汽车行业中的统计技术
资深六西格玛咨询专家 周暐
2002年以来,中国的汽车行业逐步成为一个辉煌的行业,各汽车公司及其零部件供应厂家在中国民众的购车热潮中成为最大的赢家,几乎每个车厂的大部分车型都成为大众的关注,预计这股热潮将伴随着中国经济的持续发展而继续一段时间。
即使在这种大好形势下,我们必须清醒地认识到,目前的热度是不可能永远下去的。在随着WTO进程的发展,随着百姓的购车水平的提高,国内的汽车行业将会面临巨大的挑战。挑战之一就是:汽车供应链上整车厂和零件供应商如何针对日益激烈的竞争而增加汽车整个供应链的质量管理能力并与国际接轨。
作为汽车供应链龙头的整车厂,其面临着如何引导和推动整个供应链的质量管理体系发展,共同实现“预防缺陷,持续改进,减少整个供应链的变异和浪费”的目标,最终达到用户满意。而对汽车供应链上的最广大的零部件供应商,其面对的诸多问题之一就是如何应对不同的汽车整车厂的不同的质量管理体系要求。
从通用、德尔福、丰田、本田等美日领袖型企业的成功经历来看,基于数据驱动的持续改善活动是它们长期保持竞争力的法宝之一。汽车行业一向非常重视数据分析,如早期的行业规范TS16949质量体系的五大工具手册中,就有两类(“测量系统分析”和“统计过程控制”)是专门从统计分析的层面上介绍质量改进的作用和方法。近年来在汽车业界逐步兴起的基于JMP等统计软件的六西格玛运动也体现了这个特点。
与美日企业相比,中国的汽车行业在这方面的差距非常明显。因为长期以来,中国人习惯了“拍胸脯式”的服从命令的工作模式和“拍脑袋式”的经验导向的思维方式。哪怕有些领导意识到这一缺点,想扭转这一局面,也常常会无奈地发现员工素质差异很大,尤其是不具备相当的统计分析技能。
幸运的是,信息技术的飞速发展为我们缩小差距、提升质量提供了契机。以高端统计分析工具JMP为代表的桌面式统计软件在奇瑞等国内汽车企业中日益普及,大大减轻了广大非统计专业的工程技术人员的数据计算负担。更重要的是,应用JMP软件提供的图形分析技术、高级试验设计等工具,企业可以用科学客观的分析思路,解决之前长期被困扰的很多实际质量问题,劣质成本成倍下降,生产效率显著提高。
下面将结合一个成功案例帮助大家理解如何在汽车行业中应用统计技术。
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