质量简史

这本书应该在书架上躺了很久，做质量三年了，其实应该早点看看，但是可能三年前看就不会有很多体会和共鸣了。 本书采用类似于编年体的叙述顺序，从互换性，重复性的开始，再到流程体系的建设，再到敏捷质量对现有质量的冲击。知道由来背景，知其所以然，就知道取舍，而不是教条主义。像是把书先读厚，再读薄。语言略微平淡，感觉作者有点刻意控制客观性，但是因为本书的定位，又还是忍不住投入了很多倾向性。而这之中的倾向性，反正才是作者最真实的想法，也是最宝贵的东西。 其他的常规质量不谈，特别是这最后一部分敏捷质量的讨论，感觉有些触动和升华。对于客户的核心诉求进行迭代开发，那质量这个词不仅仅是传统意义上耐用可靠的意思，而表示对客户的核心诉求进行重点开发投入。我们经常嘲笑小米汽车的质量差，偷工减料，但不能否认的是小米在对于客户诉求这一块是把握很准确的，至少是让客户感知到了声音被听见。我们在嘲笑小米的时候，是不是就好像当年的诺基亚嘲笑苹果不耐摔呢。但即使如此，汽车还是一个安全相关的事物，特别是自己买了z7t之后智驾比例一直在95%+的情况下，汽车的安全质量依然是重要考虑。但是我们对于客户的声音，特别是年轻人的诉求上，也应该多听一听（在z7出来前，鸿蒙智行的车确实老登）。安全和好看，这两个事情并不冲突，也是大质量的范畴吧。

