故障模式与影响分析（FMEA）

和故障树分析（FTA）在汽车行业质量管理中占据核心地位，其应用广泛。这两种分析方法有助于揭示影响产品质量和可靠性的潜在问题及其原因，如设计缺陷、工艺问题等，进而采取相应措施提升产品质量和抗干扰能力。

目前，国内企业主要采用两种FMEA方法：一种是基于美系AIAG手册的FMEA，另一种则是依据德系VDA标准的FMEA。然而，这两种方法都存在一定的局限性。

近期，AIAG与VDA联合推出的新版FMEA手册成功地将二者优点结合，显著提升了其实用性，相较于旧版本更为出色。接下来，我们将探讨另一种重要的质量管理工具——Kano模型。
日本质量专家Kano将质量划分为三种类型，包括理所当然质量、期望质量和魅力质量。这些类型基于顾客的感受和需求满足程度进行定义。理所当然质量是满足顾客基本需求的质量，其特性充足与否对顾客满意度影响较小；期望质量则是顾客普遍期待的质量，其特性充足时，顾客会感到满意；而魅力质量则是超出顾客期望的质量，其特性充足时，顾客会表现出极高的满意度。

Kano模型

为质量管理提供了有价值的指导。在追求理所当然质量时，项目团队应致力于确保基本质量特性符合规格，以满足顾客的基本要求，并降低故障率。对于期望质量，团队则需关注如何提高规格本身，通过不断提升质量特性来促进顾客满意度的提升。至于魅力质量，则需要项目团队深入探索顾客潜在需求，以创造出意想不到的新质量和增加独特卖点。

POKA-YOKE

意为“防差错系统”，由日本质量管理专家、丰田生产体系奠基人新江滋生先生创立。基于他深厚的现场质量改进经验，这一概念逐渐演变为一套旨在实现零缺陷、从而免除质量检验的工具。其核心理念涵盖以下几点：首先，绝不容许任何微小缺陷的产品流出，追求世界级企业的标准，即在实际操作中达到真正的“0”缺陷，而不仅仅是理念上的承诺。其次，生产现场是一个充满变数的复杂环境，任何差错都可能导致产品缺陷，进而引发顾客的不满和资源的浪费。最后，虽然差错无法完全消除，但我们必须建立有效的机制，及时发现并立即纠正，从而防止差错演变为产品缺陷。

质量功能展开（Quality Function Deployment，简称QFD）

是一种将顾客或市场需求逐层转化为产品设计、零部件特性、工艺和生产要求的分析方法。它体现了市场导向和顾客需求为产品开发核心的指导思想。在健壮设计流程中，QFD占据着至关重要的地位，不仅作为先导步骤来明确产品研制的关键环节、零部件和工艺，还为稳定性优化设计提供了明确的方向和目标。通过QFD，产品的整个研发过程能够更加紧密地围绕顾客需求，从而提高产品的市场竞争力，确保一次性开发成功。

据文献报道，采用QFD方法可显著缩短产品开发周期，降低成本，并大幅提高产品质量和产量。目前，QFD已在美国的民用和国防工业中广泛应用，不仅用于具体产品的开发和质量改进，还广泛应用于企业质量方针和工程目标的展开等方面。同时，ISO 9000标准也强调“以顾客为中心”和“满足顾客需求”，这使得以顾客需求为导向的质量功能展开方法在ISO 9000系列标准的实施中具有广泛的应用前景。

工作说明（Statement Of Work，简称SOW）

是合同的重要组成部分，与合同正文具有同等的法律效力。它详细列出了合同双方在合同期限内需要完成的任务，如方案论证、设计、分析、实验、质量控制等，以及应提供的项目，如接口控制文件、硬件、软件、技术报告等。通过工作说明，双方明确了顾客的需求和承制方为实现这些需求所需执行的任务。这使得产品的管理和质量保证有了明确的法律依据，成为合同甲方对乙方进行质量监控的重要手段。此外，工作说明的内容也是质量功能展开的重要输入。

接下来，我们谈谈工作分解结构（Work Breakdown Structure，简称WBS）。

工作分解结构（Work Breakdown Structure，简称WBS）

是对武器装备项目在研制和生产过程中应完成的工作进行逐级分解，从而形成的一个层次体系。这个体系以要研制和生产的产品为中心，涵盖了产品（包括硬件和软件）、服务以及相关资料等多个方面。WBS的制定是通过系统工程的方法进行的，它清晰地展示了武器装备项目的工作内容及其相互之间的关系，体现了系统的整体性、有序性和相关性。

