QC的机遇与挑战

QC之路

——它的机遇与挑战写在前面专门多朋友一直在问我，讲你每天工作那么长时刻有什么意思，而且又不是为自己工作。我专门迷茫。每次听到如此的问题就觉得浑身专门不舒服。事实上，工作着是欢乐的，假如你能在工作中找到乐趣，那么你会发觉没有什么能够和它相比。我也总认为，那些为企业生存、进展、进步而忘我工作的企业家——尤其是卓有成效的大中型国有企业的企业家——是特不幸福的。因为他们的付出为中国企业的逐步成长打下了坚实的基础。回想一下，当资本主义经济在二十世纪六七十年代高速进展的时候，我们的企业、企业家在干些什么。而最近二十年来，中国的企业、企业家又做了些什么，这是有目共睹的。我专门庆幸，目前我所服务的企业至少在其经营的领域里是世界一流的，我们不但在中国，而且在竞争激烈的世界市场也拥有了自己的份额，作为一个中国人，还有什么比这更值得骄傲的呢！

我不认为一个人有多大的力量，我始终相信集体的力量。正是由于有一群有知识、有能力，又情愿埋头苦干的人在一起，才制造了中国企业的一个又一个奇迹。事实上，中国的进展奇迹何尝不是如此呢？

将《QC之路》电子版推出，是希望更多的同行学习多一点知识，将自己的本职工作做好，以自己的努力为中华的富强而添砖加瓦。

1999年12月06日星期一10:23:28+0800前言这本书介绍了质量操纵的方法及事实上践，它首次发表在PHPIntersect科学杂志1986年12月刊物上。

这本书原文是日文版《QC展望》，由一位日本质量操纵专家HajimeKaratsu(PHP学院，1982年)发表。它描述了质量操纵在日本的广泛普及以及它在工作中的实际应用和结果。我们相信这本书的见解能提供给任何不同文化背景的人们，以便于他们应用在日常工作、业务和工业领域内。

PHP学院由KonsukeMatsushita(松下幸之助)在1946年创建，松下先生也是日本松下电子工业有限公司的创建者。PHP学院致力于加深人与人之间的理解，促进学术研究与公共事业的相互沟通，以进展一个真正和平、幸福和繁荣的社会。译者序1991年，我在与日本人合作生产期间，得到了日本朋友的大力关心，我也向他们学到了许多关于质量操纵方面的知识。关于日本人在工作中不断改进的方法和精神，我也深感敬佩。期间，一位日本朋友赠给我一本英文书，这确实是《QC之路》。希望我能将其中的内容讲解给我们工厂的全体职员，同时希望我们能够将其中的一些内容应用到我们实际工作中去。结果我们做到了。在此期间，我也陆续将其中的部分内容翻译成中文，加以编辑，做为我们在工厂治理中的教材。本书编译完成后，我也陆续给一些企业治理者讲过几次课，反应良好。

此书内容简洁易明白，特不适合珠江三角洲一带的企业治理人士学习。而关于那些远离故土来到广东打工的年轻朋友来讲，能够学到一些有用的东西回去，是他们最大的愿望！我深知他们的心愿。我也衷心希望他们能够明白我编译这本书的苦心。

在企业工作是辛苦的，然而如何样使自己在枯燥的打工生活中找到乐趣，是我们每一个人都应该考虑的问题。

搞好质量，并不需要什么豪言壮语，也不需要轰轰烈烈的运动，它事实上确实是我们每一刻都在做的工作。把工作做得更好一点，确实是改进了质量。质量治理，确实是把你想干的事写下来，然后按照你所写的去干，干完以后再记录下来就行了。我相信，只要我们理解了本书的内容，同时一步步去做，那将会改变你的生活，甚至改变你的一生。一九九二年二月编译

一九九七年七月修改

一九九九年十二月电子版修改第一章QC什么缘故和如何样工作越好越廉价大约在1979年，日本制造的汽车差不多如此牢固地抓住了美国消费者的心，以致于出口到美国的汽车增长量成为两国贸易摩擦的根源。这是日本汽车制造商通过长期不懈的努力而取得的成就。然而，要明白，这些成绩差不多上从第二次世界大战结束后才开始取得的。

太平洋战争结束后，日本本土工业——包括汽车制造业——大都荒凉了。一些年以后，当日本工业逐渐得到复苏并开始制造载客汽车时，大多数日本人都确信日本在这一领域里再也可不能成功了。一位日本银行的高级官员曾警告讲日本最好是提高卡车生产的能力，而不要去生产载客汽车。他宣称，日本制造的汽车又笨重又不舒服，同时专门容易死火，而外国制造的汽车在各方面差不多上优秀的，在载客汽车制造工业方面日本没有希望赶上外国企业。

然而以上的情形在二十年以后完全翻转过来了。能够毫不自夸地讲，日本汽车在性能上是世界上最好的，同时极少出现发动机故障。这就意味着它们在世界上的销售必定成功，因此才导致了国家间的贸易摩擦。也许比销售额更为重要的是，事实上，日本汽车不然而高质量的，同时它们在制造成本上也比欧洲和美国的汽车低得多。这就使得日本汽车在世界市场的价格上有专门大的竞争力，同时进入其他国家后专门难被称为"垃圾"。

总的来讲，制造业总是遵循着如此一条规律：假如在质量操纵时期剔除了次品，做出尽可能好的产品，那么生产费用便会降低下来。“越好越廉价”对消费者来讲只是是一条标语(一句口号)，而对那些对质量操纵有经验的人来讲，这是一个最差不多的理念。

当生产过程中的次品率专门高时，便意味着投入到产品中的材料、能源和人工等大量费用都被白费了。假如次品的数量下降了，同时生产的产品能够全部售出——转为资金收入——没有退货，那么费用便开始下降，生产能力也会同时上升。专门高的次品率意味着大量的时刻和金钞票消费在测试新材料、停下机器调整参数、检查最终产品等等方面，生产能力便可不能提高而且必定会降得专门低。假如次品减低到近乎为零，便再没有必要用手工来返修或调整产品工序，结果即使是使用同样的设备，高的生产能力将成为自然结果。

日本式的质量操纵(QC)曾被介绍到一个进展中国家的拖拉机工厂，在那儿应用了仅仅四个月后，次品数便急剧地下降，生产能力自然地提高了。结果这家工厂每月完成的拖拉机数量迅速地上升了。紧接着面临的问题是原材料供应不足，这家工厂每个月将近有一周时刻处于完全的待料状态。质量的意义让我们更进一步地来看一看“质量”的意义。一般来讲，质量有两种概念。一是性能标准。假如我们在谈论汽车，那么我们所讲的质量可能指的是豪华轿车和大众汽车之间档次上的区不；假如我们谈论立体声音响的“质量”，那么可能指的是豪华昂贵的型号与低价、简单设计的型号之间的区不。在那个意义上来讲，产品的定位从一开始就不相同。那个地点讲的产品质量指的是产品的设计质量。

质量的另一个意义是就同样设计定位的产品进行比较，讲明它们之间的差不。比如同档次的汽车，在制作工艺上做得好与不行的区不。日本制造的汽车使得其他国家的买主如此快乐的缘故确实是即使低档次的车其做工也专门好。它们可不能死火，同时精雕细作。一部汽车，不管其外观设计如何美观，不管其发动机能量多大，也不管其内部多么豪华，假如它不断死火或者其风窗曲柄摇不动，它只会获得坏名声。这种质量对设计来讲什么用都没有。设计者并不想制造一台有慢性机械故障的机器。假如这台车死火了，那是因为制造者未能成功地按设计者指定的参数来制造。那个地点所讲的质量，是指制造与设计标准是否一致。在那个概念上讲质量差，指的是生产过程中的产品标准与设计标准之间的偏离度。

当通过质量操纵方法减少了次品，同时费用降低下来时，从效果上看表示产品的一致度差不多提高了。当生产出偏离规定标准的产品时，它们必须或者返修或者报废。假如生产的产品能够与设计者设计的指标完全一致，同时全部能够发货并销售出去，自然地，费用便明显地降低了。不但如此，购买如此的产品的顾客也会确信它可不能死火，他会赞扬那个产品并推举给其他朋友。因此，也关心了销售的扩展。这确实是日本制造的彩色电视机和汽车在全世界产生震动的缘故。

质量操纵的关键点确实是忠实地按照设计要求完成产品生产。讲起来容易做起来难，事实上这是一个难以达到的目标。这也是什么缘故质量操纵方法学得以存在的缘故。一个统计问题通过日本改进的质量操纵方法已赢得了全世界的赞扬。大批的学者都去考察日本人是如何进行质量操纵的。这些学者首先注意并深深敬佩的是日本的质量操纵中的“QC小组活动”。他们惊愕地看到了流水线工人是如何聚在一起讨论——经常干到深夜——以改进他们的工作方法和他们生产出来的产品。这些学者也对工人们工作的效果感到吃惊。

在欧美工厂，是由治理人员安排工序，工人只要按规定标准来完成其任务就能够了。要想把他们改进产品的意见提出来给公司的观念绝没有进入工人们的脑海。毫无疑问，“QC小组活动”是日本人的独创，但它也成为专门有争议的词汇。一些人曾试图把QC观念归纳为一般的范畴如“小组活动”、“工人参与”等等，这些解释没有任何特不的错误，但容易误导参与者。以小组形式的讨论来提高、改进工作方法，实际上，在西方已实行了专门长一段时刻。一些人断言QC小组没有任何新意。象日本的其他许多东西一样，它也仅仅是舶来品。一些人迫不及待地做出结论讲，它并不比为了讨论的目的而聚拢一组人有更多的东西，人们只要发表意见，自然地导致了改进。

这些人差不多失去了看到QC小组最重要作用的机会了。使得QC小组工作成功的是一个特不的质量操纵方法论，简单地讲，是人们求得提高和改进所必需的工具。因此，因此，小组中有7个或其他数量的人，然而还有其他的工具，那些才是成功的秘密。第一个任务是教会工人自己如何样去使用这些工具。一旦其掌握同时在其工作中使用了——他也许一点技术知识都不明白——那么他所做的改进可能是技术员想都想不到的。

这些工具差不多上差不多上从统计质量操纵学派生而来的。我在以后将会详细地讨论，其名称也许听进来专门严肃，但事实上，对任何人都没有特不的困难。问题产生于不一致统计质量操纵的原理是瓦特·谢瓦德先生发明的。他工作的贝尔实验室合并了美国电话和电报公司。谢瓦德是贝尔实验室治理质量事务的闻名的“质量保证小组”的成员之一。谢瓦德致力于《是什么产生了次品》的课题研究。他在指出次品产生的缘故时曾讲过，在设计上可能出现问题的同时，生产工序也会产生问题，而其他相关的因素也会导致问题的出现。

假如产品的所有制作工序是一致的，则意味着其次品率不是0确实是100％。也确实是讲，所有产品不是正品确实是次品。因此，在任何工厂，其制作工序是可不能完全一致的。正常的次品率是介于0到100％之间的。这确实是讲生产出来的产品质量是不一致的。假如我们设定了一个产品的特定标准，然而生产出来的一些产品偏离了标准，有些低于标准，有些超出标准。正如表一图示的那样。偏离标准的产品称为次品，如图中阴影线标示出的次品率。

在生产过程中，大多数人会认为你所要做的工作确实是设法丢掉那些不符合标准的产品，只需简单地检查一下每一个成品，并把正品包装起来。假如你能够分开所有不符合标准的产品，你就能够确信剩下的确实是好质量的产品了。事实上这确实是检验的原理。检验完所有的产品后，你便能对可接收的项目列出如表二图示的格线。

这种质量保证，谢瓦德批判讲，事实上费用将会升高。检验本身是时刻与人工的消耗，同时必须对次品进行手工返修和调整。假如简单地丢弃次品便是没有考虑白费问题，费用则变得越来越高。尽管如此，他发觉了围绕此方面的一个方法，他认为次品的出现意味着生产工序的不一致。

他假设讲，假如不一致的边界被减小那会发生什么呢？如表三所示，假如图中的b曲线的状态改变了，成为a曲线，它将意味着没有次品了。他称此为逼近统计质量操纵。统计是应付不一致的科学。

试想一想，例如射箭运动，b曲线是一位业余射手的技术水平，他射出的箭大部分偏离了靶子。a曲线代表优秀射手的水平，他的箭清一色地射入了公牛的眼睛。质量操纵，简单地讲，确实是所有生产线上的每一个工人提高其技术水平而成为一个优秀射箭手。如此便剔除了白费，而费用自然地降下来了。

如何样剔除不一致假如把完全一致的材料和元件送到工厂进行加工生产，并自始至终保持相同的条件，而且用同一种方式进行加工，自然而然地，生产出来的产品的标准一定是相同的。理论上讲这是确信的。然而现实中，材料和元件的质量不总是完全符合标准的，因此，对不同质量的材料，其结果也会改变。你没有任何方法用不同的材料和元件来做出同样的东西。进一步讲，假如生产条件处于轻微的不一致中，则意味着离散性专门小。专门清晰地，谢瓦德断定讲，产品中出现不一致的缘故是因为在投入中的不一致而产生的，不单单是材料和元件，也包括工序和装配、人员等等(表四)

因此，为了生产出相同的产品所必须遵守的规则是特不简单的：所有你必须做的确实是针对造成变化的条件建立牢固的操纵，把不一致的情况限制在一个微小的范围内。假如能严格地坚持这种做法，产品质量便会稳定。

因此，讲比做容易得多。工场里与条件相冲突的因素与方式有专门多，要使它们都与标准相一致是没有意义的。它将导致费用上升。因此，假如费用对你无关紧要，那么你可用严格的检查来保证高质量的产品。用专门高的费用来做出好的东西因此是可能的。然而，质量操纵的全然目的是降低费用，即使是生产高质量的产品。

谢瓦德介绍的质量操纵的关键概念是“偏离率”的思想。他讲产品的不一致产生于不同的因素，诸如材料、工序及产品的其他情况，同时在不同情况下其阻碍产品的百分数也是不同的。例如，电镀产品时，成品的质量取决于电流密度和电镀液的温度。假如温度偏高或偏低几度，其对成品的质量阻碍不算太大。然而假如电流量出现轻微的变化，成品的颜色将会不均匀。因此，温度不是重要的相关因素，但却是稳定电流量的重要方式。一旦做到这一点，成品将变得完全一致，次品定会消逝。

谢瓦德的统计质量操纵原理在实践中需要三个条件：

1)制作工序的分解研究

这是为了鉴不和剔除不一致的因素。

2)标准化

一旦产生次品的因素——具有大的偏移率——被隔离开来，就要尽最大努力稳定与中和它们，缩小不一致的范围。

3)制作工序的操纵

必须紧密监视生产状态，以保证造成一不致的因素限制在规定的极限范围内。

迈向有效的质量操纵的第一步是鉴不造成次品的因素。因此，要一下子发觉问题的根源是专门困难的。比如一个罪犯，在犯罪前专门难跟踪，要等到他犯罪并造成危害时才会被逮住。

的确，在一个工厂，造成次品的因素会出现在大多数我们不希望的地点。它可能是看不见的或不具体的——可能是附近路过的电车造成电压不稳定或者是大气温度的变化，因此，直到产生问题的根源被剔除后，产品的制作工序才能够稳定下来。

当人们决定完全剔除产生不一致的因素时，其所需要的费用与努力是巨大的。每当现在，我脑中的第一个反映是他们什么缘故不能有力地实施质量操纵。他们找出理由讲他们的设备太陈旧，他们应该淘汰这些设备并更换新的设备；其他人则声称他们的企业中的工人处于专门的困难中，他们讲所有的原材料都进口的，在质量上无计可施。

我曾参观过许多工厂同时总是被以下的苦恼的故事所困扰：“我们的环境专门专门……”或者“在那个工厂是不同的”。然而在工厂看了一遍后，我通常都能发觉没有专门好的理由解释什么缘故他们不能提高。他们在找借口！以后我听到以下的讲明便不再惊奇了：“哦，我们的问题是独特的”。实际上，它简单地告诉我在他们工厂还有许多有问题的地点还没有被调查到，同时是可能有明显的质量改进的。矛盾的是，那些讲明使我现在对这些工厂充满希望。开始之路改进的关键通常专门容易找到。有一个简单方法，确实是每天认真地监视次品的出现。每天，同样的次品以同样的数量与形式出现的机会是专门少的。通常次品出现时都有明显的波动。如此就容易找出什么地点出问题了，你便能找出结论，决定每天必须改变什么东西。假如不是，那么次品出现的方式便可预先得知同时它是有规律的。假如在次品升高或降低的同时你能隔离你所改变的因素，你便能确信造成所有问题的情况并抓住它们。

举一个日本工厂生产潘尼西宁(药名)的例子。在那家工厂，生产技术是引进的，使用的设备与材料差不多上外国公司认可的。但产品的成品率却出人意料的低！外国工厂派来的技术员认为这是由于日本工人技术水平太低造成的。然而生产日报表上的数据却显示出巨大的波动：某些时候成品率甚至比美国公司所可能的高得多，某些时候成品率却特不差，而差的时刻经常持续一周左右，这就使得平均数下降了。

这些数字提供了线索。在成品率高的生活与成品率低的周期之间有什么东西改变了。工厂里没有人能够指出问题是什么，因为他们没有改变设备的参数或者材料的质量，最后，他们都方法集中到厂外去看看有什么情况发生了变化。

一位部门主管提出，隔壁的葡萄糖厂关于生产的波动可能有阻碍。一次又一次，当这间葡萄糖厂接到大订单时，他们便扩大生产，经常加班加点，通常持续一个星期左右。一些人怀疑这与潘尼西宁生产问题有关的可能性：葡萄糖厂的厂房与潘尼西宁厂是完全分开的，其所使用的材料与职职员作的地点也是完全分开的。为了探讨问题，他们把潘尼西宁生产的数据与葡萄糖厂开工时的数据作了比较，结果得到了一个惊奇的发觉：这两者有如此紧密的关系——当葡萄糖厂产量上升时，潘尼西宁的成品率便跌落下来！什么缘故？

他们通过调查后惊喜地发觉，葡萄糖厂所使用的蒸汽与潘尼西宁厂使用的蒸汽是由同一个锅炉供给的。当葡萄糖厂夜以继日地生产赶订单时，消耗了大量的蒸汽，如此，进入潘尼西宁厂的蒸汽压力下降了，因而改变了制造潘尼西宁的条件！因此，这家工厂建筑了一个独立的锅炉，并严格地操纵其蒸气压力。以后的生产结果令人特不惊愕：成品率上升到比外国工厂还要高的水平！

抓住造成次品的罪犯，不仅仅是为了降低次品，同时也是为进一步改进而铺平道路。这确实是质量操纵的美景。第二章实验与层次化两个原理有两个差不多原理能够关心我们发觉产生次品的因素：实验和层次化。一旦掌握了这两个差不多原理，鉴不问题点和剔除次品就相当容易了。我将尽可能清晰地解释这些原理，因为完全的理解关于有效地使用是必要的。

一个方法是在造成问题的有怀疑的条件下作实验。例如电镀中的问题，你能够猜想电镀液温度有问题。你一点一点地改变溶液的温度，便有可能看到完成品的质量所受到的阻碍，假如质量的偏差专门大，这就专门清晰罪犯确实是温度。为了制造高质量的电镀品，你就明白了认真地操纵温度是决定性的因素。

这种替换方法是最简单的也是最差不多的逼近那些造成次品缘故的条件，用特不认确实测试，问题的解决方法便会出现。

自然地，如此的试验必须在具有深谋远虑和良好推断的指挥下进行。举例来讲，假如你剧烈地改变电镀液的温度，那么电镀的质量也专门自然地完全改变。如此，对工厂掌握其条件的贡献甚微。测试必须在有理由的温度变化范围内进行。假如可能的温度变化范围是在25℃±3℃时，你可测试三种情况：28℃或可容许的最高温度；22℃或可容许的最低温度；25℃或两者之间的中间值。然后比较其结果。

再举另一个例子。假如在制造某一产品时，问题大概是由薄铁片产生的。假如薄铁片的厚度误差是1.2±0.1mm，你可测试是否厚度问题并用颜色笔标下来，一组是1.1mm，另一组是1.2mm，第三组是1.3mm，用卡尺测量其厚度后，再分不用它们做成成品，然后再比较这三组成品的次品率看看有什么不同。

总的来讲，在一个工厂使用的材料或元件是按照某些标准检查并通过的，然而即使如此，也会发觉有标准不统一的材料。因此就有必要检查需要使用的材料或元件。在测试中，不要被那些明显偏离标准的材料或元件所困扰，因为它们只能导致次品的产生。

不仅仅是材料和元件，操作和检验标准也要检查：电镀液的温度正确吗？装配程序合理吗？任何可能阻碍产品质量的因素都必须完全地检查，以便决定什么是生产的最合适的条件。射箭术在日本，开发质量操纵方法的先驱者之一是Eizaburi.Nishibori博士，他是闻名的化学家和1956～57年日本首次南极过冬的领导人。自他远征归国，成为原子能研究会的主持人之后，他便开始进行质量治理活动。在巡视了蒋城县东会镇后，他发觉那儿没有可再造设备，为了取得一些经验，他开始了西式射箭运动。这是他从未试过的运动。自然地，他的箭大多数射偏了靶位，有时远远地偏离公牛的眼睛。在希望发觉什么缘故他的分数如此糟糕时，他决定把质量原理用在射箭术上。

他推断，有三个因素造成了偏离：弓、箭和他自己。这三者的组合产生了每一次射击。然而他必须找出究竟是哪一个因素决定了他射中靶子和射不中靶子。射击者——Nishibori自己是不能改变的。为找出剩下的两个因素——弓和箭——哪一个导致的偏离度大，他使用了替换的试验方法。

Nishibori分不用几张弓射击同一支箭并测试出其不同处。下一步，他试着用同一张弓射击另外几支不同的箭并测试其不同处。一天的测试数据足够地显示每一支箭的变化情况，他发觉用不同的弓射击的结果变化甚微。

从他测试的结果得出问题出在箭上。下一步他便认真地研究那些飞得远与落得近的箭。他得出的结论是箭的飞行变化的重要不同点在于箭的重量、重心点、羽毛或诸如此类的因素。

Nishibori接着试验，最终他发觉箭的某一特定部分的光滑度对箭的飞行具有决定性的作用。对每一支箭的那一部分作了精确的调整后，他的技术令人中意地提高了！一天，一位经常来访的年轻妇女打电话给他时，他告诉了她他的发觉。她特不感兴趣并讲她也想试一下。

Nishibori指导她看那些测试出来的结果，并对她的射击技术做出调整。这位妇女后来赢得了日本射箭冠军并在参加世界锦标赛时获得第三名。

替换法是试验方法中最容易与最有用的技术。我经常使用此方法。一次我参观一间位于NAGOGA的袖珍收音机装配工厂。他们有六条装配线，其中有两条生产同样的收音机。然而这两条生产线的次品率却不同。而其使用的材料却是完全相同的。我问领班这是什么缘故，他给了我一段冗长的和不令人中意的解释，他讲是工人不适应其工作或者是某些材料品质上的问题。

后来我建议他们调换这两条线的工人，午饭后我们安排其调换来工作。调换后的结果令领班特不惊愕：差的那条线结果仍然专门差！这就简单而清晰地证明了这些次品不是人为造成的，明显地一定是生产线的设备有问题。我们完全地检查了两条线的生产设备的每一个部件，结果发觉了一些导致次品出现的几个重要问题。仅仅用了一天的试验就发觉了能够降低几乎三之一次品的方法。

要牢记的重要情况是，当次品出现了一大堆时，一定要想到有什么东西出问题了。假如你心中记住了这些问题，你便能够立即鉴不产生次品的可能缘故，为了找出导致次品的真正缘故，你需要大量数据，同时一定要为此做必要的测试。如何样去做，不是什么缘故去做大多数人认为，要剔除次品就必须找出什么缘故会出现这些次品，一定要找到产生次品的全然缘故。这种方法是错误的。要明白，在你能够解释究竟是什么错了之前，你不能做任何事来降低次品数。要想清晰地解释一个工厂发生的所有情况是特不困难的。你应想到在问题搞清晰之前你的手脚被束缚住了。比如你最终明白了是机械问题导致了次品的出现，但你每天差不多得到了大量的次品。即使你最终能找出什么缘故会产生次品，但并不意味着你就能解决问题。次品并可不能等到你设法做出有效的测试工具后才停止产生。就象大夫一样，他可能查出一种病情，但这并不意味着他就能治好它。

不管你是否明白是不是机械问题造成的次品，然而假如你能真正地降低次品，你也能成为一名质量操纵专家。你会怀疑，在不明白次品是什么缘故产生的情况下，是不是有可能降低次品呢？是的，完全可能！降低次品的方法之一是试验。

试验的结果告诉你如何样去解决一个问题，即使你不明白什么缘故。例如，你测量了不同温度的情况后，你发觉什么温度是电镀液的最合适的温度。这种情况下，你能够不明白什么缘故在那个温度下电镀液最合适。但你没必要明白。重要的是去决定温度，那么电镀的质量就会稳定了。

一个工厂具有详细的测试检查，就能够先确定生产的合适条件，技术解释能够慢慢来。但不管如何讲，在测试检查中获得的见识，假如没有技术解释也是不完全的。这确实是什么缘故我们称这种知识为KNOW-HOW(技术情报或技术秘密)。

为了决定产品生产的合适条件，最快的路子是实际试出这些选择。技术知识能够提供一些粗略的意见，以便决定什么是最好的和如何在测试中减少时刻和降低人工。然而在工厂，通常最好的结果往往是实际实验所得出来的。

数据组织一个工厂并不总是有条件去测试所有的东西。各种各样的东西诸如天气、时序、水管中的不洁物等等，都会对次品的出现有某种阻碍。但又不可能完全用替换技术来测试。假如你没有信心去决定次品的合理波动范围时，你能够采纳下面的方法。

