货时才发现问题，造成更大的损失。
检验的目的是为了发现变差，不管是在来料检验，过程检验还是成品检验，我们都是为了发现变差，控制变差，减少变差，变差最大的来源在哪里？就是4M变更，如何做好4M变更，每个工厂都有自己的一套方法和流程。以笔者在汽车行业多年的经验，各主机厂,外资tier1 对4M变更是慎之又慎，某合资主机厂曾分享过其2019年所有的市场投诉，其中接近70%的投诉的原因都来源于供方的变更管理。而笔者也曾经提交过一个零件供方变更的申请，主机厂走了半年的程序才批准，期间整套的PV试验验证，上线试装，和新项目开发相差无几。
做好来料检验控制，过程检验控制，成品检验控制，变更管理四个模块，整个产品质量控制工作就相对完善了，如何将检验的数据转化为质量改善的输入，那是我们未来要讨论的一个话题，质量改善！ 收起阅读 »
其中，文章中的图片贴不上去，大家可看看附件，抱歉！
浅谈产品检验质量的控制
美国质量管理专家朱兰博士曾提出著名的质量三部曲“质量策划，质量控制，质量改善”的理念，他所倡导的这个质量管理理念和方法始终影响着世界以及世界质量管理的发展！其中由朱兰博士主编的《质量控制手册》（Quality Control Handbook）被称为当今世界质量控制科学的名著。为奠定全面质量（TQM）的理论基础和基本方法做出了卓越的贡献。
作为质量三部曲中重要的一环，质量控制是对质量策划结果的验证，是对质量改善的重要输入，而检验质量控制，又是质量控制中关键的一个模块，质量改善的很多基础数据都来源于检验的结果，所以如何做好产品质量检验控制，对于最终产品的质量，客户满意起到非常关键的作用。我们分以下几个模块来谈一下产品检验质量的控制
一， 过程控制的方法论
很多质量从业人员都说，控制好来料，就能控制60%的质量问题，这话非常的有道
理；质量问题的来源无非是来自以下三个方面：来料质量，设计质量，和过程质量；那如何做好各个阶段的检验质量控制，我们先看下克劳士比先生提出的零缺陷过程模式作业表：
对于检验过程，以IQC来料检验为例，我们先明确以下几个概念
工作标准： 零缺陷，规格图纸，作业指导书
输入：供应商送来的货物，《送检单》
设备设施：卡尺、二次元，工作台面，合适的光照等
工作程序：《IQC来料检验控制程序》《XXX检验规范》
知识培训：产品知识，检验方法，步骤，抽样频率等
输出：进料检验报告+加盖检验标识的货物
从上表我们可以得出，要确保检验控制的质量，必须首先要保证以上五点的正确输入，才能得到符合标准的输出，这是对于检验这个过程来说最基本的方法论！也是任何一项检验工作的前提条件。
谈完方法论，接下来我们继续谈一下各个检验过程具体的做法。
二， 来料检验控制
以零缺陷过程方法论中的过程作业模式表来继续展开分析：
工作标准：对于工作，我们质量人的工作标准永远都是零缺陷；那对于具体的产品来说，
我们的检验标准就是规格图纸，检验规范，做样品承认时的封样，在产品设计开发阶段，SQE工程师提前介入，明确客户需求，产品特殊特性，重要装配尺寸等细节，依据此来制订对应产品的检验标准，如重点尺寸，外观，装配等的抽样频率，抽样数量，检验方法，工具等；
输入：供应商的来料，首先确认供应商基本的输入资料是否齐全，如出货检验报告，外箱标签，数量是否与送检单一致；
设备设施：工作环境的规划，检验现场基本的6S，定点定位，未检，待检品的区分摆放，所需的检测设备，如卡尺，二次元，三次元等，外观件所需的灯箱，关照度等；
工作程序：来料符合公司规定的送检程序，急料提前备注，避免因急出错；
知识培训：建立对应物料的质量问题履历表作为产品知识培训的重要输入，确保上岗人员熟知对应物料的常见失效模式和失效效应，通过滚动式的资料更新和培训，不断提升检验人员的技能和知识储备；
在做好零缺陷过程模式的同时，对于在IQC常规检验过程中无法识别的项目，应建立渠道进行管控，以下两个点尤为重要；
1. 产品周期性的型式试验，供方及组织内部都应建立周期性的型式试验计划，对于自身资源不足的组织，往往可采取滚动式的型式试验，每月、每季度抽取部分样品做型式试验，确保在一个周期内能完成全套的型式试验；型式试验的试验项目来源，可来自客户的要求，国标、行业标准，组织从历史质量事故中识别到试验项目，而形成的企标。笔者当年在给A客户主机做一款散热产品时，全检库存产品时发现有产品开裂的问题，后来就在首件要求中加测thermal shock这项试验来验证产品的可靠性；
2. YIS 年度首件样品（Yearly Initial Sample），对于IQC日常的检验，通常都不可能覆盖到所有的产品特性，但随着时间的推移，会有部分尺寸，特性会因为各种变差导致潜在的失效风险，那我们如何来Cover这个潜在的失效风险？我们提出这个年度的YIS 签样机制，要求对已承认的样品进行每年的重新认定，通过前后对比来确保其中的变差可以被Cover。
二，谈完来料检验控制，我们接着来谈过程质量控制。
大家都知道，狭义的生产过程是由4M1E人,机,料,法,环,组成，我们下面分别对这五个方面展开论述；
1，人（Manpower），很多人说人是过程中最大的变差，是管理中最大的变数，的确如此。在不能实现全部自动化的前提下，如何提升一线作业人员和基层管理人员的能力显得尤为重要，每个企业都会有自己的培训方式，结合笔者的从业经验，介绍一种笔者认为可称为Best Practice的做法；
针对作业人员，常规的入职培训后，HR应依据人员的年龄、性别，教育程度等来分配合适的岗位，在正式上线前，在HR的实操训练室进行对应岗位的实操作业，现场考试合格后，在OA系统建档，再调入生产线上岗操作，分配到岗后，现场班组长会安排熟练员工（3个专技以上）进行在岗OJT 培训（On Job Training）确保其能跟上线速，可展开独立作业，独立作业三个月后，可申请报考参加专技考试，拿到3个专技后，自动进入多能工库，作为一线基层管理人员的储备；
（备注，每考过一个专技，岗位津贴增加50元，具体专技个数，可依据具体产品和过程来设定）
针对班组长，检验员等基层管理人员，所有的基层管理人员都必须从多能工库中挑选，经过一系列的培训考试合格后可申请转岗面试去做基层管理人员，其中质量相关的课程是必修课，如品质基本概念，新旧QC七大手法，SPC简介等，而针对班组长，又会增加制造职系的培训，如IE相关，5S管理等课程，全面的从各个维度提升一线基层管理人员的技能和品质意识。
这些常规培训完成后，持续滚动的OJT培训师必不可少的，OJT培训教材来源于客户投诉，客户审核发现及制造过程中品质事故所形成的LLC，用此教材来做滚动培训，形成长效机制，以此来提升现场人员的品质意识，最终形成全员品管的氛围。
2, 机器设备（Machine）,在过程设计开发过程中，制订对机器设备的验收标准，对和产品特殊特性相关的过程参数做CMK分析，确保其过程能力足够；对测量设备需进行MSA分析，其中包含仪器校准和GR&R分析两部分；
3, 料（Material）, 通过来料控制，在此就不在赘述；
4, 法（Method）, 方法又分为作业方法和控制方法，作业方法体现在SOP中，控制方法由Control plan定义，通过现场的各种表单来实现控制，如开班点检OK start,设备点检表，参数点检表，PQC的过程巡检等
5. 环境（Environment）狭义的环境特指工作环境，包含现场的温湿度，光照强度等
而广义的环境，就包含组织内部的工作氛围，人际关系等环境；
过程质量控制的关键，是需要设计合适的表单来确保检验控制项目落地，通常，我们需要做到以下几个点
1. OK start（开班点检）确保生产线的各种基础设施，设备能够正常运转，具备开线的基本条件，这项点检通常由在线班长执行；
2. 设备点检，确保设备的各项功能，特别是安全功能正常，能满足生产的要求；
3. 参数点检，确保设备设定的参数和要求一致，没有变异；
4. FAI（首件检查），开线下线的第一个产品作为首件样品，由PQC确认其产品特性符合规格要求，
5. 过程巡检，生产正常运转后，PQC的过程巡检是监控生产线是否有变异的重要手段，
如上图例子，对各工序的检验的项目一一定义，从物料生产批号，过程特性，产品特性几个维度进行管控，及时探测到可能存在的变异，如有变异，及时隔离处理，避免事态扩大。
三， 最后，我们再来阐述一下出厂检验的控制，谓之FQC或OQC
FQC成品检验控制，和来料检验控制是类似的，从克劳士比零缺陷过程作业模式入
手，从输入，作业标准，设备实施，工作程序和知识培训五个维度进行控制，达到最终输出给客户满意的交付物（合格的成品&出货检验报告）。在出厂检验控制模块，很多公司是定义在最终出货的时候才进行检验这个动作，但以管理前移，尽早识别风险的角度，FQC的检验工作同样可以采取在线抽检的方式，从生产线已包装的成品中抽取产品，有问题及早发生，及时纠正，避免到最终出货时才发现问题，造成更大的损失。
检验的目的是为了发现变差，不管是在来料检验，过程检验还是成品检验，我们都是为了发现变差，控制变差，减少变差，变差最大的来源在哪里？就是4M变更，如何做好4M变更，每个工厂都有自己的一套方法和流程。以笔者在汽车行业多年的经验，各主机厂,外资tier1 对4M变更是慎之又慎，某合资主机厂曾分享过其2019年所有的市场投诉，其中接近70%的投诉的原因都来源于供方的变更管理。而笔者也曾经提交过一个零件供方变更的申请，主机厂走了半年的程序才批准，期间整套的PV试验验证，上线试装，和新项目开发相差无几。
做好来料检验控制，过程检验控制，成品检验控制，变更管理四个模块，整个产品质量控制工作就相对完善了，如何将检验的数据转化为质量改善的输入，那是我们未来要讨论的一个话题，质量改善！ 收起阅读 »
供应商质量辅导如何对症下药？
对于制造业企业来说，供应商来料质量是令人头痛的问题，在我工作过的几家企业中，供应商来料不良在总质量损失中所占的比例大约为15%~20%。
“如何让不同行业、不同规模的供应商快速提升质量？”这是我日思夜想的问题。
为此，从2009年开始，我亲临一线去现场辅导供应商。
在接下来的12年中，每年我都要辅导2~3家供应商实施质量改进项目。经过反复的探索，我终于形成了自己的方法论，其核心就是四个字：对症下药。
我在华为电气和艾默生网络能源这样管理规范的大公司中工作十年，做过质量工程师、检验部经理、工厂厂长、供应链质量总监，后来又加入克劳士比中国学院，向杨钢老师学习零缺陷管理。
在这样一个背景下，最初一两年的供应商质量改进项目，我都习惯性地把大公司中行之有效的方法介绍给供应商，希望他们照葫芦画瓢，以此来提升质量。
但我很快发现，这种方式带来的效果不理想，碍于面子，供应商不好意思直接反驳我，但他们不太愿意去行动，当然质量改进也很难达到目标。
这种局面在2019年得到突破，原因是我指导实施了一个成功的供应商质量改进项目，通过这个项目我终于弄明白了质量管理成熟度模型的应用方法。
2018年年底，我空降到艾比森光电任品质总监，这家公司的主打产品是LED显示屏。
入职三个月后，我启动了质量改进试点项目，其中S供应商的压铸箱体来料质量提升是项目之一。
之所以将它列入试点项目，主要是它的来料质量异常太多了，按30元每小时的返工费用计算，在2019年一季度，我公司向它索赔的总费用超过40万元。
车间经理多次向我抱怨，说S公司把我们当成了它的返工车间。
这家公司虽然质量做得不好，但是价格、交付和响应都很好，所以采购部对它是又爱又恨，于是一边骂，一边还得不断地下订单给它。
在这种背景下，S公司的质量改进项目于2019年3月5日启动。在启动会上，我自告奋勇担任这个项目的顾问，会后我们又共识了目标。
这个项目由供应商老板彭总挂帅，成立后我要求他将过去一年的批量返工问题和其他客诉进行过程定位，从中找到问题最突出的短板，结果他输出的东西让我很不满意，反复辅导后仍然没有太多改变，我决定先让他按自己的方案去做，但我认为这很难达成目标。
果然，第一个月他们输出的成果很差。在三月底，我与我公司制造中心的总经理老徐一起去他们公司开项目月例会，检视成果。
在车上，我对老徐说：“S公司老彭这个家伙，是公认的游击队长，喜欢干只打雷不下雨的事，如果我们不把他拿住，这个项目是无法成功的。因此，今天咱哥俩得做好分工。我扮演黑脸，会上我会坚决要求，寸步不让，但这很可能会导致谈崩了。这时，你再扮演白脸，及时出来打圆场，让谈判能继续下去。”
果然，在S公司，看过当月的数据结果和问题点后，第一个跳出来是S公司的品质经理张某，他认为目标订得太高，要求将目标上线批合格率从99%下调到98.5%。
对此，我坚决不同意：“这个99%的上线合格率目标在我们艾比森公司中已立项，不可能下调。”
见此情况，S公司的老板彭总只得同意不调整目标。接下来，我对他说：“如果达不到这个目标，你怎么办？”
结果彭总的本性暴露出来了，他认为我给他的目标订得过高，是不可能完成的，他不愿意给出承诺。
见此情况，我的搭档老徐急了，说：“彭总，我听说你在上个人版的TA时，创造了一个纪录，连续当了七期的大组领袖，带领团队去挑战目标，怎么今天老秦给你一个小小的挑战，你就认怂了？”
这一招戳到了彭总的痛处，他不愿意在所有下属面前承认自己以前很牛，现在不行了。
于是他反问我：“秦总，如果我做不到，你说怎么办？”
我带着玩笑的口吻说：“给你两个选择。第一种，如果你说到做不到，当月未达成目标，下一个月你去我们公司总部楼下举个牌子，上面说着：我S公司彭XX说到做不到，是个不诚信的人。”
“第二种方案，当月未达成目标，下个月再出现批量性返工，你不能派工人来返工，必须由你本人到我们公司返工，干完后才能回去。”
他思考良久，最终选择了第二种方案。
随后，我要求他将他们压铸箱体产品实现的过程关系图画出来，对过去两年的所有批次性问题进行定位，最后找出三个问题最多的过程：箱体组装、CNC加工、设计展图。
针对这三个过程，优先成立质量改进小组，从提升过程能力的角度来实施改善。同时充实检验力量，提升检验能力，先将问题堵住，不要流出公司。
这种过程质量改进的方法很快在全公司中推广，针对常见的客诉问题组织实施了10来个质量改进小组，实施全面质量改进活动。
这个项目取得了圆满成功，从2019年4月起到今天，整整两年的时间，S公司的箱体来料，再也没有在我们公司出现大批量返工。
在2019年12月份，我将此案例进行总结，分享给所有的SQE（供应商质量工程师）和部门骨干。
在会上，我说：“S公司的箱体来料质量改进项目为什么能取得成功？最核心的因素是四个字：对症下药。”
“从质量管理成熟度的角度来看，这家公司处于不确定期，员工人数不到200人，产值不到2亿人民币。公司管理乱，质量问题多，没有管理体系，没有质量目标，员工能力不足。”
“要在这样一家企业中成功推进质量改进，最重要的是五个要素：目标、承诺、决心、共识和过程。”
“前面的四个要素是基础，后面的过程这个要素是切入点。”
“处于不同发展阶段的企业，其质量改进策略是完全不一样的，我们SQE一定要明白这一点。”
质量改进如同中医治病，前期的望、闻、问、切很重要，因为如果诊断不正确，要么开出的药没有效果，要么是病人不肯吃药，或者吃完药后肠胃不适。
质量管理成熟度模型，起到的就是诊断和开药的作用。基于这种认知，我后来又指导LED灯、PCB、线材等多家供应商进行质量改进，结果都取得了成功。
（以上内容摘自《质量总监炼成记》）
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“如何让不同行业、不同规模的供应商快速提升质量？”这是我日思夜想的问题。
为此，从2009年开始，我亲临一线去现场辅导供应商。
在接下来的12年中，每年我都要辅导2~3家供应商实施质量改进项目。经过反复的探索，我终于形成了自己的方法论，其核心就是四个字：对症下药。
我在华为电气和艾默生网络能源这样管理规范的大公司中工作十年，做过质量工程师、检验部经理、工厂厂长、供应链质量总监，后来又加入克劳士比中国学院，向杨钢老师学习零缺陷管理。
在这样一个背景下，最初一两年的供应商质量改进项目，我都习惯性地把大公司中行之有效的方法介绍给供应商，希望他们照葫芦画瓢，以此来提升质量。
但我很快发现，这种方式带来的效果不理想，碍于面子，供应商不好意思直接反驳我，但他们不太愿意去行动，当然质量改进也很难达到目标。
这种局面在2019年得到突破，原因是我指导实施了一个成功的供应商质量改进项目，通过这个项目我终于弄明白了质量管理成熟度模型的应用方法。
2018年年底，我空降到艾比森光电任品质总监，这家公司的主打产品是LED显示屏。
入职三个月后，我启动了质量改进试点项目，其中S供应商的压铸箱体来料质量提升是项目之一。
之所以将它列入试点项目，主要是它的来料质量异常太多了，按30元每小时的返工费用计算，在2019年一季度，我公司向它索赔的总费用超过40万元。
车间经理多次向我抱怨，说S公司把我们当成了它的返工车间。
这家公司虽然质量做得不好，但是价格、交付和响应都很好，所以采购部对它是又爱又恨，于是一边骂，一边还得不断地下订单给它。
在这种背景下，S公司的质量改进项目于2019年3月5日启动。在启动会上，我自告奋勇担任这个项目的顾问，会后我们又共识了目标。
这个项目由供应商老板彭总挂帅，成立后我要求他将过去一年的批量返工问题和其他客诉进行过程定位，从中找到问题最突出的短板，结果他输出的东西让我很不满意，反复辅导后仍然没有太多改变，我决定先让他按自己的方案去做，但我认为这很难达成目标。
果然，第一个月他们输出的成果很差。在三月底，我与我公司制造中心的总经理老徐一起去他们公司开项目月例会，检视成果。
在车上，我对老徐说：“S公司老彭这个家伙，是公认的游击队长，喜欢干只打雷不下雨的事，如果我们不把他拿住，这个项目是无法成功的。因此，今天咱哥俩得做好分工。我扮演黑脸，会上我会坚决要求，寸步不让，但这很可能会导致谈崩了。这时，你再扮演白脸，及时出来打圆场，让谈判能继续下去。”
果然，在S公司，看过当月的数据结果和问题点后，第一个跳出来是S公司的品质经理张某，他认为目标订得太高，要求将目标上线批合格率从99%下调到98.5%。
对此，我坚决不同意：“这个99%的上线合格率目标在我们艾比森公司中已立项，不可能下调。”
见此情况，S公司的老板彭总只得同意不调整目标。接下来，我对他说：“如果达不到这个目标，你怎么办？”
结果彭总的本性暴露出来了，他认为我给他的目标订得过高，是不可能完成的，他不愿意给出承诺。
见此情况，我的搭档老徐急了，说：“彭总，我听说你在上个人版的TA时，创造了一个纪录，连续当了七期的大组领袖，带领团队去挑战目标，怎么今天老秦给你一个小小的挑战，你就认怂了？”
这一招戳到了彭总的痛处，他不愿意在所有下属面前承认自己以前很牛，现在不行了。
于是他反问我：“秦总，如果我做不到，你说怎么办？”
我带着玩笑的口吻说：“给你两个选择。第一种，如果你说到做不到，当月未达成目标，下一个月你去我们公司总部楼下举个牌子，上面说着：我S公司彭XX说到做不到，是个不诚信的人。”
“第二种方案，当月未达成目标，下个月再出现批量性返工，你不能派工人来返工，必须由你本人到我们公司返工，干完后才能回去。”
他思考良久，最终选择了第二种方案。
随后，我要求他将他们压铸箱体产品实现的过程关系图画出来，对过去两年的所有批次性问题进行定位，最后找出三个问题最多的过程：箱体组装、CNC加工、设计展图。
针对这三个过程，优先成立质量改进小组，从提升过程能力的角度来实施改善。同时充实检验力量，提升检验能力，先将问题堵住，不要流出公司。
这种过程质量改进的方法很快在全公司中推广，针对常见的客诉问题组织实施了10来个质量改进小组，实施全面质量改进活动。
这个项目取得了圆满成功，从2019年4月起到今天，整整两年的时间，S公司的箱体来料，再也没有在我们公司出现大批量返工。
在2019年12月份，我将此案例进行总结，分享给所有的SQE（供应商质量工程师）和部门骨干。
在会上，我说：“S公司的箱体来料质量改进项目为什么能取得成功？最核心的因素是四个字：对症下药。”
“从质量管理成熟度的角度来看，这家公司处于不确定期，员工人数不到200人，产值不到2亿人民币。公司管理乱，质量问题多，没有管理体系，没有质量目标，员工能力不足。”
“要在这样一家企业中成功推进质量改进，最重要的是五个要素：目标、承诺、决心、共识和过程。”
“前面的四个要素是基础，后面的过程这个要素是切入点。”
“处于不同发展阶段的企业，其质量改进策略是完全不一样的，我们SQE一定要明白这一点。”
质量改进如同中医治病，前期的望、闻、问、切很重要，因为如果诊断不正确，要么开出的药没有效果，要么是病人不肯吃药，或者吃完药后肠胃不适。
质量管理成熟度模型，起到的就是诊断和开药的作用。基于这种认知，我后来又指导LED灯、PCB、线材等多家供应商进行质量改进，结果都取得了成功。
（以上内容摘自《质量总监炼成记》）
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优思学院｜单样本的t检验是什么？
单样本t检验是用來确定样本均值 (x) 是否与已知或假设的总体均值 (µ) 在统计上有显著的不同。单样本t检验是一种参数检验。
在六西格玛项目中的分析阶段，往往有机会使用到单样本t检验。
假设单样本T检验的原假设（H 0）和对立假设（H 1）可以表示为：
H 0：µ = x （样本均值等于总体均值）
H 1：μ≠ x（样本均值不等于总体均值）
例如，某小学某年级的400个学生的平均身高是158cm (x)，如果已知全国同年级的学生身为160cm (µ)，你想知道他们的平均身高是否和全国同年级的学生实际上有统计上的显着不同，你就可以使用单样本t检验了。 收起阅读 »
在六西格玛项目中的分析阶段，往往有机会使用到单样本t检验。
假设单样本T检验的原假设（H 0）和对立假设（H 1）可以表示为：
H 0：µ = x （样本均值等于总体均值）
H 1：μ≠ x（样本均值不等于总体均值）
例如，某小学某年级的400个学生的平均身高是158cm (x)，如果已知全国同年级的学生身为160cm (µ)，你想知道他们的平均身高是否和全国同年级的学生实际上有统计上的显着不同，你就可以使用单样本t检验了。 收起阅读 »
2015年制造业企业质量管理现状调查报告(上)
全面评价我国制造业企业质量管理现状
线上沙龙|聚焦“工业&建筑”数字化转型，邀您“碳”索机遇
随着中央经济工作八大重点任务发布，碳中和成为能源和工业行业年度热词。近年来，我国工业互联网新型基础设施量质并进，综合实力显著提升。工业互联网通过全面构建人、机、物的互联，大力提升了生产管理能效，推动碳减排工作迈上新台阶。与此同时，十三五规划也提出了建筑节能改造的新目标，促使着中国建筑从粗放式向精细化运营发展，在碳中和大背景下，工业与建筑数字化转型成为当下备受关注的崭新课题。
2021年5月21日，由ZETA联盟、震坤行工业超市、费哲科技、上海市建设协会智慧机电专业委员会（CSME）联合主办，与非网独家媒体支持的碳中和时代下的“工业&建筑”数字化转型主题沙龙将于线上举办，沙龙现场将汇聚震坤行工业超市、费哲科技、凸版集团、霍尼韦尔、泰国暹罗水泥石化集团（SCG）、威立雅、纵行科技、数蛙科技等知名企业，在线分享最前沿应用案例，并携手工业、建筑等上下游企业，共同探讨物联技术在泛工业、建筑等场景中的应用及广阔前景。大咖云集，干货满满！
大会亮点
亮点一：汇聚行业大咖，解读工业最新技术方案、行业趋势
物联技术如何为工业、建筑行业数字化转型赋能？沙龙现场，来自工业、建筑上下游企业将深入解读工业及建筑行业最新技术方案及趋势，共同探讨碳中和时代下，工业建筑数字化转型新方向。
完整视频将在当天线上沙龙直播间里同步上线，助力您了解联盟最新动态！
亮点二：多角度剖析数字化需求及痛点
本次沙龙邀请工业企业与工业运营商企业共聚一堂，多角度剖析工业数字化转型需求及痛点及如何驱动工业企业数智化转型。
亮点三：搭建上下游企业合作桥梁，助力联盟产品及方案落地
本次沙龙邀请了行业大咖及优秀中日泰联盟企业，将为上下游企业提供更多商务合作机会及共同开发攻克项目机会，助力实现联盟产品及方案的快速落地。
亮点四：前沿技术亮相，ZETA如何塑造工业、楼宇数字化转型标杆
目前ZETA已经形成了完善的楼宇、园区等全栈式解决方案，应用方案覆盖日本、中国、东南亚等多个国家和地区。基于ZETA的技术优势，塑造工业、楼宇数字化转型标杆，将为更多工业及楼宇企业提供案例借鉴。
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2021年5月21日，由ZETA联盟、震坤行工业超市、费哲科技、上海市建设协会智慧机电专业委员会（CSME）联合主办，与非网独家媒体支持的碳中和时代下的“工业&建筑”数字化转型主题沙龙将于线上举办，沙龙现场将汇聚震坤行工业超市、费哲科技、凸版集团、霍尼韦尔、泰国暹罗水泥石化集团（SCG）、威立雅、纵行科技、数蛙科技等知名企业，在线分享最前沿应用案例，并携手工业、建筑等上下游企业，共同探讨物联技术在泛工业、建筑等场景中的应用及广阔前景。大咖云集，干货满满！
大会亮点
亮点一：汇聚行业大咖，解读工业最新技术方案、行业趋势
物联技术如何为工业、建筑行业数字化转型赋能？沙龙现场，来自工业、建筑上下游企业将深入解读工业及建筑行业最新技术方案及趋势，共同探讨碳中和时代下，工业建筑数字化转型新方向。
完整视频将在当天线上沙龙直播间里同步上线，助力您了解联盟最新动态！
亮点二：多角度剖析数字化需求及痛点
本次沙龙邀请工业企业与工业运营商企业共聚一堂，多角度剖析工业数字化转型需求及痛点及如何驱动工业企业数智化转型。
亮点三：搭建上下游企业合作桥梁，助力联盟产品及方案落地
本次沙龙邀请了行业大咖及优秀中日泰联盟企业，将为上下游企业提供更多商务合作机会及共同开发攻克项目机会，助力实现联盟产品及方案的快速落地。
亮点四：前沿技术亮相，ZETA如何塑造工业、楼宇数字化转型标杆
目前ZETA已经形成了完善的楼宇、园区等全栈式解决方案，应用方案覆盖日本、中国、东南亚等多个国家和地区。基于ZETA的技术优势，塑造工业、楼宇数字化转型标杆，将为更多工业及楼宇企业提供案例借鉴。
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优思学院｜如何在服务和制造业中应用六西格玛？
如何在服务和制造中应用六西格玛？这是很多管理者都想知道的问题，优思学院今天会节录一篇来自《六西格玛管理法:世界顶级企业追求卓越之道》一书中的文章，解说服务和制造两者如何应用六西格玛。
在服务和制造中应用六西格玛
管理者和企业领导者共同关心的一个问题是：“怎样才能在我的组织中应用六西格玛呢？”在以服务或事务为主体的领域中，人们经常提出这样的问题，他们想知道这种被认为是面向制造的管理方法如何对自己有帮助。然而制造领域的管理者也很困惑，尤其是因为许多制造过程已经经过了详细的质量检验。因此在本章中，我们将要看一看服务和制造业务都能从六西格玛中获益的、非常有说服力的原因，并向你讲授如何来应对每个领域的挑战。
澄清“服务”和“制造”的概念
首先，让我们来澄清所使用的这两个术语的含义：
（1）“服务”过程和业务。贯穿于本章，我们谈到的“服务”或“服务和支持”过程指的是一个企业中任何不直接参与有形产品的生产和设计的活动。这意味着：无论是钢铁公司、银行还是零售商店，其销售、财务、市场营销、采购、顾客支持、物流或人力资源等都在此列。本书中还有一些用来描述这些活动的其他词汇，包括：处理事务的、商业的、非技术的、支持性和管理性的。
（2）“制造”过程。“制造”仅指与有形产品的开发和生产直接相关的那些活动。用来描述这些活动的词汇还有“生产车间”、“生产”、“一个生产厂”，有时还会用到“工程”和“产品发展”这些词。
当然，这种分类相当宽泛。例如，服务过程之间存在许多很大不同之处，如呼叫中心和咨询公司，它们的过程就很不同。同样地，生产咖啡杯与生产微型芯片的公司之间也有许多不同。不过，在生产和服务这两类业务中，所有与六西格玛有效实施相关的各种问题都是非常相似的。尽管如此，很可能正是你的服务活动将从六西格玛方法中获得最大利益。
制造职能的变化
目前，纯粹的“制造”企业几乎是不存在的。
产品的设计、生产和销售当然仍是许多企业的核心业务。提供无缺陷的产品（正常运转又满足顾客需求）比以往更加重要。但是，仅仅依靠生产无缺陷的产品很难保证一个制造企业的成功。成功的制造企业必须具有很多能力，其中包括：
跟踪最新技术并能够将其应用于产品之中。
理解现有和新兴的顾客需要，能通过改进生产过程或产品来满足这些需要。建立和管理好供应网络，确保零部件和原材料的及时供应。
准确地获取、处理和交付顾客订单。其中，包括能够满足顾客定制化需求。适应变化的市场环境。
越来越多的企业把产品制造的任务交给了供应商或者合作伙伴，这样它们就能专注于产品设计、开发以及市场营销。其中，高通公司（Qualcomm）的战略转变就是一个最生动的例子。1999年，这个移动电话巨头宣布出售其所有的制造和产品业务部门，这样它就能专注于研究和技术开发及特许业务，这些已经成为该公司的主要利润来源。华尔街对此的反应是：股票价格暴涨10倍。
这个例子表明世界正在发生的一种转变，即制造能力成为一种特殊的服务（甚至是一种商品），而且设计新产品满足新的或正在兴起的需要的能力和建立灵活的供应链并使之正确运转的能力正成为竞争力的真正关键因素。（毕竟，如果你的竞争对手能够购买到与你相同或相似的制造外包服务时，你还有什么优势呢）
即使是那些为只做设计和市场营销的客户提供制造“能力”的专业化公司，也需要计划和安排生产活动、管理订单流和订单能力、建立有效的客户界面。所有这些都是“服务”活动。
很久以来，在美国从以制造为主向以服务为主的经济转变的趋势就已经显现。20世纪70年代早期，服务业就业人口占总就业人口的65%以上。在20世纪90年代末，劳动统计局的这个统计数字上升到了80%，并且目前还在继续增长。尽管对制造业衰退或变动的政治和社会意义还存在着争议，但事实是，如果你现在想在北美或者欧洲建立一家更具竞争力的公司，你将必须提升你的服务运作能力。
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在服务和制造中应用六西格玛
管理者和企业领导者共同关心的一个问题是：“怎样才能在我的组织中应用六西格玛呢？”在以服务或事务为主体的领域中，人们经常提出这样的问题，他们想知道这种被认为是面向制造的管理方法如何对自己有帮助。然而制造领域的管理者也很困惑，尤其是因为许多制造过程已经经过了详细的质量检验。因此在本章中，我们将要看一看服务和制造业务都能从六西格玛中获益的、非常有说服力的原因，并向你讲授如何来应对每个领域的挑战。
澄清“服务”和“制造”的概念
首先，让我们来澄清所使用的这两个术语的含义：
（1）“服务”过程和业务。贯穿于本章，我们谈到的“服务”或“服务和支持”过程指的是一个企业中任何不直接参与有形产品的生产和设计的活动。这意味着：无论是钢铁公司、银行还是零售商店，其销售、财务、市场营销、采购、顾客支持、物流或人力资源等都在此列。本书中还有一些用来描述这些活动的其他词汇，包括：处理事务的、商业的、非技术的、支持性和管理性的。
（2）“制造”过程。“制造”仅指与有形产品的开发和生产直接相关的那些活动。用来描述这些活动的词汇还有“生产车间”、“生产”、“一个生产厂”，有时还会用到“工程”和“产品发展”这些词。
当然，这种分类相当宽泛。例如，服务过程之间存在许多很大不同之处，如呼叫中心和咨询公司，它们的过程就很不同。同样地，生产咖啡杯与生产微型芯片的公司之间也有许多不同。不过，在生产和服务这两类业务中，所有与六西格玛有效实施相关的各种问题都是非常相似的。尽管如此，很可能正是你的服务活动将从六西格玛方法中获得最大利益。
制造职能的变化
目前，纯粹的“制造”企业几乎是不存在的。
产品的设计、生产和销售当然仍是许多企业的核心业务。提供无缺陷的产品（正常运转又满足顾客需求）比以往更加重要。但是，仅仅依靠生产无缺陷的产品很难保证一个制造企业的成功。成功的制造企业必须具有很多能力，其中包括：
跟踪最新技术并能够将其应用于产品之中。
理解现有和新兴的顾客需要，能通过改进生产过程或产品来满足这些需要。建立和管理好供应网络，确保零部件和原材料的及时供应。
准确地获取、处理和交付顾客订单。其中，包括能够满足顾客定制化需求。适应变化的市场环境。
越来越多的企业把产品制造的任务交给了供应商或者合作伙伴，这样它们就能专注于产品设计、开发以及市场营销。其中，高通公司（Qualcomm）的战略转变就是一个最生动的例子。1999年，这个移动电话巨头宣布出售其所有的制造和产品业务部门，这样它就能专注于研究和技术开发及特许业务，这些已经成为该公司的主要利润来源。华尔街对此的反应是：股票价格暴涨10倍。
这个例子表明世界正在发生的一种转变，即制造能力成为一种特殊的服务（甚至是一种商品），而且设计新产品满足新的或正在兴起的需要的能力和建立灵活的供应链并使之正确运转的能力正成为竞争力的真正关键因素。（毕竟，如果你的竞争对手能够购买到与你相同或相似的制造外包服务时，你还有什么优势呢）
即使是那些为只做设计和市场营销的客户提供制造“能力”的专业化公司，也需要计划和安排生产活动、管理订单流和订单能力、建立有效的客户界面。所有这些都是“服务”活动。
很久以来，在美国从以制造为主向以服务为主的经济转变的趋势就已经显现。20世纪70年代早期，服务业就业人口占总就业人口的65%以上。在20世纪90年代末，劳动统计局的这个统计数字上升到了80%，并且目前还在继续增长。尽管对制造业衰退或变动的政治和社会意义还存在着争议，但事实是，如果你现在想在北美或者欧洲建立一家更具竞争力的公司，你将必须提升你的服务运作能力。
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留给自己鼓励！
2021年，又回到了最初的质量岗位，心里应该是高兴的。
毕竟兜兜转转，还是回到了这个走向社会的第一步台阶，不过也够高了，看过风景后，觉得一切都是那么真切！:-)
正应验了那句话，不忘初心呀！
纪念没有忘却的过去！纪念最初的质量之路！
毕竟兜兜转转，还是回到了这个走向社会的第一步台阶，不过也够高了，看过风景后，觉得一切都是那么真切！:-)
正应验了那句话，不忘初心呀！
纪念没有忘却的过去！纪念最初的质量之路！
优思学院｜从事医疗器械的质量管理，需要什么基础知识?
