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    分离型显示芯片公司统计过程质量控制.docx

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    分离型显示芯片公司统计过程质量控制.docx

    分离型显示芯片公司统计过程质量控制目录一、 公司基本情况3二、 过程质量控制的特点4三、 质量数据与分布规律10四、 控制图的观察与分析13五、 控制图应用的程序15六、 质量是企业赖以生存与发展的基石18七、 质量是增强综合国力的重要途径21八、 质量管理发展阶段23九、 质量管理相关术语34十、 全面质量管理的基本要求41十一、 全面质量管理的核心观点43十二、 项目概况47十三、 发展规划分析50十四、 SWOT分析57十五、 项目风险分析62项目风险对策64(一)加强项目建设及运营管理64本项目的建设采用招标方式选择工程设计承包商,在保证建设质量的同时,努力降低建设投资和设备采购成本。项目建设按照国家有关规定,招标选择项目监理,确保项目的建设质量、建设工期和降低项目造价。建成投入运营后,加强管理降低生产成本,构成较大的价格变动空间,以增强企业的市场竞争能力。64一、 公司基本情况(一)公司简介公司以负责任的方式为消费者提供符合法律规定与标准要求的产品。在提供产品的过程中,综合考虑其对消费者的影响,确保产品安全。积极与消费者沟通,向消费者公开产品安全风险评估结果,努力维护消费者合法权益。公司加大科技创新力度,持续推进产品升级,为行业提供先进适用的解决方案,为社会提供安全、可靠、优质的产品和服务。展望未来,公司将围绕企业发展目标的实现,在“梦想、责任、忠诚、一流”核心价值观的指引下,围绕业务体系、管控体系和人才队伍体系重塑,推动体制机制改革和管理及业务模式的创新,加强团队能力建设,提升核心竞争力,努力把公司打造成为国内一流的供应链管理平台。(二)核心人员介绍1、张xx,中国国籍,1976年出生,本科学历。2003年5月至2011年9月任xxx有限责任公司执行董事、总经理;2003年11月至2011年3月任xxx有限责任公司执行董事、总经理;2004年4月至2011年9月任xxx有限责任公司执行董事、总经理。2018年3月起至今任公司董事长、总经理。2、贺xx,中国国籍,无永久境外居留权,1959年出生,大专学历,高级工程师职称。2003年2月至2004年7月在xxx股份有限公司兼任技术顾问;2004年8月至2011年3月任xxx有限责任公司总工程师。2018年3月至今任公司董事、副总经理、总工程师。3、朱xx,中国国籍,1978年出生,本科学历,中国注册会计师。2015年9月至今任xxx有限公司董事、2015年9月至今任xxx有限公司董事。2019年1月至今任公司独立董事。4、江xx,中国国籍,无永久境外居留权,1958年出生,本科学历,高级经济师职称。1994年6月至2002年6月任xxx有限公司董事长;2002年6月至2011年4月任xxx有限责任公司董事长;2016年11月至今任xxx有限公司董事、经理;2019年3月至今任公司董事。5、向xx,中国国籍,无永久境外居留权,1971年出生,本科学历,中级会计师职称。2002年6月至2011年4月任xxx有限责任公司董事。2003年11月至2011年3月任xxx有限责任公司财务经理。2017年3月至今任公司董事、副总经理、财务总监。二、 过程质量控制的特点1、统计过程质量控制的基本概念所谓控制是要以某个标准为基准,一旦偏离了这个基准,就要尽快加以纠正,使之保持这个基准。SPC(统计过程控制)就是以统计控制状态(稳态)作为基准的,这是一个非常重要的基本概念。统计控制状态也称稳态,即过程中只有正常因素(随机因素)而无异常因素(系统因素)产生的变异的状态。影响质量变异的原因包含正常因素(随机因素)和异常因素(系统因素)两大类。正常因素的特点表现为:对质量变异的影响是微小的;在过程中是始终存在的;对质量变异的影响方向是不确定的。由正常因素所造成的质量变异称为正常质量波动,鉴于正常质量波动的原因难以查明、难以消除,所以常采取持续改进的方法。异常因素的特点表现为:对质量变异的影响很大;在过程中时有时无;对质量变异的影响方向是确定的;异常因素是可以控制的(可以查明、可以消除)。