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“品質是生產出來的還是檢驗出來的？”，這個問題常常被用于品質管理中，實際上生產和檢驗能夠影響的整體品質成本的占比其實很小，更大比重的品質成本其實在研發(fā)、工藝設計階段已經決定了。在量產中有很多的品質改善是卓有成效的，但同時反應出，在從新產品開發(fā)到量產改善完成的時間段里存在著巨大的品質浪費，甚至很多產品從量產到項目結束都是高不良率或帶病生產。

所以，現在越來越多公司將品質管理的重心放在產品開發(fā)的前端，這就要求企業(yè)的研發(fā)、品工等開發(fā)、技術等專業(yè)人員能夠學習和應用品質工學。品質工學主要包括品質設計、品質評價、品質改善。

品質設計涉及到產品質量特性的規(guī)劃，例如在產品開發(fā)階段，就確定好產品應該具備的功能、性能等質量指標，像設計一款智能手機時，就要預先規(guī)劃好其屏幕分辨率、運行速度等質量特性。

品質評價包括利用統(tǒng)計方法來評估產品質量，例如抽樣檢驗，通過抽取一定數量的樣本，使用統(tǒng)計分析來推斷整批產品的質量情況；還有質量工具的運用，如排列圖可以找出影響質量的主要因素。

品質改善是當發(fā)現質量問題后，運用實驗設計方法來尋找最佳的改善方案。例如在化工生產中，通過改變反應溫度、壓力、催化劑用量等因素的實驗設計，找到提高產品純度的最佳方案。
  學習品質工學，能夠幫助精確地定義質量標準，確保產品性能達到預期水平，利用各種統(tǒng)計方法和工具對質量數據進行分析，比如控制圖可以監(jiān)控生產過程是否穩(wěn)定，從而及時發(fā)現質量波動并采取措施糾正，避免產生大量次品。能夠對生產流程優(yōu)化，品質工學可以通過實驗設計找出最佳的生產參數組合，減少因反復試驗帶來的資源浪費，提高生產效率。學習品質工學有助于企業(yè)生產出高質量的產品，從而提高客戶滿意度和忠誠度。在全球化市場競爭中，優(yōu)質的產品能幫助企業(yè)樹立良好的品牌形象，與其他競爭對手拉開差距。

● 建立用品質工學為公司在新產品開發(fā)階段設計高品質產品、消存品質浪費的意識；

● 系統(tǒng)建立品質工學識體系及工具的應用能力；

● 協(xié)助突破品質工學在學習和應用中的瓶頸，培養(yǎng)研發(fā)、品質人員的解決問題能力；

● 推動應用品質工具的工具系統(tǒng)性降低品質風險、成本的體系化建設；

● 推動企業(yè)品質工學人才能力建設

引言

1. 討論：“品質是生產出來的還是檢驗出來的？”或是...

2. 質量Kano模型：基本、一元、魅力、反向、無差別

3. 質量經濟平衡點：品質水平與投入成本相關，怎樣的品質表現對于公司最有利？

第一部分：系統(tǒng)設計

第一講：QFD質量功能展開（Quality Function Deployment)

一、質量機能展開（QFD）的定義：

質量展開(Quality Deployment ,QD)與狹義質量機能展開之總稱。

1.1. 質量展開QD：將顧客的需求轉換成代用質量特性，進而確定產品的設計質量（標準），再將這些設計質量系統(tǒng)地（關聯地）展開到各個功能部件的質量、零件的質量或服務項目的質量上，以及制造工序各要素或服務過程各要素的相互關系

