记录时： 工龄7年，接触品质工作一年半，从事品质工作1个月。

受疫情影响上个月开始上班，目前定位是品质工程师。（汽车行业）
 
  从事品质工作后，我开始考虑如何去管控和控制我们公司的产品质量。刚好前面接触过一些质量方面的培训，也经常在网站上观摩各位大神的帖子。遂有了以下两步瞎操作。
 
第一步：统计异常。
1.进货、出货的异常记录
2.巡检的日常记录
3.GP12全检产品的问题记录
4.客户投诉的记录
  
经过一个月的统计：
 
1.进货检验的异常合格率为 100% 未发现异常。出货的合格率为10.71%异常的原因大致分为两类第一类：制造原因第二类：包装原因
2.产品首件经常不合格，过程中有发现困气，缩痕等问题
3.GP12全检记录产品报废率1.29%
4.客户投诉 4次
 
 解决方法;
 
      1.针对出货时发现的问题查找原因，组织会议通知责任部门。要求整改并提交培训记录。制定好奖惩规则
     2.巡检的问题主要是首件检查总是不合格,说明我们的工艺过程存在缺陷,改善方案，见《 第二步 》
     3.GP12全检的不良，每天早上拉着生产部和模具，项目开早会。将前一天发生的异常问题提出来，要求改善。（异常问题记录在生产部看板，录入问题点、临时解决方案、责任人。。等等关键信息
   4.客户投诉后到现场查找原因，写好8D后组织会议检讨。然后需要改善的点或者需要培训的在会议上提出，记好会议记录监督相关部门去改善
 
总结：主要措施就是每天早会定义责任人，及时解决一些简单的问题。遇到需要掏钱的问题或者疑难杂症就组织会议，叫上相关的专业人员。 分析问题。 会议结束后把会议记录抄送一份给副总。 也计划着每月开一次质量会议，目前还没来的及实施 。（8D报告以目前的情况要求责任部门写难度较高，所以偷懒了。。。。）
 
第二步：控制制造的质量。
制造的异常我觉得可以分为下面几种
1.模具问题
2.工艺问题
3.过程能力的监控
 
改善方案：
  1.模具问题。 模具问题一般在前期小批产的时候很难发现，一到产品开始爬坡的时候，模具问题就体现出来了， 困气啊， 飞边啊， 作动不顺啊（设计问题一般很少） 。 但是我觉得这些都不是什么很难解决的问题。我们首先每天早会时先把这些问题让责任部门领走改善，然后制定合理的保养计划。如果能记到FMEA 里面就更加完美了。这样就能起到预防作用
  2.工艺问题。 产品定工艺的时候就需要特别谨慎了，如何找到最佳的工艺可以说就是体现我们每个公司配合能力的时候。 首件试模时我们先通过科学注塑方式找到基础工艺。（测试浇口冻结、压力/射速、走胶平衡等基础变量工艺） 然后针对浇口冻结、射速、模温这几个影像比较大的工艺做对应测试，测试工艺和样件关键尺寸测量的结果对应好，每次测试的结果我们都用PPT 或其他格式记录起来用于分析。 当我们找到一种工艺能够满足90%的关键尺寸合格时我们就可以基本锁定该工艺。并通过模具调整等方法来满足所有的图纸尺寸要求。一般会有1-3轮的测试周期，如果提到这样的成品浪费的话，我还是觉得这是最省成本的一种方式 。 锁定工艺卡时，我们需要给一些非关键参数设置公差值，好处多多
  3.过程能力的监控。过程能力的监控和工艺参数是分不开的。当我们的工艺锁定后，我们可以打开监控画面，看生产时工艺参数是否稳定。稳定后我们拿上卡尺连续测量20模产品的某个长/宽/高尺寸，尺寸是稳定的话，我们就可以去做收缩性测试。找一模产品连续监控24H 尺寸的变化，尺寸稳定后，开始全尺寸测量和SPC 过程能力分析。这个时候我们测量的产品状态才会是最真实的状态 。 也更加有参考意义
 
总结：关于制造质量的控制我们需要很多部门的协助与配合，如何让大家去配合就需要大家根据各自公司实际情况去解决了。这时候也最能体现我们品质人员的综合素养
 
第三步：

    第三步我觉得应该是入手体系。 体系可以非常有力的支持前面两步的动作以及后续想要做的动作，当然需要花费的精力也更多，我目前正在学习中，后续如果有一些浅见我也会回来分享到平台 。今天记录了一些我的工作，希望自己能够经常做一些总结，不管它对于不对。如果几年后我回过头来再看这些拼拼筹筹的字，希望我觉得现在的自己目光短浅 。 哈哈       

 

                                                         再见各位
 
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       轴承是制造业中关键的基础零部件,直接决定着重大装备和主机产品的性能、质量和可靠性,被誉为装备制造的“心脏”部件。
 
       轴承运转的平稳性、噪声、发热、摩擦状况很大程度上取决于沟道和滚动体的制造精度。滚道一般多为圆弧形（或者类似圆弧），其深度可以达到数十毫米，一般的粗糙度仪由于量程过小，难以测到整个弧线的粗糙度,同时滚道圆弧轮廓的精确评价手段也不够，多数厂家对此类参数难以有效控制，产品质量难以提高。
 
       针对此现状，中图仪器成功推出SJ5730粗糙度轮廓测量一体机。



       仪器特点
 
       一次性测出滚道的粗糙度和轮廓度，可以对任意位置的粗糙度进行选择评价。
 
 
       案例解析：国内某著名轴承品牌。
 
 


       SJ5730轴承实测图
 
       下表为测量轴承滚道的粗糙度Ra和Pt值


 



       Ra曲线
 


       Pt曲线
 
       仪器采用高精度衍射光栅测头，具有12mm的粗糙度测量范围，分辨率达到1nm。
 
       一次测量可同时评定粗糙度及轮廓参数，能够灵活选取测量范围，显示计算Ra参数和Pt参数。
 
       由上表测量结果可知，仪器的测量重复性好，多次测量结果偏差较小，能够满足客户对精密轴承检测的要求。
 
       SJ5730粗糙度轮廓测量一体机能够满足轴承行业所有的测量需求，如内外套圈的密封槽形状（角度、倒角、槽深、槽宽等）；各种滚子轴承的滚子和套圈母线的凸度、角度、曲线；滚针轴承、圆柱滚子轴承、直线轴承的滚动体和套圈的直线度；球轴承沟道的沟曲率半径；四点接触轴承的沟曲率半径等。
 
       轴承行业在攻克高品质课题的过程中，离不开高精密测量仪器的支撑。中图仪器作为计量检测产品的专业厂商，给客户提供丰富的产品解决方案，应对不同客户多样性的测量需求，助力成就高品质产品制造。 收起阅读 »

柏拉图和鱼骨图是QC七大手法中的两个手法，在品质领域中运用非常的普遍，是品质管理的基本手法，一旦有原因分析和问题查找的时候，这是经常被拿出来使用的两个工具，但对于这两个手法运用得如何，就看各人的功力了。最近在重新学习QC七大手法时，对这两个手法的学习更加深入了一点，也明白了一些深层次的道理。
【效率原则】
在引入柏拉图的时候特别谈到了28原则，我们都知道20%人占据80%的财富，张嘴我们都能回答正确。但很多人真的没有深刻地体会这个由经济学家提出来的28原则更是个效率原则，对我们的生活和工作乃至人生的规划都有极其重要的意义。
28原则普世存在，比如每个人都有众多好友，对我们人生工作有极大影响的的好友也只有那么几个，所以把80%的沟通时间花在20%的好友身上，就可以让我们过得很好。企业的众多客户中，80%的利润是由20%的重要客户带来的，所以对这20%的客户多花点时间沟通和服务，能让企业的效益增长更快。
所以，我们可以用28原则去做很多的事情，抓重点，高效率，会有事半功倍的效果。比如说考试，80%的时间放在真题上，20%的时间放在教材上，考试通过率会很高；比如说人生规划，80%的时间放在自己擅长的事情上，20%的时间去做杂事，会让我们享受到生活，而且事业成功率也高。
这个原则运用熟练的话，会带给我们很多思维方式的不同。

【鱼骨图不是思维导图】
思维导图这些年来真的太火了，各种软件各种培训课程各种文章都有提到。在品质管理里面我们用鱼骨图，乃至我去网络上找鱼骨图的资料，很多人还把鱼骨图纳入思维导图中。这对于思维导图工具的发展来说，确实挺好的。但逐本溯源，其实思维导图是美国人发明的，鱼骨图是日本人发明的。
鱼骨图的用法在品质工具里面是有好几点要求的：1. 只针对一个问题；2. 团队合作；3. 采用头脑风暴；4. 从人机料法环五个方面去思考。
所谓工具是死的，人是活的，如果产品品质工具能够带来生活上便利，何乐而不为呢。
所以，对于鱼骨图的用法，现在延伸了很多，可以去追究根因，也可以去描述问题，至于被一些思维导图培训或软件吸纳并采用，也是极~好~的~

【君子生非异也，善假于物也】
品质手法工具琳琅满目，非常之多。但事实上，品质管理在企业里面经常陷入一个比较尴尬的局面，品质工具的使用也有限。所以，为什么要想出来这么多的工具，到底是让品质工作看起来更专业而已，花里胡哨的招式呢，还是真的可以帮助到我们的工作。
中国有一句古话：君子生非异也，善假于物也。工具的使用，是我们做任何事情，领他人先一步，与其他人拉开距离的原因。
所以不管是做品质，还是任何事情，我们要做的是，如何学习别人的所长为我所用，如何活用工具提高效率提高成功率，而不是被工具困死。
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各位大神，请教你们一个问题，领导认可统计的逻辑，但是想知道我们第一阶段应该达到哪个水平才能判断是好还是坏（容错率是多少）。应该怎么进行合理的拆解比较好（重点是领导自己也给不出一个划分的方向）


 上下限，平均值。以均值为基础，逐步提升目标就好啊。不是规定上下限么，做一个过程能力分析看看分布在哪里？
有历史数据，我去除了最高值和最低值，然后求了一个平均值值。但是上下限应该如何定比较好？


这是近日群里一位朋友提出的问题。她们应该是公司质量同学，领导让她确定一个容错率的水平值。容错率，顾名思义，就是大家在软件开发过程中，会出现一些错误，只是每个人出错的概率不同而已。但如果每个错误都对员工进行处罚和批评也不合理，从持续改进角度，需要确定一个质量水平。也就是说，在容错率范围内的，可以认为是系统性波动导致的，不是员工个体差异原因导致的，这是管理系统的原因，就暂时不予追究员工个人，但是超出范围了，认为属于异常波动引起的，这时就需要对相关问题进行追溯分析、可能还会对相关人员进行追责。




上门有同学提到，通过计算过程能力方式，这个思路本身没什么错，也符合戴明的质量控制理论。但我们知道，过程能力，计算也需要知道上下限。

其实这里我认为有2种思路：

1、从统计过程控制角度--物理思维

大家如果看过 我之前文章，谈到 戴明 红蓝实验，这个实验很真实和简明的证明了，很多问题是由系统因素或者说共同原因导致，比如：

为帮助员工消除工作中的障碍；

管理不当；

未指出员工绩效差距在哪里，并给出改善建议；

等等。

在此共同原因作用下，员工即使努力工作也难免会出现错误。所以，我们可以让容错率达到管制状态，然后根据管制图的原理，确定上下限。处于管制状态下的数据，可以认为系统正常波动不用过度干预，如果超出，再进行分析和改善。

管制图原理

工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符合正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出现在平均值的正负三个标准偏差之外的概率仅为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论 “视小概率事件为实际上不可能” 的原理，可以认为：出现在3sigma区间外的事件是异常波动，它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置。




2、从组织绩效管理角度


通过统计过程控制，有理论支撑、有数据支持当然很好，但有几个难点要做到


a、要消除系统异常原因，使系统仅仅受共同原因影响。所以，需要对现有的容错率进行分析，然后改善，让数据处于随机波动状态。但在软件行业，往往遇到问题可能是，业务变化和环境变化较快，想获得稳定系统，还是比较困难的事。

b、如何判断达到管制状态了呢？因为数据样本本身受限性，可能当前30个数据受管制，后面又超了。这时呢，可能需要从另一个实际维度来判定。 

宋老师通常的判断方法是：

统计所有错误，进行分类（从不同维度，阶段、错误责任职能、主客观原因），如果从各个维度看每类错误的占比都差不多，处于比较离散状态的时候，基本可以判断系统是处于随机波动状态了。

但即使如此，估计领导可能还是不会满意。为什么？

从组织绩效管理角度，确定这个质量水平目的，肯定是希望鞭策做的差员工，奖励做的不好的员工。从而，激活组织的工作责任，提升工作质量。

如果管制状态，几乎所有员工出错率都在管制线内怎么办？

或者，超差的员工都是个别现象，起不到组织激励的目的怎么办？

所以，如果从这个角度看，统计过程方式可能就不太适用了。

所以，我给出建议是，按80%，原则。

对知识工作者，特别是软件研发人员，还是以激励为主。所以，我们应该讲80%人，都认为他们是符合岗位绩效要求的。然后，剩余 5%是较差的需要督促改进，15%，较好的要升职加薪予以鼓励。

这样即达到了，激励的目的，同时又可以督促各部门主管持续改善。关键，操作简单。

我相信这位同学应该可以很好的和领导协商出合适的上下限范围了。







我们回顾度量的目的：

刻画（理解、发现问题、改进的目标）

评估（期望与实际相比较）

预测（由已知要素推算、估计其它要素） 

改进（识别问题、查找问题的根源）

度量远远不是定几个指标这么简单，度量模型设计应该考虑相关干系人的应用场景。


我们在设计度量方式以及使用度量数据给领导做判定和决策时，必须要理解如何应用这些数据，或者通过这些数据，领导需要用来做什么决策。


如果领导是希望，对公司整体的容错率水平，能可见、可预测，那么用统计过程方法就挺好；

如果领导目的是从组织绩效管理角度，那么可能用统计过程方法，就不是太适用的方式。

度量也是一个包含，人、流程、组织、工具的过程。

-End-

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什么是PPM？
在讨论PPM统计乱象之前，我们先讨论一下，为什么汽车主机厂会对供应商的来料PPM很在意。
PPM就是百万分之缺陷率。
PPM值=(不合格品零件总数/零件总数)*1,000,000
对于汽车主机厂来说，客户的投诉，至少有50%，甚至高达80%的原因来自于供应商的零件质量问题。
一辆汽车究竟由多少个零件组成？
由于统计方法不同，这个问题比较难回答。
根据丰田网站


按拆解零件达到螺丝，垫片的级别，平均每辆有3万个零件左右。
有多少客户不满意？
那么对于年销量200万辆的汽车主机厂而言，一年给新车装配的零件数量大概是：
2*1,000,000*30,000=600亿个零部件
中国2018年，汽车销量为2808万辆
对于中国而言，就是：
28*1,000,000*30,000=8400亿个零部件
我们假设零部件的质量不合格率PPM值是10PPM (达到6西格玛水平是3.4PPM)。
零部件不合格不一定会导致100%的客户不满意，我们在此还假设每10个不合格的零部件会导致1个客户不满意。（这个假设没有严格的依据，只是为了显示投诉会达到什么样量级的水平）。
那么由此造成的客户不满意数量分别是。
对于一个200万产量的汽车主机厂：
600亿*10PPM*0.1=6万个不满意
对于中国2800万的汽车销量：
8400亿*10PPM*0.1=84万个不满意
所以，当你觉得你倒霉，买到质量不好的车时，不要太伤心，you are not alone. 在中国还有84万个抱怨。
汽车生产商的对策 
因此，很多汽车厂家都是以“零缺陷”为目标，这是十分合理的。
汽车主机厂对质量的排名很在意，这关系到销售业绩和企业发展的问题。
高层有关注，自然就会产生KPI 指标。
通常会有：
1. 对供应商的PPM 考核。
2. 总部对每个主机厂的PPM考核。
3. 主机厂对负责管理供应商质量部门的PPM考核。
4. 同理，一级供应商对二级供应商也有类似指标，但通常会简化一些
 等等
这不单单是考核供应商，也是生产厂考核自己的指标。
在实际过程中，通常会有几种现象发生:
1. 来料1万件，检查100件，发现一件不合格品。退货，记录PPM为10000PPM.
2. 来料1万件，检查100件，发现一件不合格品。让步接收，先记录一个不合格品，然后生产线上筛选。如果产线上又发现1个，则总计为200PPM.
3. 来料1万件，检查100件，发现一件不合格品。退货，让供应商自己筛选，并让供应商告知剩余9900件中还有多少不合格数量。如果又发现20个，则PPM为2100。
4. 来料1万件，检查100件，发现一件不合格品。让指定的分选机构挑选，让分选公司告知剩余9900件中还有多少不合格数量。如果又发现20个，则PPM为2100。
 等等。
实际情况会怎样？ 
尽管是在同一个汽车行业，但因为厂家众多，产品种类众多，汽车级别不同，供应商的级别不同，在实际过程中就出现了各种变异，来修改这个PPM数字。修改的手段不同，理由也不同，但方向是一致的，就是美化PPM.
在这一点上，某些质量人员与供应商步调是一致的。
通常，如果供应商的PPM 比较高，客户会有相应的措施，如，让供应商升级设备，百检，不给新项目等。
对于某些客户的质量人员，他们有时也不希望自己负责的KPI变差，这会造成额外的工作，不必要的矛盾，自己的业绩变差等等后果。
这样就出现了某些巧合的配合：
1. 来料1万件，检查100件，发现一件不合格品。退货，客户主动用１万做分母而不是100，记录PPM 为100PPM，而不是10000PPM。有的企业甚至为实行这种统计方法，美化ppm数值，开了好多次与总部的国际电话会议，一群如此高学历，工作年限这么长的高级职员，在讨论用什么做分母小学一年级课程的问题。他们当然知道如何正确统计PPM，只是在与业绩挂钩后，需要修正一下,以使PPM不至于太难看。
2. 来料1万件，检查100件，发现一件不合格品。让步接收，先记录一个不合格品，然后生产线上筛选。如果产线上又发现1个，则总计为200PPM.
因为是在生产线上挑选，这就会出现了“产线公关" 这个现象。有些质量问题会被人为干预掉。供应商在现场的服务人员，一开始是为了快速服务客户，现在某些现场服务人员直接把问题消灭掉了，不能反映真实质量情况。
3. 来料1万件，检查100件，发现一件不合格品。退货，让供应商自己筛选，并让供应商告知剩余9900件中有多少不合格数量。如果剩余又发现20个，则PPM为2100。
让供应商汇报还有多少真实数量的不合格产品在剩余的物料中，通常是比较难的。如果你是供应商，又发现20个不合格产品，按真实情况汇报可能导致客户对你们出货管控加严，让你写一堆整改报告，甚至不给新的项目，你会如实报告吗？
有时，这也是客户故意给供应商机会，客户也不愿意看到PPM不好，导致自己的业绩不好或者其它麻烦。
4. 还有少部分人，用PPM来达到其它的目的。 
5. 有些情况是，产线人员或其它部门的人，直接和供应商联系，绕过了质量人员。
等等。
这些现象，在中国本土企业和外资企业都有发生。
高层设计的指标是好的，执行的时候就变样了。
有的企业对外宣称自己的质量是多么多么的好，达到了何等的PPM值。
但最终纸是包不住火的。
自测95分，考试不及格
每家企业都说自己的产品质量好，PPM也都很低。
但实际情况呢？
下面是JD Power的2018可靠性统计。
(尽管我不完全认同JD Power的统计方法，因为他们把外饰、操作/显示、座椅、内饰、驾驶体验、音响/娱乐/导航系统、空调系统以及发动机/变速箱放在一起，没有考虑权重。发动机坏了，会让车子抛锚，但一个座椅掉皮却不会让你在马路上等待救援。但JD Power 还是很有参考意义的。)
顾客买车之前会参考网上的资料和朋友的意见的。
如果不能好好使用PPM这个工具，就是掩耳盗铃，自己玩的挺high, 对实际质量管控没有起到应有的作用。



