质量管理基础（九）三部曲之质量控制

（这篇文章有点儿长，需要多占用大家几分钟的时间。）

质量控制是指为达到质量要求所采取的作业技术和活动。质量控制通过监视质量形成过程，消除质量环上所有阶段引起不合格或不满意效果的因素，以实现达到质量要求、获取经济效益的目的。在具体的工作中，会收集控制对象的质量数据，运用各种质量工具分析并整理数据，把测得的质量数据与相关标准进行比较，找出差异或异常，分析差异或异常的原因，给出并实施相应措施进行纠正，以保证所有质量过程和活动始终处于受控状态且波动尽可能的小，以达成在高度一致性的情况下满足质量要求的结果。

质量控制按执行人的不同，可分为内部质量控制和外部质量控。

内部质量控制包括内部审核、产品设计和制造检验。内部审核是指内部审核的过程，目的是确保符合公司内部的质量管理系统标准，分析当前的工艺，加以改进，满足客户的需求。产品设计检验是规范产品设计实施和检查的一系列活动，以保证产品质量。制造检验是指在产品制造过程中检验产品的出厂质量或特性，并依据检验结果改进或更换材料、工艺或设备等。

外部质量控制包括源检验、品管抽检和客户回访等。源检验是指在原材料进口的过程中对原材料的质量进行综合检验的过程。品管抽检是指产品经过制造和装配之后，品管部门进行抽检，以检查产品是否符合质量标准。客户回访是指将已销售产品回访客户，搜集客户反馈信息，以便及时提出产品改进建议，确保后续的产品质量提升。

从产品生命周期管理的角度，按阶段可将质量控制划分为需求质量控制、设计开发过程质量控制、生产制造过程质量控制及售后质量控制四个过程，下面分别进行介绍。

产品需求质量控制

需求是新产品开发的起点、源头，如果产品需求的质量都控制不好，根本不可能交付一个令客户满意的产品，所以质量控制要从源头抓起。

在需求质量控制方面，我们首先保证需求收集渠道的广泛性，既要关注外部客户需求，也需要关注内容客户需求。针对外部客户需求来源，我们要关注客户反馈、竞争对手产品、社会化媒体信息、产品及应用相关行业分析等；针对内部需求来源，则要关注公司产品战略、项目发起人的意见，客服人员、运营人员、市场营销人员、销售人员、技术支持人员的意见，以及产品用户行为分析的结果等等。除了广泛的渠道外，需求的收集还需要机制的支持，即明确每个需求收集活动参与者的岗位职责、建立需求预处理流程、周期性的重复需求收集活动。在需求收集过程中，要注重各种工具的应用，如用户访谈、焦点小组、原型法、问卷调查法、大数据、地方报告、客户问题分析等等，有助于提升需求收集的专业水平。

其次要对需求进行深入分析，进行需求的真伪判断、验证，剔除无效需求，汇总整合相似、重复需求，还要对需求进行分类整理，并对分类后的需求进行排序。需求排序是指针对分类后的需求进行优先级排序的过程，以便在企业资源有限的情况下优先安排等级较高的需求的开发。对于需求自定准则比较，可采用价值工程法、Delphi方法、Kano分析法、AHP法，对于方案型需求的需要从多个维度进行分析比较，可采用$APPEALS法，这种方法需要综合Delphi方法、AHP方法以及雷达图进行分析。

此外，要做好产品需求管理的标准化工作，标准化是高质量工作的保证，企业要在总结经验的基础上，制定自己的MRD、PRD文档模板，并要求产品经理必须在广泛收集需求、认真分析需求的基础上，按模板要求规范的完成MRD、PRD文档的撰写工作，以保证需求呈现的全面性、准确性、层次性。

最后则是要做好需求评审工作。要精心选择需求评审人员，战略性需求要有高层管理者参加，重要功能性需求评审要有中层管理者参加，操作类需求评审要邀请交互设计师以及真正了解应用操作的用户参加。在正式评审之前，产品经理要积极与各方沟通，广泛听取意见并对需求进行修正，在评审过程中要有开放的心态，虚心接受各方的建议，会后要基于各方的建议对需求查缺补漏，完善MRD文档，升级PRD文档。

