没有那家企业会有意设计和生产质量不稳定或者质量不达标的产品。
没有那家企业会选择做赔本的买卖。
但为什么?
· 上一代的问题,在下一代还会出现?
· 报价的时候,以为合格率会很高,会盈利,结果合格率很低,造成赔钱?
· 试生产的时候,要花费大量的时间选择产线和机器,工艺改来改去,造成交货拖期?
尽管有DFMEA, PFMEA, QFD, DFA,DFM等工具和经验丰富的从业人员,单靠记忆力,总会有遗忘的地方。
如果那个经验丰富的老法师离开,情况会变得更糟糕。这些质量工具也变成的无源之水,无本之木。
如何改变这种现象,公司需要把知识固化下来,形成公司自己的质量知识库。
看一看质量知识库都能做些什么?
举例1
客户投诉模块来说,R&D部门做新品研发的时候,可能会问质量部门,以前的产品都有哪些质量问题或者投诉,其实这些问题都在员工的脑子里,因为企业人员流动性比较大,这些知识资料也被带走了。所以研发经理,质量经理很多都是老法师,年龄比较大,经历过的事情也非常多。对于企业来说,把质量管理全部寄希望于某个员工肯定是不现实的,我们需要一个系统化的管理,在系统中任何人都可以通过模糊搜索把问题找出来。比如在南美这个产品总共有多少投诉,只要搜下这个物料号或者相关品类的产品就可以知道个大概其,下次再开发新品的时候,就可以避免类似的问题再次发生。
某外企刚开始在中国生产的咖啡机和榨柳橙汁的小机器,因为中方对南美人生活习惯不了解,出现了很多投诉。在欧洲生产的时候,投诉率并不高,但是转移到中国生产的时候,投诉率就特别高。原因是什么呢?南美人特别奔放,喜欢把牛奶和糖直接加到水箱里面,这样一加热的时候,整个水箱就成了浆糊,全都堵死了。所以欧洲人把咖啡机卖给南美人的时候,知道这个,会在水箱上贴个条子:不能把牛奶和糖加入水箱里,但我们中国人在做的时候,哪会想到这个。还有小小的榨汁机,一般是给欧洲家庭两三个人用的,但这个产品一到南美就出问题,因为他们是南欧的后裔,信仰天主教,喜欢大家庭聚会。他们就把这个机器当成商用机器用,一次聚会能榨半筐橙子,很快就坏掉了。
举例2
有三条加工精度不一样的生产线,给客户报价,需要知道类似产品在不同产线的合格率都是多少?都容易出现什么问题?
如果有系统的帮助,2秒钟就有答案,确保生意不亏本。
举例3
很多企业的物料或产品性能可能会和时间、温度等有关系。比如电机厂的漆包线,他们通常计算CPK,可能计算30个就ok了。但是有的时候想看看冬天、夏天过程能力怎么样,有没有差别?如果是人为分选,可能要把每个月的CPK分别计算,然后再汇总分析,非常的麻烦。但是对于电脑来说,就是几秒钟的事情。我可以按天、按月、按季度,按产线,按班组,按产品等很快就可以把整个时间轴的性能趋势拉出来。
比如注塑、化工品、食品等这些受天气/温度/湿度影响较大的行业,对他们来说就会非常方便的解决很多问题。
Boxplot 图
按产品类别做的cpk图和均值图。
举例4
质量系统,可以替客户省钱么?当然可以!注塑用到注塑机:克劳斯玛菲上几百万一台,也有海天的,几十万。比如说不同种类的PP,收缩率是0.2~2.5,不同的结构,不同的模具,不同的注塑机都有可能会受影响。东西做完以后了,台阶凸台高度、缩痕严重吗,设计员会想,我到底用什么样的注塑机呢?设计出来以后,我们公司有没有这个生产能力,能不能做出来?不知道!天天就瞎拍脑袋。如果这些内容都在系统里有统计分析,能找到和新品类似的产品,我看一年四季,看离散有多少,一下子就知道了。大概工差范围在哪里变化,能不能满足。可以在排产、工业工程过程中就能够知道,不需要选贵的,用便宜的机器也能够满足需求。
举例5
对于物料种类上万种的企业,每天都可能有进料问题发生。但是对他们来说,我更关心严重度高、安全类的问题。因为物料太多,不可能全检。有些东西比如划伤,包装破损这种问题,即使漏检了,也不会发生太大的质量事故,最多被客户骂几句。对严重度高的问题,要命的问题,一定要加严检查。但是到底哪个该放松,哪个该加严,很多时候都是嘴上说说,如果有大数据统计,就能够避免眉毛胡子一把抓。对于没有大问题的项目,如果也花很大的人力物力,其实没有必要。剔除掉B类C类一般和轻微问题,把A类关键问题控制住。可以分析哪个物料应该加严或者哪个供应商严重问题比较多,要加严。同样,SQE对供应商质量辅导的时候,也能够抓住主要问题,把trouble maker控制住了,按照严重度把质量改善做个优先级排序,这样效率就会高很多。如果是撒胡椒面的做法,每个都看一眼,其实就等于每个都没看。
如何建立企业自己的质量知识库呢?
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