不期而至的全球经济危机让我们从“市场形势一片大好”的美梦中惊醒，印度、越南等国家近年来的飞速崛起让我们无法为拥有所谓的成本优势而沾沾自喜，三聚氰胺事件更让我们对国内企业的管理现状感慨万分。企业追求眼前利益，不顾社会责任和诚信，盲目追求规模效应，依靠简单初级的技术、超低成本的劳动力对新兴市场进行掠夺式开发的发展模式已经走到了尽头。
要真正使“中国制造”成为世界认可的金字招牌，我们还需要充分意识到胜人一筹的产品内在品质才应该是企业的核心竞争力。而后潜下心来修炼内功，加强内部核心价值流程的管理，扎扎实实地提高产质量量，以此确保在逆市中依然保持稳定业绩，推动企业的长期持续发展。
从产品流通的一般视角来看，产质量量大致体现在如图一所示的三个阶段：
图一 产质量量的三个阶段
在这三个阶段中进行切实有效的产质量量管理，是一个非常宽泛的题目。但勿庸置疑的是，告别传统以“大概、差不多”为特征的经验主义管理模式，采用“用事实和数据说话”的统计品质管理模式已成为越来越多人的共识。关于统计品质管理的方法和应用，在欧美、日本等发达国家已有多年的历史，而在国内还处于方兴未艾的阶段。怎样才能缩短过渡时间、加速改造进程？从国内先进企业的经验来看，结合企业自身的业务需求，选用最先进、最便捷的统计分析软件是一条行之有效的捷径。
JMP是SAS公司专门面向六西格玛和品质管理的高端六西格玛软件,SAS是全球最大的统计学软件集团。JMP在全球六西格玛和品质管理领域享有盛誉，近年来在国内汇集了越来越多的用户。JMP软件的特色在于它不仅仅简单地整合了一系列常规的品质管理工具，而且还根据现代企业不断发展而产生的新需求，增添了更多独树一帜、功能强大的品质管理方法论，有机地融合在产质量量管理的三个阶段中，其成功案例在陶氏化学、宝洁、阿斯利康和丰田汽车等众多行业领袖企业中不断复制。
首先，关注产品研发的品质管理。
品质管理大师朱兰曾经说过：归根到底，品质是设计出来的，而不是检验出来的。这充分说明不同阶段的工作对产质量量的影响是不同的，首要而且影响最大的是产品研发。这时的品质管理决定了产品的固有品质，只有一开始就赋予产品很高的固有品质，才有可能实现六西格玛以至更高的品质目标。如何利用尽可能少的研发资金在尽可能短的时间内持续不断地成功研制出适合大规模生产、满足甚至超出客户期望的产品是产品研发品质管理中的一个关键问题。
试验设计(DOE)最适合解决这种类型问题的方法。JMP软件在这方面提供了业界结构最完整、适应领域最广泛的整体解决方案。涉及内容既涵盖部分因子设计、全因子设计、响应曲面设计、田口设计和混料设计等基本类试验设计方案，也包括如非线性设计、空间填充设计、扩充设计、容差设计（含蒙特卡洛模拟）、定制设计等高级的试验设计手法（如图二所示）。
图二 JMP软件的DOE试验设计菜单列表
值得一提的是JMP中的定制试验设计(Custom DOE)。传统的试验设计方案都是相对固定的，当实际的问题和试验设计方案的模型发生偏差时，试验者往往不得不对自身所研究的问题进行修正，使它能与这些传统的试验设计方法相匹配，但定制试验设计刚好相反，它可以让试验者对试验设计方法的模型进行合理的修正，使它能够灵活地解决现实问题。定制设计可以说是试验设计领域的一场革命。通过定制设计器，实验者对响应变量的数量及重要性，因子变量的数量、水平数和约束条件，试验模型中需要考虑的效应，甚至试验的运行次数等都可以进行全方位的个性化定制，其工具本身就体现出“以顾客为导向”的设计理念。
其次，反思产品制造的品质管理。