由于异常因素所造成的质量变异、质量波动,其原因可以查明、可以消除,所以采取的态度应该是“严加控制”。正常质量波动表现出质量数据形成典型分布(在确定的生产条件下,质量数据的分布中心和标准偏差表现为确定的值)。异常质量波动表现出质量数据的典型分布遭到破坏,即质量数据的分布中心和标准偏差发生显著的变化。统计过程控制就是要保持过程中只有正常因素起作用,控制异常因素的作用,使过程处于稳定受控状态。为了实现过程控制,必须采用科学的质量控制方法,如统计技术中分布状态、控制图,来捕捉过程中的异常先兆,并结合专业技术消除异常的质量波动。也就是说,统计过程控制是通过应用统计技术识别异常、消除异常,把不合格原因消灭于过程之中,达到预防不合格品产生的目的。2、统计过程质量控制的步骤质量控制大致可以分为7个步骤。(1)选择控制对象。(2)选择需要监测的质量特性值。(3)确定规格标准,详细说明质量特性。(4)选定能准确测量该特性值的监测仪表,或自制测试手段。(5)进行实际测试并做好数据记录。(6)分析实际与规格之间存在差异的原因。(7)采取相应的纠正措施。当采取相应的纠正措施后,仍然要对过程进行监测,将过程保持在新的控制水准上。一旦出现新的影响因子,还需要测量数据,分析原因,进行纠正,因此这7个步骤形成了一个封闭式流程,称为“反馈环”。这点和六西格玛质量突破模式的DMAIC有共通之处。质量控制技术包括两大类:抽样检验和过程质量控制。抽样检验通常是指生产前对原材料的检验或生产后对成品的检验,根据随机样本的质量检验结果决定是否接受该批原材料或产品,过程质量控制是指对生产过程中的产品随机样本进行检验,以判断该过程是否在预定标准内生产。抽样检验用于检验与评价,而过程质量控制应用于各种形式的生产过程。因此,所谓统计过程质量控制,是利用数理统计的方法,对生产过程的各个阶段进行控制。从而达到改进与保证产品质量的目的。SPC强调全过程预防为主的思想。SPC不仅可用于制造过程,而且还可以用于服务过程,以改进和保证服务质量。SPC强调全员参加,人人有责,强调采用科学的方法来达到目的。3、SPC的特点许多质量管理技术是对已生产出来的产品进行分析、检验或评估,以找出提高产品质量的途径和方法,这是事后补救的方法。而统计过程控制与其他方法不同,它是在生产过程的各个阶段对产品质量进行适时的监控与评估,因而是一种预防性的方法,强调全员参与和整个过程的控制。因而其特点可总结为以下几点。(1)产品质量的统计观点。应用数理统计方法分析和总结产品质量规律的观点是现代质量管理的基本观点之一。产品质量的统计观点包括以下两方面内容。产品质量或过程质量特性值是波动的。在生产过程中,产品的质量特征值的波动是不可避免的,它是由设备(Machine)、材料(Material)、操作人(Man)、工艺(Method)、环境(Environment),即4MIE五个方面等基本因素的波动综合影响所致。由于产品在生产中不断受4MIE等质量因素的影响,而这些质量因素是在不断变化的,即使同一个工人,用同一批原材料在同一台机器设备上所生产出来的同一种零件,其质量特性值也不会完全一样。它们或多或少存在差异。这是质量变异的固有本性波动性。产品公差制度的建立已表明产品质量是波动的。产品质量的变异具有统计规律。即产品质量特性值的波动具有统计规律性。产品质量特性值的波动幅值及出现不同波动幅值的可能性大小,服从统计学的某些分布规律。在质量管理中,常用的分布主要有正态分布、二项分布、泊松分布等,而寿命特性值很多服从指数分布。知道了质量特性值服从什么分布,就可以利用这一点来保证与提高产品的质量。因此,可以用统计理论来保证与改进产品质量。统计过程质量控制就是在这种思想指导下产生的。(2)发现及纠正异常因素。从对质量的影响大小来看,质量因素的波动分为两种:正常波动和异常波动,或称为偶然误差(偶然因素)和系统误差(异常因素)。产生质量波动的因素分为随机因素和异常因素两大类。随机因素对产品质量和过程的影响可用质量改进的技术与方法进行识别、减小和降低;异常因素对产品质量的影响很大,在生产过程中应利用SPC控制技术及时分析,并纠正和消除。因此,在正常生产过程中一旦发现异常因素,则应尽快地把它找出来,并采取措施将其消除。这就是抓主要矛盾。SPC控制技术是发现及纠正异常因素的科学工具。(3)稳定状态是过程质量控制追求的目标。在生产过程中,只有随机因素而没有异常因素的状态称为稳定状态,也叫统计控制状态。