航空產品數據收集分析和質量改進工作分析探究

王鳳玲

【摘 要】如今，一個大規模生產、分享和應用數據的時代正在開啟，而如何在大數據時代發掘數據價值、應用數據、征服數據值得探討。目前，由于在航空產品的研制、生產、服務過程中開展數據收集和分析工作的經驗不足，因此文章探討了航空產品開展數據收集和分析工作的思路，重點闡述了如何應用這些數據開展質量改進工作。

【關鍵詞】航空產品;數據收集和分析思路;質量改進

【中圖分類號】V263 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2020）01-0099-02

1 數據分析的概念和目的

數據分析是指運用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和整理并分析其中的價值，以求最大化地開發數據的功能，充分挖掘數據的價值。數據分析是為了提取有用的信息和形成結論而對數據加以研究和概括總結的過程。這里的數據也稱觀測值，是通過實驗、測量、觀察、調查等方式獲取的結果，常常以數據的形式展現出來。

數據分析的目的是把隱藏在看似雜亂無章的海量數據背后的有效的信息提煉出來，總結出研究對象的內在規律。在實際工作中，數據分析能夠幫助管理者進行判斷和決策，以便采取合適的策略與行動。

20世紀50年代末，日本“豐田”公司將第一批汽車發往美國市場，卻因為質量問題而遭到嘲笑。1961年，“豐田”終止了在美國市場銷售汽車，不光彩地撤出了美國市場。在“豐田”身處危機之時，公司的總裁石田退三決定采納一位外部人士——質量大師威廉·愛德華茲·戴明的建議，對公司進行了一次徹底的整頓。直到1965年，“豐田”才重返美國市場，但這次它帶來了一款質量優良、價格有競爭力的新車，此舉在美國市場獲得了巨大的成功，這得益于它受到了戴明這位統計學家的幫助。今天，“豐田”的質量系統被稱為“豐田之道”（Toyota Way），一直被世界各地的制造業公司甚至是服務機構奉行。

戴明曾經說過：“只要降低生產速度，任何公司都能生產出高質量的產品。我討論的不是這個，對于日本的生產工人、工廠乃至整個公司來說，統計學思維和方法已經成為第二語言，有了統計學控制法，你就可以每時每日地復制產品。”時至今日，“豐田”依然在汽車行業的高品質制造商排行榜上高居首位，它也沒有忘記毫無準備地進入一個市場的教訓?！柏S田”公司以在做重大決策前收集、分析海量數據而著稱。

那么，我們要怎樣通過數據分析來達到逐步提高產品質量、提升顧客滿意度的目的呢？我們要從航空產品的哪些數據開始入手，需要從哪幾個角度進行分析，采取哪些分析指標，如何搭建分析框架呢？

2 開展數據收集和分析工作的初步思路

分析影響產品實物質量和顧客滿意度的因素。產品的實現過程是一個相互關聯的流程，我們按照產品實現的過程梳理數據分析的方向，首先要進行產品的設計研發、出圖，然后確定原材料的采購、生產加工，以及生產過程中的檢驗、試驗，最后產品合格交付顧客后還要進行跟蹤售后服務等，每一個環節都至關重要。因此，確定數據收集的過程主要針對產品設計研發過程、采購過程、生產過程、檢驗試驗過程、售后服務過程等，通過收集這些過程中產生的相關數據和信息，建立起數據庫，指定一個牽頭組織的單位（如質量部門）通過統計分析，找出產品質量改進的突破口。

（1）設計研發過程。設計研發過程由各設計部門負責，收集和填寫設計研發過程的數據和信息，具體為產品設計更改單數據、技術通知單數據、試驗工作證（設計發出）數據、現場問題處理單數據、設計評審（方案、工程研制）數據等。各設計部門負責對這些數據進行收集、統計、分析，通過與設計評審報告相對照，找出產品、設計團隊、人員的設計質量排序;評審專業、評審人員評審質量高低等方面的內容。

（2）采購/外包過程。采購過程由采購部門負責，外包過程由外包外協主管部門負責，收集和填寫采購/外包過程相關數據和信息，具體為材料代用單數據、采購和外包外協產品質量信息反饋單/回復單數據、采購和外包外協單位到貨統計分析表數據、退貨單數據等。采購和外包外協主管部門負責對這些數據進行收集、統計、分析，找出在產品策劃和評審階段，部門、人員存在問題的排序等;對照供應商交付數量及合格率的情況，找出供應商和外包外協廠問題較多的排序，以及問題處理是否及時、改進是否有效等方面的內容。