首先，列出所有大概会造成次品的条件，并逐次记录下每种条件下的结果。建议你使用卡片或活页纸，一张卡片记录一组数据。例如，假如你认为天气是造成次品的重要因素，你能够如此写：“今日天气：天晴；温度：27℃；湿度：63％；风向：南转西南。今日次品率：1.7％”每天建一张卡。当收集到足够的数据(至少30～40张)时，做下一步；

按照次品的可能缘故把卡片分成几组。假如分析的是天气，便能够把卡片分成两组：“天晴”和“阴雨”。假如你认为温度也可能是造成次品的重要因素，便可把卡片温度按高低排列并粗略地分成三组：“高温”、“中等”、“低温”。若你有30张卡片，则头10张标上“A1”，第二个10张标上“A2”，最后10张标上“A3”。A1这组代表高温天气，A2代表中等温度天气，A3代表低温天气；

分组后的步骤是：计算每一组的次品率并比较，看看它们有否明显的不同处。例如，把“天晴”组的卡片上记录的次品率相加并求出平均值。同样计算“阴雨”组的平均数。再比较这两组的次品率，看看有什么明显的不同。假如第一组的次品率是6.3％，而第二组是2.4％，你便明白次品更多的是在晴天生产时产生的。如此就能够推断温度是要紧责任者，以后生产时你就要检查温度情况了。

我们称这种找到产生次品缘故的技术为“层次化”。次品的出现是因为某些东西改变了或者因为某个东西不同了，基于那个观点，我们把所有可能造成次品的缘故写在卡片上，同时按照必要进行数据分类与比较。假如生产人员是分班制的，则应把各班工作的数据分开，并比较每班的次品率。同样，材料的改变也是如此处理。改变了任何东西或某些东西不同了——可能是机器、工具、剪钳或其他——都能够按上述方法来处理。这种方法也可用来比较上午和下午生产的产品；也可比较用靠近窗户和远离窗户的机器生产的产品；也可比较楼上和楼下生产的产品；同样也可比较那些存放了一段时刻的材料和刚刚获得的材料所生产的产品，不管你怀疑罪犯是什么，通过层次化比较常常得到最令人吃惊的信息。与错误作斗争以上谈的是平均数。平均数是统计学上的概念。也是质量操纵要介绍的新技术。质量操纵确实是要用统计数来关心我们鉴不造成次品的缘故，并应用到生产工序中去。在与错误的斗争中，前辈的技术理论和经验自然是有关心的。但在生产中，现场出现的条件和因素既不是理论上的，也不是以往的实践都注明了的。假如一个产品是完全按照希望或与第一次试做的样板一样，那是特不幸运的。但这种情况的出现微乎其微。在设计时期，按照目标生产所期望的产品要做完全的技术分析。尽管如此，可靠性专门少能稳定下去。你要制作样版，需要测试时刻而获得所需要的数据。但与研究不同的是，大批量生产的时候，材料往往不是完全齐套、机器不是所有时刻运转正常、工人的状态不可幸免地出现波动，任何与所期望的标准有偏差的组合都会造成次品的产生。

为了把最可能的条件介绍到有错误干扰的生产点，你应该学会与错误斗争的适当知识。差不多的工具确实是统计学理论。在找出次品的层次化技术中，我在上面提到了比较平均数的重要性。因此，平均数也是一种统计。

在找出产生次品的缘故时，它因此是重要的，也常常是有效的，并可从技术的观点来跟踪问题。然而若没有统计的关心，有专门多造成次品的缘故难以找到。下面的故事是一个极好的例子。电视调谐器的故事电视中最容易损坏的元件之一是调谐器。在按键式调谐器出现后，这类问题出现的少了。但几年前，所有的调谐器差不多上旋钮式的，是靠标有频道的咔嗒键来旋转调台的。具有这种装置的电视机大约正常运行四、五年后，有一天你打开电视，你可能看到没有任何图象。专门迷惑地，你会开始旋转调谐器，当你旋转时，屏幕上会临时出现清晰的图象，但当你转到某频道时，图象又不见了。假如你把调谐器保持在两个频道之间，并轻轻地放开你的手，图象可能会在屏幕上持续一段时刻，但一会儿，它又会消逝。许多人都有这种恼火的经历。

旋转式调谐器是标准化的同时是大批量生产的，而且不同的电视机使用的是同样的调谐器。有一位工程师开始研究电视调谐器的问题，并得到了惊人的发觉。他发觉即使是使用同一个调谐器，一个型号的电视和另一个型号的电视的频道问题有明显的不同；开关在边上和开关在屏幕下的电视、大电视和小电视，在调谐频道故障上差不多上不同的，即使它们都使用同样的调谐器。他用许多方法整理、层次化数据，并尽可能多的比较凡是他能考虑到的情况，包括调谐器故障与电视机箱内的温度关系和调谐器故障与调谐器尺寸的关系。

最后他找到了问题的根源。他发觉，调谐器故障的频道与调谐器和喇叭之间的距离有明显的关系。这类问题频繁地出现在喇叭与调谐器距离专门近的电视机上。而那些考虑了喇叭与调谐器之间距离的电视机则专门少出现这类问题。剩下的就简单了。所有要做的确实是在设计时期就考虑把调谐器与喇叭的距离固定在一定距离上。这以后，调谐器故障率下降到往常的1/3甚至1/4。

技术上还不清晰什么缘故调谐器靠近喇叭是造成调谐器问题的缘故。尽管有种种推测，但决定性的答案还未发觉。因此，即使技术上还不能解释，但假如能够幸免问题就没有理由不把这两者之间的距离考虑到里面去。

象如此的发觉，在实验室即使测试了上百台电视机也可不能得到。在跟踪用户损坏的电视机故障时，你也会遇到大量不同的情况：有一些电视机是经常看的；有些则专门少看。它们在房中摆放的位置也可能是专门重要的，一些放在厨房里，被油烟和灰尘覆盖；有些则放在卧房里同时一天只开一会儿。即使是一台一台地检查，你也不能描绘一个总的原则。

解决问题的计谋确实是尽可能多的收集可能造成产生问题的缘故的数据，再求得平均数。它们可能给出清晰的答案。这些数据充满了差异，然而假如能专门好地组织并挑出合适的平均数，小的差异便一个个去除，最后找出真正重要的不同。这确实是我们所称的大数法则。

在生产中有许多的科学理论，基于这些理论的技术分析使我们获益不浅。作为一个结果，有一种趋势确实是依靠这些方法解决所有生产中的问题。然而，经验告诉我们，我们面前的许多问题证明依靠技术依旧不够的。生产确实是要一天天接着下去。一个工厂不能够停下机器来等待问题由理论或技术来解决。次品必须尽可能快地降下来。在那个地点，统计分析就变得绝对有效了。用统计分析法即使只有专门少的技术知识也能够解决问题。靠着一双敏锐的眼睛和耐心，细致的记录次品的出现情况，你能收集到足够的数据，然后，层化、平均，并比较数据，如此常常能够找到你要解决问题的线索。许多国外的参观者观看日本的QC小组后惊奇地发觉，一般的工人能够解决甚至是工程师也难以解决的高深的技术问题，而且常常是特不成功的。其他国家的参观者常常会问，假如有如此的QC小组，那么工程师是否不久将会失业。因此，在这种情况下是没有危险的，工人们所提供的见解常常是技术员没有看到的。

另外，关于应用技术分析法来关心剔除次品，日本工厂已开始应用统计分析的新方法。在与次品的战斗中，它将提供一个强有力的几乎是无敌的武器。因此，假如使用不当，任何新式武器一分钞票也不值。为了让所有的工人都熟练地掌握统计分析，就需要有足够的全公司范围内的组织结构来保证。下一章，我将讨论值得QC夸耀的组织机购。第三章精神与运动全面质量治理(TQC)在大多数公司里，对次品率上升的通常反应是增加更多严格的检查。他们会安排更多的检验人员，认真地检验完成品，只让那些符合标准的产品通过，剩下的就报废了。他们认为，采取这种方法就能够保证有缺陷的产品可不能发送到市场上去。每个人都认识到筛选的重要性，同时大多数人相信质量保证确实是如此开始的。

然而，即使采取了特不认确实检查，有些质量问题也专门难保证。一个明显的例子确实是产品的平均寿命问题。假如你测试某一个特定的产品以认定它能使用多长时刻，结果发觉它能够工作十年，你便能够确定那个特写的产品能够使用十年，但这并不保证所有产品的都能够使用十年。

在专门多方面我们都要强调质量。即使是一个仅仅花费几分钞票的十字螺丝，也要检查其尺寸、材料的质量、张力强度、合适的电镀、外观等等。一颗一颗地去检查每一颗螺丝将会耗费大量时刻，如此螺丝的单位成本便变得太离谱了。因此，象如此的一些情况，就值得制造者和使用者共同来分担了，比如使用者在加工中要检查，制造者保证更换使用者发觉的次品。