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一份不错的培训PPT，供欣赏

大家有没有这种感觉，体检时显示某疾病为阳性，经过进一步检查，结果是虚惊一场，并没有生病。如果该病的发病率越低，这种现象就越明显，如唐氏综合症（年轻产妇罹患此病的概率比较低），需要反复排查，才能确诊。
问：
如果一种疾病的发病率是千分之一，检测仪器的准确率是95%，如果检测结果为阳性，请问有多大的概率真正罹患此病？
猜一猜，大致的概率？
A 2%    B 10%    C 50%    D 95%
 
 
分析过程如下：
                               患病，显示患病0.00095   
                               0.001X0.95=0.00095

真正的患者 0.001
                               患病，显示健康0.00005
                               0.001X0.05=0.00005
 
                               健康，显示患病0.04995   
                               0.999X0.05=0.04995
真正的健康者0.999
                               健康，显示健康0.94905
                               0.999X0.95=0.94905
即使检测结果为阳性，在该种情况下，真正患病的概率只是0.00095/（0.00095+0.04995）=1.87%
 
用简单的语言表述，从大夫的角度看问题，大夫知道每1000人中只有一个患者的概率，而测量准确度是95%，就是说检测了1000个患者，会大约有50个人显阳性，而真正的患者只有一个。所以对于发病率较低，并且检测准确度不是非常高的检测手段，大夫会多次检验，已求得准确的诊断。
有些人会认为，大夫对一个病症反复用不同的方法进行检测是为了多收钱，答案是未必。
对于大多数质量人，是比较容易理解这个概念。因为对于任何产品的检查，都存在两种风险，一个风险是把不合格品判断为合格品，另一个风险是把合格品判断为不合格品。
对于一个生产医疗试剂和医疗检查仪器的厂家，他们也面临着这个选择，除非检测结果准确率为100%。他们在设定检验参数时，是倾向发现全部的患者，还是倾向避免把健康的人判断成患者，那个风险危害更大？
越是严重的疾病，如果没有检测出来，这个风险比把健康人判定为潜在的患者风险要大。这与质量人对于安全项目，关键项目要加严检验道理是一样的。
如果检测结果为阳性，希望这时大夫能告诉潜在的患者，该病发病率很低，检测的准确度不是很高，在大概率上没有患上此病，还需要进一步排查。不要让潜在的患者太担心，多一些人文关怀。
吓死宝宝了！
 

再问：
发病率依旧是千分之一，如果用3种不同的检测方法，检测准确率都是95%，且都显阳性，请问患病的概率有多大？
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故事是这样发生的：
有一款家用搅拌机已在欧洲销售多年，销量不错，客户投诉率也很低，所以公司用这款产品在全球进行销售。
但是，销售不久，我们就发现客户投诉率大幅度上升，大部分原因是电机烧毁了。
一开始，以为是原料或者是生产工艺发生了变化，查来查去，也没发现什么问题。
后来通过分析投诉区域，发现欧洲的投诉率没有太大的变化，投诉率高的地区主要是东南亚，韩国和中国。
通过仔细调查发现，原来这三个地区都比较喜欢用低速档。
印度尼西亚是因为电源供给不足，顾客怕电线跳闸，所以用低速档。
韩国和中国，部分老年人还是认为用低速档，产品会用的久一些。结果却是恰恰相反，用低速档搅胡萝卜，三五分钟就把一台搅拌机烧毁了。
这是为什么呢？
对于具有3档，及3档以上调速功能的搅拌机而言，通常都是用电阻或是线圈匝数的不同来调节转速的，这时如果用低转速来搅拌阻力大的食物，会导致电机线圈电流增大，温度升高，尽管有温度保护器，由于温度升高的太快，还是有可能烧毁电机。
如果你发现你家的搅拌器有时会停止工作，过一会，或者是拔下电源插头又可以工作了，那说明选择的转速可能是太低了。
这里说明一下，两个挡位搅拌机问题不大，这是因为两档调速的搅拌机通常是采用二极管调速，电机烧毁的概率比较低。
搅拌机设置低速档的目的是混合食物，且不会产生很多的气泡，并不是用来破碎食物的。
现在在网上，还可以发现，有的客户抱怨搅拌机买到家，用了一会就坏了。客服只会鹦鹉学舌反复说，产品是经过检测的，质量没有问题。
厂家应当在显著位置提示客户，低速档不能用于搅拌阻力大的食物。或许，不是所有的搅拌机厂家都了解客户使用的习惯，以为客户都能正确使用搅拌机。
这也是我们经常要针对不同市场进行产品调整的原因。不同的环境、文化和生活习惯，会影响到产品的使用结果。
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日本制造——品质优良的代名词，工艺精致、价格适中、外观精美、品质上乘、环保节能等是日本产品的特色，2010年世界五百强中日本企业就有68名，仅次于美国排名第二，在国内我们熟悉的知名品牌公司就有松下、东芝、丰田、索尼、本田、日立、日产、佳能等等。另外日本企业寿命也名利前茅，存活超过百年的企业数不胜数。那么日本企业为何能保持如此顽强的生命力及竞争能力呢？
 
一、严谨细致的工作作风。
 
日本企业的管理非常严谨规范，有非常完善的企业管理制度、流程体系，日本企业的执行力度非常强，他们有非常强的执行意识，尊重规则、遵守规则，从会长到基层员工都会严格执行公司制度，按照流程做事。并且日本企业的工作计划性非常强，每一项工作的前期准备、计划方案、贯彻执行、数据统计、分析总结都有条不紊的按照计划有序进行。我在日资企业任职PMC经理时企业有近60条生产线，但我们的生产计划都能精确到后续6周的每一天，回复给客户并对交期负责，这在绝大多数企业看来都是不可想象的。另外在细节管理方面，我们与日本企业的差距非常明显，企业的之中的废品垃圾严格按照分类摆放，甚至连文件夹的摆放顺序都用胶纸贴上明确标识，日本人的专着执着精神被我们很多人用“愚蠢”这个词来形容，比如再热的天，日本人都会西装革履的会见客户，一张桌子让他擦十遍绝对不会少，正是这一丝不苟的专着执着成就了今天高品质、精工艺的日本产品。

        二、高度敬业的职业态度。
 
日本人的敬业精神举世闻名，工作绝对排在第一位，甚至有时还需要有献身精神，他们认为工作才是人生的本质和真正含义，他们崇尚忠诚与奉献。所以他们把公司当成家，勤勤恳恳、不知疲倦地工作一生，被人称作“工蜂”。在日资企业经常看到日本人加班到很晚，但第二天照样精神抖擞的上班工作。与我们绝大多数国人不同，我们只把工作当成工作，是生活的一部分，他们把工作当成是神圣的使命，真正当成自己的事业在做，企业员工与老板一条心。这是中国企业与日本企业的真正差距所在。
 
三、系统完善的福利保障。
 
日本人讲究忠诚与奉献，视公司为家等等，其实是因为企业有系统、完善的福利保障，能保证他们的职业生涯无忧，所以他们才会愿意把一生都奉献给企业。日本企业的福利措施不但完善而且富有人性，比如员工入职时有迎新会，员工离职时有欢送会，让人来的时候有家的温暖、亲切感，离开的时候对公司留有怀念之情，我离开以前服务的日资企业多年，至今都很怀念那段美好时光；员工生日、结婚、生育、重大事故等，公司管理人员、高层都会送上礼金予以慰问、安抚；为员工发放年终奖金、购买各类保险、住房基金、住房补贴、伙食补贴、交通费、健身卡、优惠券等；为员工身心健康建设运动场、图书馆、医疗室、图书室，举办各种文化活动等等，正是这套系统、完善的福利保障体系带来的一点一滴的关爱，使日本企业员工真正的以企业为家，产生极强的归属感与主人翁意识。
 
四、抠门儿到底的成本控制。
 
日本企业成本控制做的好的背景是日本的资源极度匮乏，不允许他们去浪费，使日本人从小就有勤俭节约的意识，日本企业将浪费视为企业管理的天敌，以浪费为耻，所以总是想尽一切办法去杜绝浪费，如丰田的精益管理就是解决浪费问题非常有效的方法，日本企业认为只为不产生价值的行为都是浪费。日本企业在成本控制方面几乎做到极致，他们讲究实用，不追求面子及排场，比如很多日本企业管理人员、高层等出差全部租车，与我们国内企业豪车成堆有极大差别，这在我们国人看来简直不可思议，他们不是买不起车，而是计算下来，租车比公司买车要承担保险、维修、保养、司机工资等开销更划算，更能节约成本，还有的日本企业甚至还会租用复印机、打印机等等。
 
总之，只要能够节约成本，他们都会去做，所以日本企业的成本控制可以用抠门儿来形容。
 
五、永不厌倦的持续改善。
 
日本企业能够长盛不衰，保持极强的活力及生命力，与他们的持续改善精神是分不开的。他们总是想尽一切办法去完善生产工艺、提高产品质量、控制成本、改善环境等并乐此不疲。他们往往会采用成立改善小组的方式对企业的问题进行专项的持续改善，如TCM(全面成本管理)、TPM(全面生产管理)、TQM(全员质量管理)、5S等等。
 
六、规范系统的人才培养机制。
 
日本是高度重视教育的国家，重视企业内部教育培训不仅是日本企业的经营特色，还作为国策以法律的形式固定下来，1958年日本就制定了《职业训练法》。日本企业员工从入职开始公司就会根据岗位要求为其制定完善的培训计划，培训内容包括企业精神、道德教育、管理知识、专业知识、工作技能等。在日本企业工作六个月后才敢称为正式员工，培训合格到工作现场时企业还会安排一名师傅通过“一对一”的指导员制度继续培训一年，以使其达到熟练掌握的程度。在日后的工作中还会根据企业需要对员工的其它技能进行培训拓展，“多能工”就是日本企业人才培养的有效成果，日本企业还会对企业管理人员进行轮岗来提升管理人员的综合素质，开发管理人员的潜能，同时在轮职的过程中通过考察来挖掘人才。日本企业绝大多数中高层管理人员都是从基层做起，一步一步提升，这就说明了日本企业人才培养机制的重要性及有效性。
 
七、兼容并包的学习精神。
 
日本是个爱好学习的国家，总是想尽办法吸纳国外的精华再与本国实际相结合，创造自己的东西，如唐朝时就向我们学习，学习我们的儒释道等大智慧，有了日本文字、茶道、和服等；明治维新时向西方学习，有了自己的工业技术，后来发动侵略战争给中国及亚洲国家带来了巨大危害；二战后向美国及西方等学习，博采众长，结合到本国企业实际运作之中，形成了现在世界闻各的日本管理模式等等。当今有太多企业管理的方法、工具及管理模式，所以使的很多企业老板都陷入困惑，到底该学习哪种管理模式。认为适合企业自身特色并能与企业实际有效结合的就是最好的管理模式，所以我们应该理性的学习吸纳外面的管理理论，吸纳精华融入企业实际运作之中，形成自己的企业管理模式。比如号称日本企业管理三大支柱的终身雇佣制、年功序列制等，就不适合我们当今竞争日益激烈、强调优劣汰、鼓励创新的企业实际。
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精益生产致力于降低成本并满足顾客，提高流程的速度。他是以价值流动为核心的生产系统，其生产是动态的过程，使产品在整个过程中流动；低库存和JIT交付；赋予员工权利和跨职能的团队；平衡生产达到能力平衡以及所有的生产操作同步化，能够与产品的顾客需求准确、灵活的匹配。目前，精益生产收到越来越多企业的推崇，下面，针对企业实施精益生产常见问题为您做解答。1. 精益生产的关键要素包括哪些？ 
精益生产是基于丰田生产系统。即通过关注顾客和消除浪费来追求尽善尽美。 该系统由许多原理、思想和工具组成。较好了解精益制造而不用涉及太多的技术细节的方法是记住以下七个原则。 授权员工 ；消除浪费 ；尽可能简化 ；单件流 ；流动 ；可视化 ；品质内置。
2. 我们的行业市场需求是季节性的，并且每个月都不稳定。我们应如何实施精益生产呢? 
理想的情况应该是深入了解客户找出平衡需求的方法，或者是在低需求的月份生产反周期的产品。 如难以做到上述要求可采用以下方法来缓存需求： 库存 ；额外的产能 ；更长的交货期。
3.建议系统如何作用于精益? 
在日本的许多公司中，他们采用的唯一的改善方式即是实施员工的建议。虽然这些公司没有明显称为精益的项目，员工的建议系统成为授权和保持长期改善的关键。重要的是使每位员工参与思索日常改善的方法，从而让精益思维成为你组织中的一部分。
4. 在低成本的国家中，员工只需作很简单的作业，能否采用精益生产呢（需要交叉培训）？ 
精益原理适用任何环境。人类可以学习范围广泛的复杂任务。低成本国家的人们和高成本国家一样受到激励学习新技能。传统思维认为管理短小、简单的工作比较容易，从而导致追求局部的高效率（快速的个别流程), 整体的低效率（低生产率，高库存和低质量）。当员工给予较广泛的作业范围时，就较乐意从事该工作。尽管培训员工需要花费一些时间，但通过整体生产率的提高而获得的回报远远大于所投入的时间。值得注意的是，由于通货膨胀率和人力市场的上涨，几年后低成本国家的工资也随之水涨船高。日本曾经是人力成本很低的国家，现在已成为人力成本最高的国家。精益系统（丰田生产系统）即产生于这样的环境。
5.是否存在一定的标准或步骤来实施精益生产呢? 
尽管对于实施精益的步骤达成越来越多的共识，大致按下列次序: 教育培训 ；商业评估 ；目标设定 ；价值流图分析 ；5S ；变革管理 ；改进团队采用精益工具实施改善 
目前还没有公认的精益实施标准。丰田生产系统被公认为较好的方法。汽车工业委员会发布SAE J4000 (精益运营实施的最佳实践的识别和测量)和SAE J4001 (精益运营实施用户手册)。其中包括了高端的概念和一些低层的实施细节。 另外，新乡奖来描述精益组织的要素，并在一定程度上引导企业实施精益的方向。
6.是否衡量企业精益的程度的标准呢? 
新乡奖是一个较好的精益衡量标准。当然，我们相信最好的标准是丰田汽车。也可在你的行业中寻找实施精益超过5年，同时在组织和商业上取得良好业绩的公司作位标杆企业，进行对比衡量。
7.实施精益需要多长时间? 
需要意识到精益是旅程，而不是终点。其终点是无止无尽的。一般需要5年时间才能使组织中每位员工认识到精益对企业的意义。根据企业的环境，实际的改变可长可短。企业变革的速度受很多因素影响，但至少需要管理层支持和承诺。.
8.启动和推行一个精益项目的花费是多少? 
整个花费将完全根据地区特性和你组织情况而定。大致来说，除了改善活动需要很少的花费，没有其他在设备或技术上的大投资。一定的员工参与改进活动的时间需加入预算。你需要一个或多个人来建立精益企业推行办公室，由此来管理改善活动。同时，你很可能需要一些培训和外部的帮助来引导你。实施精益必须是自我支付的。成本总会大于你想支付的数量，但总会小于你能承受的范围。所获的收益将会远大于你所花费的。
9.我们需要全职的雇员来实施精益吗? 
是的。任命一个全职精益实施和持续改善人员是你所作的回报率最高的决定。总是有很多的改进机会，所以该员工不会无事可作。某种程度上，改善应该是你组织中的一个组成部分，有许多经过培训的员工领导改善小组和管理日常改进活动。当你进行企业文化变革时，非常重要的是需要某个人，他的工作就是教育每位员工和不断提醒他们实施精益和改善的重要性。
10.我们是一家小型公司，如果我们无法负担一位全职的员工来实施精益？ 
如果你仅仅是不能任派一名员工全职实施精益，那可能实施的进度会比较缓慢。但目标是通过改善来释放足够的资源和产能，从而使一名员工能够全职实施精益。根据常识，因为任命一名员工全职实施精益的所得总会远大于他们在改善活动中所花费的。但是如果你变革的速度或机会有重大的制约因素（尽管你有一名全职员工），那么最好是从员工兼职开始较好。
11.我们是否需要雇用外部培训师或顾问才能获得成功呢? 
你应该不断培养内部实施精益和管理精益项目的能力。一个有经验的指导者能帮助你尽快取得效果，同时让你学到所需要的技能和系统知识。就象你找医生诊断病情和配药一样，你应该寻找一位精益专家帮助你启动精益项目。同时就象你按照医生的建议实施精益，有一位顾问或培训师的长期指导能帮助你在精益之旅上保持正确的方向。
12. 如果没有得到高层管理的全力支持，我们能实施精益生产吗? 
精益只能在其被支持的范围内得以实施。如果没有获得公司的CEO的支持，精益实施的范围和深度也是有限的。根据你组织中的问题类型不同，精益的实施由于没有高层管理的支持最终可能导致停滞或失败。许多公司开始时获得一定的层次（工厂级的制造副总裁）支持并取得相当的成功，而后将精益成功的结果“销售”给更高一级的管理层。
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定义
Cmk是德国汽车行业常采用的参数，是"Machine CapabilityIndex" 的缩写，称为临界机器能力指数，它仅考虑设备本身的影响，同时考虑分布的平均值与规范中心值的偏移。
以上部分来自百科

实际应用场合

新设备验收，以评估新造设备性能是否满足关键性能要求
设备稼动，以评估转移或大修后是否存在关键性能降级
物料变更（比如本地化，更换供应商），评估物料对关键性能影响
新工艺（比如之前是焊接实现连接，现在改为螺丝拧紧），评估新实现方式是否满足短期关键性能要求，必要场合需要考虑物料极限情况的影响
新设计零件，以评估其是否满足关键性能，必要场合需要考虑物料极限情况的影响

点评：前面两类应用非常广泛（狭义的理解，与设备直接相关），实践中生产工艺和设备部门总会遇到CmK不过的情况，相当一部分原因是物料/工艺、设计工程中宽进（可能是cost down要求下的行政命令，设计人员以及审核人员的能力或意识等等不一而足）。但是生产产品的要求是严出，尤其是汽车/医疗类产品。

很多场合下，无论如何调整设备或工艺参数，甚至购置更精密的设备后，还是不能通过CmK，只能临时以让步放行（冗繁的文件和审批流程）+100%检查等方式继续生产。同时造就了生产工艺和设备员工的暴躁脾气。

