代码审查的目的：

1. 提高代码质量

   - 发现并修复逻辑错误、性能瓶颈和安全漏洞（如SQL注入、内存泄漏）。

   - 确保代码实现与需求一致，避免功能偏差。

   - 确保代码符合设计规范和业务需求。




2. 统一代码风格

   - 确保代码遵循团队的编码规范（如命名、格式、注释等）。

   - 强制代码风格一致性，减少因风格不一致导致的维护成本。（如命名、缩进、注释），降低维护成本。如Python中强制PEP8规范，JavaScript使用ESLint规则。




3.提升可维护性

   - 确保代码易于理解和扩展，降低未来修改和调试的难度。

   - 通过评审发现潜在的“技术债务”。




4. 增强团队协作，促进知识共享

   - 通过评审过程，团队成员可以相互学习代码实现和设计思路。

   - 减少“知识孤岛”，避免只有少数人熟悉某部分代码的情况。通过评审过程，团队成员可以更好地理解彼此的工作。

   - 培养团队责任感，避免个人单点故障。




代码审查的项目：

完整性检查 (Completeness)
一致性检查 (Consistency)
正确性检查 (Correctness)
可预测性检查 (Predictability)
健壮性检查 (Robustness)
结构性检查 (Structureness）
可追溯性检查 (Traceability)
可理解性检查 (Understandability)
可验证性检查 (Verifiability)




代码审查的方法：

1. 人工审查

   - 结对编程（Pair Programming）：两名开发者共同编写代码，实时讨论和审查。

   - 团队评审会议：团队成员集中讨论代码变更，适合复杂或高风险的功能。

   - 异步评审：通过工具（如GitHub Pull Requests、GitLab Merge Requests）进行异步审查，适合分布式团队。




2. 自动化工具辅助审查

   - 静态代码分析工具：使用工具（如SonarQube、ESLint、Pylint）自动检查代码风格、潜在错误和安全漏洞。

   - CI/CD集成：将代码审查工具集成到持续集成/持续交付（CI/CD）流程中，自动运行测试和检查。

   - AI辅助审查：AI辅助工具有GitHub Copilot：提供代码补全和优化建议；DeepSeek AI：识别潜在漏洞（如未关闭的数据库连接）。




3. 混合方法（最佳实践）

3.1先通过工具解决低级错误（如缩进、未使用变量）。

3.2人工审查：聚焦业务逻辑、架构设计和边界条件。




4. 评审的最佳实践

   - 明确评审范围：每次评审聚焦于特定功能或模块，避免一次性审查过多代码。

   - 提供具体反馈：评审者应明确指出问题并提供改进建议，避免模糊评论（如“这段代码不好”）。

   - 保持建设性态度：评审应以改进代码为目标，避免个人批评或情绪化表达。

   - 设定时间限制：避免评审过程过长，影响开发进度。




代码审查的流程：

1. 提交代码变更：开发者完成代码后，提交Pull Request（PR）或Merge Request（MR）。

2. 自动化检查：运行静态分析工具、单元测试和集成测试，生成初步报告。

3. 人工评审：团队成员查看代码变更，提出改进建议或问题。

4. 修复与迭代：开发者根据反馈修改代码，重新提交审查。

5. 合并代码：评审通过后，代码合并到master。

代码审查的黄金原则：

1. 小批量提交：单次审查代码量不超过200行，提升审查效率。

2. 明确反馈：避免模糊评论（如“这里不好”），改为具体建议（如“建议用哈希表优化查询效率”）。

3. 尊重与学习：评审是协作而非指责，开发者应视反馈为成长机会。
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    测量某个工序的加工时间，应该用中位数还是平均数作为标准工时？​​   
 
    在工厂里，测量某个工序的加工时间，应该用中位数还是平均数作为标准工时？

    工厂的工序加工时间数据可能会存在一些波动，比如有异常值或者数据分布不对称的情况。比如，机器可能出现临时故障，或者某个操作员速度特别快或慢，导致个别数据点偏离大多数情况。

    这时候，平均数可能会被这些极端值拉高或拉低，而中位数由于只取中间值，对这些极端值不敏感。但另一方面，如果数据分布比较对称，没有太多异常值，平均数可能更能反映整体水平。

    标准工时通常用于生产计划、效率评估或者成本计算。如果用平均数，可能会因为某些异常情况导致标准工时不符合实际，比如偶尔的延误会让平均数变大，从而影响生产计划的准确性。而中位数可能更接近大多数情况下的实际耗时，有助于制定更合理的标准。[图片]    如果工厂的生产过程非常稳定，波动很小，数据分布均匀，那么平均数可能更合适，因为它考虑了所有数据点，能全面反映平均加工时间。但现实中，尤其是制造业，往往会有一些不可预见的因素导致数据波动，这时候中位数更稳健。

    还要考虑其它的因素，比如数据量的大小。如果数据量很大，异常值的影响可能被稀释，平均数和中位数可能相差不大。但如果数据量小，一个异常值就会明显影响平均数，这时候中位数更可靠。

    另外，还要考虑行业标准或者公司内部的规定，是否有既定的方法来计算标准工时。如果之前一直使用平均数，可能需要评估是否因为异常值导致偏差，反之亦然。

    总结下来，应该建议用户先检查数据的分布情况，是否存在异常值或偏态分布。如果存在，使用中位数更合适；如果数据分布对称且稳定，平均数更合适。同时，结合标准工时的用途，如果是为了制定合理且可达成的目标，中位数可能更有利于避免异常值的干扰，确保工时标准的实际可行性。[图片]具体场景举例

场景1：手工组装工序

数据特点：偶尔因工人疲劳或工具问题导致个别加工时间极长。

推荐方法：使用中位数

原因：避免极端值干扰，工时标准更贴近大多数情况，工人更易达成目标。


场景2：自动化生产线

数据特点：加工时间高度稳定（如机器臂操作），波动极小。

推荐方法：使用平均数。

原因：数据分布对称，平均数是更精确的“真实耗时”，便于精准优化节拍时间。

操作建议
1. 先检查数据分布：
    绘制直方图或箱线图，观察是否存在异常值或偏态（右偏/左偏）。若异常值占比高或分布明显偏斜，优先用中位数。

2. 结合业务需求：
追求稳定性（如精益生产）：中位数更可靠。
追求全面性（如财务核算）：平均数更合适。

 3.补充方法：
可同时计算两者，若差异较大，需排查异常原因（如设备维护、培训不足）。

对异常值修正后（如剔除或调整），再重新计算平均数作为标准工时。

 
总结

优先选中位数：适用于多数实际生产场景（数据波动大、存在异常值）

特殊情况用平均数：数据高度稳定或需覆盖全部波动（如产能极限测算）。

核心原则：标准工时应既贴近实际，又能为改进提供合理目标。

    通过数据分析和生产目标的双重验证，选择最合适的指标！
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熟悉IATF16949体系的人都做过乌龟图，乌龟图是一种用于过程分析的工具，因其形状类似乌龟而得名，是体系导入时分析过程的常用工具。

