作为一名质量工程师,进入这个行业首先需要理解“质量”的本质含义。质量并非单一维度,而是产品或服务在满足预期程度上的体现。从狭义到广义的质量,涵盖从产品细节到客户满意度的多个方面。
1. 质量的定义是以顾客需求为准
第一,质量是什么?早期的定义是“整體上用來决定产品或服务能否满足使用目的之固有性质与性能总合”,换言之,质量就是“可显示出品质与服务好坏的东西”。
不过,关于质量的想法随时代变化,有范围愈来愈大的趋势。一开始,重视的是“产品质量”是否合乎规格,现在则强调“包含产品在内,各种服务能否合乎客人的要求”。
何谓“顾客所要求的质量”?简单讲就是“能在必要时间,以更便宜价格提供质量更好与必要的产品,而且这些产品必须能安全使用”。为了满足这项要求,质量管理的目标就是提升“产品与服务的质量”。而达成此项目标的同时,自然也必须提升“工作效率与工作结构质量”。
2. 质量管理的意义何在?
所谓的管理,简而言之,就是企业或工厂业务的维持与改善。
进行管理时,首先必须设定改善的目标。其次,为了实现所设定的目标,应拟定5W1H(What、Why、Who、When、Where、How,即做什么,为什么做,谁来做,什么时候之前做好,在何处做,用什么方法做)的具体计划。
然后根据这项计划操作,再检验其成果。过程中发现有问题,再找出原因、寻求对策,最后便可能达成目标。这一连串的作业就是“管理”。
这套方法由美国戴明博士研发,称为“PDCA循环(Plan Do Check Act)”,可活用企业内部所有的业务。
3. 质量管理的目标
所以,优思学院认为所谓质量管理,就是“包含产品在内所有服务都必须符合顾客所需的、更高品质、更便宜、即时交货、能安全使用”,并能使用PDCA循环,综合地维持改善产品与制造方法的活动”。
质量管理活动主要有两种,一种是日常业务之中与质量目标无法切割的维持与管理活动。另一种是可保证更好质量、提高顾客满意度的改善活动。
“若能巧妙搭配这两种活动,持续改善与维持,就可让公司地步、发展。多年来质量管理活助在各企业以各种形式普及开来,主要原因是质量管理的目标与思考方法明确,配合目的而实施的方法与工具也很充分。
4. 质量工程师的角色定位
在现代企业中,质量工程师是确保产品和服务达到高质量标准的关键角色。他们的职责不仅仅是监督,而是以改进为导向,确保公司的产品和服务在市场上具备竞争力。以下是质量工程师的主要职责和任务的详细介绍:
4.1 制定质量计划
质量工程师首先需要制定详细的质量计划。这需要深入了解产品或服务的特性,以确保制定的计划能够满足市场和客户的需求。他们必须掌握质量管理体系,如ISO9001,并熟悉各种质量管理标准和规范。这种耐心和细致的工作需要精确的计划和监督,确保实施的质量计划得以落实。
4.2 质量评估和控制
质量工程师需要持续评估和控制产品和服务的质量。通过使用统计工具和方法,如SPC、FMEA、DOE(都是六西格玛工具)等,他们能够发现并解决产品和服务中的质量问题。这种过程类似于一场探险,需要不断挖掘和发现,以确保产品和服务的稳定性和可靠性。
4.3. 持续改进
持续改进是质量工程师工作中的核心。他们需要不断分析和改进生产过程、工艺、设备和流程,以提高产品和服务的质量和效率。这需要熟悉各种质量工具和方法,例如PDCA、8D、六西格玛方法的DMAIC等,以及质量管理软件,例如ERP、MES等。通过这些工具和方法,质量工程师能够管理和改进质量,确保产品或服务始终保持在高水平。
4.4. 与团队合作
质量工程师需要与生产团队、工程师、设计师等密切合作。他们与不同部门的沟通能力至关重要,以确保质量标准在整个生产过程中得以遵循。通过团队合作,他们能够更好地发现和解决潜在的质量问题,确保产品或服务的质量。
4.5. 数据分析和报告
质量工程师需要进行数据分析,监测质量指标并撰写详细的报告。这些报告不仅可以帮助公司了解产品和服务的质量状况,还可以为改进提供有价值的信息。质量工程师必须能够以清晰的方式传达复杂的数据,使其他团队成员能够理解,并采取必要的措施。
5. 质量工程师的技能和知识
质量工程师需具备什么个人素养和能力?作为质量工程师,不仅要有扎实的专业知识,还要具备强大的分析能力和沟通能力。这意味着你需要了解产品的各项性能、制造过程、潜在的失效模式,同时还要能够与跨部门团队有效沟通。