医疗器械行业是医药行业中一个正在急速發展的行业，市场规模擴展快速，据資料顯示，其规模从2006年的434亿元增长到2018年的5000多亿元，每年平均复合增长率達到23.5%之多。
根据《中国医疗器械产业发展报告》统计所顯示，2013年至2016年，工业和信息化部统计的医药行业八大子行业年增长率都高于平均的水平，而2016年的增速在八大子行业中位居第一，正正就是医疗器械行业。
所以，越來越多的质量人，也進入了医疗器械這個行业，请问需要什么基础知识？有几方便的知识，或者课程，应该会对你从事医疗器械(Medical Devices)的质量管理有帮助。
六西格玛绿带/黑带课程
六西格玛用途很广泛，很多医疗器材质量管理都会引入六西格玛术语和方法。六西格玛在医疗方面的应用已经很成熟，学习六西格玛会对你从事医疗器械的质量管理很有帮助，当然，只要你是从事质量管理的，六西格玛是必修科目。
ISO13485 标准
全名是ISO 13485 医疗器材质量管理系统标准 (ISO 13485 Medical devices Quality management systems standards )。这个标准包含了一些医疗器材的专业要求，是以 ISO 9001 为蓝本的，并因应医疗器材产业特性加以增、删部分条文，成为一个可单独使用的标准。但仅符合 ISO 13485 标准的公司，并不得宣称其亦符合 ISO 9001 标准。
FDA 法規
美国食品和药物管理局（FDA）负责监管美国医疗设备产品的销售，并监督所有受监管医疗产品的安全性。相关的法规知识当然也很重要。
EU MDR 法规
EU MDR 是新的欧盟医疗器材法规，在欧盟高峰会议及议会（European Council and Parliament）表决通过后，医疗器 材法规（Medical Devices Regulation, MDR; Regulation (EU) 2017/745）及体外诊断医 材法规（In Vitro Diagnostic Medical Devices Regulation, IVDR; Regulation (EU) 2017/746）已于 2017 年 5 月 5 日公布于欧盟的官方公报。这方面的知识或者会有用。
ISO 14971 风险管理系统标准
ISO 14971是一个风险管理系统标准，专为搭配ISO 13485 所设计。可以协助制造商符合日益复杂的全球规范要求，于其所制造之医疗设备的整个生命周期内， 执行品质及风险管理系统要求。
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根据《中国医疗器械产业发展报告》统计所顯示，2013年至2016年，工业和信息化部统计的医药行业八大子行业年增长率都高于平均的水平，而2016年的增速在八大子行业中位居第一，正正就是医疗器械行业。
所以，越來越多的质量人，也進入了医疗器械這個行业，请问需要什么基础知识？有几方便的知识，或者课程，应该会对你从事医疗器械(Medical Devices)的质量管理有帮助。
六西格玛绿带/黑带课程
六西格玛用途很广泛，很多医疗器材质量管理都会引入六西格玛术语和方法。六西格玛在医疗方面的应用已经很成熟，学习六西格玛会对你从事医疗器械的质量管理很有帮助，当然，只要你是从事质量管理的，六西格玛是必修科目。
ISO13485 标准
全名是ISO 13485 医疗器材质量管理系统标准 (ISO 13485 Medical devices Quality management systems standards )。这个标准包含了一些医疗器材的专业要求，是以 ISO 9001 为蓝本的，并因应医疗器材产业特性加以增、删部分条文，成为一个可单独使用的标准。但仅符合 ISO 13485 标准的公司，并不得宣称其亦符合 ISO 9001 标准。
FDA 法規
美国食品和药物管理局（FDA）负责监管美国医疗设备产品的销售，并监督所有受监管医疗产品的安全性。相关的法规知识当然也很重要。
EU MDR 法规
EU MDR 是新的欧盟医疗器材法规，在欧盟高峰会议及议会（European Council and Parliament）表决通过后，医疗器 材法规（Medical Devices Regulation, MDR; Regulation (EU) 2017/745）及体外诊断医 材法规（In Vitro Diagnostic Medical Devices Regulation, IVDR; Regulation (EU) 2017/746）已于 2017 年 5 月 5 日公布于欧盟的官方公报。这方面的知识或者会有用。
ISO 14971 风险管理系统标准
ISO 14971是一个风险管理系统标准，专为搭配ISO 13485 所设计。可以协助制造商符合日益复杂的全球规范要求，于其所制造之医疗设备的整个生命周期内， 执行品质及风险管理系统要求。
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为什么质量要求得不到执行
本文首发于姜传武老师的公众号“质量管理与工具实战交流平台”，欢迎关注以阅读更多的原创文章。
为什么质量要求得不到执行？这是一个简单却不容易回答的问题，原因是多方面的，而本文要探讨的是其中的一种原因，这就是：质量要求没有与日常的工作流程相融合！
在这里，质量要求，指的是质量体系、质量工具、质量标准；工作流程，指的是人们在日常工作中实际遵循的工作程序，在一些小公司，也可能没有写出来，但都是默认的、统一的行动规则，当然我们还是主张要将它们文件化。
对于那些做事没有规范，遇到事情时像无头苍蝇那样四处乱飞乱撞的情况，则不在本文的探讨范围内。
关于体系文件，我们自然会想到与实际工作两张皮的现象，就是说体系认证后，人们的工作还是跟之前一样，没有任何改变和提升。这是相当普遍的问题，当然其中的原因可能是：认证的目的不纯、体系文件照搬照抄未结合企业实际、质量责任不明确等等，但是还有可能是体系文件中的具体要求没有与实际工作流程结合起来的原因。
人们的实际工作中的每个步骤，实际上是多种体系要求的汇集，例如：生产部门的工作，他们在满足安全体系、环境体系、成本控制体系、生产节拍的要求时，也必须要同时满足质量体系的要求，这就必须将质量要求与其他体系整合在一起，构成实际工作流程中的密不可分的要素，而不是让他们以完整的文件形式躺在质量工程师的电脑中或公司的公共盘里。
体系要求与实际工作流程二者之间是相辅相成的，如果现有的工作流程不利于质量体系的要求的执行，则应对工作流程进行完善，最终的结果是二者完美地融合。下面举一个关于ISO9001:2015标准中8.2.1条款的案例：
某公司设计和制造专用打印机，其中有一项业务是给ATM机整机的设计制造商提供凭条打印单元，如下图所示。
该公司收到一条来自客户的投诉，抱怨在使用ATM机时，存款的凭条卡住了出不来。
经过分析，发现是容纳打印纸卷的纸仓太窄了，两侧与纸卷产生了较大的摩擦阻力所致。而当初与ATM机整机设计方进行需求沟通时，他们给出了打印单元的轮廓尺寸，且打印单元的设计方选定了一个纸仓宽度尺寸并与ATM机设计方进行了确认。
那么，如何才能避免下次不再出现类似的问题呢？其实他们的根本原因还是没有找到。
由于纸卷是ATM机的银行用户负责更换的，打印纸仓的尺寸属于打印单元的内部尺寸，ATM机整机设计者缺乏相关的专业知识，所以应当由打印单元的设计方跟ATM机的使用方即银行用户进行沟通和调研，这样就能了解到打印纸卷的不同规格和宽度范围，从而确定纸仓的宽度及高度。
也就是说，在进行产品需求信息的沟通时，应当从产品的专业角度来调研终端客户的使用体验，然后再与直接客户进行确认，这是复杂产品需求识别的特点。这就需要我们来对现有“只对直接客户负责”的顾客沟通流程进行改进和完善。
这也是客户-供应商联合设计的概念。就像一辆汽车，上面有上万个零部件，主机厂并不能一一去精通和熟悉终端用户（驾车者）的体验，这些都需要零部件供应商去了解和调研。
以下列举几个质量要求融入工作流程的案例，其中红色部分的内容是质量要求。
下面是新产品开发流程中融入APQP（先期质量策划）的案例的片断，由于流程太大，在此不能全部展示得开，若有需要全部流程者，可关注本公众号，与笔者联系。
下面是供应商选择与认证的流程：
下面是供应商定点和准入流程：
下面是新产品开发期间的供应商管理流程：
下面是对于一个制造流程，其中的质量要素的融合案例：
对于一个具体的制造过程，“人“就是操作者，我们在配备这名操作者时，应当同时考察安全意识（S）、薪资水平（C）、操作效率（D），以及技能水平（Q），因为Q与他的工作质量有关。对于过程要素“机”来说，其中的Q应当是代表该设备的加工精度、可靠性及可维护性。
以上流程中均融入了相关的质量要求，但是要想得到有效执行，还得使流程/过程的所有者清楚其中的内容，并赋予相应的责任和能力，应当是通过其过程的绩效指标来体现，其中的质量Q指标的权重/占比，应当与S、D、C的相同。请见下面的新产品开发的案例：
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为什么质量要求得不到执行？这是一个简单却不容易回答的问题，原因是多方面的，而本文要探讨的是其中的一种原因，这就是：质量要求没有与日常的工作流程相融合！
在这里，质量要求，指的是质量体系、质量工具、质量标准；工作流程，指的是人们在日常工作中实际遵循的工作程序，在一些小公司，也可能没有写出来，但都是默认的、统一的行动规则，当然我们还是主张要将它们文件化。
对于那些做事没有规范，遇到事情时像无头苍蝇那样四处乱飞乱撞的情况，则不在本文的探讨范围内。
关于体系文件，我们自然会想到与实际工作两张皮的现象，就是说体系认证后，人们的工作还是跟之前一样，没有任何改变和提升。这是相当普遍的问题，当然其中的原因可能是：认证的目的不纯、体系文件照搬照抄未结合企业实际、质量责任不明确等等，但是还有可能是体系文件中的具体要求没有与实际工作流程结合起来的原因。
人们的实际工作中的每个步骤，实际上是多种体系要求的汇集，例如：生产部门的工作，他们在满足安全体系、环境体系、成本控制体系、生产节拍的要求时，也必须要同时满足质量体系的要求，这就必须将质量要求与其他体系整合在一起，构成实际工作流程中的密不可分的要素，而不是让他们以完整的文件形式躺在质量工程师的电脑中或公司的公共盘里。
体系要求与实际工作流程二者之间是相辅相成的，如果现有的工作流程不利于质量体系的要求的执行，则应对工作流程进行完善，最终的结果是二者完美地融合。下面举一个关于ISO9001:2015标准中8.2.1条款的案例：
某公司设计和制造专用打印机，其中有一项业务是给ATM机整机的设计制造商提供凭条打印单元，如下图所示。
该公司收到一条来自客户的投诉，抱怨在使用ATM机时，存款的凭条卡住了出不来。
经过分析，发现是容纳打印纸卷的纸仓太窄了，两侧与纸卷产生了较大的摩擦阻力所致。而当初与ATM机整机设计方进行需求沟通时，他们给出了打印单元的轮廓尺寸，且打印单元的设计方选定了一个纸仓宽度尺寸并与ATM机设计方进行了确认。
那么，如何才能避免下次不再出现类似的问题呢？其实他们的根本原因还是没有找到。
由于纸卷是ATM机的银行用户负责更换的，打印纸仓的尺寸属于打印单元的内部尺寸，ATM机整机设计者缺乏相关的专业知识，所以应当由打印单元的设计方跟ATM机的使用方即银行用户进行沟通和调研，这样就能了解到打印纸卷的不同规格和宽度范围，从而确定纸仓的宽度及高度。
也就是说，在进行产品需求信息的沟通时，应当从产品的专业角度来调研终端客户的使用体验，然后再与直接客户进行确认，这是复杂产品需求识别的特点。这就需要我们来对现有“只对直接客户负责”的顾客沟通流程进行改进和完善。
这也是客户-供应商联合设计的概念。就像一辆汽车，上面有上万个零部件，主机厂并不能一一去精通和熟悉终端用户（驾车者）的体验，这些都需要零部件供应商去了解和调研。
以下列举几个质量要求融入工作流程的案例，其中红色部分的内容是质量要求。
下面是新产品开发流程中融入APQP（先期质量策划）的案例的片断，由于流程太大，在此不能全部展示得开，若有需要全部流程者，可关注本公众号，与笔者联系。
下面是供应商选择与认证的流程：
下面是供应商定点和准入流程：
下面是新产品开发期间的供应商管理流程：
下面是对于一个制造流程，其中的质量要素的融合案例：
对于一个具体的制造过程，“人“就是操作者，我们在配备这名操作者时，应当同时考察安全意识（S）、薪资水平（C）、操作效率（D），以及技能水平（Q），因为Q与他的工作质量有关。对于过程要素“机”来说，其中的Q应当是代表该设备的加工精度、可靠性及可维护性。
以上流程中均融入了相关的质量要求，但是要想得到有效执行，还得使流程/过程的所有者清楚其中的内容，并赋予相应的责任和能力，应当是通过其过程的绩效指标来体现，其中的质量Q指标的权重/占比，应当与S、D、C的相同。请见下面的新产品开发的案例：
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坐在我前面的高材生
每次公司搞活动或新来一个高层领导，就会问哪一位是XXX，是我们公司硕士学历，我们公司的最高学历，刚来公司就无数次听到这句话，发现这位高材生就坐在我前面和我同一个部门，听同部门的人说，他2010年从学校出来后，进入公司工程部，做到工程主管后，自己申请调到品质做SQE。通过一年同事的相处，发现他性格方面并不适合做SQE，反而不如他手下的一个MM做得好。在这二年多时间，只要我往前一看，就发现这位SQE在打瞌睡，询问同事，发现大家都知道他有这个毛病，有说他身体不好的（因为他头发较少），也有说他压力太大。但是每天只要坐在位置上不超过5分钟就开始打瞌睡，这得多累？后面通过共事，打交道发现他很喜欢堆工作，我催他提供供应商稽核计划或者客户稽查问题点，客服催他给客诉来料报告，文员催要周报等，他坐在位置上打瞌睡或发呆一个上午，电脑页面都没动一下，就是和我们说忙不过来，要晚点给。。。。。。为此很讨厌这种同事，从此后，我就专挑他睡觉时喊他，问他要资料，每次领导一开会或出差，他就完全不工作了，等到领导回到位置或快到下班时间才开始工作。多次这样后，我觉得很是浪费他的学历。在2010年这么高的学历，如果进入到一个好平台，是否现在是另一番人生？（但现在这家公司在五年前也是行业龙头，现这个行业的多数人都是从这个公司出去的，现在没落了）
例1：E材料不良，生产总监反应，说为什么半个月了，供应商还没来处理，品质经理喊SQE过来询问，SQE说供应商没时间。品质经理非常生气，要求SQE现在就打电话，让他们下午过来检讨，然后SQE打电话问供应商你们今天有时间吗？下午能不能过来？下午14点可以吗？不行，那15点，然后确定为15点，品质经理听到非常生气，你这态度和方法就不对，批量性不良，你应该说让他们下午14点到我们公司，而不是让供应商来决定时间，应该是我们决定时间。
例2：C产品出货后客户投诉，SQE通知供应商返工，因为后面又下了新订单，在返修后加上新订单共送来了20K材料，但是过了一周后，又再次收到客诉，客服工程师和SQE协商后，说退回这20K，供应商不同意，说肯定返工后没有这个问题了，需要收到客户投诉的不良品确认后才拉回这20K。而业务要求供应商送重新生产的产品来组装，因为另外一个订单需要出货了，客服工程师要求SQE通知供应商来处理，SQE就找业务员说，说供应商坚持要收到不良品才处理，我也没有办法。业务为此很生气，说日本客户还没有回复，待回复后寄出不良品，但是后面订单也要交，不能停止。SQE没有说话，最后业务员找了品质经理，品质经理找他说，以后解决不了的问题及时反应上级，进度也要汇报上级。
例3：实验室送了B产品委外测试，发现B材料超标，要求SQE反应供应商，并冻结库存。SQE同供应商联系后，说再送材料给第三方，说1月20日带过来。到了1月20，供应商没送过来，说要21号上午，到了21号上午没来，说要21号下午，晚上刚好开周会，实验室主管就询问SQE到底什么时候送过来，时间一改再改，再不送出去测试，就要罚款了，到时候老板和业务都会追责。SQE立马很生气说，你去找老板投诉我啊，你去啊，有什么责任我担啊！实验室主管看部门经理也在，就说你担责，你担什么责，还不是品质部的责任，有区别吗，现在是在讲供应商的材料到底什么时候来？（因为客户有规定时间，已超过客户规定时间7天）
例4：在2020.1月客服工程师收到一客户A的投诉，说A产品测试超标，然后客服工程师找到实验室主管，但实验室主管因为家人动手术请假在医院，就和客服工程师说，按照公司流程，客诉由客服工程师处理的，我可以让实验室查供应商提供的报告，是否有签环境物质协议。但是客服工程师说他没处理过，实验室主管就说让有另外一个客服工程师去年处理过，你去找他问如何处理，也可以找部门经理。过了五分钟，部门经理又打实验室主管电话询问，实验室主管就让实验员把公司文件发给了部门经理、客服工程师。但是过了一个小时，这个SQE打实验室主管电话询问，很不高兴，让实验室主管处理。实验室主管就说请假了，再说按公司文件规定本就不是她处理。SQE就很不高兴说，他是被经理安排帮忙的，你赶紧找个测试第三方报价。实验室主管就说如果你不想接这个工作你就不要接，你接了就不要这态度。然后把公司文件也发了他一份，最后这个事情等一周后，实验室主管回来才处理。
说了这么多，个人就是对他每天睡觉，混日子感觉到可惜。也有可能是嫉妒，觉得自己一直在努力学习，还不一定达到他这么好的条件吧。 收起阅读 »
例1：E材料不良，生产总监反应，说为什么半个月了，供应商还没来处理，品质经理喊SQE过来询问，SQE说供应商没时间。品质经理非常生气，要求SQE现在就打电话，让他们下午过来检讨，然后SQE打电话问供应商你们今天有时间吗？下午能不能过来？下午14点可以吗？不行，那15点，然后确定为15点，品质经理听到非常生气，你这态度和方法就不对，批量性不良，你应该说让他们下午14点到我们公司，而不是让供应商来决定时间，应该是我们决定时间。
例2：C产品出货后客户投诉，SQE通知供应商返工，因为后面又下了新订单，在返修后加上新订单共送来了20K材料，但是过了一周后，又再次收到客诉，客服工程师和SQE协商后，说退回这20K，供应商不同意，说肯定返工后没有这个问题了，需要收到客户投诉的不良品确认后才拉回这20K。而业务要求供应商送重新生产的产品来组装，因为另外一个订单需要出货了，客服工程师要求SQE通知供应商来处理，SQE就找业务员说，说供应商坚持要收到不良品才处理，我也没有办法。业务为此很生气，说日本客户还没有回复，待回复后寄出不良品，但是后面订单也要交，不能停止。SQE没有说话，最后业务员找了品质经理，品质经理找他说，以后解决不了的问题及时反应上级，进度也要汇报上级。