在统计控制状态下,对产品质量的控制不仅可靠而且经济,所产生的不合格品最少。因此,稳态生产是过程控制所追求的目标。(4)预防为主是统计过程控制的重要原则。质量是制造出来的,不是检验出来的。统计过程控制的目的是在生产过程中实施一种避免浪费,不生产废品的预防策略,发挥质量管理人员、技术人员、现场操作工人的共同作用,从上、下工序过程的相互联系中进行分析,实现“预防为主”的原则,在生产过程中保证产品质量。现代质量管理强调以预防为主,要求在质量形成的整个生产过程中,尽量少出或不出不合格品,这就需要研究两个问题:一是如何使生产过程具有保证不出不合格品的能力;二是如何把这种保证不出不合格品的能力保持下去,一旦这种保证质量的能力不能维持下去,应能尽早发现,及时得到情报,查明原因,采取措施,使这种保证质量的能力继续稳定下来,保持下去,真正做到防患于未然。前一个问题一般称为生产过程的工序能力分析,后一个问题一般称为生产过程的控制。三、 质量数据与分布规律1、质量数据的基本概念定量分析是现代质量管理中的基本特征之一。为了进行定量分析,就必须有数据。因此,在质量管理中要特别重视对数据的搜集、整理和分析工作。质量数据是指某质量指标的质量特性值,在质量控制过程中,将检测和分析得到的质量特性值用数字记录下来,简称质量数据。由于质量一词含义丰富,既包括狭义的产品质量,也包括广义的工作质量,因而质量指标在企业中就多种多样,质量数据在企业中几乎无处不在。在质量数据统计分析中,从样本到总体的问题,即统计推断问题。所谓统计推断,就是根据抽样分布律和概率理论,由样本结果(统计数)来推论总体特征(参数)。因此,特别关注三项指标,一是数据的集中位置,二是数据的分散程度,三是数据的分布规律。质量数据是指由个体产品质量特性值组成的样本(总体)的质量数据集,在统计上称为变量;个体产品质量特性值称变量值,根据质量数据的特点,可以将其分为计量值数据和计数值数据。(1)计量值数据。计量值数据是指可以连续取值的数据,属于连续型变量。其特点是在任意两个数值之间都可以取精度较高一级的数值。它通常可以用仪器测量的连续性数据,如长度、重量、强度、时间、标高、位移等。(2)计数值数据。计数值数据是指不能连续取值的,只能用自然数表示的数据,属于离散型变量。如合格品件数、废品数、错字数、质量缺陷点数等。计数值数据还可进一步划分为计件值数据和计点值数据。计件值数据是指按产品个数计数的数据,如合格品件数、废品件数等;计点值数据是指按点计数的数据,如缺陷、棉布上的疵点数、铸件上的砂眼数等。计数值是指具有离散分布性的数据。2、质量数据的统计特征值应用统计过程质量控制,其基本的做法就是用有限的样本去分析推断总体的特征。过程的质量特性值是不断波动的。当搜集到的数据足够多时,就会发现一个现象,即所有数据都在一定范围内分散在一个中心值周围,越靠近中心值,数据越多;越偏离中心值,数据越少。这意味着数据的分散是有规律的,表现为数据的集中性。数据的分散性和集中性统称为数据的“统计规律性”。质量数据的集中趋势和离散程度反映了总体质量变化的内在规律性。(1)质量数据的位置特征值。在分析质量数据的分布状态时,描述数据分布集中趋势主要有算术平均值、中位数等。(2)数据的离散特征数。数据的分散程度在质量管理中就是质量特性值的波动性,反映过程能力。在分析数据的分布状态时,常被用于表示数据分布的离散程度的特征数,主要有极差、标准偏差等。3、质量数据的分布规律质量数据具有个体数值的波动性和总体分布的规律性。在统计过程质量控制中,各种统计技术的应用都是以质量数据的分布规律为依据进行的,其中最常用的有正态分布、二项式分布和泊松分布。(1)正态分布。正态分布是一种最常见的连续性随机变量的概率分布。其特征是“钟”形曲线。实际工作中,正态曲线下横轴上一定区间的面积反映该区间的例数占总例数的百分比,或变量值落在该区间的概率(概率分布)。不同范围内正态曲线下的面积可用公式计算。轴与正态曲线之间的面积恒等于1。(2)二项分布。二项分布是一种典型的离散性分布。(3)泊松分布。泊松分布P(A)中只有一个参数入,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差。在实际事例中,当一个随机事件,例如,某电话交换台收到的呼叫来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白细胞等,以固定的平均瞬时速率入(或称密度)随机且独立地出现时,那么这个事件在单位时间(面积或体积)内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。