統計質(zhì)量技術(shù)讓信息化建設更有價(jià)值

　　第二，運用數據挖掘方法深入理解流程實(shí)質(zhì)，預測流程能力。

　　當企業(yè)的質(zhì)量管理水平發(fā)展到一定程度時(shí)，就不會(huì )滿(mǎn)足于僅僅制作一些基于數據的報表、圖形了，而是期望從日益豐富的歷史數據資源中提煉出更有價(jià)值的、用以往的經(jīng)驗無(wú)法替代的重要信息。這時(shí)常常是運用數據挖掘方法的大好時(shí)機。這里所說(shuō)的數據挖掘是一個(gè)廣義的概念，既包括像線(xiàn)性回歸、邏輯斯蒂回歸、判別分析等傳統統計方法，也包括像決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等高級計算方法。合理地選擇和應用這些統計質(zhì)量技術(shù)，為我們的流程建立合適的統計模型，會(huì )讓我們“不可思議”地具備“未卜先知”的能力。圖二中我們借用JMP中的一個(gè)“預測刻畫(huà)器”工具來(lái)研究一家印刷電路板公司利用以往的生產(chǎn)工藝數據構建出來(lái)的回歸模型，從中可以看到溫度、壓力、供應商對最終產(chǎn)品質(zhì)量的影響程度。如果再配合使用蒙特卡洛的模擬(Simulation)方法，還能預測出各種工藝條件下的缺陷比率，為我們的最終決策提供寶貴的技術(shù)參考依據。

　　第三，運用試驗設計DOE提高產(chǎn)品研發(fā)和創(chuàng )新效率。

　　經(jīng)驗表明，企業(yè)如果想要真正增強創(chuàng )新實(shí)力，提高產(chǎn)品的科技含量，需要讓研發(fā)、設計、工藝等部門(mén)也進(jìn)入企業(yè)的信息化與工業(yè)化的融合中。當然，研發(fā)設計部門(mén)對質(zhì)量技術(shù)手法的要求會(huì )與生產(chǎn)制造相關(guān)部門(mén)有所不同，試驗設計DOE就是一種研發(fā)設計部門(mén)需要使用的有效方法。簡(jiǎn)單地說(shuō)，試驗設計不會(huì )單純地滿(mǎn)足于被動(dòng)地收集現有的數據資源，它還會(huì )主動(dòng)的設計出一個(gè)數據收集計劃，有目的地對產(chǎn)品或流程做出一些有益的新嘗試，這樣一來(lái)，獲得突破性改善的概率就大大增強了。同時(shí)試驗設計計劃所具備的特性確保了樣本數量的最優(yōu)化，從而確保實(shí)施的成本也會(huì )被盡可能地降低。圖三就是某化工企業(yè)研發(fā)部技術(shù)人員運用JMP(單就試驗設計DOE而言，JMP目前提供全球最頂級的試驗設計解決方案)中“混料設計”及“三元圖”功能制作出來(lái)的一組為優(yōu)化涂料配方設定而度身定制的試驗設計方案。不難發(fā)現，如果遵循這組試驗設計方案，我們僅用9次試驗就能找到A、B、C三種成分的最佳配比。

　　以上是筆者對企業(yè)如何利用現階段信息化建設的成果提高質(zhì)量管理水平的幾點(diǎn)想法，謹借此拋磚引玉，如有紕漏，敬請指正。隨著(zhù)應用的深入，我們將很快認識到在現有信息化建設成果的基礎上融入統計質(zhì)量技術(shù)對發(fā)展現代先進(jìn)制造業(yè)、保持企業(yè)創(chuàng )新能力和競爭優(yōu)勢的重要性，而且這個(gè)認識將越來(lái)越具體，越來(lái)越深入。