今天“質量分析是質量部門最有意義的工作，也是質量部門的價值之所在”，師父曾不止一次的對小編講過。可一想到質量分析那些花花綠綠的數據、表、圖什麼的，頓時有些頭大。
質量分析有哪些誤區，如何評價一個公司的質量工作做得好不好，跟著小編一起來看看！
開聊之前，還是簡單明確下，什麼是“質量分析”，在網上小編找到如下定義：
質量分析就是對影響產品的質量水平的各個方面進行評價與判斷，找出影響產品質量的主要因素，提出改進建議和措施並指導有效實施的工作過程。
看我“接地氣”吧！
用比較接地氣的話講，無非就是分析原因、抓主要原因、想方法解決/處理原因，小編再補充一點，就是看舊病會不會復發（後續效果跟蹤）。
質量分析的誤區
質量分析是過程審核的一個模塊，所以小編去每家公司審核時，或多或少都會涉及這一塊，也積累了非常豐富的題材。這裡將常見的誤區分享給大家。
神奇的“質量分析”
為什麼說神奇呢？原因之一是因為小編根本找不到任何“分析”。
咦，“分析”去哪了？
其實從上面質量分析的定義就可以看出，你得先有原因分析，找出主要原因後，才能去制訂並改善措施。而很多公司則直接跳過第一個、第二個環節，直接上措施。
這就好比你做了一碗番茄炒蛋，你老婆嚐了說不好吃，你直接往番茄炒蛋裡又加了兩勺鹽。
大哥，不好吃也不見得一定是淡了呀，說不定是鹹了呢？沒去問問老婆直接去加鹽（上措施），你就不怕搓衣板伺候？！
在小編看來，與其說是沒有“原因”分析，還不如說是沒做原因分析或者不知道怎麼去分析。
神奇的原因之二，儘管沒有“原因”分析，每個月做的質量工作卻是有聲有色的，通過一系列的莫名其妙的措施下去，“產品的質量水平得到非常顯著的提升！”這裡的數據真實性就得打一個大大的問號了！
畢竟，這世界上死耗子真沒那麼多！
高大上的“質量分析”
在一些外資企業裡，經常看到質量分析做得非常“高大上”，不止是“內容翔實，圖文並茂”，還運用了極其豐富的、看起來高深莫測的質量工具。
有時候還會因為對質量工具真正內涵不瞭解，生搬硬套，鬧了不少笑話
小編就曾遇到過一家公司在做5W1H工具做質量分析。
其中Where那一項寫著在本公司內。
他回答：這樣不會錯！
小編就建議，以後寫問題發生“在地球上，或者宇宙中”吧，這樣保準更不會錯。
對於使用質量工具，小編其實並不反對。但需要注意是：使用質量工具的目的是解決（質量）問題，質量工具本身只是個工具，不能本末倒置。
好比上面這盤美食，你餓了要吃它，這是目的，至於用什麼工具吃，比如筷子、勺子、刀叉什麼的倒是其次，實在不行你用手抓著吃也可以。
在絕對的力量（問題或目的）面前，各種技巧（工具）都只是花架子！
不知道怎麼辦的“質量分析”
小編看到質量分析報告時，還曾看到如下的語句：
· 加強相關人員的培訓工作！
· 更改相應成型工藝，並進行開班認可工作！
· 持續優化模具結構！
一臉黑線有沒有
上面的這些語句，其實都是浪費紙張的廢話，看似措施出來了，實際根本無法操作或執行。
就以第一條“加強相關人員的培訓工作！”為例。培訓自然是需要的，問題是培訓什麼（越詳細越好，越有可操作性）呢？怎麼培訓呢？培訓後是不是對解決當前問題有幫助呢？
這裡，最後，說一句，萬不得已儘量不要在上身上做文章，不要和人過不去，人培訓的再好，辭職了怎麼辦！
不是萬能的“質量分析”
質量行業有句非常有名的話，經常被錯誤解讀，害人不淺。那就是“持續改進”。