四、 控制图的观察与分析在生产过程中,通过分析控制图来判定生产过程是否处于稳定状态。1、控制图的判断稳态准则在生产过程中只存在偶然因素而不存在异常因素对过程的影响状态,这种状态称为统计控制过程状态或稳定状态,简称稳态。稳态是生产过程追求的目标。在统计量为正态分布的情况下,只要有一个点子在界限外就可以判断有异常。但由于两类错误的存在,只根据一个点子在界限内外远不能判断生产过程处于稳态。如果连续在控制界内的点子更多,即使有个别点子出界,过程仍看作是稳态的,这就是判稳准则。在做控制图判别时,首先应该判断过程是否稳定。生产过程或工序是否处于受控状态,其基本判断条件有以下两条。(1)在控制界限内的点子排列无缺陷,为随机排列。点子排列无缺陷意味着应满足以下三个条件:样本点分布均匀,位于中心线两侧的样本点各占50%;靠近中心线的样本点约占2/3;靠近控制界限的样本点极少。(2)所有点子基本上都落在控制界限内。由概率论理论可知,小概率事件可以认为不会发生。如果在控制图中点子未出界限,同时界线内点子的排列也是随机的,则认为生产过程处于稳定状态或控制状态。如果控制图点子出界或界限内点排列非随机,则认为生产过程不稳定或失控。对于生产过程或工序而言,控制图的判断稳态准则起着告警铃的作用,控制图点,子出界就好比告警铃响,告诉现在是应该进行查找原因、采取措施、防止再犯的时刻了。2、控制图的判异规则控制图上的点子依样本时间序列而出现在控制图上,通常是很随机地散布在管制界内。有时点子虽未超出管制界限,但一连串好几点都在管制图的中心线以上或点子呈现周期性变化时,也可判为异常。判异准则有两类:点出界就判异,这一点是针对界外点的;界内点排列不随机判异,这一点则是针对界内点的。常规控制图的判异准则参照ISO8258和GB/T40912001有8种准则。将控制图等分为6个区。五、 控制图应用的程序应用控制图的主要目的是发现过程或工序异常点,追查原因并加以消除,使过程或工序保持受控状态;对过程或工序的质量特性数据进行时间序列分析,以掌握过程或工序状态。因此,在进入控制图应用程序之前,根据统计过程质量控制的目的确定控制图的类型,然后,进入控制图应用的一般程序。1、控制图应用的一般程序(1)选取控制的质量特性与预备数据。控制的质量特性就是选出符合统计过程质量控制,运用目的、可控、易于评价的质量特性或项目,如对产品的使用效果有重大影响的质量特性,对下道工序的加工质量关系重大的质量特性,生产过程中波动大的质量特性,等等。随机收集能反映出质量特性的一组数据,即预备数据。预备数据是用来绘制控制图的数据。(2)计算统计量。不同种类的控制图所需要的统计量各不相同,应根据所选取的控制图种类的统计变量的规定对预备数据进行统计计算。(3)计算控制界限。不同图种的控制图,其控制界限的计算公式各不相同。但都需要计算CL,UCL,LCL,计算公式根据统计量的分布特征值及相互关系推导而得。(4)绘制分析用控制图。根据计算的控制界限数值,在控制图纵坐标轴上刻度,并画出CL,UCL、LCL.三条界限。控制图横坐标轴的刻度为样本号。按数据表中各组数据的统计量值在控制图中打点并用直线线段连接为折线,即为分析用控制图。分析用控制图是在对过程的稳定性或受控状态没有明确结论时绘制的控制图,主要目的是判断过程是否处于稳定状态或受控状态。(5)过程稳定与否和异常与否的判断。作为分析用控制图的完结,依据判断规则的各项准则,对分析用控制图中点子分布状况进行判断。若分析用控制图中点子的分布没有任何违背判断准则的情况,即可判断出取样过程处于稳定受控状态,无异常原因发生。(6)计算过程能力是否达到基本要求,过程是处于稳定或受控状态下,计算过程能力是否达到基本要求,也可以用分析用控制图中的数据作直方图判断。(7)确定控制标准。确定控制标准是对控制用控制图的要求。利用分析用控制图的判断,如若过程稳定无异常发生,且过程能力指数满足技术要求,可将分析用控制图的控制界限延长,作为标准,此时分析用控制图转化为控制用控制图,以对日常过程或工序控制进行监管。如若过程不稳定,有异常发生,或过程能力指数不能满足技术要求,要对分析用控制图进行修正。修正时,如若组数能满足要求,可剔除不合理数据,重新得到控制界限。如若组数不能满足要求,要重新搜集数据。