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卓越运营理念扫盲&研发管控实操方法,深度案例分析,速看!

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本帖最后由 海岸线科技 于 2022-12-20 10:18 编辑

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*,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**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
输入与输出的闭环不可或缺
哪里可以实现?
「全面质量管理系列研讨会」!


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