浅谈流程管理与数字化转型
先说结论：业务流程管理是企业数字化转型的关键成功要素。
为什么这么说呢？
因为从企业价值链角度看，企业存在的前提是是产品和服务能为客户创造价值，而产品和服务创新是一个整体的流程体系。
企业要想实现核心竞争力的持续提升，就必须通过商业模式创新和数宇技术创新相结合的方式，这种方式能达到对外优化客户体验和对内降本增效的目的。
而商业模式创新的核心内容之一就是业务流程的再造和重塑，以实现改善客户触点体验和敏捷业务运营的数字化转型目标。
数字时代，企业更需要的是能够将正确的流程思维和数字创新相结合的复合型人才，这种人才才能够使企业的数字化转型真正做到业务运营的降本增效和客户体验的改善提升。
同样，当前我们处于VUCA时代，通过流程快速响应客户需求、提升团队协作和应变能力，是组织成功的关键要素；如何及时识别问题、解決问题，并推进管理和业务的持续迭代优化，也成为管理者的必备技能。因此，企业越来越需要具备流程思维和问题解決能力的人才。
理解流程思维的9个关键词：
目标：以终为始地识别客户价值，树立正确的流程目标。
协同：在整体目标的引领下，实现以流程为中心的高效协同。
结构化：厘清业务过程的逻辑关系，形成过程的闭环管理。
系统：从整体视角理解企业战略、组织、流程与1的支撑关系，形成环环相扣的企业流程运营全景图。
融合：以流程实现对其他管理体系的集成，打造企业一体化的行动指南。
数据：基于流程进行数据采集，通过数据分析进行流程创新。
连接：通过互联网实现组织边界的打破、端到端的延伸、从企业级端到端流程到产业级价值链的优化与数字化升级。
开放：打造与客户充分互动的流程，实现交互式创新与共创。
迭代：通过例外管理例行化与动态演化，实现企业的可持续积累与创新发展。
以上内容节选自《流程管理》，推荐阅读原文。 收起阅读 »
为什么这么说呢？
因为从企业价值链角度看，企业存在的前提是是产品和服务能为客户创造价值，而产品和服务创新是一个整体的流程体系。
企业要想实现核心竞争力的持续提升，就必须通过商业模式创新和数宇技术创新相结合的方式，这种方式能达到对外优化客户体验和对内降本增效的目的。
而商业模式创新的核心内容之一就是业务流程的再造和重塑，以实现改善客户触点体验和敏捷业务运营的数字化转型目标。
数字时代，企业更需要的是能够将正确的流程思维和数字创新相结合的复合型人才，这种人才才能够使企业的数字化转型真正做到业务运营的降本增效和客户体验的改善提升。
同样，当前我们处于VUCA时代，通过流程快速响应客户需求、提升团队协作和应变能力，是组织成功的关键要素；如何及时识别问题、解決问题，并推进管理和业务的持续迭代优化，也成为管理者的必备技能。因此，企业越来越需要具备流程思维和问题解決能力的人才。
理解流程思维的9个关键词：
目标：以终为始地识别客户价值，树立正确的流程目标。
协同：在整体目标的引领下，实现以流程为中心的高效协同。
结构化：厘清业务过程的逻辑关系，形成过程的闭环管理。
系统：从整体视角理解企业战略、组织、流程与1的支撑关系，形成环环相扣的企业流程运营全景图。
融合：以流程实现对其他管理体系的集成，打造企业一体化的行动指南。
数据：基于流程进行数据采集，通过数据分析进行流程创新。
连接：通过互联网实现组织边界的打破、端到端的延伸、从企业级端到端流程到产业级价值链的优化与数字化升级。
开放：打造与客户充分互动的流程，实现交互式创新与共创。
迭代：通过例外管理例行化与动态演化，实现企业的可持续积累与创新发展。
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质 量 的 组 成
产品的质量主要由以下要素组成：
· Performance 性能 ：产品的基本功能和能力。
例如，智能手机的处理速度、相机的图像质量或空调的冷却能力。
Reliability 可靠性 ：产品稳定运行而不出现故障的能力。
能否承受长期使用，是否需要经常维修是评价的关键点。
Durability 耐用性 ：产品长期使用的能力。
这包括产品的使用寿命和耐磨性。
Security 安全性：使用产品而不对人体或环境产生不利影响的能力。
评估产品是否符合安全标准和有害物质的使用。
Ease Of Use 易用性：产品易于操作和使用的能力。
直观的控制界面和易于理解的说明很重要。
Devise 设计：评估商品的外观、形状和颜色是否符合买家的偏好和审美。
Price 价格：评估产品的价格是否适合买家并且是否值得。
工作质量主要包括以下要素：
Accuracy 准确性：准确无误地执行任务的能力。 错误的发生率和返工的频率是评估的重点。
Velocity 速度：快速处理任务的能力，评估处理时间和准时送达率。
Cost 成本：有效管理运营成本的能力，降低人工、材料和设备成本非常重要。
Customer Response 客户响应：能够适当、快速地响应客户查询和投诉。这是与提高客户满意度直接相关的重要因素。
这些因素的重要性因产品和业务而异。 例如，安全性在机械设备中尤为重要，食品的安全性以及客户服务在餐饮业中尤为重要。 了解每个产品和业务的特点并思考哪些要素应该专注于改进是质量控制的第一步。