Cmk 实操之前期准备和要求

测量系统：满足测量系统分析MSA的要求（Cmk的前提，但是被大部分工程师忽略）

人：固定人员（有操作资质）和班次

机：

固定机器工装和参数比如速度

固定支持系统的硬件和参数，比如冷却水温度，压力和流量

设备和工装定位，禁止调整（常说的微调）

料：同批次的半成品和物料，推荐记录物料批次和关键属性信息，便于问题分析

法：当前生产工艺流程，不得为了该批测试物料做额外处理

环：短期固定（或相对于管控范围较小的跳动）的环境温度，气压，湿度，电场，磁场环境等

实操

1. 尽量调整设备到规范要求中值，固定工装夹具，防止由于夹持原因导致中值漂移/标准差增加

2. 准备>=50套同一批次的半成品和辅料，Cmk计算只需要50pcs，多余的件是考虑第1步设备调整和非工艺问题的设备异常导致的报废

3. 按标号连续测量该50套经过工站的产品特性（注意：如果是同一设备的不同穴位，可以按照穴位分别测量并记录，当然混到一起能过Cmk更好）

4. 验证数据正态性并计算Cmk

4.1 如果是正态，则可以直接用Cmk计算的公式在excel中计算，或者minitab(Stat->QualityTools->CapabilityAnalysis->Normal)/Q-Das等工具

以下以Minitab为例








4.2 如果不是，推荐遵循以下步骤（很多公司或者教材推荐正态变换，将非正态数据转为正态，再进行计算，这不是最优的办法，总出现与实际结果比如缺陷率不匹配的情况）

a. 再次复核测量系统，看是否测量系统能力不过或者有它异常

b. 复核历史数据，有条件的话复核其它工厂的数据，看看其过往数据是否是正态

c. 确认数据非正态，则验证其数据最接近于哪类分布，之后按照推荐的分布用minitab计算（这部分会另外开篇）

备注：各种数据分布都是存在的，但是工厂中常见的数据是正态，一般的非正态是设备或者量测系统的异常导致的。这一点务必关注和排查。

5. Cmk结果评定

a. Cmk>=1.67 ^_^ \(^o^)/ └(^o^)┘ Y(^_^)Y好棒 (^_^ )

b. Cmk< 1.67

6. 不过该咋整？



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  新冠肺炎疫情迅速蔓延至全球56个国家，这一紧要关头，无人能独善其身。全球公共卫生系统需要果断行动，遏制可能继续出现的新增爆发。
 除了控制和预防流行病的挑战之外，此次新冠肺炎对全球商业的影响尚难确切估量。无论是全球供应链、制造还是零售都正在遭受巨大冲击。许多公司都在摸索中了解态势、做出响应并总结经验。每个新闻周期都有意料之外的消息传来，只有事后通过回顾，我们才可能得到完整画面。企业必须从此刻开始行动，才能尽可能减轻损失，避免被颠覆，并为下一次危机做好准备。
基于对全球企业的持续分析和支持，《哈佛商业评论》以此次疫情为鉴，提炼了12 个经验教训，希望能对抗疫中全球各行业的企业管理者有所启发。

一、日更情报
爆炸性消息每天都在飞速更新。几天前，疫情似乎主要局限于中国并正得到控制。最近，感染在中国境外很多国家和地区爆发。这意味着疫情进入新阶段，在遏制之外，需要新的纾解战略。我们的团队最初决定每 72 小时更新一次信息，但后来决定每日一更，不仅更新数据，还要重新构建我们的整体思路。
二、当心炒作

新闻机构通常关注时效性，而非大局，有时甚至对硬事实、软事实和猜测不加区分。昨天的新闻可能会勾勒出你的组织对今天发生危机的看法。当面对快速变化的信息时，无论是新技术还是正在浮现的危机，在产生更理性的观点前，我们系统性地倾向于忽视微弱的信号，对新出现的问题反应过度。在消化最新消息时和采取行动之前，请批判性地思考消息来源。

三、信息多，员工不一定知情

身处互联的世界，员工可以直接访问许多信息来源。领导者可能想当然得出结论，外部信息和评论如此之多，他们不需要进行任何额外信息收集工作。然而我们发现，创建并广泛分享定期更新的事实和摘要非常重要。这样一来时间就不会浪费在传达事实或对事实作出不同假设上。

四、谨慎对待专家和预测

流行病学、病毒学、公共卫生、物流和其他学科的专家对复杂和不断变化的信息解读十分重要。但显然，专家在最佳遏制政策和经济影响等关键问题上意见不一，最好咨询多个来源。每一种流行病都独特且不可预测，我们仍在了解目前流行病的关键特征。即使有专家进行指导，我们也需要采取迭代实践的方法来了解时事情况和有效对策。

五、不断重新界定对当下形势的认知

对形势的全局性综合判断和应对计划，一旦落于纸上，就会产生惰性。成语“朝令夕改”在目前的疫情之下非常适用。

但是大型组织很少能做到如此灵活。在百分百确定之前，管理者通常拒绝分享自己的计划。由于害怕被认为犹豫不决、被误导，或在组织中造成混乱，管理者通常不愿意更改自己已经公开的计划。在瞬息万变的情况下，创造一份能随时更新的文件，并以“当下最佳方案”为时间节点，不失为一种必要举措。

六、防范官僚主义

有争议、敏感或引人注目的问题通常会吸引高管层、公司事务、法律、风险管理和许多其他职能部门的审查。每个部门都将就最佳沟通方式提出建议，导致观点过于笼统或保守，过程繁琐缓慢。
组建一支值得信赖的精锐团队，并给他们足够的回旋余地来快速做出战术决定，这点至关重要。每天出现重要的新信息时，过度管理沟通可能会造成危害。根据外部的时间频率作为安排内部进程快慢的指南，而非反之。
实时数字文档可以避免签发和批准多个文档的繁文缛节，从而在加快速度的同时降低风险，很容易根据需要更新或撤回。此外，明确区分事实、假设和猜测有助于传达更全面和具体的情况。

七、保证你的回复在以下7个维度平衡

沟通：员工可能会接触相互冲突的信息，对最佳行动方针感到焦虑或困惑。务必以及时、清晰和平衡的方式传达公司的政策。此外，还要沟通背景信息和政策背后的逻辑，以便员工可以加深自己的理解，并在意外情况下采取主动，例如员工休假地点受到限制，或如何应对承包商。
员工需求：对旅行和集会的限制将催生员工在教育、医疗保健、日用品等方面的需求。公司应预测并开发此类解决方案，并创建信息中心，让员工可以在其中找到他们需要的所有信息。其中许多需求将因地制宜，采取多层次的决策办法。

差旅：明确差旅政策，尤其是：员工可以前往何处、差旅原因、需要哪些授权以及何时进行审核。
远程工作：明确公司的政策——远程工作适用于何处，如何工作，以及何时进行工作总结。在一些地区，例如中国，远程工作并不常见，要做好额外进行解释的准备。
稳定供应链：尝试通过使用安全库存、备用资源和与供应商合作来解决瓶颈问题。在没有快速解决方案的情况下，共同制定计划，制定临时解决方案，并将计划传达给所有利益相关者。
业务跟踪和预测：危机很可能会造成不可预测的波动。采用快速的报告周期，以便了解业务所受影响、哪里需要援助，以及运营恢复的速度。危机并不意味着可以豁免绩效管理，市场迟早会判断哪些公司最有效地应对这些挑战。
作为更广泛解决方案的一部分：作为企业公民，公司应该支持供应链、行业、社区和地方政府中的其他伙伴。无论是医疗保健、通信、食品还是其他领域，考虑企业应如何做出贡献。关注紧迫的社会需求与你具备能力的交集——换句话说，实现企业的意义。

八、以复原力原则制定政策

在没有意外的稳定世界中，效率占据主导地位，这也正是大公司的普遍心态。但管理变动和不可预测挑战的关键目标是复原力——在不可预测、变化和潜在不利事件中幸存壮大的能力。我们的研究表明，应对危机时复原力系统通常具有六个共同特征。

冗余：获得额外的制造能力有助于缓解供应链波动。从短期来看，公司可能需要在正常来源之外寻找解决方案，但从长期来看，冗余可以纳入计划和设计。
多样性：在危机关头，用多种方法达成结果尽管效率偏低，但更具灵活性和弹性。同样，思想上的多样性可以极大促进开发解决方案。组建认知多样化的危机管理团队，能让潜在解决方案有更多创意，企业文化应鼓励表达和尊重不同的观点，并为危机团队配备合适员工。谨防以一维方式处理危机，比如仅将其视为财务或物流问题。
模块化：高度集成的系统固然效率很高，却很容易因连锁反应而失灵，甚至在受到干扰时会完全崩溃。相反，可以不同方式组合的模块化系统（工厂、组织单元或供应来源）具有更大弹性。几年前，丰田的一家关键制动阀供应厂被烧毁，由于供应商之间能够替换生产差异很大的零部件，供应在短短几天内就恢复了。公司应就在短期和长期内以模块化方式重新布局供应系统进行咨询。
可进化性：系统可以构建和优化峰值效率，也可以构建可进化性——根据新机会、问题或信息不断改进。对于新冠肺炎这样的动态危机，发展企业的可进化性不容小觑。没有已知的正确答案，任何预先确定的答案都可能错误，或者随时间推移而过时。但是，可以迭代开发和学习更有效的解决方案。企业固然能从过去吸取教训，但从现在开始行动和测试有效方案，并围绕结果重新动员，可能是短期内最有效的策略。
审慎：我们无法预测事件过程或对疫情的影响，但我们可以预估可能出现的下行，并在这些情况下测试复原力。例如，我们可以对全球流行病、多区域流行病和被迅速遏制的流行病进行情景模拟。目前重点已经从遏制中国疫情，转移到防止海外新的爆发中心，我们到达了另一个具有高度不确定性的拐点。公司应重思各种最坏情况，并制定针对每种情况的应急策略，这是审慎的做法。
嵌入性：工业、经济和社会系统也承受着巨大的压力，公司是其中一员。不能全面审视其供应链或生态系统的人，无法发挥重要影响。以牺牲或忽视他人利益为代价，只顾自扫门前雪的解决方案将破坏信任，在长期上损害公司业务。相反，在逆境中支持客户、合作伙伴、医疗保健和社会制度，会带来持久的善意和信任。处理经济压力的关键一点是：当我们最有可能忽视价值观的时候，要准确把握企业价值观。

九、现在就为下次危机做好准备

新冠肺炎绝不是唯一挑战。我们应该预期到，目前的流行病可能进入新阶段，而且未来会出现更多流行病。我们对组织应对动态危机有效性的研究表明，提高最终成功几率的变量只有一个——未雨绸缪。从现在起就为下一次危机（或当前危机的下一阶段）做准备，比危机来袭时临阵磨枪要有效。

十、不能仅依赖知识储备

许多公司用场景模拟来获得意外情况的知识储备。鉴于公司随时可能发生的最现实风险，这些场景必须及时更新并根据自身情况来设定。随着新的爆发中心出现，过去几天里这些风险已经发生了变化。
然而，仅仅准备知识还不够。有些事物作为知识容易理解，但作为能力，很难演练。因此理想情况下，应该以模拟战争为背景，了解和学习重压之下的行为事态。设计作战室，派遣并授权专门小组决策和执行，可以减少组织复杂性。

十一、反思所学

危机消退时，松一口气回到常态之余，不应浪费了宝贵的学习机会。即使在危机蔓延时期，也要把应对举措和影响记录在案，便于以后进行复盘和总结经验。迅速变化的局势暴露了现有组织的弱点，例如无法作出艰难决定或过分依赖共识，并提供了改善机会。

例如，航空安全是这方面最有效的全球学习系统之一。从轻微事故到造成生命损失的重大意外，每当事故发生时，根据事先商定的协议，事故的根本原因会得到详尽调查，并得出有约束力的建议。无疑，飞行已经成为最安全的旅行方式之一，这要归功于基于以前不幸的学习和改进。

十二、为改变的世界做好准备

可以预见，新冠肺炎危机将在很多方面改变商业和社会。例如，它可能会推动网上购物、在线教育和公共卫生投资等领域，还可能会改变公司配置供应链的方式，并减少对少数巨型工厂的依赖。当危机最紧迫的问题得到纾解后，公司应该开始聚焦危机发生的变化，所学经验，并在计划中有所反映。
 
转载自：《HBR-China 哈佛商业评论》微信公众号
马丁·李维斯（Martin Reeves）、尼古拉斯·朗（Nikolas Lang）、菲利浦·卡尔森（Philipp Carlsson）|文
马丁·李维斯是波士顿咨询公司（BCG）旧金山办公室高级合伙人，和BCG管理战略智库亨德森学院（Henderson Institute）主席。尼古拉斯·朗是BCG德国高级合伙人和董事总经理，以及全球优势实践（Global Advantage Practice）的全球负责人。菲利浦·卡尔森是BCG纽约办公室合伙人和首席经济学家。

刘铮筝 | 编译

刘铮筝是《哈佛商业评论》中文版特约撰稿。 收起阅读 »

在过去的5年中，移动设备大大改善了我们的工作方式。世界各地的大型和小型公司在审核和检查的工作中都逐渐开始使用适用于自身的移动审核应用程序。一些出色产品已经为希望提高工作场所合规性并减少报告编写时间的审核员和被审核方节省了无数的时间。我们来看看移动审核给我们带来哪些好处？
1、节省时间，速度更快、更出色
合规审核正在改善企业运营、质量、环境、健康和安全和培训等许多领域，企业正在寻找新的方法来提高审核流程效率和生产率。但是，现在企业审核和检查通常比原先预定完成时间长得多，这主要是因为当前大部分的审核工具效率低下。新一代的审核工具可以加快流程并提高结果，审核员和检查人员现在可以使用一种移动解决方案，自动执行重复审核和检查相关任务。企业现在可以选择实施可配置的审核管理解决方案，以提高审核效率并减少在报告和记录保存上花费的时间。专业的移动审核软件可以处理必要的合规性任务，并只用一半的时间即可完成审核，从而提高整个流程的工作效率。例如，公司现在可以捕捉和共享照片，使用注释突出显示调查结果，将纠正措施和预防措施 （CAPA） 与调查结果相关联，并比以往更快地生成审核报告。审核完成后，用户可以无缝生成完整的审核报告，其中带有备注、照片和操作项目，以提高透明度。
 
2、提高现场审核的工作效率
使用移动设备从任何地方计划、执行和报告审核和检查，即使脱机也是如此。近期最大的技术趋势是移动性。现在，您可以告别被锁在办公桌上、在办公室外失去对文件的访问权限以及为不同任务处理不同设备的日子。用于审核管理的移动解决方案使多任务处理变得轻而易举。
现在可以在任何地方工作。通过移动访问，您可以使用智能手机、平板电脑或 Web 浏览器执行审核，无论是否访问本地数据网络，都可以完成工作。您可以在脱机时执行和完成审核和检查，当连接可用时，您的文件将自动同步。
此外，无论设备在何处使用，所有设备都可以访问相同的数据，使用户能够为每个作业选择最佳设备。除了移动性，平板电脑和智能手机还使在审核期间更容易捕获照片，并在旅途中对照片进行标注。审核团队比以往更加紧密地联系在一起，使协作成为无痛且高效的体验。借助独立于平台的设计，无论您如何连接，您都可以放心地拥有相同的体验。走出去，访问任何地点，并有信心，你可以毫不费力地和专业地完成审核工作。
 
3、确保整个组织的一致性
使用标准检查表进行常见检查或构建您自己的检查表。
首先，有灵活的选项来定义用于检查和审计的检查清单。审核和检查清单是计划的基础，是简化计划、帮助提高团队和其他人工作效率的关键。使用预定义的检查表让每个人都位于同一页面上，并确保所有部门都根据相同的标准进行报告。如果没有一致的检查表，就不可能在整个组织中实现可靠的结果并进行比较。
其次，您使用的移动审核工具使您能够从预定义检查表库中选择，以满足部门的需求或创建自己的清单，在这种情况下，能够导入和导出您的问题会节省大量时间。
此外，强大的审核管理解决方案允许您自由配置具有各种答案类型的问题，并应允许您控制必填字段、照片附件，以及是否应根据答案。
 
4、提高透明度和问责制
透明度是一个强大的动力，能够提高审核、检查和纠正措施相关的全公司绩效。
如果没有适当的跟踪工具，跨多个业务部门制定审核计划可能具有挑战性。有效的审核解决方案允许您以集中、透明的方式与所有利益相关者沟通。因此，问责制得到改善，对需要实现的目标有明确的期望。
缺乏透明度是审计和检查过程中可能发现的最重要的潜在问题之一，特别是在后续行动方面。将分配委派给正确的利益相关者后，管理层必须能够跟踪这些分配直到完成。如果受让人错过了最后期限，管理层需要知道。管理人员还需要能够确定有风险的高度优先行动，以便在适当的时候提供监督和指导，这要远远在项目到期之前。
您需要能够使用符合公司审核策略的工作流控制整个过程。这使得纠正措施更加有力，并使管理层随时了解情况要求的改进，确保您的审核计划提供了一整套功能，使您能够：
• 分配操作并自动发送电子邮件提醒以通知用户
• 使用提醒和上报跟踪操作到完成，以确保及时完成
• 发现纠正措施工作流程中的瓶颈
 
5、数据可视化
还有什么比数据能更好了解企业现状，使用审核和检查数据做出更好的决策，查看进度并改进企业效能。许多企业正在意识到将数据转化为可操作见解的价值。强大的分析和富有洞察力的仪表板相结合，使您和您的团队能够识别、解决和克服组织面临的最严峻挑战。在介绍绩效统计信息时，您希望确保所有利益相关者了解当前情况以及实现审核目标及目标的进展情况，务必清楚地传达您的信息，以确保明确理解您的要点。
您报告和呈现审核和检查相关数据的目标是帮助您在整个组织中最大限度地提高意识、工作效率和参与度。这对于更好地决定组织应将其资源集中到何处至关重要。您应该使用对整体性能的实时可见性来启用干预。通过利用这些数据，您将能够以前所未有的速度实现合规性和可持续发展目标，并比竞争对手更快地实现。
• 使用由强大分析支持的仪表板查看趋势
• 从智能手机或平板电脑查看您的审计和检查数据
• 跟踪与纠正措施和审计相关的关键绩效指标 （KPI）
• 一键查看演示文稿就绪报告
您报告和呈现审核和检查相关数据的目标是帮助您在整个组织中最大限度地提高意识、工作效率和参与度。这对于更好地决定组织应将其资源集中到何处至关重要。您应该使用对整体性能的实时可见性来启用干预。通过利用这些数据，您将能够以前所未有的速度实现合规性和可持续发展目标，并比竞争对手更快地实现。
 
6、促进合规
许多企业正在努力确保组织合规，采用审核管理解决方案将向您的组织证明，您的首要任务是确保每天都遵守与合规性相关的规则。通过持续审核和展示计划的决心，可以降低企业内部欺诈或合规问题的风险。
使用正确的移动审核解决方案可以提高部门的工作效率，同时降低风险。将所有审核和检查相关数据和证据放在一个集中的系统中，可以简化您的审核计划，确保不会遗漏任何内容，移动审核管理解决方案能应用在以下合规应用领域：
• 在合规前评估风险
• 根据公司目标计划和计划审计
• 审核个人和部门绩效
• 准确生成审计报告
• 创建检查审核清单
• 使用自定义评分和标记管理审核协议
实施合规驱动的审核解决方案，您可以设计和执行符合监管标准的审核和检查。安全、质量和其他数据可以进行彻底分析，以识别和改进存在最大不合规风险的区域。
 
