摘要：简述汽车行业供应链品质管理现状与进行持续改进的误区，提出品质改进的系统化改进方法。详细介绍系统化改进方法的4个要素与步骤后，通过在某供应商处推广该方法的案例，证明了该方法的有效性。最后总结该方法的实施经验，并展望其结合其他品质管理工具的运用前景。

    1 汽车行业供应链品质管理现状
    自汽车从生产资料向耐用消费品转变以来，汽车行业的市场竞争日趋激烈，体现出以下几个特点：产品寿命周期缩短，产品品种飞速增长，交付周期要求日益缩短，对新产品的服务与期望日益提高。因此，从20世纪80年代后期开始，汽车供应链逐渐从之前的“纵向一体化”向“横向一体化”演变，成为最复杂的供应链系统之一，包含了零部件供应到整车交付中的所有流程。为保证整车的产品品质，汽车行业的品质管理必须向供应链延伸，基于供应链的品质链管理思想由此产生。
    在品质链管理中，有两大重要思想，即先期产品品质策划（Advanced Product Quality Planning）与持续改进（Continuous Improvement）。前者是并行工程的必然需求，能够早期识别和预防风险；而后者是达到客户满意度并不断超越客户期望的重要前提。在实施持续改进过程中，需要遵循PDCA循环的原则，即计划（Plan）、实施（Do）、检查（Check）、处置（Action），这个循环是统计品质控制之父休哈特（Walter A. Shewhart）博十最早提出，并由美国品质管理专家戴明（W. E. Deming ）在20世纪50年代带到日本，得到广泛应用，被称为戴明循环（Deming Cycle） L”。如图1所示。

    2 汽车行业供应链品质改进误区
    虽然汽车行业对供应商的品质持续改进有较高要求，但持续改进的理念在汽车供应链中往往没有得到真正实施。供应商进行品质持续改进的对象大多是客户处发生的单一问题投诉，采用的方法也大多为对这些客户抱怨的改进。由于较难进行举一反三，经验教训总结也很有限，长期将造成类似问题在其他区域或其他客户处重复发生，而零部件供应商品质部门的主要工作都集中在应对与处理客户投诉上，容易陷入投诉一处理一再投诉一再处理的非良胜循环误区中。

    3 系统化的持续改进方法及其要素
    根据统计，在汽车行业供应链客户端处发生的所有问题中，由于供应商设计、制造原因导致的问题占80％以上。所以，持续提高汽车行业供应链的整体品质水平的方法是提高每家供应商的内部品质水平，防止供应商的内部问题流入到客户端。
    本文所阐述的持续改进方式，正是基于关注各供应商的内部品质水平，采用PDCA循环的思想，梳理出相对结构化的步骤，并融合了相关品质和统计工具的系统化持续改进方法。按照开展的时间推进主要分为4个要素：①数据收集系统建立及运行管理；②数据分析与优先级问题管理；③有效问题解决及管理；④经验教训总结及运用管理。如图2所示。

    3.1数据收集系统的建立及运行管理
    关注供应商的厂内品质水平，一个有效的厂内品质数据收集系统必不可少。有效的数据收集系统通常包括以下3个方面的数据。
    1）有关顾客声音的监控，如顾客处的PPM ，客户抱怨数。
    2）有关过程声音的监控，如生产线的关键指标，如FTQ、废品率、OEE， CPK等。
    3）有关员工声音的改善，如员工的合理化建议或提案。
    合适的指标目标值设定直接关系到对工厂运营状态的评估结果。在确定目标值时，应考虑到：顾客的要求、适当的竞争对手水平、前期及当期的水平与管理层的要求。
    为了对收集到的数据进一步进行分析和判断，在数据收集时需要考虑不同的集合水平；对收集数据的人员、频次、方法也应予以明确；缺陷的记录与描述必须标准化。按照不同的目的、在不同的位置、以不同的频次、关注不同的指标，并有目标值监控的各种数据收集表．单，组成了厂内的数据收集系统，如表1所示。