常见的乌龟图类型有：

COP-客户导向过程

SP-支持过程

MP-管理过程

以下是乌龟图分析过程的方法介绍：




一、确定过程

明确要分析的过程是什么，例如产品生产过程、订单处理过程等。




二、绘制乌龟图框架

• 头部：填写过程的名称，如“采购过程”。




• 乌龟的身体：是过程的主要部分，用来描述过程的输入、输出、活动等关键要素。




• 脚：通常有六只，分别代表与过程相关的六个方面，即输入、输出、过程所有者、资源、方法、测量。




• 尾巴：可填写过程的相关支持信息或备注。




三、填充各部分内容

• 输入：列出过程所需的各种输入要素，如原材料、订单信息、客户要求等。




• 输出：明确过程完成后产生的结果，如成品、服务交付、报告等。




• 过程所有者：确定负责该过程的部门或人员。




• 资源：包括人力、设备、设施、资金、信息等完成过程所需的资源。




• 方法：描述完成过程所采用的流程、程序、规范、技术等，如作业指导书、工艺流程等。




• 测量：确定用于评估过程绩效的指标和方法，如生产效率、产品合格率、客户满意度等。




四、分析与优化

• 整体审视：检查乌龟图各部分内容是否完整、准确，各要素之间的逻辑关系是否合理。




• 识别问题：找出过程中可能存在的瓶颈、风险、浪费等问题，例如资源不足、方法不合理等。




• 提出改进措施：针对识别出的问题，提出具体的改进建议和措施，以优化过程。




五、持续改进

将乌龟图作为过程管理的改进工具，定期回顾和更新，随着过程的变化和业务的发展，不断调整和完善乌龟图，以确保过程的高效运行和持续改进。




更多内容欢迎联系我们咨询。

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招聘研发质量总监（60-80万，年15-16薪）
地点：南京
内容：主要负责家用健康产品（呼吸机、制氧机、湿化治疗仪、血压计、血糖仪等家用医疗器械产品）研发阶段的质量体系0-1搭建、团队赋能、提升研发合规性
要求：硕士学历，10年以上研发质量管控经验，做过0-1研发质量体系搭建，稳定性高； 收起阅读 »

人工智能（AI）在提升企业质量管理水平方面扮演着越来越重要的角色。以下是AI如何实现这一目标的几个关键方式：


自动化质量检查：AI可以用于自动化质量检查过程，尤其是在制造业中。通过图像识别和机器学习算法，AI能够检测产品的缺陷和异常，提高检查的准确性和速度，减少人为错误。


预测性维护：AI可以通过分析设备的运行数据来预测何时可能发生故障，从而提前进行维护，减少意外停机时间，确保产品质量的稳定性。


质量数据分析：AI可以处理大量的质量数据，识别质量问题模式，提供深入的分析报告。这有助于企业实时监控质量指标，快速识别和解决问题。


供应链质量管理：AI可以优化供应链管理，确保原材料的质量符合标准，预测供应链中的风险，确保最终产品的质量。


客户反馈分析：通过自然语言处理（NLP），AI可以分析客户的反馈和评论，识别质量问题或改进建议，从而帮助企业提升产品质量以满足客户需求。


质量控制流程优化：AI可以模拟和优化质量控制流程，提供建议以改进生产流程，减少废品率和返工，提高生产效率。
。。。
 
 
更多AI在质量管理中的应用功能，以及质量管理数字化问题，请联系我们免费咨询。
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    人们在各种情况下都会遇到转折点。尤其是在职业生涯。变化往往伴随着焦虑和困难，转变通常不仅被描述为外部变化，还被描述为个体的心理变化。
     职业转型是指职业生涯中的重大变化或转变，是1个人从一个职业或行业转向另一个职业或行业的过程，例如招聘、解雇、退休、换工作、在组织内被重新分配或晋升。
    另一方面，转行或转职就是其中之一，它指的是改变经验或工作职责的行为。换句话说，职业转型是一个包含职业各种变化的概念。 
    这种转型可能涉及下列几个方面：
职业角色变化：一个人可能会从一个职务（如技术人员）转型为另一个职务（如管理者）。
行业转换：个人可能会改变工作领域，例如从金融行业转到科技行业，或者从教育领域转到医疗行业。
技能重塑：为了适应新职业的要求，个体可能需要学习新的技能或获得新的资格证书。
职业生涯的重新审视：职业转型通常伴随对自身职业生涯的重新评估，个体可能考虑自己的兴趣、价值观和未来目标。
个人生活阶段的影响：生活中的变化（如家庭责任、居住地变化）可能刺激职业转型的需要。
     职业转型可以是主动的（例如因为个人追求新的兴趣和机会）或被动的（例如因裁员或行业萎缩）。无论是哪种情况，职业转型往往需要对自身的定位、市场的需求以及所需技能进行深入分析和准备。
    职业转型的原因有很多，以下是一些常见的原因：
 个人兴趣和热情：随着时间的推移，个人的兴趣和热情可能发生变化，许多人选择转型以追求自己更喜欢的领域。职业发展：某些职业的发展前景可能不佳，而另一些行业则提供更好的成长机会和更高的薪资，促使人们考虑转型。
工作满意度：如果当前的工作环境令人不满意，或是工作内容令人乏味，许多人会选择转型去寻找更符合自己期望的职业。
个人生活变化：个人生活中的重大变化，比如结婚、离婚、家庭责任增加等，可能促使人们重新评估自己的职业选择，进而转型。
经济因素：经济形势变化或行业萎缩可能会导致失业或工作不稳定，促使人们寻找新的职业方向。
技能重塑：随着科技的迅速发展，某些技能可能变得过时，个人可能需要通过转型来适应新的市场需求。
追求更高的工作与生活平衡：一些人希望在转型中找到更好的工作与生活平衡，选择那些能够提供灵活的工作时间和地点的职业。
健康因素：身体健康问题也可能促使人们考虑职业转型，尤其是需要体力的工作或高压环境的职业。
社交与网络影响：朋友、同事或行业内的网络可能会影响一个人对职业的看法，有时身边人的转型经历可能会激励个人做出类似的决定。
 
    在进行职业转型前，您必须仔细评估自身的情况、市场需求以及潜在的学习和适应成本是非常重要的。
    职业转型确实存在一定风险，然而其潜在益处却可能极为可观。在进行职业转型时，并非要从零开始，而是能够以过往的成功为基础，继续向上迈进。
    以下是关于职业转型的专业建议：

•  详细梳理自己的核心优势、专业技能、过往经验、知识储备以及专长领域。这一步骤有助于明确自身的价值所在，为转型提供有力的支撑。
• 深入研究欲转型行业的动态趋势。了解行业的发展方向、市场需求以及竞争态势，为转型决策提供准确的信息依据。
• 仔细分析新行业中成功所需的角色定位、职位描述（JD）、人员标准（PS）以及必备的硬实力与软实力。通过对这些要素的把握，能够更好地明确自身与目标岗位的差距，有针对性地进行提升。
• 明确自身的技能差距、行业知识短板以及技术权威性的不足，并通过培训和专业指导加以弥补。持续学习和提升是实现职业转型的关键。
• 积极与目标行业中表现卓越的专业人士进行交流，或者向成功的职业导师、教练寻求建议。他们的经验和见解能够为你的转型之路提供宝贵的参考。
• 精心修缮个人品牌，包括简历、个人资料等。一个良好的个人品牌能够提升在求职市场中的竞争力。
• 充分发挥自身的长处、技能、经验、知识和能力，勇敢地申请工作，并认真做好面试准备。在面试中，要突出自己的优势和转型的决心，展现出与目标岗位的匹配度。

