【前言】前几天，在国外读研的儿子说，他毕业了，要开启他的职业旅程了。高兴之余，我联想到了自己，忽然就有了一种把自己的职业旅程写出来的想法，我也想借此机会，以故事的形式，向各位质量界同仁分享我这34年工作经历中的典型而有趣的工作案例。

我是1984年上的大学，焊接并不是我填报的专业，而是被调剂过去的，在那个录取率极低的年代，能考上大学，特别是可以脱离农村户口，已经是挺满足的事了，也就不那么在乎学的什么专业了。

事实证明，我当时“被拉入”的这条路还是很正确的，因为焊接一直是比较稀缺但应用广泛的专业，更重要的是对于质量管理来说，焊接过程是可以应用到几乎所有的主流质量管理与问题解决工具，这使得我的课程十分充实、有底气！

88年毕业后，我就直接到了一家当时业界领先的锅炉压力容器企业中去，这是一家国企，顺理成章地从事着我所学的专业-焊接技术，并一做就是9年！ 

在这9年间，我就已经开始接触质量体系了，在90年代中期，ISO9000系列标准刚刚引进中国，我们工厂所属的化工部制定的压力容器产品认证规范中就引入了ISO9000 94版的理念和方法，我当时担任焊接责任工程师，我被里面的东西深深地吸引了。

在改革的大潮中，大多数国有企业的命运发生了根本的改变（国家断奶、自负盈亏），到了1996年干脆发不下工资了，但到了1997年，去了一位新的厂长，他的务实精神和干劲给了我们很大的希望，当时还是技术科副科长的我深受鼓舞，我花了2晚上赶写了上万字的提升质量水平的建议书，我至今还保留着我的手搞（当时个人计算机还没有广泛使用），如下图。



建议书交上去之后， 这位新厂长被深深地震撼了！他从其他人那里，包括质量部门也不可能了解得如此详细和专业！他立即组织全厂的中、高层学习和研读我的这篇文章，并多次在全厂职工大会上高调表扬我的做法，最后决定把我调到检验科（相当于质量部）去做科长。

到了检验科后，我主持制定了一个质量考核细则，基本的理念是质量的奖励与惩罚，奖励占主导，利益驱动；管理方面，把生产、技术、质量的领导都拉进来，一起成立了质量考核小组，专检与互检相结合；检测方面，参照了当时行业中的相关制造与检测规范。

这份带着浓烈的中国企业管理特色的质量考核细则，我也保留了一份，如下图。





这是在1997年搞的，虽然现在来看不是最先进的，然而这在当时的国企中已经是很超前的了。

这套办法和细则得到了从工厂一把手到高层、中层的大力支持和参与，实行后效果非常不错，我每个月都会通过板报和专栏来公布考核的结果。

以上这个案例说明了什么？

1、一个人在某些方面是天生就喜欢和擅长的。喜欢，这会自然而然地、不自觉地去关注这个方面，而不管实际的工作岗位是什么；喜欢，做这件事的时候就会感觉特别投入，自然就比多数人做得好。
 
因此，我们应当及早地去发现自己的天赋所在，用自己的长处去立足！

2、雪中送炭总要比锦上添花来得好。这位新厂长刚刚上任，一切都不了解，我这篇长文正好给了他极大的帮助。

3、9年的焊接技术工作，给我带来了看问题的深度，也使我后来的质量管理工作倍感踏实、有底气，受益至今。

4、质量管理工作，一定首先是管理，而不是检测和检验！管理就必须是管理层的人来参与。我在这个考核办法中，把厂级高层、中层，以及不同部门的人组织在了一起，成立考核小组，就充分说明了这一点。

5、国内企业发展还处于比较初级的阶段，尤其是在那个年代，责任心和质量意识是比较缺乏的，在这种情况下，物质激励还是比较有效的。

然而，好景总不能长久。由于当时我所在的那个企业被长期的三角债所困，加上那位厂长在我们企业是一个过渡性角色，他是从原先单位的一个副职，到我们那个企业中担任正职，一年之后，他就被调到所属集团公司中的另一个工厂中任职去了。换了一个地痞型的厂长后，工厂的情况又急转直下了，我那时只是一个中层，真的是无能为力了！

我当时已经有了小孩了，生活的压力和职业上的更高追求，让我决定离开这家工作了12年之久的工厂。

进入外企也一直是我的一个追求和梦想，我一直在学习英语，在90年我就已经可以熟练阅读《China Daily》(中国日报)了，如下图，而且承担着工厂对外竞标的翻译工作，尽管我的口语水平当时还不算高。



2002年刚过完春节，我就来到了青岛，进入了一家德资企业，这是一家设计研发和生产隔振设备的企业。

进入了这家德资企业后，我负责质量，这家企业很小，当时只有区区50几个人，虽然主要的制造过程也是焊接，但是没有焊接工程师，也没有焊接工艺，我就兼起了焊接工程师的责任（尽管老板也没有明确任命和安排）。

最典型的一项作就是在一开始的头一个月，我承担了一个综合性的工作：给长春一汽车身厂安装隔振系统所需要的钢梁，从设计（总经理只给出一个概念草图）、CAD画图、焊接工艺、外协加工和焊接的监理、客户现场安装的监理，整套下来全由我一人包办！

最后下来，这项“一条龙”任务，除了有一点点很小的瑕疵外，工作圆满完成，而且获益颇多，特别是从外协工厂的焊接同行那里学到了钢结构与压力容器在焊接结构设计方面的不同之处。

在这个案例中提到我可以做设计，会用AUTO CAD，这些技能都不是在第一家企业中学到的，而是在之前给乡镇企业（当时有大量的乡镇企业）的兼职中学到的“技艺”~~~，艺不压身，到时候就派上用场了。现在还清楚地记得，我在家用小霸王学习机练习五笔打字，经常练到深夜，现在我还用五笔打字。也就是说，在我们那个年代，作为新时代人的两大时髦技能-计算机、英文，我已经具备了，这也是进入欧美外企的必备条件。

在这家公司工作的头一年里，就遭遇到了一起比较严重的客户投诉。我们给深圳地铁提供的用于地铁道床减振的隔振设备，被监理方投诉，原因是内部的弹簧挡环跟筒体间存在漏焊，如下图所示。



当时作为质量负责人，我感受到了巨大的压力。我被派往深圳地铁的建设工地，看到了那些产品，的确如监理所述，这条焊缝是产品上面为数不多的受力焊缝（专业叫法叫做工作焊缝）。然而，图纸上根本没有明确说明对焊接的要求：只写了“需要焊接”四个字，设计人员也没有与我们制造工厂这边进行专门的交代（专业叫法“技术交底”）。这样，责任心稍差些的焊工就在个别地方偷懒了，关键是我作为质量负责人，竟也没有意识到这条焊缝的重要性。

出差回来后，我陷入了深度的思考与自责当中：难道每次都要让焊工和制造工厂这边的工程师自己去判断哪条焊缝重不重要吗？重不重要应当谁最清楚？是不是设计工程师应当先知道？他们知道后是否应当按照一个固定的、大家都认可的程序或流程，与制造工厂这边的人进行交代呢？至少是在图纸上标注一下具体的要求吧？

正所谓行为是心理的投射，思考什么，就自然去关注什么。在当时网络不发达的情况下，我注意到了汽车行业的五大工具，特别是APQP、FMEA、控制计划等，这让我眼前一亮：找到依据了！我的反思在汽车行业中得到了验证，这就是：



也就是说，在产品的设计阶段，就应当识别出产品和过程的特殊特性，并在方案出来后进行失效模式与影响后果的分析，这两项工作如果做了，我相信本案例中的焊缝的重要度就能够被识别出来，并输出具体的焊接要求，例如：双面满焊，且焊高为多少多少等，并且在控制计划中规定清楚！



等到设计定型后，转到制造工厂这边时，我们就可以进行过程失效模式与影响后果的分析，这时就可以能够识别出在焊接这条焊缝时可能存在的漏焊问题，进而会制定出相应的预防漏焊的措施，或者检查与控制的重点，例如，需要检查这条弹簧档圈是否存在漏焊。

我还看到了另一个与我们这次教训十分匹配的方法，QFD（质量功能展开），如下图所示：



我们当时也可以借助这个工具或者方法，来识别出作为这个关键零件特性的焊缝来，并接着制定出相应的工艺措施与质量控制要求来。

更加重要的是，我们需要制定一个沟通流程，如下图：



也就是说，研发部门应当在方案出台后，与制造部门进行沟通，看在哪些方面存在制造上的困难，及时对设计方案进行优化，这叫做DFM（可制造性设计）；当设计定型（冻结）后，设计部门应当到制造部门或生产现场，向生产人员及质量人员进行技术交底，说明哪些地方是关键的、关键过程和键特性是哪些，等等。

总之，经过这个严重的客户投诉，我及我的同事们进行了深度的反思，并引入了上述的质量管理理念和方法，制定了相应的沟通流程，以后再也没有发生过类似的问题！

这也确实说明了：挫折可以促使人真正地成长，前提是善于反思与总结。

这家德国公司，毕竟是太小了，当时全球也就不到1000人，我们这边才50几个人，产品也非常简单，这就不太可能在质量管理方面有太多的成长空间，因此，我工作了几年后决定跳槽，我当时已经39岁了，但是从小培养的上进心使我跳槽的愿望特别强烈，于是我开始接受面试，但是总是失败，因为我应聘的公司一般是知名的欧美外企，我就是从面试官和招聘要求那里看到了自己的不足，从中知道了在质量管理领域还有如此多精妙复杂的东西，我决定系统地学习一下。

当时的学习途径，不像现在一样丰富多彩，一般是到当地的新华书店去买书，但是那里的专业书籍又了了无几。我终于从网上看到了一则消息，是ASQ（美国质量协会）的一套注册质量工程师手册，在那个年头，ASQ好像是还没有正式在中国成立分支机构，注册质量工程师业务才刚刚打算在中国运营，甚至还没有出版正版书籍，我就从北京一个发布这条消息的非正式机构那里，花了300元钱买了一本复印版的（肯定是盗版）注册质量工程师手册，如下图，400多页，非常小的英文字体，我是从头开始，一页不漏地读到了最后一页，并且做了大量的英文笔记！



我从里面全面见识到了整个质量管理领域的几乎所有内容，从管理到体系，又到具体的工具。但是毕竟是一本手册，虽面面俱到，但每个部分的内容又很简略，缺乏案例与习题，于是我就沿着手册中的脉络，开始了我的资料收集和学习的旅程，包括买书（纸质和电子）、上网学习，当时网上的学习资料并不丰富，更不是像现在一样有大量的免费或收费的培训讲座，即便如此，我也是得到了不少的学习机会，我家的书柜已经装不下了，我的电脑上至今还保留着20多年前收集到的电子版学习资料，如下图。



另外，在那几年里，我还与多家翻译公司合作，进行资料的翻译，包括标书、进出口设备说明书，甚至还有打官司用的材料，我的英语水平又得到了显著的提升。

补充说明一下，我的自学能力，其实是从小养成的，特别是初中时期，我们当时是在比较落后的农村，数学老师只教了我们一个学期就回家了，直到初二（当时是两年制）下学期才有了一位正式的老师，中间是其他班的老师偶尔去代代课，我的平面几何和方程组完全是自学的！在全公社（当时的行政架构）的期末考试中，还得到了满分的成绩！以后养成了自学的习惯，在高中、大学中也是如此，虽然成绩不是最拔尖的，但是我的自学能力确确实实是培养成了。自学能力对于一位质量人来说是至关重要的。

上述自虐式的强化学习和“应聘-失败-再应聘-再失败”的过程，极大地开阔了我的眼界，我最终顺利地进入了一家当时是业界前三名的美资办公打印机企业—LEXMARK （利盟国际，是从IBM独立出来的），时间点为2006年9月份。
表面上看，我是离开了工作了18年的机械行业，进入了一家产品非常复杂的IT及硬件企业，但是毕竟还是质量管理，而且足以使用到我学到的质量知识，可以说，这是我的职业生涯中的一次比较大的跃迁。