在大批量生产中，我们没有方法来独立地并100%检查每天采购的东西。实际上，日本的一些销售部和大商店在发货之前是专门少检查几个项目的，同时消费者在购买时也专门少碰到问题甚至专门少关怀质量，什么缘故？

足以使消费者对质量漠不关怀的缘故确实是“保证产品质量比检查更有意义”差不多成为公众的实践。例如，产品的寿命是按下面方式测试的：从用同样方式制造的大量同样的产品中抽出一个或二个样本，然后测试它们能用多长时刻。假如讲结果是十年，那么你能保证其余的产品具有同样的使用时刻。但这仅仅是因为这些产品是同样的设计同时是用与样本绝对相同的方式生产的，以上测试仅仅对用同样方法生产的同一组产品有意义。必要时，要分析生产条件，并与测试产品寿命得到的数据进行比较，以讲明产品的寿命。

总的来讲，下面五点是质量保证的最要紧因素：工程原理：在此基础上设计出来的产品，其原理是质量的公正的讲明。

设计：不管一个产品的工程原理多么高深，假如设计专门差，那么质量确信专门差。

生产条件：一个产品是如何样生产出来的也同样重要。假如生产工序治理专门差，则不管设计者的图纸多么美好，也不可能有好的产品生产出来。

检验数据：这是从产品检验中得到的数据参考。然而请牢记并不是所有独立的项目都检查到了。

实际使用：在产品的实际使用过程中收集数据也同样是专门重要的。

只有当以上五个方面的情况都被考虑到了之后，才能评估一个产品的质量。有许多不同方法来测试、评价日用品的质量，这些测试能精确地测试产品质量的某些方面。然而不可幸免地会漏掉其他更多的方面。通过这些测试得到的数据能够得到那个产品的确切描述。然而正如当光源的位置改变后，物体的影子也跟着改变一样，假如从另一个角度去看物体，则其形状也会不同。假如没有足够的工程分析以测试其真正反映的情况，产品的质量会严峻地被误判。

在日本，符合1949年工业标准法的产品可被同意标上JIS(日本工业标准)记号。一个公司的产品是否可标上JIS记号要通过严格的筛选、考评，并要对工厂的治理进行完全的评估。明显地，政府不能够靠简单地测试制造商提供的样版来保证其产品质量，它必须确定那家公司的组织机构在保证其产品质量方面是否有足够的治理。当局要检查公司的组织机构、监督系统、生产过程中如何样保证质量操纵、售后服务——也能够讲确实是检查上面所讲的五点——以便确定其产品是否符合JIS标准。

三个问题质量操纵是全公司的行动，假如没有相关人员绝对紧密的合作，是不能成功的。有效的质量操纵意味着公司每一方面的运作是100％地合拍。百分之九十九是不够的，剩下的百分之一中的错误可能导致发动机死火以至汽车跌入非洲峡谷，或造成人员伤亡。

今天，一个错误会白费几亿日元。消费者的声音要比往常更重要，因为这也是信息快速传播的结果。一个产品即使只有微小的问题，其消息也会一传千里，严峻地损害公司的声誉。事实是日本公司生产的产品现在已占世界销售额的10％左右，假如一旦出现一个小的错误功能，便会造成极其惊人的损失。

没有TQC或者讲没有全公司的质量操纵意识，也就没有日本今天的成功。JIS标记系统为日本式的质量操纵原理提供了有益的传播。当地点上的MITI(国际商业和工业委员会)的官员代表JIS检查一个公司时，他们是由最高治理层职员陪伴的。假如一个公司的行政部门关于全面质量治理不是特不在意，它是隐藏不了的，不管其属下的部门如何样假装都不行。

在JIS系统建立不久，我参加了好些次官方检查，以便了解如此的检查什么缘故会最有效果。开始的时候，我们发觉，专门多公司不久就对我们所提出的问题特不熟悉，大概专门早就作出了例行报告。他们能特不熟练地掩饰事实上际状态。因此要想检查出他们的系统是否真正有足够能力来保证质量就变得专门困难了。有些地点甚至出现了一些专家，专门为这些公司出谋划策以通过JIS检查。

针对这种情况，我们特不认真地考虑了许多方法来揭穿其假象，最终归纳为三个关键问题，我们将在下面讨论。当问到这三个问题时，就能够完全打破掩盖其真象的企图。就象X射线一样，它能够透过表面情况而清晰地显示其是否遵守全面质量治理的原理。

现在我们来讨论这三个关键问题。当检查者来到某公司后，开始时能够讲：“我来检查你们公司的质量操尽情况。假如你们实施了质量操纵，你们公司就一定有一个人是负责产品质量的。我能够见见他吗？”在一些公司，这第一个问题就如同晴天惊雷，会立即产生轰动。任何制造商都可能销售高质量的产品，谁要是胆敢把次品发送到市场上去，他必定要对他的欺骗行为付出代价。因为质量问题是如此的重要，公司内就必须有人来负责，而只有他最了解他们公司内部是如何实施质量操纵的。

检查者耐心地等了一会儿后，负责质量的人出现了。检查者便能够问第二个问题了：“告诉我，上个星期的生产中，最要紧的次品是什么？哪一个是第二重要的次品？请解释一下上周内生产中所出现的最要紧的五个次品的情况。”

那个问题会使人觉得比第一个问题更惊愕。接着，检查部的负责人或其他有关人员便会被召来。在他们交换了意见后，第一个自称是负责质量的人——现在他变得特不不明白了，因为他自己不能回答这些问题——开始解释最近发觉的最要紧的五种次品的情况。

然后，检查者便给那个负责质量的人摆出第三个问题：“你们是什么时候发觉最要紧的次品存在的？是如何发觉的？你是通过电话明白的吗？是不是发觉那个问题的人告诉你的?当你明白那个情况时，你做了些什么?假如你们开了会，那么请把会议记录给我看看。”

当检查者问到这一步，他差不多对这间公司的质量操纵状况有了一个公正的清晰的概念了。任何实践质量操纵的公司必定会遇到这三个问题。首先，必须有一个人负责质量；第二，他要得到公司内有关产品质量的所有问题的报告；同时，第三，一旦次品出现，一定要有一个有效的方法来立即处理。假如那个方法证明是成功的，他们就要使其制度化，以防止此类次品再次出现。

这种操纵链以及熟练的治理确实是QC的精髓。同样的原理不仅能够应用在产品质量操纵中，它也能够应用在财务、人事和销售治理上。在财务治理中，有一个人负责明白所有有关的可能产生的问题，同时对出现的问题提出有效的解决方法。不论是QC或是其他治理部门，最重要的事是“打算(PLAN)”、“执行(DO)”、“回忆(SEE)”(或“检查(CHECK)”)，能够缩写为PDS或PDC系统。

任何公司都有人负责销售和财务事务，人们“打算、执行和检查”这些情况，假如不如此做就没有可能开展一项业务。虽讲如此，仍然有一些公司在PDC方面做得还不够。如此的公司没有希望得到进展。质量操纵不是要再建立一个组织机构或其程序，而是要求在整个公司范围内的良好的治理。QC小组的诞生大约在1962年开始的QC小组活动是日本质量操纵历史上划时代的事件。小组中精心工作的志愿者唤起了工作中的工人把眼睛盯在产品质量的改进提高上。从那以后，QC小组运动明显地成长了，现在已引起了全世界的观看家的极大的关注。1981年，单是在“QC小组总部”登记的QC小组的人数就超过一百万人。那一年，有三千人参加了在东京举办的QC年会。从那以后，QC小组活动进入了鼎盛时期。

参加QC小组活动的人的狂热特不难以向外人描述。工作完了以后，QC小组的成员骤在一起讨论收集到的每一条数据。有时他们的讨论一直会持续到半夜。某些人专门惊奇，什么缘故这些雇员会如此热心于这项活动，他们在这些时刻里是得不到任何酬劳的。事实上，QC小组的成员们认为QC活动也是一种运动——“改进”运动，假如你也这么看的话。

过去，工人们是被简单地安排其工作，不多也许多。他们是被当作机器上的附加物一样对待的。今天，他们考虑他们自己，作出改进，甚至报告他们所作的改进为其他人制造了多少利益。对他们来讲，参加QC活动比下班后打打排球或羽毛球能获得更大的挑战。

我往常认为这种现象仅仅在日本才有，然而在看了一本美国杂志后我发觉我错了。1982年第11期商业周刊上登刊了一则关于美国一间公司的QC小组成员的故事。这间公司因为经济萧条而歇业了，然而QC小组的成员们仍志愿地回到公司参加打算中的QC小组活动会议，并讨论质量改进的问题。专门显然，美国的QC小组成员也与其日本同行一样分享着QC挑战的魅力。

