对电子产品市场不良数据处理的研究

朱煜辰

上海交通大学

对电子产品市场不良数据处理的研究

朱煜辰

上海交通大学

电子产品的市场不良数据是对电子产品质量反馈的重要信息,它反映了电子产品销售到市场上后存在的质量问题和为迎合市场的特定需求时产品存在的不足。首先对不良数据的重要特征进行分析，对不良数据的收集方法进行了总结，在此基础上，介绍了不良数据处理的常用工具——帕累托图、饼图、Excel软件等，最后，通过一个具体的实例（监视摄像头机芯），讨论了不良数据收集、使用分析工具对其进行相应分析的全过程，从而为及时地了解产品上市后的状况，为改善产品质量提供了重要依据。

市场不良数据；电子产品；质量

引言

随着科技的迅速发展，电路板的集成化技术正在不断的进步，带有各种功能的集成芯片在有限大小的电路板上的密集而又合理的排布使得电子产品趋于多功能化。基于电子产品多功能化的实现使得消费者在挑选电子产品时的选择性更加多样化，从而加剧了行业内各个品牌间的竞争。在两款产品其功能差异并不大的情况下，消费者更多关注的则是电子产品的价格和产品品质，廉价且又高质量的产品将会是消费者的首选。

对一款电子产品来说，产品的质量就是产品的灵魂，相信任何一位消费者都不想有着购买产品后发现产品存在这个或那个毛病而影响使用的不愉快经历。从经济效益上来看，一个品牌的质量从很大程度上影响着该品牌的口碑进而间接影响着销售业绩，因此对生产型的企业来说，对产品品质的把握非常地重要，作为产品品质的信息反馈，收集并分析产品的市场不良数据的重要性则不言而喻。

1.市场不良数据包含的信息

1.1 不良率

不良率是反映产品质量好坏的重要指标，从不良率的计算公式来看，不良率=不良数/销售数*100%，作为等式的分子和分母，产品的不良数和销售数同时影响着不良率的高低。在进行不良率的计算时，大多数企业都采用PPM（parts permillion），即百万分之一作为单位来进行不良率高低的衡量。如有一批销售到市场上的产品发生了一台不良，当销售数为1000台和10000台时，其不良率的数值将会大相径庭。

1.2 不良症状

电子产品的不良症状记录了产品在使用过程中发生故障时的现象，是针对不良产品所存在的问题进行进一步分析的关键信息。对一款电子产品来说，同一种不良症状的频繁发生可能暗示着该产品存在着某种品质上的缺陷。

有些产品在发生不良时并不仅仅只带有一种不良症状，有时会伴随着2～3种不同的不良症状同时发生，在不良症状间也可能存在这相关性，因此对不良发生时的症状记录十分重要。

1.3 不良发生的条件

电子产品不良发生的条件包括了不良发生的时间、场所、环境温度、使用电源环境以及客户在使用时的操作状况等，它是判别产品是否真正存在不良和再现不良症状的重要依据。

由于电子产品的设计离不开半导体技术，而温度对半导体的工作有着很大的影响，因此对电子产品来说它们都有着各自的工作极限条件，对不良发生时的条件的记录就能区分出产品在发生不良时是否超出了使用规格。如果说不良是在规格内发生的，那么毋庸置疑肯定是某个元件发生了问题，或者是机械设计上出现了缺陷又或者是产品在某个特定环境下的电磁兼容性不够好。如果不良是在规格外发生的，那么对使用条件数据的长期收集和观察就能分析出在某一特定的条件下产品是否存在着倾向性症状的发生，可以对改善和升级产品的设计起到一定的帮助。

1.4 客户信息

由于市场上对电子产品的需求不同，因此客户的类型也不同。就民用产品来说，购买产品的客户一般都为自然人，它的销售状况也较为分散。而对于专业类的电子技术产品来说，则大多数是由企业出资进行购买或用作二次加工生产出新的产品出售，或作为企业建设设施进行使用，其购买的量一般较大且比较集中。

通过对电子产品客户名称信息的掌握可以归纳出这些不良问题是否都集中发生在同一家客户身上，这些数据可以帮助生产厂家进行判别不良发生的原因是由于客户使用不当造成的还是产品本身的质量原因造成（或者客户的使用条件较为特殊造成的），以此可对产品的不良责任归属进行区分。

2.不良数据的收集

产品的市场不良数据作为产品品质的反馈，是改善产品质量的窗口，也是企业制定战略目标的重要依据。处于互联网发展迅速的信息时代的今天，我们每天都在接受并传送着各种各样的信息。我们可以通过看新闻，阅读报纸，会议交流等多种方式来获取我们所需要的情报和信息，对于不良数据的收集也是如此，其收集方式是多渠道的。在收集到的信息中包含着主要部分和次要部分，有些次要的信息只是为了更精确地定位主要信息，有些则是冗余。对于电子产品的市场不良数据的收集最常见的有以下几种方式：

2.1 使用数据库进行收集

一些知名电子品牌的销售企业，都会设有官方的服务网站和维修站点对销售出的产品进行售后服务。而这些服务点和维修站点往往都建有数据库，在完成维修工作和客户服务后相关工作人员都会将相关内容记录下来并上传到公司的内部数据库，以供今后的查询。

通过对数据库的管理和下载就可以得到这些情报，进而了解各维修站点的修理情况和产品的不良状况以及了解客户对某产品的满意度。使用数据库进行数据的收集是最及时的也是使用最为频繁的收集方式之一。

