丰田的质量管理（产品开发过程中有哪些质量管理）

产品开发过程中有哪些质量管理（工具）方法论？

问:产品开发过程中有哪些质量管理（工具）方法论？

答:VDA14总结了产品与过程开发过程的14种质量管理方法论（工具），并指明了每一种质量管理方法运用的阶段，系统的运用这些方法可以避免产品缺陷或尽早识别出缺陷，实现安全、可靠、经济的产品和过程。

案例一：

这一篇文章的源头是来自至一位朋友的提问。

我的回答是：可以参考VDA14产品涎生过程中的预防性质量管理方法，可以对标BOSCH形成自己公司的工具推行方法论或推行手册，使用自己公司的产品或过程做案例，以便公司的学员能真正懂得运用。针对实施的效果，建立工具的应用成熟度评价标准，比如FMEA, 从FMEA的输入、过程、输出等建立FMEA成熟度评价标准，然后通过量化打分来评价实施的效果。

什么是VDA14

期望：更好地为顾客服务，同时有效地避免缺陷的发生！

质量管理方法及其系统化的应用是实现上述这一目的的强有力工具。 为此，VDA对产品实现过程中现有的方法应用进行了分析，并且为了广泛、系统地考虑顾客要求并避免缺陷或尽早识别出缺陷，对各种方法应用进行了改进和系统化的设计。

以下是汽车工业中质量管理工具的应用情况：

从上图可以看出，FMEA、SPC、8D等都是运用比较广泛的质量管理方法与工具，但只有FMEA是满格，是汽车行业主机厂对供应商审核的必备项目的功劳吧，具体见

《主机厂为什么“逼”供应商做FMEA？》，是像SOWT、QFD、ANOVA等就运用的比较少一些，像TRIZ基本就没有运用。这也再一次验证，创新方法的运用真是很少，或者是大家都不会。

大多数质量管理方法用于实现下列质量目标：1.将顾客要求转化到产品中；2.在设计开发和策划阶段避免缺陷；3.节约成本，等。

为了达到上述目标，有必要将质量方法的应用系统性地规划到产品实现过程中去。除了避免缺陷、节约成本和转换顾客要求的方法之外，还有一些辅助方法，这些辅助方法在整个产品实现过程中可根据需要应用于问题解决（TRIZ/TIPS）、可靠性分析（FTA）和实验设计（DoE）等方面。

常见的质量管理方法：

DFMA (Design for Manufacture and Assembly)

可制造性和可装配性设计

DMU (Digital Mock Up)

数字模型

DoE(Design of Experiments)

实验设计

FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)

潜在的失效模式及后果分析

FTA(Fault Tree Analysis)

故障树分析

ManufacturingFeasibility Analysis

可行性分析

Poka Yoke

防错

QFD (Quality Function Deployment)

质量功能展开

Regression Analysis

回归分析

SPC(Statistical Process Control)

统计过程控制

SWOT-Analyse(Strength-Weakness/Opportunities-Threats)

SWOT分析

TRIZ / TIPS (
TeorijaResenijaIzobritatelskichZadac / Theorie of Inventive Problems Solving) 创新问题解决理论

ANOVA(Analysis of Variance)

方差分析

8DMethode

8D问题解决方法

DFMA 可制造性和可装配性设计

DFMA: Design for Manufacture and Assembly DFMA / DFMAS包括下述方法：

DFM: Design for Manufacture

可制造性设计

DFA: Design for Assembly

可装配性设计

DFS: Design for Service

可服务性设计

该方法的目的是通过确保面向制造和服务的产品设计而降低成本，及减少制造方面的缺陷，从而减少少出现使用缺陷，由此而降低保修成本，并：

-减少零件数目

-缩短制造时间

-减少装配费用

KISS原则(Keep It Simple, Stupid):产品的设计越简 单越好，简单就是美，任何没有必要的复杂都是需要避免的。《乔布斯传》Jonathan Ive:“只要不是绝对必须的部件，我们都想办法去掉”，“为达成这一目标，就需要设计师， 产品开发人员，工程师以及制造团队的通力合作。我们一次次地返回到最初，不断问自己:我们需要那个部分吗? 我们能用它来实现其它部分的功能吗?”最完美的产品是没有零件的产品；产品设计得复杂，是一件简单的事情;把产品设计得简单，是一件复杂的事情。