在此我请各位质量人注意，职业的连续性非常重要，对进入一个新职业要很慎重，尤其上了一定的岁数后，因为这意味着可能会将自己以前的知识和经验积累清零，再从零开始。对于质量管理来说，跨行业不是问题，因为质量管理是相通的。

在这家企业中我感受到了浓浓的外企氛围，经理与同事都是那么棒，工作环境轻松愉快！



这家企业是采用ODM和OEM的运营模式，即自己只进行系统设计和部分子系统的设计，部分子系统设计和整机的制造让供应商来承担，我们团队基本上就是在青岛开发区的一家韩资企业中常驻，因此我也对韩国企业的特点（文化、技术、管理等）十分了解。



我负责的是LCP（利盟关键部件）的质量管理工作和某个项目的产品整机制造的质量管理，我的大部分精力是放在关键件供应商的质量管理（整机OME供应商和关键零部件供应商）。

我下面列举几个在此公司工作的比较有趣的案例：

LCP（利盟公司关键部件）的供应商是我们公司指定的，但是平时是那家韩国代工厂来采购，有什么问题也是由这家工厂来直接与供应商打交道，这就会存在一个很严重的问题：供应商不听从这家韩国工厂，因为他们属于“客户指定的供应商”，在心理上天生就对韩国代工厂有一种优越感，就好像他们是客户一样。

一开始的阶段，我几乎每周都会收到韩国代工厂的抱怨，作为“客户”的代表，我认识到了需要组织他们双方制定来一种流程，要给这家韩国工厂一定的授权，当供应商存在严重的质量问题的时候，以及存在双方争议未决的问题时，代工厂可以及时向我这边汇报，代工厂向我发送供应商的质量月报，我们三方保持及时的沟通和定期的会议。这个流程非常好地解决了这个问题（供应商与代工厂不合作），成效非常显著！

在我所负责的LCP供应商中几乎没有中国大陆的，基本都是台湾的、美国的、日本的，其中美国和日本的供应商是比较难以管理的，除了合作的积极性不高，主要还是太远了，不方便出差去处理问题，只能通过会议来沟通。一开始，也是经常由于进货质量存在批量问题而导致代工厂停产。

怎么办？

我当时就意识到了，光靠自己单打独斗是根本不行的！是谁给这些（美国、日本）供应商的供货权？是谁给供应商支付货款的？这都不是我们中国这边的人，更不是我们这些负责供应商质量的人给的！

因此，我需要“借力”！

我组织了由美国总部的质量与采购、中国这边的采购和质量参加的电话会议，会议上我们制定了对供应商的相关措施，这样，很难办的国外供应商的问题就彻底地解决了！因为供应商已经接到了来自总部和采购表达的不满意，产生了危机意识。日本的两个供应商还特意分别来我们这边走访，我就与他们制定和优化了一系列质量要求与控制措施。总之，我负责的LCP这块，成效是非常显著的。

在这家公司中，我还接触了六西格玛和精益生产及KAIZEN，分别做了几个项目。其中在做第一个六西格玛项目时还是比较费劲的，费劲主要是因为我选课题选的不好，选了一个NTF（不易重现的故障）噪声问题作为一个六西格玛项目，结果遇到了不少困难，但是最后还是完成了。我在这方面的优势是之前已经自学过了一遍数理统计的知识了。
很可惜，当时我所在的这家公司还没有举办六西格玛黑带认证，我就没有专门走这条路，虽然还是很喜欢的。我还是对数理统计很感兴趣的，后来我又自学了好几本这方面的专著了，也主动去应用这方面的知识，不仅仅限于六西格玛项目。我记得还给代工厂的工程师做过复印和扫描偏斜问题的分差分析，还保留着这些资料，如下图。



在这家公司工作期间，我也开始应用五大工具中的FMEA、MSA和SPC，帮助TOOLING团队和代工厂的检验科做了不少MSA，在新产品项目中主导过PFMEA，我还记得专门做过代工厂扫描仪无尘室尘埃颗粒数量控制的SPC，而且还真的发现了失控！这个失控的原因是无尘室有一个地方不密封了，他们找到原因后立即进行了改善，这是一次真正意义上的SPC控制图的作用！

到了2010年的下半年，公司决定更换代工供应商，从青岛移到位于广东中山市的一家日资企业，我就跟随着这个项目走，并起草了与这家日资企业合作的质量保证计划并向家日资企业宣讲，如下图所示。



从那以后，我频繁去广东中山出差，还打算在那里长驻，记得最长的一次出差是20多天，一直住在中山的一家喜来登酒店。



总之，我在这家公司工作期间，比较全面地应用了之前学习的东西，而且大多数是自己寻找机会去应用的，包括多次给代工厂和供应商进行质量方面的培训，我就是在那时发现了自己在培训讲课方面是很擅长的，但是还是没有打算改行做咨询培训，因为自知还欠火候。

由于办公用的打印机逐渐被无纸化办公模式所取代，办公用打印机开始日薄西山了，公司开始着手转型，因此我不得不要离开这家工作了5年的公司，另谋出路。

上进心使我决定下一个工作不能再停留在当前的层次上了，我进入了山东威海的一家上市企业任质量总监，这家企业也是研发与生产打印机，不过是专用打印机，如下图。



可以说，我是作为一名“空降兵”来到这家上市公司的，与我同来的还有一位生产副总，我们俩都是从外企来的。到2011年，这家公司成立已经了10多年了，人员相当稳定，随着国外市场的开拓和国外客户要求的提高，他们自己感觉越来越跟不上业务发展的要求了，因此，高层决定从外企中引进人才。

但没想到，只引进了我们俩人，其他的高层、中层及员工并不打算变动，我们就成了传说中的“空降兵“。

空降兵是非常难做的，我经历了巨大的困难！与我一同入职的那位生产副总，只做了6个月就离开了！这里的难处主要是整个公司的员工在意识、理念、知识、技能上，与我们这些从外面来的人之间存在着巨大的鸿沟！更为难办的是，公司明确跟我讲，不允许更换现有员工的职位，而且我好不容易招聘的较高水平的工程师，也要被总经理安排到研发部去，而且人才招聘的工资预算也远远不足以支持招聘到所期望的水平的人才。

我的一个优点，当然也可能是缺点，就是不愿轻易放弃一件事，因此，在这里的工作注定是不顺利的。可以说，在这里的收获主要是通过教训来获得的，其实通过教训得到的东西往往要比来自成功的经验更加宝贵！

下面向大家分享的教训贵如黄金，对于一直在成熟的500强公司中坐享其成的人来说，他们是很难体会到和得到的！

面对这样的局面，我一开始能做的也就是从质量理念上对各个部门进行培训，认为首先从思想上做工作。当时的一些培训课件也保留至今，如下图。





我的理念与方法还是受到了公司高层和基层员工的一致认可，但是大家终究还是没有决心真正地改变现有的做法，这是因为我讲的东西和实际情况的差距实在是太大了！

如果我的培训是以先从高层到中层，最后再到员工分层培训的方式会更加有效，因为变革是从上到下进行的，高层的思想通了，决心有了，才能去推动，只把精力放在基层是不易凑效的！

另外，如果培训内容按层次展开，应当会更有效，也就是说，从理念和认知上，再转到大的方向和流程上，最后再到详细的工具方法上，如果一开始就搞一些高级的工具，弄得过于细致，大家会觉得太麻烦、太繁琐，最后不得不放弃。

除了员工的意识和能力问题以外，当时该公司的质量问题其实主要是起源于两个方面：研发和供应商。

由于产品大多是定制化的，需要以项目的方式来运作，而且需要市场、销售、研发、生产、采购、质量各部门的全力配合，而且需要一个总体的项目经理，甚或是项目管理委员会，但是该公司的项目经理只是属于研发部，根本没有协调公司不同部门的层次、权限和能力！这才是最大的问题！

这导致了采购、供应商及本公司的生产部门不能协同项目的进展，进而不能按照给客户承诺的工期交货，同时也导致了很多测试根本就没有时间做，产品到了客户那里，问题多多！

在定制化产品开发项目管理上最成功的无疑就是华为公司了，他们从IBM引进的IPD（集成开发流程）就是他们成功的基础和保障。我所去的这家公司其实很早就聘请从华为出来的人培训和导入过IPD（集成研发流程），但是根本就没有任何执行！个中的原因，我不得而知。

如果我当时跟总经理沟通和探讨项目管理的问题，设立能够协调整个公司的项目经理职能或项目管理委员会，我认为很可能会起到作用。

该公司的供应商主要是本地的，而且很多是作坊式的，这是因为在公司开始创业时，规模小，有规模的正规供应商厂家不愿意接单，只能给到这些作坊式小厂，随着公司的发展，这些作坊小厂也没有同步发展，质量非常不理想。而公司的老板又不愿意放弃这些当初与他们同甘共苦的供应商，甚至还有一些供应商与公司里的高层领导有着千丝万缕的关系。我上任之初，第一件事，就是去一一走访这些小厂，跟他们讲清楚这方面的道理，但是他们的能力实在不济，进展并不明显。

如果我当时与战略采购部门及总经理建议并进行充分的沟通，在继续使用这些小供应商的同时，引进新的正规的供应商，这样可以给原来的小供应商以压力，促使他们进行改进，这样做应当是有效的。

事实上，我与其他部门合作，进行了大量的体系和流程上的改善，其中的内容现在看来，仍然觉得相当的专业和到位，可以说，当时（2012年初）推出的改善的方向、方案和详细内容，绝对达到了一流咨询机构的水平，而且还更加符合企业的实际情况，比咨询机构的老师更加了解产品中的专业内容！如下图所示，
 









 
总体上来说，大家还是比较配合的，可是对于一个十几年一直非常稳定的公司来说，习惯的力量真是太大了！一下子推出这么多新东西，所有人，从老板到员工，根本就没有时间，没有能力，也没有耐心去研究，更谈不上理解、认可和实施了。

最大的问题还是在于这些改善只是停留在了主管，充其量中层这个级别，只在这样级别上宣讲和推动，事先没有与总经理充分汇报和讨论，更没有与相关部门的高层主管进行充分的沟通，没有得到资源上的保证，进展比较缓慢。

对于自己所在的质量部门，我亲手制定了大量的高专业度的规范、工作指导之类的东西，从基本的工作方法，到较高级的工具应用，如MSA、SPC等，这本不应该是总监级别所做的工作啊！由于没有人能够胜任，公司的预算也招不到高水平的人才，我不得不自己动手，如下图。









即使自己动手制定了大量的规范和工作指导，但限于现有员工的水平，公司又坚决不更换新鲜血液，过分追求和谐的管理，我想，这是任何高人也无能为力的！如果您也是一位所谓的“空降兵”，我会十分干脆地奉劝您赶快离开这样的公司！

这是因为，人是基本不可以通过教育来提升业务能力的，尤其是对不上进的、毫无压力感的成年人来说！

坚持了2年后（2012年11月份），我终于离开了这家上市公司，我向各位有追求的质量界同仁，提出如下建议：

1、如果你是作为一名“空降兵”进入一家企业，那么这样的风险是相当高的！除非是在入职之前，你从企业高层那里确认了他们后续变革的决心，以及针对各个层级逐渐更换新血液的计划，否则，一个人的力量是很难影响和改变全局的！

2、改善和变革，必须是从上到下进行，首先打通高层，由高层来推动，质量部门只是负责体系、流程和方法上的指导，否则是不能得到支持的！

3、推行一样新东西，一定要循序渐进，先从理念开始，再到方向与流程，最后再到工具细节，每一步在得到人们的理解与支持后，再转到下一步，否则，一开始就面面俱到，细致入微，一股脑地上，结果会因繁琐、畏惧，很快发展到抗拒而终止！

以上建议是自己在经历过现实的严拷打后得出的，这比从一家本来就成功的企业中、一路光鲜走来而获得的经验，更加实用、有针对性，更加有价值！！！

我的下一站（2013年），进入了汽车零部件行业，是一家美资企业，主要的产品是火花塞，我任资深质量经理。

在我之前，已经有2位质量经理先后离开了，均工作了不到3个月！与之前经历过的美资企业不同的是，这家美资企业的工作环境不是一般的差，从公司总部到工厂总经理的管理方式，都是原始资本家的那种方式：简单、粗暴、极度缺乏人文关怀！