在质量功能展开和系统设计等关键环节中，WBS的层次体系发挥着至关重要的作用。通过参照GJB2116－94标准中提供的纲要WBS，可以极大地促进产品功能、结构和研制工作的构思，助力QFD和系统设计的顺利完成，同时也有助于工作说明（SOW）的编制。可以说，WBS是武器装备研制过程中不可或缺的系统工程管理工具，对于确保设计完整性和提升产品质量具有重要意义。此外，WBS的原理和思想同样适用于其他大型、复杂且高科技的民用产品。

并行工程（Concurrent Engineering）

则是一种对于产品和相关过程进行并行设计的综合方法。它要求设计者在产品寿命周期的初期就全面考虑质量、成本、进度以及顾客需求等多个要素。通过并行工程，可以有效地汇集多学科专家的智慧和经验，从而在设计的源头就确保产品开发的稳健性和前瞻性。在健壮设计和质量功能展开等关键环节中，并行工程的原理和指导思想必须得到充分的贯彻和执行。

参数设计（Parameter Design）

则是在系统设计完成后进行的进一步优化工作。它通过对系统参数的细致调整和优化，以达到提升产品性能和质量的目的。参数设计是系统工程方法中不可或缺的一环，对于确保武器装备项目的成功研制和生产具有重要意义。
参数设计旨在通过优化系统中所有参数（如原材料、零件、元件等）的最佳组合，来降低外部、内部和产品间的干扰影响，从而确保所设计的产品具有稳定的质量特性。在此阶段，设计师通常会选择满足使用环境条件的最低质量等级元件，并结合高性价比的加工精度进行设计，以实现质量和成本的双重改善。值得注意的是，参数设计是一个多因素选优的复杂过程，它需要综合考虑三种干扰对产品质量特性值波动的影响，以探求具有良好抗干扰性能的设计方案。

为了更有效地进行参数设计，田口博士提出了一种创新的试验方案安排方法。他运用内侧正交表和外侧正交表的直积来设计试验，并利用信噪比作为产品质量特性的稳定性指标进行统计分析。这种方法为参数设计提供了科学的依据和有效的工具。

此外，发散思维在参数设计中也发挥着重要作用。发散思维是一种从单一目标出发，寻求多种答案的思维方式，它鼓励从不同角度和途径去思考问题。在参数设计过程中，运用发散思维可以帮助设计师探求更多的优化方案，从而找到最佳的设计参数组合。

方差分析与回归分析

也是参数设计中常用的数据分析方法。方差分析是一种数理统计学中的数据处理方法，它可以帮助我们分析试验数据中的变异来源，从而揭示各因素对产品质量特性的影响程度。而回归分析则是一种通过建立变量之间的关系模型来进行预测和控制的数学方法，它在参数设计中可以用来探索各参数之间的内在联系和规律性。

综上所述，参数设计是一个综合运用多种方法和思维方式的复杂过程。通过选择最佳参数组合、运用发散思维进行多方案探求，并结合方差分析与回归分析等数据分析方法，我们可以更有效地进行参数设计，从而提升产品的性能和质量。
一个复杂的事物，其内部往往包含众多相互制约又相互依存的要素。方差分析，作为一种数据分析技术，旨在从这些繁杂的要素中找出对事物产生显著影响的因素，揭示各因素间的交互作用，以及探索显著影响因素的最佳水平。它通过将数据间的总“变差”按不同来源进行分解，从而帮助我们更清晰地理解事物的内在规律。

回归分析则是研究一个变量与其他若干变量之间相关关系的数学工具。它基于一组试验或观测数据，旨在发现那些被随机性所掩盖的变量间的真实依存关系。回归分析尝试用一种确定的函数关系来近似替代复杂的相关关系，这种函数被称为回归函数，而在实际问题中，它通常被称为经验公式。回归分析的主要任务是利用观察值对回归函数进行统计推断，包括对其参数进行估计、假设检验等。

此外，顾客满意度评估也是参数设计过程中的一个重要环节。ISO9000系列标准要求企业持续测量和监视顾客对组织是否满足其要求的感受。这涉及收集多方面的信息，如顾客调查、产品反馈、合同信息、市场需求等，以全面评估顾客的满意度。近年来，美国、瑞典等国采用的顾客满意度指数（CSI）评估方法备受推崇，它能够有效地衡量产品（包括硬件、软件、服务等）满足顾客需求的程度，为产品质量改进提供有力支持。
对于评估顾客满意度指数这一复杂任务，市场开发人员需要执行随机抽样调查，同时结合售后服务收集的顾客投诉和产品品质问题数据，进行深入的分析和统计。此外，企业、社会团体以及国家机关均可根据自身需求，委托中立的专业机构对产品、服务及所在行业进行顾客满意度指数的评估，从而为质量改进提供有力的方向指引。

