1.質量成本意義和質量成本管理目標。


質量成本是指企業在質量不滿意時發生的成本和損失之和。也就是說,質量成本是指企業為保證或提高產品質量而開展的管理活動的成本和質量損失造成的損失成本之和。


從質量成本的定義可以看出,一定水平的質量是基于相應的質量成本。單方面追求產品的“高質量”必然會導致高成本、高消費,影響組織的經濟效益。相反,盲目強調經濟效益,降低質量成本將導致產品質量水平下降,最終影響組織的經濟效益。因此,必須綜合考慮質量成本與經濟效益之間的關系,制定合理的質量特征,有利于組織經營目標的實現。


簡而言之,為了獲得最大的經濟效益,組織必須處理質量成本和經濟效益之間的關系,并確定最佳的質量成本。同時,也要正確分配質量成本各部分的比例關系。只有這樣,組織才能以最小的投資獲得最大的經濟效益。


根據質量成本的組成要素,分別進行根本原因驅動分析。通過消除質量成本的根本原因,將無增值活動的成本和劣質產品的浪費轉化為利潤、客戶滿意度和市場份額,以及項目改進方案所需資源的投資分析、預測、經濟效益分析、凈收益評估,然后根據企業戰略規劃的需要,根據改進項目對客戶滿意度和財務績效改進的貢獻,確定質量改進的優先級和目標。這是質量成本評估和分析的使命。


提高西格瑪和質量成本。


對SIGMA質量的理解只有3.4ppm,這將產生偏差。許多組織和質量專家認為,6SIMGA管理似乎更適合大規模、大規模產品的行業,也適合有相當基礎的企業和組織的管理。對于汽車零部件行業來說,質量成本占銷售額的百分比是一個重要的公司級管理目標。質量成本目標的實現是否直接影響企業的經營業績和經濟效益表現。6.相應的質量成本率為銷售額的1%。根據我多年在汽車零部件行業的工作經驗,行業內企業的質量成本率目標一般設定在4%至10%之間,我曾經工作過的S公司的質量成本率目標為6%。可以看出,如果企業采用六西格瑪方法,質量控制達到六西格瑪水平,就可以完全實現汽車零部件企業的質量成本目標。因此,六西格瑪方法是提高質量成本的重要手段。


質量成本模型為企業降低成本、提高效率提供了數據基礎,指出了改進方向。六西格瑪方法為改進提供了技術基礎和具體的改進方法


對于汽車零部件行業,通用汽車QSB質量體系基礎是廣泛使用的現場質量控制工具體系,分為快速響應、問題解決、風險降低、不合格控制、分層審核、崗位驗證、標準化操作、防錯等因素。QSB各要素中規定的質量工具與六西格瑪各階段推薦的質量工具基本一致,可視為六西格瑪方法根據汽車行業特點進行再分類和再整合


36西格瑪應用案例分析。


3.16西格瑪案例背景。


S公司是中加合資企業,是通用汽車公司的全球供應商,主要是上海通用汽車、韓國通用大宇、北美通用汽車自動變速箱中的傳動閥,是汽車行業的一流供應商。


在質量成本控制方面,S公司采用六西格瑪符合質量成本和非符合質量成本的模型來監控質量成本。建立四個一級科目:預防成本、評估成本、內部故障成本和外部故障成本。根據公司及其汽車行業的具體情況,分別設立了以下二級子科目。X年3月,由于韓國通用大宇投訴的碰傷質量問題,當月質量成本率超過10%,明顯異常,遠遠超過6%的目標,也導致當年3月質量成本平均值超標


3.2西格瑪改進過程。


從質量成本評價和分析開始,對數據統計系統進行了細化和完善。建立了外部分揀損失等三級細分科目。有針對性的詳細數據為指出質量成本超標的原因提供了強有力的數據支持。從案例定義和測量階段開始,從后續分析和改進階段提供指導


根據碰傷缺陷的特點,結合汽車工業QSB中合適的分析工具,采用了4D工藝元素檢查、魚骨圖多因素分析和潛在故障模式的風險管理方法,識別了碰傷的根本原因及其潛在風險。


根據QSB對改進措施的要求,在預防、預測和保護方面采取了系統的改進措施,從根本上消除了缺陷造成的潛在風險


在首要控制階段,首先,利用潛在故障模式下的改進措施工具驗證和重新評估改進措施完成后的相關風險系數,為驗證措施的效果提供風險管理保障。其次,將經驗證的控制措施更新為標準化操作程序,使措施規范化、制度化。最后,通過QSB中的分層審計,將控制措施的檢查納入公司管理層對現場的日常檢查機制。即鞏固改進效果的控制,增強管理層對改進方法和效果的理解,實現控制和質量意識宣傳的雙贏結果。


3.3西格瑪案例效果評價。


通過改進六西格瑪的方法,不僅從根本上解決了碰傷的質量問題,而且從質量成本上展示了質量經濟的提高。


在短期收入方面,它解決了碰傷的具體質量問題,降低了外部故障成本。從改進前的質量成本率10.73%到改進后的2.69%,質量成本目標再次實現。從長期收入的角度來看,經過相關措施的驗證,從根本上解決了碰撞問題,使外部碰撞質量達到零缺陷,成功退出通用汽車控制運輸,恢復正常供應,大大提高了零缺陷質量的客戶滿意度。這意味著公司可以退出并取消100%的內部分揀,節省了大量的內部故障成本和識別成本,遏制了可能長期控制運輸給企業造成的每月約30萬加元的巨大損失。


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