在我刚入职时，听本部门的同事讲，之前有一次严重的客户投诉，正好是总部的老大来了，当场决定对现场负责最终检验（FQC）的检验员进行罚款和降工资，后来，工厂就时不时地收到类似的客户投诉，而且经常有把不合格的产品放到合格产品的包装箱中的情况，这难道都是失误造成的吗？我看未必！

工作压力不是一般的大！再举个例子，整个工厂的所有设备，都是国外工厂淘汰下来的二手或者三手货，没有一台新买的，最新的是上世纪八十代的，最旧的竟然是——上世纪三十年代的，活像是一个个古董！这样的设备，可想而知它们的可靠性如何了，设备坏了根本就没有可更换的零部件！都是敲敲打打、糊弄一时而已，因此，一天到晚，因设备而停产的事故频发。

在这种情况下，质量工作肯定是困难重重，然而，工厂总经理却给我制定了一个个常人不可能完成的业绩指标！

比如，必须在3个月内，将通用（GM）韩国这个客户的开箱不良降到300ppm以下，而当前是16000ppm。经过了3个月后，我给他们降到了10000ppm，为什么没有完成呢？这是因为其中投诉最多的一项是火花塞外观的不良，而在不良的项目中，最多的是外观有黑色的划痕，如下图所示，这个根本就不是什么缺陷！它是在生产线上的传输中存在一定的摩擦所致。我们跟客户进行了清楚的解释，最终这件事就这样解决了。



也就是说，这个问题反映了在项目前期或者在与客户打交道的开始阶段，就没有就质量要求进行过充分的沟通和确认，这导致了后期大量成本和精力的浪费，包括频繁地退货甚至停产，导致公司从上到下紧张兮兮，如临大敌。

这个案例给我们的教训是，当客户看到所谓的“异常“时，他们并不真正了解”异常“意味着什么，但他们有可能以报怨或投诉的形式向我们提出，只有研发和制造这个零件的我们才具有这方面的专业知识，那么我们就应当以专业的形式主动向客户说明，而不是完全把客户的话当作不可挑战的圣旨！

这家公司是一家老牌的汽车零部件公司，其中我所在的这家中国分公司用到的火花塞的陶瓷体部分是从一家位于美国底特律的集团内部供应商采购的。这家内部供应商的质量相当差，开箱后，会有相当高比例的不良，包括裂纹、尺寸不合格等问题，我们还专门从外面雇佣了一帮人在使用前进行挑选，质量部还要负责管理这部分人的挑选质量、与提供挑选人员的第三方机构打交道，而且还要我们工厂自己来承担挑选的费用。这家集团内部供应商可能因为是美国公司的缘故，又可能是长期被一些怕事的、奴性十足的中国公司的人误导的原因，自我感觉还特别牛，比如他们的质量经理来中国公司，还得特意安排两个中层经理陪同游玩。

我费了好大的劲，说服工厂总经理，请他跟总部要求，让这家内部供应商承担所有的不良损失，包括挑选、报废、补货等发生的费用。最终还是成功了，进货质量从此得到了显著的改善！

这个案例的启发是：要管理集团内部供应商，而且是国外的供应商，说难很难，说容易也容易，就是不良损失成本的归属和责任承担方一定要理清楚，而且请总部出面来协调。

我还帮助公司制定了一个比较先进的质量报告系统，我是先制定了一个EXCEL版的，如下图所示，本来打算后续纳入到公司的MES系统中，但是没有等到那一天我就离开这家公司了。





时间来到了2014年3月份，我进入了职业生涯中的最后一家公司，这是一家位于上海的美国公司，也是世界上较早生产WIFI智能音响的公司。他们采用的是OEM整机代工的模式，让一家位于上海的台湾公司代工。我担任负责整机制造质量的资深质量经理。

这家公司的老板原来是做互联网的，非常具有创业精神和创新精神，做互联网发家后，进入了制造业，由于钱多，就招聘了非常多来自于知名企业的人。

但是，跟大多数高科技创新企业的初始阶段类似，高层管理者严重缺乏企业管理的意识、知识和经验。令人不解的是，这家公司特别看重一个员工的社交能力和所谓情商，在这些方面的要求相当过分。他们不管一个员工在业务中的实际能力和贡献，几乎只看别人对他的评价。在所谓的360度评价中，哪怕是有一个评价者对这个员工评价不好，那他就等着倒霉吧！美国的全球质量总监会定期与其他部门的领导询问自己部门的某位员工如何如何，就是这样缺乏自信的样子。因此，只有那些八面玲珑、擅长表演和表现的人吃得开，而那些只喜欢集中精力干实事，不怎么喜欢交际的人混不开。

在我刚入职的头半年里，代工厂那边几乎是每周都会有因质量问题导致的停产问题，其中零部件的质量问题占了一半多。该公司专门有一个SQE团队来负责供应商的质量。

真正的改观还是从一次音响装配时壳体破裂问题开始的。有一天，我一到办公室就接到了代工厂那边打来的电话，说是某个型号（在本文中特意隐去了真实的产品型号）的产品在装配壳体时，壳体的螺丝孔部位在打螺丝时产生了破裂，该批次壳体破裂的比例为30%以上！下面是一个示意图：



过了一段时间，SQE团队给出了原因和措施，原因是供应商的模具没有及时维护，导致塑胶入口流道存在堵塞，进而导致流道末端处的材料密度过低，强度不足。问题的现象确实也基本都是发生在远离流道入口的同一个位置，纠正措施是对模具进行维修。

然而，作为代工厂这边的质量负责人，我却是对这样的措施极不满意！我本来也的确想借此机会，牵头和组织一个多方团队，来从系统层面进行彻底的改善，我组织的“四方团队“分别是：

我们公司的两个团队——1、CM质量团队（我的团队）；2、SQE团队；3、供应商团队（不只是出问题的这一家，还有平时出问题前10名的供应商，他们轮流参与，一家供应商参与半天的时间）；4、代工厂IQC团队。

继续以上面这一家供应商问题为例。我在SQE团队和供应商提供的措施基础上问：你们是否可以确保下一次就不会再出现模具流道堵塞的问题了？很明显，维修模具这个措施肯定不彻底，因为他们没有从系统层面去找原因！在我的追问下，供应商终于说出了系统层面上的原因：因为在（出问题的）前一年的下半年，我们公司给他们的订单量增加了很多，生产增加了一个班次，而他们的模具只有一套，由于不能停工，就没有时间对模具进行定期维护。我又问：难道你们没有订单评审吗？供应商说有，只是没有邀请设备部门和质量部门的人参与。这不就是原因所在吗？这两个部门不参与评审，还有谁去关心模具的维护问题呢？

管理或系统上的问题的特点就是，单独拿出来看是很浅显，并不复杂，但是如果不通过系统化的、流程化的方式去识别和解决，在平时工作的过程中是几乎没有人注意到的。例如那家注塑工厂有上百套模具，如果负责模具的人不参与客户订单的评审会议，还有谁会去主动想到要增加一套模具呢？

这就是工作流程的意义所在，它帮助我们充分识别存在的问题。就像是在医院里检查病情一样，医生动不动要求病人做一个全套的检查和化验，其实医生这样要求，也是一种流程上的要求，这样可以帮助医生发现有可能只靠查看表象而想不到的问题和原因。当然，不排除也存在“创收”的目的。

其他供应商也分别参与了这场会议，也存在大量管理方面的问题，我们都一一识别并给出改进的建议，后续我们公司的SQE团队又进行了跟踪，最终供应商的质量得到了显著的改善，因零部件问题而导致的停产几乎就不存在了！

由于头两年，公司规模太小，在与这家台资代工厂合作时，处于劣势的地位，从高层到员工，在人家面前显得低声下气的，而且代工厂给我们的产线配备的质量管理人员的水平真的是一言难尽！随着订单量的不断增长，代工厂那边的生产线都增加了好几条了，我认为机会来了，就向代工厂的质量副总提出了配备高水平质量人员的要求，在我的再三要求之下，终于更换了一位比较得力的质量经理和一位质量工程师。

我还亲自动手，制定一个非常完备的过程审核的方案，如下图所示。



这个审核方案的特点有两个：门槛和权重。如果有的门槛条款不符合，则整个就不能通过，就让供应商停产改善，当然，这种情况极少，这个方法特别适用于对供应商的供货资质认证审核，以及新产品试生产前的确认审核；其他条款，依据关键程度的不同，赋予的分值权重也会存在很大的差别。这样就不会因为条款太多，而“掩盖”掉不符合的重要条款。

另外，我们还对一个条款实际执行的不同程度，给出不同的分数，如上图所示。

总之，在我去公司不到一年的时间里，我们对代工供应商分别从体系、工作流程、人员配置上进行了全面的提升，而且与SQE团队合作，促使零部件供应商从体系上进行了改善。代工厂的质量状况得到了根本性的改善！

这家公司的产品属于市场竞争性极强的民用消费品，必须快速地迭代、快速地研发和推出具有竞争优势的产品，方可不败。我给大家分享两个比较典型的案例。

研发部门为了追求独一无二的感觉，在其中一款产品的研发时，对音响的音罩小孔的加工，决定将原来采用压铸工艺，改为机械加工，这样看起来会更精致、更有科技感，如下图所示。然而，那么小的孔，现有供应链中甚至整个业界根本就没有能够实现的！



设计冻结后，压力转给了中国区的采购们。他们寻找了半年的时间，也没有找到能够满足要求的供应商！这样整个项目因此而搁置了半年之久！

折腾了很长一段时间后，终于有一家供应商可以使用激光打孔的方法来基本实现设计的要求，但产品上市后却反应平平！

这个案例给我们带来什么教训？在新产品开发的早期，也就是说在概念设计阶段，甚至在进行项目可行性评估阶段，就应当同步考虑供应链的实现能力和风险了，在这个阶段决定项目是否继续进行，还是改弦易辙，或者放弃，或者开始寻找和认证新的供应商，而不是等到设计完成和冻结后再去做这件事，如下图所示。



产品的控制系统是与另外一家位于珠海的美资企业合作生产，所以在另一个产品项目期间，整个研发团队加上我们上海分公司的人七八十号人，一起到珠海这家供应商那里办公，可见这个项目的研发成本是多么高吧。然而，这个项目的进程是相当的混乱不堪！

这样的项目，需要珠海供应商那边也要成立一个项目团队，但是在项目开始后，供应商的项目团队不固定，人员经常更换，产品的制造要求和出现的试制问题不能很好地传递给下一个人；制造中出了问题，首先公司内部团队吵成一团，如，SQE团队认为是设计问题，需要修改设计，而研发部门的人认为测量系统存在问题，吵来吵去没有定论；双方公司项目团队之间没有固定的职能对接，也没有问题反馈和升级流程，这直接导致了他们明明知道产品有问题，还照常向上海的整机代工厂这边发货，真的弄得我们这边哭笑不得。

整个项目一波三折，浪费了大量的时间和成本，关键是把每个人搞得精疲力竭，严重影响了大家的士气！包括高层和主管工程师在内的员工，在项目结束后就开始出现了辞职。

据说这个新产品项目花费了一个多亿！可想而知，这样的新产品上不上市还有什么意义？

这个项目结束后，公司的高层进行了反思和总结，成立了由公司高层组成的项目协调小组。

实际上，我个人认为这还是远远不够的，最起码，在与战略供应商进行合作时，必须先有一个研讨性质的会议，外企一般把这样的会议叫做Workshop会议，我在LEXMARK那家公司就主导过Workshop质量模块的会议，见前面的图片。在这个会议上，要确立双方合作的团队及各自对应的对接人员、目标期望、工作流程、各自供应商链的合作管理、资源配置、所需要的测试、问题解决流程、争议升级渠道等等，如下图所示。在这些工作做好后，方可开始项目的运作。