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检查并不能减少缺陷

    可以说，基于检验的质量控制的极限变化点控制是在质量控制达到极限时诞生的。在变更点管理诞生之前，质量控制的主流是基于检查的质量控制。基于检验的质量控制可以运送合格的产品并向客户保证质量，但不可能将质量内置于产品中，因此它不能减少质量缺陷和成本。为了减少质量损失并确保健全管理，人们开始致力于将质量纳入过程的质量控制。

将质量融入过程中

    为了将质量融入过程，必须找出隐藏在过程中的质量缺陷的原因并从根本上加以改进。然而造成这个缺陷的原因识别起来并不容易。检查中发现的缺陷即使出现问题，此时工序中的工作已经完成，工作环境和生产条件发生了变化，工人的记忆也模糊了，分析原因也需要推测，无法做出有针对性的改进。另外，通过估计可以得出的原因是广泛的，并且可以采取改进措施。随着大象数量的增加，田地负担增加，导致管理成本增加。[图片]最大的问题是无法找到真正的原因
 




   因为原因是通过估计来确定的，以便进行准确的因果分析，所以努力从事实数据来分析原因。然而，记录和存储过程中的各种事实数据非常耗时，以防随时随地可能出现的质量缺陷。另外，即使根据实际数据没有问题，也经常会出现缺陷。虽然需要收集可能导致原因的准确事实数据，但已经指出，在缺陷发生的背景下，异常情况是常见的。事实上，缺陷对策报告中经常包含诸如“新员工从事该工作”、“材料制造商发生变化”以及“由于设备故障而使用其他设备进行加工”等陈述。  

变更点管理的诞生

   一种不寻常的情况是当某些事情发生变化或改变时。由于发生变更时出现质量缺陷的可能性会增加，因此创建了变更点管理来管理具有⾼质量缺陷风险的变更。基于变化的事实数据，可以追根溯源，针对性改进，提⾼改进的效果和效率，减轻工作场所的负担[图片]变更点管理最有效的就是它被纳入质量控制

   质量具有影响交货时间和生产率的特征，通过提高质量，交货时间和生产率将会增加。例如，如果减少流程中的缺陷，生产率就会提高，并且可以消除由于质量问题造成的流程延误。事实上，由于质量问题，交货时间和生产率正在下降。

    此外，造成质量缺陷的原因还有：这通常是造成延误和成本增加的同一原因。  例如，如果某个设施的产能不稳定，那么该设施生产的产品的不良率就会增加，同时由于设备问题，这会导致性能下降和交付延迟。如果通过改善质量缺陷来稳定设备产能，缺陷就会减少，生产率就会提高，交货延迟就会被消除。

   变更点管理与质量控制相结合将变更点管理纳入质量控制，质量控制的主要目的将发生重大变化，控制水平将大幅提高。变更点包含管理在内的质量控制的目的和作用从提供和保证通过检查的质量转变为将质量纳入流程并提供和保证不依赖检查的优质产品。

   将变更点管理纳入质量管理时，质量控制的负责人由检验负责人变更为工序生产主管。通过将过程中增加质量缺陷发生概率的变化并采取的预防措施可视化，可以抑制缺陷的发生并将质量融入过程中。质量控制具有质量计划、过程控制、质量验证、质量改进四大功能，将这些功能与变更点管理相结合，可以提高控制水平。
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     传统的质量控制观将检查视为质量的关键，通常使用100% 检验来避免传输不合格产品。
     视觉检查，尤其是100% 目视检查，被许多行业用作他们质量控制或风险管理计划的一部分。有时，它被作为缺陷品的最后一道拦截。
     质量大师朱兰认为，根据他对检查员准确率的统计，100% 检查的有效率约为87%。朱兰给出了以下公式计算检查员的准确性。
 
检查员准确率：
  检查员的准确率=正确识别的缺陷百分比=（d-k）/（d-k+b）
其中：
d = 是实际的缺陷数量
k =检查员错误识别的缺陷数量
b = 检查员错误识别的非缺陷数量。
假设我们以目视方式对某工件进行100%外观缺陷检查并获得以下数据：
d=100（实际的缺陷数量）
k=10（检查员错误识别的缺陷数量）
b=5（检查员错误识别的非缺陷数量）
d−k=100−10=90
d−k+b=90+5=95
检查员准确率=90/95×100≈94.74%
     那么，200% 或 300% 检查有效吗？
     纯粹从概率的角度来看，多次检查确实是有效的。如果有n名检查员，每个检查员独立地识别缺陷，那么至少有一名检查员识别出缺陷的概率是1减去所有检查员都没有识别出缺陷的概率。
至少一名检查员识别出缺陷的概率：
P(至少一名检查员识别出缺陷的概率)= 1 –（1- e）^n
其中：
e=单个检查员识别出缺陷的概率，
n=检查员的总数。
(1−e)=单个检查员没有识别出缺陷的概率。
以上例：P(至少一名检查员识别出缺陷的概率)= 1 –（1- e）^n=1-（1-0.947）^3=1- 0.000148=99.98%  
这个公式在质量控制和可靠性分析中非常有用，可以帮助我们评估检查系统的效能。
因此，我们可以确定当检查员准确率值为94.74%时， 识别出缺陷的有效率为99.98%。换句话说，300% 的检查，即同一工件由3名检查员重复100%检查仍然会导致漏掉 0.02% 的不良产品。
缺陷被至少一名检查员识别并拒绝的概率：
缺陷被至少一名检查员识别并拒绝的概率 = N * p * e
其中:
 N=检查员的总数
p =单个检查员识别出缺陷的概率
e =单个检查员拒绝缺陷的概率
    如果有 N 名检查员，每个检查员独立地以概率 p识别出缺陷，并以概率 e拒绝缺陷，那么缺陷被至少一名检查员识别并拒绝的总概率是 N×p×eN×p×e。
     这个公式可以用于评估检查系统的效能，帮助确定需要多少检查员以及他们的识别和拒绝缺陷的概率，以确保一定水平的产品质量。
     质量控制最早的的有效形式是人来检验，而人却是容易出错的，并且经常无法观察到问题，尤其是在长时间重复工作的情况下。
以计算以下段落中的字母“F”的数量为例，来看100% 人工质量检查的弱点。
   Training your hands for a first-class farm in a friendly, fatherly handle Farm animal husbandry is a top priority on the farmer's mind. Farmers since the beginning of generations have trained farm workers for top-notch farms Handle farm livestock like fathers, and farm owners feel they should continue the family tradition of FATHER training farm workers to handle farm animals because they believe this is the foundation of a good agriculture in the future.    
     这个段落里共有 48 个F，但是大多数人不会得到正确的答案，他们的回答会有所不同，有人数少了，也有人重复计算。    
     W.爱德华兹. 戴明反对在生产过程的最后阶段进行大规模检查，因为这种方法成本高且效率低。他认为应该通过改进生产过程来预防缺陷，而不是在产品完成后检查它们。他没有要求完全取消检查，而是将其减少到最佳级别。一些检查总是必要的，并且是一个重要的工具。但100% 的检查是很少适用，100% 的检查不仅时间和费用都很高，最重要的是这样做并不总是能发现系统本身固有的问题。
    戴明强调建立一个系统，使质量成为生产过程的自然结果。这意味着从设计到生产，每个步骤都应该以质量为中心，而不是将质量检查作为事后的想法。
航天飞机挑战者由于橡胶O形圈的故障导致了悲剧。这个橡胶O形圈在规格范围内，无需再多的检查，但这些橡胶O形圈往往会在极度寒冷时失效。悲剧发生只是时间问题。检验不能提高设计的质量水平。
     产品依赖检查太多了也支持了“责怪工人”的心态， 这与对质量驱动因素的理解背道而驰。很多人高度致力于做正确的事情，但即使是非凡的人也无法始终超越一个系统，        什么时候组织致力于改进流程和系统，组织才能有机会系统性地减少发生的“缺陷”。然后收集、分析检查数据并以PDCA作为提高质量的一种手段持续改进工作，而不是寻找错误和责任人。
     最好的情况是poke-yoke 或 mistake证明，这样错误就不会发生。
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很多时候因为合规的管理，需要在整个供应链上搜集冲突矿产CMRT报告，少则几十家，多则上百家甚至更多，一旦数量多起来，那么如何审阅这些报告是比较头痛的事情，这里有一个Python小脚本，把所有搜集的报告放到一个文件夹里，然后在代码里写明这个文件夹地址，然后运行，就可以得到一个a.xlsx的文件，可以把所有报告的smelter list汇总到一起，包含相应的文件名，然后可以在Excel里判断是否有冶炼厂来自covered countries或者CAHRAs.
最后整理的Excel我就不放了，几个简单的公式即可。
 