进行日常工序质量控制。在日常生产活动中,随机间隔取样,进行测量和计算,在图上描点、观察分析、判断工序状态。如果无异常现象,则维持现状进行生产,如果出现质量降低的信息,应采取措施消除异常;如果出现质量提高的信息,应总结经验,进行标准化或制度化。2、计量值控制图:均值一极差控制图的绘制均值极差控制图是均值控制图和极差控制图联合使用的一种控制图,前者用于判断生产过程是否处于或保持在所要求的受控状态,后者用于判断生产过程的标准差是否处于或保持在所要求的受控状态。六、 质量是企业赖以生存与发展的基石日本的质量管理权威石川馨先生曾说:“日本的许多工业产品能在国际市场具有很强的竞争能力,能大量出口世界各地,一个最重要的原因是开展了质量管理。”第二次世界大战后,日本从他们切身的经验教训中认识到:没有高质量的产品,就没有市场,也就会失去生存条件。因而,提出“工业产品质量是日本民族的生命线”、“质量关系到国家和企业的生死存亡”等口号,把“以质量打开市场”、“以质量求生存,以品种求发展”的战略理念落实到企业的经营中。使得日本产品质量在战后60年,成为世界第一流的产品,大大提高了企业的市场竞争能力和经济效益。松下、索尼、丰田等企业的产品就意味着高质量,誉满全球。一个企业没有了质量,就没有优质的产品,就没有了市场,就失去了生存的能力。因此,对于企业来说,质量是企业开拓市场的生命线,市场竞争能力强的企业不断发展壮大,从而带来企业经济效益的不断增长。(1)质量是企业开拓市场的生命线。在社会经济高度发达的今天,“质量就是生命”等理念已深深地扎根于每个企业,任何产品都要经受市场无情的考验。“今天的质量”就是“明天的市场”,只有用合格的产品质量满足消费者的需求,才有可能不断地扩大市场的份额。扩大市场份额体现在产品能极大地满足消费者的物质需求和心理需求。物质需求的满足,离不开产品的符合性质量、适用性质量的综合和统一;心理需求的满足离不开产品附加性质量、服务性质量的综合和统一。事实上,产品的质量只有在使用过程中才能体现出来。一个质量低劣的产品,在使用中,消费者自身的物质需求和心理需求不能得到相应的满足,甚至产生受骗上当的感觉,那么再精心的包装和修饰,也很难在消费者心中树立起良好的品牌形象。所以,对产品质量有发言权的是用户,用户更看重的是产品质量,并且宁愿花更多的钱获得更好的产品质量。在消费需求不断个性化的今天,质量稳定的高质量产品会比质量不稳定的低质量产品拥有更多的市场份额。人们常说,一个产品能拯救一个企业,能促进一个企业的发展。从更严格的意义上说,只有一个富有竞争质量的产品才能引导一个企业驶向成功的彼岸,(2)质量是企业经济效益不断增长的根本。企业要发展、取得经济效益,就必须出售自己的产品。产品是否卖得出去,能否将产品转化为货币,具有竞争质量的产品是企业的头等大事。否则,企业的再生产过程就会中断,甚至有可能破产。在市场经济条件下,提高经济效益的途径很多,如增加产量、提高价格、降低成本等。增加产量只是一项企业内部生产决策,如果不能扩大市场占有率,那么,增产就是滞销、积压,非但不能带来效益的增加,反而会引起效益的减少;提高价格虽然可以增加单位产品利润、但如提价不能被市场接受,则将使销售萎缩,市场份额缩小,甚至会失去市场;降低成本当然可以扩大产品降价空间,提高产品市场竞争力。但如果产品本身缺少市场吸引力,也难以因此而扩大销售,最终可能得不偿失。因此,企业经济效益的实现并增加,不论通过何种途径,都必须以产品质量优势(含品种创新)为基础。企业产品质量上过硬、深受消费者喜爱,销售量上升,则增加产量也是必然的。同样,产品质量上过硬或市场份额足够大,适当地提价非但不会影响销售,反而有助于拉开和其他一般产品的档次,有利于形成品牌。至于成本,随着质量持续改善,不良品率的降低,成本的合理降低也是必然之事。所以,质量是企业经济效益的基石,“提高经济效益的巨大潜力蕴藏在产品质量之中”。(3)质量是企业竞争力和经营素质的综合体现。优质产品是企业竞争力的关键因素。由于市场经济和消费观念的变化,产品质量作为企业竞争力的关键因素正日益受到广泛的认同。事实上,在体现企业竞争力的五要素F,T、Q、C、S中,与质量直接有关的要素有两个:产品质量(Quality)要好,服务质量(Service)要优良。与质量间接有关的是产品价格或成本(Cost),质量越高,则成本也越高,质量越差,则成本也越低。适用的功能(Function)和产品品种是产品质量好坏的一种体现方式。