1.2. 狹義質量機能展開：將形成質量保證的職能或業(yè)務，按照目的、手段系統(tǒng)地進行詳細展開

二、QFD的原理

2.1.QFD是把顧客或市場的需求轉化為產品的設計要求、零件特性、工藝要求、生產要求的多層次的演繹分析方法。

2.2.QFD是一種顧客驅動的產品開發(fā)方法，按照顧客的需求和偏好來設計產品。

2.3.質量功能展開(QFD)體現了以市場為方向，以顧客需求為產品研發(fā)唯一依據的指導思想。

三、QFD典型模式—ASI四階段模式

3.1 產品規(guī)劃階段:顧客需求轉換成產品設計要求

產品規(guī)劃階段的QFD指導了產品的總體方案設計，輸出了關鍵設計要求或關鍵質量特性。

3.2.零件配置階段:產品設計要求轉換成零件特性

  零部件展開階段，以上階段輸出的設計要求作為顧客需求，分析為滿足這些需求應具備的零部件特性，如技術參數、關鍵尺寸、材料等，并篩選重要的零部件特性。

3.3.工藝設計階段:零件特性轉換成工藝要求

  工藝計劃質量屋是從設計到生產階段的轉移，其顧客需求是上一級質量屋輸出的關鍵零部件特性，推導相應的工藝參數，形成工藝方案，建立工藝流程圖。

3.4.生產控制階段:工藝要求轉換成生產要求

  生產計劃階段，顧客需求是關鍵的工藝參數，工程措施則是一線人員的操作要求、操作程序、檢驗、計量保證、設備的維護等。

四個階段的質量屋必須按照并行工程的原理在產品方案論證階段同步完成，

四、 QFD基本形式-質量屋

4.1質量屋（HOQ,House of Quality）主要由六部分組成：

  1）顧客要求及其權重，即質量屋的“什么（What）”。

  2）技術要求（最終產品特性），即質量屋的“如何（How）”。

  3）關系矩陣 ，即顧客需求及技術需求之間的相關程度關系矩陣 。

  4）技術需求相關關系矩陣，質量屋的屋頂。

  5）競爭分析，站在顧客的角度，對本企業(yè)的產品和市場上其它競爭者的產品在滿足顧客需求方面進行評估。

  6）技術評估，對技術需求進行競爭性評估，確定技術需求的重要度和目標值等。

產品規(guī)劃階段的QFD指導了產品的總體方案設計，輸出了關鍵設計要求或關鍵質量特性。

五、   質量屋構造

5.1左墻：顧客要求及重要度評估

5.2天花板：技術特性

5.3房間：關系矩陣

5.4屋頂：相關矩陣

5.5右墻：市場評價

5.6地下室：技術能力評價

六、   質量屋各構造解析

6.1.顧客需求及權重 （左墻）

要度Ki （i=1，2、、、，m）可取下列5個等級

數值越大，說明重要度越高；反之，說明重要度低。

6.2.技術特性（需求）（天花板）

滿足以下三個條件：針對性、可測量性、宏觀性

6.3.關系矩陣Rij（關系度）（房間）

◎:強 9，○:中3，△:弱1

6.4.相關矩陣（屋頂）

○：正相關      ◎：強正相關       ╳：負相關      #：強負相關

6.5.競爭分析（右墻）

1~5五個數字表示，1表示最差，5表示最好

根據改進程度、重要性等計算出顧客需求的權重（絕對值和百分比）

6.6市場競爭能力（右墻）：五個等級

7. 加權后工程措施的重要度hj

8. 技術競爭能力Tj 

9. 市場競爭能力Mi:M值越大越好

10.技術競爭能力指數Tj : T值越大越好

11.綜合競爭能力指數C = MT  

七、   QFD實施步驟

7.1定目標顧客。

7.2調查顧客要求，確定各項要求的重要性。

7.3根據顧客的要求，確定最終產品應具備的特性。

7.4分析產品的每一特性與滿足顧客各項要求之間的關聯程度，找出那些與顧客要求有密切關系的特性。

7.5評估產品的市場競爭力。

7.6確定各產品特性的改進方向。

7.7選定需要確保的產品特性，并確定其目標值。

案例分析:QFD 案例分享

第二部分：六大工具助力新產品開發(fā)到量產的高質量過渡

第一講 汽車行業(yè)六大核心工具的簡介和關聯性

1.六大核心工具關聯性

1.1APQP 產品質量先期策劃，產品、過程、系統(tǒng)的策劃與執(zhí)行

1.2FMEA 潛在失交效模式與后果分析，產品、過程、系統(tǒng)的糾正預防

1.3PPAP 產品量產批準程序，客戶對供應商信用偏差的要求

1.4SPC 統(tǒng)計過程控制，對過程偏差的控制

