关于IQC产线不良率统计方法。
请教若以产线不良总数/实际投产物料总数*100%统计来料在线不良率是否合适(分母偏大,统计出来属于来料责任的只占百分之零点几);另外还有个问题是如何计算月度各供应商产线的不良率,且部份物料有2-3家供应商,不良率的基数无法确认,个人认为各供应商产线的不良率是对供应商非常重要的一个考核指标。
没有找到相关结果
已邀请:
1 个回复
陌默言 (威望:0) (四川 ) 电子制造 经理 - 莫问陌默言
赞同来自:
第一个问题:若以产线不良总数/实际投产物料总数*100%统计来料在线不良率(分母偏大,统计出来属于来料责任的只占百分之零点几)?
显然是不合适的,首先基数太大得出的不良数据太小对体现IQC来料不良意义不大,其次产线统计收集的IQC来料不良数据本身就会存在一定的误差(比如来料是OK的,但是在传递转移过程中损坏,损坏的表现形式和IQC来料不良表现形式一样或者类似都会被误判断为IQC来料不良)
那么这里建议不要使用产线不良总数/实际投产物料总数*100%这个公式,直接统计数量和类型,然后再对数量以及该供应商供货产品出现的频次进行分析,这样来分析改善,做质量能简单的尽量不要变复杂。
第二个问题:如何计算月度各供应商产线的不良率,且部份物料有2-3家供应商,不良率的基数无法确认?
首先你应该做一套可追溯系统,将物料对应的供应商区分,其次月度不良率如果你使用很精确的数据去表达,那么你得出的结论其实和你第一个问题产生的困惑是一样的,就是数据太小对体现供应商月供质量意义不大,这里还是建议以数量和频次去衡量供应商月供质量更好。
综合你两个问题其实都是说的一个问题就是供应商供货质量中的隐藏质量,这部分质量是需要分行业来评估的,在加工行业,这部分质量不管是控制还是发现都很难做到“零缺陷”,那么用一些精确的数据来表达着部分不良就显的很乏力,让人充满怀疑。
我个人认为,像你这种情况,与其纠结数据的可信度,不如调整方向,更改数据收集方法与内容,比如你可以试着用频次,后果严重度等去评估