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· Performance 性能 ：产品的基本功能和能力。
例如，智能手机的处理速度、相机的图像质量或空调的冷却能力。
Reliability 可靠性 ：产品稳定运行而不出现故障的能力。
能否承受长期使用，是否需要经常维修是评价的关键点。
Durability 耐用性 ：产品长期使用的能力。
这包括产品的使用寿命和耐磨性。
Security 安全性：使用产品而不对人体或环境产生不利影响的能力。
评估产品是否符合安全标准和有害物质的使用。
Ease Of Use 易用性：产品易于操作和使用的能力。
直观的控制界面和易于理解的说明很重要。
Devise 设计：评估商品的外观、形状和颜色是否符合买家的偏好和审美。
Price 价格：评估产品的价格是否适合买家并且是否值得。
工作质量主要包括以下要素：
Accuracy 准确性：准确无误地执行任务的能力。 错误的发生率和返工的频率是评估的重点。
Velocity 速度：快速处理任务的能力，评估处理时间和准时送达率。
Cost 成本：有效管理运营成本的能力，降低人工、材料和设备成本非常重要。
Customer Response 客户响应：能够适当、快速地响应客户查询和投诉。这是与提高客户满意度直接相关的重要因素。
这些因素的重要性因产品和业务而异。 例如，安全性在机械设备中尤为重要，食品的安全性以及客户服务在餐饮业中尤为重要。 了解每个产品和业务的特点并思考哪些要素应该专注于改进是质量控制的第一步。
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转载：ERP/QMS质量管理系统在实施中如何培训
以下文章来源于陈果George ，作者GEORGE陈果
来源：陈果George
导读：现代企业之间的竞争就是供应链之间的竞争，现代企业之间的竞争就是管理竞争，一句话企业的核心能力就是对供应链的管理水平。
ERP在中国已经普及了很多年，虽然国内市场上项目越做越多，顾问资源也越来越多，然而很多企业的应用水平和前些年相比，功能越用越浅。导致这样的现象，既有软件公司为了搞软件收入的快钱，怂恿用户企业一次性上太多模块，贪多嚼不烂的原因，也有实施公司扩张太快，人才流失太频繁，项目管理和变革管理经验都不足的原因。其中，有个重要原因是企业方用户的培训不到位，对博大精深的ERP管理思想和复杂的应用软件理解不足，提不出高质量的应用需求，找不到管理变革的价值点。
我刚进ERP实施这行时，当时的行规是ERP实施项目开始前，咨询公司要求企业方必须要有深入了解软件功能、具备实施顾问水平的内部顾问，企业内这样的人不到位，项目都不能启动。这种做法并不是实施公司摆谱，而是项目实施质量的保障。为此，企业在启动ERP项目前，要不一定要招募到合适的内部顾问，要不送人到原厂接受原厂标准认证培训。在那个时候，购买ERP软件要求原厂赠送认证顾问培训也是业内行规，我在2002年参加SAP认证顾问培训时，班上的同学一半来自咨询公司，一半就是来自各家准备启动实施项目的企业。
然而现在这种行规似乎在国内企业里都很难看到了，很多企业用了ERP很多年，都没建立起来内部顾问团队，内部没有精通系统的人才，也提不出高质量的业务优化方案。
ERP的培训由浅入深一般分为三级；软件原厂商有自己的三级培训课程体系和教材，企业也可以根据实际情况来开发：
一级培训（K1）——经理人和用户培训：ERP软件的总体概念理解，名词术语，基本操作方法
二级培训（K2）——关键用户培训：财务、管理会计、销售分销、物料管理、供应链管理等分模块的详细功能培训，按模块开设，可以达到利用标准功能来解决业务问题，提出新方案设计需求的水平
三级培训（K3）——顾问水平培训：掌握ERP系统的后台配置能力，通常一个业务模块里有若干门专题课程，即实施顾问的水平，可以根据用户提出的需求来开发并交付方案
企业在ERP实施前、实施中、实施后，都应该建立ERP培训体系。IT部门应该和人力资源部门、企业大学等职能紧密合作，ERP培训是企业运营管理体系、业务流程管理体系和数字化应用的基础，也是ERP应用成功的关键。 收起阅读 »
来源：陈果George
导读：现代企业之间的竞争就是供应链之间的竞争，现代企业之间的竞争就是管理竞争，一句话企业的核心能力就是对供应链的管理水平。
ERP在中国已经普及了很多年，虽然国内市场上项目越做越多，顾问资源也越来越多，然而很多企业的应用水平和前些年相比，功能越用越浅。导致这样的现象，既有软件公司为了搞软件收入的快钱，怂恿用户企业一次性上太多模块，贪多嚼不烂的原因，也有实施公司扩张太快，人才流失太频繁，项目管理和变革管理经验都不足的原因。其中，有个重要原因是企业方用户的培训不到位，对博大精深的ERP管理思想和复杂的应用软件理解不足，提不出高质量的应用需求，找不到管理变革的价值点。