因此，大的项目并不能完全靠项目经理来进行管理，尤其是两家公司合作的项目，这需要双方公司的高层成立高级别的项目管理委员会，这首先需要高层管理者有这方面的管理认知，因为如果高层这边没有这方面的认知，他们的下属会有谁去主动建议呢？

我跟不少公司的高层经理有过交流，有些高层经理人根本就缺乏全局的管理意识，他们的眼睛里只有产品的技术细节。

由于这家公司的文化理念、管理方式存在很大的问题，在2015年底就开始走下坡路了，一个最典型的表现就是总部多位从苹果公司挖过来的研发工程师纷纷辞职。产品也被亚马逊（人家的主业还是一家电商）生产的一款小型智能音响竞争下去了，后来包括中国公司在内的同行厂家，纷纷主导了智能音响的市场。

这家公司的主要问题还在于产品战略和销售战略存在重大问题！

公司在智能音响的功能定位上还是比较明确的：方便人们享受音乐。但是在价格定位上却是太高了！小型的音响在2千块人民币左右，较大型的音响就八九千了。其他同行产品上市之前，这家公司的产品只是在欧洲市场上受欢迎，但是在中国市场上还是同样的价格定位，这样，用同样的产品就始终打不开庞大的中国市场。随着同行竞争者的入场，这家公司就迅速地走下坡路了。总体上来说，价格太高，远高于同行，而功能和音质又没有突出的优势。

价格高的原因，主要就是运营成本太高，光在研发项目上就存在巨大的浪费，平时还做一些毫无意义的所谓可靠性测试：所谓的应力测试的负载只是相当于平时运行负载的80%，我家至今还在使用着好几台当年可靠性测试下来的音响，没有任何问题，这些经历应力测试的产品当然是不能再销售了，我们是免费得到了。

在这家公司工作期间，要邀请外部的咨询师来讲课，是由各部门自己来联系的。我就有幸接触到了奥曼克（OMNEX）上海这家咨询机构。我从他们的那里了解到了咨询培训行业的情况，想到了我自己的工作经历和授课特长，以及以后的职业发展，更主要的是对这一行的天然的喜欢，我有就开始有了转行做咨询培训的打算。

到了2016年4月份，我终于辞职了，也正式结束了我28年（1988-2016）的制造业打工生涯，成为了一名独立咨询师。

经过了28年的风风雨雨，见证了中国波澜壮阔的改革开放大潮，从当年的就业包分配，到完全需要靠自己的能力去谋生存的过程。

经历了不同性质的企业（国企、外企、国内民营、兼职私企）、不同类型的行业（重工机械、高端电器、汽车零部件），见识到了不同国家和地区的企业的不同管理风格（中国、美资、台资、日资、韩资等）。做过工艺技术、产品设计、质量管理（战略质量、质量体系、供应商质量、质量工具、全产品生命周期的质量管理）、长达6年的英文兼职翻译（笔译）。

我的经历中不只是成功和经验，还有不少挫折和教训，更有不断地坚持、超越和蜕变！

工作过的企业不全是名企，这使自己见识到了更多失败的管理模式，同时也使自己养成了极强的自主创新意识，而不只是在管理成熟的知名企业中坐享其成，做一个流程上的一个小小节点和机器上的一颗螺丝钉。

这一切经历，为我现在的咨询和培训奠定了非常坚实的基础，练就了全方位的基本功，使我在面对咨询客户的各种不同情况时，能够快速、深入地洞察到问题的本质和根源。

我为我的并不完全光鲜的职业经历而深感自豪！！！

2016年11月28日，这是一个值得记住的日子，从这一天开始，我的职业正式掀开了一个新的篇章，一份能够带给自己极大快乐的职业。

11月28-30这三天，我在奥曼克上海，上了我的第一堂课——CQI-15焊接系统评估，并获得了4.94分（满分5分）的极高的评价！下图是我跟学员的合影。



出道即巅峰，我把28年的工作经历，用十几门课程呈现出来了，涵盖了“焊接技术”、“质量管理”，及“问题解决”三大领域。我的每一门课程，均有着不少于十年的直接工作经历。在这些课程中，只有一门（CQI-15）是讲标准的，其他全部都是基于自己的经验，从零开发的。

在开始这个新职业不到半年的时间里，我就与咨询机构一起拿下了一家德资集团公司的接近百万的咨询项目——QRQC（快速反应与质量控制），我是该项目唯一被客户总部考察并认可的咨询师。

由于咨询培训的市场机制和供需关系，人们对我的熟悉主要是焊接，人们贴在我身上的标签是“焊接专家”，其实，因为我有着上面的经历，我的质量课程和问题解决课程有着同样的深度和广度，甚至有着比我的焊接课程更多的独到见解！

与课程和咨询相比，我更愿意把我感悟到的和提炼出的精华分享给各位质量界的同仁，共同发展，为我们的国家做出自己的贡献！ 收起阅读 »

1Q-反馈历史绩效的趋势图(至少是过去12周的数据)

2Q-柏拉图分析帮助分析20%的原因分析来解决80%的问题

3Q-是一个措施跟踪清单来监控，以解决上面的影响80/20规则(80%的总机会通过的主要贡献者20%驱动)

4Q-佩恩特图（Paynter）它是一个在纵轴上有缺陷类别和在横轴上有时间序列的矩阵，并可以显示改善措施有效性的图表(此图要求显示至少过去12周的数据)。当对缺陷采取纠正措施或改善行动后，如果这些措施有效，你应该会看到佩恩特图中数字上的改善。 收起阅读 »

导语：之前写过一文《质量高手是怎样的？很厉害的那种》在各大平台上也得到了几百个赞。那到底怎样才能成为质量管理的高手呢？刚好这段时间重温了金庸老爷子的《射雕英雄传》，郭靖从资质平平，一步步进化到武林高手，侠之大者。突然发现，可以向靖哥哥的经历一样，成为高手。

今天，想分享的是如何向靖哥哥学习成为一代高手。我相信这对职场的你，特别是新晋的小白会有启发。

Round 1：蒙古大草原 VS 工厂端

郭靖出道前是在蒙古大草原这个温柔乡中，不仅仅骑射之术了得，有华筝姑娘常伴左右，还备受大家的喜欢，好一个金刀驸马。在这种环境下，虽然见识有限，也过得很悠然自得的。
 
正如我们刚毕业进入工厂的文化人一样，有一定的文凭，在里面是很容易受到产线大妈，工厂领导的喜欢的，也很有很大机会在里面找到自己的“华筝姑娘”，老婆小孩热炕头地安稳地生活下去。

郭靖在这个时候的武术很简单就是骑射之术，然后就是江南七怪传授的七种武功，耿直boy如果不是得到全真教马道长传授的内功心法，连江南七怪的功夫，郭靖都用不好。
 

• 骑射之术=3现、4M、5WHY、8D

精通此基本功便可在工厂和制造现场解决问题，得到上司赏识，甚至有华筝姑娘的青睐


 

• 江南七怪的功夫=QC 七大手法

初级阶段，应该去认真刻苦学习QC 七大手法，毕竟这也是一种上乘的武功，是你以后闯荡江湖必备的。但学这个不能只练习，不思考，不实践，否则很难有长进。
 

• 全真教内功心法=PDCA

全真教的内功是武林中数一数二的高端货，马道长给郭靖带来了科学的思维模式和习惯，郭靖通过平日练习武功，晚上修炼心法，进而使武功飞跃上了一个台阶。我们初学者，也应该使用PDCA的方法，不断地进行反思，复盘，活用QC 七大手法。
 
Round 2：初闯江湖VS 跳槽

郭靖后面离开大草原和华筝，去闯荡江湖了，很快他遇到了其一生的伴侣黄蓉，也遭遇到了五光十色的人，经历了大大小小的战斗。没有黄蓉，就没有后面的郭靖。

很多质量人也会跳槽，那么，这个时候我们就要努力去找到属于自己的“黄蓉”，哈哈，我说的不仅仅是找个对象
。

• 黄蓉=对象，更等于好公司

如果不是黄蓉，洪七公会教郭靖降龙十八掌吗？周伯通会教他七十二路空明拳、左右互搏、九阴真经吗？他能对付得了老毒物欧阳锋，黄老邪吗？SO，找到“黄蓉”，very 关键。


好公司就是一个质量人的“黄蓉“，她会给予我们很多资源，也会提供舞台让我们和”坏人“们战斗，打怪升级。 

• 宝蛇血=英语技能、软技能

郭靖初闯江湖的时候，阴差阳错被梁翁的毒蛇缠身，然后喝了宝蛇血，进而功力大增。如果我们能有英语等语言能力、软技能的加持，我们的工作和武功也是可以得到大的提升的。另外，要抓住每次被“毒蛇”缠身的机会，从挫折中学习，复盘提升。
 

• 洪七公=好上司

洪七公武功高强，为人正道。正是因为有了黄蓉，郭靖认识了洪七公，并由洪七公带领着进入顶尖高手的行业。经过洪七公的培训指导，可以与老毒物和黄老邪等高手切磋而不落下风。

在工作中，我们要善于利用公司这个平台，跟优秀的人学习，特别是自己的上司。但不仅限于上司，三人行，必有我师。自己要学会学优势的人学习，发现自己的伯乐。
 

• 降龙十八掌-FMEA，风险预防

洪七公教郭靖降龙十八掌，郭靖还没全学会，就可以大杀四方，可见此武功之厉害。质量人如何学懂FMEA，懂得风险预防，就正如懂了降龙十八掌一样，可以独挡一面了。
 
Round 3：华山论剑，高手对决
郭靖学得降龙十八掌后，认识了周伯通。周伯通不图名不图利，自带搞笑细胞，又给传授了几个顶级武学。我们也要利用公司这个平台，学供应商，学客户学习，乐于学习各种质量管理的方法和工艺。他们就是我们的“周伯通”
 

• 七十二路空明拳=质量管理体系知识

学习质量管理的体系知识，把各种过程、工具，融会贯通。懂得预防为主，质量前置。从单点的能力，升华到作战体系。质量管理体系不仅仅是ISO9001，更是每个公司的质量管理的方法，学习行业最佳实践，如“质量阀”，“产品成熟度评估”等。
 

• 左右互博=技术知识+质量管理知识

 
如同左右手一样，参与实践问题的解决，快速，高效。这个可以抓住机会在公司的内部，供应商端，客户端学习。

 

• 九阴真经----IATF五大工具

九阴真经是集武术之精华而成的一门顶尖武学，正如五大工具APQP\PPAP\MSA\SPC\FMEA一样涵盖了所有的质量精华，如何悟透此功，定能打开任督二脉，武功进入化境，返璞归真。

Round 4：江湖险恶，保持初心

在江湖中，郭靖遇到了欧阳克，杨康等小人，还得不时与老毒物欧阳锋，黄老邪切磋比拼，也得到了一灯大师的指导。




我们质量人在职场中，也肯定会遇到各种小人，各种门派斗争，也会遇到贵人指点和帮助。这时，我们就要保持初心，永远做一个正直，诚信的人，不要因小失大，特别是面对诱惑的时候。

杨康=不怀好意，抢功的同事

老毒物=能力强+质量意识低+质量作对的大佬，如生产老大，供应商老板


黄老邪=亦正亦邪，出问题就指责质量的大佬，如市场部大佬，采购大佬

一灯大师=能力强的正派，难请得动的大佬，如研发大佬，外面的培训机构
 
Round 5：侠之大者

郭靖成为绝顶高手后，得到了武穆遗书，从而带兵打仗，成为一代将领。我们质量人也是应该朝着这个方向，当武功足够的时候，学习质量管理手册，领导力等，努力向管理层晋级，从冲锋陷阱到统帅三军



最后的话

“鲜衣怒马琴酒，江湖快意恩仇”，希望质量人能像郭大侠一样找到自己的"黄蓉“，在小人和刁难中锤炼，一步步成为绝顶高手，然后统帅三军，继续行侠仗义。始终不忘初心，勤奋好学、正直、诚信。

