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那些神奇的“质量分析”,没有整不明白的!

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发表于 2019-4-12 08:32:59 | 显示全部楼层 |阅读模式

那些神奇的“质量分析”,没有整不明白的!
本文导读
质量分析是质量部门最有意义的工作,也是质量部门的价值之所在”,师父曾不止一次的对小唐老师讲过。可一想到质量分析那些花花绿绿的数据、表、图什么的,顿时有些头大。质量分析有哪些误区,如何评价一个公司的质量工作做得好不好,跟着小唐老师一起来看看!


开聊之前,还是简单明确下,什么是“质量分析”,在网上小唐老师找到如下定义:质量分析就是对影响产品的质量水平的各个方面进行评价与判断,找出影响产品质量的主要因素,提出改进建议和措施并指导有效实施的工作过程

用比较接地气的话讲,无非就是分析原因抓主要原因想方法解决/处理原因,小唐老师再补充一点,就是看旧病会不会复发(后续效果跟踪)

质量分析的误区

质量分析是过程审核的一个模块,所以小唐老师去每家公司审核时,或多或少都会涉及这一块,也积累了非常丰富的题材。这里将常见的误区分享给大家。

1. 神奇的“质量分析”

为什么说神奇呢?原因之一是因为小唐老师根本找不到任何“分析”。

其实从上面质量分析的定义就可以看出,你得先有原因分析,找出主要原因后,才能去制订并改善措施。而很多公司则直接跳过第一个、第二个环节,直接上措施。
这就好比你做了一碗番茄炒蛋,你老婆尝了说不好吃,你直接往番茄炒蛋里又加了两勺盐。大哥,不好吃也不见得一定是淡了呀,说不定是咸了呢?没去问问老婆直接去加盐(上措施),你就不怕搓衣板伺候?!

在小唐老师看来,与其说是没有“原因”分析,还不如说是没做原因分析或者不知道怎么去分析。

神奇的原因之二,尽管没有“原因”分析,每个月做的质量工作却是有声有色的,通过一系列的莫名其妙的措施下去,“产品的质量水平得到非常显著的提升!”这里的数据真实性就得打一个大大的问号了!

毕竟,这世界上死耗子真没那么多!

2. 高大上的“质量分析”

在一些外资企业里,经常看到质量分析做得非常“高大上”,不止是“内容翔实,图文并茂”,还运用了极其丰富的、看起来高深莫测的质量工具。

有时候还会因为对质量工具真正内涵不了解,生搬硬套,闹了不少笑话(详见《那些被玩坏的质量工作》)。

小唐老师就曾遇到过一家公司在做5W1H工具做质量分析。

其中Where那一项写着在本公司内。
小唐老师问他:为什么不具体一些呢?
他回答:这样不会错!
小唐老师就建议,以后写问题发生“在地球上,或者宇宙中”吧,这样保准更不会错。

对于使用质量工具,小唐老师其实并不反对。但需要注意是:使用质量工具的目的是解决(质量)问题,质量工具本身只是个工具,不能本末倒置。
好比上面这盘美食,你饿了要吃它,这是目的,至于用什么工具吃,比如筷子、勺子、刀叉什么的倒是其次,实在不行你用手抓着吃也可以。

在绝对的力量(问题或目的)面前,各种技巧(工具)都只是花架子!


3. 不知道怎么办的“质量分析”

小唐老师看到质量分析报告时,还曾看到如下的语句:
    —加强相关人员的培训工作!
    —更改相应成型工艺,并进行开班认可工作!
    —持续优化模具结构!



上面的这些语句,其实都是浪费纸张的废话,看似措施出来了,实际根本无法操作或执行。

就以第一条“加强相关人员的培训工作!”为例。培训自然是需要的,问题是培训什么(越详细越好,越有可操作性)呢?怎么培训呢?培训后是不是对解决当前问题有帮助呢?