质量工程师与制造商、开发商、项目经理和各部门的许多其他人一起工作,透过质量保证和质量控制各种工具方法,开发过程、检查或测试程序和实施质量系统,目的是要确保产品和流程符合质量标准,满足安全法规,和满足客户期望。
质量大师戴明博士认为,质量工程师应该专注于产品或服务质量的最大化、最优化,他认为质量是:
所以,质量应该随着时间的推移而提升,而成本则应该要下降。
我们对一个质量工程师个人品质的基本要求可以包括以下这些:
- 对细节的关注。质量工程师必须关注细节,以确保产品的生产、安装或运行符合要求的规格。
2. 分析/批判性思维/解决问题的能力。质量工程师审查既定的流程,以便找到制造和成本的优化。当问题出现时,他们进行根本原因调查,并制定和实施纠正或预防行动计划。
3. 沟通能力。质量工程师必须能够清楚地沟通当前和新的流程。他们还需要以清晰易懂的方式记录他们工作的许多方面,包括检查、根本原因分析和流程改进。
4. 职业道德。质量工程师必须能够在压力下工作,仍然确保达到标准,同时管理对时间表和预算的潜在不利影响。
5. 人际交往能力。这项技能对质量工程师来说至关重要。他们在跨组织的团队中工作,应该能够为许多不同类型的人提供领导,并与不同级别的人合作和工作。
6. 统计学技能。质量工程师在工作中使用统计学,一般以六西格玛绿带的知识程度已经相当足够。
6. 建立质量工程师的核心思维
质量管理不是单一的检测活动,而是一个系统性的管理过程。它涉及从产品设计到生产、再到产品交付的每一个环节,质量工程师必须要建立自己的思维模式,而这些思维模式其实不离开以下几个重点。
6.1 客户导向
质量管理始终围绕客户需求展开,强调以客户满意度为最高目标。例如,通过定期收集客户反馈,企业可以不断调整产品功能,提高服务质量,从而超越客户的期望。
6.2 全员参与
质量管理要求每位员工都认识到自己的责任和作用,形成全员质量意识。例如,企业可以通过培训和激励措施,使员工了解质量管理的重要性,鼓励他们在日常工作中积极寻求改进。
6.3 过程控制与改进
通过监控和优化各个生产和服务流程,预防质量问题的发生。持续改进机制如PDCA(计划-执行-检查-行动)循环,帮助企业在实践中不断提高效率和质量。
6.4 预防为主
质量管理强调在问题发生前采取措施。通过风险评估和预测,企业可以提前发现潜在问题并制定预防策略,从而减少质量问题和成本。
6.5 持续改进
质量管理是一个永无止境的旅程。通过不断的自我评估和市场调研,企业可以发现新的改进领域,推动产品和服务向更高标准发展。
7. 质量工程师的常用六西格玛工具
六西格玛源于质量管理的技术,因此质量管理也依赖于六西格玛众多的质量工具,离开了质量工具的六西格玛质量管理就变得空有其表,所以,近年质量工程师学习六西格玛成为了理所当然的事。下面对几类最常用的质量工具作一些简单的介绍。
7.1. 描述性统计工具
描述性统计工具主要是对样本的数据统计特征展开分析,包含样平均值、中位数、众数、方差、极差、标准差和斜扭性、偏度、峰度等特征量展开分析,并给出样本的统计条形图,进行概率分布拟合等。六西格玛绿带和黑带学生通常要学习不同的概率分布,例如:正态分布、二项分布等。
7.2. 相关性和回归分析工具
相关性和回归分析工具主要是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具,它是在一组实验或观测数据的基础上。找寻被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。
粗略地讲,可以看作用一种确定的函数关系去类似替代比较复杂的相关关系,这个函数被称作重归函数,在实际问题中被称作经验公式。
回归分析所研究的主要问题就是如何利用变量X,Y的观察值(样本),对重归函数进行统计推断,包含对它进行估计及检测与它相关的假设等。
7.3. 假设检验
假设检验(hypothesis testing)是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估计未知参数,就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。在六西格玛项目过程中,我们可以通过假设检验,来知道不同的原因(X)是否和結果(Y)有所关联。
一张包含零假设与备择假设两个曲线的示意图,两正态分布有不同的期望值与相同的方差。
六西格玛绿带和黑带学生通常要学习不同程度的假设检验包括:t检验,Z检验,卡方检验,F检验等等。