学习如春起之苗,不见其日增,而日有所长，点我关注，一起成长
 
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今天进行了论文开题答辩，还挺顺利，老师也提了一些建议，按照建议修改修改即可，总的来说只要不是很离谱，开题答辩基本都能过。
今天也宣布了4月份建议结果，我参与评选的一个建议得了金奖（第一）。之前我有提过这事（当时是建议的presentation,要这个月才出结果），所以整个SZ Site今年的两个最佳建议目标由我负责的qualit team全部完成了。
答辩完成之后去了一家德资企业参观，本来约的是下午去，答辩十点完成后不想浪费时间就联系了他们的HR，主要的目的也是为了自己最终的选择，是离开目前已经服务了9+年的公司还是加入他们。对于自己这个黄金年龄（自诩是的），乘自己还有冲劲和学习的动力，需要有一些挑战和机遇，这也是我去参观的原因。留下，不会担心因为疫情的影响而失业的问题，个人发展在未来两年也还能向上走走，但是公司的机制我很清楚；去参观的德资企业也还不错，总部在德国，给我的title和目前一样，整个深圳site分两个BU,quality team的规模比我目前的要小，但是处于快速成长的阶段。 HR小妹带我参观了车间(因为临时改时间，他们的BU head还在会议中），参观过程中我主要问她的是员工关怀这一块的问题， 车间自己也看就行了，她介绍估计也不清楚，我也能看出一些问题。最后快12点了和BU的head又聊了大概半个多小时，他透露了目前的工艺部门负责人因为英语问题和总部沟通比较麻烦，这也是他为什么在和我remote interivew的时候一开始就要我说英语的原因(我目前的上司是法国人，所以英语上有些优势）。 收起阅读 »

为了9/4的绿带考试，奋斗。。。
在充实自己的同时，提高自己。

我经常会被问到这么一个问题：样本量多大就不用进行正态性检验了。殊不知，这问题的本身就是错误的，并不是样本大，就一定要服从正态分布。我们可以轻易举出一个反例来说明这个问题。比方说就用1-1000这一千个（甚至更多）自然数，组成一个样本，那么这个样本的分布就不是正态分布，因为1-1000服从的是均匀分布。另外，数据的分布基于形成的机理，有的分布天生就非正态（如寿命数据）。

但有些朋友，并不觉得这是一个错误的问题，甚至在他们的学习中还流传着这么一个说法：样本量大于30就可以认为是服从正态分布。当你向他问为什么的时候，会得到一个专业的解释——中心极限定理。

中心极限定理

中心极限定理（Central Limit Theorem）是统计学中最重要的结论之一。在这里，我并不想给出中心极限定理专业的定义，只需要了解它告诉我们：来自某总体的一个样本，无论该总体服从什么分布，只要样本容量足够大，其样本均值都近似服从正态分布。

请注意这里的说法：“样本均值“近似正态，而不是样本本身服从正态（不是说你抽了30个样品组成的样本数据就正态）。这里又有一个大家疑惑的地方，样本容量足够大，多大才是足够大？这个问题的答案和总体分布的形状相关，如果样本本是来自近似对称分布的总体，那么当样本量取相当小（如样本量取5）的值的时候，正态逼近的结果也会非常好。然后，如果总体的分布严重倾斜，则样本量必须取相当大的值。根据检验，对于大多数总体来说，样本容量取30或者更大，就足以得到令人满意的正态逼近结果。我想这可能就是错误认为样本量大于30就认为是正态分布的出处了。

模拟掷骰子展示中心极限定理

为了展示中心极限定理，模拟多次投掷骰子来说明。

假设您掷骰子 1000 次。您希望得到相等数目的 1、2 等。让我们查看 1000 次骰子的分布（图1）。



现在假设您将投掷 2 次，并采用两次投掷的平均值。您还将重复此试验 1000 次。让我们来看看两次投掷的平均值的分布。这种分布如图 2 所示。您是否注意到在只进行了两次投掷的情况下，平均值的分布已经呈现出了土堆形？



假设您现在投掷骰子三次，然后取三次投掷的平均值。再次重复此试验 1000 次。让我们来看看此举对投掷的平均值分布有何影响。这种分布如图 3 所示。同样，分布的形状与正态分布的形状相当接近。您是否注意到分布上发生了其他变化？



让我们投掷骰子五次，并取其平均值。再次重复此试验 1000 次。这种分布如图 4 所示。您是否已开始注意到所发生的情形中存在任何模式？



让我们继续增加平均投掷次数。此时您将投掷 10 次，并采用 10 次投掷的平均值。这种分布如图 5 所示。



现在，随着您增加投掷次数，将看到两个现象。首先，您会看到，平均分布的形状开始与正态分布的形状相似。其次，您会看到，随着投掷次数的增加，分布变得越来越窄。让我们继续增加投掷次数。此时，您将投掷骰子 20 次。这种分布如图 6 所示。



到现在，您应该确信增大样本数量对样本平均值分布是有影响的。您将再次增大样本数量，以强化这种认知。此时，您将投掷骰子 30 次。这种分布如图 7 所示。



让我们看看所呈现的情况，在一个图中绘制大小为 2、5、10、20、30 的样本的直方图，以查看变化的分布。

从上面的模拟结果，可以知道，当样本量大于30的时候，那么样本均值（取了1000次样本，得到1000个均值）的分布基本呈正态分布。

另外该定理还指出，如果根据总体不断重复绘制随机样本数量 n 以及有限均值 mu(y) 和标准差 sigma(y)，然后在 n 较大时，样本均值的分布将近似呈正态分布，并且均值等于 mu(y)，标准差等于 (sigma(y))/sqrt(n)。 收起阅读 »

六西格玛是一种质量改进方法，企业已经使用了几十年 - 因为它取得了成果。六西格玛项目遵循明确定义的一系列步骤，世界各国的每个行业的公司都使用这种方法来解决问题。

但是，六西格玛在很大程度上依赖于统计和数据分析，许多对质量改进不熟悉的人感到受到统计方面的威胁。你不必被吓倒。虽然数据分析确实对提高质量至关重要，但六西格玛的大多数分析并不难理解，即使您对统计数据不是很了解。但使用Minitab熟悉这些工具是一个很好的起点。本文简要介绍六西格玛中常用的10种统计工具，了解它们的作用以及它们为何如此重要。

1.帕累托图（Pareto图）



帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点，该观点认为大约80％的结果来自20％的原因。即使在我们的个人生活中，也很容易想到例子。例如，80％的时间你会穿买的衣服中20％的衣服，或者你在图书馆80％的时间只会听网易云音乐中收集的20％的音乐。

帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。它是一种特殊类型的条形图，旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来，使您能够专注于最重要的问题。例如，如果每次出现缺陷类型时就收集有关缺陷类型的数据，则帕累托图会显示哪些类型最常见，因此您可以集中精力解决最紧迫的问题。 

2.直方图



直方图是连续数据的图形快照。直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。它显示了大部分数据落在哪里，以及最小值和最大值。直方图还显示您的数据是否为钟形，可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。

3.Gage R&R



准确的测量至关重要。你想用自己认为不可靠的数据来衡量自己吗？你会继续使用从未显示正确温度的温度计吗？如果您无法准确测量过程，则无法对其进行改进，这时Gage R＆R就有了用武之地。此工具可帮助您确定连续型数值测量（如重量，直径和压力），当同一个人反复测量同一部件时，以及当不同的操作者测量相同部件时是否准确和精确。

4.属性一致性分析



另一个确保您可以信任您的数据的工具是属性一致性分析。Gage R＆R评估连续型数据的重复性和再现性，而属性一致性分析评估的是属性数据，例如通过或失败。此工具显示对这些类别进行评级的人是否与已知标准，与其他评估者以及他们自己一致。

5.过程能力分析



几乎每个过程都具有可接受的下限和/或上限。例如，供应商的零件不能太大或太小，等待时间不能超过可接受的阈值，填充重量需要超过规定的最小值。能力分析向您展示您的流程与规范的完美程度，并深入了解如何改善不良流程。经常引用的能力指标包括Cpk，Ppk，Cp，Pp，百万机会缺陷数（DPMO）和西格玛水平（Z值）。

6.t检验



我们使用t检验来比较样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值。例如，工艺参数调整后，想确定钢筋抗拉强度均值是否比原来的2000要高。如果您从两家供应商处购买调味糖浆，并想确定各自出货量的平均量是否有差异，您可以使用双样本t检验来比较两家供应商。 

7.方差分析



t检验将平均值与目标进行比较，或者将两个平均值相互比较，而ANOVA（方差分析的缩写）则可以比较两个以上总体的均值。例如，ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。例如，您可以同时比较3班次的均值和2个制造地点的均值。

8.回归分析



回归可帮助您确定输出与一个或多个输入因子之间是否存在关联。例如，您可以使用回归来检查公司的营销支出与其销售收入之间是否存在关联。当存在变量之间的关系时，您可以使用回归方程来描述该关系并预测给定输入值的未来输出值。

9.DOE（实验设计）



回归和ANOVA最常用于已经收集的数据。相比之下，实验设计（DOE）为您提供了一种有效的数据收集策略。它允许您同时更改或调整多个因子，以确定输入和输出之间是否存在关系。收集数据并识别重要输入后，您可以使用DOE确定每个因子的最佳设置。

10.控制图



每个过程都有一些自然的，固有的变化，但稳定（因此可预测）的过程是优质产品和服务的标志。重要的是要知道过程何时超出正常的自然变化，因为它可以指示需要解决的问题。控制图将“特殊原因”变化与可接受的自然变化区分开来。这些图表随时间变化绘制数据并标记失控数据点，因此您可以检测异常变化并在必要时采取措施。控制图还可以帮助您确保在未来持续改进流程。 

小结

六西格玛可以为任何企业带来巨大的利益，但是获得这些收益需要收集和分析数据，以便您了解改进的机会并做出重大和可持续的变革。六西格玛项目的成功往往取决于在许多领域都是高技能专家的从业者，而不是统计数据。但是，通过对最常用的六西格玛统计数据和易于使用的统计软件（如Minitab）的基本了解，您可以处理与提高质量相关的统计任务，并自信地分析您的数据。 收起阅读 »

本人刚入质量行业，质量行业都有什么岗位，目前我司设有巡检和出入库检。本人在质量助理一职，平时处理各种问题

最近一直忙于研究生论文开题报告，没有记录太多的东西。今天无意中在自己工作电脑上找到了之前的两本电子书《质量无泪》和《质量免费》，还是9年前刚进公司的时候收藏的电子书，因为刚进公司从事的不是质量相关的工作，也不是在质量部门，所以这两本书我记得当时也只是草草了了的过了一下，一直也不知道放哪里去了。也许是冥冥之中的猿粪，两本经典的东西突然出现了。经典的东西，总能给你一些启发。
我刚接手目前这个质量部门的时候，我记得我的上一任告诉我他把这个部门弄的很好了，不用我担心（我和我的上一任交接不到3个工作日）。后来我慢慢发现QCP/WI规定的和做的有很多的gap,所以我今年的一个目标就是梳理每个工序的QCP/WI,和实际的对比，不统一的一项一项改。工程师将四十几项列出来，有很多还涉及到关键质量管控项目， 我不能让质量管理流于形式，质量管理设计的这么好，不是为了面子上好看，也不是为了审核，是要真正的做好质量。有时候我在想，怎么样才能做好质量，大家都在谈论要预防。如何预防，不就是基本要做好么！基本的东西都做不好，何谈预防？ 收起阅读 »

1.质量的定义
The concept of quality

一组固有特性满足要求的程度
The Degree in which the inherent chacteristic meet the requirement




2.两种质量观
Two views on Quality

符合性质量：符合所有的要求
Compliance quality：meet all the requirements

适应性质量：符合顾客的要求，顾客满意
Adaptative quality：meet the need of customer and provide satisfy.





3.朱兰的大”Q"与小“Q"观点
Big ”Q" and little “Q", Juran‘s view on quality.










4. 质量特性
Quality characteristic


把感性的、混淆的顾客需求转化为理性、清晰、技术或工程的语言
Transfer the emotional，confused customer needs to rational,clearly,technologycal,engineering language.




