广州精弘益企业管理咨询有限公司
2.3.6 质量管理与控制图法
当想到用控制图来做质量管理时，首先需要思考以下的两个条件：
· 规格界限⋯⋯产品所能容许的公差范围。
· 控制界限⋯⋯在加工阶段的质量的波动范围。控制界限最好是包含在规格界限以内。
关于控制图法，有如下的理解：
从一些实际的结果“设定控制界限”之后，以抽样方式取得样本，如果发现超出界限，即认定为“异常值”，从而采取对应行动。
这个方法具有下列特征：
1 根据统计学的论证，“设定一般可接受的界限——是控制界限”，以便进行“正常与异常的判断”。
合理地设定可判断“一般可接受的波动”与“超出范围的异常”的界限，具有非常明显的效果。
2 如果发现了异常，就要“采取行动，以排除不良的原因。”也就是说，“反馈检验的想法”的明确，是由对以往“判别检验为中心的检验”的反省所促成。这对我们的质量管理作出了重大贡献。但在实际的应用上，虽然“检验结果反馈给加工工序的速度”对不良品的产生会有很大的影响，但我们常常看到“控制图是一个月整理一次，所以质量会议也是每月一次。”这样的做法，将不会有大的效果。如果是在“发生不良之后已经采取了行动”，但这仍属于“发生不良之后再采取行动”的基本观念。我们如果不“采取行动以不制造不良”，也就是进行“不制造不良的检验”的话，不是仍留下致命的缺点吗？
3 所谓质量管理（QC, Quality Control）的最大特征，可以说是有推断统计学的理论为基础。根据不良的发生频率，设定了一个高度合理的可接受质量标准（AQL, acceptable quality level）的样品数。
尽管它是从统计学的观点进行合理地设定，但结果上来说，它仍是“检验手段的合理化”而绝非“质量保证的合理化”。这是它的致命性缺点，但是大部分人却沉溺于它“方法合理化与目的合理化”的错觉。对于许多人相信“质量保证的背后有学术上的理论支持，那它就是合理的”这一观点，需要有清楚的理解与反思。
上文说明了“控制图法”的优点与缺点，也许它只能运用于例如“加工一根轴的外径时，其尺寸＝120±0.05mm，要在可接受的‘公差范围’”。
例如，对于“冲床的冲头折断，而发生了没有冲孔”的不良，就无法用控制图法来管理，因为这是“连续不良”的现象。在质量管理上，“用‘抽样检验’的方法抽样，如果发现了不良品，就要停机以防止再发生不良品，此外，同时对已加工的产品做全数检验，以排除任何不良品。”这样做，可以被认为“实施了质量保证”。
但这个方法，顶多只是“发现不良的检验”绝非“不制造不良的检验”。在该例子上，你虽然可以强调“设定了合适的抽样检验频率，并进行了适当的反馈”，但这顶多只是“程度的差异”而已，“可以将不良降至最低，但不可能“零缺陷。”
以上是“连续不良”的情况，“单次不良”时又是如何呢？
田中压铸公司曾经发生过相机机身的“流动不良”的现象。于是他根据“品管部门规定的检验标准”进行下列抽样检验。
· 每一百件抽样一件检验，发现了“流动不良”的话，就进行“全数检验”挑出不良品。
· 如果“抽样检验的结果是良品的话”，整个批量就会被认为是良品，而被送到Ｎ光学公司。
· 如果该批量通过了基于检验标准的抽检，Ｎ光学公司可能会接受混入了不良品的良品批量。
即使Ｎ光学公司容许这样的程度，但是对真正的顾客也就是消费者来说，“他们是一个不良品都无法接受的”。
那么“源头的压铸工厂，自己为什么不能不做出不良品呢？”至少，“压铸工厂不能防止不良品的流出吗？”。
结果就是，人们大都被束缚于“从统计学的观点来看，‘有学术根据的抽样检验’是非常合理的”这一观念，但难道不是因此丧失了真正“质量保证合理化”的目标了吗？
放弃坚持原来质量管理所倡导的“具有先见之明的合理观念”：
· 产品的质量是内建于工序之中；
· 必须促进对于“加工”的“检验”反馈功能，以进行“反馈检验”。
从最开始的“最多就是实践方法上合理化地利用‘统计学为基础的抽样思想’”，不知不觉中，混淆了目的与方法，产生了“如果不活用统计学，就不是质量管理”的误解。这不是迷失了真正该有的观念吗？
因此，我们必须明确地认识并回归质量管理的原点：“质量管理的真正目的是‘质量保证的合理化’绝非‘检验方法的合理化’”，必须集中全力，始终致力于“不制造不良的检验”。