下面是Python代码：
 

import os
import openpyxl

def copy_sheet_data(source_folder, sheet_name):
    #source_directory = os.path.dirname(source_folder)
    target_file = os.path.join(source_folder, "a.xlsx")
    #print (source_directory)
    # 如果目标文件不存在，则创建一个新的Excel文件
    if not os.path.exists(target_file):
        target_workbook = openpyxl.Workbook()
        target_workbook.save(target_file)
    target_workbook = openpyxl.load_workbook(target_file)
   
    target_sheet = target_workbook.active
    next_empty_row = len(target_sheet['A']) + 1
    #print(next_empty_row)
    for root, dirs, files in os.walk(source_folder):
        for file in files:
            if file.endswith('.xlsx') or file.endswith('.xls'):
                file_path = os.path.join(root, file)
                source_workbook = openpyxl.load_workbook(file_path,data_only=True)
                if sheet_name in source_workbook.sheetnames:
                    source_sheet = source_workbook[sheet_name]
                    # 确定A列最后一行有内容的行号
                    max_row_in_a_column = max((cell.row for cell in source_sheet['A'] if cell.value), default=2)
                    #print (max_row_in_a_column)
                    for row in range(5, max_row_in_a_column + 1):
                        target_sheet.cell(row=next_empty_row, column=1).value = file
                        cell_value = source_sheet.cell(row=row, column=1).value
                        cell_value_metal = source_sheet.cell(row=row, column=2).value
                        target_sheet.cell(row=next_empty_row, column=3).value = cell_value_metal
                        if isinstance(cell_value, str):
                            target_sheet.cell(row=next_empty_row, column=2).value = cell_value
                            next_empty_row += 1
                        elif isinstance(cell_value, (int, float)):
                            target_sheet.cell(row=next_empty_row, column=2).value = str(cell_value)
                            next_empty_row += 1
                        if row == max_row_in_a_column:
                            next_empty_row += 1
                source_workbook.close()
    target_workbook.save(target_file)
if __name__ == "__main__":
    source_folder = r"D:\aaa\bb\CMRT"
    sheet_name = "Smelter List"
    copy_sheet_data(source_folder, sheet_name)
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汽车行业有很多衡量质量水平的指标，下面结合我们实施的客户关注的内容做个分享：

1) 物料进料检验批次合格率=当月进料检验不合格批次数量/当月进料批次总数量；

2) 产线装配不良率 PPM=当月产线装配不良物料数量/当月产线装配物料总数量 ×1000000；

3) 0 公里不良PPM=当月甲方客户投诉/退货的 0 公里不良数/当月甲方使用乙方物料生产产品的出货总数量×1000000；
0公里质量目标只计算乙方责任问题退件。

4) 3MIS/6MIS/12MIS，Mis是Months in Service(投入使用)的缩写，
例如3MIS投诉PPM=前推 3 个月客户生产并销售车辆的市场不良数/前推 3 个月 生产的产品总数量×1000000；
6MIS，12MIS的计算方法类似；

5) IPTV6/IPTV12（千台故障数, Incidents Per Thousand Viechle）：以生产月为单位，评价某月生产车辆，使用90天每千台故障数。
计算方法：评价月生产车辆售后90天内故障总数*1000/评价月生产车辆在评价售期内实销数； 收起阅读 »

21年接到任务，到长三角建新工厂！
7月份开始装修，12月底投产！
4月份河北某车企过来做准入审核，工厂迎来审核的处子秀
为期两天的审核，因客户其中一位审核员装逼过甚，第一天不是很顺利。
第二天,这位审核员继续充分展现了他在汽车电子行业的无知，甚至没有见过SMT.
问了一些莫名奇妙的问题，并把他想当然的事情写成了问题点，比如炉前与炉后AOI展示的检测项目不一致等，
（现在回头想想，有些企业开始走下坡路也是可以理解的）
还好客户专职的SQE对我们评价甚高，认为设备的先进性，现场管理均做的不错
最终给了条件通过！
也算是初战告捷！ 收起阅读 »

入职后的第一个小考来了！
在商用车市场做到领先后，公司战略规划发力做乘用车市场！
在我入职前，某国内二线品牌到公司审核，评价不高。
我过来后，看过产线，公司没有自己的工厂，属于代工生产，产线没几台像样的设备，现场6S也不好，客户评价不高也是正常的。
针对之前发生的问题和对工艺的分析，针对几个关键工序，公司同意请购了关键的设备，经过两个月的整理调试，第二代的产线搭起来了，公司最新产品下线，4月初客户到厂审核，获得通过，经过三个月的适配开发，在疫情笼罩下，顺利量产，开启了在乘用车市场的狂飙！
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时间拨回到2020年底，ADAS 兴起，我从global top 10的行业大厂跳到初创公司。
见证着公司从30人到300人，从行业市场，做到商用车再到乘用车市场，做到行业TOP3
亲手建立两家工厂，3年间，通过大大小小客户审核40余家。
和global Tier1 大公司成为战略合作伙伴；
成为行业新能源汽车TOP1的供应商；
成为德系TOP1的供应商；
成为国内新势力供应商；
成为日系三大妈之一的供应商
屡次被客户审核时评价超出预期！
售后ppm 低于30
4年走来，颇为不易
有时间一一道来
且当做这四年工作的复盘！ 收起阅读 »