分类types
技术性方面的质量特性：如耗油量、速度
心理方面的质量特性：如服装款式、汽车象征的地位和气派、食品的味道
时间方面的质量特性：产品寿命、电力供应的及时性
安全方面的质量特性：漏电保护
社会方面的质量特性：法律、法规、环保、伦理

Technical  characteristic : such as fuel consumption,speed.
Psychological quality characteristic ：Such as clothing style,the status and style of the car symbol, the taste of food
Quality characteristics in terms of time：the product lifetime，timeliness of power supply
Quality characteristics in terms of safety：Leakage Protection
Social quality characteristic：laws,regulations,environment protection,ethics




5.产品的质量特性
Quality characteristic of products


性能：
产品满足使用目的所具备的技术特征

寿命：
产品在规定的使用条件下完成规定功能的工作总时间
可靠性：
产品在规定的时间内和规定的条件下，完成规定功能的能力

安全性：
产品保证顾客的生命不受到伤害、身体和精神不受到伤害、以及财产不受到损失的能力

经济性：
产品在生命周期内的成本和费用方面的特征

Performance:
the technical characteristic of the product to meet the purpose of use.

Lifetime:
the total time of which the product complete the specified function within the specified time and under the specified conditions

Reliability:
the ability of product meed the specified function within the specified time and under specified conditions.

Safety:
the ability of the product to ensure that the customer's life is not harmed,the body and mind are not harmed,and the property is not damaged.

Economy:
the characteristics of a product in terms of costs and expenses over its life cycle 收起阅读 »

本人新来的，从事品质行业已经4年了，应该还是个新人吧。还请各位大神多多指教

人类一直试图让机器具有智能，也就是人工智能（Artificial Intelligence）。从上世纪50年代，人工智能的发展经历了“推理期”，通过赋予机器逻辑推理能力使机器获得智能，当时的AI程序能够证明一些著名的数学定理，但由于机器缺乏知识，远不能实现真正的智能。因此，70年代，人工智能的发展进入“知识期”，即将人类的知识总结出来教给机器，使机器获得智能。 无论是“推理期”还是“知识期”，机器都是按照人类设定的规则和总结的知识运作，永远无法超越其创造者，其次人力成本太高。于是，一些学者就想到，如果机器能够自我学习问题不就迎刃而解了吗！机器学习（Machine Learning）方法应运而生，人工智能进入“机器学习时期”。机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。机器学习最大的突破是2006年的深度学习。深度学习是一类机器学习，目的是模仿人脑的思维过程，经常用于图像和语音识别。深度学习的出现导致了我们今天使用的(可能是理所当然的)许多技术。当你问你的iPhone关于今天的天气时，你的话语会用一种复杂的语音解析算法进行分析。如果没有深度学习，这一切都是不可能的。

机器学习与统计区别





机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。
通常学习一个好的函数，分为以下三步： 
1、选择一个合适的模型，这通常需要依据实际问题而定，针对不同的问题和任务需要选取恰当的模型。 
2、判断一个函数的好坏，这需要确定一个衡量标准，如回归问题一般采用欧式距离，分类问题一般采用交叉验证函数。 
3、找出“最好”的函数，如何从众多函数中最快的找出“最好”的那一个，学习得到“最好”的函数后，需要在新样本上进行测试，只有在新样本上表现很好，才算是一个“好”的函数。
机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着，与其显式地编写程序来执行某些任务，不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。有三种主要类型的机器学习：监督学习、非监督学习和强化学习。





【案例分享】为了预测过程输出性能，提高客户满意度及产品质量，现从数据库中批量导入了2019年5月份生产报表，检测产品能否满足规格要求及相关生产环境，试分析影响产品质量的相关原因及预测结果。
本例共有9个变量，近5000个测试数据，其数据表如下：



在Minitab最新发布的版本Minitab19.2020中，除了可以将Python的脚本可以导入Minitab加载分析之外，还增加了机器学习的CART分析法。我们将上述案例用CART分析步骤如下：
1、统计---预测分析---CART分类，将响应和影响因子分别填入对应位置



2、点击 先验/成本，设置误分类成本



误分类成本就是判断错误的风险，例如，在医学影像检测中，把健康的人误诊为病人还不是最糟的情况，只要医生能对诊断结果进行复查，并把健康的这个人找出来就可以了。但反过来，未能诊断出真正的病人而不提供给他任何治疗，则就非常危险了。默认情况下，Minitab 使用相等的成本 1。
3、点击 验证，选择验证方法



设置模型验证：数据通常被分为训练数据和测试数据
训练数据（学习数据）通常被用来创建模型及评估模型的系数；测试数据通常检模型性能，通过测试数据得到拟合值，在用训练数据的数据和对应的拟合值进行比较来检验模型的预测性能通过验证，防止模型过度拟合若用同一组数据来拟合模型并评估模型的拟合优度，会导致过度拟合，过度拟合的模型并不能用于很好的预测…..





4、点击 选项，设置节点分裂方式



默认的节点分裂，选择 基尼



对所有对话框点击 确定，查看Minitab输出（部分）：



默认情况下，Minitab 为误分类成本在最小误分类成本 1 个标准误内的最小树生成输出。也可以识别最优树的序列中探索其他树。终端节点数越多，模型就越复杂。





ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。
点击ROC图左下角的预测，可以根据模型预测不同场景下的输出概率。



总结：
机器学习是目前业界最为火热的一项技术，从网上的每一次淘宝的购买东西，到自动驾驶汽车技术，以及网络攻击抵御系统等等，都有机器学习的因子在内，同时机器学习也是最有可能使人类完成“AI 梦”的一项技术，各种人工智能目前的应用，如微软小冰聊天机器人，到计算机视觉技术的进步，都有机器学习努力的成分。作为全球领先的统计分析软件，Minitab在2018年收购了SPM，并在Minitab.19.2020版中增加了预测分析的CART分类和CART回归功能，能够帮助我们了解一些机器学习的相关知识与概念，更好的理解为我们带来莫大便利技术的背后原理，以及让我们更好的理解当代科技的进程。 收起阅读 »

The position you stand on. 你所站的高度，或者叫--在其位，谋其职。
客户的一个投诉8D结了，简单来说不是shenzhen工厂的问题，涉及到其他国家的兄弟工厂，但不管是不是其他兄弟工厂，从集团的组织构架上来说都是属于OPS(生产）这个大链，都属于一个集团的VP管，我发出了这个8D,同时说明了另外一个工厂与BU的沟通问题，需要BU去调查他们之间的communication issue.
客户投诉，我们都会把邮件CC给shenzhen plant head和VP, VP收到邮件后回复very disappointing, “ if this is OPS porblem, it should be fixed by OPS and can`t ask BU to investigate.",他邮件当然没有直接呼我，呼的是我的老板Site quality manager,他也知道这个8D一定是经过site QM review过的。
这种集团高管的邮件我们当然也会注意，事后自己也反思了，自己站的角度还是不够，从集团VP来讲，是其他兄弟工厂的问题，还是属于生产问题，就是他VP的问题。 我所站的角度是从深圳工厂来讲，不是深圳工厂的问题，当然不希望在我们的performance里面，因为客户投诉我们每年都有指标，少一个投诉，完成年度目标，年终奖不受影响。
每个人岗位不一样，角色不一样，所思所想也不一样，公司的每个岗位的人对自己的工作scope都有不一样的思考。但是如果你想向更高的职位发展，要学会更高职位的人想的是什么。 收起阅读 »

      我们产品的可靠性测试定义由之前我的QE来完成，前两天集团的VP想把我们的relability monitoring 的WI和近期的报告share给印度工厂，当我在找之前的可靠性报告的时候发现之前的QE尽没有总结！之前我有提过5月初这个QE我最终选择了fire,这也是一个原因--做事欠妥。自己整理吧，零零散散能找到一些相关的测试，常规的IC我想大家都应该有TC, TH, salt mist等，虽然之前没有做过，公司的报告也是有一套模板，拿来用即可，但是耗时，花了我几个小时的时间，到车间去转转的时间就少了，好在今天会议不多， 给到VP的东西不能有漏洞。
      新招的QE今天入职，面试的时候我对这个QE还是挺满意，期待后面能给我大的support， 各种体系如IATF/ISO等都certificated,还有实战经验，也是Lean 6 sigma green belt。 
     去年提拔起来的一个QC leader还需锻炼和培养，对于QC的月度排班我一般不会介入，我给的指示在这个QC leader那里还是执行欠佳。今天和我讨论QC加班，排班这个事情超过一个小时。之前给自己定了一个规定，每天尽量抽半小时到一小的时间在人身上，你的思想在不断的反复和这些QE, QC leader沟通下还是能有一些效果， 今天的一个多小时希望看到效果。
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今天生产没什么特别事情，上午主要带新QE开了很多的daily meeting, 下午没什么会议，刚好有时间来看看明年的budget，AVI—auto visual inspection是一个我这个部门较大的invest,  目前我们的产品出货前是100%全检，全靠QC人为检查，效率还好，但人做的事情总会有出错的时候。这个项目能替代人工，但是最终在市场上能不能找到这样的设备—TBC. 看了我的上一任留下来的一些资料，整理了一下，投资差不多90万， HC减少4，又到了算ROI的时候。
后面去了车间看了QC 的buyoff，主要是想去看看那些仪器具体怎么操作的， 刚好QC在做buyoff, loop height, ball shear, pull test, ball height 等，两个QC操作的很熟练，标准也很清楚，顺便也检查了一下自己QC技能到底怎么样。
走到生产一个工序，当时有一台机器的停机引起了我注意，当一个单数量完成后（一个单20k/reel），原材料的一卷还未完(原材料一般4-50K/reel)，中间会隔一段空的不生产（最终报废），但是中间空多少，询问了好几个员工都回答没有确切的规定，都是回答大概多少， 每个人的标准不一样，当时我看到那个员工至少空了100+pcs，如果我们能定义一个数量，每年按800M的量来算，能节省多少原材料了？
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今天是周五，确是会议比较多的一天。
深圳quality site今年对process audit 做了optimization, coordinate是一个SQE， 我和另一个事业部的quality manager全力support，前期做的很多工作主要是制作process audit过程成要问的一些问题，今天是在我所负责的一个工序进行Demo audit, 问题很基本，审核对象主要是针对操作员和技术员， 目的也是为了生产操作员按照WI/SW作业，减少人为的错误。因为时间的限制，只做一条线或者一台机器audit, findings会延伸到其他线或机器,actions的verify也会相应延伸。 这个也是我今年想做的一件事，在各个方面都比较成熟的情况下，提高质量的一个方法就是抓基本，保证基础不出错，而且今年我的另一个已实施的方案就是GAMBA walk+7 basics相结合，效果也初见成效。
下午做了最佳建议的竞选presentation, Quality Shenzhen Site今年的目标是获得两个最佳建议，在做presentation之前，CI部门宣布了上个月的最佳建议获奖名单，我负责的quality部上个月参与竞选的一个建议成功入选，完成年度1/2目标，另一个最佳建议按理来说应该有另一个事业部的quality去完成，这样整个Shenzhen site的目标就可以达成，anyway我既然有，那就去参选吧，能不能成功入选，下月见分晓。 如果我完成了整个quality的这个目标，希望年底我能向site quality head给我的团队争取到更多的利益。 收起阅读 »