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                                                    邓小初
          营销绩效的评价，国外理论界从20世纪60年代开始就进行了研究,指标变化经历了三个发展阶段，比如从财务结果测评到非财务结果测评，从产出测评到投入测评，从单项指标测评到多指标测评。在实际应用中,很多企业都是通过销售增长率、市场占有率、顾客满意度等几个指标来衡量企业的营销绩效。国际上也有部分企业通过开展营销审计来检查企业的经营业绩,如沃尔玛公司每星期都从销售额、销售利润、顾客满意、服务质量、广告效率等方面检查公司的营销业绩;DELL公司也定期地检查其配送效率和服务质量等。
          从国内外对于营销绩效的研究来看,到现在还没有形成一套完整的进行营销评价的制度,没有完整的营销检查机构,没有科学的营销控制手段,大部分研究集中在测评指标的确定与选择上。但指标只反映营销结果, 并不能从更深层次反映出营销的内在因果关系,不能从根本上发现营销过程中的问题和错误所在,从而无法进行改进和完善,也不能准确判定导致经营成功或失败的因素及各因素在其中所起的作用。
       “6Sigma水平的营销”概念的导入，将基于6sigma体系的理论和方法，从营销过程分析、营销过程创意、营销过程管控等方面建立自己的概念和方法。为大众性产品与专业性产品提供一套通用的营销方法构思。
         营销密度的概念是实际有效营销行为除理论营销机会，放弃理论营销机会不去行动的，视为“缺陷”，根据缺陷率就可以计算出6Sigma水平。这个指标显然是一个过程指标，营销6SIGMA水平的理念之所以首先来建构一个过程指标来衡量营销水平，其目的就是弥补当前营销绩效指标缺乏过程指标的不足，此指标既可以提高营销过程的框架性，也可以通过营销机会的识别过程，提高营销过程的创造性、指导性和可监控性。
         从上述叙述中也可以看到“营销机会”概念的重要性。营销机会，可以从客户需求端进行定义，也可以从营销方法上进行定义，不同的营销策略产生不同的营销机会，所以，营销部门的营销策略一旦制订出来，我们就需要全面地从时间维度和空间维度定义营销机会，然后基于这些机会进行营销，并区别哪些是覆盖性的，哪些属于经营性的，哪些是基本营销，哪些需要创意营销等等。而覆盖性的机会，包括进库覆盖性机会和基本营销行为的覆盖性机会，比如实际是有100家理论上可以营销的客户，你的营销数据库中只有90家，那就是丢掉了10个机会，这是进库覆盖性机会，又比如出新产品了，通常得邮件告知一下数据库中的客户，你100个中只告知了80个，就丢掉了20个机会，这就是基本营销行为的覆盖性机会的丢失，这些基本营销行为可以根据企业实际进行定义，比如常规邮件、常规跟进电话等，有的人会问，我是销售大众产品的，我怎么操作啊，其实也是可以通过客户的消费特点或所在的地域特点或职业特点进行市场细分来操作的。而经营性营销我们可以理解为个性化营销。新产品试销或新的营销方式的开发与试点，可以放入经营性营销当中来进行机会识别，按策略单元独立运营与计算。有的人说营销机会有大有小，不可同日而语，在6SIGMA中，实物产品制造过程中不也产生大缺陷和小缺陷吗？所以，不管机会大小我们都按同等机会计算，理论上是成立的。
         有的人说网络营销怎么算机会？网络本身就是一部机器，每一个产品的网络营销的X因子都可以定义为一个机会，机会识别得越准，你对这部机器的底层流量机制研究得越透，你的营销就会越有效，强调营销机会识别也就是强调这项识别的分析工作，很多网络营销者在网络营销时找不到方向，其根本原因就是对网络流量与有效流量的底层产生机制研究分析得不足，人云亦云，没有系统准确地把握最底层的流程与因子，也就是识别的营销机会不准或不足，导致网络营销绩效不佳。所以，需要更专业的分析来形成自己公司的营销机会图谱，以指导日常营销行为和用于监控营销密度。
       从上文中还可以看出，营销机会的识别是基于营销策略的，也是基于识别水平的。这点对最后的营销业绩会产生很大的影响，这在以后我们再进行讨论，我们先用营销密度的概念将能够识别出来的营销机会去通过营销行动有效地实施掉，这也是平时很难进行结构化管控的，通过营销机会的定义、识别与实施，来实施结构化管控。将以前容易忽视的工作，通过一定的方法有效的管控起来，况且有了营销机会的识别就最容易触发营销行为，这也是实施6SIGMA水平营销的第一步。
      营销机会有没识别出来，或者识别出来有没有实施，在一些大的公司可以设立专门的营销监察人员来管理这件事情，有点类似沃尔玛公司的营销审计，但却更具有专业性和过程性，就如制造企业的标准体系部门检查制造工艺纪律一样，有了这样的结构化，让这种营销监察可以更好操作和更为有效。
        通过这套机制的设立，我们可以树立一个营销原则，即“机会用尽”原则，只要识别出来的机会，就必须用尽，否则意味着营销工作的“故障停机”或者产生“废品”。也就是营销的失职。这也是6Sigma水平的营销的一个基本要求和基本特点。
 
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1 前言
SPC（Statistical Process Control）控制图自从休哈特1924年发明以来，在以汽车行业为代表的制造业中被广泛用来监控和改进生产过程，试图通过产品质量特性变化趋势来进行质量预防，改变旧有的事后质量检验的方式，来降低质量成本，并被列入汽车行业质量管理五大工具之一。
我们的疑问是：
1. SPC理论自身有缺陷吗？
2. SPC应用的实际效果如何？
3. SPC适用于所用的行业和企业吗？
其实，在以制造业强国美国为代表的国家中，不论是统计专家还是质量专家，针对SPC的实用性以及有效性的思考和质疑之声，从来就没停止过。日本更是以实际效用为准绳，而不是在实际推广中原封不动地照搬照抄SPC。
对于SPC的质疑与争论，一方面是因为观点不同，但更重要的还是希望企业能够结合自身实际有效选择最优性价比的质量工具，去掉浮华，让企业的质量管理落到实处。
2 SPC的由来
SPC控制图，又叫休哈特图。
上个世纪20年代，贝尔实验室被电话传输系统的稳定性所困扰。因为放大器等设备需要被埋入地下，贝尔实验室有非常强烈降低不良率以及维修率的业务需求。到1920年的时候，贝尔的工程师们已经意识到降低制造过程中变异的重要性。同时，贝尔的工程师们也意识到针对不合格进行的持续的过程调整，实际上增加了制造过程的变异并降低了品质。
休哈特将问题归结于变异中的普通原因和特殊原因。1924年5月16日这一天，休哈特把大家都熟悉的正态分布图旋转了90度，并以μ±3σ作为控制限，这就是控制图的原型。休哈特将这不到一页纸的内容交给了时任老板George Edwards，最初的判异准则也只有一条，就是看数据是否超出μ±3σ控制限。
 
根据判异准则，判断制造过程是否有影响产品某一质量特性的特殊原因出现。一旦出现，就需要查出异因进行整改。如果一个产品有多个质量特性需要监控，那么就需要分别做控制图。
自控制图出现以后，变异分为普通原因和特殊原因，这个人为的划分被一直沿用至今，判异准则越来越多，各种控制图也不断涌现，成为一个庞大的家族。其中，以均值极差控制图（Xbar-R）最常用，本文如无特指，所说控制图就是指均值极差控制图。
3 国际权威人士对SPC的质疑之声
1981年 田口玄一（Genichi Taguchi）
--来自日本，享誉全球的质量大师，创造了田口方法，品质工程的奠基者。
他曾说过“改进要有经济合理性，不能没完没了”。
“Taguchi (1981, p. 14) advocated reduction of variability until it becomes economically disadvantageous to reduce it further. “
摘自《On-Line Quality Control During Production》
1991年 Keki R. Bhote
--哈佛大学博士，摩托罗拉质量和保证部总监。
美国ASQ（休哈特是该组织创始成员之一） 的CQE考试将他其中一本书列为统计原理及应用部分8本参考书之一。
但Keki R Rhote依然直言不讳的说，控制图“纯属浪费时间”。
 
“ASQ lists Bhote (1991) as one of eight books suggested in the reference materials for the statistical principles and applications portion of the CQE exam. This is very odd, to say the least, since Bhote (1991) refers to control charting as “a total waste of time”.”
摘自《World Class Quality: Using Design of Experiments to Make It Happen》
1993年 Banks David
--美国统计局首席统计师，美国统计协会董事会成员，曾获得ASA创始人奖，美国统计协会的最高奖项。
Bank, Hoyer, Ellis和其它人都曾严厉地批评对SPC开展的研究工作，Banks说，“SPC大约是旧时代大学研究人员通过普通人难以理解晦涩公式来赢得名声的无用工具。”
“Banks (1993) and Hoyer and Ellis (1996 a–c), among others, have been very critical of research on SPC. Banks writes, for example, “ It is probably past time for university researchers to drop stale pseudo-applied activities (such as control charts and oddly balanced designs) that only win us a reputation for the recondite.”“
摘自《Is Industrial Statistics Out of Control?》
1997年 质量大师朱兰（Joseph Juran）
朱兰说：“发明出控制图原型的休哈特根本不懂工厂运营，完全没办法和操作工及管理人员进行有效的沟通”。
“It is often argued that Shewhart charts with 3- sigma limits should be used because experience shows this to be the most effective scheme and because Shewhart (1931, p. 277) stated that this multiple of sigma “seems to be an acceptable economic value.” Given this reliance on Shewhart’s opinion, however, it is somewhat disconcerting to read Juran’s (1997) surprising account that “Shewhart has little understanding of factory operations” and could not communicate effectively with operators and managers.”
摘自《Early SQC: A Historical Supplement》
1998年 Bert Gunter
--来自美国的著名统计顾问，《Statistics Corner》专栏作者。
也曾说，“使用SPC的制造环境在快速变化，生产时间变得更短，数据产生的更多，质量要求更高和对计算能力要求更强大，控制图这个古老的工具已经很难适应现代的生产和服务的需求。”
 
“The manufacturing environment in which SPC is used is changing rapidly. There are, for example, trends toward shorter production runs, much more data, higher quality requirements and greater computing capability. Gunter (1998) argues that control charts have lost their relevance in this environment, stating the reality of modern production and service processes has simply transcended the relevance and utility of this honored but ancient tool.”
摘自《Farewell Fusillade: An Unvarnished Opinion on the State of the Quality Profession》
2011年 Michel Baudin 
--40年实战经验的生产顾问。
“SPC是昨天的统计技术，用来解决昨天制造业的问题。它没有能力解决今天的高科技问题，在成熟的行业它也变得完全没有必要。它还没有完全消亡的原因是，它已经进入了客户强加给供应商的标准之中，虽然这些客户自己根本就不使用SPC。这就是为什么你仍然可以看到有如此多的工厂走廊墙上贴着控制图。“
“In a nutshell, SPC is yesterday’s statistical technology to solve the problems of yesterday’s manufacturing. It doesn’t have the power to address the problems of today’s high technology, and it is unnecessary in mature industries. The reason it is not completely dead is that it has found its way into standards that customers impose on their suppliers, even when they don’t comply themselves. This is why you still see Control Charts posted on hallway walls in so many plants.”
摘自《Is SPC Obsolete?》
以上这些是从1981年到2011年连续30年中，针对SPC公开发表不同声音的代表者。在国内，私下的抱怨很多，私下的质疑之声也不少，但目前为止还没有发现个人或团队对SPC提出公开质疑。
SPC拥趸者通常说：
你觉得SPC没用，是因为你没有真正理解SPC，或者你不会使用。
• 那么，上面列出的这些质量和统计界的大师都发出质疑之声，难道他们也没有能力正确理解或者不知道如何正确使用SPC？
• 如果他们都不能理解，那我们还能指望谁能够正确理解和使用SPC？
• 如果真的是如此难于理解，那我们还能指望生产一线员工正确理解和使用SPC吗？
4 日本SPC实际应用情况
也许很多人会说，战后的日本工业界在上世纪50年代至80年代期间广泛推广和应用SPC，使日本的产品质量一举超越美国并处于世界领先地位，似乎日本在质量上的成功就是应用了SPC。
事实果真如此吗？
以下摘自《Joseph M. Juran: Critical Evaluations in Business and Management》
 
 
大意是：
1. 在日本PCB行业，使用控制图并不普遍。更常用的方法是用单值描点图，并与公差限进行对比。
2. 日本公司普遍用长期记录不合格品的比例的方式，与P控制图相比，它没有设定控制限。
3. 在PCB行业，认为带公差限的单值描点图具有价值，因为这个方式可以帮助我们决定应该优先去解决哪个问题。
4. 如果数据在公差内表现的不错，就不会追求SPC没完没了的改进。
日本通常更是以效用为准绳，在实际生产中更普遍使用的是一些相对简单易用的工具，如柏拉图，直方图，饼图，散点图等，而不是依赖于SPC。
对于质量的追求也是在经济合理这个前提下，而不是无条件实施不能带来经济收益的无谓改善。
5 SPC自身有哪些缺陷？
5.1 自相矛盾的逻辑
为了简化论述，我们以最初休哈特制定的判异准则，是否超出3σ控制限这一个准则展开讨论，暂不考虑其它准则。应用SPC时，如果数据处于3σ控制限以内，通常认为过程变化通常只是普通原因引起的，没有特殊原因出现，无需改善；如果数据落在3σ控制限以外，则表明过程中有可能了出现影响产品质量特性的特殊原因，需要确认是否出现特殊原因，如果有则要采取措施进行改善。
• 因为按照休哈特理论，落在3σ以外的是小概率事件，要进行调查。同样按照分布概率，落在3σ以外也可能是正常的分布。
• 设备是多种多样的，有的设备稳定性足够高，就像戴明的漏斗实验一样，不改变漏斗高度，小球落点的离散程度不会改变，小球出现在4σ（或者5 σ）内也可能是普通原因。
• 但现在大多数的控制限是设置为3 σ。
 
对于稳定性很好的设备，如果数据超过3σ控制限就报警，那么工厂花费了大量时间和资源记录跟踪数据，得到的却是大量的假报警，工程师为此要疲于奔命，说是误入歧途都不为过，谈何帮助工厂改善质量？每天都在玩狼来的游戏？
根据下图，如果设备或制造系统稳定性很好，在4σ范围内都是普通原因，这时3σ为控制限，那么误报警率将高达（0.27-0.0063）/0.27=97.7%。
（当然，也可以把控制限设置到4σ范围以减少报警，问题是即使你掌握这个知识，但你的客户可能不同意你的要求，你购买的软件也可能没法设置，因为不是所有的SPC软件都有这个功能。同样，如果把控制限扩大，按照SPC理论，也会有增加漏报的风险。）
 
真正让生产员工迷惑的地方是，按照休哈特的理论，超出控制限有可能是普通原因也可能是特殊原因，让生产员工去调查，找到了就说是特殊原因，找不到，难道就是普通原因？
 
5.2 普通原因与特殊原因的划分
SPC的目的是通过控制图来探测制造过程是否出现了特殊原因，如果出现，那么先要加以分析，根据分析结果再决定是否进行预防和改善。
一般认为，特殊原因对过程影响较大或者特殊原因整改成本相对较低，但这都不是绝对的。目前也没有任何客观的真实数据来证实这一点，实际上只是人为地把分析找到的原因归到特殊原因而已。
假设我们还是按照普通原因和特殊原因来划分，在实际生产中，要获得更高的经济合理性，不一定是通过改进或消除特殊原因，更可以改进普通原因。比如说，企业在考虑成本的前提下，同时确保设备具有更小的波动性（普通原因），找提供设备的供应商来升级改造设备，因设备供应商比客户使用设备的人员更知道如何来提高设备的性能，这才是符合亚当斯密的劳动分工理论，专业分工，专业的人做专业的事。
从休哈特发明控制图100年来，社会化大生产已经发生了翻天覆地的变化，一台普通的设备通常是很多专业企业合作共同完成的，供应链不仅横向很广，纵向也很深，设备的精度和稳定程度在大踏步前进，留给客户操作人员改进的机会越来越少。通常而言，与其自己改进设备提高过程稳定性，不如找供应商直接升级设备或直接购买高性能设备更具有经济合理性。
当今时代企业的质量管理水平和产品的质量控制水平，也同样比100年前相比有了质的飞跃，主要的贡献来自于设备、工艺和配方等方面的进步，还有自动化监测手段的提升，而这些进步和提升大部分来自于普通原因，而不是依靠SPC不断探测特殊原因并改善取得的，这一点是毋庸置疑的。
我们几乎看遍能用谷歌搜索到的所有SPC视频课程，大部分讲师在介绍用SPC查找特殊原因时，给出的例子大都是换操作员工了，换原材料了，机器润滑不好了，螺丝松了，设备磨损了等等，这些的确会导致一些质量问题，也不是不重要，问题是企业有比SPC更加前置和高效的方法来预防这些问题，如，合格供应商名录，设备点检、维护和保养，员工上岗培训，分层审核，防呆等等。
实际生产过程中普通原因和特殊原因是会相互转换，不是一成不变的，这也是业界的普遍认知。
另外，普通原因和特殊原因，本就没有天然的界限。人为分为两种原因，把简单的问题复杂化了，然后再按照所谓的分类去解决所谓的特殊原因，这是从推广SPC的角度看问题，而不是从解决问题的角度看问题？
 
5.3 戴明和AIAG制定的判异规则会增加误报率
在控制图中，如果7点（注：也有是6点之说）或更多的点连续上升或下降，人工判断或SPC软件将发出警报。现在已有多人（Davis, Woodall, Walker, Philpot, Clement, etc. ）要求取消戴明和AIAG制定的这个规则，因为这个规则在有些有意为之的过程里是无效的，虽然直觉上觉得合理，但结果只会大幅增加误报率。
 
内容来源《False Signal Rates for the Shewhart Control Chart with Supplementary Runs Tests》&《Performance of the Control Chart Trend Rule Under Linear Shift》
5.4 ASQ推荐的SPC判断规则也有无效的
ASQ推荐的用移动极差图来探测变异性中的变化这一标准做法也被证明是无效的。遗憾的是，该规则还是CQE考试的内容之一。
 
内容来源《Design Strategies for Individuals and Moving Range Control Charts》&《A Control
Chart for the Preliminary Analysis of Individual Observations》
6 实际应用中SPC有哪些硬伤？
除了上面说的自身缺陷之外，SPC在实际应用中也有一些硬伤。
我们首先以公差限范围和控制限范围的三种位置关系来分别讨论：
公差限范围远大于控制限范围：
随着当代生产设备、检测设备以及工艺水平等方面的不断进步，制造型企业对产品质量特性的控制能力已经远远超出100年前的水平。客户要求供应商的过程能力CPK在1.67以上，甚至2已非罕见，那么就意味着质量水平相当于5σ-6σ。
人工判断或SPC软件报警，但产品是合格的，质量人员如果这时花费精力去研究这个报警，让产品在合格的基础之上好上加好不是不可以，前提是没有其它质量不合格的事情发生，但在日常生产中比这严重和重要的事多得多，这么做从问题解决角度完全与二八定律不符。
这时控制图不仅没有好处，还帮倒忙，对于一个有着大量质量控制点的企业，质量人员还得费劲劳神不让这些不重要的事情干扰自己，还得从大量的报警中找出哪个是真正超过公差限的产品而不是单单超出控制限的产品。
世界著名500强公司施耐德，顶级电工企业，在华工厂应用控制图监控生产过程中的若干关键质量特性，但该控制图中只有公差限，没有控制限。因为如果设置了控制限，那么系统会经常报警，使本就繁忙的工程师们疲于奔命。他们也知道，因为是Xbar值，不是单点值，即使Xbar值在控制限内，产品也有不合格的风险。但是不取消这个报警，每天就不用做其它事情了，因为公差限远大于控制限，风险程度不高，就索性取消控制限。
 