例3：实验室送了B产品委外测试，发现B材料超标，要求SQE反应供应商，并冻结库存。SQE同供应商联系后，说再送材料给第三方，说1月20日带过来。到了1月20，供应商没送过来，说要21号上午，到了21号上午没来，说要21号下午，晚上刚好开周会，实验室主管就询问SQE到底什么时候送过来，时间一改再改，再不送出去测试，就要罚款了，到时候老板和业务都会追责。SQE立马很生气说，你去找老板投诉我啊，你去啊，有什么责任我担啊！实验室主管看部门经理也在，就说你担责，你担什么责，还不是品质部的责任，有区别吗，现在是在讲供应商的材料到底什么时候来？（因为客户有规定时间，已超过客户规定时间7天）
例4：在2020.1月客服工程师收到一客户A的投诉，说A产品测试超标，然后客服工程师找到实验室主管，但实验室主管因为家人动手术请假在医院，就和客服工程师说，按照公司流程，客诉由客服工程师处理的，我可以让实验室查供应商提供的报告，是否有签环境物质协议。但是客服工程师说他没处理过，实验室主管就说让有另外一个客服工程师去年处理过，你去找他问如何处理，也可以找部门经理。过了五分钟，部门经理又打实验室主管电话询问，实验室主管就让实验员把公司文件发给了部门经理、客服工程师。但是过了一个小时，这个SQE打实验室主管电话询问，很不高兴，让实验室主管处理。实验室主管就说请假了，再说按公司文件规定本就不是她处理。SQE就很不高兴说，他是被经理安排帮忙的，你赶紧找个测试第三方报价。实验室主管就说如果你不想接这个工作你就不要接，你接了就不要这态度。然后把公司文件也发了他一份，最后这个事情等一周后，实验室主管回来才处理。
说了这么多，个人就是对他每天睡觉，混日子感觉到可惜。也有可能是嫉妒，觉得自己一直在努力学习，还不一定达到他这么好的条件吧。 收起阅读 »
对质量成本管理战略的思考
本文初次发表于姜传武老师的公众号“质量管理与工具实战交流平台”。
质量成本这个主题，我已经思考了很长时间，发现当前质量成本管理的主流思路还是停留在计划经济时代，根本没有考虑市场/客户的需求和竞争的环境！
本文只谈质量成本管理的战略和思路，而不谈具体的质量成本的计算和监控细节。
下面是主流的质量成本管理中的一个理论，我们先来了解一下：
其中，质量总成本 = 控制成本 + 质量损失成本，控制成本 = 鉴定成本 + 预防成本。
上图意味着我们应当将“控制成本”控制在一个与损失成本的交点上，因为此交点可以使得总质量成本达到最低。这意味着合格率不能太高，否则质量上的投入就会过高，就会产生所谓的“过剩质量”，很显然，这里的“过剩”是完全基于企业内部的标准来制定的，而不是超越客户要求的意思！
试想，如果这个所谓的“最适宜的合格品率”（见上图），对应的是连客户要求的开箱合格率都达不到，产品质量水平也比不上竞争对手，这会是一种什么结局呢？那就等着出局吧！
那么，正确的做法是怎样的呢？
就是基于客户的质量要求和竞争对手的质量水平，以及企业自己的竞争战略这三个因素，来确定自己的质量水平与质量成本战略，如下图所示：
对客户要求的质量水平来说，不同的行业有所差异，但是基本上会有一个明确的要求。但是在高度市场化的今天，客户要求已经是一个参与竞争的门槛了，要想有竞争优势，还必须比竞争对手做得更好才行，不仅仅是价格上有竞争优势。
一个有正常竞争战略逻辑的企业，应当是这样的：必须先满足客户，在此基础上，再结合自己当前的技术能力和管理能力来定位自己，并提出质量水平的发展计划，从而制定质量成本的投入计划，这里的质量成本，不一定是指直接去购买什么高端的检测仪器，也是不单指提高合格率水平，而是产品的性能指标、可靠性指标的提升。这样的投入，就应当包括为了技术实力、加工制造的实力的提升，这才是提升质量水平的根本保障！对于一家刚刚迈入市场大门的企业来说，一开始就做到世界顶尖水平显然是不现实的，因此需要制定一个合理的发展战略，这个战略的指标可以是市场的占有率和利润指标，但是这要靠可量化的质量水平指标来保障！
在这里，会有一个梗，很多人总是难以搞清楚，这就是：在质量上投入得多了，必然会挤占产品的利润空间，那该怎么办呢？在这里我引用质量大师克劳士比先生的理论，见下图：
这个示意图告诉我们的观点是：从长期看预防鉴定成本越高，总质量成本越低；暂时提高质量而投入的成本，最终会因使市场份额变大而找回来，所以说质量是免费的。
在初期，会购买一些设备和仪器，会招聘一些高级人才，会邀请专家做一些培训和咨询等等，预防和鉴别成本会有所提高，但是随着时间的延长，这些前期的投入会逐渐开始发挥起作用来，这会使得质量损失成本逐渐降低，同时由于预防的作用，可以砍掉一些事后检验的鉴别成本，这会使得总质量成本有所下降；与此同时，由于质量上的优势明显，会获得客户的更多的青睐和订单，这又会使总的利润增加，在这里还可以参考以下盈亏平衡曲线：
所以说，克劳士比关于质量是免费的观点，是从长期战略的角度来说的，但是要想免费，先得有所投入才行，而流程优化、参数优化、精益生产等，可以不需要那么高的投入，但是要想从根本上让质量水平提高一个显著的档次，还得进行短期的投入。如果这个原理搞不清楚，或者管理者只关注眼前的利益，那就会很被动了。
如果为了满足客户的质量水平要求或者获得竞争优势，所投入的质量成本会使得产品亏损，导致企业难以生存下去，那该怎么办呢？这说明，当前该企业的产品还不具备基本的进入市场的能力，需要先提高技术能力与管理能力，只有这些能力满足要求了，才能使得价格水平和质量水平同时具有竞争力！
另外，在主流的做法中，还需要设定和控制一个比例：质量总成本/销售收入。这意味着如果当年的销售收入不理想，那么应当节省开支！而如果质量上的投入被削减了，质量就会更差，就会反过来影响到销售收入，这样就会形成一个死循环，最终就把自己的生意做死了。我们是不是已经见过了太多这样的情况呢？是否进入这样的死循环，取决于老板的经营战略观，取决于老板的理智跟对眼前欲望之间的博弈结果。
例如，去年经营业绩不佳，原来计划中的设备不买了，今年我们必须要求供应商降价，或者寻找更便宜的供应商，原来计划中的培训不做了，原来计划中的咨询项目取消了！这就是所谓的求生存。实际上呢？并不一定是企业不能生存了，而只是不能达到（股东）所期望的利润罢了。即使是企业生存有了问题，也不能放松质量，因为质量会帮助保住企业最后的脸面和最后一丝生存的希望！
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质量成本这个主题，我已经思考了很长时间，发现当前质量成本管理的主流思路还是停留在计划经济时代，根本没有考虑市场/客户的需求和竞争的环境！
本文只谈质量成本管理的战略和思路，而不谈具体的质量成本的计算和监控细节。
下面是主流的质量成本管理中的一个理论，我们先来了解一下：
其中，质量总成本 = 控制成本 + 质量损失成本，控制成本 = 鉴定成本 + 预防成本。
上图意味着我们应当将“控制成本”控制在一个与损失成本的交点上，因为此交点可以使得总质量成本达到最低。这意味着合格率不能太高，否则质量上的投入就会过高，就会产生所谓的“过剩质量”，很显然，这里的“过剩”是完全基于企业内部的标准来制定的，而不是超越客户要求的意思！
试想，如果这个所谓的“最适宜的合格品率”（见上图），对应的是连客户要求的开箱合格率都达不到，产品质量水平也比不上竞争对手，这会是一种什么结局呢？那就等着出局吧！
那么，正确的做法是怎样的呢？
就是基于客户的质量要求和竞争对手的质量水平，以及企业自己的竞争战略这三个因素，来确定自己的质量水平与质量成本战略，如下图所示：
对客户要求的质量水平来说，不同的行业有所差异，但是基本上会有一个明确的要求。但是在高度市场化的今天，客户要求已经是一个参与竞争的门槛了，要想有竞争优势，还必须比竞争对手做得更好才行，不仅仅是价格上有竞争优势。
一个有正常竞争战略逻辑的企业，应当是这样的：必须先满足客户，在此基础上，再结合自己当前的技术能力和管理能力来定位自己，并提出质量水平的发展计划，从而制定质量成本的投入计划，这里的质量成本，不一定是指直接去购买什么高端的检测仪器，也是不单指提高合格率水平，而是产品的性能指标、可靠性指标的提升。这样的投入，就应当包括为了技术实力、加工制造的实力的提升，这才是提升质量水平的根本保障！对于一家刚刚迈入市场大门的企业来说，一开始就做到世界顶尖水平显然是不现实的，因此需要制定一个合理的发展战略，这个战略的指标可以是市场的占有率和利润指标，但是这要靠可量化的质量水平指标来保障！
在这里，会有一个梗，很多人总是难以搞清楚，这就是：在质量上投入得多了，必然会挤占产品的利润空间，那该怎么办呢？在这里我引用质量大师克劳士比先生的理论，见下图：
这个示意图告诉我们的观点是：从长期看预防鉴定成本越高，总质量成本越低；暂时提高质量而投入的成本，最终会因使市场份额变大而找回来，所以说质量是免费的。
在初期，会购买一些设备和仪器，会招聘一些高级人才，会邀请专家做一些培训和咨询等等，预防和鉴别成本会有所提高，但是随着时间的延长，这些前期的投入会逐渐开始发挥起作用来，这会使得质量损失成本逐渐降低，同时由于预防的作用，可以砍掉一些事后检验的鉴别成本，这会使得总质量成本有所下降；与此同时，由于质量上的优势明显，会获得客户的更多的青睐和订单，这又会使总的利润增加，在这里还可以参考以下盈亏平衡曲线：
所以说，克劳士比关于质量是免费的观点，是从长期战略的角度来说的，但是要想免费，先得有所投入才行，而流程优化、参数优化、精益生产等，可以不需要那么高的投入，但是要想从根本上让质量水平提高一个显著的档次，还得进行短期的投入。如果这个原理搞不清楚，或者管理者只关注眼前的利益，那就会很被动了。
如果为了满足客户的质量水平要求或者获得竞争优势，所投入的质量成本会使得产品亏损，导致企业难以生存下去，那该怎么办呢？这说明，当前该企业的产品还不具备基本的进入市场的能力，需要先提高技术能力与管理能力，只有这些能力满足要求了，才能使得价格水平和质量水平同时具有竞争力！
另外，在主流的做法中，还需要设定和控制一个比例：质量总成本/销售收入。这意味着如果当年的销售收入不理想，那么应当节省开支！而如果质量上的投入被削减了，质量就会更差，就会反过来影响到销售收入，这样就会形成一个死循环，最终就把自己的生意做死了。我们是不是已经见过了太多这样的情况呢？是否进入这样的死循环，取决于老板的经营战略观，取决于老板的理智跟对眼前欲望之间的博弈结果。
例如，去年经营业绩不佳，原来计划中的设备不买了，今年我们必须要求供应商降价，或者寻找更便宜的供应商，原来计划中的培训不做了，原来计划中的咨询项目取消了！这就是所谓的求生存。实际上呢？并不一定是企业不能生存了，而只是不能达到（股东）所期望的利润罢了。即使是企业生存有了问题，也不能放松质量，因为质量会帮助保住企业最后的脸面和最后一丝生存的希望！
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CPk小计算器
用法一、
1、输入平均值，标准差，样本个数，点击随机数，即在数据框中生成正态分布数据；
2、点击进入数据框，点击其它上下限输入框，即可自动计算还原数据的平均值和标准差；
3、输入上下限，点击计算即可计算出Cpk,本批不良率和长期的不良率；
4、点出保存，弹出窗口，保存所有数据及计算结果，默认文件件CPK+日期+日分；
用法二、
1、点击进入数据框，输入或粘贴数据，离开时自动修改格式；
2、修改格式时，空格、分号，回车、逗号均作为数据分隔处理；
3、点击上下限文本框时，平均数、标准差、样本个数在离开数据框时自动计算；
4、输入上下限，再点击计算出Cpk,本批不良率和长期的不良率，
5、点出保存，弹出窗口，保存所有数据及计算结果，默认文件件CPK+日期+日分；
注意：
1、长期平均不良率按1sigma偏差计算，6sigma材料中一般按1.5Sigma，均值按该偏移是平均水平的估计，与事实有差异；
2、有数据千位分隔符为逗号，考虑到国内用，该符号从习惯上还是作数据分隔符处理，有需要的单独联系；
3、当系统提示缺少库文件时，请按要求下载相关的库文件，放入软件所在目录或windows\system32目录下，必要时，注册该库文件；
捐助软件开发，希望达成未来目标：
1、失效测试的寿命威布尔分布分析计算；适用于寿命型、强度型数据分析
2、t检验假设检验；
3、p检验假设检验；
4、功率与样本量计算；
5、公差设计；
6、抽样方案设计；
7、单值极差异常点判断；（不计划提供图表，暂估工作量过大） 收起阅读 »
1、输入平均值，标准差，样本个数，点击随机数，即在数据框中生成正态分布数据；
2、点击进入数据框，点击其它上下限输入框，即可自动计算还原数据的平均值和标准差；
3、输入上下限，点击计算即可计算出Cpk,本批不良率和长期的不良率；
4、点出保存，弹出窗口，保存所有数据及计算结果，默认文件件CPK+日期+日分；
用法二、
1、点击进入数据框，输入或粘贴数据，离开时自动修改格式；
2、修改格式时，空格、分号，回车、逗号均作为数据分隔处理；
3、点击上下限文本框时，平均数、标准差、样本个数在离开数据框时自动计算；
4、输入上下限，再点击计算出Cpk,本批不良率和长期的不良率，
5、点出保存，弹出窗口，保存所有数据及计算结果，默认文件件CPK+日期+日分；
注意：
1、长期平均不良率按1sigma偏差计算，6sigma材料中一般按1.5Sigma，均值按该偏移是平均水平的估计，与事实有差异；
2、有数据千位分隔符为逗号，考虑到国内用，该符号从习惯上还是作数据分隔符处理，有需要的单独联系；
3、当系统提示缺少库文件时，请按要求下载相关的库文件，放入软件所在目录或windows\system32目录下，必要时，注册该库文件；
捐助软件开发，希望达成未来目标：
1、失效测试的寿命威布尔分布分析计算；适用于寿命型、强度型数据分析
2、t检验假设检验；
3、p检验假设检验；
4、功率与样本量计算；
5、公差设计；
6、抽样方案设计；
7、单值极差异常点判断；（不计划提供图表，暂估工作量过大） 收起阅读 »
IRIS（ISO/TS22163）质量体系银级证书获取条件
自2020年5月正式启动银级绩效水平 进阶评价以来，已经陆续有公司获得了银牌。这里简要介绍一下获取银牌的基本条件：
I.评审表中的审核项 总体评分达到 70%；
II. 顾客感受 评分达到 75%；
III 强制性过程绩效评估 评分达到 80%。
顾客感受：
•理解组织及其环境(第4.1条)，4.1-2
•理解相关方的需求和期望(第4.2条)，4.2-2， 4.2-3， 4.2-4
•以顾客为中心(第5.1.2条)， 5.1.2-2
•业务规划(第6.4条)， 6.4-3
•顾客沟通——补充条款(第8.2.1.1条)， 8.2.1.1-2
•顾客满意度——补充条款(第9.1.2.1条)，9.1.2-3， 9.1.2-4， 9.1.2.1-2
5 个强制性过程绩效评价：
1. 项目管理过程 8.1.3;
2. 产品和服务要求的管理过程 8.2；
3. 设计开发的管理过程 8.3;
4. 采购管理过程 8.4;
5. 生产和服务的提供管理过程 8.5。
另外，既然是管理体系评价，就是要评价“管理水平”，能代表“管理水平”的项目会对评价有提升作用。
如：各类计算机管理软件平台ERP、OA、PLM等等；通过其他管理体系认证也有帮助。
我们是2014年初通过了IRIS认证，今年初拿到了银牌。
目前拿到银牌的企业还很少，主机厂居多，配套厂也有。
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I.评审表中的审核项 总体评分达到 70%；
II. 顾客感受 评分达到 75%；
III 强制性过程绩效评估 评分达到 80%。
顾客感受：
•理解组织及其环境(第4.1条)，4.1-2
•理解相关方的需求和期望(第4.2条)，4.2-2， 4.2-3， 4.2-4
•以顾客为中心(第5.1.2条)， 5.1.2-2
•业务规划(第6.4条)， 6.4-3
•顾客沟通——补充条款(第8.2.1.1条)， 8.2.1.1-2
•顾客满意度——补充条款(第9.1.2.1条)，9.1.2-3， 9.1.2-4， 9.1.2.1-2
5 个强制性过程绩效评价：
1. 项目管理过程 8.1.3;
2. 产品和服务要求的管理过程 8.2；
3. 设计开发的管理过程 8.3;
4. 采购管理过程 8.4;
5. 生产和服务的提供管理过程 8.5。
另外，既然是管理体系评价，就是要评价“管理水平”，能代表“管理水平”的项目会对评价有提升作用。
如：各类计算机管理软件平台ERP、OA、PLM等等；通过其他管理体系认证也有帮助。
我们是2014年初通过了IRIS认证，今年初拿到了银牌。
目前拿到银牌的企业还很少，主机厂居多，配套厂也有。
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优思学院｜有谁来吐吐槽谈谈六西格玛的不好？
这是一个在知乎上的题目----有谁来吐吐槽谈谈六西格玛的不好？虽然，六西格玛管理[1]在无数大中型企业中取得了标志性、示范性的成功，但有许多学者卻一直针对六西格玛思想的缺点开展研究。
天下唯庸人无咎无誉，事物也一样。越流行的东西，越多人批评；越强的人，越多人想打倒，但往往不免于捕风捉影。
就像有人提到六西格玛的理论缺乏独立创新性，但在事实上，即使六西格玛好像只不过是集百家之大成，但以往的质量管理思想和方法在获得显着效益方面，又可尝比得上六西格玛方法？六西格玛管理哲学彻底地改变了我们的思维方式，令我们变得更实际。我认为，在某程度上TOC、OKR等等的方法也不过在模仿六西格玛的套路而已。
我也曾听过有些人认为六西格玛思想过于重视数据和统计分析，而忽略了“人”的因素，同时由于有些六西格玛项目对流程变异的分析与改进在某些时候并不能转化为经济效益等，明显这些批评都不够客观，批评者没有先了解六西格玛的核心思想，而只利用一些公司在执行六西格玛的差异和现象来捕风捉影。
我唯一要吐嘈的是，六西格玛本来是一套海纳百川的思想体系，我们永远不会真正的学完，但太多人忙着考证，做题目，死记硬背，而忽略了思考和实践。
