质量（Quality）是什么？
质量（Quality）
质量（Quality）是现代管理、工程、生产以及服务体系中的核心概念，指产品或服务满足明确或隐含需求的程度。质量不仅涉及符合性，也包括可靠性、耐久性、感知体验、稳定性以及顾客对价值的整体感受。因此，质量既是一组技术性的指标，也是影响顾客满意度、企业竞争力、社会资源消耗的重要因素。
目录
1. 质量的定义与发展
质量的概念经历长期演变，从最初的“符合规格”扩展为今天的“满足需求、创造价值”。美国质量大师朱兰（Joseph Juran）提出质量是“适用性”（fitness for use）；戴明（W. Edwards Deming）强调“通过减少变差来改进质量”；菲利普·克劳斯比（Philip Crosby）更将质量视为“零缺陷目标”。
1.1 质量的历史阶段
- 检验时代——通过最终检验筛选不良品。
- 统计时代——休哈特引入控制图，促进过程质量的统计化。
- 全面质量时代——从工具到文化，质量成为组织战略。
- 数字时代——数据驱动、智能制造推动质量形态转变。
2. 质量的维度
质量包含多个维度，用于反映顾客需求的不同侧面：
- 性能（Performance）
- 可靠性（Reliability）
- 一致性/符合性（Conformance）
- 耐久性（Durability）
- 感知质量（Perceived Quality）
- 服务性与易维修性（Serviceability）
这些维度支撑了企业对于产品与服务设计的讨论，也直接影响六西格玛、精益生产与供应链质量策略。
3. 质量管理大师与思想演进
质量管理的发展离不开一系列大师的贡献：
3.1 Walter A. Shewhart（休哈特）
提出控制图与“特殊原因 vs. 普通原因”概念，为现代 SPC 奠基。
3.2 W. Edwards Deming（戴明）
强调系统思维、领导责任和“减少变差”；提出著名的戴明十四要点。
3.3 Joseph Juran（朱兰）
提出质量三部曲：质量规划、质量控制、质量改进。
3.4 Philip B. Crosby（克劳斯比）
提出“零缺陷”、推行责任化的质量文化建设。
3.5 Kaoru Ishikawa（石川馨）
提出质量圈、鱼骨图等工具，推动基层参与质量改进。
4. 全面质量管理（TQM）
TQM 将质量视为组织的长期战略，通过文化、制度、方法推动持续改进。
- 全员参与
- 顾客导向
- 流程思维
- 持续改进（Kaizen）
5. 六西格玛（Six Sigma）
六西格玛是一套以数据为基础的系统方法，通过减少变差与缺陷，实现流程能力的显著提升。六西格玛以 DMAIC 为核心方法，包括定义（Define）、测量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）、控制（Control）。六西格玛着重统计方法、过程能力指标（Cp、Cpk）与项目治理。
详见：优思学院·六西格玛课程
6. 精益生产与质量
精益生产（Lean）强调消除浪费、提高流程速度、增加价值。其核心包括价值流管理、准时化（JIT）、自働化、看板系统与持续改进文化。
详见：优思学院·精益管理体系
7. 统计过程控制（SPC）
SPC 是质量管理技术的基础，由休哈特提出，通过监测过程的统计波动来判断过程是否受控。
7.1 控制图的类型
- Xbar-R 图、Xbar-S 图
- Individuals & MR 图
- p 图、np 图、c 图、u 图
控制图的目的是区分正常波动与异常波动，避免过度调整。
统计基础如标准差、控制限的概念，可参考 SPC 文献 fileciteturn0file3。
8. 测量系统分析（MSA）
MSA 用于判断测量系统是否足够稳定、准确、重复、再现，避免“量不准”导致的错误改善。
- 重复性（Repeatability）
- 再现性（Reproducibility）
- 线性、偏倚、稳定性
MSA 是六西格玛常规工具之一，也见于 Green Belt 技术资料 fileciteturn0file5。
9. 质量成本（COQ）
质量成本（Cost of Quality）包含四类：
- 预防成本（Prevention）
- 鉴定成本（Appraisal）
- 内部失败成本（Internal Failure）
- 外部失败成本（External Failure）
通过持续改进与流程设计优化，组织可显著降低 COQ，提高盈利能力。
10. 质量管理体系（ISO 9001）
ISO 9001 是全球通用的质量管理体系标准，强调基于风险的思维、顾客导向与过程方法，通过标准化流程提升一致性与可靠性。
11. 制造业与服务业的质量特点
11.1 制造业质量特点
- 量化指标多（尺寸、重量、耐久性）
- 过程稳定性影响大
- 供应链质量是关键
11.2 服务业质量特点
- 更多依赖人为因素
- 体验与互动性强
- 不可库存，必须一次做好
12. 质量管理的未来趋势
- 人工智能质量预测
- 数字孪生与虚拟验证
- 供应链韧性与生态质量协同
- ESG 驱动下的可持续质量
未来的质量管理将更加自动化、智能化，并与经营战略深度融合。
参考文献
- 《Statistical Process Control for Right-Brain Thinkers》
- 《Six Sigma Advanced Tools for Black Belts》
- 《Statistical Quality Control for the Six Sigma Green Belt》
- 《The Six Sigma Handbook》