请问，这些控制图在企业实际应用中到底起了什么作用？毫不夸张地说，它的消极作用之一就是浪费了资源。
公差限范围小于控制限范围：
通常理想状态，使用SPC时，要求过程稳定且CPK大于1。
项目在量产前策划阶段，对于具体的质量特性，企业工程技术人员通常预先评估采用哪种探测手段，并在过程开发时最终落实。比如可以用GO/NO GO检具100%检验或设计防错装置识别等，当然也可以使用控制图。
还有人会说，如果过程能力不足或者过程不稳定，通过控制图报警，这不是很好的机会改进产品质量吗？
未必，举个例子，公司在项目策划时选择设备有两个方案。500万的注塑机可以完全保证产品质量，50万的注塑机则需要加人工100%对质量特性进行检验，公司根据客户的采购量，通过成本评估确认50万注塑机+人工100%检验这个选项在利润角度更合理。
 
当今是专业化大分工时代，几个质量人员+设备工程师+一线操作工仅依靠一个SPC工具就可以把50万元的注塑机改进达到500万元注塑机的水平可能性很小。那些专业生产注塑机的企业可能都做不到的事，非专业人员就更实现不了；即使企业内部通过改进能够实现，成本上的花费很可能是不合理的。
这里不是反对持续改进，持续改进是一个企业永恒的主题，但我们反对的是一谈到质量控制，言必称SPC。
公差限范围略大于控制限范围：
这时的CPK大于1，可能有人会说，这种情况下SPC控制图最有用，但其实给一线操作员工和质量人员带来的困扰同样也不少，为什么？
如果控制图报警，一线操作员工也不知道产品是否合格，有时还要在控制图的边上再做一个单值描点图（日本一些企业的作法）。
有些控制图上加上了公差限，的确是有所改善，但还是有问题，因为在控制图上显示的是X的平均值，当X平均值在公差限以内时，产品还是有可能不合格的。（当然，这时R图往往会报警，但操作员工还得另行计算一下，确认产品是否超差，因为控制限报警和产品不合格是两个严重度不一样的事情，对于一线工人来说，首要任务是产品合格然后才是持续改进。）
其它因素还有：
无法满足现代企业的激烈竞争
现在的企业面临着越来越激烈的竞争。成本控制决定着企业的利润以及生存空间。
控制图需要持续不断地记录数据。一个控制图（均值极差控制图）只能监控一个质量特性，随着产品复杂度的增加以及供需链的不断变化，一个产品上会有多个关键质量特性，一个工厂有上万个料号是非常普遍的现象，那么可以想象，使用控制图对这些产品的大量质量特性进行监控，需要记录的数据以及需要付出的努力远远超出了企业所能承受的能力。
笔者曾经工作过的一家公司，每年都会进行供应商的整合（最近10年以来已经是普遍的现象），其中一个很典型的中小规模供应商，单单给笔者公司提供的常用活跃料号就有5000多个，其中一半以上是由数量不等的子零件组成的组装件（一个组件包含的子部件从10个到100个不等）。有外观，性能，关键尺寸等多个关键质量特性需要控制。如果使用控制图进行监控，那么需要做的控制图要多达几万个，效果如何不说，单是工作量已经将企业压垮。
更甚者，有些使用模具生产的产品，为了提高效率与降低成本，会以多模多穴的方式进行生产。如某公司一塑料产品有4个关键尺寸，该产品一共有2个模具，每个模具64穴，这些关键尺寸关系到客户产品的密封性能，塑料产品本身价值不高，但是一旦质量不合格，客户的损失将是非常巨大的。如果要取得客户订单，客户一定要求供应商签署质量连带责任协议。
 
如果使用控制图，每一次都要等到注塑机生产5个产品以后才能检验关键尺寸并记录，如果现场是纸质的控制图，操作工人还得计算这五个产品平均值和极差值，一个注塑工位就有4X64=258张控制图。两个模具，那么意味着要做2X4X64=512个控制图。如果这个公司有100个类似产品，那么意味着要有5万个控制图在生产现场。
每次注塑的时间间隔才几分钟，有时间记录吗？
用SPC软件能解决这些问题吗？
对于注塑产品，不仅要确保首件合格和末件合格，还要确保如何及时发现产品尺寸的变化，以便能及时清理冷却管路和维修模具，这对企业是一个极大的挑战。
如果您是这家企业的质量负责人，你会采用控制图来监控关键尺寸吗？您觉得控制图管的住质量吗？
对于芯片行业也类似，这个行业的数据量更大，SPC每天可能会发出非常多的报警，导致质量人员根本没有时间开展调查研究，很多质量人员的直接做法就是关闭这些报警邮件。不要指责这些员工，当你每天收到50份 SPC报警时，你会怎么做？
繁杂的系统，普通企业难于掌握
• 计算过程能力时，所采集质量特性的检测数据如果不是正态分布，需要做变换。
• 不同的过程，需要不同的SPC工具。
• 单一质量特性的数据是否独立，也会影响到使用效果，化工行业这个问题会比较突出，还要学会如何判断数据是否独立。
有办法解决这些问题吗？有。
这些问题难吗？看对谁而言。
 
问题的关键是，所有的企业都投入这么多的资源去研究这些，投入产出比对每个企业都合适吗？中国的中小企业有那么多资源投入去推广和研究吗？
再完美的设想，如果不能够满足实际生产现场的需求，那么也只能放在实验室里观赏。不能够为实际生产服务，那么也就失去了它的价值。
7 那么，到底谁在推行SPC?
客户要求
由于SPC是汽车行业五大手册之一，虽然只是参考，但是很多汽车行业的客户和其它行业的部分客户在对其供应商实施质量评审和项目开发过程中，会把SPC作为一个条目来考核供应商。为了提高通过第二方审核和第三方审核的概率，汽车行业供应商不得不在企业内推广SPC。
 
如客户对SPC有要求，评审时，评审员很正常地会问供应商被抽样到的产品有没有质量特性，供应商提供质量特性清单后，评审员很可能随意挑出一个或几个质量特性，看一看检测数据以及监控的效果，如果这时供应商能够展示出控制图，并且大部分数据是在可控制状态，有报警的地方，也有相关的分析和整改，在这样的情况下，很多评审员会认为这个评审条目合格，大概率不会一直查下去，直到发现问题。
我们回放一下真实的质量评审场景：
供应商老老实实把所有的质量特性都列出来了，如果质量特性很多，除非供应商有大量的专业质量人员，否则不大可能都做到监控，即使有SPC软件系统也不可能（因为设置监控要花费大量的人力和时间，这个成本是很高的，不是每一个厂家都能负担得起的。）
如果评审员发现有的质量特性没有被监控，很可能给一个一般或严重不合格项。
即使质量特性都被监控了，评审员在现场评审时，如果发现了控制图报警，但是供应商没有及时给出分析和整改措施，这就要看评审员心情了，至少给一个观察项，给一个不合格项也很合理。
 
如果你是供应商负责质量评审的，你会怎么做？
肯定会事先就准备好一套美化过的SPC数据，等待评审员的到来，这样才能很有把握地保证质量评审顺利通过，企业不会因为质量评审出现问题而拿不到客户订单，导致管理层对质量部门不满意。
我们先不要站在道德的制高点上批评供应商的质量负责人，想一想，供应商质量负责人这么做是否也是一种无奈？
德国大陆是一家非常知名的全球汽车零部件企业，其在华的一家工厂也遇到了SPC带来的烦恼。这家工厂每年要接待大量的客户二方年度审核、新项目审核和客户SQE定期检查及飞行检查，他们产品种类多，需要控制的质量特性也很多。
时不时，客户的质量人员就可能要求检查一下他们的产品控制图的填写情况，如果有异常报警，客户通常是一句话：你们要调查一下，写个整改报告。但供应商即使是编一个报告也要挺长时间，每天这么多的报警，如何应对？
编写假报告也要耗费大量的人力资源，不要忘记这一点。
后来这家工厂实在没办法，干脆招聘一个SPC数据“美化”技术员，每天专职美化数据，但数据也不是可以随随便便可以美化出来的，该工厂还用Excel编写个小程序，保证数据分布也是正态的，还能满足CPK的要求，极大提高了造假数据的效率，客户也很难再挑出毛病。这是笑话吗？但是质量人员根本乐不出来，他们有很大的挫败感，因为每天不得不做这些无聊没有意义的事情。
其实，这家大陆在华的工厂根本就没有用SPC来管控质量，但还不得不假装用SPC控制质量，并对客户宣称取得了很好的效果。
相对来说，国际大企业在理解SPC方面还是比一般企业要好，但他们为什么还要造假数据呢？
我本不想列出施耐德和大陆的名称，但我是想告诉大家，世界顶级的工业巨头尚且如此，您的企业实情如何？尽管有许许多多的企业都在使用SPC，但情况不容乐观，理想很丰满，现实却如此骨感。
培训/咨询机构以及SPC工具厂商
首先，我们不否定有优秀的培训和咨询老师，不仅有专业水平，也从企业的实际角度看问题。
但是，也有一些例外：
有些是自己本身都没有理解和掌握SPC的原理，完全的照本宣科，自己都不知道自己说的是什么。
有些是书本主义，没有考虑到实际应用环境。
有些是揣着明白，装着糊涂。赚的盆满钵满与自砸饭碗之间，选择的是前者。不想说皇帝的新衣不好看，反正有人肯花钱，不拿白不拿。
更有甚者，牵强附会的应用。Q-DAS，为了增强SPC适用范围，把简单的事情搞得很复杂。刀具的寿命对某些企业是一个比较关键的数据，比如用刀具的磨损程度来预计刀具的寿命，按照刀具的磨损程度绘制出一个带有倾角上下控制限，通过与刀具报废线的交叉点来估算刀具寿命。这个方法可以实现预测刀具寿命，但就是对工人理解上不友好，把简单的事情搞复杂了，用一个简单的描点图就可以实现的功能非得用繁琐的步骤实现。
这是郑人买履的平方。
 
质量管控的需求
自然还是有希望管理好企业的质量人在推广，希望能够帮助企业改善质量，这一点是不可否认的。
绝大部分管理措施出发点都是好的，但结果好不好就不一定了。
相比于其它质量工具，SPC耗费资源很多但产出却不高。就像用长矛来捕鱼，的确能捕到鱼，观赏性非常好，可以用来炫耀手艺，但不完全适合当今的社会。
比如说，DOE和MSA，对一个项目而言，不需要天天做实验收集数据。
但是SPC一旦开启，就要针对每一个料号的每一个需要监控的质量特性持续不断收集数据，如果有电脑系统还好，没有电脑系统，还得用纸和Excel统计。
在企业竞争如此激烈的今天，还要让一线操作工人花费大量的时间记录这些SPC数据，当然企业还要投入培训SPC费用等，但这些费用仅仅是SPC相关费用的冰山一角。
很多人忽视的是质量工程师所耗费的心血和时间。
一个企业如果质量特性少还好，如果质量特性很多，新项目也很多，质量工程师会花费大量的时间设置控制图和对报警的控制图进行处理。质量工程师不得不花费大量的时间处理这些不确定的报警，这意味着很多其它事情被耽搁了。
8 SPC不好用，企业怎么办？
现在有些人或企业认为质量管理就是SPC，甚至有些MES系统开发商，直接把SPC当作质量管理模块卖给用户，不知道是自己不懂，还是有意为之，实在是误人子弟。用户也应该理性地去分辨，不应该被神话了的SPC所误导。工具应该为目的服务。工厂需要的是一种符合自己生产过程的有效质量管控工具。质量管理也要考虑场合、对象和性价比。
在此我们从两个方面给一些建议：
从质量管控工具有效性层面：
日本企业为了弥补SPC的不足而同时使用单点图，当然还有其它工具，比如合格率、ppm、缺陷统计等。配合柏拉图的使用，可以帮助企业快速锁定影响产品质量问题的“重要的少数”，起到事半功倍的效果，以及根据记录的数据进行相关性回归分析，帮助企业快速找到影响质量特性的因素，从而进行相关改进，进行质量预防，改善产品质量。以相对较小的精力，解决严重和普遍的问题，这比较适合绝大多数企业的现状。SPC那种大水漫灌，换来的是虚虚实实的报警，烽火戏诸侯，浪费的不仅仅是大量的宝贵资源，更会错失很多问题改善的机会。
企业选择什么样的质量工具要根据自身的情况而定，不管黑猫白猫，抓住耗子的就是好猫。
客户和工厂需要的是合格的产品，SPC只是工具/手段，切莫将手段当目的。
从公司整体质量管理层面：
例子1，如果是一家生产纸箱，印刷品等技术含量不高的小企业，按照ISO9000的要求来做，就可能把企业管理的很不错。
例子2，如果一家电机厂有50条不同年代的产线，有2万种不同的物料，员工人数达到2000。企业发展到这个规模，可能以下问题是质量管理中的痛点：
• 什么原材料容易造成停工待料，都是什么问题？
• 那种类型电机合格率最低，都是什么问题？
• 给客户报价时，在那条产线生产，既能保证产品合格率又能保证成本可接受？
• 新产品开发时，类似的老产品都出现过什么问题？
这个规模的企业，质量体系早已经建立，质量特性数据也有一些，但是这些数据不是在纸质文档上就是在Excel中和其它系统中。这时企业可能需要一个能对多种物料，多条产线，多道工序，多个班组进行深度关联分析的系统以解决上述问题。
例子3，高压容器，安全设备等特种企业。
对产品安全性和合规性要求比较高。企业交货时，提供完备的检验资料也是一个很重要的工作，通常需要花费很大的人力和时间来处理。对于这样的企业，保证每一步都合规且文件齐全的管理系统很重要。
例子4，对于跨国采购公司和design house，有几十家甚至几百家供应商是很普遍的事，质量人员如何管理好供应商准时生产出合格产品很关键，否则就可能造成全球客户缺货或工厂停产。对供应商是否有能力生产出特定需求的产品要有把控能力，而不仅仅是根据质量评审的分数；开发新项目时对过往的历史数据和客户投诉了如指掌，并通过历史数据（包括客户投诉）有能力发现潜在的质量风险并在新项目开发时采取措施，；对出货检验要有大局观，既不能无原则放货，又不能把小问题无限放大不放货。如果该企业的产品种类高达上千种，供应商又分布在全国各地，但SQE人数却很少，这时的质量管理策略怎样制定才合理？
例子5，对于医药行业，一定要符合法律法规的要求，每一步都要确保正确和准确，文件资料不能出问题，人员要有资质才能上岗，变更管理比普通企业更严格，计量器具也不能忽视，很多记录都要留档等等，这是医药行业的特点。
例子6，对于化工和钢铁行业。如果质量管理软件或其他软件系统能自动推送出对产品改进有帮助的建议，企业或许对这个功能感兴趣，以代替用人工进行的繁琐计算，如回归分析、多元回归分析和DOE等，这样会极大提高日常生产数据的利用，从而不断优化生产工艺参数，改善质量和/或降低成本。
针对不同的公司规模、人员素质、不同的产品以及过程特性等，可以采用不同的质量管理工具进行管理。合适的就是最好的，既要防患于未然又要因地制宜，不能是用工具找问题，而是应当根据问题找合适的工具。
9 如何应对客户的要求？
前文做了很多论述，企业应该有自主权限根据实际情况来选择合适的质量工具。
但是对于SPC却很特殊，因为客户要求，还不得不使用SPC。 
这的确是一个难题，笔者在此也很难提供一个药到病除的解决方案。
供应商不可能冒着丢失订单的风险而违反客户的要求。针对五大手册中的SPC，是三大汽车主机厂（通用，福特，克莱斯勒）基于当初的现状，为了在汽车供应链中推动持续改进，以客户为关注焦点，不断提高客户的满意度，那么就需要不断地去寻求一种更高效率的方式来提供产品和服务。秉着这一宗旨，主机厂提出了组织的每一个成员都要投身于不断尝试更高效的方法进行持续改善，可以采用不同的统计工具达到这一效果，如柏拉图、因果图等基本工具，以及高阶的DOE、QFD等。并编制了五大工具之一的SPC手册。SPC控制图作为一种基本工具在SPC手册中做了详细的介绍。避免了当初无统一标准，各家各户要求各异，简化与减少了差异性。但该手册也明确说明这是针对SPC的一个介绍。企业根据客户要求的质量活动或者特性与客户沟通，可采用更有效的或者替代的方式。
解铃还须系铃人。 
在此我们也呼吁一下以汽车供应链为主的质量行业人士，特别是主机厂的质量人，主机厂和供应商要求的是合格产品和有效的管控方式，对于具体使用何种方式来管理质量，希望主机厂在制定规则时，能够与供应商进行密切沟通，只要供应商能够证明有合适的工具进行管控，有稳定的提供合格产品并进行持续改善的能力，不要非得加上SPC这一条，少些形式主义，回归到事情的本质。
10 编后语
在查阅资料的过程中，我们发现国外有非常多从不同的角度针对SPC是否有用进行讨论与质疑，从控制图诞生之日起到现在就没有停止过，而且还有继续下去的趋势。有争论比没有争论要好，理越辩越明。
有质疑和争论，受益的不仅仅是质量人士，更大的受益者是众多的企业和企业管理者。通过质疑和争论，企业高层将能会以更高效的方式来管控质量及管理企业，使企业运营效率提高，保持竞争优势，基业长青，对整个社会的整体运行效率也大有裨益。
在此，我们欢迎感兴趣的朋友和我们交流，不论是持相同的观点还是不同的观点。也非常欢迎亲自负责过或者使用过SPC并取得效果的朋友和我们联系，我们正在积极寻找这样的企业。
最后，感谢徐廷伟先生、王洪石先生、沈凯利先生、朱小泱先生提供宝贵的素材和意见。
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关于这次疫情，中央指导组有个这样的定性：
病毒来势之凶，疫情传播之烈，范围扩散之广，全社会面临的挑战和压力之大，堪称前所未有。
是的，让14亿人都待在家里不敢出门这种事，真是史无前例。
而被关起来这一个多月里，我们担忧、焦虑、感动、期盼……体验了无数种情绪，也忽然看懂了很多事。
好像每个人，都经历了一场灵魂洗礼。
现在，情况日渐向好，生活慢慢恢复正常。但我们应该永远记得这次疫情带来的教训和启悟。
下面这17件事，我们不能忘。
 
 01 
健康是王道

这场病有个很关键的特点，就是至今没有特效药。我们基本都是靠免疫力跟病毒干。
你和确诊者一起吃饭，有没有被感染，取决于你的免疫力能不能把病毒在门口堵住、消灭。
你感染了，能不能康复，取决于你的免疫力能不能打败病毒大军。
免疫力差的，就比较惨。

现代人体力劳动少，不是在家坐着，就是在办公室坐着，加上生活方式不健康，睡得太晚，吃得太多，压力太大，导致体质越来越差，免疫力越来越低，一点风吹草动都扛不住。
所以疫情之后，我们真的要好好关注自己的健康了，好好吃饭，好好睡觉，好好运动。
在疫情中逝去的几千人，每一个都在用生命提醒我们：健康是一切的根基，健康没了，真的就啥都没了。
 