我刚进ERP实施这行时，当时的行规是ERP实施项目开始前，咨询公司要求企业方必须要有深入了解软件功能、具备实施顾问水平的内部顾问，企业内这样的人不到位，项目都不能启动。这种做法并不是实施公司摆谱，而是项目实施质量的保障。为此，企业在启动ERP项目前，要不一定要招募到合适的内部顾问，要不送人到原厂接受原厂标准认证培训。在那个时候，购买ERP软件要求原厂赠送认证顾问培训也是业内行规，我在2002年参加SAP认证顾问培训时，班上的同学一半来自咨询公司，一半就是来自各家准备启动实施项目的企业。
然而现在这种行规似乎在国内企业里都很难看到了，很多企业用了ERP很多年，都没建立起来内部顾问团队，内部没有精通系统的人才，也提不出高质量的业务优化方案。
ERP的培训由浅入深一般分为三级；软件原厂商有自己的三级培训课程体系和教材，企业也可以根据实际情况来开发：
一级培训（K1）——经理人和用户培训：ERP软件的总体概念理解，名词术语，基本操作方法
二级培训（K2）——关键用户培训：财务、管理会计、销售分销、物料管理、供应链管理等分模块的详细功能培训，按模块开设，可以达到利用标准功能来解决业务问题，提出新方案设计需求的水平
三级培训（K3）——顾问水平培训：掌握ERP系统的后台配置能力，通常一个业务模块里有若干门专题课程，即实施顾问的水平，可以根据用户提出的需求来开发并交付方案
企业在ERP实施前、实施中、实施后，都应该建立ERP培训体系。IT部门应该和人力资源部门、企业大学等职能紧密合作，ERP培训是企业运营管理体系、业务流程管理体系和数字化应用的基础，也是ERP应用成功的关键。 收起阅读 »
研发质量总监（上市公司，南京）
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 »
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）与质量管理
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。
support@cibo-sh.com 收起阅读 »
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。
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职业转型：并非要从零开始
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：
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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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IQC如何做PFMEA分析？
网上看到一个帖子，讨论来料检验（IQC）是否应该作为PFMEA的一个工序进行失效分析？
先要问一问，IQC有没有风险？
当然有！
特别是一些特殊零件更是需要严格做IQC，其过程就充满风险。只要有风险，用风险分析工具非常合理，PFMEA就是风险分析的工具之一，所以IQC 等检验和测试工序都可以加入到 PFMEA 里进行分析的，有些审核员还会因为缺少检验工序分析开不符合项。
那么IQC的PFMEA分析什么呢？
是错检漏检吗？
答案是否定的！
错检漏检属于MSA范畴之内的，漏检更多的原因是抽样方案问题。
IQC过程应该怎么做潜在失效分析呢？
参考BOSCH对PFMEA的分类，检验过程属于搬运过程的物流FMEA，其失效模式包括：
检验过程不能对产品造成破坏，比如你检测时候会不会将零件划伤了，混放了，掉落摔伤了等等；测量系统的波动；存放条件、时间等导致材料、产品失效的风险评估等。
以上内容仅供参考，欢迎讨论。 收起阅读 »
先要问一问，IQC有没有风险？
当然有！
特别是一些特殊零件更是需要严格做IQC，其过程就充满风险。只要有风险，用风险分析工具非常合理，PFMEA就是风险分析的工具之一，所以IQC 等检验和测试工序都可以加入到 PFMEA 里进行分析的，有些审核员还会因为缺少检验工序分析开不符合项。
那么IQC的PFMEA分析什么呢？
是错检漏检吗？
答案是否定的！
错检漏检属于MSA范畴之内的，漏检更多的原因是抽样方案问题。
IQC过程应该怎么做潜在失效分析呢？
参考BOSCH对PFMEA的分类，检验过程属于搬运过程的物流FMEA，其失效模式包括：
检验过程不能对产品造成破坏，比如你检测时候会不会将零件划伤了，混放了，掉落摔伤了等等；测量系统的波动；存放条件、时间等导致材料、产品失效的风险评估等。
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将变更点管理纳入质量控制
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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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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100%的最终检验并非100%准确
