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你觉得质量管理的5个核心工具是什么?

 blackhappy 2023-11-13 发布于陕西

原创 容平 大话质量 2023-09-22 09:20 发表于江苏

干了这么多年质量,从干事到管人,感悟良多!如果让我选出质量管理的5个核心工具,我觉得APQP,PPAP,MSA,SPC,FMEA当仁不让地入选。其余质量工具,必须排在这5个工具的后面。

也许你会说我是在照搬16949的认知,不可否认,我的质量管理思想受到16949的绝对影响,如果说要对质量领域的工具进行精简,只留下5个,我相信99.73%的人会选择这5个工具。

基于我15年的质量管理经验和认知,选这5个工具为核心质量工具的原因是他们都是以预防为宗旨,防患未然型质量工具,这恰恰是质量工作追逐的终极理想状态。

5大核心质量工具:

  • APQP【Advanced Product Quality Planning】
  • PPAP【Production Part Approval Process】
  • FMEA【Failure Mode and Effects Analysis】
  • MSA【Measurement Systems Analysis】
  • SPC【Statistical Process Control】

因为被AIAG采纳认可,所以我们主观认为是汽车行业的质量工具,实际不然,这5个工具适用于所有制造业:3C,医药,航天,航空,食品,民用制造…因为体系鼻祖ISO9001依然推荐这5个质量工具为核心质量工具,要求组织正确使用。

我对这5个工具的认知经历了有趣的3个阶段:

阶段一:盲目崇拜期

刚参加工作,接触到这5个工具,尚未揭开其神秘面纱,懵懵懂懂地边学边用,那时候觉得这5个工具很深奥,尤其是SPC和MSA。彼时,我对于这5个工具的难度认知是:MSA,SPC,APQP,PPAP,FMEA(难度递减)。

阶段二:甜蜜熟知期

随着单位频繁地组织培训,日常工作中又经常使用,踩过雷,摔过跤后,对这5个工具逐步熟悉起来,这时候我有点飘了,觉得这五个工具也不过如此,此时在我心中对于这5个工具的难度认知:MSA,SPC,FMEA,APQP,PPAP(难度递减)

阶段三:稳健实战期

真正意识到这5个工具的伟大是我从欧美企业跳槽到一家民营企业做质量经理开始。因为在之前的欧美公司,集团将5大工具的使用方法及相配套的文件(表格,算法,记录单,说明书等)都开发好了,我们作为工厂运营方,只要按照规则和方法使用即可,那时候对于这5个工具有了完完整整的认识,但从零开始开发一套这样的管理文件并有效执行则是对于这5大工具精髓的深度探究。

在欧美公司做SQE期间,随着接触到的供应商层次越来越低,发现他们使用这5个工具经常造假,敷衍,抄袭…慢慢地觉得这5个工具也没啥高大上可言,开始对其懈怠,越是懈怠越觉得没有用,供应商随意糊弄也没有投入太大的精力去纠正,就像满大街都是阿迪和耐克的时候,你花1000元买一双真耐克已经无法体现出品味一样的麻木感油然而生。

但当我真正走进一家没有体系而需要重建质量体系的民营企业时,从0开始构建体系并制定5大工具的执行规范时,我再一次跟这5个工具水乳交融地缠绵了半年,发现这5个工具太牛,是所有质量工具中唯独可以作为5大核心质量工具被16949采纳的,其他工具都是第二梯队的。

在民营公司完成5大质量工具使用手册的开发,我对5大工具的难度认知:FMEA,MSA,SPC,APQP,PPAP(难度递减)

5大质量工具的终极目标是什么?总结下我的感悟,供大家点评:

目标1:在设计和制造过程中建立流畅的沟通。

目标2:提前识别潜在风险和错误,提前发现,提前遏制,从而避免高昂的质量代价。

目标3:建立可靠、更好、更快的流程,而不是生产可靠、更好、更便宜的产品。

这三点是我15年供应商管理经验的认知,希望跟每一个SQE共勉;做质量管理的终极目标绝对不是更便宜的产品,我们关注合理的流程,就像我们关注供应商的过程一样。

5大工具的重要性体现在哪里?我说说我的理解:

前些天有同行在后台留言问:质量部门相关职位的工作绩效如何量化并跟公司的业绩挂钩呢?我说这其实很难,但并不是没有办法:

在制造型企业中,质量不良的成本我们通常叫NQC: Non Quality Cost,这个指标的精准统计就是给最高管理层做报告的亮点,因为NQC来源于过程或产品的失效,这个指标直接反应出一个组织的质量水准。因为低水准带来的直接问题就是更高的金钱损失:报废,返工,缺陷,重复测试,甚至召回!

我做了3年的质量经理,将一家民营企业的NQC从5.6%降低到2.2%,并不是我个人能力有多强大,成功因素有二:

  • 我将NQC的统计方法做了梳理,并清晰准确地列入公司月度质量报告的头条
  • 成功地将5大质量工具的实施方法文件化,也就是结合我们公司的实际运营情况开发出的IATF16949的二级执行文件。并针对每月NQC的实际发生问题点有针对性地在内部灌输5大核心工具的力量。

在上次讲解APQP的时候,我说过:伸手摘星,即便一无所获,也不会满手淤泥。这是对5大核心质量工具最清爽的诠释,因为5大工具都是在先发制人地探测,识别过程/产品的风险,尤其是致命风险!通过提前识别,提前发现,提前遏制,提前预防,最大程度地降低NQC。尤其是在供应商和客户间运用5大工具进行合作,你会发现很多问题都被提前遏制了!

