在上文中，我们从六个方面全方位地为大家讲解了——如何应对生产体系中的困境与难题。当生产计划等前序工作都完善的时候，就应该要开始对产品线上的产品进行对应的质量分析。本文就将为大家拆分讲解精益生产中如何进行质量体系分析。

一、质量体系建设现状剖析

1.质量可提升的方向不明确

质量改善没有具体抓手，定位主要问题异常点困难，缺乏具体完整的线上数据支撑，问题台账统计保存都在线下，无法满足长时间维度的观察分析。可能会出现以下问题：

• 缺乏明确目标：质量改善需要明确的目标和方向，否则企业难以衡量进展和成效。缺乏目标会导致质量改善过程缺乏动力和指引，无法取得实质性的质量提升。
• 质量问题逐渐积累：由于缺乏明确的质量改善方向，潜在的质量问题可能逐渐积累，影响产品或服务的质量水平。这可能导致客户投诉增加、市场份额下降以及声誉受损等问题。
• 持续改进困难：质量改善需要不断的持续改进，但如果方向不明确，企业很难找到正确的改进路径。这可能导致改进措施的效果不佳，无法解决根本问题，从而无法实现质量的持续提升。
• 质量管理效率低下：如果问题台账统计保存在线下，企业可能无法及时整理和分析问题数据，导致质量管理过程的效率低下。这将影响到问题的追踪和解决速度，无法及时采取措施防止类似问题再次发生。

2.持续改进推进受阻

主动性不足，没有具体的归口责任部门，缺乏统一的管控协调；提案数量无法以及奖励信息没有及时的透明展示，工厂车间内部不能形成有效的竞争机制。其中，主要问题包括企业缺乏主动性、没有具体的归口责任部门以及缺乏统一的管控协调机制。具体表现如下：

• 首先，由于缺乏明确的质量改善方向，企业的主动性较低。缺乏明确目标和指引，各部门和员工难以主动提出改进建议和创新性的解决方案。缺乏主动性将导致持续改进的动力不足，无法有效推动质量的提升。
• 其次，缺乏具体的归口责任部门也是问题之一。在质量改善过程中，如果没有明确的部门或人员负责推动改进工作，责任分散，很容易出现问题被搁置或无人负责的情况。这将导致质量问题得不到及时解决，进而影响到整体质量水平的提升。
• 此外，缺乏统一的管控协调机制也对持续改进造成困扰。如果企业内部缺乏有效的沟通和协调机制，各部门之间无法及时共享信息和经验，也难以形成有效的竞争机制。这将导致提案数量无法及时积累和奖励信息没有透明展示，无法激发工厂车间内部的改进动力和竞争意识。

二、质量体系建设解决方案

1.整体质量完善思路分析

首先，建立一个完善的质量管理系统，通过该系统采集相关的质量信息。这包括监测生产过程中的关键指标、产品的质量数据以及客户反馈等。这样可以建立一个全面的质量数据库，为后续的分析提供数据支持。

其次，可以利用BI平台的填报功能，先收集关键质控点的数据，进行实时的管控。通过对这些数据的监测和分析，可以及时发现潜在的质量问题，并采取相应的措施进行纠正和改进。

在收集到质量相关的数据之后，可以进行综合分析。针对各班组、各工序、各加工工艺以及各种产品等质量相关的影响因素，进行深入的定位和分析。通过对这些因素的分析，可以找出质量异常频发、质量影响成本高的关键原因，并针对性地进行改善和提升。

2.质量持续改善（平台化管理分析）

要实现持续改善平台化管理分析，企业需要将精益改善专项具体落实到各部门和责任人的层面，并配备相应的工具支撑。例如，可以通过移动端提供实时填写和提交的方式，让员工和负责人能够更加方便地参与和贡献。同时，在审核通过后，可以通过车间看板等方式展示出来，让所有人都了解到优秀提报人员的贡献情况，从而形成内部良性竞争机制，激励大家都为组织改善做出贡献。

在实施持续改善平台化管理分析时，企业需要注重不断挖掘和发掘潜在的改善点，并通过数据分析和管理工具的运用，深入剖析和研究问题的根源，找出改进的方案和路径。同时，还需要建立一套完整的改善机制和流程，确保改善活动的顺利开展和落实，包括目标设定、方案制定、实施监督、成果评估等环节。通过这样的方式，企业可以不断提升自身的管理水平和生产效率，实现卓越的业绩和可持续的发展。

3.质量异常监控

质量异常监控是指在生产或制造过程中，对产品的各项质量指标进行实时监测和分析，及时发现并解决潜在的质量问题，以保证产品的质量稳定性和一致性。质量异常监控可以通过设备传感器、人工检测和数据采集等方式，对产品的各项关键指标进行监控，如尺寸、重量、外观、电气参数等。

质量异常监控不仅可以有效提高产品的质量水平，还可以帮助企业降低质量成本和增强市场竞争力。通过建立健全的质量异常监控体系，企业可以及时发现和解决质量问题，保证产品的一致性和可靠性，满足客户的需求和期望，从而提高客户的满意度和忠诚度。

4.合格率/不良率分析（质量异常原因分析）

生产质量合格率和不良率是衡量企业产品质量水平的重要指标。分析这些指标可以帮助企业了解生产过程中存在的问题，并采取相应的措施改进质量管理。

首先，分析生产质量合格率可以帮助企业评估产品质量的整体水平。合格率是指在一定时间内，合格产品数量与总生产数量的比例。通过对合格率进行监控和分析，企业可以了解产品是否符合设计和技术要求，以及生产过程中是否存在缺陷或不稳定因素。如果合格率较低，可能意味着存在制造过程中的问题，如设备故障、操作不当、材料质量问题等。针对发现的问题，企业可以采取纠正措施，提高产品质量合格率。

其次，分析不良率可以帮助企业确定主要的质量问题和缺陷类型。不良率是指在一定时间内，不良产品数量与总生产数量的比例。通过对不良率进行分析，企业可以了解各类缺陷的出现频率和严重程度，进而确定改进的方向和重点。例如，如果某种不良类型占据了较高的比例，企业可以着重解决与该类型相关的问题，如加强员工培训、改进生产工艺或优化供应链。

此外，分析生产质量合格率和不良率的趋势变化也非常重要。通过对历史数据的分析，企业可以发现质量问题的潜在趋势和周期性规律。如果质量指标呈现下降趋势，可能需要及时采取措施进行纠正；如果存在周期性波动，可能需要进一步调查原因并采取稳定生产的措施。

三、结语

精益生产管控分析中，质量体系分析是一个至关重要的环节。通过对质量数据进行收集、整理和分析，企业能够发现潜在的质量问题，并采取相应的纠正和预防措施，以提高产品质量水平并改进生产效率。

在进行质量体系分析时，需要建立合理的质量管理体系和数据监控系统，并将质量数据与生产数据相结合进行综合分析。同时，企业还需要建立质量意识和文化，加强员工培训和参与，形成全员参与的质量管理体系。

总之，质量体系分析是企业实现更高质量、更高效率生产目标的关键。通过加强质量管理体系和文化建设，企业能够提升市场竞争力和经济效益。

在数字化与信息化高速发展的时代，FineBI——市场占有率第一的BI数据分析软件，旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据，加速企业数字化转型，提升市场竞争力。得益于FineBI强劲的大数据引擎，用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息，自由地对数据进行分析和探索，让数据释放出更多未知潜能。

商业智能BI产品更多介绍：www.finebi.com

免费下载FineBI 立即体验Demo