    3.2数据分析与问题优先级管理
    由于现场收集的各种数据中包含了过多未经整理的信息，无法直接告诉管理层需要关注的目标；而且也需要集中资源解决工厂运行中的最突出的问题；所以在收集数据后，需要有一个过程对现场数据进行整理分析，观察异常情况，并建立问题的上升机制，形成各级问题优先级清单，为问题解决提供输入。
    数据分析一般有2个步骤。
    1）正确地选用各种分析工具，如趋势图、排列图等对数据进行标准化的数据处理。建议使用电子化数据分析系统（如ERP软件或其他自动数据处理软件）进行数据的分析和管理，可以保证数据分析的及时性、准确性和持续性。
    2）使用适当的基准或规则对处理后的数据进行比较与分析，判断异常情况，如各指标是否达到目标值，数据是否符合稳定性原则等，并根据问题优先级原则建立优先级问题清单。
    制定优先级问题原则可以基于以下几个方面：缺陷问题的严重度高；缺陷问题的发生频次高；缺陷问题导致的成本高；或某工序发生的新缺陷或重大缺陷等。
    3.3有效问题解决及管理
    列出工厂内的各级问题清单后，下一步的工作是对这些问题加以解决。在该步骤中，有以下2个关键的实施内容。
    1）建立并固化问题解决的流程在TS16949中对汽车零部件企业问题的解决做出了规范：在品质管理体系过程策划时，需要组织一个确定的过程用于解决问题，使根本原因得到识别并消除，要了解并使用顾客规定的问题解决报告形式；而在公司内部，需要形成统一的问题解决报告模板（TS196498.5.2.1）。常用的问题解决模板有8D、PR&R（问题解决报告）、A3报告等。图3展示了一个常用的问题解决流程。

    2）针对优先级问题实施问题解决一旦建立了问题解决流程与模板，接下来的工作就是运用各种问题解决工具分析并解决问题。对应于问题解决的不同阶段，通常存在不同的常用工具及方法，见表2。

    3.4经验教训总结及运用管理
    根据PDCA戴明循环的理论，持续改进工作离不开经验教训的总结和运用。成功的问题解决必须包括对经验教训的水平展开，需要评估采取的措施是否适用于其他工序、其他产品、其他生产线或其他工厂，其中的关键点是将信息传递到需要了解这些经验教训的各部门手中。所以，最有效的实现方式是建立公司级别的经验教训数据库。在建立经验教训数据库时，为了使今后便于检索和使用，数据库需要按日期、问题、来源、产品、缺陷名称等维度进行分类，如果有条件建议考虑电子数据库软件，以便于信息共享。
    在各种经验教训总结数据库中，最常见的形式是FMEA （Failure Mode and Effect Analysis），即失效模式与影响分析。对这2个经验教训数据库的有效更新和定期评审，就可以避免产品设计和过程开发中重复之前的失效。

    4 供应链品质系统化持续改进实践
    某供应商为上海通用提供发动机燃油喷射系统的核心零部件—电控喷油器。该零件体积小，但结构精密复杂，且该零件的失效可能直接导致严重客户抱怨，如发动机损坏。经过初步分析，失效的主要问题是由于外来异物卡滞喷油器球阀导致；由于外来异物来源广泛，很难探测，较难依靠简单措施进行改进，且由于失效的原因多种多样，进行单一改进效果并不明显。为改进该供应商的品质表现，上海通用与该供应商成立联合改进小组，尝试用系统化的持续改进方法进行品质改进。
    4.1持续改进阶段性目标的制定
    分析该供应商的实际情况，并比较了其兄弟工厂的品质表现，选取了客户端发生的由于异物原因导致喷油器卡滞的失效率（PPM）与喷油器内部泄漏测试失效率（PPM）这2个指标作为持续改进目标。
    4.2全过程异物数据收集与缺陷代码定义
    对该零件的生产制造过程进行分析，将全过程分析贯穿于下级供应商处，分为零件加工一厂内预装配一厂内总装这3个阶段。通过对零件结构与历史案例的分析，最大几何尺寸大于200μm的异物颗粒导致喷油器卡滞的概率很高，容易引起客户抱怨，故探测与收集对象为此种颗粒。综合以上几个条件，建立了包括泄漏测试、反冲测试、零件缺陷、零件清洁度检查、环境粘贴检查这一系列数据收集表格，见图4。

    为了在数据收集时更规范地记录和描述缺陷，并考虑在问题解决和经验教训总结时快速检索和查询缺陷，通过对全过程所有工序的分析，结合外来异物颗粒的描述，制定了用规范的缺陷代码来描述缺陷的缺陷定义方式，如图5所示。

    4.3全过程数据统计表与两级优先级原则
    在建立了全过程数据收集表的基础上，形成了供方数据统计表、反冲测试数据统计表、泄漏测试颗粒统计表、客户端数据统计表；并建立了车间和公司两级的优先级原则。如车间级问题主要关注在线发现的缺陷，而公司级问题主要关注客户问题、关键工位缺陷趋势异常与前3位缺陷、长期未解决的车间问题等。在问题的升级方面，以生产线每日晨会、清洁度小组周例会、公司品质月例会为平台，结合各级问题清单，形成了问题逐级上升的机制，并由不同级别的领导层进行关注，直至上升至最高管理者（总经理）。保证了公司资源在解决优先级问题的有效倾斜。
    图6为根据以上数据分析和优先级问题制定过程制作的内部泄漏测试颗粒统计表。图6显示，由于注塑体颗粒引起的喷油器泄漏缺陷的发生频次位于所有颗粒的前列，根据既定的优先级原则，作为一个优先级问题进入了公司级问题清单。

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