问题在设计阶段被识别,成本很低,在生产阶段被识别成本会翻29倍!

你觉得质量管理的5个核心工具是什么?

详细聊聊5大核心工具都干啥?

  • APQP,前期产品质量策划

这个工具从头到尾一直在问:你真的明白客户的预期吗?你有结构化的逻辑方法来策划并实现客户的预期吗?

APQP是一个过程框架,用于开发基于时间的里程碑指定的新产品或过程,以及定义的输入和输出。该文件通过标准化的沟通和降低质量规划的复杂性,使制造商的能力与满足客户要求的能力保持一致。

APQP过程包括5个阶段:

第1阶段:规划

第2阶段:产品设计和开发

第3阶段:工艺设计和开发

第4阶段:产品和工艺验证

第5阶段:反馈和持续改进

  • PPAP,生产件批准程序

这个工具一直在问一个问题:咱们做出来的产品能满足客户的预期吗?

PPAP是记录供应商理解客户要求、同意并记录期望、以可靠且可重复的方式生产产品的能力的过程。

PPAP由18个提交要素组成:

  • 设计记录:客户提供的图纸或模型的副本。
  • 工程变更文件:以前版本的零件变更的详细描述,有些公司叫做工程变更通知。
  • 客户工程批准:客户批准的用于确认生产件的样品。
  • 设计失效模式和影响分析:预测产品的潜在设计失效。
  • 工艺流程图:制造过程中的所有步骤,包括分零件生产、物料周转,存储。
  • 过程失效模式和影响分析:预测生产过程中可能发生的潜在工艺失效。
  • 控制计划:详细说明如何实施质量控制计划,以确保过程稳定可靠。
  • 测量系统分析:对于测量系统进行研究以确保测量结果可信,用于确保测量系统的重复性和再现性,一般针对产品的关键特性进行测量的设备开展此活动,对于一般特性的检验只需要确认检具是在校验周期内即可。
  • 全尺寸检验报告:带气泡序号的图纸或模型上标注的每个尺寸的检验结果记录,需要带有合格/不合格结论。
  • 材料/性能测试结果:对零件进行的每一项测试的汇总,通常以DVP&R(Design Verification Plan and Report)设计验证计划和报告的形式进行记录。
  • 初始过程能力研究:表明关键流程是可靠的。通常指CPK/PPK,SPC(统计过程控制)图表。
  • 合格实验室证明:第三方实验室或者是经顾客认可的实验室所进行了测试、实验报告及该实验室的相关资质文件。如果供应商自己的实验室,严格说需预先由顾客同意,并满足IATF16949的7.1.5.3实验室管理规定进行管理。
  • 外观批准报告(AAR):客户对最终产品外观的批准,包括颜色、纹理、贴合度等。
  • 样品产品:PPAP样件,供应商按照开发好的人机料法环测初始生产运行的样品。
  • 标准样本:客户和供应商签署的样本零件。
  • 检查辅助工具清单:用于检查和测量零件的所有工具的详细列表。
  • 客户特殊要求记录:PPAP过程中的客户特殊要求记录清单。
  • 零件提交保证书(PSW):整个PPAP提交的总结,类似体检表。

FMEA,潜在失效模式与影响分析

这个工具一直在问一个问题:产品和过程会出现哪些错误?影响有大?最糟糕的情况有多严重?咱们需要提前做点啥不?

FMEA是一种风险评估方法,用于评估潜在故障模式、这些故障的后果和严重性,以及预防或缓解这些故障的措施。

FMEA有很多类型,包括设计(DFMEA)、过程(PFMEA)、系统、软件等。

FMEA的风险分析按三个类别进行优先排序:

  • 严重性:风险对客户的影响有多大?
  • 发生:风险多久发生一次?
  • 检测:检测风险有多容易?

MSA,测量系统分析

这个工具一直在问一个问题:我们怎么才能知道现在使用的测量系统是准确的?

MSA是对整个测量系统可靠性的统计分析。它评估测量过程中的可变性是否在可接受的公差范围内,任何不可接受的公差可能是由于设备/量规、操作员、方法、环境等错误造成的。

MSA由两种类型的测量变化定义:

1、精度(接近目标)

稳定性:随时间变化的准确性。

线性:整个测量范围内的准确度。

分辨率/分辨力:精确度随细节程度的变化而变化。

偏差:观察值和参考值之间的差异。

2、准度(相互接近)

重复性:使用相同的工具、相同的零件和相同的人员获得相同的测量值。

再现性:使用相同的工具、相同的零件、不同的人获得相同的测量值。

SPC,统计过程控制

这个工具一直在问一个问题:“我们如何知道我们的流程(人员、工具、环境等)是可靠的,现在可靠,接下里还可靠?”

SPC 是一种质量控制的统计方法,它收集和分析来自产品和过程测量的可变性数据—其目的是确定过程的波动中哪些属于过程能力可控范围以内,哪些波动属于过程能力可控范围之外,对于可控范围之外的波动必须要分析原因并采取纠正措施。

制程变异有两种:

一般原因变异:正常的变异,是标准过程的一部分。

特殊原因变异:不正常且不属于标准流程的变异,过程肯定是发生了什么特殊事件。

最常用QC7大质量控制工具:

因果图、检查表、控制图(最常用)、直方图、帕累托图、散点图、层别法

使用口诀

1查检集数据

2分层作解析

3排列抓重点

4直方显分布

5因果追原因

6散布看相关

7管制找异常

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