基础数据的可靠性＆不良率

QualityManagementStory：

关于基础数据的可靠性和不良率

*革新：革新、精益生产、TPM、TQM、TQC、6Sigma等

※通过简单易懂的案例故事，了解QM。

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进行有关经营上问题的诊断、审核时，使用的Data数据，需要确保数据的可靠性(可信赖性)，也就是准确性、精密性、客观性等。Data数据的定义，换句话说首先要诊断，确认调查项目代表什么，他的定义是否足够客观合理，获取数据和解析的方法，是否科学合理，是否可以实用。

以不良率为例，首先明确定义将什么看做不良品，之后判断随机抽样或者测量方法，记录数据的手机方法及数据的解析方法，判断这些方法充分合理妥当之后，使用数据，进行诊断或分析。

但是，有时工厂、公司诊断或审核时会有这种情况，并不是专业的Group的审核，而是由*革新Team：革新、精益生产、TPM、TQM、TQC、6Sigma等主管部门(或一般叫推进部门，推进事务局、办公室等等)进行的简单的“自我诊断或审核”。时间也不是很充分。大部分的数据可靠性不足，仅仅靠“革新Team”提供的数据进行了解析和分析。当然，并不是说“革新Team”提供的数据没有任何意义，靠这些数据也可以大概的进行某些判断。不过，想要品质管理想要进行的彻底，那这些基础性的如果没有达到合理化，那很难“发展”。

这样的问题，并不只局限于不良率问题上。现在，很多公司，在*革新Team每月分析的实绩，管理项目中，此类问题非常非常多。

还有，Data数据的定义或收集、解析方法，原则上是根据使用目的不同而变化的。就是说，以诊断审核为目的、根据诊断审核结果开展改善活动、或日常管理为目的时，分别活用的方法都是不同的。

举个例子，“制造成本率”，以销售价格为基准时，制造成本本身是完全不会变化的，但是由于销售价格的变动(涨价或打折)，会忽高忽低。就像，收入完全没有变化的情况下，因为汇率问题，使GDP忽高忽低的道理一样。

所以说，现在的“制造成本率”是 会计结算用的，在日常管理上使用是不合适的。日常管理项目中，要针对目标基准价格设置制造成本率。将来想要达到的，未来导向性的“目标成本率”，从战略上设定能够之后对其进行管理，这才是革新(创新Innovation、精益等)活动。

现在，很多工厂、公司都是这样管理的。虽然不是说所有的管理项目都会不同，但是至少在树立日常管理计划时，应该从原点开始进行检讨，什么项目，应该怎么去管理，管理对象是什么等等等等。

特别是不良率数据，应该在各种管理项目中属于最为可靠的数据，但是品质管理水平比较低的时候却不是这样，不可靠的数据这种情况比较多。很多公司，工厂都这样过。当时对不良品的定义是，完全废弃处理的才记录为不良品。而事实上这种数据记录，又因为无法验证，也并不属于100%可靠的。

而有时，在不良率管理的基础条件还没能整备的情况下，因领导要求等被迫，直接将修理品、废弃品全部合算不良品，在部分品目或工序里掌握不良率状态，但这也仅仅只能掌握不良率非常高这一事实，数据本身却不准确。 其实比这些更加重要的是，不良品的定义是否足够客观和明确。

针对操作工是否有进行经验性的判断，根据经验性判断，结果会有所不同。还有，在现场有多准确、精密的进行记录也是疑问。

正式的进行品质管理初期，不良率反而会上升，这是一般性的普遍现象。这并不是说不良品突然增加了，而是过去潜在的，或者因为不良品的定义变得更严格，过去不属于不良品的在这次判断成不良品，过去现场中处理的所有全部暴露出来了，所以会发生这种现象。

活用不良品的数据之前，要先对数据进行验证，是否属于合理、科学的数据。然后要将数据收集和分析、活用方法进行标准化。

如果不这样，就像医生拿着不可靠的检查结果进行诊疗一样。是非常危险的行为。

活用品质数据之前，有必要对数据的可靠性进行诊断。

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