品质运作战略之十-------用品质预测打造聪明的承诺

预测是预防的前提，是和预防不可分割的，仍然以FMEA为例，它是预防工具，也同时是预测工具----失效风险评估。预测的概念范围比预防大得多，是包容关系，顾名思义预防那就是预防不好的事情发生，世界上不光是不好的事情吧。

对于工具而言，不但要懂得如何使用它们，而要懂得如何开发它的用途，只有用途和目的才是工具的真正价值，我们往往花费大部分的精力去学习如何使用工具，却忽视了去开发它的用途和开发自己的使用目的。

客户要求品质承诺，所谓承诺，那就一定是事前的，这一点在现实当中是被人们所回避的，不知道从什么时候起，聪明地归避承诺已经形成一种风气，谁做了承诺，谁就有了风险和责任，处于推卸责任，害怕风险的本能，人们总是习惯于不要去做出承诺，或者把承诺搞得越含糊越好。有个笑话，父亲教育孩子，要做一个诚实而聪明的人，孩子问，什么是诚实？父亲说诚实就是承诺的要做到，孩子问什么是聪明，父亲说，聪明就是不要承诺。这个经典故事源远流长，于是都去学做聪明人，除了被逼无奈人家把合同拍到面前，里面的条款都是人家写好的，这才真正愿意去面对，当然面对之后肯定是要开始磨嘴皮子谈判讨价还价了。还有更多的情况是没有合同，于是就没有承诺，出了问题就剩下消防队以及冠冕堂皇的所谓持续改善了。等把客户把品质结果拿到面前来，啥时候人家都有理，想说你做得如何不好，就说你做的如何不好，管你有没有改善，因为一开始就没有承诺，所以日后人家也没必要说你实现了什么承诺的目标。

没错，承诺是有风险的，但是风险是可以用科学方法预测的，所以FMEA自然而然地就可以作为风险预测工具，并进一步成为客户承诺的工具，所以QS9000，TS16949就强制使用，不会预测我教你，不知道老大要什么就照着老大说的做。

不过呢，在这里谈FMEA只是做为一个例子，FMEA并不是一个量化预测工具，仍然是定性分析，里面虽然对风险系数有计算，那都是基于强制分级产生的模拟量化。

预测要作为承诺和设定目标的工具，是一定要量化的，那我们此时再反过来看看我们还有哪些工具可以拿来用。

CPK就可以拿来用，关键设备的加工结果做CPK那就可以作为事先的预测，没等到一个项目的产品做出来，用其他样本进行计算，只要把特性参数抽离出来，那就可以把评估结果用到即将生产的产品中去，CPK的结果可以作为预测的一部分，等把符合条件的过程步骤都评估了，整体预测结果也出来了，这时候就可以做出某种品质承诺了。

OC曲线可以拿来用，OC曲线本身就是风险概率工具，只不过现在变成了别等到客户要求用什么样的抽样计划，而是事先就建议采用什么样的抽样计划。

线性回归，简单移动平均，加权移动平均，指数平滑是标准的预测工具，只不过咱别忘了咱的目的是输出承诺就行。

学习曲线也是预测工具，对于操作员的作业输出以及作为培训依据都是有用的。

DOE，可靠性和寿命计算，就不用说了，当然包括了预测的功能在里面。

为什么不把这些工具在出现问题之前就用呢？用那些工具输出的结果进行计算的最终所得，可以是PPM预测，把预测所得的结果写成报告，计划，建议的合约，然后先拿去跟客户谈，并拿出承诺的态度，那是能做到的底限，之后再附上持续改善计划，项目还没开始，客户满意先开始。

如果现实是，在躲避承诺的时候永远都聪明不过客户，聪明只会被聪明误的话，那还是考虑如何去聪明地承诺吧

但目前的阶段还是处在过程质量控制阶段。虽说有FMEA，SPC。但他们都是基于过程控制来实现干预的。

是不是有些时候考虑将质量风险的干预再往前提到设备采购这一块呢？
高自动化、无人操作、高CMK、高效率呢？

从源头的资源生成开始进行如此控制。还会有后续生产的过程控制和检验吗？