产品设计开发过程质量控制

在设计开发验证阶段，更多的是通过评审、仿真、测试来实现质量控制。在IPD检查点流程中，会严格执行概念设计评审（CDR）、系统设计评审（SDR）、部件功能验证（BBFV）、系统设计验证（SDV）、系统集成测试（SIT）、系统验证测试（SVT）来实现对设计开发质量的控制。

在设计阶段，通过概念设计评审来确定客户需求、技术需求合理性并转化为具体的技术、质量指标，为后续的质量控制提供标准。通过技术方案评审来实现对整体技术方案的质量控制，确保技术方案的先进性、合理性、可实现性。在设计阶段，引入结构、散热等仿真分析系统，通过仿真来控制设计质量。针对部件开发，不同部件要有不同的BBFV方案，全新部件则要基于公司标准、设计要求、系统配合等众多影响因素来制定BBFV方案，要在专家协助下对方案进行改进完善并通过相关组织的评审，确保测试方案的完整性、有效性。在完成BBFV后组织专家对该部件的测试情况进行评审，确认在功能、性能等方面是否满足要求，是否可进行量产，遗留问题如何解决等等。针对系统，要进行功能样机测试、评审，确认设计方案在技术方面的可行性，及时剔除不成熟的技术，调整不合理的设计，以实现对整体设计方案的质量控制。

在开发验证阶段，需要严格按照主测试计划（MVP）给定的方案进行测试。MVP是针对整个产品开发过程最权威、最完整、最详尽的测试方案，在MVP中需要给出不同阶段需要测试的系统类别、配置、配合的部件型号、数量、测试内容、负责人、通过标准等内容，严格执行MVP能够及时发现设计开发及生产中存在问题，有助于在产品到达客户之前解决问题，使最终产品能够满足质量标准且具有高度的质量一致性。

在设计开发阶段，也要注重工具的作用，NUDD、FMEA、QFD、FTA、RCA、8D等是设计开发常用质量控制工具。

对于质量管理人员来说，最难融入的就是设计开发过程的质量控制。在这个阶段，质量人员经常带给别人的感觉就是找事儿的、搅屎棍儿，并未帮助别人解决问题，反而是到处找问题、挑毛病。在这个阶段，质量人员要想充分介入，需要从几个方面入手：

-将质量管理手段与产品开发过程进行融合，将质量管理工作体现在产品开发的各个环节。比如在日常项目进展状态汇报中，要包含质量部分的内容，让质量人员在产品开发过程中获得话语权。

-做好决策评审、技术评审的监控落实工作。积极推动并参与决策评审、技术评审，确保评审召开的及时性、过程的规范性、决策的严谨性，以及决策后问题跟踪的持续性。

-推动质量工具在产品开发过程中应用，保证工具应用的规范性、有效性。质量人员应该熟练掌握各种质量工具的应用，指导质量工具在各个职能部门的应用，监控其应用效果，推动各部门进行工具应用能力的提升。

-牵头进行风险问题的攻关。项目中，对识别的风险问题，牵头会推动组建攻关小组，进行风险问题的解决。

产品生产制造过程质量控制

生产过程是产品及其质量的保证和实现过程，对这一过程的质量进行控制，具有重要意义。设计和开发过程的质量很高，能得到很高的设计和开发成果；采购过程的质量高，能采购回高质量的产品，而生产过程的质量不高，就不能保证实现最终产品及其质量，这是不言而喻的。

