基于星级统筹法的质量监控体系的构建

刘 关，董玲俊

（1.宝沃汽车（中国）有限公司，北京 102206；2.甘肃长风集团781厂，兰州 730070）

基于星级统筹法的质量监控体系的构建

刘 关1，董玲俊2

（1.宝沃汽车（中国）有限公司，北京 102206；2.甘肃长风集团781厂，兰州 730070）

质量管理从符合性质量发展到适用性质量，再到需求性质量，直至目前提倡的大质量。不同的质量管理阶段对质量监控方法有着不同的需求。质量监控是质量工作的输入，通过有效的质量监控，为质量改进提供有力的依据，而质量改进可以提高质量水平，最终输出更高质量的产品。由此周而复始，不断循环，这也是朱兰理论和戴明理论的精华所在。然而在大质量阶段，质量监控所涉及的因子众多，有效监控成为难题，这也是造成大质量迟迟不能有效实现的原因。本文介绍了一种质量监控方法——“星级统筹法”，并就其实施系统的构建进行了论述，为大质量管理提供了一种新的可供参考的模式。

质量监控；因子；星级统筹法；质量综合评价

1 引言

随着汽车行业在我国的蓬勃发展，各个汽车制造厂家均在提升产量和追逐销售量，都试图使自己的汽车产品在快速增长的市场中能够占据较多的市场份额。在如此激烈的竞争下要立足市场，还要有所发展，产品质量是一切的关键，这一点是毋庸置疑的。

不同的质量阶段，对质量的要求也不同。[1]符合性质量阶段，以产品本身符合产品技术标准的程度作为衡量产品质量的依据；适用性质量阶段，以产品满足顾客需要和期望的程度作为衡量顾客满意的依据；需求性质量阶段，以固有特性满足程度要求的能力作为衡量相关方满意的依据；全面质量阶段，以符合可持续发展的条件作为衡量人类生存需要的依据。全面质量也就是大质量，在大质量的观念中包括了狭义的产品质量、过程质量、人们赖以生存的环境质量、卫生保健质量及人们在社会生活中的精神需求度等。[2]自从费根堡姆于20世纪60年代提出全面质量管理的概念以来，全面质量管理在世界范围内得到重视和推广应用，并在不断完善中，卓越经验管理模式即是大质量应用的一种完善。但这还远远不够，实现大质量还需要质量技术的创新。质量技术泛指组织为有效实施质量管理和实现质量提升，由组织、个人所创造的或成功应用的质量管理的原则、理论、模式、技术、方法、工具，以及最佳实践等。有了质量技术的创新，企业才能生生不息，大质量才有望落地。

2 星级统筹法的创立

在信息处理能力受限的时期，质量管理需要数据分析，因此随机采样[3]应运而生，它也被视为那个时代数据分析的重要手段。但样本不等于总体的关系缺陷，一直被我们广泛承认，却又总是有意避开，而随着总体数量的增大，这个缺陷也越来越难以忽视。在这种情况下，大数据理论的诞生可有效解决这一难题。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。

一般而言，大数据理论的应用至少需要具备四点：尽可能多和全面的数据、足够的存储空间、专业化的处理能力、先进的分析技术。其中，数据的采集是大数据理论应用的前提。如果影响质量的是单一因子，数据采集不是难题，但就汽车产品而言，影响其质量的因子众多，因为汽车产品要实现的是大质量的管控，其涉及到汽车产品所有的相关方[4]。星级统筹法正是在此背景下应运而生，它基于车联网，是推进大质量实施的质量技术创新，在宝沃汽车（中国）公司进行开发和运行,并取得了良好的效果。

3 星级统筹法理论

星级统筹法作为质量监控的创新方法，其主要理论是依据于层次分析法和多因子质量等级综合评价法。层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP），由美国运筹学家T.L.saaty于20世纪70年代提出，是指将一个复杂的多因素决策问题作为一个系统，将系统总目标分解为多个子目标，进而分解为多指标，通过定性指标模糊量化方法算出各指标的权数，最后再加权求和的方法递阶归并各指标对总目标的最终权重。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。层次分析法把研究对象作为一个系统，按照分解、评估、综合的思维方式进行决策，成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要方法。在层次分析法的基础上宝沃汽车（中国）公司又针对汽车产品的实现过程和汽车产品全生命周期过程的质量监控创立了多因子质量等级综合评价法。