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天下唯庸人无咎无誉，事物也一样。越流行的东西，越多人批评；越强的人，越多人想打倒，但往往不免于捕风捉影。
就像有人提到六西格玛的理论缺乏独立创新性，但在事实上，即使六西格玛好像只不过是集百家之大成，但以往的质量管理思想和方法在获得显着效益方面，又可尝比得上六西格玛方法？六西格玛管理哲学彻底地改变了我们的思维方式，令我们变得更实际。我认为，在某程度上TOC、OKR等等的方法也不过在模仿六西格玛的套路而已。
我也曾听过有些人认为六西格玛思想过于重视数据和统计分析，而忽略了“人”的因素，同时由于有些六西格玛项目对流程变异的分析与改进在某些时候并不能转化为经济效益等，明显这些批评都不够客观，批评者没有先了解六西格玛的核心思想，而只利用一些公司在执行六西格玛的差异和现象来捕风捉影。
我唯一要吐嘈的是，六西格玛本来是一套海纳百川的思想体系，我们永远不会真正的学完，但太多人忙着考证，做题目，死记硬背，而忽略了思考和实践。
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田口设计案例-晶体外延层生长实验
案例背景
生产集成电路(IC)器件的一个初始步骤是在抛光的硅晶片上产生一个外延层，镶在一个称为感应器的六面柱体上(每面有两块晶片)，这个六面柱体在一个钟形容器里旋转，这个容器通过其顶部的喷咀喷入化学蒸汽并加热。这个过程持续到外延层生长到所要求的厚度，厚度的目标值14.5微米(um)，其误差范围为14.5土0.5微米，即实际的厚度应该尽可能接近14.5，并在区间[14,15]内。当前的设置造成的偏差超过了指定的1.0微米，于是试验人员需要找出可以设置的过程因子使得外延层的不均匀性达到最小，同时确保平均厚度尽可能接近目标值。
稳健参数设计
响应变差可以通过减小噪声变差来减小，但这可能要付出高的经济代价。由Genichi Taguchi最先提出的稳健参数设计(robust parameter design)是一种可选择的策略，该策略是通过探索控制因子与噪声因子间的交互效应来改变控制因子的水平组合来减小响应变差。因为控制因子通常很易于改变，所以稳健参数设计比直接减小噪声变差更经济更方便。
外延层生长试验的因子和水平
原始外延层生长试验的试验因子如下表所示，共有八个控制因子(A-H)和两个噪声因子(L和M)。
每个感受器有四个面，因此因子M有四水平。在每一个面上位置幽分顶部和底部(因子L)。在最初的试验中， Kackar and Shoemaber (1986)报告六个面的结果．为了方便说明，这里我们只考虑四个面。因为所期望的是在任何面和位置上都有均匀的厚度，所以因子L和M都处理为噪声因子。
厚度的目标值是14.5微米，规定误差限制在14.5士0.5微米。这样，试验的目标就是在保持14.5微米的平均厚度的同时，最小化外延层在四个面以及顶、底部上厚度的不均匀性。
乘积表分析
此田口设计的内表采用L16 (2^8)的正交表（表示设计有16个实验和8个因子，以及 每个因子2个水平）。外表对两个噪声因子选用了2x4设计，这样每个控制因子水平组合就有8个观测值。那么，按照乘积表分析的话就有16x8=128次实验。
Minitab中田口分析
望目特征问题的两步程序：
选择散度因子的水平使散度最小化（信噪比最大化）
选择调节因子的水平使位置达到目标值
要想第一步中信噪比最大化，则应该取因子组合为：
A1B1C1D1E2F2G2H2
基于以上最佳信噪比组合，预测均值是否达到目标值14.5微米。
由以上预测结果可知，均值没有达到14.5微米，需要进行调节。
从下面的均值主效应图中可以发现，砷流比率(%)是一个合适的调节因子。
为此，我们固定A1B1C1D1F2G2H2，改变E的水平进行预测，结果如下：
根据预测的结果，我们下一步将会固定A1B1C1D1F2G2H2，因子E砷流比率(%)在(55,59)范围内选取，再次进行新的实验。
思考
在本案例中为了实现稳健参数设计，我们用的是田口设计中的乘积表，但乘积表实验次数太多了（128次），有没有其他方法也可以实现稳健参数设计呢？另外，乘积表分析除了实验次数多以外，还有没有其他一些缺点呢？ 收起阅读 »
生产集成电路(IC)器件的一个初始步骤是在抛光的硅晶片上产生一个外延层，镶在一个称为感应器的六面柱体上(每面有两块晶片)，这个六面柱体在一个钟形容器里旋转，这个容器通过其顶部的喷咀喷入化学蒸汽并加热。这个过程持续到外延层生长到所要求的厚度，厚度的目标值14.5微米(um)，其误差范围为14.5土0.5微米，即实际的厚度应该尽可能接近14.5，并在区间[14,15]内。当前的设置造成的偏差超过了指定的1.0微米，于是试验人员需要找出可以设置的过程因子使得外延层的不均匀性达到最小，同时确保平均厚度尽可能接近目标值。
稳健参数设计
响应变差可以通过减小噪声变差来减小，但这可能要付出高的经济代价。由Genichi Taguchi最先提出的稳健参数设计(robust parameter design)是一种可选择的策略，该策略是通过探索控制因子与噪声因子间的交互效应来改变控制因子的水平组合来减小响应变差。因为控制因子通常很易于改变，所以稳健参数设计比直接减小噪声变差更经济更方便。
外延层生长试验的因子和水平
原始外延层生长试验的试验因子如下表所示，共有八个控制因子(A-H)和两个噪声因子(L和M)。
每个感受器有四个面，因此因子M有四水平。在每一个面上位置幽分顶部和底部(因子L)。在最初的试验中， Kackar and Shoemaber (1986)报告六个面的结果．为了方便说明，这里我们只考虑四个面。因为所期望的是在任何面和位置上都有均匀的厚度，所以因子L和M都处理为噪声因子。
厚度的目标值是14.5微米，规定误差限制在14.5士0.5微米。这样，试验的目标就是在保持14.5微米的平均厚度的同时，最小化外延层在四个面以及顶、底部上厚度的不均匀性。
乘积表分析
此田口设计的内表采用L16 (2^8)的正交表（表示设计有16个实验和8个因子，以及 每个因子2个水平）。外表对两个噪声因子选用了2x4设计，这样每个控制因子水平组合就有8个观测值。那么，按照乘积表分析的话就有16x8=128次实验。
Minitab中田口分析
望目特征问题的两步程序：
选择散度因子的水平使散度最小化（信噪比最大化）
选择调节因子的水平使位置达到目标值
要想第一步中信噪比最大化，则应该取因子组合为：
A1B1C1D1E2F2G2H2
基于以上最佳信噪比组合，预测均值是否达到目标值14.5微米。
由以上预测结果可知，均值没有达到14.5微米，需要进行调节。
从下面的均值主效应图中可以发现，砷流比率(%)是一个合适的调节因子。
为此，我们固定A1B1C1D1F2G2H2，改变E的水平进行预测，结果如下：
根据预测的结果，我们下一步将会固定A1B1C1D1F2G2H2，因子E砷流比率(%)在(55,59)范围内选取，再次进行新的实验。
思考
在本案例中为了实现稳健参数设计，我们用的是田口设计中的乘积表，但乘积表实验次数太多了（128次），有没有其他方法也可以实现稳健参数设计呢？另外，乘积表分析除了实验次数多以外，还有没有其他一些缺点呢？ 收起阅读 »
只有一个故障或零故障的试验数据处理
现在的产品可靠性都比较高，做完可靠性试验之后，很可能一个故障都没有或者只有一个故障。此时，如何处理数据？假设5个样品，4个样品100小时均未故障/失效，1个样品35小时故障。将这些试验数据录入到PosWeibull工具之后，使用极大似然法计算（因为该试验数据的删失数据较多，只有一个故障，此时切记要使用极大似然法，不要使用最小二乘法或者RRX/RRY），分布类型选择威布尔分布，计算之后结果如下面的图所示。β=1.03338，η=413.63。
由于删失数据较多，如果我们平时掌握一定的相似设备数据或者相关经验数据时，我们可以固定β值（这个一般我们是可以通过经验数据拟合出来的），比如我们知道β值=1.15，那么我们在PosWeibull工具里面设置固定β值，再计算。可以算出η值为337.44。具体β值固定为多少，这个需要靠积累的经验数据调整。
当所有样品数据都没有故障的时候，此时需要借助贝叶斯方法进行处理，可以使用PosVim可靠性评估的贝叶斯方法进行处理。
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优思学院｜你的企业适合推行六西格玛吗？
经常会收到企业的老板或者管理层会问"什么时间开展六西格玛管理最合适？"，其实当他们在问这个问题时，往往是跳过了一个更重要的问题，那就是：我的企业适合推行六西格玛吗？在进一步开展六西格玛之前，回答这个问题是非常重要的。
你的企业适合推行六西格玛吗？这个问题所意味着的是，你是否认为你的企业具有推行六西格玛的诱因，因为这些是成为企业成功推行六西格玛的最大动力。
这些诱因，可以包括：
你的企业非常需要或者急需改善公司的流程和能力，例如质量、速度、一致性、盈利能力等。
你的企业需要减少过程中的变异以改善目前的不良品、报废率、错误率等等的浪费。
你的企业已经拥有一套行之有效的管理体系。
你的员工愿意承担变革管理的责任。
你愿意授权你的员工進行管理变革。
你的组织能够承诺全面实施六西格玛管理。
你的组织和员工是否具有一定的六西格玛知识。
如果以上种种的，看似都乎合你企业的现况，你就可以开展六西格玛管理了。
至于开展的时间，没有一定的说法，然而，开展六西格玛需要一定的资源和时间上的投资，选择在淡季时开展，可以减低人员过于疲惫，也可以减少开展过程中的阻力。
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你的企业适合推行六西格玛吗？这个问题所意味着的是，你是否认为你的企业具有推行六西格玛的诱因，因为这些是成为企业成功推行六西格玛的最大动力。
这些诱因，可以包括：
你的企业非常需要或者急需改善公司的流程和能力，例如质量、速度、一致性、盈利能力等。
你的企业需要减少过程中的变异以改善目前的不良品、报废率、错误率等等的浪费。
你的企业已经拥有一套行之有效的管理体系。
你的员工愿意承担变革管理的责任。
你愿意授权你的员工進行管理变革。
你的组织能够承诺全面实施六西格玛管理。
你的组织和员工是否具有一定的六西格玛知识。
如果以上种种的，看似都乎合你企业的现况，你就可以开展六西格玛管理了。
至于开展的时间，没有一定的说法，然而，开展六西格玛需要一定的资源和时间上的投资，选择在淡季时开展，可以减低人员过于疲惫，也可以减少开展过程中的阻力。
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优思学院｜六西格玛黑带的报考条件是什么？
踏入2021，六西格玛在全球盛行了30多年，然而，我们发现在国内听过六西格玛的人不少，但真正学习过的人却不多，为什么会这样呢？那是因为现在太多人只煩惱着查找报考条件是什么？哪个证应该考、哪个证容易、或者哪个证含金量高、怎样弄个项目来认证等等奇怪问题，莫衷一是，最后令无数人却步、犹疑，这可以说是知识的一大浪费 ！
六西格玛是一套累积了数十年的管理手法和工具，没有人拥有其专利，大部分人忽略了六西格玛中上百种上千种由无数专家留下来的经验，可以用来管理、分析的工具，在不同的行业、不同的流程都可以轻易地发挥很大的作用，如果每人都了解多一点，学多一点，懂得识别和减少变异和浪费，肯定会对国家的企业、经济都会带来显著的收益。
优思学院认为，任何人都可以学习六西格玛，任何人经过一番付出、努力学习，最终都可以成为六西格玛黑带，你的性别、你的学历、你的职位并不重要，重要的是你的心态，取得六西格玛黑带证书不是目的，而是让你可以得到能为企业或者社会带来改变的知识、思维、和领导力的手段。六西格玛的历程在你取得证书之时，才是真正的开始。 收起阅读 »
六西格玛是一套累积了数十年的管理手法和工具，没有人拥有其专利，大部分人忽略了六西格玛中上百种上千种由无数专家留下来的经验，可以用来管理、分析的工具，在不同的行业、不同的流程都可以轻易地发挥很大的作用，如果每人都了解多一点，学多一点，懂得识别和减少变异和浪费，肯定会对国家的企业、经济都会带来显著的收益。
优思学院认为，任何人都可以学习六西格玛，任何人经过一番付出、努力学习，最终都可以成为六西格玛黑带，你的性别、你的学历、你的职位并不重要，重要的是你的心态，取得六西格玛黑带证书不是目的，而是让你可以得到能为企业或者社会带来改变的知识、思维、和领导力的手段。六西格玛的历程在你取得证书之时，才是真正的开始。 收起阅读 »
第一性原理如何帮助我们解决问题
本文初次发表于公众号“质量管理与工具实战交流平台”。
我们先来看一个生活中的最普通的小例子：鱼上钩了，在甩杆时线却突然断了！
鱼线断了，从本质上讲，原因无非是鱼线的强度不足以承担它所受到的力。
那么，强度与什么有关呢？鱼线选的太细、所用材料强度太低、质量太差（上面有残缺）、用旧磨损等。
所受的力与什么有关呢？它取决于鱼的质量和甩杆的速度，这是物理学中的动量定理（mΔv=FΔt）。
这样分析原因，是不是很全面、很深入呢？
这种从事物的最基本的原理和物理规律出发，而不是借助于已有的经验进行研究的方法，就叫做第一性原理。
第一性原理（First Principle）这个词来源于物理计算或化学计算，是从头算的意思。这里的基本规律是指观察到的，或者使用少量试验数据作为基础。后来第一性原理被广泛引用于科研和商业当中，就是当在现有的条件下无法突破时，就要回到事物的本质上去，从头做起，这样往往会产生更多的突破机会。
再看一个生活中的案例，请问下面的由电池驱动的挂钟为什么会走慢了呢？
我相信很多人都会异口同声地回答：是因为电池的电量不足了嘛！
是的，可能是电池该换了，但是如果是仅此而已，就丢掉了一大半的可能的原因。电量不足是最常见的原因，这构成了人们的一种经验，形成了一种惯性思维，若只是基于经验，往往会导致不能全面地进行分析问题。
我们可以从驱动指针运转的“最底层”的第一性原理上出发，无非是：驱动力不足以克服指针运转的阻力，这是其最基本的物理规律。
那么这个阻力的来源是什么呢？驱动力不足的原因又是什么呢？从这个层面来展开，再沿着各自的路线对每一步展开分析就行了，如下图所示。
马斯克是特斯拉电动汽车的创始人，同时他也在多个领域取得了开创性的成就，例如支付领域的Paypal、脑-机接口、超级高铁、私人火箭发射业务、星链技术、火星移民计划等等，像是在一人改变着整个世界。在一次TED演讲时主持人问他为什么在如此短的时期内取得那么多的成就时，他认为他运用了第一性原理。当然，他的成功是多方面因素的集成，超高的智商和逆商、勇于冒险的精神、宽容的社会环境等都是必不可少的。
他当初在筹建自己的私人火箭发射公司SpaceX时，本打算直接购买俄罗斯的火箭，但是价格太高昂了！于是他就分析了火箭的基本构成和零部件来源，他发现了一个隐藏在背后的巨大机会，就是如果自己制造或购买零部件，则会节省大量成本，他就从美国NASA聘请了工程师帮他实现了。他还发现了一个问题，就是为什么火箭总是一次性利用？能不能一次发射任务完成后让它返回，下次再用呢？它不就是一种运载工具吗？于是他就开发了发射后可回收的火箭。
这就是善于打破现有的思维定势、勇于挑战传统、从最底层的逻辑出发的第一性原理的最佳例证！
焊接是我的大学中的专业，但是焊接是一门极其复杂的学科，焊接工艺，取决于不同的焊接方法（有几十种）、数不胜数的不同性质的被焊材料、不同的结构和要求，以及它们之间的不同组合，其中任何一个因素不同，就必须有不同的工艺与之对应！但是，只需要掌握其中最底层的原理，就会以不变而应万变，它包括：
1、了解不同焊接方法的基本原理与基本参数
2、了解所焊材料的成分、组织与基本性能
3、具有基本的金属学、冶金学、材料力学知识，这些东西大学本科已足够。
有了这些基础，再正确运用科学的方法与问题解决方法论，当遇到新情况时，就能轻松应对，而无需担扰之前是否完全经历过！
在解决问题方面，第一性原理也是相当有帮助的，第一性原理可以与我们常用的5WHY或故障树方法相结合，用于它们的第一层原因，下面以一个焊接方面的案例来说明。请各位读者注意，焊接是我的专业，用本人最精通的领域来举例才能有最好的说服力。
焊接结构为什么会出现裂纹呢？
它的第一性原理是：焊接接头不能抵抗所受的外力，或者说，焊接接头内部有问题+存在较高的外力，进一步分析如下图，在第一层之后的分析中，也处处体现着第一性原理的精神！由于篇幅所限，未能展开到最后，在此只想借此例证明第一性原理在分析原因时的作用。
我们从小到大所学的知识中，绝大多数都是前人的经验的总结和推论，而不同的人所总结的知识都是基于他们各自的具体目的、当时所处的环境条件的，都不能全面反映事物的本质的！
站在前人的肩膀上固然可以更快地进步，但是我们也需要保持一颗探求事物本质的“第一性原理”的精神，这样才能有自己真正的发现和创造！
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我们先来看一个生活中的最普通的小例子：鱼上钩了，在甩杆时线却突然断了！
鱼线断了，从本质上讲，原因无非是鱼线的强度不足以承担它所受到的力。
那么，强度与什么有关呢？鱼线选的太细、所用材料强度太低、质量太差（上面有残缺）、用旧磨损等。
所受的力与什么有关呢？它取决于鱼的质量和甩杆的速度，这是物理学中的动量定理（mΔv=FΔt）。
这样分析原因，是不是很全面、很深入呢？
这种从事物的最基本的原理和物理规律出发，而不是借助于已有的经验进行研究的方法，就叫做第一性原理。
第一性原理（First Principle）这个词来源于物理计算或化学计算，是从头算的意思。这里的基本规律是指观察到的，或者使用少量试验数据作为基础。后来第一性原理被广泛引用于科研和商业当中，就是当在现有的条件下无法突破时，就要回到事物的本质上去，从头做起，这样往往会产生更多的突破机会。
再看一个生活中的案例，请问下面的由电池驱动的挂钟为什么会走慢了呢？
我相信很多人都会异口同声地回答：是因为电池的电量不足了嘛！
是的，可能是电池该换了，但是如果是仅此而已，就丢掉了一大半的可能的原因。电量不足是最常见的原因，这构成了人们的一种经验，形成了一种惯性思维，若只是基于经验，往往会导致不能全面地进行分析问题。
我们可以从驱动指针运转的“最底层”的第一性原理上出发，无非是：驱动力不足以克服指针运转的阻力，这是其最基本的物理规律。