生产过程质量控制是确保最终产品符合质量标准的重要环节。以下是生产过程质量控制的几个关键步骤：

- 生产前做好准备：

• 明确质量控制计划：在生产开始前，需要制定明确的质量控制计划，包括质量控制标准、控制点、控制方法、检验要求等，以确保生产过程中有据可依。

• 制定操作规程：根据生产过程的具体操作，制定相应的操作规程，明确每个步骤的操作方法和注意事项，确保工能够正确操作设备和管理生产过程。

- 生产过程中做好监控：

• 进行首件检验：在生产过程中，对每个环节的首件产品进行检验，确认符合质量要求后才能继续生产，以避免批量不良的产生。
• 进行过程控制：在生产过程中，对各个环节进行抽样检验，发现问题及时处理，确保生产过程中的质量稳定。通过使用控制图、统计方法等工具对生产过程进行监控，及时发现异常并采取相应措施。

- 生产结束后做好检验和记录：

• 进行成品检验：在生产结束后，对所有产品进行检验，确保最终产品的质量符合客户要求。

• 进行质量记录：对生产过程中的各个环节进行质量记录，以便跟踪和追溯质量问题。这些记录可以帮助企业了解生产过程中的问题，并及时采取措施改进和优化生产过程。

此外，为了确保生产过程质量控制的有效性，还需要定期对生产人员进行相关的质量知识和操作技能的培训；建立有效的反馈机制，及时收集生产过程中的质量信息，对质量问题进行跟踪和改进；定期进行设备维护和校准，以保证生产过程的精度和稳定性；在企业内部建立质量文化，让所有员工都意识到质量的重要性，并积极参与质量管理和控制。

经过多年的发展，生产过程质量控制已经形成了成熟的管理工具体系，包含了APQP、SPC、FMEA、MSA、PPAP五大质量管理工具，控制图、因果分析图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图七大手法，这些工具手法是否能够得以广泛的应用，直接决定了企业生产制造过程的质量控制水平。

售后质量控制

售后质量控制可以看作是生产过程质量控制的延续，只不过是将检验地点由工厂转移到了用户使用场所，检验人员由企业的质检人员变为了用户。售后质量控制方法有两个：及时发现问题和及时解决问题，保证售后产品质量满足指标要求。最常见的售后质量指标有两个：DOA（Die On Arrive到货即损率）、RA（Repair Action 售后返修率）。

针对售后质量控制，企业一方面企业要建立完善的售后服务体系，为客户提供全方位、多渠道的售后服务；要建立快速响应机制，及时回复客户的咨询和投诉，解决客户的问题。此外，还要借助大数据、人工智能等先进的工具方法，提升售后质量管理绩效。

大多数设备的故障率曲线呈现浴盆状，即从投入到报废为止的整个寿命周期内的故障曲线呈现两头高、中间低。在产品投入使用的初期，故障率较高且具有迅速下降的特征，这个阶段被称为早期故障期，这一阶段问题的原因大多是由于设计、原材料和制造过程中的缺陷造成的。针对早期故障，在产品投入后很容易较快暴露出来，如果能够及时的进行搜集、分析，找出问题的原因，并从设计、材料、制造过程采取措施进行优化，有助于大大降低早期失效阶段的故障率，节省企业的维修成本。为此，可通过早期预警小组措施的实施和落实，使企业能够第一时间获得用户的意见和建议，第一时间改善新产品的各种问题反馈，以最负责任的态度应对用户的售后问题；第一时间将新产品的质量水平降到目标范围，以最有效的响应支持整个供应链的运作；第一时间在用户中建立起良好的产品口碑，以便支持合作伙伴们开拓市场。

在大数据与机器学习技术的应用方面，可利用先进的数据收集、清洗和存储技术，从各个平台抓取产品相关的数据，利用自然语言处理和机器学习技术做分词模型的训练和情感分析的模型训练，由此对每条用户评论做关键词汇的提取和情感取向的标注，并基于规则进行产品特征的细化，从而获取客户对产品质量问题、赞誉的反馈数据，及时发现批次性质量问题，及时进行问题的分析解决。

小结

质量控制是保证产品质量一致性及客户满意的重要手段，质量控制的关注点要由原来的只关注生产制造过程，转为关注整个产品生命周期中需求管理、产品设计、生产制造以及售后服务的各个环节，才能真正达到让客户满意的目的。