交货期(TimetoMarket)是服务质量的体现形式。说到底,体现企业竞争力的五个要素均与质量有关。高质量的产品更具有合理的成本和富有竞争性的价格。离开了质量改进而单纯地降低成本并不能真正持久地提高产品的市场竞争力。相反,持续的质量改进却可以导致相对成本的合理下降。大量的事实证明,品牌的根基在于质量,高质量的产品在竞争中总能处于有利的地位。从产品质量的形成来看,质量和产品的开发设计过程、制造或提供过程、销售和消费过程都有关。产品质量取决于过程质量,过程质量取决于工作质量,工作质量最终取决于员工的素质。质量不仅仅是体现在作业层,更重要的是体现在管理层、执行层。质量管理的强化、质量文化的营造、质量队伍的培育、质量制度的建设都将成为企业质量工作的一个重要的组成部分。提高质量首先要提高人的素质,企业各类人员的素质是质量管理成功的基本保证。同时,成功的质量管理必定可以全面提高企业和职员的素质。七、 质量是增强综合国力的重要途径质量最早只是一个技术的概念,但是随着经济社会的发展和科学技术的进步,逐步让人们认识到质量是包括技术、经济、科技、教育和管理水平。如产品质量,工作质量、过程质量、生活质量、环境质量、消费质量、人口质量、教育质量、外贸增长的质量,外资运用的质量和民族素质质量等。质量作为国家整体竞争力的核心要素,是衡量经济社会发展水平的重要标尺,是经济增长和民生改善的基础。树立大质量的发展观,以质量为导向,提高各级组织的素质、效益和产业整体竞争力,提升国家在全球产业分工和利益分配格局中的有利地位,是全球化背景下实施可持续发展战略的必然选择。质量发展的内涵在于牢固树立经济发展质量优先的理念,有了一流的质量,才能有一流的产品,才能有世界名牌产品,才会使产品质量总体水平跃上新台阶。有了产品质量,工作质量、管理能力和民众素质的不断提升,才会使产品质量稳步提高、工程质量得到有效保证、服务质量快速提升和环境质量保持良好水平,增长社会物质财富。环视当今社会,国家间的竞争正逐渐被企业间产品及服务的竞争所替代。质量已不再是一种奢侈品,而是任何产品及服务所必须具备的。用户完全满意已经成为世界一流企业和跨国公司所必须具备的最基本要求。因此,每个企业、每种产品和服务,要想在国际市场上占有一席之地,只能有超严格的质量要求,才能努力使自己达到世界级的质量水平。经济社会今后的改革和发展,将更加注重科学发展,更加注重发展方式的转变,更加重视和处理好质量与速度、效益与规模、当前与长远的关系,加快从数量扩张型向质量效益型转变。因此,一个国家经济增长方式无论如何转变,都必将重视质量,质量是经济社会发展进步的综合反映,也是发展生产力、增长社会物质财富和增强综合国力的重要途径。八、 质量管理发展阶段任何一门科学的发展都有其内在的规律性,质量管理科学的发展就是伴随着产业革命的兴起和以社会对质量的要求为原动力而发展起来的。从历史的观点来看,差不多每隔20年,在解决质量管理工作方面就会发生重大的变革。按照质量管理在工业发达国家实践中的特点,质量管理的发展一般可分为质量检验、统计质量控制、全面质量控制和全面质量管理四个阶段。1、质量检验阶段质量检验阶段是质量管理的初级阶段。人们对质量管理的理解还只限于质量的检验。质量检验所使用的手段是各种的检测设备和仪表,方式是严格把关,进行百分之百的检验,其主要特点是以事后检验为主。人类历史上自有商品生产以来,就开始了以商品的成品检验为主的质量管理方法。小生产经营方式或手工业作坊式的产品质量主要依靠工人的实际操作经验,靠手摸、眼看等感官估计和简单的度量衡器测量而定。工人既是操作者又是质量检验、质量管理者,且经验就是“标准”。因此,有人又称之为“操作者的质量管理”。如考工记开头就写道“审曲面势以饰五材,以辨民器”。所谓“审曲面势”,就是对当时的手工业产品作类型与规格的设计“以饰五材”是确定所用的原材料,“以辨民器”就是对生产出来的产品要进行质量检查,合格者才能使用。1918年前后,美国出现了以泰勒为代表的“科学管理运动”,强调工长在保证质量方面的作用,于是执行质量管理的责任就由操作者转移给工长。有人称它为“工长的质量管理”。1940年以前,由于企业的规模扩大,这一职能又由工长转移给专职的检验人员,大多数企业都设置专职的检验部门并直属厂长领导,负责全厂各生产单位和产品检验工作,使质量检验的职能得到了进一步的加强。