        企业经营经营ERP沙盘模拟从去年底延期到今年五月，这是MBA必修的一门课程，着实过了一把财务总监的瘾。课程开始之前还在想，一个干质量的人来搞财务，能不能胜任这个角色？anyway，这也是一个训练换位思考的机会，企业经营的最终目的看的不就是财务指标么。
        作为财务总监，严格谨慎的控制了每一笔支出，采购原材料用了多少，打了多少广告费，缴了多少税等等，每一笔记录的清清楚楚，感受到了财务记流水账的工作。当然，重要的还是在投资的时候，每次投资，扩线，在大家觉得要投资的时候（小组成员要么做金融，要么做销售），被我要求先算投资回报率开决定是否扩产，最终原本大家都同意要扩生产线的决定被否，因为投资价值不大而放弃。
        每年度经营结束，财务要做的最重要的两张表是利润表和资产负债表，利润表中最重要的一个指标就是最后的净利润，体现了企业经营赚不赚钱，而资产负债表中，所有者权益则体现了股东的利益。一个公司经营的好不好，净利润，流动资产，固定资产，负债和所有者权益，是几个最重要的评价指标，所以大家在投资某个公司股票的时候，一定要看看这几个指标。
        几天沙盘模拟下来，切身感受到了做实业的不容易，财务总监这个角色，确实也培养了自己换位思考的思维，任何决策之前应该要想想这个决策能否给公司带来价值，如果一批产品出现了瑕疵，作为干质量的人来说，先quarantine 再来想最小程度减轻损失的对策，只要没报废，至少给流动资产做点贡献。当然，自身对财务知识的认识也更深一步。
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上周被动住院。120急救中心拉我进的医院。终于让我被动的暂停了手中的工作，可以静心思考一下这几年的转变。
目前已从医院出来，幸好没有大碍，只是脑神经有些发炎造成的晕眩。论坛很久没上，看了太多的质量问题和人和事，想放空自己，随性谈谈自己的一些经历和感受，权当给大家做个参考，不喜勿喷。
本人的职业生涯经历了三家主板上市公司（第一家4年A股上市公司、第二家跟随上市A股8年多、第三家全球化汽配零部件企业2年），最大的企业市值曾经做到过600多亿，是整车厂一供。最高职位是集团质量总监，直线向我汇报8人，虚线（业务线）汇报我7人。一年365天，每天都跟打仗一样，赚性价比不高的钱，顶了很大的压力，不知在线的质量人是否有同感？越到质量高位，越是压力山大，实在不行了，我就转型做了营销，目前在一家几个亿的小公司做个营销副总，压力没有那么大，钱赚的不多不少过过日子。
谈谈自己的感受。因为现在找我去做质量总监的公司和猎头也不少，我跟一些中小型企业的老板谈，谈着谈着，他们就说我是他想找的人。我说不对，因为你不是想找我，你只是想一转头找个会变戏法的，把你公司所有的品质问题，管理问题解决了。本身这个愿景是好的，但是理念不对，我不能跟你合作的理由，我怕耽误你，也耽误自己。一开始谈的时候，我也需要说清楚，质量人就是做品质管理工作的，产品的质量是生产制造出来的，我能做的，只是持续让这个企业循序渐进的改善，改善方方面面，而大多数中小企业的老板焦虑，他们都想一招变天，一个晚上把所有问题解决，质量就好了，其实这是不可能的。
看了很多企业，说质量经理 质量总监 待不住。错了，我相信大多数能做到这个位置的人，都是有一定能力和阅历的，为什么待不住？马云那句话说的还是合适：1、钱没给到位；2、心受委屈了； 老板们都想着性价比高，无可厚非，其实质量能不能做好的呢？ 可以的。为什么做不好？该花的钱没花到位，该做的事情没有做。什么是该花的钱没到位？ 人、机、料、法、环、测。。。。。你看，这就不是品质问题，是经营问题。
人，该请的人没有请，该设立的品质管理岗位没有设立，该花的钱是成本，为了降低成本，中国企业家们把人工成本降低到极致，是为了能够在市场招标和报价的时候能够有更多决定权，拿到订单，所以，人员成本省了很多，中国制造企业跟外企相比，待遇差的不是一点点，虽然最近十几年好了一些，但本质上就是没花钱到位雇佣该雇佣的专业人员；
设备就更不用说了，水更深，很多玩法，有些设备供应商大多数可以先给设备后结账，为了赢取订单不折手段，试问这样的设备能好吗？外资企业一套生产线1千万，我们有些同类国产生产线500万，差一半都有，精度能保证？过程质量控制能保证？先天不足，怎么治疗都是劳民伤财！
再说料，供应商管控。SQE呢？ 呵呵了吧，采购拼了老命降低成本吧，质量，再说吧。因为KPI考核指标考核采购行不行的，降低采购成本几乎是每家企业普遍需要的。是不是该花的钱没花到位造成的品质问题？当然，我并不是说减低成本不对，公司要盈利OK的。我的意思是一定要在质量确认的情况下降低成本，很可悲的是，大多数企业家老板，就看到了后面降低成本，没有去重视品质，还有一些只停留在嘴巴里。
法就是制度，中小型企业转型升级过程中，很多流程需要再造，我只有一句话，IATF16949体系管理文件，有几家企业不是两套皮的？是真正落地落实到位的，就足够了。就是制度，就是体系文件，就是法。有几个部门重视？几个老板重视？质量人寒心就是在这里，望眼欲穿 无力回天。
环就是生产制造环境，公司内部环境。为什么民营企业跟外资不能比，很多质量问题是由于外资企业内部本身就有很好的控制品质的氛围，是这样的环境造就了一批批的公司骨干，需要沉淀和学习积累的，不是一朝一夕能够建成。中国中小型企业，先解决温饱问题和生存问题吧。
测就是测量仪器了。能在这方面配资源的，要么就是市场客户要求，要么就是自身最低品质需要。极少有企业主动在这个检测领域领先的，成本不允许。
说了那么多，大多数问题其实是企业家老板自己造成的。那有些企业还是真正想把质量做好的，也原意花钱下去，这种企业太少了，持续的就更少，毕竟在头部企业工作又要高位的，太难了，生存也是很艰难的。有个80后接班的二代跟我谈，我们私交不错，他一直拉拢我去他企业，他说帮帮他，我没同意。不是我不愿意，我觉得根本帮不上。质量做了十五年，经验能力是一方面，更多的是要从企业发展的角度来看问题，大多数中小型企业，年销售5亿以下的，都会面临转型升级等这样那样的质量问题。我写这个文章，是希望有一天，更多的企业老板看到，多给下属的质量人一些理解和支持，多给他们一些机会，因为很多时候，并不是质量人不愿意去做好，实在是形势所迫无可奈何。
最后，也写给正在质量管理工作上努力的各位，虽然质量管理工作有些枯燥乏味，也不要丧失信心，随着企业发展壮大，质量的改善也是逐步进行，只要能看到进步，还是有光明的未来！愿大家一切都好！保重身体
 
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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 »

一月份买这本书，断断续到现在才看完，这方面自己需要一些检讨。
2000年到2013年，这13年间， 王石做了三件事：户外探险、公益事业、国外求学
         户外探险
         可以说世界上所有的高峰，王石都去了，珠穆朗玛峰，乞力马扎罗，麦金利，邦马峰等等都是他足下囚，他也是中国年龄最大的一个登上珠峰的人。个人认为，作为一个成功的企业家，户外探险是他对当初做企业的一个延续，探险过程中，谁知会发生什么，靠着坚强的毅力和不退缩的精神，完成登顶的目标；做企业何尝不是，万科在发展过程中，也经过了无数的探索，从刚起步的多元化，转型到只做住宅产业，坚持在一个行业做精，做大，做到专精特新，这也是万科成功的关键。不难想象，如果万科没有转型，坚持以多元化发展，它能是今天全球最大的城市住宅房地产开发商吗？户外的探险，也使他感受到了雪山的融化，切身体会到环境遭到破坏后给人类带来的灾难。个人认为这也是为他后来热心于公益事业埋下了伏笔。
          公益事业
          作为一个成功的企业，企业社会责任是永恒的话题，企业发展的同时，不能以牺牲环境为代价，他灵敏的嗅到了绿水青山就是金山银山的真正含义。SEE从创立到成熟，离不开他的付出，中城联盟，WFF等等一些公益组织都有他的身影，我能感受到他在尽自己最大努力做公益，同时他不忘将自己的企业不断创新，不断改进。住宅产业化是他推动的idea,按照他的推算，按照万科的绿色建筑目标，2020年万科可以贡献中国减排目标的1.2%。，如果全建筑和房地产行业达到万科的水平，将占中国减排的12.5%(2020年已过，我也没法去验证王石当初的减排目标)。
          海外求学
          通俗点说，活到老学到老，他做到了。在语言不通的情况下，坚持用英语做一些演讲，每天的时间安排的满满的，没有一丝的懈怠，我对他强大的自律精神折服，也许这就是一个成功人士应该有的毅力。中西方文化的探索，站在更高的角度看待问题，探讨中国房地产现状和发展，使他对万科的发展有更深的认识。

          读完《大道当然》，凭着自己的记忆总结了以上的收获，或多或少他的事迹能给自己一些前进的动力。沉淀在一个领域，将自身做大，做强，这应该是自身的目标。 收起阅读 »

2个投诉+1个审核，撞到一起从liable上来讲，2022年前4个月为0投诉，正在集团大佬宣布给深圳公司奖励后，同一天两个投诉，不管最终是liable还是non-liable,还是要花精力来处理， 刚好月初选择了没有和CQE续签合同，现在得自己来了，还要QRQC。
8D的现在用的是集团new template, 在what is the risk for the customer层面分为了quality 和 service, D3分得更细，traceability, in house securing, customer protection, clear point, D6新增了check execution,共列了16项需要,应有尽有都给你想到了， 还是在很久以前做过8D, 这个使你全面的考虑问题，新增的check execution个人觉得很好。
刚好撞上ISO审核，应审+投诉，都没有时间去车间现场转悠转悠。 审核还算顺利，也是一些基本的东西，应该是没有finding. 
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通过此系列文章，目前我们学习了过程能力分析的意义，基于Minitab的正态/非正态数据过程能力分析的思路和方法，其中在非正态数据能力分析中，我们讲了两种方法——转换方法和拟合其他分布方法。文章发布后，果不其然大家又有了新的问题，我们今天先来回答一些问题，再来介绍非正态数据能力分析的另外一种方法——非参数方法。
你有这些疑问吗？

基于前面文章的说明，我们反复强调过程能力分析的一些前提条件（计算Cp/Cpk要求数据满足“独立、正态、MSA合格、稳定”，计算Pp/Ppk只要求数据满足“MSA合格，独立”）。我们还说过，以下公式只适用于正态分布数据。





那么，你有跟下面这位朋友一样的疑问吗？



对于这个问题，首先我们要知道，不管是正态数据还是非正态数据都可以计算Ppk，但是拟合分布不同计算结果肯定是有差异。如果数据正态可以按照上面的公式计算，如果非正态我们前面文章介绍了两种方法——转换/拟合其他分布。虽然计算Ppk不需要数据正态，但是做为数据分析人员我们要知道到底选择的正态方法还是非正态方法。直白点说，虽然计算Ppk不要求数据正态，但是我们仍然要在做过程能力分析计算Ppk之前执行正态性检验，只有这样你才知道从Minitab的哪个窗口进入分析。





另外一个问题，也是经常被问到（就我而言，就最少被问过不下20次）。



前面文章我们说过，如果数据非正态不要急着转换数据或盲目套其他分布，我们可以先来个“个体分布标识”。但是在“个体分布标识”中我们可能会遇到以下情况——两种变换都不行，14种分布中没有一个能够很好拟合数据。



对于这种情况，我们需要花费更多的精力回到数据搜集的现场做调查，而不是为了得到一个过程能力报告去寻求统计专家的帮助（再高明的专家如果不去现场也只能帮助你猜原因）。

比如像上面的“个体分布标识”输出，为什么找不到合适分布，其实我把数据展示一部分给大家看一下就知道原因了（测量系统分辨力不够或数据经过了修约处理）。



上面的“个体分布标识”是Y2的输出结果，如果我对Y1列执行相同分析呢？



这里我只是展示一种可能找不到合适分布的原因——测量系统分辨力不足，那你的数据又是什么原因导致找不到合格分布呢？这个问题别人无法回答，需要你去现场找答案。那如果我所有怀疑的原因都找了一圈结果还是没有发现问题出在哪里，那可不可以计算过程能力呢？这时候如果你的数据量比较大的话（最好1000以上），我们还有一种方法可以来计算过程能力——非参数方法。这种方法不需要知道拟合分布，但要求样本量比较大。
 