这里,最后,说一句,万不得已尽量不要在这上做文章,不要和人过不去,人培训的再好,辞职了怎么办!

4. 不是万能的“质量分析”

质量行业有句非常有名的话,经常被错误解读,害人不浅。那就是“持续改进”。

持续改进本身没错,但也要考虑本身设备能力、工艺能力等因素。某些产品的生产,盲目追求100%合格率实际是不可取的。

经常听到的一个思路是,没达到合格率目标自然要质量分析;达到合格率目标的话也要分析前三项失效。但实际上呢?每个行业都有其“硬伤”与“命门”!

比如油漆件的颗粒,注塑件的缺料等缺陷。在目前的工艺条件下,不管你怎么改,很大概率都会在前三项。那怎么办?每天、每周、每月都会和那些不可能完成的任务做斗争?

小唐老师的建议是,不妨先放一放,给它定个小目标,比如油漆颗粒的目标设为5%,如果某个月控制到5%以内了,你就躺地上吧,不要再去纠结是不是还是排第一、第二,去整改那些可以提升的缺陷吧,比如油漆流挂、色差啥的。

一直盯着某个解决不了的缺陷可能的后果是,数据造假,措施空洞。

那这些缺陷就不管了吗?小唐老师觉得可以作为长期的攻坚课题来研究。

要知道,质量分析不能解决所有问题,它不是万能的,不然,上帝不就失业了?

如何看一个公司的质量分析做的好不好

在VDA6.3的过程审核里,有P6.5部分有着非常精辟有归纳。归纳下来也就三个方面:目标数据分析整改跟踪

1. 目标

老王虽然最近过得不怎么样,但是他的一句话却广为大家流传,那就是“一个亿的小目标”。
这个“一个亿”其实就是“目标”,我们每年年初定的个人KPI、部门KPI都是“目标”。小唐老师审核的一家公司,曾请咨询公司帮他们制订了13个模块、上百项指标,这些都是“目标”。

生产线最重要一个目标,就是合格率。从审核角度,小唐老师会去看这个合格率是怎么定出来的,有没有按产品类别或者生产工序细分。

比如公司生产多个产品。其中一个很复杂的产品(合格率平均只有80%),另一个产品则非常简单(合格率可以做到99%),你统一定一个90%的目标就是不合适的。

再比如保检杠,有注塑、油漆两大主要工序,油漆工序的合格率要远远低于注塑工序,不同工序的合格率则要分别制订。

可以这么讲,目标越具体,越有针对性,后续的质量分析才更有效率,可操作性才越高。

2. 数据

目标只是一个个冷冰冰的数字,要去收集相应的(实际)数据才有意义。

比如合格率,你要去收集不同缺陷种类的分别数量,发生时间和地点(工序)等信息。
一系列的数据

只有数据,才让目标“活”了起来,有意义起来。

随着MES系统应用的日益广泛,很多质量信息数据的收集工作慢慢地由传感器、由设备来完成了,准确性和效率大大得以提升。

3. 分析整改跟踪

这部分其实是最考验质量人员的专业水平的。这也回归到导读里,小唐老师师父提到的“质量分析是质量部门最有意义的工作,也是质量部门的价值之所在”。

通过数据发现问题,发现问题后找到其原因,并制订最适合的解决方法的背后,无一不依靠扎实的专业底蕴。

还是油漆工序为例,油漆件的制造工艺非常复杂,某一知名油漆件制造商曾整理过上百个“工艺控制点”。这些工艺点从一大早开始点检就需要点检到下午。当一个油漆缺陷发生的时候,天知道是哪个工艺控制点出了问题。

这时候,是专业、而不是质量工具帮你发现并解决问题。
看质量分析的时候,千万不要怕,也不要被那些数据,高大上的模型工具吓到,更不要被经验丰富的应审人员带跑偏。

就这三招,沉下去看,按照自己的思路走,没有整不明白的“质量分析”
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