如果你想了解什么是质量，那我推荐你看看这本《质量简史》。 之前我一直不了解质量的含义到底是什么，在学校上课听老师偶尔提过，说它是一组满足特性要求的东西，也是听得云里雾里的。 直到看了这本书之后，我才知道原来质量观念从战国时代就已经有了。《礼记·月令》中“必功致为上。物勒工名，以考其诚，工有不当，必行其罪，以穷其情。” “物勒工名”就是我国质量观念的开始，在物品上写上制作人的名字，物品不好则罚，现在还在用呢。 随着思想的解放，质量出现了两大源头。一头是以弗雷德里克·温斯洛·泰勒(Frederick Winslow Taylor)为代表的科学管理运动。科强调专业分工，将管理人员与工人之间进行技能区分，对不同岗位进行区分。然而，这种看似精确设置的背后，有一种难以抹去的假设：人就是机器的一部分，精确、准时、不闹情绪地劳动。 另一头是以梅奥研究的行为科学的管理运动，那就是只要把工人当人看，给予积极的关注，就能刺激他们提高生产效率。这个结果，直接激发了“人际关系学”和“行为科学”的诞生。在这样的管理视角下，一名员工是心花怒放还是忧虑重重，往往会比机器效率要重要得多。 我期待有企业可以将两者结合。 不久制造与检验分了家，虽然分工明确了但也失了整体。慢慢的人们又提出了产品的互换性和可靠性，由于当时没有精度高的量器没能实现。从此精度也成了质量的一个重要要素。 然后是全面质量管理，用了一个更高的维度将设计、制造、检验、控制、管理、客户融合在一起又形成了一个整体。 最后书中作者写到对未来质量的展望。 戴明很早就提出，恐惧会让操作员甚至管理者进行数据造假从而使质量管理恶化。 而现在，数据经过智能工具在线测量、直接上传，已经实现了自动迁移，人在很多时候会成为数据流动的旁观者，“防呆防错系统”已经进入到更高级的自主环节。质量工程，逐渐走向大数据分析，甚至智能化的质量控制闭环。 当年泰勒掐表计算的动作分析，现在已经采用了视频分析。通过捕捉人的姿态，对最佳操作的确定将变得十分轻松。 同样的变化发生在石化、钢铁冶金等流程行业。长期以来，由于设计院、施工方、业主等各据一方，流程行业的“信息孤岛”情况严重，使得数据黑洞随处可见，也系统性地造成了质量恶化。而现在，通过数字化交付平台和数字孪生，数据的行踪被全方位捕捉，质量有了新的透视设置。 休哈特的统计分析理论，已经被使用了一百年。他当时是按照抽样检测的方式来完成统计的，例如至少50个，才能得出统计结论。每50件检测一件，设定一个点，连续跟踪7个点，从而判断趋势。这种方法综合考虑了经济成本的因素。 而在当下，很多数据完全可以全检，这导致连续7个点的数据趋同趋势非常明显，无法按照经典的理论进行分析。而且，多品种小批量的生产已经成为很常见的场景，很多生产批量往往达不到50件。联想电脑在合肥的联宝科技公司工厂，每天大约能接到5000个订单，其中，85%是个性化的，很多订单都不到5台。在这种情况下，传统控制图和抽样检验理论都无法胜任。 如何围绕着海量大数据寻找新的质量理论？其实，更早期的在线检测，或许早已经告诉我们，现在不是守株待兔的检验时代了。 同时，检测方式也完全突破了既有的模式。例如电机轴的表面缺陷，以往一般需要靠人眼来识别，而现在只要将它的震动转化成声音频率就可分析。感应的方式都不同了。视频、音频和图片的交叉配合，再加上人工智能的分析，使得机器披露的数据有了崭新的含义。 还有十一维模型的理念，十一维模型的理念并不复杂。它在传统质量实践基础上增加了一个新的“连接性”的外壳，这一层外壳对技术、人员和流程三大方面给予了划时代的影响。三大方面又具体落实到十一个维度的变化，包括管理系统、文化、领导力、数据及其分析、可扩展性等。 这一层“连接性”的外壳对质量发展的推动作用丝毫不亚于数理统计工具对质量所产生的作用。例如，区块链的作用使得产品各个阶段的信息都能去中心化地被记录下来，无法被私自篡改。这样用户对于质量的信任就不一定非要来自于权威机构的认证，而是来自“铁面无私”的区块链记录。由此，供应链的协作也免去了那些繁文缛节的文档和手续流程，免检从一种荣誉的标志成为了整个协作链条浑然天成的特征。 有的企业正在尝试将区块链技术运用到产品的供应链控制当中，以杜绝假冒零件的冲击。利用不可更改的唯一性，在区块链中的企业生产的零件在每一个环节都会形成数字印章，而这些印章会形成一个零件的完整数字台账。不必了解零件的任何技术细节，台账本身就形成了可靠的完整的记录，具有去中心化、不可篡改的可信性和可追溯性，从而杜绝了假冒零件的可能性，同时也大大降低了生产各环节的检验成本。 最后如果你也想了解质量的发展史，那就和我一起读完这本《质量简史》吧！

推荐质量岗位工作者阅读，对于质量整体有个全面了解。

《质量简史》是在我退休之际，也是在过往高质量发展的基础上，又提出新质生产力之后，开始阅读的一本与我们的工作和生活密切相关的话题和书记。虽然作者是站在全球的高度，把从中国古代，到现代的过往经历过程中，中国的一些质量事件，穿插到国际的事件中，既形成了中国的质量简史，同时也把国际化的质量发展路径，沿着各国制造业的发展，开展的一系列，与质量的控制、管理等密切相关的事情都叙述出来。而这些事件，也是发生在中国的改革开放之际。质量既是我们工作生活上，人人都涉及的话题和领域，同时也是一个企业进入国内和国际市场下的一个敲门砖和试金石，更是企业走国际化发展之路所需要面临的管理问题。作为建筑行业，质量的多样性和复杂性，要比制造行业更加难以“统一”和“量化”。但随着信息化、数字化和人工智能时代的到来，量化的事情解决了，信息传播的手段和方法，也对未来的标准统一，打下了坚实的基础。过去，笔者描述的是过往的质量简史，但即将到来的未来，则是要用数字化和人工智能带来的新技术。把我们的工作和生活的质量，要提高到一个全新的高度和阶段！简史还在延续。