在这一阶段,大量生产条件下的互换性理论和规范公差的概念也为质量检验奠定了理论基础,根据这些理论规定了产品的技术标准和适宜的加工精度。质量检验人员根据技术标准,利用各种测试手段,对零部件和成品进行检查,作出合格与不合格的判断,不允许不合格品进入下一道工序或出厂,起到了把关的作用。检验工作是这一阶段执行质量职能的主要内容,通过严格检验来控制和保证出厂或转入下一道工序的产品质量。质量检验的专业化及其重要性至今仍不可忽视。但这种事后检验把关也有其弱点。其一,是出现质量问题容易扯皮、推诿,缺乏系统优化的观念;其二,它属于“事后检验”,无法在生产过程中完全起到预防、控制的作用,一经发现废品,就是“既成事实”,一般很难补救;其三,它要求对成品进行百分之百的检验,这样做有时在经济上并不合理(它增加检验费用,延误出厂交货期限),有时从技术上考虑也不可能(例如破坏性检验),在生产规模扩大和大批量生产的情况下,由于事后检验信息反馈不及时所造成的生产损失很大,故又萌发出“预防”的思想,从而导致质量控制理论的诞生。2、统计质量控制阶段统计质量控制(SQC)阶段的质量管理强调“用数据说话”,强调应用统计方法进行科学管理,故将质量管理的第二个发展阶段称为统计质量控制阶段。第一次世界大战后期,美国贝尔电话实验室成立了两个课题研究组,一个是以休哈特为首的过程控制组,另一个是以道奇为首的产品控制组。休哈特小组将数理统计的原理运用到质量管理中来,提出“事先控制,预防废品”的观念,发明具有可操作性的“质量控制图”。控制图的出现,是质量管理从单纯事后检验进入检验加预防阶段的标志,也是形成一门独立学科的开始。第一本正式出版的质量管理科学专著就是1931年休哈特的工业产品质量的经济控制(该专著奠定了质量控制理论的基础)。休哈特主张对生产过程的控制,应事先做好生产设备的调试工作、生产环境的整顿工作、技术人员和生产人员的培训工作,并要求生产人员在生产过程中规范操作,保证生产过程处于控制之中从而达到稳定的目的。道奇在1929年发表了抽样检查方法,道奇和罗米格提出了“产品检查批允许不合格品率的概念及抽样方案”,后又提出“平均检出质量极限的概念及其抽样方案”,这些方案在贝尔实验室的大批量产品的生产中进行了无数次的应用,表明它是一种十分有效的质量管理方法。1944年,正式公布了“道奇一罗米格抽样方案”,两人所提出的抽样的概念和抽样方法,以及所设计的“抽样检验表”,用于解决全数检验和破坏性检验所带来的问题,它构成了质量检验理论的重要内容。在20世纪二三十年代提出质量控制理论与质量检验理论之际,恰逢西方发达国家处于经济衰退时期,所以当时这些新理论乏人问津,直至第二次世界大战期间,军需品面临严重问题(武器质量、被服质量、药品质量等),美国政府开始推广用统计质量控制方法,用数理统计方法制定了战时质量管理标准,质量管理指南、数据分析用的控制图方法、生产中的质量管理用控制图成功地解决了武器等军需品的质量问题,使美国的军工生产在数量上、质量上和经济上都占据世界领先地位。由于采用了统计质量控制方法,给这些军工企业带来了巨额利润。战后,质量的统计控制方法成为质量管理的主要内容。统计质量控制强调对生产制造过程的预防性控制,使质量管理由单纯依靠质量检验事后把关,发展到突出质量的预防性控制与事后检验相结合的工序管理,成为进行生产过程控制强有力的工具。从质量检验阶段发展到统计质量控制阶段,利用数理统计原理,预防产出废品并检验产品质量的方法,由专职检验人员转移给专业的质量控制工程师承担。这标志着将事后检验的观念改变为预测质量事故的发生并事先加以预防的观念。质量管理的理论和实践都发生了一次飞跃,从“事后把关”变为预先控制,并很好地解决了全数检验和破坏性检验的问题。但是,由于过多地强调了统计方法的作用,忽视组织管理和生产者能动性对质量的影响,致使人们误认为“质量管理就是数理统计方法”、“质量管理是少数数学家和学者的事情”,限制了统计方法的推广发展,将质量的控制和管理局限在制造和检验部门,影响产品的质量因素是多种多样的,单纯依靠统计方法不可能解决一切质量管理问题。3、全面质量控制阶段20世纪50年代以来,科学技术和工业生产的发展,对质量要求越来越高。为此,在高、精、尖产品的质量控制要求下,显然仅仅依赖质量检验和运用统计方法已难以保证和提高产品质量,也不能满足社会进步的要求。这就对质量管理提出了新的要求,使质量管理理论从SQC向更高级的全面质量控制(TQC)管理发展。