7.4. 测量系统分析工具(MSA)
对检测系统的几个特点(准确性、重复性、再现性和稳定性、线性、分辨率)展开分析,以此来确认总偏差、检测系统中测量人员偏差和测量仪器误差的大小,并对检测系统的实用性作出判断。
7.5. 统计过程控制工具(SPC)
统计过程控制(Statistical Process Control)是通过控制图发现异常,通过过程管理与确诊理论(SPCD)找到异常的原因并予以排除。
常用的休哈特控制图有均值一极差(x-R)控制图,均值一标准差(x-S)控制图,中位数一极差(x-R)控制图,单值一挪动极差(x-Rs)控制图和不合格品率(P)控制图,不合格品数(Pn)控制图,缺陷数(C)控制图,单位缺陷数(u)控制图等。
SPC方法是维持生产线平稳,降低质量波动的有效工具。
7.6. 实验设计(DOE)
实验设计,又称试验设计或设计试验,是数理统计学的一个分支,科学探究的一部份,涉及“用何方法可更好的设计一个实验”,属于方法论的范畴。
因为任何实验都会受到外来环境影响,如何设计实验,使外来环境的变化能够对实验造成最小的影响,就是实验规划的目的。实验设计法广泛用于自然科学、社会科学、医学等各学科的实验设计里。
六西格玛绿带和黑带学生通常要学习不同程度的实验设计方法,利用不同的方法找出最优化的模型来改善现有的制程。
质量工程师未来发展
随着2024年的到来,我们正式步入了一个以人工智能为核心的时代。在这个时代,质量工程师面临的挑战和机遇前所未有,不断更新的技术要求他们必须不断学习和适应。
人工智能在质量管理中的应用
人工智能和机器学习在预测和识别潜在质量问题方面展现出巨大的能力。质量工程师需要掌握数据分析和理解复杂算法的技能,以便有效运用这些技术,提升产品质量和生产效率。
智能传感器和自动化机器人的使用正变得日益普遍,这要求质量工程师掌握相关的自动化技术和设备操作知识,从而优化生产流程和质量控制。
人工智能在质量管理中的应用是显而易见的。AI能够通过数据分析、模式识别和机器学习等方法,提高产品和服务的质量。例如,在制造业中,AI可以通过分析生产线的数据来预测和识别质量问题,从而减少缺陷和提高效率。在服务行业,AI也可以通过分析顾客反馈和行为模式来优化服务质量。
工业4.0时代的系统化管理
这意味着他们不仅需要掌握传统的质量控制技术,还要理解整个生产链的每一个环节,包括原材料的采购、加工过程、机器设备的运行,乃至最终产品的市场表现。
在这个过程中,沟通和团队协作变得更重要。质量工程师需要与供应商、生产部门、销售团队以及客户进行有效沟通,确保信息的准确传递和问题的及时解决。同时,他们也要能够在跨部门团队中担任领导角色,推动项目的顺利进行。
另外,随着智能制造系统的日益复杂,质量工程师还需要掌握相关的信息技术,如物联网(IoT)、大数据分析、云计算等。这些技术能够帮助他们更好地收集和分析生产过程中的数据,从而做出更精确的质量控制决策。
在系统化管理中,风险管理也是一个不可忽视的方面。质量工程师应当具备识别和评估潜在风险的能力,制定有效的风险缓解策略,确保生产过程的稳定性和产品的可靠性。
学习六西格玛的重要性
为应对这些挑战,建议质量工程师学习和实践六西格玛(Six Sigma)方法论。六西格玛以其对数据的强调和对缺陷率的减少而闻名,可以帮助工程师更有效地解决质量问题,提高生产过程的稳定性和效率。通过获得六西格玛认证,质量工程师不仅能提升自己的专业技能,还能更好地适应这个快速变化的时代。
六西格玛的核心在于其精细化的质量管理流程,包括定义问题(Define)、测量数据(Measure)、分析原因(Analyze)、改进过程(Improve)和控制成果(Control),简称DMAIC。这一流程不仅有助于识别和消除生产中的缺陷,还能优化整个生产流程,减少浪费,提高效率。
此外,六西格玛注重于统计方法在质量控制中的应用。质量工程师通过学习统计学原理和方法,可以更准确地分析生产数据,识别质量问题的根本原因,从而制定出更有效的解决方案。
实施六西格玛还意味着质量工程师需要培养持续改进的思维方式。通过不断的学习和实践,他们可以不断提升自己的专业水平,应对生产过程中出现的新挑战。这种持续改进的精神,与当今迅速发展的工业环境是相契合的。
结语
作为一名质量工程师,你的目标不仅仅是保证产品的合格,更重要的是通过你的工作来提升整个组织的质量文化和效率。希望这篇入门攻略能为你的质量工程师生涯提供一些有价值的启示和指导。