在多因子质量等级综合评价中对于指定的一个零部件（或整车产品），其多因子质量综合评价值Q有一个基本的数学模型与其对应，如式1所示。

其中Q代表了某一零部件的质量综合评价值，Qi代表影响该零部件质量的某一个因素的质量评价值。Qi是该零配件质量综合评价值Q的一个子因子。

对于影响某一个零配件质量的任何一个子因子Qi都有一个数学模型与其对应，如式2所示。

注意，任何一个子因子Qi的数学模型都需要依据不同的情况进行建立。

综上所述，某一零配件（或产品）的多因子质量综合评价值Q如式3所示。

在一个质量评价系统下，要求影响零配件质量的所有子因子Qi的值域必须相同，这样也就规定了在一个质量评价系统下所有零配件的质量综合评价值Q的值域是相同的。在规定了零配件的质量综合评价值Q的值域后，将此值域从小到大再划分为n个子值域，这n个子值域便是零配件多因子质量综合评价的等级，每个等级可用一定数量的图形表示，由此可得出以图形数量表示的所有零配件的多因子质量等级综合评价表。由于零配件的质量综合评价值Q的值域与其对应的子因子Qi的值域相同，所以按照同样的原则将子因子Qi的等级也用一定数量的图形表示。这样一来，某一零配件的质量综合评价值Q有其对应的图形等级，其中的所有因子Qi也有其对应的图形等级，由此既可展现出某一零配件的质量等级综合评价，又可反映出影响该零配件质量的所有子因子的质量等级综合评价。在多因子质量等级综合评价中，对于某一零配件所处的等级决定于其对应的Q值，Q值决定于对应的所有子因子Qi，Qi受其对应的Xi变量的影响，由于Xi是动态的，尤其是汽车生命周期中的零部件的质量参数，所以汽车所有零配件所处的质量等级也是动态的，这就可以实现对汽车产品多因子质量等级综合评价的实时监控。如果将汽车产品所有相关方的因子尽可能地考虑到，并对每一个因子Qi建立适合的数学模型，通过车联网对所用因子的参数Xi进行大数据的采集和分析，便可有效推动汽车产品大质量的落地。

4 星级统筹法的核心思想

星级统筹法核心思想为：基于IT网络系统实现整车质量的动态监控；通过大数据挖掘，汇总影响质量的一切因素；基于层次分析法，对问题的多因子进行量化；实现宏观上车型质量的总监控；实现总体上零部件质量的监管；实现微观上质量因素的反映；用“星”作为标识，用“星”的数量作为问题的排名级别。

5 星级统筹法实施系统

基于车联网，星级统筹法实施的拓扑架构如图1所示。

图1 星级统筹法实施拓扑图

TSP云平台承担了星级统筹法中对所有质量因子变量数据的分析和运算，这是一个大数据处理的过程，通过对各个质量因子及其子因子变量数据的运算，最终形成各因子的质量等级综合评价数值，并将此数值按照一定的图形及图形数量表现出来。这些代表各因子质量等级综合评价的图形会通过手机APP的形式展示给有关质量监控人员，不同的使用者有着不同的查看权限。手机APP的应用，在星级统筹法中有效提高了质量信息监控的及时性。对于星级统筹法实施中因子的变量数据采集，目前开发实施的系统中主要是从八个方面进行采集，但并不局限于此。因子的变量数据采集应着力避免人为因素的干扰，尽量实行自动化采集。车辆强相关数据采集端，就是通过车联网实时、自动地采集所有已销售车辆运行的各种参数。

星级统筹法系统正式上线前对星级统筹法的实施系统进行了模拟仿真，以此模拟验证和评价各质量因子数学模型建立的合理性，图2为星级统筹法实施系统后台数据采集模拟仿真的人机界面图。