生产现场的品质管理是一个老生常谈的话题，也是一个无法彻底解开的心结。一家企业管理水平的高低、产品制造能力的强弱在这里得到了最真实地反映。每天都可能遇到人员、机器、材料、方法、环境等各种各样波动因素的挑战，品质技术工程师们或是置之不理，或是疲于奔命，却都无法掌控产品制造的品质水平。另一方面，信息化使得企业的生产方式发生了很大的变化，计算机辅助设备的使用，再加上MES、ERP等IT系统的应用，企业在生产过程当中积累了大量的数据，只可惜一直沉睡在硬盘中虚度光阴……
统计建模方法非常适合这个阶段的品质管理工作。JMP软件在这方面推出的解决方案更加丰富和成熟。内容包含从常规的描述性统计、方差分析、回归分析、控制图（包括静态分析和实时监控两大类）、测量系统分析等方法，到高阶的多元统计建模、时间序列分析、数据挖掘（包括决策树、神经网络等）等实用技术（如图三中左图所示）。合理地选择和应用这些统计分析工具，对企业现有数据加以挖掘，就能很好地找出产品良率（也包括缺陷率）和输入数据所代表的生产因素之间的精确关系，从而很好地进行品质控制和品质改进。
图三 JMP软件的统计建模菜单列表（部分）
为了便于制造阶段的品质管理在企业内大面积推广，JMP软件还特别注重统计分析的“可视化”，即用生动形象的各种图形（包括Flash动画、图形之间的动态链接等全球顶尖的图形制作技巧）诠释精确专业但同时又显得枯燥难懂的统计分析结论（如图三中右图所示）。无论是经验丰富的统计学家还是基层一线的操作员工，都可以通过点击鼠标就能完成现场数据的分析工作，为持续改善的标准化提供了便利，大大提高了工作效率，也使得全员参与产品制造的品质管理不再是一句空话。
最后，聚焦产品使用的品质管理。
不要以为产品一旦流通到了顾客手中，企业就万事大吉了。因为产品虽然经检验合格后出厂，但是在使用过程中,会遇到各种各样复杂的环境因素，如:高温、低温、高湿、低气压、有害气体、振动、辐射、电磁干扰……这些环境因素的存在,将大大影响产品的品质，进而影响顾客的使用感受。但是如果企业一味地为了确保顾客的满意，投入巨大的开支承担投诉接待、产品返修、客户抚慰等众多不必要的经济损失，也不是一种可持续发展的长久作法。
当代品质管理的新概念，强调产品要“长时期保持良好性能”,同时企业要追寻“最佳寿命周期费用”。可靠性分析是实现这一概念的最佳方法，而JMP软件正好也是进行可靠性分析的理想载体之一。只要汇总了一定规模的历史数据，产品寿命分布（包括删失数据）、加速失效寿命模型、比例危险率模型、可修复性诊断等复杂的专业分析手段就都可以在JMP软件中通过菜单界面来轻松实现（如图四所示）。根据分析结论，我们既可以对今后产品使用的品质管理作出前瞻性的工作规划，也可以将其反馈到前面的研发、制造环节，使产质量量管理的全过程浑然一体。
图四 JMP软件的可靠性分析菜单列表
JMP在可靠性分析方面的特色之一是在进行产品寿命数据的概率分布拟合时，提供15种以上的候选模型，并且可以从中自动筛选出最适合的两种选项，而且用专业统计图形配合说明，极大地提高了分析工作的效率，降低了对用户统计专业知识的要求，为以后进行的更加复杂的可靠性分析工作奠定了扎实的基础，指明了正确的方向。
总之，二十一世纪是品质的世纪，在当前的经济形势下，企业尤其应该更加深刻全面地理解“品质管理”的内涵，而后在正确的方向指引下，辅以有针对性的品质管理方法论和具体实践手段，将企业的品质管理水平提升到一个更高的层面。 |
发表于 2011-10-31 07:32:36
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