基于上述背景,美国通用电气公司(GE)质量总经理菲根堡姆和著名的质量管理专家朱兰等人在20世纪60年代先后提出了“全面质量控制管理”的概念,于是人们认识到质量管理问题不能同外部环境相隔离,只能将其作为企业管理系统乃至社会大系统的一个子系统,于是系统的观点、制约的观点、沟通的观点在质量管理中被广泛应用。并且,以人为本的观念被充分强调,把质量问题作为一个有机整体加以综合分析研究,实施全员、全过程、全企业的管理。1961年,菲根堡姆出版了TotalQualityControl一书,指出“全面质量管理是为了能够在最经济的水平上并考虑充分满足用户要求的条件下进行市场研究、设计、生产和服务,把企业各部门的研制质量,维持质量和提高质量的活动构成一体的有效体系”。朱兰提出全面质量管理有三个环节:质量策划、质量控制和质量改进,并于1951年首次出版了质量控制手册,成为质量管理领域的权威著作。日本推出全公司的质量控制(CWQC).TQC与CWQC的全面质量控制是企业管理现代化、科学化的一项重要内容。全面质量控制阶段的质量管理不再局限于数理统计,而是从企业内部全面地运用各种管理技术和方法。在一定意义上讲,它已经不再局限于质量职能领域,而演变为一套以质量为中心,综合的、全面的管理方式和管理理念。发达国家组织运用全面质量控制管理使产品或服务质量获得迅速提高,引起了世界各国的广泛关注。随着国际贸易的不断发展,特别是经济一体化的不断深入,国际市场竞争的加剧,各国企业越来越重视产品责任(PL)和质量保证(QA)问题。于是,一些工业发达国家,如英国、美国、法国和加拿大等国在20世纪70年代末先后发布了质量管理和质量保证标准。由于各国实施的标准不一致,给国际贸易带来了壁垒,一套通用的、具有灵活性的国际质量保证模式成为当时世界各国的迫切需要。4、全面质量管理阶段所谓全面质量管理(TQM),是以质量为中心,以全员参与为基础,旨在通过顾客和所有相关方受益而达到长期成功的一种管理途径。它强调了所有相关方受益。目前举世眠目的美国波多里奇奖、欧洲质量奖、日本戴明奖等各种质量奖及卓越经营模式、六西格玛管理模式等丰富了全面质量控制理论,尤其是由国际标准化组织(ISO)质量管理和质量保证技术委员会(ISO/TC176)制定的ISO9000族的国际标准,都是以全面质量管理的理论和方法为基础的。从1961年菲根堡姆提出全面质量管理的概念开始,世界各国对它进行了全面深入的研究,使全面质量管理的思想、方法、理论在实践中不断得到应用和发展。概括地讲,全面质量管理的发展经历了以下四个阶段。(1)日本从美国引入全面质量管理。全面质量管理起始于1950年戴明教授的统计方法课程,以及1954年朱兰教授的质量管理课程。戴明博士在日本开展质量管理讲座,在日本虽然他也教授统计方法,但他很快就发觉,仅教授统计质量管理可能会犯以前美国企业界所犯的错误,因此,他修正计划而改为向企业的经营者传授品质经营的理念及重要性,而使日本早期的经营者几乎都见过戴明博士而受教于他,并实践戴明博士的品质经营理念,如准时制生产(JIT)、看板管理、质量工程等,奠定了日本TQC的基础。从20世纪70年代开始,日本企业从质量管理中获得巨大的收益,充分认识到了全面质量管理的好处。日本人开始将质量管理当作一门科学来对待,并广泛采用统计技术和计算机技术进行推广和应用,全面质量管理在这一阶段获得了新的发展。(2)美国的全面质量管理模式。TQM起源于美国,却在日本开花结果,20世纪80年代“返销”美国,并且为美国工业和经济复兴作出了贡献。20世纪80年代,TQM开始成为美国人的关注焦点,当时美国人主要是想对日本在汽车制造业和其他耐用品比如空调的质量优势方面作出回应。对日本和美国空调制造者的一项研究表明,质量最好的美国产品比日本最差的制造产品平均次品率要高。美国的质量不足的问题已经如此严重,以致在整个行业中改善质量成为整个国家的优先任务。1980年6月24日美国广播公司(NBC)在电视播放举世闻名的日本行,为什么我们不行(IfJapanCan,WhyCan'tWe?)纪录片,介绍日本通过全面质量控制(TQC)活动,创造出优异产品的情况,同时,第一次向美国介绍日本的爱德华,戴明质量奖及其在创造经济奇迹中发挥的作用。由于日本企业与产品在全球大获成功,TQM迅速向世界各国普及推广,并且在实践中产生出新的质量管理理论和方法。美国摩托罗拉公司在

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