那么这个阻力的来源是什么呢？驱动力不足的原因又是什么呢？从这个层面来展开，再沿着各自的路线对每一步展开分析就行了，如下图所示。
马斯克是特斯拉电动汽车的创始人，同时他也在多个领域取得了开创性的成就，例如支付领域的Paypal、脑-机接口、超级高铁、私人火箭发射业务、星链技术、火星移民计划等等，像是在一人改变着整个世界。在一次TED演讲时主持人问他为什么在如此短的时期内取得那么多的成就时，他认为他运用了第一性原理。当然，他的成功是多方面因素的集成，超高的智商和逆商、勇于冒险的精神、宽容的社会环境等都是必不可少的。
他当初在筹建自己的私人火箭发射公司SpaceX时，本打算直接购买俄罗斯的火箭，但是价格太高昂了！于是他就分析了火箭的基本构成和零部件来源，他发现了一个隐藏在背后的巨大机会，就是如果自己制造或购买零部件，则会节省大量成本，他就从美国NASA聘请了工程师帮他实现了。他还发现了一个问题，就是为什么火箭总是一次性利用？能不能一次发射任务完成后让它返回，下次再用呢？它不就是一种运载工具吗？于是他就开发了发射后可回收的火箭。
这就是善于打破现有的思维定势、勇于挑战传统、从最底层的逻辑出发的第一性原理的最佳例证！
焊接是我的大学中的专业，但是焊接是一门极其复杂的学科，焊接工艺，取决于不同的焊接方法（有几十种）、数不胜数的不同性质的被焊材料、不同的结构和要求，以及它们之间的不同组合，其中任何一个因素不同，就必须有不同的工艺与之对应！但是，只需要掌握其中最底层的原理，就会以不变而应万变，它包括：
1、了解不同焊接方法的基本原理与基本参数
2、了解所焊材料的成分、组织与基本性能
3、具有基本的金属学、冶金学、材料力学知识，这些东西大学本科已足够。
有了这些基础，再正确运用科学的方法与问题解决方法论，当遇到新情况时，就能轻松应对，而无需担扰之前是否完全经历过！
在解决问题方面，第一性原理也是相当有帮助的，第一性原理可以与我们常用的5WHY或故障树方法相结合，用于它们的第一层原因，下面以一个焊接方面的案例来说明。请各位读者注意，焊接是我的专业，用本人最精通的领域来举例才能有最好的说服力。
焊接结构为什么会出现裂纹呢？
它的第一性原理是：焊接接头不能抵抗所受的外力，或者说，焊接接头内部有问题+存在较高的外力，进一步分析如下图，在第一层之后的分析中，也处处体现着第一性原理的精神！由于篇幅所限，未能展开到最后，在此只想借此例证明第一性原理在分析原因时的作用。
我们从小到大所学的知识中，绝大多数都是前人的经验的总结和推论，而不同的人所总结的知识都是基于他们各自的具体目的、当时所处的环境条件的，都不能全面反映事物的本质的！
站在前人的肩膀上固然可以更快地进步，但是我们也需要保持一颗探求事物本质的“第一性原理”的精神，这样才能有自己真正的发现和创造！
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2021年4月16日PM17:24
进来扫个墓~~~
优思学院｜质量管理中的FTY，RTY，FPY是什么关系？
原刊于优思学院知乎号
FTY，RTY，FPY三个指标都很常见，但网上很多资料的解释都各有问题，有些是意思搞混了，有些连英语原始用语也搞错了。由于中文翻译时易生混淆，我们应该尽量解释英文原词的意思，以免生混乱。
FPY (First Pass Yield) 或 TPY (ThroughPut Yield)
FPY是First Pass Yield，可以说是首次的通过率，或者简称通过率，这个词在质量界别是最常用的，它和TPY，即ThroughPut Yield，两者意思一样，是同义词。
FPY指的是在"一个"工艺步骤中直接成功地生产出（即无任何不良或缺陷，因此没有经过返工，故称为首次通过）的数量，除以投入该工艺步骤的总数量。
RTY (Rolled Throughput Yield)
RTY是Rolled Throughout Yield，就是滚动的FPY/TPY或者称作直通率。
它的意思是产品从每一个工艺步骤都能直接成功地生产出（即无任何不良或缺陷）的机会率，或者可以说是整个工艺流程产生零缺陷的机会率。
所以计算方法是每一道工序的FPY相乘（就是应用概率理论中的Rule of Multiplication）。
【我们现今最常用的就是FPY和RTY，两者也是六西格玛最重要的计算绩效的方法之一。】
FTY (First Time Yield)
FTY 是 First Time Yield，它的意思是在"一个"工艺步骤中生产出合格品的数量（即使经过修理变为合格品的，也会计算在内），除以投入该工艺步骤的总数量。
它和FPY的最大分别是，FTY并不会有效地揭示隐藏工厂（Hidden Factory）的问题，例如有些員工在錯誤發生時自行把错误纠正了，这些行为就演变为看不见的质量成本(Hidden Cost of Quality)，因此这个词已经被更有效的FPY所取代，不过，有些人可能因为望文生意，误以为它和FPY是相同意思。
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FTY，RTY，FPY三个指标都很常见，但网上很多资料的解释都各有问题，有些是意思搞混了，有些连英语原始用语也搞错了。由于中文翻译时易生混淆，我们应该尽量解释英文原词的意思，以免生混乱。
FPY (First Pass Yield) 或 TPY (ThroughPut Yield)
FPY是First Pass Yield，可以说是首次的通过率，或者简称通过率，这个词在质量界别是最常用的，它和TPY，即ThroughPut Yield，两者意思一样，是同义词。
FPY指的是在"一个"工艺步骤中直接成功地生产出（即无任何不良或缺陷，因此没有经过返工，故称为首次通过）的数量，除以投入该工艺步骤的总数量。
RTY (Rolled Throughput Yield)
RTY是Rolled Throughout Yield，就是滚动的FPY/TPY或者称作直通率。
它的意思是产品从每一个工艺步骤都能直接成功地生产出（即无任何不良或缺陷）的机会率，或者可以说是整个工艺流程产生零缺陷的机会率。
所以计算方法是每一道工序的FPY相乘（就是应用概率理论中的Rule of Multiplication）。
【我们现今最常用的就是FPY和RTY，两者也是六西格玛最重要的计算绩效的方法之一。】
FTY (First Time Yield)
FTY 是 First Time Yield，它的意思是在"一个"工艺步骤中生产出合格品的数量（即使经过修理变为合格品的，也会计算在内），除以投入该工艺步骤的总数量。
它和FPY的最大分别是，FTY并不会有效地揭示隐藏工厂（Hidden Factory）的问题，例如有些員工在錯誤發生時自行把错误纠正了，这些行为就演变为看不见的质量成本(Hidden Cost of Quality)，因此这个词已经被更有效的FPY所取代，不过，有些人可能因为望文生意，误以为它和FPY是相同意思。
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为什么会有人质疑SPC？
注：本文初次发表于公众号“质量管理与工具实战交流平台”上。
不久前，流传着一篇题为《质量管理软件（工具）中，SPC真的有用吗？》的微信公众号文章（读者可在微信中的“搜索”查看一下），该文章把SPC批了一个“体无完肤”。其中的观点当然是错误的，业界也相应地出现了一些纠正和澄清的文章。
与直接的纠正做法不同的是，我从另一个角度对这个问题进行了思考：为什么有人会对SPC存在着误解和质疑呢？
事实上人们在学习和使用SPC时存在着大量的误区，尤其是关于SPC的理论基础、准备工作、使用前提、使用前对所控制的过程的初始研究等，这些方面在讲解和学习时被忽视了，只注重了步骤，尤其是把AIAG发布的《SPC参考手册》当作了一种标准条款来解读和使用，这就很难使SPC得到正确的理解和应用，带来的效果就可想而知了，这就会让人误认为SPC是一种没有实用价值的、过时的理论了！
我最近更新了我的SPC课程，着重强调和强化了这些容易被忽视的方面，在本文中限于篇幅，我只是列举其中的一部分控制图中的常见问题。下列方面比较普遍：
第一，缺乏必要的数理统计知识
SPC是基于数理统计理论建立起来的，这就对数理统计基础比较欠缺的人来说，想在有限的时间里理解它的基本原理确实是一个比较严峻的挑战。这些相关的理论至少包括：随机变量、分布、正态、中心极限定理、抽样分布、甚至假设检验等理论讲清楚！只有理解了这些数理统计概念，才能掌握SPC的底层逻辑，才能应对变化万千的制造过程和工作场景，否则，只学习基本的步骤和生硬的规定，接下来所学的SPC就会百无一用了！所以，在讲解和学习SPC的基本知识时，这一块是决不能回避的。
上图中的注释不是具体的失控判断准则，后面还有对每条准则的详细讲解。
第二，SPC的准备工作不充分
1、资源是制约SPC推广应用的重要原因。当前随着制造业自动化、智能化的日益普及，已经越来越多地实现了在线100%或连续检测，一天可能会产生海量的数据，如果还是采用那种几十年前的那种原始的方式，由人工进行数据的采集、上传、分析和报警，效率是很低的，也是不够精确的，好马应当配以好鞍，需要借助于自动SPC系统，必要时与企业的ERP系统相融合，这样才能做到自动、实时、快速地对失控做出反应，减少报警停线带来的损失。
2、与海量数据的情形相反，还有另一种极端的情形，就是感觉没有适合于SPC管控的特性，特别是在一些组装生产线上，或者在一些破坏性测量的工位上。这就需要用一些“前端工序的特性”、“过程特性”使用控制图，或者测量成本较低且与之相关的特性来替代。
3、工作流程上的保障。请问SPC只是质量工程师们的事吗？我们需要一个工作流程上的保证，这样才能够保障SPC能够持续地进行下去。SPC是跨部门的工作，尤其是生产、设备、工艺部门、质量部门共同的职责，需要基于工厂的实际，进行合理的分工与协作。
4、有的人不知道应当在什么时候导入SPC，或者生产过程中尚有一堆问题等待解决时就导入SPC，结果是不能建立起控制限，因为总是存在失控！因此，当过程中还有显而易见的问题未得到解决，还在产生着大量的不合格时，使用控制图是没有任何意义的！
5、我们经常得到下面这样的图形：
很显然，这是测量系统的分辨率不够的缘故，这要结合制造过程本身的变差，如果变差足够小，这就要求测量系统的分辨率更小，至少要做到1/10的过程变差：1/10×6σ。下图是使用不同分辨率的量具测量同一组样件的结果对比：
因此，做好控制图，如果过程是高精度自动化的，测量系统/量具本身就是一个挑战。
第三，缺乏对所控过程的了解
1、不了解数据的分布状态。对于常规控制图来说，在建立控制限时（控制图的分析阶段）是有着一定的前提的（随机、独立、正态），其中要保证图上的点所对应的数据呈现正态分布或者近似正态分布，否则，所建立起来的控制限就会产生假报警或漏报警，就是我们常讲的第一类和第二类错误！
那么这个“近似正态”到底是可以近似到什么程度呢？这是一个容易令人困惑的问题。
有人或有的SPC书籍中认为，先把控制图做出来，如果真的数据不正态，就会通过失控来表现出来（报警），到时候你不就知道了吗？这种说法在正式的在线控制时是正确的，毕竟SPC实质上就是一个大号的假设检验嘛，但是，在建立控制限的分析阶段，是存在着一定的“灰色地带”的，会存在一种“既不是正态，同时又不失控报警”，只是“潜伏”的情形！或者在建立控制限时出现了失控的点，于是去寻找过程中的问题，如果找不到，那么到底是专业知识不够呢，还是本来过程就没问题而是因数据不完全满足正态的条件所生产的假报警呢？难以分辨吧！所以在这样的条件下建立起来的控制限是不够严谨的，仅仅说“近似正态”其实是没有实操价值的！在控制图的分析阶段，我们需要确定的是一个准确的基准-控制限。
因此，我们至少要确保样本的均值之间要呈现正态分布，这就是所说的“原始数据可以近似的程度”衡量依据！
要确保样本均值之间为正态分布，就应当使用正确的样本量，所谓的“小样本、短周期”的抽样方式，只是在原始数据正态的前提下是合理的，如果原始数据不正态，我们应当在确认制造过程当中没有特殊原因的前提下，适当加大样本量，以使得均值之间为正态分布（依据中心极限定理），或者通过其他的手段，如非正态向正态的转化、寻求个体分布的参数、非参数等，而不是生搬硬套、千篇一律地使用同一种控制图（如均值-极差图）。看来这也是SPC“曲高和寡”的原因之一吧，因为它确实需要使用者具有较高的数理统计功底的。
2、不了解所控制过程的特定失控模式。我经常听到过这样的反馈：导入SPC后失控报警了总是找不到原因，太影响生产了，后来我们就干脆又把SPC撤掉了。这是多么遗憾的一件事啊！
这是什么原因呢？其中的原因有：建立控制限时所用样本不能代表和包含实际过程的变差，使均值图的控制限过窄，盲目使用那常用的8个判异准则、缺乏事前对过程失效模式的分析（与PFMEA的对接）等。对于一个特定的加工过程，我们用控制图来控制的特性应当会从PFMEA中找到相应的失效模式及失效起因，即使没有做PFMEA，我们也应当事先来分析和识别出一些发生频度较高的失效起因，评估这些起因如果存在，会在控制图上引起哪种类型的失控模式，从而确定我们要采用哪几个判异准则（超控制限这个是必须使用的）。这样把工作做到前头，一旦将来出现失控报警，就会沿寻着事先的分析路径，快速把失控搞定，使过程恢复受控状态。
例如，气动夹紧工装，可能会出现气体管路漏气或螺丝松动的问题，如果使用控制图对夹紧力进行监控，那么可能会出现下列失控模式：
因为一旦气体发生泄漏或螺丝产生松动，其程度就会快速地恶化，反应在夹紧力上就是逐渐下降的趋势。在对夹紧力使用控制图控制之前，就应当先将这些可能的因素和由此引起的失控模式识别出来和确定下来。
再如，当加工的基准面的定位不正确时，就会出现下面这样的失控模式：
那么你的过程存在基准面变动的因素吗？
3、对抽样的时机制定太死板。对于一个过程，人员/班次、原材批次的更迭，还有设备的重启、重设等都是产生显著变差（特殊原因）的机会，如果只是机械地等时间间隔来抽样，就会错过这些变差机会，所以还需要基于所控过程的要素(4M1E)水平更的迭来有针对性地抽样，以便及时捕捉变差和可能的特殊原因。
第四、出现失控后不明确如何反应
大家都在注重如何制作控制图，如何判断失控，却没有一个明确的规则来说明出现失控后如何反应。在AIAG的SPC参考手册中也没有明确的规定。
对于不同的失控模式，我们需要做出不同的反应，这包括下列选项：分析原因、停止生产、隔离产品。在我的课程中进行了讲述。例如，对于下列失控模式，我们应当停止生产、隔离产品：
再就是，产品被隔离后再怎么做呢？在上述情况中，应当是进行PPK（注意这时不应当是CPK了）的研究，看是否已经低于了PPK目标值了，如果是，就应当按照与客户的约定进行处置（发货前全检或者追加抽检等）。
而对于下列情况，只需要分析原因：
还有一个需要澄清的问题，就是“失控ARL”（平均运行长度）。当均值图上有点发生失控后，在所发生的点上看不到这个失控，直到再抽若干次样后才在图上表现出来，这样的平均抽样次数为失控ARL。在AIAG的SPC参考手册中，只是提到了“受控ARL”，即两次假失控报警之间的平均运行长度（抽样次数）。
在控制图的实际运用过程中，失控ARL是相当重要的，如果没有这个概念，当失控时，就不能隔离出所有的可能受到影响的产品。
第五、控制图长期不更新
虽然在分析阶段建立的控制限是在线使用阶段的控制基准，一般不能进行更改，但是在下列情况下，应当适时更新：
过程进行持续改善后，或者增加了过程的防错后，应当重新计算控制限，否则就会失去应有的灵敏度。在所控特性的目标值发生变更时，也应当重新设置控制限，因为目标值变了，相应的加工基准也要做出改变，过程的均值也会发生改变，若还是保持现有的控制限，就会出出均值偏移的“失控”。
限于篇幅，就写到这里吧，其实我的更新版的SPC课程中还有更多的与众不同的亮点的。
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不久前，流传着一篇题为《质量管理软件（工具）中，SPC真的有用吗？》的微信公众号文章（读者可在微信中的“搜索”查看一下），该文章把SPC批了一个“体无完肤”。其中的观点当然是错误的，业界也相应地出现了一些纠正和澄清的文章。
与直接的纠正做法不同的是，我从另一个角度对这个问题进行了思考：为什么有人会对SPC存在着误解和质疑呢？
事实上人们在学习和使用SPC时存在着大量的误区，尤其是关于SPC的理论基础、准备工作、使用前提、使用前对所控制的过程的初始研究等，这些方面在讲解和学习时被忽视了，只注重了步骤，尤其是把AIAG发布的《SPC参考手册》当作了一种标准条款来解读和使用，这就很难使SPC得到正确的理解和应用，带来的效果就可想而知了，这就会让人误认为SPC是一种没有实用价值的、过时的理论了！
我最近更新了我的SPC课程，着重强调和强化了这些容易被忽视的方面，在本文中限于篇幅，我只是列举其中的一部分控制图中的常见问题。下列方面比较普遍：
第一，缺乏必要的数理统计知识
SPC是基于数理统计理论建立起来的，这就对数理统计基础比较欠缺的人来说，想在有限的时间里理解它的基本原理确实是一个比较严峻的挑战。这些相关的理论至少包括：随机变量、分布、正态、中心极限定理、抽样分布、甚至假设检验等理论讲清楚！只有理解了这些数理统计概念，才能掌握SPC的底层逻辑，才能应对变化万千的制造过程和工作场景，否则，只学习基本的步骤和生硬的规定，接下来所学的SPC就会百无一用了！所以，在讲解和学习SPC的基本知识时，这一块是决不能回避的。
上图中的注释不是具体的失控判断准则，后面还有对每条准则的详细讲解。
第二，SPC的准备工作不充分
1、资源是制约SPC推广应用的重要原因。当前随着制造业自动化、智能化的日益普及，已经越来越多地实现了在线100%或连续检测，一天可能会产生海量的数据，如果还是采用那种几十年前的那种原始的方式，由人工进行数据的采集、上传、分析和报警，效率是很低的，也是不够精确的，好马应当配以好鞍，需要借助于自动SPC系统，必要时与企业的ERP系统相融合，这样才能做到自动、实时、快速地对失控做出反应，减少报警停线带来的损失。
2、与海量数据的情形相反，还有另一种极端的情形，就是感觉没有适合于SPC管控的特性，特别是在一些组装生产线上，或者在一些破坏性测量的工位上。这就需要用一些“前端工序的特性”、“过程特性”使用控制图，或者测量成本较低且与之相关的特性来替代。
