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一位質量經理人的困惑

2014-9-22 9:50:16??????點擊:198

王先生是一家生產電動工具的合資企業品管部經理,最近由于公司生產的電動工具質量頻繁出現問題,苦惱不已。王經理所在公司的生產是以零件外購加產品組裝為主,產品品種很多,零件的采購量也很大。為保證采購零件質量,公司配備了強大的檢驗人員隊伍,開展零部件檢驗和成品檢測。


由于零部件采購量大,公司基本采用抽樣檢驗方式進行控制,也包括對成品的一些質量指標的檢驗。但近2個月,公司的產品質量問題頻發,最終產品不合格率比前期增加了一倍,分析發現問題出在核心部件-電動機上。公司使用的電動機都是外購的,公司每批進貨都按照GB2828標準進行了抽檢。但是從抽檢記錄來看,并沒有發現有什么異常,每批判定都是合格的。現在公司老總和各部門都把問題焦點對準了王經理,責問品管部是如何進行質量把關的,為何會讓這么多不合格零件流入生產。


其實王經理目前所遭遇的苦惱、困惑,我相信,許多企業的質量主管都曾遇到過。可問題的根源到底在哪呢?抽樣檢驗方法是目前企業應用最多的質量控制手段,它是伴隨大規模工業化生產而發展出來的一種質量控制技術、理論。早在上世紀二十年代,美國貝爾試驗室的道奇(H.F.Dodge)和羅密克(H.G.Romig)就根據數理統計理論,提出了第一部統計抽樣方案。統計抽樣檢驗方法是科學管理思想指導下的非常重要的成果,它對人類多快好省地獲得優質產品作出了很大貢獻。隨著社會進步,人們生活水平的飛速發展,人類社會對產品質量的要求已是越來越高,市場競爭的加劇,企業對產品質量的關注度也是越來越強。王經理的苦惱也正說明了這一點。


其實王經理的困惑,是統計抽樣檢驗方法無法避免的,也是抽樣檢驗理論與現代質量管理要求沖突的結果。

(一) 難以承受的風險


統計抽樣檢驗的思路是以少量的樣本檢驗結果推斷批量產品質量的狀態(合格或不合格)。作出判斷的依據是通過數理統計分析,確定的這種判斷的可信度(即概率)。換句話說,通過少量樣本,對批量產品的質量狀況所下的結論,并非100%準確的,通常只有百分之九十幾的可信度,有近5%至10%的可能性,你對批量質量的判定是錯誤的。這么大的誤判風險,已是當今許多企業很難承受的。同時,要保證判斷有百分之九十幾的可信度,企業還必須做到,保證所抽取樣本的代表性、隨機性,同時設定合理的AQL值(批量產品允許接收的不合格率)與檢驗水平。但往往企業在實施抽樣檢驗時,抽取樣本的代表性和隨機性較難保證,因為檢驗員取樣時,通常會就近或只是在面上抽取,從檢驗員的時間、精力、責任意識等方面都可能造成樣本抽取的無效;企業在設定AQL值時,一般也會出現隨意性,因為AQL越小,則有可能導致需抽取的樣本量越大,因此企業在設定時通常會偏大。其實AQL設定不合理,也會造成批量產品質量判定時出現過松或過嚴情形,導致部門之間,企業與顧客或供應商之間的矛盾沖突。


(二) 與當今質量理念的沖突


統計抽樣檢驗理論中有一個很重要的概念,即AQL批量產品允許接收的不合格率;這是企業在實施抽樣檢驗之前必須事先設定的批量產品可接收的最高不合格率。然而接收完全合格的產品和交付完全合格的產品,這才應是企業對質量的追求。若企業使用的每種零件都設定允許的不合格率,最終組合出的產品合格率能有多少?若企業的產品質量已達到很高水平如100PPM級,則通過抽樣檢驗已是很難發現不合格了,再實施抽樣檢驗,無益于勞命傷財,浪費人力、物力、財力。對于追求零缺陷(第一次就將事情做對)的企業來講,抽樣檢驗方法需慎重使用。


創新是當今中國社會的主旋律,中國企業開展質量管理同樣也要有新思路、新手段,才能在質量水平上有所突破。對于主要依靠質量檢驗來進行產品質量控制的企業而言,由關注結果轉移到關注過程上來,應是擺脫質量困擾的第一步。通過過程控制,過程改善,減少產品之間的差異,提高產品均一性,這是減少產品質量缺陷的有效途徑。另外也可更多采用可更準確評估批量產品質量的手段包括全檢、CPK分析、直方圖分析等方法。實現自動化檢測是企業實現全檢的有力保證,也是中國企業實現質量管理創新的方向之一。




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