1.5MSA 測量系統(tǒng)分析，對測量系統(tǒng)偏差的控制

1.6CP  將流程圖和PFMEA識別的風險預防措施進行標準化，確保后續(xù)量產的品質穩(wěn)定性。

2.APQP（產品質量先期策劃）

意義：通過在產品量產之前進行產品質量先期策劃，對產品設計和制造過程進行管理，確保產品達到顧客滿意。

2.1五個階段：策劃、產品設計開發(fā)、過程設計開發(fā)、產品和過程的確認、量產；

2.2 四個階段的CP（樣品、試產、安全生產、量產）

2.3 APQP的輸出：PPAP

3.PPAP（生產件批準程序）

意義：驗證生產過程的控制能力和產品的一致性，確保產品質量符合標準。 

3.1 提交的19個項目

3.2 提交五個等級及選擇

4.FMEA（潛在失效模式與效應分析）

意義：在設計階段和過程設計階段對潛在失效模式進行分析，預防質量問題。

4.1 FMEA的應用：S、D、P

4.2 風險評價：S/O/D，RPN、AP

5.MSA（測量系統(tǒng)分析）

意義：評估測量系統(tǒng)的性能，確保測量結果的可靠性。

5.1 MSA的分類：計量、計數、破壞

5.2 計量型測量系統(tǒng)評價：GRR%、PT、NDC，重復性和再現性的概念、原因、對策

5.3 計數型測量系統(tǒng)評價：一致性、百比分、KAPPA

6.SPC（統(tǒng)計制程管制）

意義：通過統(tǒng)計分析，識別和糾正生產過程中的變異，穩(wěn)定產品質量和生產效率。

6.1 SPC應用場景：新產品、量產品

6.2 變異造成的原因：特殊原因、一般原因

6.3 常有術語:西格瑪、方差、極差、平均值、中位數、眾數常態(tài)分析

6.4 西格瑪水平與良率

6.5 管制用的應用：分析用、控制用

6.6 常用管制圖：計量型（四種）、計數型（四種）

7.CP（控制計劃）

意義：將流程圖和PFMEA識別的風險預防措施進行標準化，確保后續(xù)量產的品質穩(wěn)定性。

7.1 控制計劃方法論

7.2 控制計劃的要求和指南

第三部分：參數設計-DOE實驗設計

一、傳統(tǒng)實驗方法與DOE實驗設計的差別與意義

1. 傳統(tǒng)試驗方法：將應影響輸出的眾多輸入變量（因子）在同一時間只允許有一個變量變化，其他相對固定。試驗周期長，浪費時間，可能導致試驗成本大幅提高，并拖延產品上市時間。試驗方法粗糙，因為無法考察因子間的交互影響，得到的結論可能和實際不符－導致質次價高。

2. 試驗設計：試驗次數少，成本低，時間快。能考察因子間的交互影響。明確給出哪個因子是關鍵的，哪個是非關鍵的。讓我們更了解自己的工藝和如何進行優(yōu)化控制。較高的置信度。

二、試驗設計DOE介紹

1. 理解DOE的定義與目的：在一定的預算條件(費用, 時間, …)下,為了得出最大信息,

    計劃實驗方法和分析方法.

2.DOE常用術語：輸入變量、輸出變量、因子、水平、正交表、主效應、交互效應、信噪比、自由度、混雜

3.常用的試驗設計方法   3.1單因子試驗設計

   3.2全因子試驗設計   3.3分部試驗設計   3.4中心復合試驗設計   3.5田口試驗設計

三、單因子實驗

3.1.實驗過程中只允許單一因素變動，其余因素必須保持固定的實驗方法，

3.2.單因素實驗法可能之問題:將會漏失復合因素的訊息,當因素數很多時將較不真實無法保證在實際的制造條件中，可獲得實驗結果的再現性。

3.3.單因子回歸分析

3.4.常用的試驗設計方法

四、全因子、部分因子實驗

4.1實驗設計三個基本原理：重復性、隨機化、區(qū)組化

4.2全因子實驗的理解：正交實驗法，挑選因子、確定層次，用較少的次數找到相對最優(yōu)的條件，即最優(yōu)或較優(yōu)的實驗方案

  4.3主效應與交互作用的計算方法及分析

4.4 利用全因子實驗數據輸出最佳工藝條件

軟件演練：利用Minitab演算全因子實驗并進行分析

案例分享：全階程和部分因子DOE實驗應用案例

五、中心復合實驗

5.1中心復合實驗的理解

5.2水準實驗設計時，只考慮輸入變量的2個水準， 隨時存在忽略曲線效果的風險。

追加“中心點(Center points)”，2x2 模型的5個中心點而執(zhí)行實驗，因此不增加實驗次數也能檢定曲線效果。決定要對實驗誤差及曲率效果進行推定。