该方法属于面向小组的质量方法。因此有必要让设计开发、策划和制造等相关部门的代表参加小组会议。 1.在小组会议上，主持人和参与者利用在方法中确定的提问技巧确定一个部件中每个零件的功能。 2.然后提问，如果为了使制造和装配工作更简单而将这些零件合并/或简化，是否还能达到该功能。 3.这个过程应使用标准化的设计检查表。

DMU数字模型

DMU: Digital Mock Up又称之为“电子样机”技术，是对产品的真实化计算机模拟，满足各种各样的功能，提供用于工程设计、加工制造、产品拆装维护的模拟环境；是支持产品和流程、信息传递、决策制定的公共平台；覆盖产品从概念设计到维护服务的整个生命周期。”

数字模型技术主要是指在计算机平台上，通过三维CAD/CAE/CAM软件，建立完整的产品数字化样机，组成电子化样机的每个部件除了准确定义三维几何图形外，还赋有相互间的装配关系、技术关联、工艺、公差、人力资源、材料、制造资源、成本等信息，数字模型应具有从产品设计、制造到产品维护各阶段所需的所有功能，为产品和流程开发以及从产品概念设计到产品维护整个产品生命周期的信息交流和决策提供一个平台。

DOE实验设计

DoE: Design of Experiments 实验设计的创始人是费雪 （Ronald Fisher ）、田口玄一 (Genichi Taguchi)和多里安·谢宁（Dorian Shainin）。

在产品诞生过程中以多个目标进行实验。 实验是为了确保产品功能范围并证明满足客户要求，例如低油耗。 在过程策划阶段，实验有助于过程的优化，尤其是降低成本。 实验很昂贵，降低支出是很重要的。因此在进行实验前，有必要进行仔细的设计。

实验策划应当识别出对一个质量特性最重要的影响因素。实施分为以下步骤：

1.建立一个待调查影响因素的列表：通常在专业人员讨论后确定, 在讨论中可以使用创造性技术，如头脑风暴法。

2.策划实验：外行经常在每次实验中只改变一个影响因素。但是这种方法只能识别到影响因素的主要作用，而不能识别其相互作用。所以费雪开发出考虑到影响因素所有可能组合的完全实验。

该方法缺点是，每增加一个影响因素，所需的实验数量都要翻倍。这样，如果每有2个影响因素，就需要4次实验；如果有3个影响因素就需要8次实验，4个影响因素16次实验。这样意味着，有10个影响因素时就需要进行1024次实验。由于这样大数目的实验无法实现，所以又开发出了不完全实验计划。这里比较突出的是田口法的做法，它以一种抽象的形式研究几何学中的“正交”概念，并在实验设计中赋予它中心意义。使用正交表可以共同改变并有效地评估各个因素。

常见的DoE实验设计：

1.田口法（Taguchi Methods Design）

2.全因子实验（Full Factorial Design）

3.部分因子实验（Fractional Factorial Design）

4.带中心点的因子实验

5.响应曲面（Response Surface Design）

6.均匀实验

7.混合实验

8.谢宁（Red-X）实验设计

9.Screening Design

FMEA潜在失效模式及后果分析

是通过对可能发生的(和/或已经发生的)失效模式进行分析与判断其可能造成 (和/或已经产生的)的后果而产生的风险程度的定性分析方法，并根据风险的大小，采取有针对性的改进，从而降低产品(和/或制造过程)设计风险，达成一种事先预防并实施改进措施实施改进的方法工具。

设计FMEA由设计负责的工程师/小组评价项目及与之相关的系统、组件和零部件的失效模式及其相关的失效原因与机理，查验可能出现的偏差，并采取措施以确保所需功能/要求的实现。具体见

《DFMEA七步法合集》。

过程FMEA是在假定产品设计满足要求的前提下，分析制造、装配和物流过程中失效发生的可能性，查验产品和系统制造中所有过程的过程要求影响因素. 在此过程中，会查验可能出现的偏差，并应采取措施以确保过程和所需产品特性的实现。具体见《PFMEA七步法合集》。

FTA故障树分析

FTA: Fault Tree Analysis

ETA: Event Tree Analysis

该方法用于对由很多元件组成的技术系统进行可靠性分析。 该方法既可从对部件可靠性的规定中引导出对元件可靠性的规定，亦可根据已知的元件可靠性来测定部件的可靠性。

基本原理：在使用该方法时，人们通常从对部件可靠性的规定出发。在下一步骤中系统地测定所有可能导致部件失效的事件组合，即所有元件失效的组合。借助于图形显示即故障树描述这些组合，其中各个事件通过逻辑运算符 “与” 和 “或” 联系起来。系统必须层层剥离直至单个部件。然后人们就能得到这些元件的可靠性规定。