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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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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APQP与NPI是什么区别？
APQP（Advanced Product Quality Planning）和NPI（New Product Introduction）是产品开发和质量管理领域中常用的概念，它们之间存在密切的关系。
APQP 是一种系统化的方法，用于确保产品开发过程中考虑到产品质量、客户需求和生产能力。APQP的主要目标是通过在产品开发过程中进行有效的计划和控制，降低开发风险，提高最终产品的质量。APQP通常包括以下几个阶段：
规划与定义：定义客户需求、市场调研和项目计划及可行性。
产品设计与开发：进行产品设计、验证和可行性分析。
过程设计与开发：规划制造过程以及相关流程。
产品和过程验证：进行小批量生产和试运行，确保设计和生产过程符合要求。
反馈、评估与改进：收集市场反馈，进行持续改进。
NPI涵盖的是一个更广泛的框架，其中包括产品的整个生命周期管理，包括市场需求分析、设计开发、生产过程优化以及市场推广。NPI的目标是确保新产品能够顺利从概念阶段转化为市场可用的产品，通常包括以下几个阶段：
概念开发：市场研究、需求分析和初步设计。
产品开发：详细设计和样品制造。
生产准备：生产流程的规划、设备的准备和员工资质的确认。
产品发布：将产品推向市场，进行销售和推广。
APQP与NPI的关系
互补性：APQP是NPI过程中一个重要的组成部分，提供了一系列方法和工具，帮助团队在产品开发各个阶段进行有效的质量规划和控制。在NPI过程中，使用APQP可以确保在设计和制造阶段充分考虑客户的需求和期望。而NPI则是关注新产品的整体引入和市场化。
阶段重叠：APQP通常分为五个主要阶段，涉及从策划到产品验证的整个过程。这五个阶段与NPI流程中的各个步骤相对应，对新产品的成功引入至关重要。 APQP的方法可以在NPI的多个阶段中应用，以确保在产品设计和生产过程中，所有的质量要求和客户期望得到满足。
共同目标：在NPI的各个阶段，如概念开发、详细设计和生产准备过程中，APQP所提供的工具和方法（如FMEA、控制计划等）可以帮助识别和降低风险，从而提高产品的成功概率。二者的共同目标都是确保客户满意度和产品成功。
结论：
简单来说，APQP是NPI过程中的一个重要组成部分，两者相辅相成。APQP为NPI提供了质量管理的框架和工具，而NPI则为APQP提供了更广泛的市场和产品引入背景。通过将两者有效结合，企业能够提高新产品的成功率和市场竞争力。 收起阅读 »
APQP 是一种系统化的方法，用于确保产品开发过程中考虑到产品质量、客户需求和生产能力。APQP的主要目标是通过在产品开发过程中进行有效的计划和控制，降低开发风险，提高最终产品的质量。APQP通常包括以下几个阶段：
规划与定义：定义客户需求、市场调研和项目计划及可行性。
产品设计与开发：进行产品设计、验证和可行性分析。
过程设计与开发：规划制造过程以及相关流程。
产品和过程验证：进行小批量生产和试运行，确保设计和生产过程符合要求。
反馈、评估与改进：收集市场反馈，进行持续改进。
NPI涵盖的是一个更广泛的框架，其中包括产品的整个生命周期管理，包括市场需求分析、设计开发、生产过程优化以及市场推广。NPI的目标是确保新产品能够顺利从概念阶段转化为市场可用的产品，通常包括以下几个阶段：
概念开发：市场研究、需求分析和初步设计。
产品开发：详细设计和样品制造。
生产准备：生产流程的规划、设备的准备和员工资质的确认。
产品发布：将产品推向市场，进行销售和推广。
APQP与NPI的关系
互补性：APQP是NPI过程中一个重要的组成部分，提供了一系列方法和工具，帮助团队在产品开发各个阶段进行有效的质量规划和控制。在NPI过程中，使用APQP可以确保在设计和制造阶段充分考虑客户的需求和期望。而NPI则是关注新产品的整体引入和市场化。
阶段重叠：APQP通常分为五个主要阶段，涉及从策划到产品验证的整个过程。这五个阶段与NPI流程中的各个步骤相对应，对新产品的成功引入至关重要。 APQP的方法可以在NPI的多个阶段中应用，以确保在产品设计和生产过程中，所有的质量要求和客户期望得到满足。
共同目标：在NPI的各个阶段，如概念开发、详细设计和生产准备过程中，APQP所提供的工具和方法（如FMEA、控制计划等）可以帮助识别和降低风险，从而提高产品的成功概率。二者的共同目标都是确保客户满意度和产品成功。
结论：
简单来说，APQP是NPI过程中的一个重要组成部分，两者相辅相成。APQP为NPI提供了质量管理的框架和工具，而NPI则为APQP提供了更广泛的市场和产品引入背景。通过将两者有效结合，企业能够提高新产品的成功率和市场竞争力。 收起阅读 »
公司为什么要做MSA？