图2 星级统筹法实施系统数据采集模拟图

在星级统筹法实施系统的模拟仿真中将影响零配件质量的因子Qi的值域规定为：0＜Qi≤1，也就是影响零部件质量的任何一个因子Qi的最优值为1，最差值无限接近于0，但不等于0；这也规定了任何一个零配件的综合质量评价值Q的值域：0＜Q≤1。在实际实施中也可以不局限于此规定，将因子Qi的值域规定为其他数值范围。在本模拟仿真中将Q的值域划分为6个子值域，即n=6，也就是将零配件质量综合评价等级划分为6个等级。同样的，对于Q的值域划分也可以不局限于此，可以将n设为其他任何数值。同时，对于不同质量综合评价等级将采用不同数量的黑色五角星“★”和白色五角星“☆”图案表示，白色五角星图案越多代表质量越好，具体等级划分原则如下：

0＜Q≤0.1时，该零配件的质量等级表示为5颗黑心“★★★★★”。

0.1 ＜Q≤0.3时，该零配件的质量等级表示为4颗黑心和1颗白星“★★★★☆”。

0.3 ＜Q≤0.5时，该零配件的质量等级表示为3颗黑心和2颗白星“★★★☆☆”.

0.5 ＜Q≤0.7时，该零配件的质量等级表示为2颗黑心和3颗白星“★★☆☆☆”。

0.7 ＜Q≤0.9时，该零配件的质量等级表示为1颗黑心和4颗白星“★☆☆☆☆”。

0.9 ＜Q≤1时，该零配件的质量等级表示为5颗白星“☆☆☆☆☆”。

依据上述原则对星级统筹法进行基于移动端的开发，在手机端的APP人机界面如图3所示。

图3 星级统筹法质量监控系统手机APP

6 总结

星级统筹法通过大数据的挖掘，从一个车型的宏观方面，到零部件的整体方面，再到影响零部件质量的所有因素方面，基于车联网对汽车产品进行全方位的质量监控，是车辆在线质量的全面体现和车联网的创新延伸。星级统筹法为大数据下实现大质量提供了一种新的方法，是宝沃汽车公司在质量监控方面的重要创新，也是宝沃汽车公司拥有自主知识产权“多因子质量等级综合评价法”的具体体现。建设星级统筹法质量监控系统的最大难点就在于质量因子数学模型的建立，该模型需要在动态中建立，且非一成不变，在后期的运行中必须不断进行调整和优化。

[1]王明贤.现代质量管理[M].北京:清华大学出版社,2011:7-15.

[2]李明荣.质量管理基础与实践[M].大连:东北财经大学出版社,2012:3-4.

[3]维克托·迈尔·施恩博格,肯尼斯·库克耶.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕,周涛,译.杭州:浙江人民出版社,2013:30-36.

[4]约翰·E·鲍尔,格雷斯·L·达菲,拉塞尔·T·韦思科特.质量改进手册[M].克劳士比中国学院,译.北京:中国城市出版社,2003:3-19.

Construction of Quality Monitoring System Based on the Star Overall Planning Method

LIU Guan1,DONG Ling-jun2
(1.Borgward Automotive(China)Co.,Ltd.,Beijing 102206,China;2.Gansu Changfeng Group 781 Plant,Lanzhou 730070,China)

The quality management is developed from confirmative quality,applicable quality and demand quality to total quality control that is advocated at present.Different quality management stages have different requirements for quality control methods.Quality control is the input of quality work,through effective quality control,to provide a strong basis for quality improvement,then quality improvement can improve the quality level,and eventually output higher quality products.This cycle repeats itself ad infinitum,which is the essence of Juran and Deming's theory.However,in the quality stage,the quality controlinvolves too many factors,effective monitoring has becoming a problem,which is the reason for total quality control can’t be effectively achieved.This paper introduces a method of quality control,namely "the star overall planning method",and discusses the construction of the implementation system,which also provides a new reference model for total quality management.

quality monitoring;factors;the star overall planning method;quality comprehensive evaluation

F272.7

A

1672-6286(2016)09-0049-06

刘关，甘肃人，硕士，中级工程师，主要从事汽车电子电器控制研究。