破解企业卓越运营难点，做好研发质量管理闭环，从“救火战役”，到“一次做对”

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-主要构成部分为：1.真实故事导入2.卓越运营理念扫盲3.具体案例实操讲解

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专栏简介

过去近四十年里，中国制造业实现了从沉寂到崛起的飞跃，巨大的制造业总量持续催化着技术升级与产业成熟。

随着后工业化阶段和产业链转型发展进程加快，一个新的问题出现了——

只关注如何把产品制造出来，在速度和数量上领先他人，能构建起企业的核心竞争力吗？

我们的答案是，不能；或者说，远远不够。

在这之外，我们还需关注工程化能力，关注卓越运营能力。

如何更快更好地制造产品？如何不生产不良品？如何实现零缺陷？这些都有必要系统地纳入考评体系和经营策略当中。

本专栏旨在以案例为直观容器，来承载卓越运营理念，来落地全面质量管理体系，为试图着力于此的企业提供一个多元丰富的信息平台、参考支点和交流圈层。

更直白点说，我们希望这些案例可以帮助企业降低成本、提高效率、增进效益，从而达成可持续竞争。

敬请持续关注。

01 序

“彩色录像带”与一夜破产的悲情工厂

先给大家讲一个真实案例吧。

A工厂一直从事录像带透光度检测及录像带外壳生产工作，十几年里未有大的纰漏，直到一批使用了新原料的产品面世。

该批次产品在到达美国后被检测出无法使用，产品被全数退回、罚款高达200万美金。

一夜之间，一个近千人的工厂倒闭了。

是工厂忽视了质量管理，没做好FMEA分析吗？非也，实际上他们有FMEA，只不过是一套十几年间从无更新、直接照搬挪用到任何产品上的FMEA。

这个真实案例用残酷的退场向我们敲响警钟：埋藏在源头的问题，就如一颗随时都会点燃的不定时炸弹，等到炸开那天，无论后端再怎么救火，也是亡羊补牢，为时已晚。

02 当我们谈理念时，我们在谈些什么？

时至今日，类似的事情仍旧时有发生。

所不同的是，越来越多的人开始将质量当做一个重要指标来追求，但很少有人真正实现卓越运营。

所谓卓越运营，是指“每个员工都能看到客户的价值流向，并在价值流向断裂前将其修复”，在研发、生产、交付、人员、供应链等维度，都遵循业务流价值流驱动，提高透明度、效率和协作性，使企业能够敏捷灵活地适应变化，实现战略与运营的和谐一致。

黑带也好，精益管理也罢，卓越运营有着丰富的理念支撑。但一个概念被广为人知，并不意味着它或它们已经实现了真正意义上的科学落地。要想达成目标，首先需要对单个维度进行具体拆解与分析。

因而，我们率先聚焦在了卓越运营的绩效指标之一的质量指标上。带着相关问题，我们采访了海岸线CEO兼创始人Annie。

Annie表示，受限于软件技术和管理认知等因素，管理软件成为“食之无味，弃之可惜”的鸡肋。顾客购买软件，往往为了应付客户居多，人变成了它的傀儡，助力反而成了阻力。

“我们要从前面的大认知入手。即使大家都在找最适合最科学的理念，但方法也会千差万别。我们是不是可以有一种更科学对待它的方式？而不是通过‘我’怎么理解来实现，最终带来很高的试错成本和沉没成本。”

——海岸线CEO兼创始人Annie

当前，制造业的关注点已经从“造出来”蜕变至“如何高质量发展”，企业不得不经受更多维度、更高难度的挑战，在这一过程中，任何索赔、成本都有可能让企业遭受沉痛打击，难以继续发展。

正如开头所说，从源头遏制问题，才能让企业得到更好发展。

今天，我们就将结合海岸线实际客户案例，先来剖析如何更科学地实现研发质量管理闭环。

03 找准裁判，一次做对

提升质量和可靠性

裁判，是研发质量管理在价值链当中的角色定位。

不过，“裁判”却无法被轻易借用。即使今天的华为在IPD（集成产品开发）上做得相当之好，却也难以被行业大规模复制，究其原因无外乎让许多人望而却步的巨大投入。

那么，该怎么做，如何做?

让我们来看看海岸线前阵子接到的一个需求——某车企研发质量管控案例。

初次接触这家车企，是因为其企业内部在大力推行数字化转型，尤以研发质量监管及闭环为核心解决诉求。

围绕这一点，海岸线专家团队首先走访了企业，进行大量问卷调研、面谈问诊，最终明确了该企业业务脉络，将流程横轴与任务纵轴梳理清楚，从中探讨改善方向和思路。

受篇幅所限，此处我们仅展示部分待改善点：

·一味缩短研发周期，导致关键路径缺失，分析遗漏

·研发后期质量问题集中爆发，研发陷入“救火式战役”

·质量损失成本居高不下

......

结合该企业的业务流程和管理需要，海岸线专家团队给出了“以预防先发”为驱动的研发质量管理解决方案。

首先在质量管理思维上，我们以“预防型+进攻型”组合思维为导向，通过问题解决与反溯-再发防止经验库-新项目再发防止应用的数据闭环，规避掉由以上因素造成的“救火式战役”。

▲

质量管理模式革新

从“进攻型”转变为“预防+进攻”组合型

#问题解决与反溯

·发起问题帮助质量管理人员找到问题所在；

·问题分析围绕问题严重度、发生度、探测度、复发率等各要素及其权重，对问题进行分级判断；

·采用根因分析、鱼骨图、5Why等方式，分析并确定直接、间接和根本原因；

·通过短期、长期对比实施或措施验证，让对策固化至流程体系、技术标准及行政管理措施，实现预防&预警问题。

#再发防止经验库

上一环节中产生的致命、严重问题会自动流入问题经验库，制定精细化数据库管理方法，实现问题分级。

利用再发防止数据库中的案例信息，实现与基础FMEA的融合，不断完善FMEA分析的完整性，在后续车型开发时，利用DFMEA引导设计开发，评估设计风险，规避潜在问题的流出。另外通过打通DFMEA到PFMEA的数据流通，确保设计要求在量产环节，被严格执行。

同时，海岸线为再发防止经验库设计了智能化出入库机制，根据过往预防履历、措施效果、质量履历等多个维度，对具备出库条件的问题及时提醒，保证数据库动态刷新，从而避免管理投入的冗余和浪费，实现最大管控效果。

#新项目应用

再发防止经验库与基础DFMEA库融合后，工程师在实际开展新的FMEA项目时，可以充分借鉴历史经验，尽可能减少或规避风险。FMEA准备的足够充分，后续的应用才有价值。

以一款全新车型的DFMEA为例。

为了将DFMEA落到实处，将DFMEA结合过程管控计划，形成一份评审要素表。

作为各阶段的检查清单，确保设计、质量、试验、生产各个环节将措施落实到位。

针对检查结果及对应解决方案，进行项目组层级评审，明确进一步优化可行措施。

▲

设计预防评审要素表（节选）

通过早期积极预防及全过程跟踪落实的质量管理闭环，在不断循环流转、优化更新中，该车企设计开发工作的质量和可靠性得到大幅提升，质量管控体系得到高效优质改进。

后续，我们还将继续结合实际案例，剖析包含研发质量、生产质量、客户质量、供应链质量等在内的全面质量管理理念的探索与应用。

要想透彻理解某个理念

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审核编辑 黄昊宇