FTA分析方法：

1.选择和确定顶事件，任何需要分析的故障都可以当做顶事件，通常是把产品中已发生的重大故障作为顶事件。

2.把导致顶事件发生的故障，作必要的分析。故障的探讨可根据下列三点方向：

①产品结构和设计问题；

②材料和制造技术问题；

③装配和测试问题。

3.逐次向下层零组件分析，逐级找出发生故障的结果事件，如此下去，利用逻辑符号加以串联……直到基本事件为止。

4.定量分析，找出发生顶事件之机率。具体见《如何运用FTA进行定性/定量的失效分析？》

制造可行性分析

产品设计可行性分析

-组织的产品设计能力在行业内的领先程度，如技术是否有创新、是否前沿、是否成熟等；

-对产品技术的掌握程度，如团队是否具有开发同类产品的经验、团队骨干成员是否具有开发同类或类似产品的经验、是否有外部支持资源等；

-如果借助外部设计资源，包括独立的设计咨询公司和供应商的产品设计，则需要分析合作设计方的经验、能力；

-组织如何管控外部设计的质量，是否存在合作与配合的风险；等。

工艺设计可行性分析

-组织工艺设计能力在行业内的领先程度，如技术是否有创新、是否前沿、是否成熟等；

-对工艺技术的掌握程度，如团队是否具有开发同类或类似工艺的经验，团队的骨干成员是否有开发同类或类似工艺过程的经验、是否有外部支持资源等；

-如果借助外部设计资源，包括独立的设计咨询公司或有设计责任的工装、模具供应商，则需要分析合作方的经验、能力；

-组织如何管控外部设计的质量，是否存在合作与配合的风险；

资源可行性分析

开发资源：

-设计计算及模拟验证计算平台

-数模及绘图平台

-样件加工制造设备

-验证试验台架资源

-相关工程技术团队的人力资源，等

生产资源：

-生产设施

-工装、夹具、模具、刀具
-物流设备及场地等硬件资源

-以及熟练的操作人员和设备维护保养人员等人力资源

质量检测和试验资源：

-指生产时用于质量控制的检测装置和试验设备

经济可行性分析

应从一次性投资费用和单台套产品的成本收益分析两个角度，对项目的经济性进行评价，成本分析一般需要包括：

开发成本：

-开发人员成本；

-开发设备、试验设备分摊成本；

-试验认可样本成本；

-试验能源消耗成本，等

零部件采购成本：

-零部件、原材料、生产用辅助材料的采购成本，等

生产加工成本：

-厂房设施、工装模具分摊；

-人工成本、管理成本分摊，等。

Poka Yoke 防呆防错

POKA-YOKE意为“防差错系统”。日本的质量管理专家、著名的丰田生产体系创建人新乡重夫（Shingeo Shingo）先生根据其长期从事现场质量改进的丰富经验，首创了POKA-YOKE的概念，并将其发展成为用以获得零缺陷，最终免除质量检验的工具。

零缺陷就是第一次将正确的事情做正确，而防错系统运用预防和检测技术与装置，实施100%自动控制达成完㺯质量的过程。在传统质量检验系统中，用样品来评价总体，而防差错设计却可以实现全检，而且还可以大大减少检验所需的时间和精力。

概括地说，防错系统设计可以极大地降低成本。在传统的质量控制方法中，通过各检验工序的传递质量信息，再通过信息的反馈，落实整改及实施改进，将会浪费大量的时间，而防错系统因为使用了防错设计，可以快速地反馈信息及采取措施，能节省大量的时间。防错的功能有两种，一是控制，二是警报。

1> 在防错的控制方式中，当异常发生时，它能够自动关闭机器或者锁定机器以终止操作，因此可以避免一系列不良品的产生。具有更强的控制功能，并且能够最大限度地实现零缺陷。

2> 在防错系统的预警方式中，一旦出现异常情况，使用蜂鸣器或指示灯可以快速地传递信息并采取行动。但如果员工没有注意到报警信号，不良品就会不断出现，所以报警方法与控制方法相比，它的功能强度要弱一些。

具体见《什么是防错？》。

QFD质量功能展开

通过QFD来识别客户的需求、法律法规、行业标准等。QFD是一种将客户的要求转化为企业技术的方法，指导整个产品开发团队关注客户需求的流程。

QFD第一步就是识别客户的需求，客户的声音是什么？假设我们去买车，我们的客户需要什么样的车？是功能重要，还是安全，还是可靠性重要，其实我们国人更需要的是“颜值”，顾客还需要强大的功能，全景天窗，无钥匙进入，一键点火，隐藏式C柱，悬浮式车顶···国人要面子，车子是身份的象征，需要更有豪华感，空间够大。

