优SQE供应商质量管理

SQE供应商质量管理SQE工作范畴SQE供货商管理工程师——（SupplierQualityEngineer）

1、必须要有供应商跟踪的方式，质量问题独立处理的方法；2、高级职位必须要有成本控制、质量控制管理的清晰思路与意识、坚持的原则底线；3、供应商的内部品质管理流程、以及可能出现的问题对应方式。4、稳定性的保证手段。补充：1、SQE负责保障供应商所供原材料的质量，在进料检验、生产过程检验、客户抱怨等，只要是由于供应商供货物料质量缺陷引发的，都要及时反馈供应商要求其改善；2、SQE负责追踪确认供应商的改善报告（8D）及实施效果，必要时可进行现场审核检查；3、SQE负责制定进货检验部门（IQC）的检验规范及检验计划，并适时对检验员进行培训指导；4、SQE可以参与供应商初始样品的评估放行工作；5、SQE每个月或每个季度，对现有供应商的质量状况进行统计评分，对评分较低的供应商提出限期改善要求；6、SQE参与新供应商开发与审核，与采购、研发部门一起对新供应商进行考核打分，确定其是否可以成为合格供应商。SQE供应商质量管理工程师当前现实中SQE角色:•消防队员•工程人员•审核员、辅导员•协调员•检验员•项目工程师•供应商开发•医师SQE当前在企业中的归属部门质量部采购部供应链管理部绩效管理部独立IQC跨部门项目组SQE的视角(关注点)新产品项目物料质量客户部门关系采购技术/规格质量体系环保法令法规SQE工作职责说明1.推动供应商内部质量改善1.1推动供应商成立完善的质量保证小组.1.2供应商过程变更及材质变更的确认管控动作.1.3新材料及变更材料的管控.1.4推动厂商导入常用的质量工具，SPC,6Sigma等品管手法。1.5材料质量目标达成状况的改善及检讨。1.6不合格项目的改善确认动作。1.7材料异常的处理及成效的确认。1.8往来供应商的品质管控。1.9供应商风险评估。（资深SQE）特别声明：供应商质量管理不是SQE一个群体就能够做好的事情2.推行执行SQM的系统程序文件.2.1供应商的评监，择优选择厂商。(不一定所有的SQE都能够)2.2供应商的定期及特殊审核的执行。2.3供应商的辅导，提升质量。2.4执行供应商的奖罚措施。(不一定所有的SQE都能够)2.5建立完善规范的材料进料检验程序及QIP。2.6外协厂商SOP（作业指导书）、QC工程图的制订。3.报表执行3.1每月的供应商等级评比。3.2每年的供应商等级评比。3.3供应商MBR,QBR会议的召开。3.48DReport的发出及时效管控及改善效果的跟进。3.5供应商质量月报，FAR报表，信赖性报表的跟催及确认扩展要求专职审核员Auditor专职供应商辅导员（品质，交付，技术，运作---STA）JQE—连接供应商、本公司和客户端的所有交付环节项目SQE—专门负责新产品项目中与供应商的协同开发供应链协调员优秀SQE胜任需要掌握的知识结构4.1QC七大手法；4.28DReport编写；4.3辅导稽核技巧；4.4五大工具：MSA、APQP、SPC、FMEA、PPAP；4.5各类质量体系，如ISO9001、ISO/TS16949、ISO14001、ISO17025等；4.6专业、技术、公正(此点最为重要)优秀SQE掌握的知识结构新的环境下供应商管理角色越来越多地由专门化的职能人员来承担，一个标志性的职能就是供应商质量管理工程师-SQE。SQE的应运而生已经有数年了，目前企业对这一职位的需求在不断增加。但是对于这一个职位，往往是只有要求，没有规范，靠SQE的自主经验以及和采购人员、产品品质人员的共同协调,很多SQE的上岗是由以往的工作转行,没有接受过系统培训。SQE供应商质量管理流程1、衡量供应商的质量品质结果的衡量--产品质量的测定品质过程能力指数Ca、Cp、Cpk、Ppk、Cmk及其应用品质测量的方法和程序抽样计划测量系统分析（MSA）介绍品质过程的衡量--质量保证体系的评审基于流程的ISO9000、ISO/TS16949质量体系产品质量先期策划APQP的概念及方法评审的流程2、分析供应商的质量过程能力指数分析基于供应链的流程分析运用SPC识别质量变异运用FMEA识别质量变异3、提升供应商的质量解决质量问题建立组织架构和机制质量问题改进小组—团队、任务、计划和授权因果关系图差错防止实验设计法DOE预防质量问题从营运体系的角度帮助供应商建立：¨供应链上下游的技术和标准的一体化¨共享的信息通道和作业流程¨基于标准化的流程管理从产品和工艺的角度帮助供应商建立：¨产品的鲁棒设计¨工艺的鲁棒设计从组织和团队的角度帮助供应商建立：¨以品质为核心的企业文化和激励制度¨完善的绩效管理¨有效的培训和员工发展SQE五大工具1.MSAMSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。一、测量系统分析在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统，否则，不管我们采用什么样的分析方法，最终都可能导致错误的分析结果。在ISO10012-2和QS9000中，都对测量系统的质量保证作出了相应的要求，要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。测量系统特性类别有F、S级别，另外其评价方法有小样法、双性、线性等。分析工具在进行MSA分析时，推荐使用Minitab软件来分析变异源并计算GageR&R和P/T。并且根据测量部件的特性，可以对交叉型和嵌套型部件分别做测量系统分析。另外，Minitab软件在分析量具的线性和偏倚研究以及量具的分辨率上也提供很完善的功能，用户可以从图形准确且直观的看出量具的信息。MSA的基本内容数据是通过测量获得的,对测量定义是：测量是赋值给具体事物以表示他们之间关于特殊特性的关系。这个定义由C．Eisenhart首次给出。赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。从测量的定义可以看出，除了具体事物外，参于测量过程还应有量具、使用量具的合格操作者和规定的操作程序，以及一些必要的设备和软件，再把它们组合起来完成赋值的功能，获得测量数据。这样的测量过程可以看作为一个数据制造过程，它产生的数据就是该过程的输出。这样的测量过程又称为测量系统。它的完整叙述是：用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、夹具、软件、人员、环境和假设的集合，用来获得测量结果的整个过程称为测量过程或测量系统。众所周知，在影响产品质量特征值变异的六个基本质量因素(人、机器、材料、操作方法、测量和环境)中，测量是其中之一。与其它五种基本质量因素所不同的是，测量因素对工序质量特征值的影响独立于五种基本质量因素综合作用的工序加工过程，这就使得单独对测量系统的研究成为可能。而正确的测量，永远是质量改进的第一步。如果没有科学的测量系统评价方法，缺少对测量系统的有效控制，质量改进就失去了基本的前提。为此，进行测量系统分析就成了企业实现连续质量改进的必经之路。近年来，测量系统分析已逐渐成为企业质量改进中的一项重要工作，企业界和学术界都对测量系统分析给予了足够的重视。测量系统分析也已成为美国三大汽车公司质量体系QS9000的要素之一，是6σ质量计划的一项重要内容。目前，以通用电气(GE)为代表的6σ连续质量改进计划模式即为：确认(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)和控制(Control)，简称DMAIC。从统计质量管理的角度来看，测量系统分析实质上属于变异分析的范畴，即分析测量系统所带来的变异相对于工序过程总变异的大小，以确保工序过程的主要变异源于工序过程本身，而非测量系统，并且测量系统能力可以满足工序要求。测量系统分析，针对的是整个测量系统的稳定性和准确性，它需要分析测量系统的位置变差、宽度变差。在位置变差中包括测量系统的偏倚、稳定性和线性。在宽度变差中包括测量系统的重复性、再现性。测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。测量后能够给出具体的测量数值的为计量型测量系统；只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。“计量型”测量系统分析通常包括偏倚(Bias)、稳定性(Stability)、线性(Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability＆Reproducibility，简称R＆R)。在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。“计数型”测量系统分析通常利用假设检验分析法来进行判定。MSA之统计特性1．测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性。2．测量系统的变差必须比制造过程的变差小。3．变差应小于公差带。4．测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一。5．测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化。若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。MSA的指标1．量具重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的变差。2．量具再现性：指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。3．稳定性：指测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。4．偏倚:指同一操作人员使用相同量具，测量同一零件之相同特性多次数所得平均值与采用更精密仪器测量同一零件之相同特性所得之平均值之差，即测量结果的观测平均值与基准值的差值，也就是我们通常所称的“准确度”。5．线性：指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化MSA时机1）.新生产之产品PV有不同时;2）.新仪器，EV有不同时;3）.新操作人员，AV有不同时;4）.易损耗之仪器必须注意其分析频率。R&R之分析决定研究主要变差形态的对象。使用"全距及平均数"或"变差数分析"方法对量具进行分析。于制程中随机抽取被测定材料需属统一制程。选2-3位操作员在不知情的状况下使用校验合格的量具分别对10个零件进行测量,测试人员将操作员所读数据进行记录,研究其重复性及再现性(作业员应熟悉并了解一般操作程序,避免因操作不一致而影响系统的可靠度)同时评估量具对不同操作员熟练度。针对重要特性(尤指是有特殊符号指定者)所使用量具的精确度应是被测量物品公差的1/10,(即其最小刻度应能读到1/10过程变差或规格公差较小者;如:过程中所需量具读数的精确度是0.01m/m,则测量应选择精确度为0.001m/m),以避免量具的鉴别力不足，一般之特性者所使用量具的精确度应是被测量物品公差的1/5。试验完后,测试人员将量具的重复性及再现性数据进行计算如附件一(R&R数据表),附件二(R&R分析报告),依公式计算并作成-R管制图或直接用表计算即可。结果分析1)当重复性(EV)变差值大于再现性(AV)时:量具的结构需在设计增强。量具的夹紧或零件定位的方式(检验点)需加以改善。量具应加以保养。2)当再现性(AV)变差值大于重复性(EV)时: