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1、数据在质量管理中的作用引言目前在许多中小型企业的数据在质量管理中所起的作用不大，数据统计只是应付各方面 的检查，存在两张皮现象，管理者们往往看到的只是最终的经营结果利润，而没有办法从数 据指标中看出是哪方面出了问题，现本人结合自己在工作中得出的经验谈谈自己的看法。一、过程分解是数据统计的前提从顾客要求的输入到产品输出是否满足顾客要求，大家都知道会受到人、机、料、法、 环的影响，从要求输入到产品输出的过程就像一个加工过程，将所有的资源汇集起来经过加 工输出顾客所需要的产品，在这里无论是哪一样出了问题都会影响输出产品的质量。过程分 解的载体就是公司质量管理手册中的过程分析表，在陵川公司的过程分析表
2、中将过程分为 CP、COP、MP 三个大过程，三个大过程中有包含了多个小过程，每个过程都有输入和输出， 而数据则贯穿了我们所有的管理过程，管理的效果用真实的数据趋势可以很好的表达。二、反映管理工作的质量是数据统计的目的为每个管理部门赋予质量职责的目的是让每个部门知道自己的角色，知道应该去做什么 陵川公司目前使用的质量体系是按照ISO/TS16949标准的要求建立和实施的，各部门的质量 职责当然也应该按标准的条款进行分解。我们设置的质量职责除了要符合标准的要求，还必 须服从公司赋予各部门的管理职责，所以如果我们组织机构中各部门有较多的交叉职责，这 会使得我们的质量职责也出现混乱现象。为了克服职责
3、交叉不清现象，我们可以遵循一个原 则，某一项职能职责只能由一个部门负责归口管理，由归口管理部门去将工作分解给其他相 关的部门，与归口管理部门有关的数据指标则反映了其工作的质量。三、数据指导过程改进我认为首先我们应该保证数据的真实性，通过近几年的工作经验我发现很多单位在统计 数据时都不愿意暴露自己的问题，总结时总把客观原因摆在最前面，不敢正视我们存在的问 题，这对于一个公司的经营来说是非常危险的。如目前公司比较关注的质量指标是质量损失、 一次交验合格率、顾客PPM、供方PPM，这几个指标分别反映的是公司产品的整体质量水 平及供应商的质量水平。在以前我们没有将数据真实性的问题放在首位，统计出的指标
4、如一 次交验合格率总是控制在目标值范围内，体现出良好的状态。而实际上制造单位产生了大量 的返工返修损失、废品损失以及受到顾客的投诉不断，这说明我们统计数据肯定存在问题。 例如公司的质量损失包括内部损失、外部损失，都可能会受到设备、操作人素质、公司设置 的统计指标看似是独立的个体，实际上都是有联系的，如我们的质量损失会受到设计工艺资 料规定的方法、设备、人员素质、物流运输、原材料、工作环境等多种因素的影响，故在此 为其设置的指标就有设备故障停机时间、设备维修率、设备完好率、人员培训合格率、供方 不良PPM等。梳理数据的统计渠道能提高数据的真实性，如在2013年我们质量部将产品交 验合格率统计渠道
5、进行了疏通，在改进前成品交验合格率仅仅是一个数值，每个单位统计的 数据都是在目标值以内，做的资料是一整套，没有办法找到改进的切入口，而改进后我们将 数据来源固化，切交由质检部门记录，不定期的抽查相关单位统计的真实性，这大大的减少 了以前弄虚作假的现象，从每次统计的数据中也能找到我们改进的方向，通过不断的进行改 进，数据又会趋于好转，这样的好转才能体现出我们管理真正的进步。其次，作为管理者，必须理解数据的含义。当我们看到数据超差时一定要想到为什么会 超差，我们要从什么方面进行改进，例如公司的设备总效率很低，每次管理部门都分析原因 是同一句话市场订单不够，而没有从设备总效率的构成去分析，如我们如何
6、提高设备利用率 /设备性能指标等。在今年我们意识到了这一点，已经从指标的层层分解入手，找到数据反 映出问题的根源，从根源上去解决问题才能真正的解决问题。四、数据融入管理工作的步骤 从上述内容可以看出，我们开展质量管理工作离不开数据，要让数据真正的做到有效， 能指导我们改进需要经历以下几个阶段：1、梳理管理过程，设定有效的输出指标；2、原始记录清晰，统计渠道固化，真实反映所有的指标；3、各项指标对比，并对指标进行层层分解，找出问题的根源；4、从根源找出改进方法；5、考核改进工作的开展情况，比起很多公司的考核只注重结果，我认为考核过程质量 更重要，没有好的过程方法，也做不出好的结果。总之，我认为从质量管理的角度数据只是运行结果的体现，我们需要做的是通过不断的 运用科学的方法改变结果，也是改变数据。