质量功能展开（QualityFunction Deployment，QFD），主要用于识别客户或者市场的需求，并把这些需求转化为产品特性/功能/要求。QFD是一种将所有研发、工程以及制造的工作同客户需求（VOC）联系到一起的工具。

基本方法之质量屋的制作步骤：

QFD其实是一个操作性很强的方法，它的关键是建造一个质量屋，现在我们具体来看看怎么做。这个方法有八个步骤，这八个环节就建造了一个质量屋。

具体见《为什么做不好DFMEA？原因在这···缺少QFD功能分析的输入》

Regression Analysis 回归分析

Regression Analysis 回归分析： 寻求有关联（相关）的变量之间的关系。回归分析的主要内容：

1.从一组样本数据出发，确定这些变量间的定量关系式；

2.对这些关系式的可信度进行各种统计检验；

3.从影响某一变量的诸多变量中，判断哪些变量的影响显著，哪些不显著；

4.利用求得的关系式进行预测和控制。

回归分析的模型：

1.按是否线性分：线性回归模型和非线性回归模型；

2.按自变量个数分：简单的一元回归，多元回归，等。

回归分析的方法：

a)Liner：线性回归

b)Curve Estimation：曲线估计

c)Binary Logistic：二分变量逻辑回归

d)Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归

e)Ordinal 序回归

f)Probit：概率单位回归

g)Nonlinear：非线性回归

h)Weight Estimation：加权估计

i)2-Stage Least squares：二段最小平方法

j)Optimal Scaling 最优编码回归

SPC 统计过程控制

SPC: Statistical Process Control 原则：避免缺陷代替发现缺陷,统计过程控制（SPC）是实现产品质量、过程改进，从而降低成本并持续改进质量的一种基本方法。通过应用SPC，可及早识别过程的改变，在特殊原因出现时能够采取纠正/预防措施，并用于证明质量能力。

控制图：我们用控制图的方法去防止过程中出现的两种错误（第一类错误：虚发报警，第二类错误：漏发报警），让过程以最大的潜力来生产合格的产品。

具体见《常规控制图是如何构造的？》

量具能力、设备能力、过程能力：具体见《量具能力、设备能力、过程能力这个三个能力到底先评价谁？》

SWOT-Analyse SWOT分析

SWOT:Strength-Weakness/Opportunities-Threats SWOT的每个字母分别表示优势、劣势、机会与威胁。 优势和劣势是内在要素，机会与威胁则是外在要素。SWOT分析法（也称TOWS分析法、道斯矩阵）即态势分析法，20世纪80年代初由美国旧金山大学的管理学教授Albert Humphrey提出，是一种能够较客观而准确地分析和研究一个单位现实情况的方法，经常被用于企业战略制定、竞争对手分析等场合。

竞争优势（S）是指一个企业超越其竞争对手的能力，或者指公司所特有的能提高公司竞争力的东西。

竞争优势可以是以下几个方面：

-技术技能优势：独特的生产技术，低成本生产方法，领先的革新能力，雄厚的技术实力，完善的质量控制体系，丰富的营销经验，上乘的客户服务，卓越的大规模采购技能；

-有形资产优势：先进的生产流水线，现代化车间和设备，拥有丰富的自然资源储存，吸引人的不动产地点，充足的资金，完备的资料信息

-无形资产优势：优秀的品牌形象，良好的商业信用，积极进取的公司文化；

-人力资源优势：关键领域拥有专长的职员，积极上进的职员，很强的组织学习能力，丰富的经验； ¤组织体系优势：高质量的控制体系，完善的信息管理系统，忠诚的客户群，强大的融资能力；

-竞争能力优势：产品开发周期短，强大的经销商网络，与供应商良好的伙伴关系，对市场环境变化的灵敏反应，市场份额的领导地位。

竞争劣势（W）是指某种公司缺少或做的不好的东西，或指某种会使公司处于劣势的条件。 可能导致内部弱势的因素有：

-缺乏具有竞争意义的技能技术；

-缺乏有竞争力的有形资产、无形资产、人力资源、组织资产；

-关键领域里的竞争能力正在丧失。

公司面临的潜在机会(O)：

市场机会是影响公司战略的重大因素。公司管理者应当确认每一个机会，评价每一个机会的成长和利润前景，选取那些可与公司财务和组织资源匹配、使公司获得的竞争优势的潜力最大的最佳机会。