2.2 通过会议进行收集

除了通过数据库进行情报的收集外，会议交流也是一种收集并更新数据的重要方式。为了了解产品在市场上的状况并提高产品的品质，企业一般都会每季度、每月甚至每周一次地召开定例会。会议有时可能只是公司内部之间的交流，有时可能会有其他业务相关联的公司，如供应商、经销商等共同参与来讨论产品存在的问题，市场上的销售情况、不良情况等，以及针对存在的问题如何进行改善。有时供应商与经销商方面掌握着最新的情报而数据库上没有，因此通过会议交流所得到的情报和资料也是对数据库上获取的数据的一个补充和更新。

通过以上这些途径，企业能及时地了解市场上最新的不良信息，从而能有助于企业进行及时地分析并作出对应，防止不良的扩散及更多不良的发生，为产品在质量方面留下好的口碑，对促进产品的销售起到了相当大的作用。

3.不良数据的处理

3.1 数据的筛选

在进行数据的收集时，我们总希望对数据的记录能够越详细越好，数据的完整度越高就越容易帮助我们找出潜在的规律并分析出原因。然而在收集到的大量数据中，存在着信息“过载”的情况，有些信息并不是我们所关心的并能加以利用的，因此为了得到我们所需要的那部分有用的数据，还需要对收集的数据进行筛选。

微软的办公软件Microsoftoffice在这方面提供了很大的便利，通过对Excel软件的操作将所有数据汇总在一个sheet内，再进行关键词的筛选就能将那些过载的和重要程度低的数据过滤掉，得到真正有用的那部分。

3.2 分析工具的运用

3.2.1 帕累托图的运用

帕累托图又称排列图，是以意大利经济学家V.Pareto的名字而命名的。它以帕累托原则为基础而绘制，通常被用来寻找关键原因、关键问题和确认改善效果。

早在1878年V.Pareto通过观察和研究提出：社会财富的80%掌握在20%的人手中，而余下的80%的人只占有20%的财富，此原则就是著名的帕累托原则。

后来经过人们长时间使用观察发现此原则同样适用于社会、经济、质量等各个领域。利用帕累托原则制成帕累托图可以直观地找出引起质量不良的主要原因。

如，某公司是一家生产监视摄像头机芯的大型制造型企业，每年都有新机种在进行研发投入，但同时每年也都有很多数量的不良产品在市场上发生。为了弄清这些不良是由哪些机种所引起的，对该公司近3年半的市场上的不良修理数据（表3.1）进行了统计并制成了不良修理台数比较的帕累托图（图3.1）。

表3.1市场不良修理数据表

通过图表分析，可以清楚的看到，该公司3年半来主要发生的不良修理都集中在A～F这6个机种之间，约占79%，而且A～F这6个机种都属于旧机种，因此不良发生的主要原因还是出在旧机种上（如图3.1，表3.1）。

为了进一步分析不良发生的原因，对A～F机种的不良症状数据进行了收集并制成帕累托图（图3.2）后发现：在A～F机种中都存在共同的不良症状“无法开机”和“无图像”这两大不良症状，这两种症状加起来的累计百分比达到了86.8%。

通过连续2次对帕累托图的使用便可以得出这样一个结论：该公司近3年半来在市场上主要的不良修理分别是由A～F机种“无法开机”和“无图像”的原因造成的，通过对引起这两种症状的原因进行进一步的分析便可以找出引起市场上不良的关键原因。

3.2.2 饼图的运用

饼图是使用office软件进行数据处理时最常用的一个工具，用来统计各项的大小和各项大小所占总项的比例。

通过之前帕累托图的分析，得出了A～F机种“无法开机”和“无图像”的不良症状是造成市场上主要不良修理的关键。现在利用饼图分别对这两种不良症状在修理时候更换的元件进行分析，就能统计出这两种症状主要的原因是出在哪几个元件上。

先对“无法开机”症状修理所更换的元件进行统计，如图3.3，从图中可以看出总的元件更换件数是4666件，其中不良症状中A元件的更换数量为1915件，占了约41%、B元件的更换数量为955件，占了约21%，两者总和达到了62%。

由于在修理的过程中一台不良产品可能会更换多个元件，所以该不良症状元件更换的件数从数量上超过了该不良症状引起的不良修理的台数。

同样，对“无图像”症状的修理元件进行统计，如图3.4，可以得出元件更换总数目是1184件，其中E元件和C元件的更换数目分别占了35%和33%，两者总数占了68%，是引起“无图像”症状的主要原因。

进一步，利用饼图统计出的数字可以算出如下表3.2所示的加权百分比的数值，A、B、C、D、E这5种元件累计百分比达到了95.9%。

表3.2 修理替换的各元件的加权百分比

4.结论

通过一系列的数据处理过程，从不良数据的收集、冗余信息的筛选（剔除）、并使用帕累托图和饼图作为数据分析工具对收集到的不良数据进行统计分析后可以得出这样一个结论：市场上约有79%的不良产品来自于A～F这6个机种的修理，而在这6个机种中“无法开机”和“无图像”的不良症状占到了这6个机种中所有不良症状的86.8%。而导致这些不良症状产生的元件主要是由A、B、C、D、E这5种元件，其累计百分比达到了95.9%。

实验和数据是在研究科学问题中最有说服力的证据，虽然在以上的这些数据中可能存在着个别的信息错误，修理元件的错误更换等可能存在的因素，但以上对不良数据的分析大体上还是能反映出市场上存在的不良情况：由于A、B、C、D、E等这五种元件的原因，造成了市场上大部分不良产品的发生。

引起这些元件不良的因素可能有多种，如元件本身的不良、环境温度的原因、客户使用时的不正确操作、设计中的参数选择错误……等，通过对这些元件的更深一步的技术解析就能分析出引起不良的真正原因，从而起到提高产品品质的效果。

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