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，顶多被客户骂几句。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。

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