非参数方法

非参数方法计算过程能力的核心逻辑跟前面介绍的拟合其他分布是一样的。



因为找不到合适拟合分布，所以这里的分位数计算就不能用之前的方法了，在这里你可以手算也可以利用 Minitab自带的宏命令来计算这些分位数。



点击“帮助”菜单，我们可以在帮助文档中找到相应的宏命令。







把这个宏命令下载下来，运行之前请阅读仔细阅读帮助中说明，尤其要注意把宏放到指定的位置。 收起阅读 »

前言：FMEA（失效模式与影响后果分析）和问题的分析与解决，同样包含对原因的分析与措施的制定，那么它们在思路上有何区别与联系？在实际工作中，通常会存在怎样的误区和错误？本文就把二者放在一起进行一下讨论。

首先，我们先来统一理解一下两个术语：失效和问题。

失效是指没有达到所预期的功能和要求，它是问题的所表现出来的表象。打个比方，水库决堤了，这是坝堤失效了，因为坝堤的功能是阻拦水的，但它的问题在哪里呢？是坝堤上的小小的蚁穴，可谓“千里之堤，溃于蚁穴”。

再就是，同样是原因的分析，但是FMEA和问题解决在思路上是不同的。

FMEA，本质上是把将来有可能发生的所有失效的不同形式（模式）一一列出来，做出一个预判，并根据可能的原因，提前制定对应的控制措施，来防止真的发生；而问题解决，则是针对已经发生了的失效现象，找到问题的症结所在，并一步步地找到这个问题的根本原因，然后制定永久措施，防止同样的问题再次发生。

因此，FMEA的思路是发散式的，是尽可能调动团队成员的所有知识与经验，把每一个在理论上可能发生的失效模式都识别出来，把每个失效模式在理论上的每个可能的原因都列出来，必要时对这些原因进行试验验证。

而问题解决，则是收敛的和聚焦的，要基于“现物“、“现场”、“现实”的三现主义的理念与方法，找到与失效现象有关联的线索来识别问题症结，以及识别与这个问题症结存在关联的原因。问题解决强调的是“原因与问题事实的相关性”，通过试验或其他手段来一步步逐渐缩小“包围圈”，也像是一遍遍过筛子，最后把与这个问题的发生真正具有因果关系的原因确定下来，如下图所示。


我们通过一个案例来进一步说明它们之间的区别。
当客户打开音响包装箱时，发现音响的一个角上少了一个螺丝，如下图所示。

在PFMEA中，当我们分析打螺丝这个过程的失效模式时，我们可能要列出下列失效模式和失效起因：


可见，在PFMEA中，我们需要把所有可能导致打螺丝过程的失效模式以及它们的失效起因都识别出来，再一一制定相应的控制措施（措施本文略）。然而，在问题解决时，比如，当收到顾客关于少了螺丝的投诉时，我们的思路却是这样的：

第一步（第1遍筛子），我们可通过5W2H+IS/ISNOT工具，对少螺丝的音响展开客观、全面地描述，从多个角度来认识这个问题，例如，在哪个位置上少了螺丝？在左下角；缺少螺丝的丝孔上有什么特点？没有螺丝，但是有丝痕！
上面这个信息告诉我们，应当不是漏打，而是打过但没有打牢，这需要我们去打螺丝这个工位（根据产品二维码查出是哪个工位）上去进行详细的调查。

第二步（第2遍筛子），在这个工位上，我们可以借助于鱼骨图的逻辑和第一步的5W2H的输出，对相关的过程要素（而不是所有的过程要素！）进行分析和验证，需要验证电动起子上设置的扭矩值是否为WI上规定的数值，并验证输出值是否在WI允许的范围内；我们还要观察操作者在打螺丝时（特别是少螺丝的位置）操作是否方便，是否存在人机工程学问题；我们更要确认是否在打螺丝时存在产品固定不可靠的问题，等等。

实际验证结果告诉我们，操作者在打螺丝时的角度确实时常超出WI所规定的3度的范围！

我们再进一步地验证操作角度这个原因，抽取更多的出自该名操作者的产品，进行反向扭矩测试，结果同样发现了若干台产品，其螺丝上的扭矩值达不到WI所规定的扭矩（1.5-2.0kgf）！而且经过模拟物流过程的试验（专门的振动试验和跌落试验），这些螺丝基本上都脱落了！

于是，我们就确定这就是音响少螺丝的原因，但是这只是直接原因！但在PFMEA中，由人、机、料、法、环过程要素所分类的失效起因，其实在解决问题时，还需要更进一步地分析，这一点很关键！

第三步（第3遍筛子），我们借助于5WHY工具继续展开分析，例如，为什么会打歪了？有两种可能：该操作者不知道角度的要求（不超过3度），或者该操作者知道角度的要求，但是由于技能不够熟练，还是打歪了。经过调查，实际上是后者！那么为什么是技能不熟练就允许上岗呢？因为培训时只培训理论知识（WI），而没有提供专门的练习，资质要求中也没有包括技能考核这一项！这才是找到了根本原因！

从技术层面，措施是让操作者在线外专门进行练习，合格后方可上岗；从系统层面，将技能训练补充到培训大纲中，并补充到该岗位的资质要求中去。

由此可见，问题解决的原因分析不同于FMEA，它是根据与问题事实相关的线索，一层层地过滤、剖析，最终聚焦到与实际问题具有因果关系的根因上去，如下图所示，

然而，在实际工作中，通常存在下面两种错误的做法:

在制定FMEA时，只注重实际已经发生过的失效模式，而不去分析那些未发生过但从理论上可能发生的失效模式或失效起因，过份注重已发生的事实，过份务实，而FMEA是需要适当的务虚的！

另一种错误做法是在分析和解决问题时，不去注重事实，也就是不遵循三现主义，只是凭借理论上的知识和个人的经验，想出一大堆原因来，一一去验证，这实际上是在为自己制造出一群假想敌，然后再去一一消灭他们。

FMEA与问题解决，二者除了有着思路上的不同，更有着紧密的联系，二者互相支持、互相完善。

当出现问题需要解决时，我们可以采用下面的步骤去使用FMEA：

1、调出该产品的FMEA（功能相关的问题-DFMEA和PFMEA，缺陷与制造相关的问题-PFMEA），查看里面有没有与这个问题相关的失效模式。如果没有，则等问题解决完成（关闭）后，将问题对应的新失效模式补充到当前的FMEA中去。

2、如果FMEA中有这个问题对应的失效模式，则首先去确认里面的控制措施有无在这个问题产品上正确地执行，如果没有，则要验证是否是因为不执行这个措施而导致的该问题。

3、如果是一直在执行FMEA中的控制措施，则可能现有控制措施不能完全预防该问题的发生，改变控制方法，看能否有效；或者是，当前FMEA中的失效起因分析不彻底（没有到根本原因上），或者还有漏掉的因子未识别出来，需要进一步分析。这就需要当问题完全解决后，再把新的因子和对应的控制措施更新到FMEA中去，对失效起因和控制措施进行完善。

因此，FMEA可以为问题解决提供支持，反过来，问题解决可以促进FMEA的更新和迭代，这样形成一个良性互动，企业的技术能力就会像滚雪球一样，越来越强！ 收起阅读 »

生活中，时常惦记你，才是心里有你的人，一向陪着你，才是最爱你的人，待你忽冷忽热的，也许只是寂寞，离你时远时近的，也许只是需要，伪装不出的担心，是真诚，掩饰不住的思念，是感情，每个人的心，都难免有寂寞，并非喜欢安静，是没有人能分担内心的脆弱，谁都害怕孤独，若有人能懂谁愿意寂寞，坚强不代表所有伤都能扛，而是假装着不难过，沉默不代表心里没感觉，而是现实你别无选取，不敢让自己太过在乎，是怕别人根本不在乎；不敢让自己不顾一切，因为没人会把你当成全世界，寂寞，或许很可怜；走不出寂寞，才是最可怜，缘分里有无数的擦肩而过，不属于自己的永久只是过客。生命中有那么多的难以割舍，无法挽留的终归还是错过，不是每一个相识，都能触动心灵，不是每一份相知，都能解读心音，人的一生，只求有一道风景令自己流连，自然心安，便是倾心的驿站。 收起阅读 »

对于过程能力分析，通过之前的文章我们知道在计算能力指标之前需要确认一些前提条件是否满足要求(独立，正态，MSA合格，稳定)，今天我们继续延续之前的话题来讨论非正态数据如何做过程能力分析。

非正态解决方案
如果您使用为正态数据设计的能力分析，您的数据必须服从正态分布。





对于上面的这些公式，我相信很多朋友比较熟悉(不同教材在公式写法和叫法上可能稍微不同)，但我们今天讨论的不是这组公式，为什么呢？因为上面这些公式只适用于正态数据，而我们今天想分享的是非正态数据的能力分析。

对于非正态数据，我们可以通过以下方法来获得准确描述生成非正态数据的过程的能力指数。



正如你所看到的，解决方法有很多，当然方法选择不同结果肯定是有差异的，那么问题又来了，哪个方法是比较合适的呢？别急，我们可以先参考以下路径图帮助我们选择。



在上一篇文章中我们分享了变换的方法(Box-Cox变换)，在这篇文章中，我们打算找到拟合数据的合适分布(除了正态分布外，Minitab在这里还提供了其他13种分布)，采用非正态的方法来计算Ppk(注意，由于是非正态分布，这时候就无法计算Cp/CpK了)。


拟合其他分布法(ISO方法)原理
对于非正态数据，Minitab后台提供两种算法(21版本中，默认算法为“Z值法”)



但是，我们今天要分享的是“ISO方法”，原因很简单，这种算法大家在六西格玛相关课程和教材中其实学过了(先混个脸熟)。

介绍“ISO方法”之前，我们首先来回顾一下能力分析的含义(如下图所示)。



其中，“客户之声”就是客户给定的公差带宽(USL-LSL)，关键是怎么得到“过程之声”。
回想一下，如果数据服从正态分布，我们是怎么估计“过程之声”的？用正态分布的均值做为中心位置，用平均值±3标准差来构造一个99.73%的区间来做为“过程之声”的估计。
那如果是非正态数据呢，我们是不是也可以想办法来获得“过程之声”？但是很多非正态数据的分布不像正态分布那样是对称的(如下面的Weibull分布)。



那么这时候怎么获得中心位置和99.73%的区间呢？我们可以借助“ISO算法”通过计算分位数方法来估计“过程之声”。



说明：


 
表示指定分布的第0.99865个百分位数(太专业了，看不懂？直白一点说，分布选择不同，计算出来的结果不一样，所以我们需要找到合适的分布)。说到这里我相信大家应该理解了为什么在用Minitab做非正态数据能力分析时需要我们先指定分布了。



拟合其他分布法(ISO方法)计算

基于以上分析，我们可以通过以下三步骤来计算非正态数据的过程能力。
找到合适的分布(除正态分布外有13种选择)，怎么确定哪种分布拟合的比较好呢？我们可以利用Minitab中的“个体分布标识”功能。
确定好分布后，第二步就是计算出对应分布的三个百分位数：0.5分位数、0.99865分位数和0.00135分位数(我们可以通过“概率分布图”计算这三个百分位数)。
把计算出来的三个百分位数带入“ISO方法”的公式得到Pp和Ppk。


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时间真是个蹑足大盗，距离2003-05-14注册本论坛已经过了近20年，而距上一次发帖时间2014-03-31竟有8年之久没有登录论坛了。当然，本人在这期间也经历了很多事，可谓一言难尽......

其实我一直怀念着6SQ----甚至更怀念起华天品质在线，因为正是它引领我步入质量管理领域的。当初所获取的资源在当时资源匮乏的年代绝对是精品，在网速用KB计算的年代，我通过3.5in软盘搬运了许多资源，然后先后在不同的企业开始质量管理工作，也正是华天品质在线以及后来的6SQ分享精神让我也开始乐于分享-----想当年，我也算是为质量领域分享了大量经典的、最新的质量管理类书籍，在这个领域多少作了一些贡献的（自我吹嘘一下哈，别介意）。

今天我再次回归是因为在我在一家企业的云学堂中竟然看到许多了我N年前分享的书籍-----一下子勾起了无尽往事。

期待与各位同好再续前缘......
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