接下来，我们将探讨精益生产的相关内容。

精益生产（Lean Production，简称LP）这一制造模式，源于美国麻省理工学院在“国际汽车项目”研究中对日本丰田生产方式的深入剖析与总结。自1990年提出以来，其核心理念在于持续追求消灭库存及其他一切“浪费”，并围绕此目标衍生出一系列具体方法，逐步构建起一套独树一帜的生产经营管理体系。

精益生产通过在系统结构、人员组织、运行方式及市场供求等多个方面的革新，使生产系统能够灵活应对客户需求的不断变化，同时精简生产过程中的冗余环节。其最终目标是实现生产各环节的最优化，包括市场供销在内的全方位提升。

在试验设计领域，均匀设计是一种仅考虑试验点在指定范围内均匀分布的方法，与正交试验设计相似但更侧重于均匀性。它通过一套精心设计的均匀表进行试验规划，并运用回归分析来解读试验结果。均匀设计的独特之处在于，随着因素水平的增加，所需的试验次数显著减少。
排列图，也被称为Pareto图，是用于识别影响产品质量的关键因素的一种有效工具。它揭示了现实中普遍存在的80/20原则，即少数因素往往导致大多数问题。通过排列图，企业可以清晰地看到哪些因素对产品质量影响最大，从而为质量改进提供明确的方向。

平衡计分卡则是一种革命性的组织绩效管理方法，由哈佛商学院教授罗伯特·卡普兰和诺朗诺顿研究所所长大卫·诺顿共同创立。它打破了传统财务指标的局限，将组织的使命和战略转化为具体的目标和衡量指标。平衡计分卡从四个维度审视组织绩效：客户、业务流程、学习与成长以及财务。这种方法在信息社会里显得尤为重要，因为它能够帮助组织在客户、员工、流程和技术等多个方面获得持续发展的动力。

容差设计则是在系统设计和参数设计完成后进行的一项重要工作。当各元件（参数）的质量等级较低，参数波动范围较宽时，容差设计旨在确定最佳条件下的合适容差范围。这样可以在确保系统稳定性的同时，也考虑到了产品质量的提升空间。
容差设计的基本思想在于，根据各参数波动对产品质量特性的不同贡献，从经济性角度出发，评估是否需要对影响显著的参数设置较小的容差。例如，可以通过替换为高质量等级的元件来降低质量波动，提升产品稳定性，进而减少质量损失。然而，这样做也会相应地增加产品的成本。

因此，在容差设计阶段，必须权衡减少质量损失与控制成本之间的利弊，以做出最佳决策。目标是确定各参数的最合理容差，使总损失（包括质量和成本）达到最小化。

值得注意的是，减少参数容差虽然会提高质量，但也会增加成本。因此，需要寻找一种能使总损失最小的容差设计方案。容差设计的主要工具包括质量损失函数和正交多项式回归。

参数设计与容差设计是相互关联的。在参数设计阶段，应致力于减少每一层次产品（从系统到零件）的质量波动，缩小容差，从而提高整体产品质量。然而，这也要求每一层次产品都必须具备抵御各种干扰（如加工误差）的能力，即允许下属零部件有一定的容差范围。

对于下属零部件，通过科学的容差设计来确定合理的容差范围，这将为生产制造阶段的符合性控制提供依据。但值得注意的是，这种符合性控制与传统质量管理的符合性控制有所不同。它不仅要求记录质量特性的具体数值和不合格率，还强调运用质量损失理论来制定科学的统计方法，以更准确地反映质量水平。

此外，采用适应健壮设计的在线质量控制方法（如先进的SPC方法等）也是至关重要的。这些方法可以实时监控产品质量波动，提供反馈并调整工艺参数。通过不断改进工艺设计和提高产品质量，我们可以在减少总损失的同时，使质量特性逐渐接近目标值，并在条件允许时进一步缩小容差范围。
实验设计（Design of Experiments，简称DOE）是数学理论与方法的重要组成部分，旨在研究如何制定合理的实验方案，以便对实验数据进行有效的统计分析。它遵循三个关键原则：随机化、局部控制和重复。随机化确保实验结果不受主客观系统因素的影响，保持客观性；局部控制则通过化分区组，使每个区组内的条件尽可能一致，减少变量干扰；而重复则是为了降低随机误差的影响，确保结果的准确性。