3、工作流程上的保障。请问SPC只是质量工程师们的事吗？我们需要一个工作流程上的保证，这样才能够保障SPC能够持续地进行下去。SPC是跨部门的工作，尤其是生产、设备、工艺部门、质量部门共同的职责，需要基于工厂的实际，进行合理的分工与协作。
4、有的人不知道应当在什么时候导入SPC，或者生产过程中尚有一堆问题等待解决时就导入SPC，结果是不能建立起控制限，因为总是存在失控！因此，当过程中还有显而易见的问题未得到解决，还在产生着大量的不合格时，使用控制图是没有任何意义的！
5、我们经常得到下面这样的图形：
很显然，这是测量系统的分辨率不够的缘故，这要结合制造过程本身的变差，如果变差足够小，这就要求测量系统的分辨率更小，至少要做到1/10的过程变差：1/10×6σ。下图是使用不同分辨率的量具测量同一组样件的结果对比：
因此，做好控制图，如果过程是高精度自动化的，测量系统/量具本身就是一个挑战。
第三，缺乏对所控过程的了解
1、不了解数据的分布状态。对于常规控制图来说，在建立控制限时（控制图的分析阶段）是有着一定的前提的（随机、独立、正态），其中要保证图上的点所对应的数据呈现正态分布或者近似正态分布，否则，所建立起来的控制限就会产生假报警或漏报警，就是我们常讲的第一类和第二类错误！
那么这个“近似正态”到底是可以近似到什么程度呢？这是一个容易令人困惑的问题。
有人或有的SPC书籍中认为，先把控制图做出来，如果真的数据不正态，就会通过失控来表现出来（报警），到时候你不就知道了吗？这种说法在正式的在线控制时是正确的，毕竟SPC实质上就是一个大号的假设检验嘛，但是，在建立控制限的分析阶段，是存在着一定的“灰色地带”的，会存在一种“既不是正态，同时又不失控报警”，只是“潜伏”的情形！或者在建立控制限时出现了失控的点，于是去寻找过程中的问题，如果找不到，那么到底是专业知识不够呢，还是本来过程就没问题而是因数据不完全满足正态的条件所生产的假报警呢？难以分辨吧！所以在这样的条件下建立起来的控制限是不够严谨的，仅仅说“近似正态”其实是没有实操价值的！在控制图的分析阶段，我们需要确定的是一个准确的基准-控制限。
因此，我们至少要确保样本的均值之间要呈现正态分布，这就是所说的“原始数据可以近似的程度”衡量依据！
要确保样本均值之间为正态分布，就应当使用正确的样本量，所谓的“小样本、短周期”的抽样方式，只是在原始数据正态的前提下是合理的，如果原始数据不正态，我们应当在确认制造过程当中没有特殊原因的前提下，适当加大样本量，以使得均值之间为正态分布（依据中心极限定理），或者通过其他的手段，如非正态向正态的转化、寻求个体分布的参数、非参数等，而不是生搬硬套、千篇一律地使用同一种控制图（如均值-极差图）。看来这也是SPC“曲高和寡”的原因之一吧，因为它确实需要使用者具有较高的数理统计功底的。
2、不了解所控制过程的特定失控模式。我经常听到过这样的反馈：导入SPC后失控报警了总是找不到原因，太影响生产了，后来我们就干脆又把SPC撤掉了。这是多么遗憾的一件事啊！
这是什么原因呢？其中的原因有：建立控制限时所用样本不能代表和包含实际过程的变差，使均值图的控制限过窄，盲目使用那常用的8个判异准则、缺乏事前对过程失效模式的分析（与PFMEA的对接）等。对于一个特定的加工过程，我们用控制图来控制的特性应当会从PFMEA中找到相应的失效模式及失效起因，即使没有做PFMEA，我们也应当事先来分析和识别出一些发生频度较高的失效起因，评估这些起因如果存在，会在控制图上引起哪种类型的失控模式，从而确定我们要采用哪几个判异准则（超控制限这个是必须使用的）。这样把工作做到前头，一旦将来出现失控报警，就会沿寻着事先的分析路径，快速把失控搞定，使过程恢复受控状态。
例如，气动夹紧工装，可能会出现气体管路漏气或螺丝松动的问题，如果使用控制图对夹紧力进行监控，那么可能会出现下列失控模式：
因为一旦气体发生泄漏或螺丝产生松动，其程度就会快速地恶化，反应在夹紧力上就是逐渐下降的趋势。在对夹紧力使用控制图控制之前，就应当先将这些可能的因素和由此引起的失控模式识别出来和确定下来。
再如，当加工的基准面的定位不正确时，就会出现下面这样的失控模式：
那么你的过程存在基准面变动的因素吗？
3、对抽样的时机制定太死板。对于一个过程，人员/班次、原材批次的更迭，还有设备的重启、重设等都是产生显著变差（特殊原因）的机会，如果只是机械地等时间间隔来抽样，就会错过这些变差机会，所以还需要基于所控过程的要素(4M1E)水平更的迭来有针对性地抽样，以便及时捕捉变差和可能的特殊原因。
第四、出现失控后不明确如何反应
大家都在注重如何制作控制图，如何判断失控，却没有一个明确的规则来说明出现失控后如何反应。在AIAG的SPC参考手册中也没有明确的规定。
对于不同的失控模式，我们需要做出不同的反应，这包括下列选项：分析原因、停止生产、隔离产品。在我的课程中进行了讲述。例如，对于下列失控模式，我们应当停止生产、隔离产品：
再就是，产品被隔离后再怎么做呢？在上述情况中，应当是进行PPK（注意这时不应当是CPK了）的研究，看是否已经低于了PPK目标值了，如果是，就应当按照与客户的约定进行处置（发货前全检或者追加抽检等）。
而对于下列情况，只需要分析原因：
还有一个需要澄清的问题，就是“失控ARL”（平均运行长度）。当均值图上有点发生失控后，在所发生的点上看不到这个失控，直到再抽若干次样后才在图上表现出来，这样的平均抽样次数为失控ARL。在AIAG的SPC参考手册中，只是提到了“受控ARL”，即两次假失控报警之间的平均运行长度（抽样次数）。
在控制图的实际运用过程中，失控ARL是相当重要的，如果没有这个概念，当失控时，就不能隔离出所有的可能受到影响的产品。
第五、控制图长期不更新
虽然在分析阶段建立的控制限是在线使用阶段的控制基准，一般不能进行更改，但是在下列情况下，应当适时更新：
过程进行持续改善后，或者增加了过程的防错后，应当重新计算控制限，否则就会失去应有的灵敏度。在所控特性的目标值发生变更时，也应当重新设置控制限，因为目标值变了，相应的加工基准也要做出改变，过程的均值也会发生改变，若还是保持现有的控制限，就会出出均值偏移的“失控”。
限于篇幅，就写到这里吧，其实我的更新版的SPC课程中还有更多的与众不同的亮点的。
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如何制定正确的质量改进策略？（本文内容摘自《质量总监炼成记》）
如何基于现状，制定合理的质量改进策略？这是许多质量总监面临的实际问题。
我2010年从跨国企业中离职，进入深圳一家中小型民企任质量总监，这家公司当时销售额不到10亿元，员工人数不到2000人。
入职时，我认为凭我的经验，将这样一家企业的质量做好应该不是难事。因为我在跨国企业中工作十年，从质量管理到工厂管理、项目管理，都有比较丰富的实战经验。
在质量管理方面，从QE工程师到检验部经理，一路做到供应链质量总监，期间还以克劳士比中国学院兼职顾问的身份参与了多个质量咨询项目，精研过零缺陷管理。
然而我错了，入职后我发现，把小公司中的质量做好，难度远远超过大公司。公司没有质量目标，只要不出大问题，老板不会关注质量，让他来参加月度质量例会，他总是以见客户等事情为借口来推脱。
质量体系是虚的，纯粹是应付审核而制定的。公司几乎没有规范的工作流程，员工能力很差，IT系统落后，没有培训体系，师傅带徒弟的方式盛行。
最要命的是，公司管理层对质量的理解非常原始，面对客诉，老板的第一反应永远是：“为什么质量部没有盯住？”销售、研发、制造、采购等业务部门，都把产品质量问题甩锅给质量部，从来不会认为自己的工作有问题。
“在现在这种情况下，如何制定合适的策略，快速将质量做好？”
这是我日思夜想的问题。
为此我去找董事长和总经理，告诉他们，质量的本质是管理，要求他们建立流程和体系，把预防工作做起来，铲除这些产生问题的土壤，从根本上解决所谓的“质量问题”。
然后，我得到的答复永远是一句话：“我们公司的产品比较简单，你只要组织你质量部的70号员工，把现场盯到位，自然就没有客诉了！”
我据理力争，力图改变他们的看法，次数多了，他们也烦了，直接说：“我们M公司不是你上一家公司，我不会按你的要求，设置这些乱七八糟的条条框框来限制创新，我们公司就是靠人的！”
“我怎么管理公司是我的事，与你怎么管质量无关！”
就这样，我这个质量总监的工作内容只有三件事：“擦屁股””背黑锅”“挨板子”。
进入公司一年半后，矛盾彻底爆发了，2012年5月份的一天，因为四川一家客户的投诉，董事长把我足足骂了15分钟，说：“我们公司为什么有这么多质量问题，你作为公司的质量总监，是干什么吃的！到底是你的能力有问题，还是你的态度有问题？”
随后，他要求我组织各部门经理参加质量检讨会，在会上讨论如何盯住“质量问题”。
会上，我豁出去了，指着董事长和总经理，问：“到底什么是质量问题？为什么公司质量问题多，我老秦就得挨骂？”
结果所有与会人员面面相觑，不知如何回答我的问题，见此情况我大声说：“解决问题的第一步是要从源头定义问题，比如我公司研发部经常把电路设计错了，造成客诉和返工，这应该叫研发问题。采购部买来的物料不良，应该叫采购问题。生产员工把板子做坏，应该叫生产问题。今天我们面对的所有问题，有哪一个是质量部造成的？因此我认为，我们公司没有质量问题，我们只有管理问题，我们的问题只有一个，那就是管、理、混、乱！”
开完这个会，公司终于不敢再把质量问题甩锅给质量部了，我开始在工厂中推行过程管理，效果显著，因为老板终于不再拖我的后腿了，但是我的这种做法没有在公司中得到全面推广。
后来我从这家公司离职，进入了另一家民企S公司，刚开始在供应链中推行过程管理，效果还不错，但是很快遇到了瓶颈，我的“管住过程来预防问题产生”的思想在公司中无法全面推广，研发、市场等部门不支持。
“如何在不同背景、不同规模、不同行业的企业中，推行正确的质量改进策略？”
这个问题困扰了我多年，直到我进入现在工作的A公司。
在A公司工作两年后，我带领公司快速突破质量瓶颈，在两年的时间里，质量损失下降到原来的四分之一，我也终于找到了这个问题的答案。
12年前，我刚接触零缺陷管理时，老师给我介绍了一个模型：质量管理成熟度。这个模型是已故的美国质量大师克劳士比提出的，在他的《质量免费》一书中有详细阐述。
它按企业的质量管理水平，将企业分为五个等级：不确定期、觉醒期、启蒙期、智慧期和确定期。
不确定期的特点可以用一句话来形容：我们不知道为什么总有质量问题？但现状还可接受。
这种企业没有质量目标，老板对质量的要求就是过得去，只要不出大问题，他不会关注质量。
觉醒期这个阶段也可用一句话来形容：如何改变现状，彻底解决这些乱七八糟的质量问题？
在这一阶段，公司管理层开始思考这个问题，希望改变现状。它与不确定期最大的差距，就是质量目标的树立，公司决定花力气去做好质量。
第三个等级叫启蒙期，也可以用一句话来形容：经过管理层的共识、承诺和质量改进活动，我们已经能发现并解决我们的问题。
在这一阶段，公司管理层明白了以往质量不佳的原因和自身的职责，形成了共识，并着手实施质量改进策略。
智慧期这个阶段公司重视过程管理和客户满意度，用一句话来形容，就是缺陷预防是我们日常工作中的一部分。
在这个阶段，公司大力提升过程能力，预防问题发生。
第五个等级叫确定期，公司每位员工都可以向客户申明：我们知道为什么我们没有质量问题。因为所有的工作都能一次做对，不管是战略规划，还是业务运作，都能事事做对、人人做对。
质量管理成熟度模型的意义在于，在不同的阶段就要做不同的工作。
我以前工作过的M公司和S公司，在当时都处在不确定期这个阶段。在这个阶段，最重要的是帮助管理层认识到质量的重要性，制定质量目标，达成质量共识。
在此之外的工作，全部都是“救火”，不能解决根本性的问题，而我当时一门心思推行过程管理，梳理业务流程，以此来预防问题产生，这是根本行不通的。
质量改进如同中医治病，前期的望、闻、问、切很重要，因为如果诊断不正确，要么开出的药没有效果，要么是病人不肯吃药，或者吃完药后肠胃不适。
质量管理成熟度模型，起到的就是诊断和开药的作用。基于这种认知，我指导多家供应商进行质量改进，结果都取得了成功。
（以上内容摘自《质量总监炼成记》）
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我2010年从跨国企业中离职，进入深圳一家中小型民企任质量总监，这家公司当时销售额不到10亿元，员工人数不到2000人。
入职时，我认为凭我的经验，将这样一家企业的质量做好应该不是难事。因为我在跨国企业中工作十年，从质量管理到工厂管理、项目管理，都有比较丰富的实战经验。
在质量管理方面，从QE工程师到检验部经理，一路做到供应链质量总监，期间还以克劳士比中国学院兼职顾问的身份参与了多个质量咨询项目，精研过零缺陷管理。
然而我错了，入职后我发现，把小公司中的质量做好，难度远远超过大公司。公司没有质量目标，只要不出大问题，老板不会关注质量，让他来参加月度质量例会，他总是以见客户等事情为借口来推脱。
质量体系是虚的，纯粹是应付审核而制定的。公司几乎没有规范的工作流程，员工能力很差，IT系统落后，没有培训体系，师傅带徒弟的方式盛行。
最要命的是，公司管理层对质量的理解非常原始，面对客诉，老板的第一反应永远是：“为什么质量部没有盯住？”销售、研发、制造、采购等业务部门，都把产品质量问题甩锅给质量部，从来不会认为自己的工作有问题。
“在现在这种情况下，如何制定合适的策略，快速将质量做好？”
这是我日思夜想的问题。
为此我去找董事长和总经理，告诉他们，质量的本质是管理，要求他们建立流程和体系，把预防工作做起来，铲除这些产生问题的土壤，从根本上解决所谓的“质量问题”。
然后，我得到的答复永远是一句话：“我们公司的产品比较简单，你只要组织你质量部的70号员工，把现场盯到位，自然就没有客诉了！”
我据理力争，力图改变他们的看法，次数多了，他们也烦了，直接说：“我们M公司不是你上一家公司，我不会按你的要求，设置这些乱七八糟的条条框框来限制创新，我们公司就是靠人的！”
“我怎么管理公司是我的事，与你怎么管质量无关！”
就这样，我这个质量总监的工作内容只有三件事：“擦屁股””背黑锅”“挨板子”。
进入公司一年半后，矛盾彻底爆发了，2012年5月份的一天，因为四川一家客户的投诉，董事长把我足足骂了15分钟，说：“我们公司为什么有这么多质量问题，你作为公司的质量总监，是干什么吃的！到底是你的能力有问题，还是你的态度有问题？”
随后，他要求我组织各部门经理参加质量检讨会，在会上讨论如何盯住“质量问题”。
会上，我豁出去了，指着董事长和总经理，问：“到底什么是质量问题？为什么公司质量问题多，我老秦就得挨骂？”
结果所有与会人员面面相觑，不知如何回答我的问题，见此情况我大声说：“解决问题的第一步是要从源头定义问题，比如我公司研发部经常把电路设计错了，造成客诉和返工，这应该叫研发问题。采购部买来的物料不良，应该叫采购问题。生产员工把板子做坏，应该叫生产问题。今天我们面对的所有问题，有哪一个是质量部造成的？因此我认为，我们公司没有质量问题，我们只有管理问题，我们的问题只有一个，那就是管、理、混、乱！”
开完这个会，公司终于不敢再把质量问题甩锅给质量部了，我开始在工厂中推行过程管理，效果显著，因为老板终于不再拖我的后腿了，但是我的这种做法没有在公司中得到全面推广。
后来我从这家公司离职，进入了另一家民企S公司，刚开始在供应链中推行过程管理，效果还不错，但是很快遇到了瓶颈，我的“管住过程来预防问题产生”的思想在公司中无法全面推广，研发、市场等部门不支持。
“如何在不同背景、不同规模、不同行业的企业中，推行正确的质量改进策略？”
这个问题困扰了我多年，直到我进入现在工作的A公司。
在A公司工作两年后，我带领公司快速突破质量瓶颈，在两年的时间里，质量损失下降到原来的四分之一，我也终于找到了这个问题的答案。
12年前，我刚接触零缺陷管理时，老师给我介绍了一个模型：质量管理成熟度。这个模型是已故的美国质量大师克劳士比提出的，在他的《质量免费》一书中有详细阐述。
它按企业的质量管理水平，将企业分为五个等级：不确定期、觉醒期、启蒙期、智慧期和确定期。
不确定期的特点可以用一句话来形容：我们不知道为什么总有质量问题？但现状还可接受。
这种企业没有质量目标，老板对质量的要求就是过得去，只要不出大问题，他不会关注质量。
觉醒期这个阶段也可用一句话来形容：如何改变现状，彻底解决这些乱七八糟的质量问题？
在这一阶段，公司管理层开始思考这个问题，希望改变现状。它与不确定期最大的差距，就是质量目标的树立，公司决定花力气去做好质量。
第三个等级叫启蒙期，也可以用一句话来形容：经过管理层的共识、承诺和质量改进活动，我们已经能发现并解决我们的问题。
在这一阶段，公司管理层明白了以往质量不佳的原因和自身的职责，形成了共识，并着手实施质量改进策略。
智慧期这个阶段公司重视过程管理和客户满意度，用一句话来形容，就是缺陷预防是我们日常工作中的一部分。
在这个阶段，公司大力提升过程能力，预防问题发生。
第五个等级叫确定期，公司每位员工都可以向客户申明：我们知道为什么我们没有质量问题。因为所有的工作都能一次做对，不管是战略规划，还是业务运作，都能事事做对、人人做对。
质量管理成熟度模型的意义在于，在不同的阶段就要做不同的工作。
我以前工作过的M公司和S公司，在当时都处在不确定期这个阶段。在这个阶段，最重要的是帮助管理层认识到质量的重要性，制定质量目标，达成质量共识。
在此之外的工作，全部都是“救火”，不能解决根本性的问题，而我当时一门心思推行过程管理，梳理业务流程，以此来预防问题产生，这是根本行不通的。
质量改进如同中医治病，前期的望、闻、问、切很重要，因为如果诊断不正确，要么开出的药没有效果，要么是病人不肯吃药，或者吃完药后肠胃不适。
质量管理成熟度模型，起到的就是诊断和开药的作用。基于这种认知，我指导多家供应商进行质量改进，结果都取得了成功。
（以上内容摘自《质量总监炼成记》）
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增强型过程流程图（PFD）
PFMEA的核心模块是PFD（过程流程图）、PFMEA（过程失效模式与后果分析）和PMP/PCP（控制计划）。
作为PFMEA分析基础的过程流程图，既有将过程分解到过程步骤层次的，也有在过程步骤的基础上还再细化到基本操作层次的。
为区分起见，我们将细化到基本操作层次的过程流程图称为“增强型过程流程图”，AQP PFMEA中推荐的流程图就是这种“增强型过程流程图”。
PFD是过程流程图的英文缩写（Process Flow Diagram），它的作用是呈现所设计的制造过程。
在PFMEA的“策划和准备”步骤中确定PFMEA的分析范围，以及在“结构分析”步骤中可视化分析范围时都可用到过程流程图（PFD）。
建立过程流程图通常遵循从宏观到微观的分解过程
首先，在确定分析范围时，建议确定需要分析的工段（Process Steps/Stages）。
工段是为实现某个工艺目的的若干过程步骤（Process Step）按顺序的组合。
PFMEA“结构分析”这个步骤实际上是呈现所要分析的具体过程，所以这个步骤我们也称为“结构展开”。
在这个步骤中，基于分析范围所确定的工段，先展开每个工段的过程步骤，再将每个过程步骤进一步展开细化到基本操作（Operation）。
通常“工段”的名称指出该工段的工艺类型，如：机加工工段、热处理工段、铸造工段、注塑工段、冲压工段、焊接工段、涂装工段、装配工段等等。
过程步骤和基本操作都是描述“做什么”，因此建议都用动名词结构来描述。
一个过程步骤是由若干个基本操作按所需的操作顺序组合而成的，基本操作是指为实现某个基本目的的若干个动作按顺序的组合。
概括而言，操作的基本目的可分为：加工、搬运／移动、存／取、检验、返工／返修（重工）、报废／遏制六大类，对应的基本操作也就分为这六大类。
操作描述要简洁明了，只需要描述“做什么”，而不需要描述“如何做”。
“如何做”是在作业指导书中需要描述的内容。
简洁明了的操作描述最好能包含以下三个要素：做什么（操作）、针对什么（零件／物品）、用什么（工具／手段）。
如：“用扭力枪锁紧螺钉”，这里做的是“锁紧螺钉”的操作，针对的是“螺钉”，用的是“扭力枪”。至于扭力枪怎么拿、怎么锁则没必要出现在操作描述中。
强调操作描述只关注“做什么”，而不关注“怎么做”，能使团队在绘制流程图时有效地聚焦于操作的目的。
“怎么做”则是操作实现的手段，实现操作的手段（即：具体动作）可能会多种多样。
后续失效分析和风险分析在识别失效原因或确定控制措施时对操作手法／操作方法（即操作中的具体动作）会予以关注。
将过程步骤细化到基本操作的层次，能使团队更充分地理解整个过程的细节。
为PFMEA后续的“功能分析”步骤中全面而系统化地识别过程的要求提供了有力保障。
描述操作的诀窍
在实践中，有些团队在描述操作时因陷入对操作中动作细节的斟酌而耗费非常多的时间。这反而会让他们产生错觉，认为将过程流程图细化到基本操作的层次太过于复杂。甚至出现识别不清某个基本操作本质上到底要“做什么”（抓不到操作的真正目的）。
另外，有时会把某个基本操作的辅助动作作为单独的操作列出而使过程步骤细化到基本操作显得过于复杂化。比如，上面的“用扭力枪锁紧螺钉”的操作，在实践练习中，很多学员经常会将其拆分为“用手抓取扭力枪”和“锁紧螺钉”两个操作。其实这里的操作目的只是“锁紧螺钉”，“抓取扭力枪”只是“锁紧螺钉”这个操作的一组辅助动作。为了更好地理解操作，建议操作描述中也简明地附上辅助动作的描述。
如：“抓取扭力枪锁紧螺钉”、“按下绿色开关按钮冲压下盖”、“踩下气压阀吸附盖板”。
一般不建议将这些辅助动作单独列为操作（只有在有些辅助动作比较复杂且重要时才可视情况将其列为单独的操作）。这些辅助动作一般会关乎失效原因，因此有必要在操作描述中表述出来。
操作的要求
建议将操作的要求与操作描述分开，这样做的好处是确保操作要求能被特别注意。
如：“锁紧螺钉”的操作要求之一可能是“螺钉数量：4颗”，也就是说要锁四颗螺钉。
操作的分类
增强型流程图除了规范化对操作的描述，还对操作的类型进行分类（即：六大基本操作），这样做的好处是便于识别操作的要求。
除了加工和返工／返修（重工）两大操作之外，其他类型的操作其操作的要求都有定式。
如：
“拿取”操作关注的要求：
拿取的物料规格、数量，拿取时物料外观（无损伤）、电性能（无损坏）、物料的清洁度（无脏污）；
“搬运／移动”操作关注的要求：
搬运操作期间物料外观（无损伤）、电性能（无损坏）、物料的清洁度（无脏污），物料数量（无增减），物料放置的目的地位置，物料的放置方向；
“存储”操作关注的要求：
存放和存储期间物料外观（无损伤）、电性能（无损坏）、物料的清洁度（无脏污），存储数量，存储位置，摆放的方向；
“检验”操作关注的要求：
检验的准确度（合格项判定为合格项、不合格项判定为不合格项），检验操作期间物料外观（无损伤）、电性能（无损坏）、物料的清洁度（无脏污）；
“报废／遏制”操作关注的要求：
标识记录、隔离。
“加工”和“返工／返修（重工）”操作的要求基于操作工艺类型的不同而不同。
本质上，“返工／返修（重工）”操作是返工流程中的加工操作，如：“用砂布去除M12冲压件的冲孔毛刺”。
切换
在小批量、多品种的精益生产模式下，一条生产线经常出现换线生产产品的情形。如果“切换”作业出现差错，可能会导致某个失效模式的发生。
如：从A产品切换到B产品，“钻孔”操作用到的钻头没有调换可能导致钻孔直径过大或过小等失效模式产生
因此，“未做切换”或“不恰当的切换”是失效分析时应当考虑的失效原因。
在AQP PFMEA的增强型流程图中，我们建议对于存在产品换线生产的制造过程最好能识别可能存在的五种类型的切换：
P：产品／物料切换
T：工装、模具、夹治具、工具等硬件切换
S：软件程序、软件开关、过程参数等软件切换
D：包装材料、间接材料、辅助材料、无尘布类的耗材等日用品切换
L：标签切换
需要关注的产品特性和过程特性
在增强型流程图中还会识别每个基本操作需要关注的产品特性和需要关注的过程特性。
产品特性是操作的输出，若操作中形成的产品特性不能满足制造的要求，就产生了失效模式。
如：孔径过大、孔径过小等，这些都是失效分析中的失效模式。
过程特性是操作中的人、机、料、法、环等方面的因素，他们是影响操作输出（产品特性）不满足要求的原因。
因此，失效原因都是从过程特性中去找寻，在流程图中尽量列出需要关注的过程特性有利于在失效分析中识别失效原因。
当然，有些过程特性在后续失效分析中可能发现不一定重要，或者有些需要关注的过程特性在后续失效分析中才能识别出来，这时可对流程图的内容再做修订。
*以上，供探讨 收起阅读 »
作为PFMEA分析基础的过程流程图，既有将过程分解到过程步骤层次的，也有在过程步骤的基础上还再细化到基本操作层次的。
为区分起见，我们将细化到基本操作层次的过程流程图称为“增强型过程流程图”，AQP PFMEA中推荐的流程图就是这种“增强型过程流程图”。
PFD是过程流程图的英文缩写（Process Flow Diagram），它的作用是呈现所设计的制造过程。
在PFMEA的“策划和准备”步骤中确定PFMEA的分析范围，以及在“结构分析”步骤中可视化分析范围时都可用到过程流程图（PFD）。
建立过程流程图通常遵循从宏观到微观的分解过程
首先，在确定分析范围时，建议确定需要分析的工段（Process Steps/Stages）。
工段是为实现某个工艺目的的若干过程步骤（Process Step）按顺序的组合。
PFMEA“结构分析”这个步骤实际上是呈现所要分析的具体过程，所以这个步骤我们也称为“结构展开”。
在这个步骤中，基于分析范围所确定的工段，先展开每个工段的过程步骤，再将每个过程步骤进一步展开细化到基本操作（Operation）。
通常“工段”的名称指出该工段的工艺类型，如：机加工工段、热处理工段、铸造工段、注塑工段、冲压工段、焊接工段、涂装工段、装配工段等等。
过程步骤和基本操作都是描述“做什么”，因此建议都用动名词结构来描述。
一个过程步骤是由若干个基本操作按所需的操作顺序组合而成的，基本操作是指为实现某个基本目的的若干个动作按顺序的组合。
概括而言，操作的基本目的可分为：加工、搬运／移动、存／取、检验、返工／返修（重工）、报废／遏制六大类，对应的基本操作也就分为这六大类。
操作描述要简洁明了，只需要描述“做什么”，而不需要描述“如何做”。
“如何做”是在作业指导书中需要描述的内容。
简洁明了的操作描述最好能包含以下三个要素：做什么（操作）、针对什么（零件／物品）、用什么（工具／手段）。
如：“用扭力枪锁紧螺钉”，这里做的是“锁紧螺钉”的操作，针对的是“螺钉”，用的是“扭力枪”。至于扭力枪怎么拿、怎么锁则没必要出现在操作描述中。
强调操作描述只关注“做什么”，而不关注“怎么做”，能使团队在绘制流程图时有效地聚焦于操作的目的。
“怎么做”则是操作实现的手段，实现操作的手段（即：具体动作）可能会多种多样。
后续失效分析和风险分析在识别失效原因或确定控制措施时对操作手法／操作方法（即操作中的具体动作）会予以关注。
将过程步骤细化到基本操作的层次，能使团队更充分地理解整个过程的细节。
为PFMEA后续的“功能分析”步骤中全面而系统化地识别过程的要求提供了有力保障。
描述操作的诀窍
在实践中，有些团队在描述操作时因陷入对操作中动作细节的斟酌而耗费非常多的时间。这反而会让他们产生错觉，认为将过程流程图细化到基本操作的层次太过于复杂。甚至出现识别不清某个基本操作本质上到底要“做什么”（抓不到操作的真正目的）。
另外，有时会把某个基本操作的辅助动作作为单独的操作列出而使过程步骤细化到基本操作显得过于复杂化。比如，上面的“用扭力枪锁紧螺钉”的操作，在实践练习中，很多学员经常会将其拆分为“用手抓取扭力枪”和“锁紧螺钉”两个操作。其实这里的操作目的只是“锁紧螺钉”，“抓取扭力枪”只是“锁紧螺钉”这个操作的一组辅助动作。为了更好地理解操作，建议操作描述中也简明地附上辅助动作的描述。
如：“抓取扭力枪锁紧螺钉”、“按下绿色开关按钮冲压下盖”、“踩下气压阀吸附盖板”。
一般不建议将这些辅助动作单独列为操作（只有在有些辅助动作比较复杂且重要时才可视情况将其列为单独的操作）。这些辅助动作一般会关乎失效原因，因此有必要在操作描述中表述出来。
操作的要求
建议将操作的要求与操作描述分开，这样做的好处是确保操作要求能被特别注意。
如：“锁紧螺钉”的操作要求之一可能是“螺钉数量：4颗”，也就是说要锁四颗螺钉。
操作的分类
增强型流程图除了规范化对操作的描述，还对操作的类型进行分类（即：六大基本操作），这样做的好处是便于识别操作的要求。
除了加工和返工／返修（重工）两大操作之外，其他类型的操作其操作的要求都有定式。
如：
“拿取”操作关注的要求：
拿取的物料规格、数量，拿取时物料外观（无损伤）、电性能（无损坏）、物料的清洁度（无脏污）；
“搬运／移动”操作关注的要求：
搬运操作期间物料外观（无损伤）、电性能（无损坏）、物料的清洁度（无脏污），物料数量（无增减），物料放置的目的地位置，物料的放置方向；
“存储”操作关注的要求：
存放和存储期间物料外观（无损伤）、电性能（无损坏）、物料的清洁度（无脏污），存储数量，存储位置，摆放的方向；
“检验”操作关注的要求：
检验的准确度（合格项判定为合格项、不合格项判定为不合格项），检验操作期间物料外观（无损伤）、电性能（无损坏）、物料的清洁度（无脏污）；
“报废／遏制”操作关注的要求：
标识记录、隔离。
“加工”和“返工／返修（重工）”操作的要求基于操作工艺类型的不同而不同。
本质上，“返工／返修（重工）”操作是返工流程中的加工操作，如：“用砂布去除M12冲压件的冲孔毛刺”。
切换
在小批量、多品种的精益生产模式下，一条生产线经常出现换线生产产品的情形。如果“切换”作业出现差错，可能会导致某个失效模式的发生。
如：从A产品切换到B产品，“钻孔”操作用到的钻头没有调换可能导致钻孔直径过大或过小等失效模式产生
因此，“未做切换”或“不恰当的切换”是失效分析时应当考虑的失效原因。
在AQP PFMEA的增强型流程图中，我们建议对于存在产品换线生产的制造过程最好能识别可能存在的五种类型的切换：
P：产品／物料切换
T：工装、模具、夹治具、工具等硬件切换
S：软件程序、软件开关、过程参数等软件切换
D：包装材料、间接材料、辅助材料、无尘布类的耗材等日用品切换
L：标签切换
需要关注的产品特性和过程特性
在增强型流程图中还会识别每个基本操作需要关注的产品特性和需要关注的过程特性。
产品特性是操作的输出，若操作中形成的产品特性不能满足制造的要求，就产生了失效模式。
如：孔径过大、孔径过小等，这些都是失效分析中的失效模式。
过程特性是操作中的人、机、料、法、环等方面的因素，他们是影响操作输出（产品特性）不满足要求的原因。
因此，失效原因都是从过程特性中去找寻，在流程图中尽量列出需要关注的过程特性有利于在失效分析中识别失效原因。
当然，有些过程特性在后续失效分析中可能发现不一定重要，或者有些需要关注的过程特性在后续失效分析中才能识别出来，这时可对流程图的内容再做修订。
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优思学院｜什么是质量成本？质量成本包括哪些内容？
所谓质量成本(Cost of quality-COQ)是指为了防止出现错误以及产生错误而引起的一切费用。
假定你要提供一种优质的产品或服务给你的顾客，质量成本是指你因为不能第一次便做好(Doing the right thing the first time)而产生的所有有关成本。质量成本通常包括三方面: 预防成本(Prevention cost)、鉴定成本(Appraisal cost)及失效成本(Failure cost)，而失效成本又可分為內部的成本(Internal cost)和外部的成本(External cost)三者加起来就是所谓质量成本(Cost of quality)。优思学院｜六西格玛认证课程
据美国质量管理大师克劳士比(Philip Crosby)估计，一般企业的质量成本约占营业额的20~40%。
而另一位质量管理专家费根堡(A.V. Feigenbaum) 则认为在10~40%之间。
美国质量协会（ASQ）在1987年进行了两方面的研究调查，一是以企业为对象作意见调查，发现70%的行政人员认为质量成本低于营业额的10%；但另一研究却显示，大部分的企业的质量成本高达营业额的40%。
在英国，根据国际精益六西格玛协会（ILSSI）的一项研究显示，质量成本约占营业额20~35%的企业比比皆是。所以管控好质量成本，将可有效高公司获利能力，优思学院[1]估计，当企业能够提升过程的能力，从三个西格玛提升至六西格玛之后，公司的质量成本有望减少至营业额至少于1%。优思学院｜六西格玛认证课程有些质量成本是难以观察或者容易被忽略的，所单去看最终产品的不合格率或者客户的退货是不够的。因此，由Armand Feigenbaum博士创建的“无形工厂” (Hidden Factory)一词，常用于描述解决问题和返工零件所花费的性能之间的差异。很多质量差劣、库存不足等类似情况造成的销售损失是传统会计方法无法解释的。低效的过程，同样可以生产出好的产品，但没有达到最优状态，也是资源的浪费(Waste)。优思学院｜六西格玛认证课程对于无形成本，会计准则设定在低于验证产出率的产值点，或根据历史业绩计入不合格品和缺陷的超额备抵。与会计准则比率和经核实的产出率之间的差异有关的额外材料、人工和制造成本反映了执行成本。下图显示了质量问题与业务成本结构的关系。
对质量差劣成本的详细研究是一个非常有意义的尝试，大多数公司没有时间和资源来进行这样的行动前评估。最好有一个外部组织帮助改革工作或使用基于时间的成本核算方法，因此这种方法必须在整个组织中采用。
确保机会以持续的方式量化是财务部的一个关键角色。最常用的方法是从总账开始，注意专门用来跟踪质量成本的账目，如返工、浪费、报废、保修索赔等，可以帮助确定一些其他成本，这些资讯能为公司将来推动六西格玛奠定稳固基础。 收起阅读 »
假定你要提供一种优质的产品或服务给你的顾客，质量成本是指你因为不能第一次便做好(Doing the right thing the first time)而产生的所有有关成本。质量成本通常包括三方面: 预防成本(Prevention cost)、鉴定成本(Appraisal cost)及失效成本(Failure cost)，而失效成本又可分為內部的成本(Internal cost)和外部的成本(External cost)三者加起来就是所谓质量成本(Cost of quality)。优思学院｜六西格玛认证课程
据美国质量管理大师克劳士比(Philip Crosby)估计，一般企业的质量成本约占营业额的20~40%。
而另一位质量管理专家费根堡(A.V. Feigenbaum) 则认为在10~40%之间。
美国质量协会（ASQ）在1987年进行了两方面的研究调查，一是以企业为对象作意见调查，发现70%的行政人员认为质量成本低于营业额的10%；但另一研究却显示，大部分的企业的质量成本高达营业额的40%。
在英国，根据国际精益六西格玛协会（ILSSI）的一项研究显示，质量成本约占营业额20~35%的企业比比皆是。所以管控好质量成本，将可有效高公司获利能力，优思学院[1]估计，当企业能够提升过程的能力，从三个西格玛提升至六西格玛之后，公司的质量成本有望减少至营业额至少于1%。优思学院｜六西格玛认证课程有些质量成本是难以观察或者容易被忽略的，所单去看最终产品的不合格率或者客户的退货是不够的。因此，由Armand Feigenbaum博士创建的“无形工厂” (Hidden Factory)一词，常用于描述解决问题和返工零件所花费的性能之间的差异。很多质量差劣、库存不足等类似情况造成的销售损失是传统会计方法无法解释的。低效的过程，同样可以生产出好的产品，但没有达到最优状态，也是资源的浪费(Waste)。优思学院｜六西格玛认证课程对于无形成本，会计准则设定在低于验证产出率的产值点，或根据历史业绩计入不合格品和缺陷的超额备抵。与会计准则比率和经核实的产出率之间的差异有关的额外材料、人工和制造成本反映了执行成本。下图显示了质量问题与业务成本结构的关系。
对质量差劣成本的详细研究是一个非常有意义的尝试，大多数公司没有时间和资源来进行这样的行动前评估。最好有一个外部组织帮助改革工作或使用基于时间的成本核算方法，因此这种方法必须在整个组织中采用。
确保机会以持续的方式量化是财务部的一个关键角色。最常用的方法是从总账开始，注意专门用来跟踪质量成本的账目，如返工、浪费、报废、保修索赔等，可以帮助确定一些其他成本，这些资讯能为公司将来推动六西格玛奠定稳固基础。 收起阅读 »
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