任何运动的乐趣是专门难对从没有参加过这项运动的人讲清晰的。一位高尔夫球员执杆打一个小球，并跟着球在高尔夫球场中来回好几英里，甚至在雨中也照玩直到倾盆大雨。站在一个不明白高尔夫运动的人的立场来讲，这位高尔夫球员看起来大概有点发疯，但事实是他热爱高尔夫。同样，QC小组活动也是确实。一位从未参加过如此的小组活动的人绝不能想象，什么缘故这些小组成员会如此投入地讨论与工作有关的问题。

在QC小组会议上，组员们认真地研究来自客户的投诉，并收集次品的数据。当他们找到了一个有效的剔除次品的方法时，客户的投诉便会减少。这对他们来讲值得大大地庆祝一番。实际上，确实是这种乐趣支持了QC小组。从全然上来讲，人们在亲手做某件事时总想得到制造的乐趣。

由弗来德里克·泰勒和弗兰克·吉尔古勒思倡导的科学治理原理在皮带线系统大批量生产中获得了成功。然而在其进展过程中，手工制造的乐趣慢慢地失去了，人们变得类似于机器，就象查尔·卓不林的电影《摩登时代》里描绘的一样。现在QC小组活动差不多证明它是一条把人重新放在制造者地位的成功之路。

二十多年过去了，QC小组活动每年都取得了进步。这就表明了QC小组不单单是治理的附属品，而是由工人们发明的真正自发的运动。挑战的感受在我工作过的松下通信工业公司，QC成员要轮流在公司QC会议上发表小组活动报告，而每次会议的主持人差不多上三个月之前选定的。从经验明白，每当这时，你就要集中精力把你所听到的东西作出筛选，这段时刻里你便可不能考虑其他情况。在指定的生活来临时，你变得特不兴奋。整整一个星期之前，你就预备好了会议报告，而且每天晚上你早早地回到家中预备你的发言。因为没有人听便会枯燥无味，因此你就叫你的父亲来当听众。特不奇异地，不久以后，你的父亲也就成了一位QC专家。

那些表演杰出的人可能会被选出来参加地区QC会议。在地区QC会议中优于其他人的成员能够参加全国QC年会。

正如你看到的，QC成员的精神在于他们象运动员所面临的挑战那样，凭借他的实力参与本地的、地区性的和全国锦标赛，来与其他运动员竞争。在地区性QC会议上，你会碰到来自其他公司的敌手，同时当你听到他们的报告时，你的内心定会升起与他们进行更大的挑战的愿望。

参与QC活动能够改变所有的差不。一位高中毕业的女孩，毕业后可能会成为一个工厂的生产线工人，工作了几年，然后辞职去结婚。这是没有挑战的、愚笨的和被动的生活。假如她参加了一个QC小组，她会变得更有活力和吸引力。她会得到更多的友谊并得到其工友的鼓舞去参加那些能关心她提高的有益活动，也许能赢得参加地区性甚至全国QC年会。当她被选入参加全国年会并被送到一个不熟悉的都市开会时，她的工友和领导给她打去鼓舞的电报，这是人的一生中难得的具有挑战性的机会。那确实是QC小组活动的最令人兴奋的事了。

因此，你会讲也许有些人不喜爱如此的活动，就象一些人不喜爱运动，另一些人不关怀集体活动一样。但QC活动不同，它具有一种奇妙的魅力，大概超越了个人喜好。现在，要是你对人家讲，某人从没有参加过这类QC活动，要比告诉人家一个人从没有试过鳗鱼的美味要更没有可能。也许QC小组活动是强迫性的，因为他们讨论的是关于工作的改进、提高方面的问题。但它也给了最一般的工人一个机会来表现他自己，让他把握自己的命运。用以改进的工具讲了这么多，我还没有解释QC小组成员实际上是如何样寻求改进的。你会讲，一些人会参加一段时刻而没有专门多成绩，然后他们感到专门累了，便敷衍塞责一段时刻，最终完全放弃。但我还没有更详细地描述应用在QC小组中用以改进的关键工具。我在第一章谈到过工具的重要性，并讲要详细地解释参考统计科学的应用，它并不象所讲的那么困难。

如我在前面讲过的，质量操纵是统计学的应用，以便查找线索达到更好的质量。一些人会对所提到的“统计学”一词发怵。的确，当统计质量操纵方法传到日本来时，许多人竭尽心智去查找掌握它的方法。正如我们所看到的，过去千百年来，日本人如此熟练地消化了外来文化并使之应用到他们自己的实践中。不久，统计质量操纵通过删减，任何人都能掌握了。概率论，那个使大学教授都感到头痛的理论，被放在了一边。日本人发明了一种有效的方法，这确实是把基础图表与技术知识加上统计知识应用到质量操纵中。这种方法专门容易学会，特不是把如何解决问题的明确步骤连接起来，专门容易学会。

这种方法也许会被人用严格的数学观点来挑剔。然而一个工厂怎么讲不是学习书本的地点。在工厂里，关怀的是一个问题是否被解决，而不是它什么缘故被解决。下一章，我将详细解释这些用以改进、提高的工具。第四章质量操纵的工具有好几种质量操纵的工具。一些人不是那么特不情愿使用这些工具，但其区不仅仅是个人喜好不同而已，没有什么重要意义。其中最重要的一种工具是"因果图"，如表5所示例子，通常被称为"鱼骨图"。这种图被QC小组成员在"脑力激荡"讨论时收集起来，以用来鉴不次品的可能缘故。

有时这些鱼骨图会被扩展到象一张打开的的报纸那么大，并被贴在车间里，如此的话，每当一种可能的缘故出现时，任何人都能够把它加到图上去，以便让人们在工作中记在心中。

看着象如此整齐地安排的图表，能够提醒工人们想起他们弃置一边或不记得的东西。然而简单的凝视一张图是可不能引导他们找到次品的缘故的，它纯粹是用来引导工人们的思想的一张图或工具。在整理数据时，第一步是区不数据的类型和次品的工人们的思想的一张图或工具。在整理数据时，第一步是区不数据的类型和次品的数量，并把它们画到图上去。用降序的形式列出次品出现频率的图叫帕里托图(表6)，任何人都能画这种图，它尽管简单但特不有用。

一些特不出现的次品，尽管其出现是不经常的，但一眼就能看到。工人们常常首先被它们吸引，往往不硕事实上解决了它们关于总结果并可不能造成专门大的不用。比如在上图中，剔除"外部干扰"问题并可不能降低最重要的次品！我们要做的最重要的事是首先消灭大的。问题这种图表能关心我们区不什么地点需要我们首先做工作的。

在第二次世界大战中，日本海军猛烈地摧毁敌人的战舰，忽视了攻击牢固的运输船。他们明显地不记得了从运输船上卸下的支援者差不多安全地到达目的地并投入战争的事实。击沉战舰使人产生极大的兴奋，然而假如日本海军能投入同样多的精力驱逐并炸毁敌人的运输船，那么多于三到五倍的敌船就能够被摧毁。按照我曾看过的一份美国报告的分析，日本海军犯了战略上的错误。

不论在战争中依旧和平常期，目标是最重要的。帕列托图确实是找到目标的工具。鉴不目标是QC的第一步。一时目标在帕列插图上作出，便可对包括所有可能造成次品－－特不是要紧次品－－的因素，画出因果图，然后再加入更多的信息，以便分析。

图表和操纵曲线QC一般不筛选数字，对QC来讲，数字越多越好，要把尽可能多的数字列成图表形式，作成帕列托图或其他图表。图表和曲线给人的印象特不直观，它能赶忙直观地描绘当时的状态。

一种手工绘制的有效地用来确定次品缘故的曲线是操纵曲线。横座标表示时刻或日期，纵座标给出质量数据，例如次品率。看看变化的曲线就能找出与正常情况不同的分歧点。在一个特定的公司里，一位有经验的QC专家能够赶忙看到在什么加工工序出了什么问题。表7显示的数据是炼制烫猪烙铁产品的曲线。这是一间座落于气候严寒地区的工厂制造的。冬天，出现了烫猪烙铁产量下降的现象，工人们并不明白什么缘故。对冬天的产量的进一步测试表明，每当出现风雪时，便出现了产量下降的情况。明显的，关键问题在于暴风雪和产量下降的关系，一旦工人们确定了其缘故，他们便能找到在暴风雪的生活里提高产量的方法。