潜在的发展机会可能是：

-客户群的扩大趋势或产品细分市场；

-技能技术向新产品新业务转移，为更大客户群服务；

-前向或后向整合；

-市场进入壁垒降低；

-获得购并竞争对手的能力；

-市场需求增长强劲，可快速扩张；

-出现向其他地理区域扩张，扩大市场份额的机会。

危及公司的外部威胁(T)：在公司的外部环境中，总是存在某些对公司的盈利能力和市场地位构成威胁的因素。公司管理者应当及时确认危及公司未来利益的威胁，做出评价并采取相应的战略行动来抵消或减轻它们所产生的影响。

公司的外部威胁可能是：

-出现将进入市场的强大的新竞争对手；

-替代品抢占公司销售额；

-主要产品市场增长率下降；

-汇率和外贸政策的不利变动；

-人口特征，社会消费方式的不利变动；

-客户或供应商的谈判能力提高；

-市场需求减少；

-容易受到经济萧条和业务周期的冲击。

从整体上看，SWOT可以分为两部分：

1.第一部分为SW，主要用来分析内部条件；

2.第二部分为OT，主要用来分析外部条件。

利用这种方法可以从中找出对自己有利的、值得发扬的因素，以及对自己不利的、要避开的东西，发现存在的问题，找出解决办法，并明确以后的发展方向。

根据这个分析，可以将问题按轻重缓急分类，明确哪些是目前急需解决的问题，哪些是可以稍微拖后一点儿的事情，哪些属于战略目标上的障碍，哪些属于战术上的问题，并将这些研究对象列举出来，依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析，从中得出一系列相应的结论，而结论通常带有一定的决策性，有利于领导者和管理者做出较正确的决策和规划。

TRIZ / TIPS 创新问题解决理论（萃思）

TRIZ / TIPS (Teorija Resenija Izobritatelskich Zadac / Theorie of Inventive Problems Solving) TRIZ是由俄国人Genrich Altschuller基于对大量发明创造的研究而产生，这些发明几乎遍及技术领域和系统进化的自然客观规律。

TRIZ为解决问题和发明提供了大量工具和方法，用于系统地发展科学技术问题的解决方法，其基础是一系列技术基本原理。 TRIZ帮助问题解决者使用数以千计的发明者的知识库。 Altschuller 在分析了20多万项专利后发现，大量的发明可以归因于少数的问题解决法则。他根据专利研究结果开发了一套带有多种工具的方法，借助这套方法可以更有效更系统地进行解决问题所必要的思考工作。 该方法的一大优点是，可以参考其他行业领域的认识和创新概念。

TRIZ的主要基本原理：1.技术系统的进化不是一个随机的过程，它遵循了特定的法则；2.产品/过程是通过引出并克服技术和物理矛盾，朝着完美性（理想程度）增加的方向进化。

TRIZ的主要思想/益处：有助于解决复杂的问题，开发新一代产品和流程；提出了针对新的创新概念的高质量的思路和解决方法；打破了思维惯性；改变了学习过它的人，并使这些人更善于发明和创造。

ANOVA方法分析

Analysis of Variance 方差分析，又称变异数分析，由英国统计学家R. A. Fisher首创，为纪念Fisher，以F命名，故方差分析又称F检验，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。

最早应用于社会科学研究的统计方法，主要研究变量分布的离散属性及其来源。 其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。

由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。

方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。对变差的度量，采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。

经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等。若要得到各组均数间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较。

8D-Methode 8D问题解决方法

二战期间，美国军方采用了“Mil-Std-1520”，又称之为“不合格品的纠正措施及部署系统（Corrective Action and Disposition System for Nonconforming Material）”；

60 年代末， 美国航天局NASA旗下的喷气推进实验室（JPL，位于美国洛杉矶帕萨迪纳）开发了4D 方法。该方法由 4 个“Do”组成：

Do: Problem description 问题描述

Do: Containment actions 遏制措施

Do: Root cause analysis 根源分析

Do: Corrective actions 纠正措施

70 年代初，福特汽车公司（FMC）采纳了该方法，当时名为“团队导向的问题解决方法（Team Oriented Problem Solving – TOPS）”。

70 年代末，该问题解决方法在福特集团和供方的应用中得到了深化：方法扩展为 6-D、8-D 、12-D和 14-D。对于一般应用，8-D 方法已证明是最合理的。14-D 方法如今在福特内部用于严重的召回行动。