 02 
身边得有指望得上的人

疫情里发生了太多惨烈的故事，相信你也有耳闻。
虽然这些事没发生在你我身上，但也绝不能听听就算了。

我们必须多想一步：就算没有疫情，人也难免会有病有灾的。
万一，只是说万一，你重病了，需要紧急治疗，谁能拼命帮你找医院、痛快帮你付住院费、日夜在身边照顾你？谁又能在紧急情况下，帮你照顾你的孩子、父母？
请现在想想这个问题的答案。
然后不管你的答案是爱人、父母、儿女，还是亲戚、好友、同事，以后一定要对那个人好一点。
那就是你生命中最重要的人。是你在艰难时刻指望得上的人。
是你的第二道护身符。
 
 03 
存点钱很重要

人有三道护身符，第一好身体，第二亲密关系，第三，钱。
有一则很扎心的新闻：一名湖北黄冈的肺炎孕妇，病得很重，在ICU住了一周多，花了20万。
她是农村人，治病的钱是找亲戚朋友借的。到后来她老公实在借不到钱了，不得已放弃了治疗。
其实那时她的病情已经有些好转，有可能活下来的。
可是放弃了，她就死了。她老公哭，医生也哭。
更揪心的是，放弃的第二天，国家就出台了政策，免费治疗新冠病人。
要是她家再多那么一点钱，再多熬一天，母子俩可能就得救了。

所以，你还说钱是粪土吗？
还有，在疫情里，很多普通人也深深体会到了没钱的恐慌。
他们没有存款，还在疫情中失去了收入，又要还房贷车贷，养老人孩子，心里真是慌得一比。
所以平时真的要攒点钱，增加自己的抗风险能力。不然忽然没了收入，真会焦虑得睡不着觉。
 
 04 
得势别猖狂

有句话流传很广：之前都是人把动物关在笼子里。这回，动物把人都关家里了。
之前人这一张嘴为所欲为，胡吃海塞。现在，动物逼着所有人都戴上了口罩。
这就是报应吧。
人类在过去这些年，仗着自己的文明更进步一点，便愚蠢地以为自己是大自然的主人，肆无忌惮地索取、侵犯、残杀。像个得势的魔鬼一样，做尽坏事。
而这次疫情，就是大自然给人类的一闷棍，提醒我们：你只是地球上一个平常物种，渺小，且不堪一击。
希望今后，人类能接受教训，学会敬畏生命，敬畏自然，占尽优势也不再为所欲为。
当然，不只对动物，对人也是如此。
前几天有个领导在病区怒斥小护士，气势汹汹、霸道十足。结果视频曝光后，没几天就被免职了。

所以啊，做人真的要谦虚一点，克制一点，友好一点。
别耀武扬威，别欺负弱小，因为世间万物环环相扣，总有比你强大的，替他们还回来。
举头三尺有神明。这句话要永远记在心里。
 
 05 
人还是要有真才实学

这次疫情，谁获得了最高敬意？
钟南山，李兰娟，和无数科研人员、医务工作者。
真正在和病毒斗智斗勇的，是他们。是他们发现了这是什么病毒，靠什么方式传播，应该怎么对付。
虽然没有特效药，但他们的努力，对控制疫情帮助巨大。所以，他们赢得了无数敬意和赞赏。 
你有没有发现，我们的社会，正在越来越尊重有真才实学的人。因为嘴上抹蜜只能哄人高兴，腹有学问才能解决问题。
所以，我们还是要努力修炼真本事，努力做个实干家。
同时也要给孩子树立正确的三观：要做一个有真才实学的人，一个对社会有用的人，这样才会一辈子立于不败之地。
 
 06 
要学会换位思考

疫情之初，“500万人逃离武汉”的新闻，很扎眼，也惹了很多骂。但后来我们慢慢看到了更多真相。
因为武汉患者太多，很多人一床难求，住不上院，导致病死家中。
而离开武汉的人，在外地基本都得到了很好的治疗。那么换做我们自己，我们走还是不走？
所以，我们只能对那些大义留守的武汉人，表达敬意。

而封城前夜离开的武汉人，如果他们做好了防护隔离措施，第一时间上报，没有感染其他人，我们真的无权指责。
人不能总是站在上帝视角，拿最高的道德标准要求别人。
因为疫情，很多国家从武汉撤了侨。有些网友们就生气，说他们不厚道。
可你想想，以前别的国家发生灾难或者战乱时，我国不也是第一时间撤侨吗？
我们看到自己国家接回同胞，就觉得很棒，很骄傲。轮到别人把他们的国民接回去，你就要骂。
这显然没道理。
其实真没什么好气好骂的。换位思考一下，你就会明白，都很正常。
人真的不能总站在自己的角度想问题。学会换位思考，才能客观，公允，不糊涂。
 
 07 
稳定的工作还是有优势
 
世道安稳繁盛的时候，稳定的工作常常是束缚，被诟病。
不过一旦遇到麻烦，“稳定”立刻成了优势。
一个体制内的网友说，她以前一直想跳出那个圈子，好几次差点辞职。
但疫情封城后，她的工资卡如期收到了工资，再看看开店的朋友停工后没有收入还要付房租，顿时觉得心有余悸、百感交集。
我以前也总嘲笑家里的老人总想给我找个“正式工作”。但现在多少明白了，他们有他们的道理。

找个正式工作，就像嫁个老实人。
平时他们可能呆闷无趣，但万一你瘫在床上，他伺候你十年八年没问题。
而“乱七八糟”的工作则像个花花公子。
没事的时候自由有趣，一旦你不好了，他甩你甩的比兔子都快。
这次疫情，让很多人意识到了攒钱、结婚、生孩子、找稳定工作……的重要性。
老年人几乎大获全胜。
所以，以后也别不由分说否定他们了。有时候，姜确实还是老的辣。
 
 08 
一颗老鼠屎，真能坏了一锅汤
 
中国和世卫组织今天联合发布报告，称：新冠病毒是一种动物源性病毒，蝙蝠应该是宿主。
所以，这病，极大可能还是因为吃野生动物导致爆发的。
那我们算一下，中国有14亿人，爱吃野生动物的，顶多也就10万人吧。
比例有多小呢，就相当于1.4万人里，有1个。
是几乎可以忽略不计的少数。但就是这么小的一撮人，害得整个国家停摆了。
还有几千人丧生，几万人被感染，多少医护人员去拼命，多少人有家不能回……
越想越可气。所以说，有时候一颗老鼠屎真能坏了一锅汤。
 

 09 
每个人和每个人都息息相关

我是个活在自己世界里的人，很少有兴趣关注别人在干啥，所以特别不理解小脚老太太们为啥那么爱管闲事。
但这回我懂了。活在这世界上，没有人是孤岛。

某地有那么几个人吃野生动物，直接导致全国人民都没过好年，憋在家里，提心吊胆。
不只中国人，日本、韩国、美国、意大利……甚至非洲都有人被感染。你说对意大利人来说，几个外国人吃了什么，关他们什么事？
但他可能就因此感染了，甚至死去了。
所以人“爱管闲事”，这真不是坏毛病。我看见你做坏事，我制止你，这可能就是在保护我自己。
当然，我看见你做好事，我鼓励你，也一样。
 
 10 
一定要防患于未然
 
很多人不知道，这次湖北几乎全省沦为重灾区，但有一个城市，做得非常好。
就是潜江。
截至2月28日，潜江确诊病例是198例，排在湖北省倒数第二，仅高于神农架林区。这不是他们幸运，而是他们行动早。
潜江是湖北第一个封城的城市，比武汉还早。
1月17号，钟南山还没去武汉，潜江就已经开始行动了：果断把32个疑似病例集中收治、隔离治疗。随后封城，停止所有娱乐活动，出台了严格的禁足令。
潜江市委书记在连线白岩松时说：“我和市长得到疫情相关消息后，觉得这个事太大了，所以我们先下手了。虽然冒了一点不合规的风险。”
敏锐、实干的书记市长，守住了一个城市，没有让疫情大范围蔓延。
当地人都很感谢他。

如果疫情初发时，武汉就采取这样有力的防控措施，在病毒还是星星之火时灭掉它，也许我们今天就不至于如此被动。
小火好扑，大火难灭。防患于未然太重要了。
这也给我们普通人一个深刻教训：
在工作、生活中，发现问题，要及时解决，千万别疏忽大意，别心存侥幸，别给自己留隐患。
否则，你可能要付出十倍百倍的代价来弥补。
 
 11 
一切皆有变数

大年三十晚上，我们全家还在计划着初三回老家串亲戚的事。但是初一，我就感觉好像不能去了。

跟老人说，他们觉得不可思议，“那还行？过年怎么能不串亲戚？”
到了初二，老人也意识到了，主动说“不去了”。多少年春节串亲戚的惯例，就这么改了。
不只串亲戚。逛公园的，看庙会的，赏花灯……很多根深蒂固的传统，今年全改了。
14亿国人，基本都规规矩矩闷在了家里。这在两个月前，完全是不可想象的事情。
这次疫情，又一次告诉我们：没有什么事情是“必须”“应该”“无论如何都要”做的。
一切皆有可能，一切皆有变数。
所以，我们要保持一个灵活机动的生活态度，不固执，不刻板，随时准备应对变化。
这样，遇事才好拐弯，好理顺心情。
 
 12 
独立生活能力很重要

有个在湖北打工的小伙子，过年没能回家。
自己不会做饭，餐馆和外卖又停了。他基本就靠面包方便面过了一个月。现在看见方便面就想吐，但还是得吃。特可怜。
他说：以前吃外卖很快乐的，谁想到会有今天！
是啊。现在社会分工越来越细。吃饭可以点外卖，出门可以打出租，清洁可以找家政……这让我们产生了一种错觉，好像只要有钱，就什么都不愁了。
但我们没想到，忽然有一天，会没有外卖，没有出租车，没有钟点工了。
怎么办？

很多人就傻眼了。日子过得一塌糊涂。所以，光有钱还不行，你自己也得有基本的生存能力。
一个成年人，怎么也得会做几样菜，会拖地洗衣服。在没人帮助的前提下，自己也能活得差不多。
小孩子也是。这一次，很多湖北的家庭，夫妻都感染了，要隔离，要打针，孩子只能托社区照顾。社区又忙，一般超过四五岁的孩子，很可能就得让他一个人在家了。
那他起码要会自己吃饭、喝水、冲厕所、打电话，然后还知道不能碰电源、动煤气、爬窗户……
这些事情，如果他之前都没掌握，就会很麻烦。
所以，父母一定要及时地教孩子力所能及的生存能力，别总以为“没事儿，有我呢”。
人不能总往好处想，天有不测风云，万一哪天发生意外，他必须一个人留在家里，能不能行？
这是我们必须考虑的。
 
 13 
有些社交，毫无用处

以前我们总觉得外面的社会关系很重要，一次饭局不参加就担心自己被抛弃了。
其实这次一个月谁也不见，好像也没少什么。
人可能真有70%的社交，纯属浪费时光。
那以后就收一收吧。没多大用，又很耗心力的东西，赶紧断舍离。
摒弃无用社交，把时间用来学习成长，用来陪伴家人，用来独处，都要更有意义。
 
 14 
珍惜平常的日子
 
武汉有个外卖小哥，之前喜欢拍武汉热闹的街头。
但忽然间，街上空无一人寂静无声了，他心里就特别难受，经常一边骑车一边哭。
记者采访，他也忍不住哭了：“现在都没有人，大街小巷都没有人，武汉不该是这样的啊……” 

是啊。我们曾经多么熟悉和习惯那个人来人往的繁华街头。
我们以为世界将永远如此。
谁想到，忽然之间，大街小巷都没有人了……
当然，这只是我们的一次小危机。过不了多久，人间将繁华依旧。
可是，如果下一次是更凶猛的病毒呢？是核爆炸呢？是海平面急剧上升呢？是一场扑不灭的大火呢？是地球被其他小行星猛烈撞击呢……
如果我们不能这么轻易地躲过，人类真的失去了家园，流离失所，崩溃绝望，那时再回头看今天，看这个平常而繁盛的世界，我们会不会觉得，一切怎么那么好？
所以，别总嫌弃街上人多，地铁拥挤，外卖送货不及时，其实一个秩序正常的社会是多么宝贵和难得。
所有的繁盛，都不是天经地义。我们应该庆幸，应该珍惜。
 
 15 
学会判断真假

这次疫情里，谣言花样百出：
吸烟喝酒能抗病毒。
鼻子下面抹香油能防传染。
火神山被大风刮跑了。
白岩松要连线钟南山，大家都来看啊。
华南海鲜市场老板是谁谁的什么人……
这些谣言，很多一看就是无中生有，胡编乱造的，但偏偏会有很多人信。
世界就是这样：总有那么多人，闲着没事造谣玩，唯恐天下不乱。
也总有那么多人，没有任何分辨能力，别人说什么他都信。
你说我宁信其有不信其无，也没坏处吧？那个排队抢购双黄连时被感染的姐姐可能不同意。
其实很多人还没意识到，现在是个“全民发布”的时代，谁都能写公号，写微博，发朋友圈。
我们根本无法保证每个人都是可信的。

有的人，就是会为了流量胡编乱造，吸引你看，吸引你转发，然后他们的文章就成了十万加，他们就能接广告，赚黑心钱。
还有的人跟本赚不到钱，也热衷造谣，觉得大家都被他骗到，很好玩。
所以，在这个人人都能发布消息的时代，我们必须保持清醒的判断力。
三个小经验分享给大家：
一，尽量关注官方媒体，官媒是很在意公信力的机构，对自己要求严格，一般不会胡说八道，所以比较可信。

二，每个公众号、每个微博、每个人，其实靠谱程度千差万别。你一定要多留意，看看谁一直以来都比较靠谱，说的基本都对，谁总是哗众取宠，捕风捉影，这样时间长了，你就知道该信谁了。

三，尽量不信特别离奇的，你自己都觉得显然没道理的信息，就当没看见吧。


人活着，永远不要人云亦云，听风就是雨。
保持独立思考，对事情有清醒的判断，才能活得明白。
 
 16 
坏人很多，但好人更多

这次疫情里，可能很多人都发现了：坏人是真坏，好人是真好。
真有一些明知自己可能感染，还到处乱跑，刻意隐瞒，故意把病传出去的坏人。
但坏人多，好人更多。
也真有不顾自己安危冲上一线的医护人员，有大手笔为疫区捐钱捐物的普通人，有二话不说奔赴武汉的志愿者，有千里迢迢从国外往回运物资的海外华人……
这些善良的人，无数次让我泪目，也让我真的相信了那句老话：世上还是好人多。
世上还是好人多，这件事很重要。
因为这是我们爱这个世界的最大理由。
 
 17 
做个好人，别人看得见

这次疫情里，红了几个人：
钟南山，84岁高龄，第一时间奔赴武汉，既专业，又敢言，全国人民都听他的。

韩红，奔波在抗疫一线，实实在在给医院送物资，做了无数好事。我公号后台都常有医生留言，说医院收到了韩红捐赠的东西。

张文宏主任，上海专家，因一句“不能欺负听话的人”被网友注意到。随后人们发现，他的所有演讲、采访都超级圈粉，专业扎实，逻辑清晰，语言幽默，没一句虚的。

央视长达50分钟的访谈里，他说了大量信息，全程不看稿子，对答如流。

为什么他们会在疫情里“爆红”？你可能会说“时势造英雄”。
不。他们不是凭时运。
人家本来就是有能力、有才学、有担当、让人尊敬的好人。
本来就是说真话，干实事，真真正正为老百姓着想的好人。
所谓时势造英雄，不是时势把一个平凡人变成了英雄。
而是一个本来就很厉害的人，因为局势被大众看见了。
这个世界从来不缺有钱人，不缺文化人，不缺好看的人，缺的是那些能干、真心、正义、勇敢、善良的人。
我们要努力捧红这样的人，让这个世界变更好。
 
 18 
记住2020

钟南山说，估计疫情会在四月底结束。
疫情总会结束的。
但我们应该永远记住2020年，因为我们真的付出了很多。
这个春天，来之不易。
人这辈子，长路辗转，离合悲欢，什么事儿都可能碰上。
所有的经历，都是成长。
如果一次灾难，能让全体国人以后都活得更通透些，那我们也算没白受这场罪。
点个“在看”吧，我们一起，等春天。
转载自：《微信公众号：李月亮》（ID:bymooneye）新浪微博作者：李月亮（ID:bymooneye）。高人气作家，新女性主义者，扎实写字的手艺人。原标题：《抗疫40天，中国疫情持续向好，但这17个教训，不能忘！》以理性和智慧陪万千女性成长。新书《你要活成一束光》当当网热卖中。微信公众号：李月亮。新浪微博：李月亮。看书有道经授权转载。 收起阅读 »

 
1月14日成功通过了ASQ CSSBB考试，当场出了PASS的考试结果，意料之中同时有点小激动。
写这篇经验帖的目的，一方面是激励自己不忘初心，继续加油；一方面是“喝水不忘挖井人”，感谢前辈（V: qwelkjoke）全程的帮助，从报名和项目提交到复习方法都给我很多帮助，需要全套资料的可以复制淘口令 €OlTs1VAAZFw€ 到某宝，会直接打开的。


【前期准备】

我是做项目管理和流程优化的岗位的，类似职位很多公司要求有六西格玛证书，无疑能有个黑带认证是非常为简历加分的。同时考证的过程也是个学习的过程，可以不断扩充自己的知识体系，对于需要持续学习的我，简直是一举两得。考虑到ASQ知名度更高、认可性更高、认证过程更有效率，最终选择了考ASQ CSSBB。2019年第三季度定下了这个flag，下班后两小时的业余生活也更加充实了。

ASQ CSSBB的报考条件是，“要求完成 2 个签约项目，或 1 个项目以及在CSSBB 知识大纲 (BOK) 的一个或多个领域中有 3 年的工作经验”。当时对这一点很没自信，怕自己没什么项目连报名审核都通过不了，甚至纠结了几天要不要考绿带算了。还好后来遇到了前辈小姐姐，在她那里购买了全套的复习资料，也得到了很多经验指导。的确是高手，帮助我少走了很多弯路。首先是明白了项目提报的要求和标准，我只用半天时间就准备好了材料，提交报名的第二天就收到了项目审核通过的邮件。从她那里买的资料也很全，足够用了。还有就是后续复习过程中的随问随答对我的帮助非常及时。


【主要用书】

1. 最核心的教材- CSSBB Primer

这本书编排还是比较易读的，不是大段大段的文字，而是比较有结构性的，条理清晰。ASQ考试没有涉及Minitab软件操作的内容，统计知识高数的足够用了，大家不要惊慌。哈哈！我是自己打印出来的，方便做笔记。有时遇到难理解的章节，也会在电脑上看，方便查词或翻译，或者百度一下相关资料。



2. 最核心的题库 – 1000题软件版（与Primer这本书配套）

网上找了一圈都是截图版，还好在小姐姐那里有软件原版。软件版在使用体验、清晰度、便捷性方面好很多，也可以按自己需求生成模拟题、统计正确率，等等。有条件的还是推荐用软件版，毕竟考试复习是需要毅力的事情，好的使用感可以帮助我们不用太吃力。



3. ASQ官方题库 – CSSBB study guide

这本ASQ官方编的题库质量还是很好的，题库覆盖面比较全面，题的的风格和难度也和实际考试相当。有时间的话这个题库也要好好做一做。


 
 4. ASQ编写的Certified Six Sigma Black Belt Handbook黑带手册，以及在线测试三套题

这两个资料虽然也是官方编写，但是质量实在是一般，handbook我听从了前辈的建议有时间浏览一下中文版即好。另外，在线测试三套题虽然前辈跟我说过了不用放重点，出题风格和出题点和考试差别有点大，但当我做这个题库时，正确率由做1000题的90+%降到了这个题库的60+%，吓的自己出一身冷汗。还好后来证明了只是一场虚惊。建议大家重点放在1000题和study guide这两个题库上，在线测试三套题不放重点。