另一个经常使用的曲线是相关图。横座标通常表示缘故值，纵座标表示有效值，交叉点表示它们的相互关系。1970年，发表了一篇预期日本人寿命的报告，它给出了每一个县每一个区的数字。日本经济增长在六十年代中期达到顶峰，环境污染成为一个严峻的社会问题。尽管如此，但正是东京和大坂的公民－－他们住在受污染最严峻的地区－－的寿命最长。而那些没有受到污染的农村地区，人们的寿命不长。那个报告并没有极大地鼓舞环境爱护运动的领导人。但怎么讲不同的是，人的寿命长，对那些生活在要紧都市的人来讲，归因于良好的日常饮食和有效的医疗保障。这是一种关系图能表现的情况，一种不希望的事实要比公众意见重要的多。

如此的事例给我们提出了一个重要的启事。当你面对一个没有方法解释的情况时，它总是诱惑你按照你差不多明白的东西去同意你心中想到的第一个结论。相信表面现象是专门危险的，它会引导你走向错误的道路，除非你的分析是基于实际数据并通过检查，否则便不可靠。

在质量治理中，所有的解释总是基于实际数据或事实。在产品生产中，你永久面对的问题确实是如何样与可靠性打交道。在此意义上讲，QC方法能够称为“事实操纵”或“基于事实的操纵”。公平原则我已讲过，解释应基于数据，而数据必须细心地收集。前些时候现的一件事讲明了这是多么重要：有一个医学教授曾经发表了一篇关于“噪音阻碍病人恢复”的论文。这篇论文列出了一个医院病房噪音的数据，并描绘了病人的恢复时刻——那确实是，从病人入院到出院的时刻。在这篇论文中，作者的结论是低噪音环境关心病人快速恢复。一位了解这间被研究的医院的大夫读到了这篇论文。模模糊糊地，他记得这间医院的病人是按照病情的轻重来安排房间的。在实地考察了这间医院后，他发觉这间医院的政策是把病情较轻的病人安排在高层比较安静的病房里，而把病情严峻的病人安排到低层较嘈杂的病房里。这种安静的病房中的病人恢复得更快确实是专门自然的事了。

显然，你必须完全地了解你要收集数据的环境，否则你会发觉自己将成为人家的笑料。在解释事实时，如此的错误是经常发生的，不管它是否是依照统计值来作推断。

在研究一个问题时，人们倾向于强调看起来是符合预言的事实，并把此作为一个黄金原则，甚至不顾支持它的数据多么贫乏。我们发觉，象如此的错误结论不仅仅在自然科学中存在，而且在社会科学中问题同样严峻，有名望的人和不知名的人都带着特不为难的结果坠入了那个陷井。在这种倾向中更加危险的是，一旦某人听到一种反对意见时，他极其不情愿放弃他的看法，即使有足够的证据反驳他。

我们需要的是同意反对意见、公平评价并能带领我们进入统计科学的方法学。当我在前面组织数据、决定平均值、作出图表时，我的意见确实是收集统计数。因此，简单地收集统计数是不够的，除非你对可能得到公平答案的某些原理专门熟悉，否则你仍会出错。然而这些原理是相当简单的。大数法则收集尽可能多的数据并计算出平均值。某些情况下，你能够相当随机地的把完全不同的数据分成两类，一类表示有利的结果，其它表示不利的结果。然后，假如你收集了大量的数据，便能够一个个剔除掉变形的数据。一量你得到平均值，你便得到了接近事实的数字了。这确实是大数法则。

在第二章，我谈过了彩色电视机调谐器的问题。电视机或多或少都有不同，同时没有两台电视是在同样的环境下使用的。一些电视从早到晚开着，一些则专门少使用；一些观众常常从一个频道调到另一个频道，另一些人则专门踏实地看一个频道；一些电视放在厨房里，同时不久就积了一层油烟，另一些则放安置在无尘的卧房里。在如此一个变化巨大的环境里，任何东西都可能造成电视机功能错乱，从生产工序中的一个错误，到一个落进机中的尘垢或厨房中的油污或其它任何东西。不管你如何样紧密地联系每一个单机的故障来研究，你都可不能找出哪一个型号比其它型号的机子更容易出问题。

尽管如此，假如你收集的调谐故障的数据有成千个甚至上万个，同时求出其平均值，那么在制造的好的电视机中，调谐故障的数字会统一的低，而在那些差的电视机中，故障数字会统一的高。这也是大数法则。

统计表明，近年来出生的日本人身高要比第二次世界大战后出生的人高，但仍然有些四十年前出生的日本人身材专门高，就象一些近年出生的人身材专门矮一样。关于日本人身高的精确描述，只能在调查了大量数据并做出比较后才能得出。如此，这些数字便能够讲明，在平均值上，日本人差不多长高了，这才是可信赖的。假如我在前面提到的那位教授能够收集不是一间而是几间医院的数据，他可能会幸免他犯的错误。毫无疑问，他是他自己先入为主的受害者。

在解释数据时，重要的是让数据来讲话。重要的是把你可能会有的任何偏见或理论放在一边，并把手中可能和不可能作出结论的数据划出明显的差不。你能够划出线来考虑，然而在如此做的时候，你不能够强迫数据来支持你的观点。随机原理在数据收集时应用的另一个重要原理是随机的公平的抽样。比如讲，大众媒介访问仅仅是闻名的学者关于他们对运动或事件的反应，这不是构成共众意见的真正民意。为探取民意，你必须随机地选择一些人，记录他们的反应并计算出平均值，这确实是公众民意调查在选择对象必须注意的问题。电视名人或其它名人有时被问到关于他们对一些情况的看法，这些不能被称为公众意见的测试。

在工厂里收集数据也是同样的。假如仅仅在早晨工作情况好时记录数据，或者仅仅记录某一个特定机器的数据差不多上失之偏颇的。

公平的数据符合下列条件：1)它们是带普遍性的，不管在哪里，它们总是一样的。2)它们是可再生的，不管重复测量多少次都得到同样的结果。一个客观的结论是带普遍性的同时是可再生的。QC是“事实操纵”，重要的是用此方法得到事实。

在工厂里，通常是有可能得到大量足够的数据以满足大数法规。在销售和财务部门，要收集足够多的数据也许特不困难，弄得不行，一些不恰当的因素会导致我们得到错误的结论。

有用的答案可靠的数据和客观的结论仅仅是开始，如何样利用它们才是质量操纵的关键。请听下面的故事。第一次世界大战后，日本获得了德国的领土－－塞班岛、帕罗岛和其它南太平洋的岛屿。日本的领土差不多扩大，许多商人热心于到这些岛上查找新的市场。这其中有两位鞋商。其中一位在他到达后不久写信回家：“当地人都打赤脚，因此那儿的人对鞋子没有需求，销售鞋子的前景渺茫”。另一位鞋商写回去的则是：“我们的大运气来了，那个地点的人差不多上光脚的，假如他们相信穿鞋好的话，我们便能够把我们的库存都售光，那个地点的市场特不诱人。”

观看了绝对相同的情况，这两人作出了相反的结论。第一个鞋商的反应因此毫无价值。尽管任何公司都可能考虑到他的报告是有讲服力的，同时他的叙述在逻辑上讲也是无可反驳的，然而毫无用处。什么缘故会产生两个如此完全不同的反应呢？

它们之间的不同来源于对你想干什么的目的的理解上。显然，这两个人是被派到南太平洋去销售鞋子的，他们的任务是决定如何样在那儿销售鞋子而不是简单地报告情况。

第二个鞋商明白他的任务是什么。假如他发觉岛上的人都穿着鞋子，他仍然会报告讲鞋子能够销售出去。他也许会讲他特不幸运地发觉那儿的每个人都穿着鞋子，因此就没有必要向他们从头介绍“鞋子”如此一种新产品了。他同时会附加讲假如他带来更好更廉价的鞋子，每个人都会买新鞋来换掉他们正在穿的鞋。他的结论可能会是同样的：市场专门诱人。这种人才是真正的推销商。

QC应用是同样的。在QC中，数据分析的目的是降低次品的数量。在分析数据和找出因果关系时，需要不间断地去做，除非次品率确实降到专门低而且生产的差不多上良好的产品。

一个明白得一些专业知识的人有时可能会走如此一条路：当他发觉可能是造成次品的缘故时，他会特不骄傲地来解释它，然而直到次品率降低下来之前，要明白他讲的是否真实是毫无用处的。人们通常都会解释什么缘故次品没有降低，但却总是停止不前。我们需要的是一个低的次品率，即使我们不明白这是什么缘故。在谈到电视机调谐器的故事时，我叙述了当我们把调谐器放得离喇叭最远时，次品是多么少。这对生产线上的人来讲是一个巨大的关心，即使他们不明白究意是什么缘故。