关于用户需求，有个著名的段子。

汽车大王亨利·福特说，如果你去问人们想要什么，他们会告诉你：“我需要一匹更快的马”。

同样的场景还有很多，比如电灯发明以前，如果你做市场调研，很多人会说自己需要更长更大的蜡烛。

这让我想起质量管理系统在实施过程中，有个重要的环节：业务调研。
这个过程非常重要，可以说直接关系着项目的成败，怎么做好业务调研，设计蓝图方案呢？

这就用到上面福特那句话，我们既要在调研中考虑客户的实际业务场景，又不能盲随用户的各种想法。我们的顾问老师需要站在更高更全面的角度，结合实践经验，最后给出最合适的方案。

很多时候，做完产品演示，客户才会发现，这正是我们需要的功能，之前整理的需求并不是最优的方法。

所以，业务调研您真的会吗？ 收起阅读 »

一天，动物园管理员发现袋鼠从笼子里跑出来了，于是开会讨论，一致认为是笼子的高度过低。

所以他们决定将笼子的高度由原来的10米加高到20米。

结果第二天他们发现袋鼠还是跑到外面来，所以他们又决定再将高度加高到30米。

没想到隔天居然又看到袋鼠全跑到外面，于是管理员们大为紧张，决定一不做二不休，将笼子的高度加高到100米。

溜出来的袋鼠们和长颈鹿在闲聊，长颈鹿问：“你们看，这些人会不会再继续加高笼子？”

“很难说。”

袋鼠说∶“如果他们再继续忘记关门的话！”

质量人领悟：

1、这是一个典型的“头疼医脚”的例子。他们不是去消除根源-“关门”，而是去加高“笼子”。

2、在做问题调查的时候，如果不找到问题的真正根源，那么，永远无法消除这些质量问题。同时，还将造成企业成本的升高--“加高笼子”。

这也是为什么很多公司8D报告写了很多，但实际上收效甚微，甚至毫无作用。

西博QMS数字化平台在8D流程中，嵌入了常用常用的鱼骨图、5whys、是非矩阵等分析工具，同时通过提供历史数据，经验教训库和FMEA失效原因，协助根因调查，提升纠正预防措施的有效性。 收起阅读 »

西博（上海）信息技术有限公司于2019年3月在上海成立，公司早期代理美国QAD公司的QMS软件，在中国区成功上线10余家客户，行业遍布汽车、新能源、医疗器械、半导体、高端制造等行业，帮助客户顺利实现质量管理的数字化转型。

为更好服务中国本土客户，公司结合国内用户的需求和操作习惯，开发了拥用自主产权的质量管理软件。我们致力于打造集成一体化的质量管理平台，整合企业上下游资源，集成客户公司的ERP，MES，OA等IT系统，为客户提供端到端的解决方案。

我们拥有一支专业的QMS系统实施团队，所有业务顾问均有多年制造行业的质量管理工作经验，具有丰富的行业经验、需求理解能力与分析归纳总结的能力，对QMS系统的应用和实施有丰富的上线实践。我们在项目实施中，提供质量管理的轻咨询服务，协助客户优化流程，打造持续改进的质量数字化管理平台。

现因公司业务发展需要，招聘质量顾问2人：

任职要求:
1. 熟悉ISO9001和IATF16949管理体系、六大工具APQP，PPAP，FMEA、SPC，MSA，CP、VDA标准等；
2. 三年以上制造业（汽车行业优先）质量管理工作经验;
3. 负责QMS软件系统的实施，包括调研客户需求，梳理客户需求，方案和蓝图设计，培训用户，系统测试和上线等工作；
4. 年龄25～35；
5. 接受经常出差；
6. 良好的沟通和学习能力。
 
公司提供高于行业的底薪和提成，符合条件者请发简历到：ivan.wang@cibo-sh.com

联系电话：15618361977. 收起阅读 »

整体解决方案值实验室环境监测行业篇
硬件DTU通过485接口控制各种变频器，传感器。
或者变频器控制各类传感器，APP和小程序上可以直接操作
一体化解决方案，广泛应用与智慧农业，智慧工业，能源控制等领域........
私有云部署，专属于自己的APP控制，独立控制监控 收起阅读 »

我从事质量工作将近10年，一直以来都是PQE或CQE，下面基本没有下属需要管理，平时都是与各部门协调沟通处理工作。现在在一家新建的厂里做PQE,由于建厂初期，人员配置这些不完善，目前在管着五个车间产品质量，10几个检验员。我也是第一次管理这么多人，经验非常不足。

记得第一车间投产的时候，招来了4检验员，3女1男。男的检验还好，没怎么担心。那三个女的感觉他们之间有隔阂，一个女的性格开朗，说话直率，大大咧咧，另外两个女的性格内向，和我说话都有点紧张，声音沙哑的那种。前面那几个月内向的两个女孩子，都说另一个女的很凶，说话凶巴巴，还不愿意教她们。我也单独找他们谈话，有时候谈着谈着就哭，我内心也一度奔溃边缘，甚至对低学历女性产生了歧视的感觉，觉得他们内心脆弱，经不起一点小挫折。但经过努力和尝试调解和培养他们的能力。这三个女孩子现在都很棒，之前对产线问题唯唯诺诺的，现在判若两人，都可以独当一面，他们做事我相当放心，我也非常骄傲，也很感谢他们给了我这样一个机会和经历。随这人员的增加，各色各样的人都有，面临的问题也千奇百怪。  

目前五个车间独有了检验员，有的车间只有1个人，有的车间有四五个人这样子。现在有个男的检验员去其他车间借个办公用品，这个车间的女检验员说这个办公用品也不够用，让他自己去申请，不借。结果这个男的就跑来说这个女的那沟通，同一个部门的借个东西都不肯。

后来因为新项目产品问题比较多，这个女的能力比较强，就把她调来了新项目这边，还配了手机用来给产品拍照。就在昨天这个男的就找这个女的借手机去拍照，因为公司的产品都要拍照片留底，做报告的，除了新项目这个产品用手机，其他产品用的是PDA。结果这个女的不借，因为手机买回来的时候就说过，手机不可借去拍其他产品。这个男的就大发雷霆，把手机充电线之类的直接扔垃圾桶了，给出的理由是柜子是他申请的，里面是放他私人物品的，手机而不借给他就不给放在那里。于是我把他叼了一顿，然后自己在那里劈里啪啦把那个女的骂了一顿，还说公司为什么不公平，一顿输出，然后中午就说要离职了。他工作能力还是可以的，脾气不好，我能理解，但他既然要走我也不想挽留他或是找他再谈谈。

我把他要离职的事和领导说了以后，可他又不走了，早上领导还找他谈话了。既然留下来，事情就翻篇了吧。

然后今天晚上给我发消息说，“有个车间已经下班了，有个检验员还在加班，就坐在办公室里吹空，是我们的工资拿的比她多吗，还是高人一等，觉得太不公平，，，，，凭什么我们累死累活，人家吹着空调等下班，现在心里很不平衡”我还在想打电话问问那个被投诉的检验员了解情况，还是明天早会说一下后续检验员忙完自己的工作后去其他车间支援一下。本来每个车间检验员工作强度本来就不一样，偶尔给他们摸一小会鱼，不要太过分，我还是不会太怪他们的。
结果还没等我回过神，这个男的就给我来了一句“算了不说了，我知道你心里有杆称的”

我顿时就无语了，我该如何管理好这样一个团队，能让每个人没有意见，安心做好本职工作。 收起阅读 »