MSA作为AIAG六大工具之一，重要性不言而喻，但真正用好这个工具的公司并不多…
测量系统分析（MSA）-Measurement System Analysis，在质量管理和控制中扮演着极其重要的角色，以下几点概述了其重要性：
1. **确保数据准确性**：MSA可以帮助识别和减少测量系统中的误差，确保数据的准确性和可信度。
2. **提高过程控制**：准确的测量数据是过程控制的基础，良好的MSA能分辨有多少变差是测量系统的，有多少变差是过程的，从而显著提高过程控制的有效性。
3. **减少生产成本**：通过识别测量系统中的误差，可以减少由于错误数据导致的生产成本，如返工和废品率。
4. **支持管理决策**：基于准确的测量数据，管理层可以做出更加科学和可靠的决策。
5. **满足标准和法规要求**：许多行业标准和法规要求进行MSA，以确保产品质量和一致性，如IATF16949。
6. **提升客户满意度**：通过确保产品质量的一致性和可靠性，MSA间接提升了客户满意度和忠诚度。
总的来说，MSA是保证质量管理体系有效运行的关键环节之一，也是众多客户PPAP认可的必须提交的资料文件。 收起阅读 »
测量系统分析（MSA）-Measurement System Analysis，在质量管理和控制中扮演着极其重要的角色，以下几点概述了其重要性：
1. **确保数据准确性**：MSA可以帮助识别和减少测量系统中的误差，确保数据的准确性和可信度。
2. **提高过程控制**：准确的测量数据是过程控制的基础，良好的MSA能分辨有多少变差是测量系统的，有多少变差是过程的，从而显著提高过程控制的有效性。
3. **减少生产成本**：通过识别测量系统中的误差，可以减少由于错误数据导致的生产成本，如返工和废品率。
4. **支持管理决策**：基于准确的测量数据，管理层可以做出更加科学和可靠的决策。
5. **满足标准和法规要求**：许多行业标准和法规要求进行MSA，以确保产品质量和一致性，如IATF16949。
6. **提升客户满意度**：通过确保产品质量的一致性和可靠性，MSA间接提升了客户满意度和忠诚度。
总的来说，MSA是保证质量管理体系有效运行的关键环节之一，也是众多客户PPAP认可的必须提交的资料文件。 收起阅读 »
冲突矿产披露报告CMRT管理工具
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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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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汽车行业常用的质量指标
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 »
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 »
ISO 9001最新版标准修订动态和主要变化
来自ISO/TC176的最新信息，ISO 9001新版标准预计于2026年9月发布！
ISO 9001质量管理体系国际标准由国际标准化组织质量管理和质量保证技术委员会（ISO/TC 176）负责组织制定，是全球应用最广泛的管理体系标准，适用于任何行业、任何规模的组织建立和改进质量管理体系。该标准于1987年首次发布，期间经历了数次修订，现行版本ISO 9001:2015为第5版。
一、 ISO 9001修订工作动态
2023年11月，ISO/TC 176/SC 2（管理体系分技术委员会）成立WG 29“ISO 9001修订”工作组，正式启动ISO 9001国际标准的修订工作。包括形成工作草案WD（Working Draft）、委员会草案CD（ Committee Draft）、国际标准草案DIS（Draft for International Standard）和国际标准最终草案FDIS（Final Draft for International Standard）四个阶段。
2023年12月，WG29工作组在英国伦敦召开第一次会议，形成WD。
2024年2月至4月，WG29工作组对征集的意见进行审议，形成CD并于5月发布。
2024年8月，ISO/TC 176/SC 2基于CD投票的结果及意见，决定启动ISO 9001的第二个CD。
2024年9月26-27日，ISO/TC 176/SC 2/WG 29（管理体系分技术委员会ISO 9001修订工作组）通过Zoom远程召开了第7次会议，继续处理委员会草案阶段收到的剩余意见。在两天的会议中，共有56名成员参加，代表了31个国家标准机构和5个联络组织。会议提出了修订后的项目时间表。标准开发周期已延长至36个月，包含第二个CD阶段。目前计划将于2026年9月完成FDIS，发布最新版ISO 9001。下一次WG 29会议将于11月和12月举行，届时将最终确定第二个CD的内容。
图片来自ISO官网
二、ISO 9001修订主要变化