因此，当次品出现时明白一个技术缘故也是专门有用的，因为某些地点可能关心我们发觉问题。然而在装配线上的工人，他们是不情愿听冗长的解释的，他们等着要具体的降低次品率的方法，解释缘故常常会阻碍他们。车间里的工人对此从不中意。如何样收集有用的数据收集立即就有用的数据的秘密特不简单：所有你要做的确实是去记录和分析现有的情况。比如，假如你改变了温度，你能够记下最先改变的最重要的位置，真实的温度对结果的参考是最简单的。假如你记录所使用的材料的数量，你只要给出特定测试仪所使用的材料的数量。记下仪器填入的方法也是重要的，要看它是一个工序完成的依旧分几步完成的，然后你可描述实际的工序。不要只单单记录所用材料的重量，关于那些有标准重量的材料，每个人操作时的实际结果往往不同。材料投入或增加的方法也必须同时记录下来。

在测试烙铁的温度时，你不仅必须记录烙铁的温度，同时也必须记录电源电压和电烙铁的使用方法。一个连续使用的烙铁，其热量会损失，温度会下降。你若单单记录它的温度，其结果将会有专门大的不同，这取决于其连续工作的程序，同时其形状和其所使用材料的热容量也都会阻碍其温度。

生产制造是一场与可靠性的战斗，也是一场你必须赢的战斗。假如你在试产中获得了一个特定的结果，那么在所有以后的生产中你必须确信你能获得同样的结果。换句话讲，你要保证再生产能力和普遍情况。为了获得可靠的结果，其温度不是理论上的数字，而须有明确的定义和工具来猎取它。你要问“如何样做”而不是“什么缘故”。你不要去找其理由，而要去发觉你完成任务的方法。

为了煮出一锅可口的饭，象所有好的厨师明白的一样，你必须了解用多少米和水。但假如温度也是特定的话，你便会感到迷惑，因为你不明白如何样去获得适当的温度。比这些更重要的是接下来的煮饭步骤：米的种类、所惯用的锅的类型、在旺火中煮多长时刻，等等。假如你按照正确的方法来做，每次你都会得到同样的结果。从QC的观点来看，生产一个产品与煮饭没有什么区不。快餐连锁店日本经常在设立无关税贸易屏障方面受到指控，然而许多外国公司差不多成功地渗透到了日本市场，快餐连锁店确实是一个牢固地占据了日本市场的成功例子。

所有快餐店的分店看起来店面差不多上一样的。然而更重要的是，饭菜的味道也是一样的，其价格也是一样的，同时所有每一个分店的服务差不多上一样的。大多数的雇员差不多上学生同时分时工作。他们没有同意特不的训练，然而他们差不多上用同样的方式来接待顾客。有时你甚至会以为他们都有同样的外表。

其缘故确实是，所有饭菜的成分、制作工序和包装都已在治理人员提供的手册上详尽地描述出来了，雇员们忠实地按手册上的指示去做，因此他们做出来的产品确实是完全相同的了。

在快餐店工作的工人们没有被要求把他们的全身心投入到招待顾客上去。他们只是被要求按照手册上的指示去招待顾客，按照指导书的规定使用语言、采取行动。按照这种方法，即使是一位侍应生因为失去女朋友而情绪不高，或者一位职员受到合作者的指责而激怒，顾客也可不能明白。顾客在离开饭店时只会想着这是一个令人中意同时运作有效的地点。

那个例子所列举的原理特不类似于在质量上剔除不一致的原理：按标准方法工作而不去理会不同的顾客那个事实。顾客形形色色，他们的要求也有可能不同，因此，有些问题不能完全幸免。在一间快餐店，也许有一些食客想悠闲地吃一份麦片粥，他对快餐店里机械式的饭菜会感到愤概。

当这类问题出现时，一个QC循环能够作出补救，它能关心找到好的方法来提供更好的服务。象如此的情况的讨论可在任何时刻作出具体的回答来满足所有的顾客。简单地告诉工人们尽力去做是不行的，因为每个人关于“努力去做”有他自己的解释。在那个地点又一次看到，可再生产能力和普遍适用性的原理被证明是有决定性的作用的。第五章来自最高领导层发动三十多年前，质量操纵介绍到了日本。在这些年里，我们差不多积存了大量的经验和关于事实上践的KNOW－HOW(技术情报)。在最重要的教训中，我们了解到QC能对任何组织——不管是大的依旧小的——有效。然而假如没有最高领导层的发动和支持，它要成功也是不可能的。

尽管质量操纵的重要性差不多得到了广泛的证明，但它仍然特不脆弱、相当粗糙，它不能一下子就显现荣耀。它只被那些忙于生产线质量项目的人们所采纳。一旦生产上出了什么差错，大多数人都会认为这是由于他们的失误造成的。直到最近，仍有许多人相信质量操纵是多余的。他们认为只要那些负责生产线的人或在车间里工作的人能足够地殷勤，次品将会专门少。他们宁可把注意力集中在检查工作上，去发觉和去除次品。然而假如检查不慎重，那么次品将会专门快地出现在市场上。因此，要做好这项工作，看起来要比质量操纵危险得多。这使人想起救火员的工作——一队救火员冲进火堆，抢救被火围困的居民，扑灭烈火和浓烟，最终赢得所有人的夸奖！这一切，使得那些不知疲乏的日常忙于防火工作的人们暗然失色，他们平常的努力却没人歌颂。质量操纵也一样，只有所有的情况都走向正轨，采纳质量操纵的努力才被视为因此。这确实是什么缘故公司最高领导层在质量操纵上要带头，并制定出迈向事实上践的具体步骤专门重要的一个缘故。

有一间公司曾向我咨询如何样才能最成功的实施质量操纵。我建议他们把工作任务包括训练和适应性列成表。然而却不知我的意见并不被所有工人同意。为了求得进展，然后我建议这间公司在某个月份——漫长的质量操纵战役每年十一月份召开——把这间公司的几间工厂里的工人们召集在一起，就象开一个盛大的宴会。那个打算要在三个月前宣布。

我建议到，在那个会上，应该由董事长作一篇演讲。因此每一间工厂的经理们也要出席。这些经理要给出他们工厂的行动规划并报告他们的质量操纵现状，同时给出下一年度他们要达到的目标。

如此就把工厂的经理们推在了焦点上。在公司其他人面前，他们就必须叙述他们在一年中所欲达到改进的意图。其目标不能太野心勃勃，否则其他人会发觉这专门难完成。另一方面，假如目标太慎重，人们也会笑话他们。此外，所有的报告都要记录下来同时打印分类。所有这些都让工厂的经营者们认真地考虑其决心并预备其报告。请特不注意，我已给了他们三个月的考虑余地。有一些人是在最后一分钟才预备完成其发言的。但从整体上看，他们所有人都作出了极佳的表演。用那个方法，工厂经理们的训练是实际完成了。下一年，则要求总工程师发表其部门关于产品开发和设计中质量操纵的演讲。由于事先明白了他们的先后顺序，他们就有比经营者更多的时刻来预备了。在第二个质量操纵年里，所有的发言都须有新意。第三年，则轮到国内销售经理们了。

一旦用这种方法完成了对公司治理者们的QC训练，剩下的就容易了。当被邀请的不处的学者来讲QC课时，雇员们专门自然地来参加，从上到下对质量操纵感兴趣了。

因此，所有这些的催化剂差不多上董事长本人。他参加了为最高层治理人员设置的人事质量操纵课程，他为他的下级作出了榜样。今天，在许多公司，QC最具活力的话，则其质量的提高也最显著。你便可确信，最高治理层显示了巨大的热情并作了发动。在日本，新年迎新会的两年一度的质量操纵年是由“日本科学家和工程师联合会”与“日本标准协会”赞助发起的。更为有意义的是，参加者多数差不多上公司董事长和最高行政治理者。

最高层行政长官的发动，在美国，关于质量操纵运动的扩展也是可信赖的。从日本人的观点看，如此做看起来大概是专门自然的。然而在美国则专门不同，行业的差不界限特不明显。质量操纵长期以来是由专家考虑的工作，而专门少有其他人对此表示兴趣。尽管如此，一旦QC小组活动证明了其有效性，情况便会完全改变。正如许多公司发觉QC小组在任何工作场所专门好地工作之后，他们开始鼓舞把其作为治理的一个工具。

组织QC小组对治理人员的QC培训完成后，下一步是在工人中组织QC小组。QC小组活动的形式在一个公司与另一个公司不同。然而，为使他们成功，QC成员应该学会我在第四章讲过的差不多的QC“工具”，包括差不多的收集数据的方法和工序统计、因果图与帕列托图的绘制。要掌握这些工具并非专门难，他们只要明白差不多的数学四则运算——手中拿着一个简单的计算器——并学会如何样绘图。

对初学者来讲，学会这些差不多方法只需花十到二十个小时。重要的是，每个人都须亲自计算并作出图来。就象开车一样，掌握质量操纵的工具不能由不人代替，他要始终抓住第一手数据和出现的因素。即使初学者有时会意外地发觉质量改进的线索，他以后也会被欺骗。发觉一条线索的乐趣是令人兴