（3）生產過程。生產過程由工藝管理部門、各生產車間負責。各生產車間負責收集和填寫生產過程數據和信息，具體為工藝更改單數據、工藝超越單數據、工藝聯絡單數據、試驗工作證（工藝發出）數據、工藝評審數據等。各生產車間負責對本部門數據的收集、統計、分析。工藝管理部門負責收集和填寫主管工藝的數據和信息具體為試驗工作證數據、工藝評審數據。工藝管理部門負責對本單位數據進行收集、統計、分析。各生產車間和工藝管理部門運用以上數據找出產品、人員的工藝策劃質量排序;結合工藝評審，找出評審專業、評審人員的評審質量高低等內容。

（4）檢驗試驗過程。檢驗試驗過程由質量檢驗部門負責，收集和填寫檢驗試驗過程的數據和信息，具體為不合格品審理單數據、返工/返修單數據、廢品單數據、產品提交/定檢/鑒定失敗質量分析報告數據、質量信息反饋單數據等。質量檢驗部門負責對這些數據進行收集、統計、分析，從“5M1E”（人、機、料、法、環、測）方面分析出技術、管理、流程、人員能力等方面存在的問題。

（5）售后服務過程。售后服務過程由質量部門和生產管理部門負責。質量部門負責收集和填寫因管理問題導致工作質量不高引起顧客投訴及抱怨數據、外場重大/嚴重/一般的質量問題數據、技術通報數據、保證期內返廠產品返修過程數據等;負責對外場質量信息、保證期內返廠產品返修數據進行收集、統計、分析。生產管理部門負責收集和填寫保證期外首翻期內返廠產品數據和收集、統計、分析保證期外首翻期內返廠產品數據。

質量部門和生產管理部門運用以上數據找出部門、人員工作質量的排序;產品質量問題、故障模式、故障類型的排序等。

3 形成數據分析報告，開展質量改進

各過程負責部門要完成數據的收集和積累工作，并進行數據的統計、歸納、排序、分析，形成本部門“產品質量數據分析報告”和“主要問題清單”。

數據分析報告內容形式應采用“圖表+簡單說明”，要對每一個數據表及每一個數據表內的分項進行分析，對每一個過程進行總體分析，用數據說話，得出總體趨勢及結論。對本部門需改進的主要問題，應從產品技術、管理、流程、人員能力等方面進行分類，形成“本部門需改進的主要問題清單”。需要其他部門配合解決的主要問題應從管理、設計、制造、采購/外協等方面進行分類，形成“需要其他部門配合解決的主要問題及建議”。當問題與責任劃分不清時，由各單位質量部門組織問題責任部門的判定，組織原因分析、制定整改措施、實施整改措施并進行跟蹤管理。

各單位質量部門要對本單位所有收集的數據和信息進行匯總分析，并形成“XX（單位）XX年X月- XX年X月產品質量數據分析報告”和“管理問題清單”“設計問題清單”“制造問題清單”“采購/外協問題清單”，及時更新滾動管理，并負責這些清單的質量改進和跟蹤管理。

牽頭單位根據各單位統計分析出來的主要問題的影響程度，確定主要、重要問題，并列為拉條掛賬項目，開展質量改進工作，跟蹤質量改進工作的進展，逐步提高產品實物質量，提升顧客滿意度。

4 改進數據收集和分析工作的一些建議

數據收集和分析工作是一項帶有探索性的活動，為達到通過數據分析尋求質量改進的目的，實施時要進行過程跟蹤與控制。

（1）要強調航空產品數據收集和統計分析工作的重要性和必要性，組織進行相關數據分析概念和統計技術工具的培訓，確保該項工作的有效開展。

（2）要確定開展數據收集和分析工作牽頭組織的單位和人員，確定好各單位開展數據收集和分析工作人員的職責，以及時向牽頭組織的單位和人員提供工作進展的信息，人員之間要有良好的溝通，可以通過建立表揚和激勵機制、小組例會、工作簡報等形式進行。

（3）要確定好開展數據收集和分析工作的航空產品范圍和時間，可針對幾個重點產品收集近5年內發生的質量信息和數據，按過程分類后填寫數據收集表，形成數據庫。

（4）要制訂開展數據收集和分析工作的總體計劃并實施有效控制，保證工作按預定計劃進行，按時間節點進行階段性審查和評定，組織監督完成需要其他部門配合完成的問題整改并進行跟蹤管理，在偏離計劃時采取措施確保計劃的實現。

（5）構建一個基于信息化、網絡化的質量管理工作平臺也很重要，它會大大提高數據分析的效率，可以通過軟件系統提供自主查找和自動分析功能，從各個方面進行分析，并提供各種分析圖表（如柱狀圖、餅圖、趨勢圖、折線圖等）。

總之，數據收集和分析工作是一個新課題，還需我們在今后逐步開展工作的過程中汲取經驗，形成規范性的管理程序，從而在工作中用數據解決問題。

參 考 文 獻

[1]張文霖，劉夏璐，狄松.誰說菜鳥不會數據分析[M].北京：電子工業出版社，2016.

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[3]鐘緒林，王廬己.大數據時代下的稅收風險管理[J].審計與理財，2016（10）.