导读
“质量分析是质量部门最有意义的工作，也是质量部门的价值之所在”，师父曾不止一次的对小唐老师讲过。可一想到质量分析那些花花绿绿的数据、表、图什么的，顿时有些头大。
质量分析有哪些误区，如何评价一个公司的质量工作做得好不好，跟着小编一起来看看！
开聊之前，还是简单明确下，什么是“质量分析”，在网上小编找到如下定义：
质量分析就是对影响产品的质量水平的各个方面进行评价与判断，找出影响产品质量的主要因素，提出改进建议和措施并指导有效实施的工作过程。
看我“接地气”吧！
用比较接地气的话讲，无非就是分析原因、抓主要原因、想方法解决/处理原因，小编再补充一点，就是看旧病会不会复发（后续效果跟踪）。
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质量分析的误区
质量分析是过程审核的一个模块，所以小编去每家公司审核时，或多或少都会涉及这一块，也积累了非常丰富的题材。这里将常见的误区分享给大家。
a
神奇的“质量分析”
为什么说神奇呢？原因之一是因为小编根本找不到任何“分析”。
咦，“分析”去哪了？
其实从上面质量分析的定义就可以看出，你得先有原因分析，找出主要原因后，才能去制订并改善措施。而很多公司则直接跳过第一个、第二个环节，直接上措施。
这就好比你做了一碗番茄炒蛋，你老婆尝了说不好吃，你直接往番茄炒蛋里又加了两勺盐。
大哥，不好吃也不见得一定是淡了呀，说不定是咸了呢？没去问问老婆直接去加盐（上措施），你就不怕搓衣板伺候？！
在小编看来，与其说是没有“原因”分析，还不如说是没做原因分析或者不知道怎么去分析。
神奇的原因之二，尽管没有“原因”分析，每个月做的质量工作却是有声有色的，通过一系列的莫名其妙的措施下去，“产品的质量水平得到非常显著的提升！”这里的数据真实性就得打一个大大的问号了！
毕竟，这世界上死耗子真没那么多！
b
高大上的“质量分析”
在一些外资企业里，经常看到质量分析做得非常“高大上”，不止是“内容翔实，图文并茂”，还运用了极其丰富的、看起来高深莫测的质量工具。
有时候还会因为对质量工具真正内涵不了解，生搬硬套，闹了不少笑话
小编就曾遇到过一家公司在做5w1h工具做质量分析。
其中where那一项写着在本公司内。
小编问他：为什么不具体一些呢？
他回答：这样不会错！
小编就建议，以后写问题发生“在地球上，或者宇宙中”吧，这样保准更不会错。
对于使用质量工具，小唐老师其实并不反对。但需要注意是：使用质量工具的目的是解决（质量）问题，质量工具本身只是个工具，不能本末倒置。
好比上面这盘美食，你饿了要吃它，这是目的，至于用什么工具吃，比如筷子、勺子、刀叉什么的倒是其次，实在不行你用手抓着吃也可以。
在绝对的力量（问题或目的）面前，各种技巧（工具）都只是花架子！
c
不知道怎么办的“质量分析”
小编看到质量分析报告时，还曾看到如下的语句：
—加强相关人员的培训工作！
—更改相应成型工艺，并进行开班认可工作！
—持续优化模具结构！
一脸黑线有没有
上面的这些语句，其实都是浪费纸张的废话，看似措施出来了，实际根本无法操作或执行。
就以第一条“加强相关人员的培训工作！”为例。培训自然是需要的，问题是培训什么（越详细越好，越有可操作性）呢？怎么培训呢？培训后是不是对解决当前问题有帮助呢？
这里，最后，说一句，万不得已尽量不要在上身上做文章，不要和人过不去，人培训的再好，辞职了怎么办！
听说你找我？！！！
d
不是万能的“质量分析”
质量行业有句非常有名的话，经常被错误解读，害人不浅。那就是“持续改进”。
持续改进本身没错，但也要考虑本身设备能力、工艺能力等因素。某些产品的生产，盲目追求100%合格率实际是不可取的。
经常听到的一个思路是，没达到合格率目标自然要质量分析；达到合格率目标的话也要分析前三项失效。但实际上呢？每个行业都有其“硬伤”与“命门”！
比如油漆件的颗粒，注塑件的缺料等缺陷。在目前的工艺条件下，不管你怎么改，很大概率都会在前三项。那怎么办？每天、每周、每月都会和那些不可能完成的任务做斗争？
小编的建议是，不妨先放一放，给它定个小目标，比如油漆颗粒的目标设为5%，如果某个月控制到5%以内了，你就躺地上吧，不要再去纠结是不是还是排第一、第二，去整改那些可以提升的缺陷吧，比如油漆流挂、色差啥的。
一直盯着某个解决不了的缺陷可能的后果是，数据造假，措施空洞。
那这些缺陷就不管了吗？小编觉得可以作为长期的攻坚课题来研究。
要知道，质量分析不能解决所有问题，它不是万能的，不然，上帝不就失业了？
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如何看一个公司的质量分析做的好不好
在vda6.3的过程审核里，有p6.5部分有着非常精辟有归纳（详见《王大爷与糖葫芦的故事》）。归纳下来也就三个方面。
目标、数据、分析整改跟踪。
目标
老王虽然最近过得不怎么样，但是他的一句话却广为大家流传，那就是“一个亿的小目标”。
这个“一个亿”其实就是“目标”，我们每年年初定的个人kpi、部门kpi都是“目标”。小编审核的一家公司，曾请咨询公司帮他们制订了13个模块、上百项指标，这些都是“目标”。
生产线最重要一个目标，就是合格率。从审核角度，小编会去看这个合格率是怎么定出来的，有没有按产品类别或者生产工序细分。
比如公司生产多个产品。其中一个很复杂的产品（合格率平均只有80%），另一个产品则非常简单（合格率可以做到99%），你统一定一个90%的目标就是不合适的。
再比如保检杠，有注塑、油漆两大主要工序，油漆工序的合格率要远远低于注塑工序，不同工序的合格率则要分别制订。
可以这么讲，目标越具体，越有针对性，后续的质量分析才更有效率，可操作性才越高。
数据
目标只是一个个冷冰冰的数字，要去收集相应的（实际）数据才有意义。
比如合格率，你要去收集不同缺陷种类的分别数量，发生时间和地点（工序）等信息。
一系列的数据
只有数据，才让目标“活”了起来，有意义起来。
随着mes系统应用的日益广泛，很多质量信息数据的收集工作慢慢地由传感器、由设备来完成了，准确性和效率大大得以提升。
分析整改跟踪
这部分其实是最考验质量人员的专业水平的。这也回归到导读里，小编师父提到的“质量分析是质量部门最有意义的工作，也是质量部门的价值之所在”。
通过数据发现问题，发现问题后找到其原因，并制订最适合的解决方法的背后，无一不依靠扎实的专业底蕴。
请向我一样扎实
还是油漆工序为例，油漆件的制造工艺非常复杂，某一知名油漆件制造商曾整理过上百个“工艺控制点”。这些工艺点从一大早开始点检就需要点检到下午。当一个油漆缺陷发生的时候，天知道是哪个工艺控制点出了问题。
这时候，是专业、而不是质量工具帮你发现并解决问题。
看质量分析的时候，千万不要怕，也不要被那些数据，高大上的模型工具吓到，更不要被经验丰富的应审人员带跑偏。
就这三招，沉下去看，按照自己的思路走，没有整不明白的“质量分析”。
以上，就是今天的全部内容，欢迎你的阅读。