实验设计可分为多种类型，包括析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计等。其中，析因设计尤为常用，它又分为全面实施法和部分实施法。正交实验设计是析因设计的一种重要方法，它利用正交表来合理安排实验，通过数理统计原理科学分析实验结果，从而处理多因素实验。

正交实验设计的优点在于，它能够通过少数具有代表性的实验，揭示各个因素对实验指标的影响，确定因素的主次关系，进而找出最佳的生产条件或参数组合。正交表作为其基本工具，具有均衡分散和整齐可比的特性，是正交设计的基础。

实验设计法已有70余年的历史，被广泛应用于农业、制药、化工、机械等多个领域。在美国和日本，它更是被视为提高产品质量的关键技术之一。参数设计等先进方法也是在正交实验设计的基础上不断发展和完善的。此外，通过实验设计，我们不仅可以找到优化的参数组合，还能通过方差分析等方法，定性地判断环境因素和加工误差等对产品特性的影响，并采取相应措施进行改进。
因此，对于某些简单的工程问题，直接采用实验设计法便能得出健壮的设计方案。此外，实验设计法在改进企业管理、调整产品结构以及制定更高效的生产计划方面也大有裨益。

接下来，我们谈谈标杆对比法。这种方法涉及对照业界顶尖的竞争对手或已成工业领袖的公司，在产品性能、质量及售后服务等多个方面进行对比分析和度量，旨在通过持续改进来缩小差距。标杆对比法强调两个关键环节：一是持续寻找和树立国内外先进水平的标杆，通过深入对比和综合思考来发现自身产品的不足；二是采取切实有效的设计、工艺和质量改进措施，汲取他人之长处，补足自身之短板，从而不断提升产品的技术水平和质量，力求超越所有竞争对手，达到并保持世界领先地位。需注意的是，标杆对比并非简单的模仿，而是要创造性地借鉴，通过深入研究、技术创新来实现产品性能的重大突破。

为了更好地实施标杆对比法，建立并不断更新相关数据库至关重要。事实上，这种方法在美国已经得到了广泛应用，并取得了显著的成效。
统计过程控制（SPC）是由美国休哈特博士在上世纪20年代提出的，自第二次世界大战后，这一方法逐渐成为西方工业国家在线质量控制的基础。SPC理论指出，产品质量特性的波动是质量问题的根源，这种波动具有统计规律性。通过控制图，我们可以发现异常情况，并通过过程控制与诊断理论（SPCD）找出异常原因进而排除。

常用的休哈特控制图包括均值-极差（x-R）控制图、均值-标准差（x-S）控制图等。这些图表是保持生产线稳定、减少质量波动的重要工具。近年来，SPC方法得到了进一步的发展。例如，波音公司为了实施健壮设计理念，推出了新的供应商质量保证规范Dl-9000，其中强调了建立先进质量体系（AQS）的重要性。

AQS体系将田口的质量损失概念融入生产制造阶段的质量管理中，提出了一套与健壮设计相适应的生产制造质量控制要求。该体系首先要求明确生产制造阶段产品的关键特性，并对这些特性及其相关零部件进行工艺健壮设计，以确定稳健的工艺流程。同时，AQS强调在生产过程中对关键特性进行监控，不仅使用SPC的常规控制图，还引入了单值移动极差控制图等多种小批量控制图以及移动平均控制图等改进控制图。此外，AQS还提供了提高控制图监控灵敏度的一系列措施。通过这些措施，我们可以根据监控情况和实际需求改进工艺参数或设计，从而纠正引起质量波动的各种因素，实现质量的持续改进。
头脑风暴法，亦被称为智力激励法，是由现代创造学的奠基人奥斯本在美国提出的。它是一种集体训练法，旨在激发和培养人们的创造力。该方法将一组人员聚集在一起，鼓励每位成员自由发表自己的观点和想法，无需担心他人的评判或批评。它旨在为每个人提供一个能够提出大量新观念、创造性地解决问题的平台。

在头脑风暴法中，有四个基本原则需要遵循：首先，要避免在观念提出时进行评论性批判，对观念的评论应在后续进行；其次，鼓励“自由想象”，因为提出的观念越离奇，可能蕴含的价值就越高；再者，要求每位参与者提出一定数量的观念，因为观念的数量与有价值观念的产出成正比；最后，要探索研究观念的组合与改进，不仅要考虑与会者本人的设想，还要激发他们思考如何将不同观念结合起来，以产生新的创意或改进他人提出的观念。