持續改進本身沒錯，但也要考慮本身設備能力、工藝能力等因素。某些產品的生產，盲目追求100%合格率實際是不可取的。
經常聽到的一個思路是，沒達到合格率目標自然要質量分析；達到合格率目標的話也要分析前三項失效。但實際上呢？每個行業都有其“硬傷”與“命門”！
比如油漆件的顆粒，注塑件的缺料等缺陷。在目前的工藝條件下，不管你怎麼改，很大概率都會在前三項。那怎麼辦？每天、每週、每月都會和那些不可能完成的任務做鬥爭？
小編的建議是，不妨先放一放，給它定個小目標，比如油漆顆粒的目標設為5%，如果某個月控制到5%以內了，你就躺地上吧，不要再去糾結是不是還是排第一、第二，去整改那些可以提升的缺陷吧，比如油漆流掛、色差啥的。
一直盯著某個解決不了的缺陷可能的後果是，數據造假，措施空洞。
那這些缺陷就不管了嗎？小編覺得可以作為長期的攻堅課題來研究。
要知道，質量分析不能解決所有問題，它不是萬能的，不然，上帝不就失業了？
如何看一個公司的質量分析做的好不好
在VDA6.3的過程審核裡，有P6.5部分有著非常精闢有歸納（詳見《王大爺與糖葫蘆的故事》）。歸納下來也就三個方面。
目標、數據、分析整改跟蹤。
目標
老王雖然最近過得不怎麼樣，但是他的一句話卻廣為大家流傳，那就是“一個億的小目標”。
這個“一個億”其實就是“目標”，我們每年年初定的個人KPI、部門KPI都是“目標”。小編審核的一家公司，曾請諮詢公司幫他們制訂了13個模塊、上百項指標，這些都是“目標”。
生產線最重要一個目標，就是合格率。從審核角度，小編會去看這個合格率是怎麼定出來的，有沒有按產品類別或者生產工序細分。
比如公司生產多個產品。其中一個很複雜的產品（合格率平均只有80%），另一個產品則非常簡單（合格率可以做到99%），你統一定一個90%的目標就是不合適的。
再比如保檢槓，有注塑、油漆兩大主要工序，油漆工序的合格率要遠遠低於注塑工序，不同工序的合格率則要分別制訂。
可以這麼講，目標越具體，越有針對性，後續的質量分析才更有效率，可操作性才越高。
數據
目標只是一個個冷冰冰的數字，要去收集相應的（實際）數據才有意義。
比如合格率，你要去收集不同缺陷種類的分別數量，發生時間和地點（工序）等信息。
一系列的數據
只有數據，才讓目標“活”了起來，有意義起來。
隨著各路質量分析系統應用的日益廣泛，很多質量信息數據的收集工作慢慢地由傳感器、由設備來完成了，準確性和效率大大得以提升。
各路數據分析報表，讓數據煥發新活力
以上圖片摘自：盈飛無限SPC軟件
分析整改跟蹤
這部分其實是最考驗質量人員的專業水平的。這也迴歸到導讀裡，小編師父提到的“質量分析是質量部門最有意義的工作，也是質量部門的價值之所在”。
通過數據發現問題，發現問題後找到其原因，並制訂最適合的解決方法的背後，無一不依靠紮實的專業底蘊。
還是油漆工序為例，油漆件的製造工藝非常複雜，某一知名油漆件製造商曾整理過上百個“工藝控制點”。這些工藝點從一大早開始點檢就需要點檢到下午。當一個油漆缺陷發生的時候，天知道是哪個工藝控制點出了問題。
這時候，是專業、而不是質量工具幫你發現並解決問題。
看質量分析的時候，千萬不要怕，也不要被那些數據，高大上的模型工具嚇到，更不要被經驗豐富的應審人員帶跑偏。
就這三招，沉下去看，按照自己的思路走，沒有整不明白的“質量分析”。
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