各位大神指导一下，主导ISO9001:2015 质量体系审核，对公司各部门审核计划怎么安排，每个部门应审核哪些条款和内容，谢谢

因为时间冲突，时间预定要19:00到曾总的工厂办公室一起面聊，质量经理的岗位；
因为时间观念的习惯，我是18:40就到目的地，打电话给曾总确认，刚好也是从外面回来，等着我过来面聊和考核我个人能力；
曾总办公室，曾总，厂长，业务副总，三个人。我刚坐下，场面亲和，没有严肃的面试场景，曾总开始介绍全厂人员共500号人，其中200号人是近俩个月订单暴增突加的人员，现在每个月订单一直在增涨，但是内部批量异常频发，客户近三个月退货金款都超过300W，所以急迫需品质经理统筹质量相关的工作，解决内忧外患的局面；
工厂架构：
董事长/厂长/业务副总/研发经理/生产经理/品质部只有2名主管未配经理，大概的管理的架构都讲了一下，需要我针对现状如果配置部门人员和开展工作的方向；
大概了解情况后，需要开展的工作方向：
公司层面：制订各类产品的质量目标/制订客户质量标准的等级/建立体系管理部（体系年度审核，管理年度审核）；
部门层面：由终检主管/售后主管，增加IQC工程师/IPQC工程师/体系专员/品质部文员等岗位，需要工作进行细化；
沟通一切顺利，约定一个月后入职；
入职当天-找行政部获取质量部门花名册，对部门人员进行初步的了解和熟悉；
入职当月，对部门各岗位人员进行岗位知识技能考核，进行技能摸底；
入职当月，完成团队招聘组建，部门各岗位已进入了解正常运行状态；
入职次月，拜访公司客户了解产品质量和售后服务，进行客户满意度调查和急需处理的事项；
入职次月，完成对来料/过程/终检/售后等各类产品的良率数据统计；
入职次月，完成对公司体系文件的缺失，及需要完善的流程进行初步的； 
以往公司没有品质检讨周会，与厂长沟通为了大家都能及时了解品质稳定性，和加速质量异常处理时效，每周一下午15:00招开质量检讨会议，品质部需要在周五提交质量报告给各工序，质量检讨会议的第一周，根据各类产品的良率数据，整理出各类产品每周各工序良率的数据波动，进行制订各工序的良率目标，汇总到每个月良率达标，进行现金奖励，良率未达标，责任工序在品质会议上报告检讨；
建立完整的数据库后，能过数据发现TO3异常涉及到研发部门图纸出错，导致多款项目需要花很大人力进行返工，或者产品直接报废，与厂长/研发经理沟通才得知，公司所有新项目是没有建立新项目评审会议的，所有新订单或者新项目是没有招开相关部门评审会议，设计工程师都是按以往的工作经证进行设计的，生产都是按研发提交的图纸生产，但是设计工程师又是脱离产线的，工程师入职到公司1年多都没有去过产线，产线采购很多自动化设备，但图纸还是以手工生产，所以研发部出现了设计与生产脱离的情况；根据数据的体现，说服了研发部经理，需要安排研发部门工程师持续轮岗到生产一线，跟进产品生产实际的生产状况，每周三招开新项目评审会议，参会人员必须有生产/品质/研发/业务/采购/PMC一起评审，共同识别和规避潜在的风险和内部实际能满足的制程能力及时和客户沟通更新图纸；
针对公司内部的管理评审进行招开，所以需要汇总各个部门的数据体现；
质量部门需要提供：来料格率/产品合格率/客诉率/退货率等
生产部门需要提供：人员产能效率/水电损耗等
行政部门需要提供：人员流失性/设备损坏维修等
业务部门需要提供：客户满意度/订单交付及时性等
在经理层会议上提出管理评估内容后，各部门需要三天时间整理完成本年度的数据整理汇总，用俩天的时间进行各部门汇报后总结制订公司年度目标计划；
体系文件的建立和维护，在进入公司的前三个月各部门对文件态度都是丢在一边，大多数作业员不按SOP作业，不按工艺流程生产，因为工厂有买入半自动设备，全自动设备，但SOP均是旧版未及时更新，现场的执行与文件的说写不一致，没有起到根本的指导和培训作用，在与内部多次沟通无果后，借助外部力量，第三方辅导的体系老师/客户的年度审核，通过填写外部回复QPA/QSA/ROHS资料等推动内部改善；
在推动维护文件，说，写，做的一致性，专门对公司体系内审员，进行再次的体系文件培训，由各内审员分工辅导到各部门人员文件编辑更新，同步安排质量人员对文件和作业员方式方法进行监控，要保持文件说/写/做一致；
质量部门的管理：
要求品质部门主管，提交当天的工作清单事项，已完成，待完成，需要协助事项，每天下车间三次稽核；
对于人员提升方面，先提问，后教导，再考核，根据情况对不同人员的长短进行对标培养；
建立个人准则：要给下属立榜样，言而有信，建立目标，帮忙下属了解目标，并辅导下属完成目标；
部门氛围：申请每月团建资金，生日员工当天不加班但按正常出勤，进行班组PK考核设立奖金；
做质量经理的日子，学会不是以德服人，凡事需要拿数据说话，凡事上下横跨部门沟通需要落字有痕；凡事沟通需要坚持底线；凡事说话必须言而有信；
 
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转眼之间在这个行业已十二年了，在认证的行业内这些年留下的大多数是感叹与顿悟，不但觉知了当年的茫然，也亲眼目睹了一批批与我当年一样困惑、迷茫的同仁。笔者想通过此文对自己从业过程进行剖析，同时也希望能够让刚入行的同仁有点启发。




如何尽快积攒审核经历？




现在实习审核员队伍激增，加上实审（实习审核）不算审核经历，企业一般不接受实审，认证机构也不愿意接受实审的，因此积累足够的审核经历是需要一定时间。


实审的朋友可以从下面有两个建议内容去考虑增加实习机会：




一是让自己尽可能的有一个恰当的专业，比如现在的服务行业与特种行业的审核员数量很少，这样的实审审核机会就相对多一些；




第二，尽可能的去业内机构做其它工作的专职人员，尽可能不要一开始就在认证机构做兼职实习审核员，很难会安排审核经历的。最好是的职位是大的认证机构的市场人员，积累行业资源，一方面，好的认证机构的单子是不难的，自己的单子可以要求安排自己审核；你在此过程中也会了解直接客户对认证的需求，知道了客户最需要什么，另一方面，你有一定基础后从事审核也会尽快上手，对客户需求会有较准确的认识而容易达成合作。




给自己一个良好的定位




很多人对从事认证特别是审核有种误解，认证组织好象都应对自己尊重有加，迎来送往，但真正走上工作岗位一段时间后，发现实际情况并不是这样，再加上机械重复的流浪生活，长时间下去就会产生随波逐流，会感觉非常迷惘，最终归于平淡。


从事认证与其它行业是有区别的，从业的人员都是具备足够的工作经历与社会阅历，大多数比较理性，对从业后如何职业归划有个清晰认识。我有几句话给准备入行的同仁，认证行业养家糊口是现实的，但绝不是个养尊处优，安逸稳当的铁饭碗，这是服务行业，也是相当辛苦的。所以想进入认证行业之前一定要给自己一个良好的心态。