作为一位标准化和质量专业的从业者，一直很期待很有这样的一本鸿篇巨制来整体介绍质量发展。这本书，最大的收获，是帮助我理清了各种质量理论的发展脉络和核心价值，形成了清晰的框架思路。其次，启发了我对于企业标准化的发展和工作思考。标准化与质量，几乎相伴相生，在发展历史，理论创造，生产应用等方面，都有些非常相似的地方。最后，作者精妙优美形象生动的文笔，令人印象深刻，把复杂的理论简单化，真正做到了深入浅出。

一本名词大全，适合完全没有接触的门外汉熟悉

《质量简史》让我窥见了一场底层观念的迭代，质量的核心，早已从末端检验，进阶为长期信任。身处不同视角，感悟各有侧重，最终却指向同一个答案。 身为曾经的质量负责人，戴明的论断最令我警醒，他说企业85%的质量问题，根源在于体系流程，而非一线员工。 以前我虽积极落地“自互专”三检，但也经常执着于事后查漏补缺，忽略了丰田安灯系统的本质，其实真正的品质管控，是赋予每一位工人叫停产线的权力。 以过程前置预防，替代末端检验兜底。 所谓零缺陷，并非对员工的严苛要求，而是当整套体系足够稳健可靠，瑕疵便会自然而然地消解。 此刻站在营销的维度，愈发觉得质量是不可逾越的生存底线。 克劳斯比提出“质量是免费的”，可一场质量事故，足以抹平企业长年累月积攒的品牌口碑。 顾客青睐的从来不止是产品本身，而是稳定、统一的使用体验。 质量绝非后端额外的成本开支，而是面向市场最扎实的承诺：同行拼价格搞人情，我们靠品质信任构筑壁垒。 落到投资选股的逻辑里，质量管理体系，就是企业护城河的体检报告。 六西格玛、精益生产看似是生产管理工具，实则是稳住净资产收益率、保障现金流的核心抓手。 长线牛股，大多出自把质量融入企业文化的企业，它们抵御行业周期波动，极少爆发突发的经营黑天鹅。 如今选股，我会优先审视一家公司的质量管理成熟度，这份软实力，有时比纸面财报更能预判企业长远走势。 质量、营销和股民的三重身份其实最终都是殊途同归的，质量不是管控约束，而是双向信任；不是短期成本投入，而是长久的长期主义。一旦筑牢信任根基，便是企业最深、最难复刻的护城河。

读史让人明智。一部质量史就是一部制造史。很多时候，思想能够真正引领发展，创造奇迹。半个世纪前的那场讨论把“真理”拉下神坛，今天也应该有一场讨论，把理论从急功急利中重新扶上王座。从前我们有太多“真理”，如今各种土办法如过江之鲫，是时候从历史的故纸堆里重新发掘令人炫目的真知灼见。

质量管理部有，DQE，SQE，PQE，CQE，QS，QC等岗位。 还有六西格玛专员，QCC专员，精益生产专员。 如果想知道DeepSeek时代，如何将DeepSeek，应用到质量改善中，如8D报告中，如何使用DeepSeek，QCC活动中，如何使用DeepSeek？ 请与我联系！

误打误撞地转行到质量，做CQE，一晃五年了，服务的客户以“坚如磐石”著称，作为它的代工厂，成本效率优先，努力平衡了五年，客户满意度，团队专业度都在提升，自身的价值某种意义上没有得到肯定，借着读书的机会，回溯了下过去的五年，之所以能“外行”指导内行，受益于IBM六年，刻进骨子里的价值观：“成就客户，创新为要，诚信负责”，在现在这家代工企业七年，困难重重，考验重重，很多时候，在孤军奋战，为了所谓的做正确的事儿，阻碍了不知多少部门的KPI达成，唤醒了多少摸鱼的兵将，看到那么多质量大师原本也不被看好，背井离乡，在他乡发光发热，瞬间所谓的委屈，迷茫消散了