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产品符合性的偶然与必然

  如果是产品外观存在瑕疵,带来的后果可能是引起客户的抱怨;如果是产品的性能无法满足要求,或者是产品在正常使用寿命周期内失效,那带来的将是无可推卸的责任赔偿,这种赔偿可能是数十倍产品价格的损失。以LED支架5050为例,如果客户在封装完成以后发现无法与线路板焊接,将要赔偿客户约7倍于支架价格的灯珠损失,如果是客户已用作楼宇景观发现灯珠失效,将要承担的是数十倍LED支架价格的整个灯条的价格,加上高空安装费等损失。

  因此,要排除任何偶然的因素,将任何可能的偶然因素都在可控之内,使产品的性能质量符合要求成为一种必然,这就是产品符合性的偶然与必然。

  既然产品的性能如此重要,识别出哪些因素可能会导致发生偶然性的异常,并采取相应的预防措施就显得特别重要。识别功能异常发生的偶然性因素需从如下三方面排查:

  如果管控项目不完整,由于经过了客户确认暂时生产而言是没有问题的,但4M1E生产要素的人、机、料、法、环在时刻发生着变化,生产要素的变化必定带来生产产品的变化,一旦变化超过允许范围而又因为没有列入管控项目而不能立即发现,而到了客户端或消费者端暴露出了异常,只能承担该承担的责任了。

  对于工程研发和品管而言,所要求的制程设计(模具设计)是不一样的,对于产品规格标注为10.00mm正0.10mm负0mm的公差,工程研发人员总是希望模具能尺寸能加工出10.00,因为这最符合设计的要求;而对于品管而言,这是万万不可的,因为如果这样的话,假如制程精密度足够,所生产的产品超上限10.10mm的风险完全可控,而超出下限10.00mm的概率则成倍数增加;因此,如果没有其它因素的话,模具尺寸应定在规格中间,(即规格上限10.10mm+规格下限10.00mm)/2=10.05mm,这样往规格上下限都有空间。

  另外对于需要多工序才能完成的产品,需要考虑后段工序对前工序的影响而设计余量,如注塑工序的塑胶毛边是无法避免的,因此在设计五金的时候就应该考虑塑胶的毛边。

  对于规格要求为10.00mm正负0.01mm的尺寸项目,公差范围为0.02mm,如果制程能力达不到0.02mm的精度,所生产的产品是无法达成产品要求的。

  产品设计人员必须对所设计产品的应用熟悉,要了解客户使用产品的每一步骤,理解你所设计的产品在客户使用的每一步骤对使用效率、品质、功能等的影响及可能会出现的问题。只有对产品的应用有足够的掌握,你才知道产品每一项特性的来龙粗脉,从而设计出稳定符合客户要求的产品。

  “以史为鉴,可以知得失”这句古话,同样实用于产品研发、品质管理上;“以史为鉴”首先要有“史”可“鉴”,因此,需要形成产品异常台帐制度和履历制度。产品异常台帐包括客诉台帐和售后服务台帐,以及制程异常台帐;客诉台帐会告诉你哪些情况下会引起客户的投诉,对客户会造成哪些影响;售后服务台帐会告诉你产品在客户端使用期间有哪些故障模式,从而告诉你在设计新产品品如果预防这些故障的发生;制程异常台帐则告诉你产品在制程生产过程中主要有哪些异常,有哪些报废。

  在解决了有“史“可”鉴“后,得知道史为何”鉴“,故你在日常登记台帐时,需要设定关键字为以后便于索引,如产品类别、发生阶段、原因类别、现象类别、对策类别;有了这些索引关键字后,在后续的新产品开发过程中,只要在电子表格中搜索相应产品类别以及其它需要的关键字,便可快速的得到自己想要的东西。

  客户所要求的特殊特性和产品的特性有什么关联?靠产品的哪些特性去保证客户的特殊特性?产品的特殊特性和制程管控有什么关联?各制程特性之间有何关联?有个很实用的工具,叫QFD(Quality Function Deployment质量功能展开),QFD是一种矩阵模型,从客户特性开始与产品特性矩阵,让你把每一客户特性都有产品特性来保证,且识别出重要的产品品质特性(CTQ),然后把产品的特性逐一用矩阵模型展开到每一制程,并识别出重要的制程。

  例如客户要求易于SMT焊接,对应的产品特性则是电镀的可焊性(用湿润平衡法验证),电镀的可靠性(用盐水喷雾验证),焊锡脚对应客户焊盘的尺寸,焊锡脚的形状,焊锡脚的平整度,焊锡脚的偏移度、塑胶的耐回流焊性能,电镀的耐回流焊性能等。而对于制程特性又可分解出端子的尺寸控制,塑胶的尺寸控制,材质等等。

  想让产品必然合格,就必须管控产品潜在的失效,FMEA(Failure Mode and Effects Analysis,潜在的失效模式及后果分析)是用于分析潜在失效模式及其后果的专业工具,分为DFMEA(设计FMEA),PFMEA(过程FMEA),SFMEA(系统FMEA)三种。

  FMEA从严重度S(失效发生后有多严重),频度O(发生失效的频率),探测度D(异常发生后可以发现而不流出的能力)三个方面进行综合分析,从如果降低发生的频度,如何提升探测度着手,降低潜在失效风险。

  FMEA是一个动态的工具,每次实际发生异常后,需要根据实际发生的异常对FMEA进行更新;如此FMEA即可作为品质管理工具,同时也是知识管理工具。

  SPC(Statistical Process Control统计过程控制)是一系列统计制程管理工具的统称,统计分为计数值统计和计量值统计,其计量值统计关注异常发生的概率。

  初始制程能力(PPK)给制程管控划出了控制线,就像给公路划了标线一样,各种控制图则对制程进行监控看是否在控制线以内按规率受控运行,并得出制程能力指数CPK。

  SPC统计制程控制的管控范围是基于正负三个σ(西格玛)水平计算各种指数(CPK、PPK、CPM),当实际能力为正负三个σ(西格玛)水平时,则指数为1,超过正负三个σ(西格玛),则大于1,要求指数越大越好。

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