軟件演練：利用Minitab演算全因子實驗并進行分析

案例分享：中心復合實驗應用案例

六、Robust 穩(wěn)健設計實驗

6.1. 田口正交實驗設計法簡介：利用正交表來挑選實驗條件和安排實驗的實驗方法

6.2. 信噪比S/N(Signal to Noise Ratio) ：信噪比和穩(wěn)健(Robustness)的概念緊密相關, 穩(wěn)健的概念追求產品或流程的表現在受到因素的波動時候的穩(wěn)定性

望目值 – 某個目標值 望大值 – 比如合格率望小值 – 比如維修時間

軟件演練：利用Minitab演算全因子實驗并進行分析

案例分享：Robust穩(wěn)健實驗應用案例

第四部分：公差設計

一：公差分析的重要性

1.1.產品制造不可能達到圖紙中的理想值，一定會有誤差，實際零件的直線總會是曲線，表面也會坑凹不平，所以需要定義誤差允許值。

1.2.產品設計人員要確保產品在規(guī)定公差內能滿足功能要求。然而，產品必須具備可制造性。所以，總會有考慮功能要求的從緊公差與考慮制造性要求的從松公差的平衡。

1.3.過緊公差使產品制造困難，從而增加成本。

1.4.在標注尺寸的時候就要標公差，但是，在產品正式開模/做工夾具前，公差分析是產品確認的關鍵一步。

二：公差分析的目的

2.1合理設定零件的公差以減少零件的制造成本。

2.2 判斷零件的可裝配性，判斷零件是否在裝配過程中發(fā)生干涉。

2.3 判斷零件裝配后產品關鍵尺寸是否滿足外觀、質量以及功能等要求。

2.4 優(yōu)化產品的設計，這是公差分析非常重要的一個目的。當通過公差分析發(fā)現產品設計不滿足要求時，一般有兩種方法來解決問題。其一是通過精密的零件公差來達到要求，但這會增加零件的制造成本；其二是通過優(yōu)化產品的設計（例如，增加裝配定位特征）來滿足產品設計要求，這是最好的方法，也是公差分析的意義所在。

2.5 公差分析除了用于產品設計中，還可用于產品裝配完成后，當產品的裝配尺寸不符合要求時，可以通過公差分析來分析制造和裝配過程中出現的問題，尋找問題的根本原因。

三：公差的種類、未注公差的標準

3.1公差種類分為：尺寸公差、形狀公差、位置公差、公差等級

3.2未注公差的線性尺寸和角度尺寸/形位與位置公差的標準

四：公差分析的方法

4.1兩種公差分析的方法： 極值法、 概率法

4.2概率法有多種，主要有三種： 均方根法（RSS法）、 經典概率法、 蒙特卡洛法

五：公差分析-極值法:有三種方法做極值法公差分析

5.1圖形法

5.2最大值/最小值分析

5.3制表法

5.4 極值法是更保守的方法，理論上能夠做到零風險，在下面的情況下我們應該采用極

值法：

    5.4.1尺寸鏈中尺寸少于3個

5.4.2超出公差失效后果非常嚴重，零容忍。

5.4.3特征尺寸不是正態(tài)分布，或不是相互獨立

六：公差分析-概率法-RSS法

  6.1 RSS法基于統(tǒng)計原理。假定特征的實際值是正態(tài)分布，名義值為分布的平均

值，公差范圍為+/-3倍標準差。即CP/CPK為1.0。

6.2 RSS法RSS法在實際的平均值/標準差還不知道的設計階段特別有用。。

        6.3RSS法使用兩個假定：1.每個特征變化符合正態(tài)分布、2.特征變化相互獨立

        6.4RSS法需要注意的問題：

6.4.1.要分析的特征尺寸符合正態(tài)分布

6.4.2.要分析的特征尺寸相互獨立

6.4.3.假定特征尺寸的平均值=規(guī)格的名義值

七：公差分析-經典概率方法

7.1 基于經驗每個特征尺寸的數值及分布已知

7.2基于經驗，中心偏移已知。對于采用了6 sigma品質管理的公司，典型的中心偏移假定為1.5 sigma

7.3在采用了6 sigma品質/生產過程采用SPC的產品推薦使用該方法