质量工程（QE, Quality Engineering）
质量工程（Quality Engineering，简称 QE）
是一种以工程方法为核心的质量管理实践，
其目标不是在产品完成后“找出不良”，
而是在设计、制程与系统阶段，预防缺陷的发生。
与传统“品质检验”不同，质量工程强调：
质量不是靠检出来的，而是靠工程设计出来的。
一、什么是质量工程？
质量工程并不是一个单一工具或岗位名称，
而是一套将统计方法、工程分析与系统思维
应用于产品与制程的综合实践。
它关注的核心问题包括：
- 制程是否天生稳定？
- 设计是否对变异具有鲁棒性？
- 量测数据是否可信？
- 问题是否能在客户之前被发现并消除？
因此，QE 的工作重心往往在：
- 产品与制程的前期阶段
- 问题发生之前，而不是之后
二、质量工程 vs 品质检验（QC）的根本差异
| 项目 | 质量工程（QE） | 品质检验（QC） |
|---|---|---|
| 关注阶段 | 设计与制程阶段 | 生产完成后 |
| 核心目标 | 预防缺陷 | 筛选不良 |
| 主要手段 | 工程分析、统计方法 | 检验、判定 |
| 价值体现 | 长期稳定与低成本 | 短期风险控制 |
QC 解决“已经发生的问题”，
QE 解决“为什么会发生问题”。
三、质量工程的核心关注点
1. 变异（Variation）
质量工程的第一性原理是：
一切质量问题，本质上都是变异问题。
QE 关注变异的来源、放大机制与控制方法，
而不仅仅是结果是否合格。
2. 制程能力
通过 Cp、Cpk 等指标，
QE 评估制程是否具备长期稳定满足规格的能力。
3. 数据可信度
没有可靠的量测系统，
再漂亮的数据分析都毫无意义，
因此 MSA 是质量工程的基础。
4. 系统性预防
QE 强调通过系统设计，
让错误“更难发生”，而不是靠人记住不犯错。
四、质量工程常用的方法与工具
- MSA（测量系统分析）
- SPC（统计过程控制）
- Cp / Cpk 制程能力分析
- FMEA（失效模式与影响分析）
- DOE（实验设计）
- 问题解决方法（5 Why、因果分析）
这些工具并不是孤立使用，
而是服务于一个目标：
让制程“天生就对”。
五、质量工程在产品生命周期中的角色
1. 新产品导入（NPI）阶段
- 参与设计评审
- 识别潜在质量风险
- 规划关键质量特性（CTQ）
- 建立量测与控制策略
2. 量产阶段
- 监控制程能力
- 分析异常波动
- 推动系统性改善
3. 客户与供应链阶段
- 与供应商共同改善制程能力
- 处理系统性客户问题
- 避免问题重复发生
六、质量工程师（QE）在组织中的典型角色
在实际组织中，QE 通常具备以下特征：
- 横向协作，而非线性管理
- 影响力来自专业，而非职权
- 需要在质量、工程、生产之间取得平衡
这也解释了为什么：
好的 QE，往往不是“最忙的”，但一定是“最关键的”。
七、质量工程常见误区
- 把 QE 当成高级 QC
- 只做数据分析，不推动系统改善
- 工具很多，但没有工程判断
- 把质量责任完全推给 QE
真正的质量工程，
不是“多一个岗位”，
而是改变解决问题的方式。
八、质量工程与质量文化的关系
没有质量文化，质量工程很难落地；
没有质量工程，质量文化容易变成口号。
两者的关系是：
质量工程提供方法，质量文化决定这些方法会不会被认真使用。
九、总结
质量工程（QE）
是一种将质量问题前移、系统化、工程化的思维方式。
- 它不追求“零问题”，而是追求“可预测、可控制”
- 它不依赖英雄，而依赖系统设计
- 它让质量从成本中心，转变为竞争优势
当一个组织真正理解并实践质量工程时，
品质不再是一种负担，
而是产品与流程自然呈现的结果。