5. 其他参考书

中质协的红宝书知识讲解详细，可以作为参考; 前辈给我的资料包里也有培训班针对CSSBB的培训资料，对于专业名称和主要知识点归纳的很好，可以帮助复习总结。

万变不离其宗，最核心的还是Primer + 1000题 + study guide.好好把书看完，基本都没什么问题。

经过了近三个月的努力，系统复习了精益和六西格玛相关的知识，拿到了自己心怡已久的证书，为新年开了个好头。谢谢努力的自己！也再次谢谢前辈（微信: qwelkjoke）指导。

希望自己2020更加充实有意义！

也祝大家新年新希望！！ 收起阅读 »

很多企业已经有了ERP和MES系统，但是产品合格率依旧不能令人满意，质量风险依旧很大，客户投诉不断。
 
为什么会这样？
 
这是大多数企业质量管理的现状。质量数据分散在各个系统，而这些系统里面的质量模块很不专业。
 


 
工欲善其事必先利其器。
 
我们一条一条来分析。
 
1. 工厂的停产大概有多少的比例是由于来料的质量不合格引起的？
 
不同的行业，不同水平的产品比例会有不同。对于一个需要采购大量零部件的离散制造业来说，有的企业这个比例可能高达50%，60%，甚至更高。
如果你的企业在这方面有统计的话，你可以查一查，结果会让你大吃一惊。
据统计，宝马的客诉80%是由于供应商来料质量问题造成的。
 
2.来料不合格的后果？
 
来料不合格有时会使得整个工厂变得一团糟。
 
第一步，质量部门通知生产计划、物流和采购部门。然后生产计划部门根据销售部门的交货时间给出最晚的来料时间。
第二步，物流、采购和质量三个部门分别联系供应商，并要求供应商在指定的时间内将货物送达。
第三步，多数情况下供应商都很配合，会全力以赴避免甲方停产，避免甲方不能按时给它的客户发货。
第四步，供应商在重新发货之前，必须搞清楚问题所在，否则发出的货物有可能又不合格。
第五步，甲乙双方的质量人员为了快速恢复生产，会加班加点调查，甚至与生产部门、研发部门和实验室部门通力合作以给出解决的临时方案。
第六步，根据临时方案，供应商可能还要重新购买原材料，重新加工生产。
 
一顿匆忙之后，供应商终于重新发货，那么问题解决了么？
 
1)   如果买家的生产线能力充足，这些还好解决。如果不足，可能还需提前安排生产一些半成品，以防替换不合格的原料到达时不能立刻安装上。这样可以节约工时，赶在规定的时间内发货。
2)   因为是半成品，没有包装，所以不能码垛。若仓库放不下，可能会放在走廊、会议室，甚至是办公室里，而且还要防止落灰。
3)   更加糟糕的情况是，如果一批货有两个以上的型号，还必须做好标识区分，这样会发现产品上放置了无数的标识。
 
大家可以想象一下，工厂这时会变成什么样子。
 
不仅如此，正常的工作也被打断，几乎所有的部门都会参与进来，生产、计划、仓库、物流、采购、销售、质量、技术等，一会儿一个协调会，就是为了能按期发货。如果能按期发货还好，如果不能，销售还要通知客户，这时如果买家的客户再参与进来，没准会要求每24小时提供一个情况报告说明。至于加班加点工作，客户罚款也是在所难免的...
 
3.解决方向？
 
问题提出来了，怎么解决呢？
回答一定是“减少或避免发生，也就是预防“。
那如何预防呢？招聘更多的SQE和来料检验人员，加强供应商评审，选择优质的原材料，加强产品前期认证，加强来料抽检比例，加强产品来料质量统计，及时跟踪产品变化，来料有变化及时通知供应商...
以上回答都可以改善质量状况，但是，企业的资源是有限的，必须要找到一个高效的办法，而不是一味地加强传统的做法。
举个例子，4匹马的车，一定比一匹马的车快，但是配置100匹马的车也不会跑到100公里/小时。依靠传统的办法是不能从根本上解决问题。
 
4. ERP和MES都有质量模块，但为什么还需要专业的QMS？
 
为了能够快速有效的解决问题，一定是依靠系统。那么传统的ERP和越来越多的企业已经或正计划导入的MES里的质量模块是否靠得住，能否解决目前企业面临的质量管理难题？
很遗憾，答案是否定的。ERP和MES软件之中的质量管理模块有太多致命性的缺陷：
• 质量数据分析功能弱。比如世界排名第一的汽车零部件企业博世，他们使用的ERP系统是SAP，但其中的质量模块只是用来记录数据，后续的分析，还是需要导出来用excel人工统计分析，其效率可想而知。
• 界面不友好。请参见SAP质量模块界面。一线员工对这个界面非常反感，很难推广执行。甚至是强制推行一段时间，但一线员工拒绝使用，最后的结果是质量模块实施失败。
 
 


• 不专业，甚至有错误。
 
举例1，对于财务模块，只对供应商代码做唯一校验是可以的，因为财务人员付款时会仔细核对。但是在生产一线，生产员工一定会用简称记录供应商，如果不对供应商简称做唯一性检查，就会导致数据混乱，很多ERP都有这个问题。
 
举例2，金蝶K3系统，质量模块规定，疵点数不能超过检查产品数，这个规定很可笑，公司购买一个大型铸件，有两个疵点，一个是缺肉，一个是锈蚀，但负责验货的人只能选择其中的做一个疵点。
 
举例3，有些公司来料检验由不同地点的仓库负责外包装和合格证检验，IQC负责尺寸检验，实验室负责寿命测试。但Oracle ERP 没有数据录入状态显示，这三个地方的人每天对于大量来料检查记录是乱作一团，提交报告时不知道其它两个地方是否完成，还没有以前用纸质流转单有条理。
 
举例4，有些MES专家，他们理解的质量管理就是SPC控制图，这让专业质量人笑掉大牙。
一言以蔽之，目前的ERP和MES里面的质量模块都是蜻蜓点水，非常不专业。完全无法满足现代企业进行质量管理，质量控制和质量预防的迫切要求。
这也就是为什么越来越多的企业开始实施QMS。 
不仅如此，你能想到的模块ERP几乎都有，但是ERP正在解耦，基本已经把供应链、仓储物流配送、客服、销售渠道管理、订单管理、售后管理、项目管理、人力资源管理、质量模块都逐步从ERP中拆出来了，由更专业的独立软件来处理了。
MES产品还很少，更多的是项目型，属于手工业作坊形式，卖人头。
对比一下2017年，如下产品的全球销售额便知。
 
• CRM（客户关系软件）为395亿美元。
• HCM（人力资源软件）为200亿美元。
• MES为92亿美元。
 
MES的问题更多，请参阅
《中国工业管理软件如何突围？》
《西门子MES里面有质量模块，为什么还要收购质量管理软件（QMS）？》
 
5. 那么，一个质量管理软件应该具备哪些特性才能够满足现代企业对来料质量管理的要求呢？
 
第一，它不仅可以帮助你高效快速的监控来料质量，通过分析还可对质量风险进行预警。你要做的只是将每次来料检验数据输入其中。
 
 


 
它能帮你在数据的海洋中找出关键的20%：
• 供应商不合格排序
• 供应商严重度排序
• 产品不合格排序
• 全部产品的合格率
• 类似产品集合的合格率
• 全部产品的验货率
• 全部产品的疵点排序
• 类似产品集合的疵点排序
• 某个产品的疵点排序
• 某个参数的cpk, boxplot图等
• 同一产品，不同供应商的质量比较
• 任意指定时段的统计
 
第二，它能够最大程度保证卖家的质量数据的真实性
 
如果买家能得到供应商的配合，买家还可以授权给供应商登陆系统输入他们的出货信息，这样买家就可以在收货前得知产品的质量状况以及产品批次之间是否有什么变化。买家还可以比较买家自己的质量检测结果和供应商的质量检测结果是否不一致。避免由于测量上的差异而造成的质量不合格。
 
第三，卖家和买家通过该系统可以实现双赢
 
更为高效的做法是，买家可以授权给供应商来查看买家的来料检验结果和变化趋势图，供应商可以及时对比它自己的检测结果和买家的检测结果是否一致。供应商通常为了更好地服务买家以及避免退货，供应商通常有很强的愿望知道买家对他们产品质量的评价。这样就避免了因为统计方式原始，沟通方式落后和查找数据效率低等原因的限制，买家只有在出现不合格的时候才发邮件通知供应商这个怪现象。这样不仅节约了买家的大量人力、物力，也极大降低了供应商被退货罚款的风险。这是一种双赢并且高效的方式，是供应链质量预防中关键的一环。
 
第四，它能够让质量信息从此透明，降低帮助采购成本
 
买家还可以在10秒钟之内就能得到不同供应商提供同一产品的质量比较。谁好谁坏一目了然，用数据说话。让质量数据也成为选择供应商的关键指标之一。
 
第五，来料按时交货有助于买家按时发货
 
很多生产的混乱和产品不能按时发货，很大原因是来料不合格引起的。
 
APS排程模块是MES最重要的模块之一。来料的稳定性和准确性是排程和生产计划能得以正确执行的重要因素。如果质量不稳定，必然造成排程混乱，MES的效果会大大地打折扣，特别是对离散制造业。
 
总结
 
ERP和MES的功能模块是样样有，但样样松。
就像不能用百科全书来学高数一样，您得看高数书。
在美国的g2.com网站上搜索QMS会有191个关联产品。
而且很多QMS产品都是专注于某一个细分行业，或某一个功能的专业化产品。
最近几年，国内也逐渐出现一些专注于质量管理功能的质量管理软件。
有的是项目定制型，根据客户的要求来开发。
有的是产品型，他们对某些行业理解的非常深刻，知道客户的痛点，针对性非常强，不仅能够帮助客户高效的管控质量，对于开发，节约质量成本也有很大的帮助，我将在以后的文章中陆续介绍。

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    企业的5S管理来源于日本，作为管理的一项基础工作，传入中国已有几十年的时间，大部分企业也认识到，要做企业管理，必须从基础的5S开始，但这么多年推行的现状是：“一紧二松三垮台，过段时间再重来”，为什么会出现这样的状况呢？1.部分企业推行5S是被迫的，也就是客户要求的，因此存在应付想法。2.把5S弄的太复杂，培训的PPT就有100多张，严重脱离实际，无法落实到基层。3.与个人利益不挂钩或者是组织检查扣款，难以持久。4.缺乏一个好的 工具督促检查。我们的做法是：按5S的标准要求，把需要规范的项目从员工的水杯、衣服、包的规范放置，到设备、物料、不良品、通道、工具等做好标准，拍图片张贴在员工目之所及，注意这些标准一定要征求员工意见，符合员工的使用习惯，反复培训员工，用积分软件落地，奖分为主，员工每天做好了，只需十几秒钟提交奖分即可，与其他综合表现一起积分计入个人账户，再把福利奖励与积分挂钩，不断改善，就很好的解决了5S持久执行的难题。 收起阅读 »

（之前情节请查看我的往期文章，大约每周更新一次，谢谢大家支持！）
 
“立刀眉，厚嘴唇，言语中略显腼腆，典型一个直性子的人嘛！鬼子们（日本人）还真是喜欢这样的“人才”哩！也好，改变公司命运的“伟任”就交给你们喽！”
仅仅跟王林打了一个照面，李岳山便迅速在心中拿定了“主意”。

上午11：00，李岳山来到王林的座位旁。
“走，小王，我带你去其他部门认识一下。”
轻拍了一下王林的肩膀，李岳山含笑说到。
“好的！李部长。”
王林赶忙站起来，跟着李岳山来到了另外一间大的办公室。
只见这里坐着约莫100多号人，采购，生管，技术，制造等各个部门的办公桌一字儿摆开。
“这位是生产管理部曾部长，这位是我们新来的，工场长亲自招进来的哦！小王！”
李岳山指着坐在办公室靠近门口座位上的一个约莫40来岁的中年男子向王林介绍到，说话的时候，李岳山特别强调了“工场长亲自招进来的”几个字，顺带着对曾仁善示以眼色，暗示这位王林“来路不俗”！
“噢-噢-！幸会幸会！”
曾仁善故作恍然的眨了眨晶亮的眼睛，赶忙从座位上站起来躬身向王林伸出双手示意问候。
这“噢-噢”两声算是回应李岳山的暗示的，表明他曾仁善了然李岳山的“话外之音，弦外之意”。
而这一句谦虚的“幸会幸会”则是“高捧”王林的，或者说是王林背后的工场长加藤诚。
要说T社当今在加藤诚面前最红的人，那绝对非曾仁善莫属！而这位新来的却又是“工场长亲自招进来的”，鸠占鹊巢，这挑衅之意也实在太过明显！
李岳山在转嫁仇恨，但八面玲珑的曾仁善自然不会轻易上套，为人低调，处事圆滑，让所有人都感觉到舒服，这是曾仁善一贯的作风，“T社高级文员”自然绝非浪得虚名。
“曾部长好！后面还请多多关照！”
王林赶忙鞠躬握手回敬。
王林注意到，曾仁善在听到“工场长亲自招进来的”这句话时，表情明显恭敬了许多，初入T社的王林只以为这是人们对工场长加藤诚的正常敬畏，却不知道这句话所蕴藏的复杂信息远远超出自己的想象！
寒暄完毕，李岳山带着王林继续往里走，几步路便来到了制造部的办公区域。
“郑部长！又有投诉啦？！”
看到郑良文一脸不爽的还在为早会的事情烦心（详见我的往期文章：质变4 部长会议），李岳山嘿嘿一笑，边开玩笑边问候到。
“屌你个老李，你女朋友最近大姨妈吗？这点儿小事情还在早会上讲？！”
喜怒不形于色的郑良文笑骂到，虽然早上最终加藤诚没有深究，但毕竟影响了一天的好心情，郑良文还是对眼前的这个李岳山颇有微词的。
制造部对于品质部，不能一味的忍让，该说的还是要说，该吵的还是要吵，但要把握好度，既要让品质部觉得我给了你面子，也要让品质部知道我不是那么好欺负的。
而制造部长郑良文无疑是这个“度”的首席掌控者。
李岳山最喜欢的是什么？
是“奉承”二字。
李岳山最引以为傲的是什么？
是每个周末都会在澳门等候他的26岁漂亮小女友，虽然李岳山在新加坡的海景房里还有3个女儿和1个妻子。
这些非官方的李岳山的花边新闻郑良文都一清二楚，所以郑良文在责骂李岳山的时候顺便提到了李岳山的小女友。
“哈-哈-哈！”
果然，李岳山听到后开怀大笑，仿佛刚刚杀气腾腾的早会是大家演的一出戏一般。
“不好意思不好意思，没办法啊，工场长有困惑嘛！”
李岳山双手一摊，皮球踢给了不在场的加藤诚。
“对啦，周末再去澳门玩两把， 这次我请客！”
李岳山话锋一转，豪爽的说到。
“哈-哈-哈-”
郑良文心领神会的边笑边用手指着李岳山，说是去澳门玩两把，还不是去陪他那位26岁的小女友？！这老李，精力旺盛的很呢。
“怎么，你又来了一员得力干将？！”
看了一眼站在李岳山旁边略显尴尬的王林，郑良文笑问到。
其实打从李岳山走进办公室的那一刻起，郑良文就注意到了这个新人，并且郑良文也听到了刚刚李岳山跟曾仁善说的那句“工场长亲自招进来的”，或者说是整个办公室都听到了那句话。
在几十年都没有任何改变的T社，公司里哪怕是一丁点儿的波动都会瞬间造成社论的流言蜚语，加藤诚想改变T社的现状，无奈现在是深陷社员的抵触洪荒里不能自拔。
在T社，“加藤诚”三个字，或者说是“工场长”三个字，早已经是极其让人反感，让人介意，甚至让人愤怒的代名词了！
凡是跟工场长扯上干系的，就算明面上再光鲜亮丽，背地里也肯定会被无数人穿小鞋的，除非能有生管部长曾仁善那样的圆滑，但T社毕竟只有一个曾仁善。
“又有好戏看喽！”
郑良文嘴角一挑，在心中默念一句。
“噢！说忘记了，不好意思！这位是新来的，王林，工场长很看重的哦！”
李岳山一脸“庄重”的向郑良文介绍到，顺便又会意的向郑良文眨了眨眼睛。
“郑部长以后还请多多关照！”
王林赶忙迈前一步，鞠躬向郑良文问候到。
“以后不要经常投诉我们啦！”
郑良文打个哈哈，话是对着王林说的，眼睛却看着李岳山。
王林翻了翻眼睛看向李岳山，这个话还真是不好接。
“搞定工场长就行啦，哪有什么投诉不投诉的，我们可是世界500强嘛，哪会有什么不良品？！对不对？郑部长。”
李岳山边说边用手指了指工场长加藤诚的办公室，言外之意这些鸡毛蒜皮的事情都是他加藤诚故意挑起来的。
看着面前和和气气你来我往的两个人，传说中制造部和品质部的天生对立彷佛在T社里压根儿就不存在，王林感到诧异，看来在T社的品质部里，展开工作并不会像想象中的那么困难。
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无论企业规模大小，开会是必不可少的：公司的任务要通过会议传达，公司的制度要通过会议讨论，新情况新问题要通过会议决议。可如何让会议高效呢？真正做到“会要有议，议要有决，决要有行，行要有果”？部分企业对开会制定了很多规定，无非是开会迟到、旷会、会上手机响等进行罚款、乐捐、罚站等等，但因为需要人去执行，往往流于形式。更何况开一个高效的会，不仅仅只是迟到、旷会这些事情，包括开会前的资料准备、会议中的报告内容、参与会议的积极程度、最重要的是开会要决议一些事项，这些决议事项谁来完成？什么时候完成？否则会开完了问题没有得到落实解决。积分制如何帮企业高效开会呢？
一．对迟到的可以不罚款，但对按时到会的奖分，对旷会的和手机响等扣分即可。
二．对会前资料准备的，会中报告的，参与会议讨论积极程度等都可以由会议主持人给予奖分，给所有参会人一个导向，下次要怎么样准备资料，怎么样报告的更好，如何积极参与会议讨论。
三．最重要的会议要有记录，明确会议决议的每件事情谁来做，什么时候完成，再花几分钟输入积分制软件系统，由软件自动跟踪，按时完成奖分，延期扣分，使每项事项都得到落实执行。
开会是有成本的，看起来简单，但要做到高效解决问题，需要借助方法和工具，把简单的事情做到极致，形成公司的会议文化，公司的氛围和效率一定会大大提升。我们实践证明，只需使用两周，效果立马呈现。 收起阅读 »