严格要求自己，不要成为认证痞子




这个问题可能说起来比较轻松，也许多人会认为不论什么时候都要严格要求自己，但是对我们这个行业的的朋友来说是更显得异常重要。由于行业特性，很多审核员已养成很多不好的习惯甚至说是陋习，例如训斥审核对象、挑剔审核条件、提出额外要求、敷衍认证组织等。如果你在耳闻目染下不自觉的接受了这种习惯，很可能会影响自己的一生，也就只能与好的组织进行交流而进步。




还有的审核员在和朋友、和亲人说话就象在审核似的，会遇到许多麻烦与不快。社会的诱惑很大，不小心就会偏离自己的初衷。中国有句古语勿以恶小而为之，勿以善小而不为，就是要我们言语律己，经受住外界因素的引诱，不断向自己发出挑战，千万不要随波逐流，这个行业说你行你就行，说你不行，保证也一打一个准。保持兢兢业业的敬业形象，如履薄冰，尽可能不要成为第一个被打击的对象。




准确的人生职业规划




由于国内认证大环境决定了认证机构很少有培训储备专业人才的计划，你想要很快成为高级别的审核员，至少要成为一个认证机构的中坚力量。奉劝新入行的朋友不要好高骛远，不要计较目前利润，才有可能尽快变成高级别的审核员。




另外提醒业内朋友，无论你在哪里，一定要记住一切为了公司，一切从公司利益出发，不要贪小便宜损害了前途，认证行业私单、串单现象私空见惯，但任何机构都是深恶痛绝而不耻的。千万不要为了某些小利而断送前程，也是自己的职业操守所严格要求的。如果条件允许还可以为自己做一个良好的职业生涯规划。




认证是一个充满魅力与挑战的行业，口碑相传是评价人的关键，一个认证组织或合作者对你认可后，会给你带来源源不断的资源，反之亦然。
 
考16949审核员的两个硬性要求：1.最近20年内要有16949工厂的工作经验60个月以上，用社保证明，2.本科以上学历！




因此希望刚入行的各位同仁能够有所得，来完善自己的人生。呵呵，等待新的同仁们一起上路！ 收起阅读 »

       从事质量工作近15年，做过一线检验员也做过质量经理，由于身体原因目前从事项目质量工程师，有人问为啥从质量经理跳槽的另外一家公司做质量工程师？
       从事质量的人都知道质量人与客户的周旋必不可少，同时酒局也是很频繁，在高强度的工作和酒精的熏陶下身体状态自然越来越差。经过2年的修养身体状态基本处于正常状态。
       从质量经理到质量工程师可以说处理事情更加绰绰有余，没有了7天12小时，开始了5天8小时的生活，质量成绩遥遥领先，这是我一直遵循的质量目标离我最近的一次。大家会问我的质量目标到底是啥？其实我的质量目标就是没有质量，我希望我在公司可有可无，是一个透明人的存在，质量要求贯彻的井井有条，偶尔处理下新的项目资料与客户沟通沟通感情。目前负责的军工项目已经接近2年没有客诉，公司内部质量异常也降到历时最低水平，每天上班就是逛逛论坛、喝喝茶和研发人员吹吹牛。
       再次工艺优化和质量检测技术是今年的重头戏，希望通过不断地改进，真的可以实现无质量的目标。 收起阅读 »

3月1日参加CSSBB机考，通过。简要描述下考试相关注意事项，以供参考。
1.备考流程（可惜不能插入表格）：
a) 注册与缴费
 ssbb_affidavit 2份，签字盖章；网址发布了用截图； 费用：$568
 
b) 选择考试时间、地点
开卷考；分机考与纸考
机考，全英文，165题，4.5H；随机抽取15题不算分；单月可考。
纸考，中英文，150题，4H， 北京、上海、苏州、宁波、深圳、西安，6月和12月可考。
 
c) 考试
科学计算器、装订的文件/笔记可以带入；
要携带身份证；
草稿只能用他们提供的，不能在自己携带的文件上写写画画；
中间可以去洗手间，但是时间不会暂停；
考试时候开头部分比较难，可以先跳过去做后面的，回来再做前面的。
 
d)出结果
  提交之后，电脑显示Pass；出考场能看到邮件通知。
 
2. 主要内容：
   Lean-sixsigma 历史及主要人物、成就介绍，流程管理、团队建设、DMAIC、DFSS。
 
 
3. 参考文件：
官方指定文件《The Certified Six Sigma Black Belt Handbook,ThirdEdition》，只找到老版本；内容有些窄。
试题中参考的资料是《CSSBB Primer》，所以主要看了这份。
最好再备一份中文文件，推荐马逢时等编辑的《六西格玛管理统计指南》，最好买正版书；关于假设检验的计算，建议参考这本书。
 
4.试题
除了上述两份文件中自带的部分，还有《CSSBB_Question_Bank》 1000题；《CSSBB Guide》，450题+150题；
两份试题风格不一致，最好能都刷两遍。 
需要熟悉英文的表述方式，防止读不懂或者理解偏差。
 
5.根据记忆，还记得部分试题：
 1）团队建设部分：有两个关键任务不参加会议，你怎么办？ 员工发邮件说明，项目范围不包含自己，所以不参加会议了，属于什么阶段.
2）CP=0.67,对应的不良率是多少？
3）两组试验，新的原材料更便宜；试验中每组各选10各样品，a=0.05, 对应的t范围，以及判断结论；
4）哪一项是OEE内容，有avaliable选项；
5）概念类的不太懂：balanced card；project statement； Reenginering； Workbreak dowm,；closed-loop system用途；产线有不良设备报警，这属于5S/Kaizen/Poko-Yoka（没有可视化选项），PERT/CP有几道题，关于他们的主要用途，没看明白；
计算题比较简单；process cycle efficiency PCE的计算，Stand error的定义，Exponential 曲线面积，正态分布的中心位置用哪个参数来衡量，相关系数的确认，双样品非参数检验选哪个，拉方试验，容差设计的优点，控制图的选择、1个点超过3sigma的概率等。
 
 
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一天，品质总监带着助理，和新进来品质工程师，陪客户坐电梯从1楼到10楼。
几个人刚进电梯没多久，突然听到“噗...”一声！
“ 不是我放的! ” 新工程师怯怯的说了一句。
  ”不好意思" 助理脸微红着给大家道歉。
   总监歉意的微笑.
   然后是长时间的沉默...
 
