車(chē)間質(zhì)量問(wèn)題反反復(fù)復(fù)都是尺寸不良、錯(cuò)漏混、三傷不良......同樣的問(wèn)題重復(fù)犯，這是質(zhì)量管理過(guò)程中的一大難點(diǎn)，但到底是什么原因造成的呢？有什么好的方法進(jìn)行控制呢？

小編認(rèn)為，最重要的問(wèn)題，就是產(chǎn)生質(zhì)量問(wèn)題的根本原因一直無(wú)法溯源，從而不能從根本上解決問(wèn)題，治標(biāo)不治本。

質(zhì)量問(wèn)題根源尋找，得從以下幾個(gè)方面入手：

1、要想盡一切辦法獲取更多的問(wèn)題信息

當(dāng)產(chǎn)品在客戶端發(fā)生問(wèn)題，問(wèn)題現(xiàn)象和信息很多時(shí)候是通過(guò)銷(xiāo)售轉(zhuǎn)發(fā)客戶郵件，信息傳遞到工廠，對(duì)于問(wèn)題信息的獲取不完整，不準(zhǔn)確，如何來(lái)處理？

? 要詳細(xì)記錄出現(xiàn)問(wèn)題的產(chǎn)品批次，及市場(chǎng)流向，主動(dòng)找回，盡可能挽回?fù)p失

? 與第一次發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題的客戶達(dá)成良好溝通，獲取詳細(xì)的使用情況及問(wèn)題情況

? 銷(xiāo)售、技術(shù)、售后要信息互通，必要時(shí)多方人員可現(xiàn)場(chǎng)了解情況

? 對(duì)于問(wèn)題信息的完整性可以通過(guò)“5W2H”進(jìn)行逐項(xiàng)確認(rèn)，確保信息完整、清楚。

2、問(wèn)題產(chǎn)品是進(jìn)行質(zhì)量分析的重要證據(jù)

問(wèn)題產(chǎn)生，存在各種可能性，問(wèn)題產(chǎn)品的物料、生產(chǎn)加工、測(cè)試和檢驗(yàn)各環(huán)節(jié)存在不同。

要獲取準(zhǔn)確的原因，最好的辦法是通過(guò)對(duì)問(wèn)題產(chǎn)品的深入分析。有幾點(diǎn)需要注意：在問(wèn)題產(chǎn)品分析過(guò)程中，需要每一步進(jìn)行拍照存檔，留存證據(jù)。對(duì)于產(chǎn)品的測(cè)試需要模擬客戶的使用環(huán)境，不能以內(nèi)部測(cè)試環(huán)境為主對(duì)于不良原因要多問(wèn)幾個(gè)WHY ，層層深入，人員操作失誤通常不是根本原因。

3、采用生產(chǎn)質(zhì)量分析方案，有助于質(zhì)量問(wèn)題原因分析

生產(chǎn)質(zhì)量分析方案主要有幾個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)：

? 統(tǒng)一的質(zhì)量數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)全流程的數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取，整理，實(shí)時(shí)更新，做到產(chǎn)品數(shù)據(jù)無(wú)遺漏，有利于了解產(chǎn)品的全部情況。

? 快速部署質(zhì)量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型，打通產(chǎn)品與人機(jī)料法環(huán)的數(shù)據(jù)，不僅找出產(chǎn)品和各質(zhì)量數(shù)據(jù)的因故關(guān)系，還獲取相互之間的關(guān)聯(lián)分析。提高整體數(shù)據(jù)利用率，全面科學(xué)的分析質(zhì)量問(wèn)題，快速定位質(zhì)量缺陷的根本原因。

? 質(zhì)量數(shù)據(jù)可視化看板，摒棄以往的傳統(tǒng)報(bào)表，不直觀無(wú)法獲取全盤(pán)數(shù)據(jù)。質(zhì)量數(shù)據(jù)可視化看板，數(shù)據(jù)輸出為可視化圖表，圖表類型豐富，拖曳選取圖表，自動(dòng)生成關(guān)聯(lián)，獲取見(jiàn)解。支持pc、ipad、短信、郵件，即時(shí)獲取數(shù)據(jù)，知曉情況。

4、問(wèn)題的分析需要組織研發(fā)、工藝、品質(zhì)聯(lián)合進(jìn)行 

品質(zhì)部作為原因分析的主導(dǎo)，但是僅靠品質(zhì)部人員是無(wú)法保證分析到真正的原因，特別是涉及產(chǎn)品設(shè)計(jì)缺陷、可靠性、測(cè)試軟件的穩(wěn)定性，這些都需要其他部門(mén)的協(xié)助才能完成。

5、產(chǎn)品可靠性和穩(wěn)定性的原因分析需要多次試驗(yàn)

低級(jí)失誤的原因分析相對(duì)簡(jiǎn)單，而涉及可靠性和穩(wěn)定性的原因分析不那么容易，例如產(chǎn)品在客戶端使用一段時(shí)間之后失效，使用過(guò)程中時(shí)好時(shí)不好，到達(dá)特殊的條件下失效等等。

生產(chǎn)質(zhì)量分析，要以產(chǎn)品為中心，要掌握和產(chǎn)品有關(guān)的全量數(shù)據(jù)。首先保證各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)無(wú)遺漏，實(shí)時(shí)性；其次采用BI+AI算法，對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，探索數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系；最后數(shù)據(jù)輸出結(jié)果要直觀可視化，有利于決策者優(yōu)化見(jiàn)解。

慧都大數(shù)據(jù)，一直致力于將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為清晰的見(jiàn)解，通過(guò)端到端的方案，將更好的滿足企業(yè)定制化生產(chǎn)的需求，提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率。