……
查看完整版三步走：
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ISO 9001质量管理体系国际标准由国际标准化组织质量管理和质量保证技术委员会（ISO/TC 176）负责组织制定，是全球应用最广泛的管理体系标准，适用于任何行业、任何规模的组织建立和改进质量管理体系。该标准于1987年首次发布，期间经历了数次修订，现行版本ISO 9001:2015为第5版。
一、 ISO 9001修订工作动态
2023年11月，ISO/TC 176/SC 2（管理体系分技术委员会）成立WG 29“ISO 9001修订”工作组，正式启动ISO 9001国际标准的修订工作。包括形成工作草案WD（Working Draft）、委员会草案CD（ Committee Draft）、国际标准草案DIS（Draft for International Standard）和国际标准最终草案FDIS（Final Draft for International Standard）四个阶段。
2023年12月，WG29工作组在英国伦敦召开第一次会议，形成WD。
2024年2月至4月，WG29工作组对征集的意见进行审议，形成CD并于5月发布。
2024年8月，ISO/TC 176/SC 2基于CD投票的结果及意见，决定启动ISO 9001的第二个CD。
2024年9月26-27日，ISO/TC 176/SC 2/WG 29（管理体系分技术委员会ISO 9001修订工作组）通过Zoom远程召开了第7次会议，继续处理委员会草案阶段收到的剩余意见。在两天的会议中，共有56名成员参加，代表了31个国家标准机构和5个联络组织。会议提出了修订后的项目时间表。标准开发周期已延长至36个月，包含第二个CD阶段。目前计划将于2026年9月完成FDIS，发布最新版ISO 9001。下一次WG 29会议将于11月和12月举行，届时将最终确定第二个CD的内容。
二、ISO 9001修订主要变化
……
查看完整版三步走：
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从0-1，质量工程师数据分析技能学习路径
基础必修
1. 数据可视化
2. 数据导入与处理
3. 基本统计知识
核心专业
1. MSA
2. SPC
选修内容
1. 六西格玛
2. 大数据/预测建模
3. DOE 实验设计
4. 自动化分析
给自己半年时间，规划以上课程内容主题的学习，将会有意想不到的收获哦~
参考软件：
JMP
参考课程：
质量工程师学习路径 | 《从0到1，成为高阶工程师的8门必修课》
质量工程师的质量改善与六西格玛分析必修课 收起阅读 »
1. 数据可视化
2. 数据导入与处理
3. 基本统计知识
核心专业
1. MSA
2. SPC
选修内容
1. 六西格玛
2. 大数据/预测建模
3. DOE 实验设计
4. 自动化分析
给自己半年时间，规划以上课程内容主题的学习，将会有意想不到的收获哦~
参考软件：
JMP
参考课程：
质量工程师学习路径 | 《从0到1，成为高阶工程师的8门必修课》
质量工程师的质量改善与六西格玛分析必修课 收起阅读 »
在excel表格中实现第5版FMEA的AP值自动计算
第一步，建立一个新的sheet表，命名为“信息列”；
第二步，交叉图整理频度O、探测度D与严重度S对应的风险值，以及风险值对应AP值
第三步，重复运用offset和match公式从交叉图图中获取风险值及AP值；
公式：
=OFFSET($O$2:$R$5,MATCH(OFFSET($B$16:$L$26,MATCH($P10,$B$16:$B$25,0)-1,MATCH($O10,$C$26:$L$26,0),1,1),$O$2:$O$4,0)-1,MATCH(OFFSET($B$2:$L$12,MATCH($Q10,$B$2:$B$11,0)-1,MATCH($O10,$C$26:$L$26,0),1,1),$P$5:$R$5,0),1,1)
运用这套逻辑，将公式应用到FMEA表格中，即可自动计算AP值；
收起阅读 »
第二步，交叉图整理频度O、探测度D与严重度S对应的风险值，以及风险值对应AP值
第三步，重复运用offset和match公式从交叉图图中获取风险值及AP值；
公式：
=OFFSET($O$2:$R$5,MATCH(OFFSET($B$16:$L$26,MATCH($P10,$B$16:$B$25,0)-1,MATCH($O10,$C$26:$L$26,0),1,1),$O$2:$O$4,0)-1,MATCH(OFFSET($B$2:$L$12,MATCH($Q10,$B$2:$B$11,0)-1,MATCH($O10,$C$26:$L$26,0),1,1),$P$5:$R$5,0),1,1)
运用这套逻辑，将公式应用到FMEA表格中，即可自动计算AP值；
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小谈SPC管控