  第二天，新工程师离职了。
  客户找不到新工程师，很奇怪，问助理：你们那位新工程师怎么离职了？
  大家猜猜助理怎么说？ 收起阅读 »

作為一名品質從業人員，應該具備哪些素養和能力，才能在組織中發揮該有的價值和功能？主要 歸納成 5 個重點，分別是正直誠信、良好的邏輯思考力、廣泛的行業知識、自我情緒管理、學習 的意識和習慣。
正直誠信 
品質人員扮演著「監督」的角色，例如負責生產管理中 4M1E 的檢查。但是誰來監督品質人員的工作？幾乎沒有！就算有， 也是非例行、非機制、非體系層面的。 品質人員的工作是「良心」工作。若 inspector 不做 inspect，或減少 sample 的數量，卻按照規範登記完整資訊，往往無人知 曉，除非出現品質異常或產品失效時才會露出馬腳。如果品質人員在公司內部失去誠信，往往會被調整職務，至少不會再被 委以重任，或者在澄清問題時，還會被要求額外提供具體詳盡的基礎資料，這不但增加了溝通成本，還降低了決策效率。 客戶常常會提出非常苛刻的要求，比如提出生產資料、出貨檢測報告、失效的模擬實驗紀錄，協力廠商分析結論，甚至要 求到應用現場進行查驗，直到最終滿意為止，如果品質人員在客戶端失去信任，客戶即不再相信 8D 報告、實驗資料，嚴重 有可能直接中斷商務合作。 所以品質人員必須堅持「實事求是」的價值觀和工作習慣。如果擔心某些敏感問題可能會給客人帶來恐慌，影響到商務關係， 也只是建議「告訴客人的是事實，但是要注意對於細節的解讀和註釋。」堅持不編造謊言，是品質人員的底線和職業操守。
 良好的邏輯思考力 
品質人員的日常工作中，最重要的就是發現問題、分析問題，最後解決問題。要使一個案子完整結案，往往需要做很多調 查研究，收集、整理、統計，對各種資訊進行比對，抽絲剝繭、層層剖析，預判可能出現的問題，最後要提出證據或者實驗 結果，證明對策的有效性。 在 8D、SPC、DOE、ANOVA、FMEA 這些品質工具的應用中，均考驗著主導者的邏輯思考與資料演算能力。 
廣泛的行業知識 
品質人員不僅要監控品質狀態，也扮演協調人 (Coordinator) 的功能。在面對品質失效時，要協調廠商、IE、研發人員、PE 等 人一起分析問題。如果品質人員的技術背景太弱，當各個部門意見不一致，各執一詞時，將無法客觀判斷真實，導致對問題 提出合理質疑時，立場站不住腳。
如果你非常懂材料製程，將很容易判斷廠商的材料改善報 告中，原因是否屬實，對策是否有效，執行是否到位；如果 你很懂產品設計，將很容易判斷研發的工程變更通知單 (ECN) 是否會影響到客戶的應用，庫存品是否要返工；如果 你對 HR 的人員招募、培訓、管理的方法非常熟悉，你將可 以對品質管理的 IQC、SQE、PQE、CQE 等不同人員進行團隊 建設，形成有效的團隊管理，有效承擔公司賦予的職責並 價值創造。所以品質人員不是產品設計專家，但卻是涉略 各個專業領域的「通才」。
 自我情緒管理 面
對來自客戶、其他部門、甚至上層管理者對品質問題的 爭議與懷疑時，品質人員要有良好的心態、價值觀及忍耐 力。擁有寬大的胸懷才能正面思考，及時紓解和控制負面 情緒。 品質失效通常不是由品質人員造成的，但是大家都認為品 質人員應當擔負起調查原因、解決問題的重任。如果品質 問題很多又未能及時解決，大家會認為「品質人員都在幹 什麼？這麼多人，這麼久了也沒有解決掉！」，或者說「怎麼 品質狀況還沒有變好？」。如果問題比較少，沒有重大的品 質問題，又會有人說「我們公司的問題少，難道品質人員 都沒有發揮功效嗎？我們應該壓縮人力，降低品質成本！
從上述看出，品質人員常常處於問題的漩渦中心，會受到 多方的壓力，甚至很憋屈，像風箱中的老鼠，兩頭受氣。 所以品質人員要管理自己情緒，行事謹言慎行，不卑不亢。 堅持求真務實的精神，用專業技能和管理手段，正向推動 工作向前進展。 
學習的意識與習慣 
在早期的大學和職校裡，並沒有品質的專業課程，大部分 的品質人員都是在企業學習來的，尤以日本企業、台資企 業最多。品質人員需要不斷學習產品技術和流程管理，在 問題分析時才能有效判斷和給予意見。品質人員需要學習 8D、QC 七手法、MSA、FMEA、DOE、ANOVA、6SIGMA 等具體 工具，還要懂得人員培訓與資源配置，才能有效地做品質 管理。 在解決問題過程中，品質人員面對的是一個龐大繁複而未 知的世界，所以自我學習和鑽研能力非常重要。既要善於 協調和使用相關部門的資源，也要逐 漸累積自己的 knowhow，提高品質團隊的專業知識。 未來客戶對品質的認知與要求也會越來越高，當然工作壓 力無法避免，但此時，品質人員的價值和機會也會跟著倍 增成長。讓我們一起用滿懷的熱情迎接這個更美好、充滿 挑戰的未來！
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接上一篇手记
自从1/8日出事故再也没上来过。
今天是过年前的大暴雪预警发出的第二天，马上准备返乡陪伴老人春节。希望来年再来这里的时候能够崭新的开始
也感谢原公司的竭力挽留，任何人都明白薪资不到位或许就是怎样挽留都是苍白的，但我又不想拿离职做要挟，所以趁着交通事故的伤情提出了离职，以身体需要休养为由婉拒了原公司明年3月薪水10K的的涨薪条件。虽然不是太诱惑，但是也知道目前的工作氛围，领导脾气都是比较人性化亲近的，不像有的高高在上，冷冷冰冰的。或许我的运气是好的，遇到的都是些好的领导，只可惜薪资不到位只好再次找地方。毕竟水往低处流人总得高出走。
为了避免尴尬，类似这种急辞或许都应该按照规定扣费至少1500，这次领导说希望我的伤情养好后，能够再回原岗位，因为明年的搬厂或许更加需要，本身这个新项目导入是我全力负责的，目前品质已经稳定下来，只是还缺少经验或者人员配备，让我心很累。很多次都是噩梦惊醒“又出客诉了”，像这样的场景前一段时间困扰自己，也是决心要拿下这个项目的动力，毕竟人都是想要证明自己的，终于努力之下，再无客诉，很欣慰自己离开的时候，一切是平静的。也衷心下午后面不会再有各种幺蛾子。搬厂后是否需要我，或者说我是否还要回来，未知也是已知。
人走茶凉，最后的这几天的出勤，我下班的格外准时，或许散场才是正确的。来这里一年多，也没有参加所谓的年会，毕竟自己不是那种喜欢热闹的性格，融不进去。
希望明天的离职一切顺利，更希望来年的运气每个人都能够足足的。
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比较详细的VSM教程，分享给各位朋友。

防错(Poka yoke)

   品质干了这么多年遇到了不同的老板，每个老板又对质量有不同的看法，有的看重成本管控：产品不合格就不能干，质量必须对生产部门严格把控。有的看重交货：先干出来把货交上后续的再说，有的老板开始谈的时候一定严格按照客户质量要求做，之后又变成生产第一了。但其实仔细想想质量是赚钱的，良率提升了就是效率提升了，效率提升10%可能会很难，但是良率提升10%可能会很简单，质量做好了整个公司的管理会有很大的提升。但是也怕有的管理者对质量抱有偏见，良率提升了是生产做的好了，客户减少投诉了是客户关系维护的好了，可其实是真的这样吗？生产做了这么长时间良率一直没有提升，为什么质量开始控了良率就提升了。客户投诉一直不断，为什么经过人员培训、过程控制、OQC调整客户减少了。

     质量其实有的时候很有无力感，干了很多很多短期内没有成效，也没法用书面去描述，可以描述的也只是 人员培训、过程控制的一些套话。质量管理任重道远。 收起阅读 »