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     积分制管理与传统的管理方法完全不同，在体系上超越了传统管理的思维模式，具体来说体现在以下几个方面：
一是简化了管理工作。不需要给员工洗脑，工更容易接受。
    不需要轰轰烈烈的员工内训，不需要过多的批评教育，以奖分和扣分做为导向，员工做对了，哪怕是只给了1分奖分，他知道自己做对了，员工做错了事情，扣他1分，他就接受了到了信号，根本不需要说那么多废话，通过奖分和扣分产生信号，让员工在信号下工作和生活，而且这些信号全部都是正能量的导向，在使用中，可以平平静静的用，平平静静产生效果，只有平平静静产生是效果才能持久，因此积分制管理使用起来，即简单又好。
二是积分制管理调动了员工的内在积极性，解决了员工的原动力问题。传统的管理少不了给员工内训，要求员工要感恩，要有奉献精神，有吃苦精神，主张吃亏是福等等，这些方法调动的是员工外在 的积极性，因此很难持久。而积分制管理 为员工设计了积分的使用平台，员工挣积 分是为了出国旅游，为了多拿奖金，为了 换手机不花钱，为了得到公司的股份，为 了奖车奖房等等，积分把企业的需求和员 工的利益梦想串联在一起。因此，调动的 是员工内在的积极性，因为只有内在的积 极性才能够持久。
      三是比传统的管理更加人性化。传统的管理总是少不了扣员工的钱，现在员工 反感扣钱，人才不好招，老总不敢扣钱，社会也不主张扣钱，而不扣钱制度又没约 束力，现在改用积分，员工有错不扣钱只扣积分，把员工反感的东西丢掉了，把员工需要的信号保留了，同时员工挣积分可以得奖票，可以参加快乐会议抽奖，处处体现了认可，一切以人为本，因此比传统的管理更加人性化，员工更容易接受。
 四是一种开放式的管理，传统管理方法是一种封闭式的管理，如百分制考核，千分制考核，规定订的再细、再全，管理的范围总是有限，而积分制只需要共性的规章制度和奖扣分的标准就可以了，管理的范围可以延伸到“应知应会、公序良俗”，涵盖每个人的行为和表现。同时，用管理人员的级别权限来作为奖扣分的执行标准，员工超越管理制度以内的行为都可以与积分挂钩，那么这种思维就超越了传统思维，让管理效果成倍提升。
积分制管理与传统管理有很大差别，积分制管理将是管理学中的一个新的学派，并且符合中国国情的创新管理模式。 收起阅读 »

1.引言
 
先和大家简单说一说夏普的事。
大家可能都知道夏普被富士康收购的事。他们的成本意识比较淡薄，是根据生产成本来确定产品价格，他们的产品设定的标准又非常高。他们认为高质量的产品会所向披靡，不过市场没有对其过高的质量给予认可，最终被市场淘汰。对于一个企业来说追求质量是必须的，但是需要掌控在一个正常的范围内。过分的追求高质量，不顾及成本，效率，市场现状，竞争对手的策略也值得商榷（当然夏普还有一些其它问题）。
还比如网上的故事（不知道真假），铁锅用100年，电风扇80年还能转。对于铁锅100年寿命，我们不做评论，这是仁者见仁，智者见智的事，与市场定位和经营策略有关。
本期话题不讨论成品整体的质量是否过剩，我们讨论的话题质量均衡，产品的质量（包括可靠性与寿命）与木桶的短板理论很类似，也是由质量最差的零件决定的。以前只是强调提高短板，但其实，企业也没有必要生产很多过长的长板。
零件质量不合格对公司有负面影响，但如果零件的质量过剩，也会影响到公司产品的综合性价比，以及产品的竞争力，除非贵公司的产品在市场同等类别上鲜有竞争对手，不用关心性价比（怎么好像是在说那几个油企，但他们的质量也不咋地）。
 


 
2.质量过剩的表现
 
那么零件质量过剩，都表现在什么方面？
1.寿命不均衡，产品已经报废，但很多零部件还有大量的富裕寿命。例如，运营的大巴车寿命只有通常3年（国家规定是10年），但汽车空调的寿命是15年。
2.使用不必要的昂贵设备。比如，对于尺寸的变化，没有历史数据，不知道何种水平的设备就可满足需求，为了确保没问题，试制样品的时候就用高端设备，以后想换设备，还需要客户批准，走流程，最后就一直使用昂贵设备。
3.设置非常高的的加工工艺参数，浪费了大量的调机时间，修理时间以及能源损耗。例如，为了减小一切可能带来变差的因素，要求一年四季注塑车间的温度控制在25+2度。
4.选用过高精度的零部件。例如：有些电路，精度为5%的电阻完全没有问题，但设计人员经验不足，或者是工作不认真，选用了完全没有必要的1%精度的电阻，但价格超出30%。
5.选择贵的材料，而不是合适的材料。对于一些结构件，对强度要求不高，可以添加使用部分回料，而不是一味要求使用100%纯原料。
6.生搬硬套零缺陷和cpk值，达不到指标不让生产。对于现有的设备，的确是达不到零缺陷或者满足Cpk 1.67的要求，但是换设备要花一大笔钱，应当允许供应商找到合适的替代方法。
7.事无巨细，检验所有的参数，不分主次，撒胡椒面方式管理质量。来料控制，生产过程控制，出货控制，应当有选择的控制关键参数，而不是控制全部的参数。如果控制全部的参数，实际是对不关键参数过度管控，浪费资源，同时又不能真正确保公司避免大的质量风险。
8.逼迫供应商对已经完全满足需求的参数，还要不断改进，但改进并不能对产品整体质量有任何收益。
 
3.质量过剩带来的机会
 
追求卓越，追求零缺陷概念没有错误，但不能离开实际情况，浪费社会和企业资源，损失利润，这是技术无能，没有担当和无作为的表现。
设定合适的质量水平也是企业的生存策略之一。企业终究是要追求利润的，没有利润哪有发展和进步。
 
避免无谓质量过剩，在日益激烈的市场环境下，也应该被提到日程中。
 
不同的市场，不同的产品，不同的时期，不同的定位，产品设定的质量标准应当有所不同。
网上通常对中国的民企一般都是负面评价企业质量管理水平和产品质量水平，但平心而论，在替代国外中低端产品中，中国企业除了有员工工资低，专业分工细化，供应链全，供应链反应速度快，环保宽松等原因外，避免质量过剩也是重要原因之一，使产品具有很高的性价比。
不少外企，由于以前面对的市场竞争压力比较小，人员工资比较高，所采取的策略是通过高端的设备，高性能的原料，严格的工艺参数，较高的维修成本等手段来保证产品质量，这是合理的决定。
但任何事情都有两面性，有优点就有缺点。就像光越强，阴影越暗。
这对中国民企来说，也是一个机会。如果能找到一个比较平衡的控制手段，通过合理控制，避免质量过剩的浪费，通过提供高性价比的产品来赢得市场。
 
4.如何做才能避免质量过剩
 
如果没有丰富的经验，对产品深刻的理解，历史数据积累，反复不断的测试以及预见到可能引起后续质量风险，这项工作实际很难被执行，同时推行者也面临个人职业发展的风险。
有长期工作经验的员工是很宝贵的，他们凭着多年的感觉大致知道什么地方会出现质量过剩，还有机会节约成本。如果再有系统数据的支持，他们的工作就会变得更有效率，同时还可以减少失败的概率。更重要的是减轻对人记忆力的依赖，对老员工的依赖，使企业由“人治”向"法制"过渡，由"拍脑袋"做决定向"数据"做决定转变。
其实，企业很多的长期数据可以转化为财富，通过质量信息系统可以查出：
1.贵的机器和普通机器，加工出来类似零件的合格率和参数离散程度有很大的差别吗？
2.不同的工艺参数，对类似产品的性能指标有多大的影响？
3.那类零部件质量很稳定，是否可以放宽检验？
4.问题严重的产品是什么？
5.什么问题会引起客户投诉？
6.什么问题控制不严，会造成巨大经济损失？
7.什么工序风险最大？

数字化的质量系统，不仅可以帮助企业不断改进质量，还可以避免质量过剩的浪费。
 
5.最后
丰田的精益不仅做的好，质量过剩管控的也很出色。
猜一猜，丰田单台汽车的利润是多少？通用汽车的又是多少？
--14000元：215元，单位人民币，2017年。
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一直想写一写这方面的事，但是总有心理压力。因为绝大部分的质量检验人员都很正直和勤勉。说出这个行业中的不足的地方，似乎是给所有从事质量检验人员身上泼脏水。
朋友回怼我说，难道警察在上海抓到一个小偷，就代表整个上海人的素质差？
质量管理不单单是贯彻质量体系，运用六西格玛，不可能看几本书就能管理好质量。
我们今天就聊一聊，质量检验中那些事。这也是管理好质量中的重要一环--从业人员的道德操守和政策制定的引导。
我们按企业的类别来看一看，通常有：
• 生产企业自己质量检查
• 采购中心，外贸公司，Design house
• 第三方验货公司
• 第三方检测机构
• 物流中心，外地仓库检验
我在此再重复一次，以下并不是普遍的情况，不要误读。
*企业来料检验
对来料检验人员，如果工作不认真，偷懒，乱写检验数据，把明显不合格产品判定为合格产品，有可能会被后续生产检验和出货检验发现，因为可以对来料再次检验来证明到底合格不合格，所以明智的人通常不敢将明显不合格的判定为合格。
同理，也不敢对于明显是合格的来料判定为不合格，因为供应商一定会提出异议。
通常对于那些需要人工判断，可过可不过，或者有权力能让供应商受到损失的检验人员，有可能会利用手中权力从供应商手中捞取好处。
 
一家比较大的企业来料检验主管，下班后，经常要求供应商一起吃饭或者其它活动。供应商的大小不是关键，关键是他是否可以在这个产品上制造事端。有些供应商不想惹麻烦，只好顺从他的要求。
有的检验人员是，不送礼，检验速度就慢，或者是把微小的问题放大，报告给上级领导，造成供应商质量不好的印象。
极端的例子是，如供应商没有使检验人员满意，可能导致检验人员故意损坏来料，判定产品不合格。
当然也有相当一部分是供应商主动公关，是为了新产品尽快认证，来料合格率不要太难看......


 
 
另一个例子，也要引起注意。企业来料检验员发现来自供应商A的产品破损很严重，依据标准判定不合格，因生产紧急，判定挑选后使用。采购根据检验员的判定，要求供应商立刻补货，然后再谈引起停线罚款的事。供应商A得到信息后，拿出出货检验报告，证明产品没问题。企业要求负责该供应商的SQE来处理此事。因为该公司以前发生过检验员要求供应商给红包才放行的事，另外供应商A多年来质量管理很严格，品质非常优秀，所以SQE和供应商A都认为来料检验人员在搞事情，他们要求企业人事部门介入，调查该检验员那天的工作详情。该检验员只能反复重述他那一天的工作情况，但是没有办法证明自己没有故意破坏来料。很多同事认为该检验员很愚蠢，挑选了一个壮汉来打劫。后来这个检验员在同事的异样目光中离职，事情不了了之。
后来一个偶然的机会，通过录像发现，供应商A那天是晚上送货，该公司的物流仓库远离生产车间，晚上人少，物流的叉车工野蛮搬运货物，造成货物损坏。
最后证明，该检验员是被冤枉的。
出现问题，别忙着下结论，是否也应借鉴一下无罪推论。
*企业过程检验和出货检验
对于企业来说，烦恼之一是检验人员不认真，闭着眼睛，整个检验表格由上到下一路合格。企业的高管心中总有些担忧，不知道那一天会爆雷，客户会退货。对于员工，不过是换一个工作，对于企业则要承担巨大的损失。
很多公司实行计件工资，这时员工可能就会只注重产量而忽视质量。企业为了鼓励员工多生产的同时，还要保证质量，有时会实行这样的政策。实行计件工资，但产品要经过质量人员检查后才算有效。上有政策，下有对策，有时检验人员会和生产员工达成某种默契，质量人员放松检验标准，生产员工给检验人员回报一盒香烟，双方都挺高兴，只是企业处于险境。另一种情况是，体格不大强壮的检验员，如果秉公办事，还有可能受到体格强壮生产员工的人身威胁，不大敢认真执行检验，当然，这是小概率事件，但确有发生过。
大家今天打开天窗说亮话，有些企业的人员流动率比较高，为了方便管理，企业有时在选择班长和线长时，会选择能够管理得住员工的人，这些人比较强势，这是对企业有好处的地方，但是，如果这样的班长和线长只重视产量，那么应该挑选什么样的人来管理质量呢？
大家想过没有，多年前，深圳和东莞很多企业的产线员工为什么占大多数的是女工？这里面是有原因的。
有些MTO(maketo order)企业，生产员工和质量人员的工资是依据客户质量检验人员的通过率来计算的，同理，这时生产员工和质量人员可能联合起来对付客户的质量人员，企业的质量人员由此可能就不大完全关注客户的诉求，长期而言，对企业会有不利的影响。
 
任何的政策都有两面性，金刚石很硬，它一定就很脆。
还有一个特例，与大家分享一下。出货提供寿命测试报告是一个正常的要求。供应商质量人员和客户质量人员用同样的方法对关键的参数做寿命测试。但是，每次供应商质量人员提交的数据要好于客户的数据。客户因此指责供应商造假。为此，供应商的老板，亲自上门保证，他们完全是按照实验标准测试的，没有造假。双方还再次确认实验方法和实验设备是否相同，结果没有问题。
双方还在同一批产品中选取样品做实验，还用到了6sigma各种分析办法，给出的结论是双方的数据有显著的差异。
反复多次，双方筋疲力尽，有些互不信任。后来供应商在实验室装上一个摄像头，结果发现是供应商的设计人员，在实验室人不注意的时候，经常进入实验室把测试该产品的电源关掉，干扰实验结果。这个产品是这个设计人员负责的，他曾经夸下海口，用他的方法，可以满足现有需求，同时还能节约原料成本，当然，目标是没有实现。
除了生产和质量，其它部门的人（包括总部）也有可能和质量表现有利益关联。
大家应该还记得：
• 德国大众排放门
• 日本神户注射雪花牛肉
• 日本神户制钢所造假
• 日本KYB减震器造假
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*采购中心，Design House
我们在此只讨论一种类型，就是公司自己的检验人员到供应商处实施质量检验，如货物检验合格，就直接装船运往海外，或者用卡车发给下游客户。
对于后续有检查机制的产品，如零件，下游工厂会进行来料检验，即使没有来料检验，也会在生产线上发现问题。对于成品，有些公司会在到货处进行质量检验，有明显的问题也会被发现。通常质量检验人员不敢把质量不合格的产品放行。
对于没有后续检查机制的产品，直接到超市销售的产品，检验人员有时会放宽一些尺度，但在原则性的问题上，很少有人会冒险。
所以这类的检验的风险对于企业来说是：
1.检验人员能力不行，可能导致大的质量风险。
2.检验人员懒，怀有侥幸心理，没有充分检查，导致有大的质量风险。
3.检验人员故意放行，产品达不到应有质量水平，但不是严重问题。
4. 产品质量没问题，但检验人员，通过有拒收货物的权力，从供应商处渔利。
比如一家深圳企业，在苏州有OEM供应商，因为采购量比较大，在苏州设有质量检验部门。由于山高皇帝远，深圳总部不能实时来查看，这个质量负责人通过暗示供应商不能出货来谋利。上行下效，验货员也收红包，收到的红包也要分给领导一部分。
难道山高皇帝远，供应商就不会投诉质量检验员吗？大部分情况下不会，因为投诉要有证据，检验员既然是准备从中渔利，他们本身也会注意如何防范不会被供应商抓到证据。还有，供应商不知道会不会投诉成功，另外，即使投诉成功，换了一个质量检验员，知道供应商曾经有过投诉的历史，以后来的每一个人都会和供应商保持足够远的距离。从此，可过和可不过的产品，都会变成不合格品，供应商损失更大。供应商也不敢保证生产的都是完美的产品，没有一点瑕疵，从此不需要和质量检验人员协商解决。
同时，也不要忘记，供应商也是由一群有着不同利益诉求的人组成的。有的供应商给生产一线员工设定的工资是由客户验货后接受的数量来决定的。生产线的员工有时为了赶速度，生产的产品质量的确不大好，有可能会通不过客户质量人员的检查，供应商的生产部门有如下选择:
a. 接受客户检验人员的决定，返工。
b. 准备一些好的样品，当验货员在仓库选定样品后，在送往验货室的途中掉包。如果验货员有经验，会在他选择好的产品上标有记号，或亲自跟随抽检的样品，这个欺骗的方法就失效了。
c. 在验货前暗示验货员，如果通过检验，会有报酬。但很多检验员是不吃这一套的。照章办事，不收钱。
d. 产品需要重新返工，损失利润。采取栽赃陷害，写匿名信诬告的办法，用来赶走正直的检验员。这也是有发生过的。如果在总部的管理层不能洞察事实，会使优秀的员工感到委屈，影响整个团队的士气。
*第三方验货公司
有些公司，特别是国外的采购中心，或者是一些国外的客户通常会让第三方验货机构代理他们来检查他们购买的产品。
包括国外一些知名的验货机构，在某些行业和地区，供应商不给钱，产品就一定通不过检验，检验一次给多少钱都已经形成了行规，这似乎已经是一个公开的秘密。不仅如此，有些验货员的领导还参与分成，一个团队沆瀣一气。
第三方验货接受红包比企业自己验货团队接受红包的现象要严重。都是国外大企业，制定的政策也差不多，实际情况为什么会有这么大的差异呢？希望有机会能和大家聊一聊这个话题。
*第三方检测机构
对于有些产品号称通过的某某第三方检测机构的质量检验，我们想提醒大家的是，有些检测采取的是送检制。比如你是面包厂家，想通过检测认证，让你自己决定提供样品，您会不会精心“准备”这个面包吗？
甚至，你们公司连送检的“面包”也做不好，但你会想方设法找到这样的检测机构，只要你肯付钱，就会得到合格报告。
由于有些样品不易长期保存，再加上检测机构的注释“仅对送检样品负责”。完美的逻辑系统，一方送检，一方只对样品负责。最终买单的会是谁？
比如：
• 三聚氰胺奶粉事件
• 西安地铁电缆事件
*物流中心，外地仓库检验
我们只介绍东南亚的一家物流中心的故事。该中心配备质量检验人员。我们不知道有多大的比例，但我们的确知道，他们有时会故意找一些毛病，打着需要100%挑选的旗号，让供应商支付劳务费。如果供应商不支付，他们会写邮件通知，将货物退回。供应商遇到这个问题，通常只有束手就范，最多是砍砍价。
国外的物流中心配备有质量检验人员，的确会有助于中国验货公司的出货质量，毕竟在中国验货团队的后面还有人监督他们。
但国外的验货团队胡来，谁又监督他们呢？
*结束语
会种地重要，愿意把地种好也重要，创造一个良好环境和制度，让员工，企业与社会共赢更重要。

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近日某医学学者关于认证某新冠病毒新药物有效性一次对话，好比是对药物有效性认证知识的科普教材。
近20名患者有效，但不能认证此药有效性？！有些民众大惑不解，更不用说为何必须双盲、三盲，要有200或更多大数据支持复杂程序。
笔者也为独立委员会5名专家，其中3名是统计学专家的权数而震撼！
本人理解：新药物的有效性，表面上是医学上的问题，难点是怎样从多种不确定性中找出统计意义上的显著性，如同警探破案。
此学者解释20位患者虽有效，其中可能有自愈者，如轻患者占大概率、有以前治疗的作用而并非药物作用的可能性。
最重要原因是现代西医虽都学过统计学，但可能会误用。比如《统计会犯错》一书披露：
“对这些医学人员进行医疗中常用的统计方法测验，结果仅有不足50％的人能答对。”、“统计产生的错误可能导致更严重的后果，因为他们常冠于科学的名义…”
也又联想到马克思对数学重要性论断，即数学水平是科学性水平的标志，包括社会科学！
中药有效性必须有类似的认证过程，不能说中药的有效性已有几千年实践，人口世界第一作为科学性的依据。
实践是检验理论是否科学的重要证据，而统计学是循证科学不可缺失的规矩。
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