A公司：对应的文件和定义都是清晰的，对应的系统配置和人员配置是完善的，对应的培训也是跟上的。实际执行是生产线按照Control Plan提供样本，由QA技术员收集数据，触发SPC规则后，QA技术员按照文件定义通知设备技术员停机或者调机重新送样或者触发OCAP。由PE定期去检查Control Limit和配置对应的SPC chart，并进行月度分析Cpk的表现(1.33,1.33-1.67,1.67)。至于Control Limit的设置，要求只能收严或者平移，Control Limit由PE掌控，当然是肯定没法严格按照SPC去计算Control Limit，可以认为是Levey-Jennings的方法去计算的。客户来审核时，选择一些Chart表现好的即可，一般不秀OOC的chart给客户看，毕竟看到时需要解释。对于SPC监控的项目，比客户要求的特殊特性，要多很多，客户一般要求行业通用的，而工艺管控就需要监控更多的项目。
B公司：对应的文件和定义都是清晰的，对应的系统配置和人员配置是完善的，对应的培训也是跟上的。测量站点是定义到流程站点的，必须过测量站点才能到下一站，实际执行是专门的Metrology团队负责按照文件定义抽取样品进行测量并上传数据到系统，系统根据配置的SPEC和Control Limit进行判断，触发规则后触发OCAP，质量技术员和工艺技术员按照要求处理系统的OCAP，OCAP没处理完时lot是无法移动到下一站的，所以生产和质量是需要配合及时让lot移动。对于Control Limit，部分chart的Control Limit变更是需要客户同意的。并且配备有团队查看是否有Chart的Control Limit太松，或者说触发OOC的频率很高，如果有，就需要对应的人员去提交变更且通过评审后进行更新Control Limit，还需要对应的PE去解释OOC多次出现的原因。SPC管控从一开始投工程lot就开始设置control limit，并根据各阶段然后更新对应的control limit。
总结：SPC可以对特殊特性和工程参数（例如电导率、药水浓度、压力、线体速度、水流大小、温度、液位等）进行管控。重点是，根据实际情况和人员配置和系统配置，进行有效的SPC管控。管控的项目和频率，当然可以根据表现和阶段，进行删减和增减频率。来料SPC监控也是存在的。其实良率也可以建立类似SPC的管理，例如Defect Ratio管控，良率Baseline管控, Defect Ratio Baseline管控。管控的项目一般会比客户要求的多很多。每个lot的数据，也可以进行by-lot Cpk管控。
补充，以上包括总结的内容，全都是企业在执行的，而不是理论派。 收起阅读 »
B公司：对应的文件和定义都是清晰的，对应的系统配置和人员配置是完善的，对应的培训也是跟上的。测量站点是定义到流程站点的，必须过测量站点才能到下一站，实际执行是专门的Metrology团队负责按照文件定义抽取样品进行测量并上传数据到系统，系统根据配置的SPEC和Control Limit进行判断，触发规则后触发OCAP，质量技术员和工艺技术员按照要求处理系统的OCAP，OCAP没处理完时lot是无法移动到下一站的，所以生产和质量是需要配合及时让lot移动。对于Control Limit，部分chart的Control Limit变更是需要客户同意的。并且配备有团队查看是否有Chart的Control Limit太松，或者说触发OOC的频率很高，如果有，就需要对应的人员去提交变更且通过评审后进行更新Control Limit，还需要对应的PE去解释OOC多次出现的原因。SPC管控从一开始投工程lot就开始设置control limit，并根据各阶段然后更新对应的control limit。
总结：SPC可以对特殊特性和工程参数（例如电导率、药水浓度、压力、线体速度、水流大小、温度、液位等）进行管控。重点是，根据实际情况和人员配置和系统配置，进行有效的SPC管控。管控的项目和频率，当然可以根据表现和阶段，进行删减和增减频率。来料SPC监控也是存在的。其实良率也可以建立类似SPC的管理，例如Defect Ratio管控，良率Baseline管控, Defect Ratio Baseline管控。管控的项目一般会比客户要求的多很多。每个lot的数据，也可以进行by-lot Cpk管控。
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在汽车行业初创公司做质量这几年之主机厂客户审核
对于一家初创企业，每次客户审核都是一次业务机会，甚至都关系到公司在这个行业的生死存亡。
非常幸运，3年多的时间，大大小小的主机厂，tier1审核超过30次，均获得通过，并得到了客户的一致好评，有几家客户甚至以超出预期来表达对我们的肯定。
21年，四维，上汽大通，凯翼，JAC等
22年，CC, BYD, Conti,Geely,BAIC等
23年，南VW ,北VW, DFL 哪吒 等
24年，SAIC，粗粮等
正是有这些审核的一次通过，公司在这三年成功做到了细分市场的NO.1
而我个人，从工厂装修，工艺设备评审，品质系统搭建，无数个日日夜夜的历练，最终百炼成钢，获得客户的一致好评。
未完,待续......
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非常幸运，3年多的时间，大大小小的主机厂，tier1审核超过30次，均获得通过，并得到了客户的一致好评，有几家客户甚至以超出预期来表达对我们的肯定。
21年，四维，上汽大通，凯翼，JAC等
22年，CC, BYD, Conti,Geely,BAIC等
23年，南VW ,北VW, DFL 哪吒 等
24年，SAIC，粗粮等
正是有这些审核的一次通过，公司在这三年成功做到了细分市场的NO.1
而我个人，从工厂装修，工艺设备评审，品质系统搭建，无数个日日夜夜的历练，最终百炼成钢，获得客户的一致好评。
未完,待续......
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在汽车行业创业公司做质量--客户审核
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 »
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！
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在汽车行业创业公司做质量的这几年之二
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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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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细节决定成败
"细节决定成败"是一句俗语，也是一种哲理，指的是讲究细节能决定事件的走向。
有一首民谣是这样的：
少了一个钉子，坏了一只蹄铁；
坏了一只蹄铁，折了一匹战马；
折了一匹战马，伤了一位国王；
伤了一位国王，输了一场战争；
输了一场战争，亡了一个帝国。
说的是1485年，英国国王理查三世要面临一场重要的战争，这场战争关系到国家的生死存亡。
在战斗开始之前，国王让马夫去备好自己最喜爱的战马。马夫立即找到铁匠，吩咐他快点给马掌钉上马蹄铁。铁匠先钉了三个马掌，在钉第四个时发现还缺了一个钉子，马掌当然不牢固。
马夫将这个情况报告给国王，眼看战斗即将开始，国王根本就来不得及在意这第四个马蹄铁，就匆匆赶回战场了。战场上，国王骑着马领着他的士兵冲锋陷阵。突然间，一只马蹄铁脱落了，战马仰身跌翻在地，国王也被重重地摔在了地上。一见国王倒下，士兵们就自顾自地逃命去了，整支军队在一瞬间土崩瓦解。敌军趁机反击，并在战斗中俘虏了国王。
国王此时才意识到那颗钉子的重要性，就这样，理查三世的国家就败在了一颗小小的马蹄钉上。
这是一个典型的细节决定成败的小故事，简单易懂。
我们做软件系统也是如此，很多系统的功能模块基本相同，流程看上去也大同小异，似乎用哪一家都可以满足业务需求。
但实际使用起来体验相去甚远，优秀的系统正是赢在细节：流程设计是否考虑全面，权限设计是否合规合理，用户界面是否操作便捷…
也欢迎大家联系我们，免费试用软件。
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有一首民谣是这样的：
少了一个钉子，坏了一只蹄铁；
坏了一只蹄铁，折了一匹战马；
折了一匹战马，伤了一位国王；
伤了一位国王，输了一场战争；
输了一场战争，亡了一个帝国。
说的是1485年，英国国王理查三世要面临一场重要的战争，这场战争关系到国家的生死存亡。
在战斗开始之前，国王让马夫去备好自己最喜爱的战马。马夫立即找到铁匠，吩咐他快点给马掌钉上马蹄铁。铁匠先钉了三个马掌，在钉第四个时发现还缺了一个钉子，马掌当然不牢固。
马夫将这个情况报告给国王，眼看战斗即将开始，国王根本就来不得及在意这第四个马蹄铁，就匆匆赶回战场了。战场上，国王骑着马领着他的士兵冲锋陷阵。突然间，一只马蹄铁脱落了，战马仰身跌翻在地，国王也被重重地摔在了地上。一见国王倒下，士兵们就自顾自地逃命去了，整支军队在一瞬间土崩瓦解。敌军趁机反击，并在战斗中俘虏了国王。
国王此时才意识到那颗钉子的重要性，就这样，理查三世的国家就败在了一颗小小的马蹄钉上。
这是一个典型的细节决定成败的小故事，简单易懂。
我们做软件系统也是如此，很多系统的功能模块基本相同，流程看上去也大同小异，似乎用哪一家都可以满足业务需求。
但实际使用起来体验相去甚远，优秀的系统正是赢在细节：流程设计是否考虑全面，权限设计是否合规合理，用户界面是否操作便捷…
也欢迎大家联系我们，免费试用软件。
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在汽车行业创业公司做质量的这几年！
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 »
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
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关于用户需求
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 »
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。
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质量小故事 - 袋鼠与笼子
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 »
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 »
质量工程师/质量经理/质量实施顾问
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 »
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；
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