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质量方法论之质量损失函数,这个工具你会用吗?

时间:2021-08-16 13:49来源:未知 编辑:admin 点击:

01 . 概述

质量损失是指企业在生产、经营过程和活动中,由于产品的质量问题而导致的损失,即由于质量低劣而产生的内、外部损失。质量损失的存在在于资源的潜力没能得到充分的发挥,是质量改进的机会所在。质量损失可分为两种形式:有形损失无形损失。有形损失指由于内部故障而直接发生的费用,如返工、低效的人机控制、丧失机会等而引起的低工作效率而造成的资源和材料的浪费等。无形损失是指由于顾客不满意而发生的未来销售的损失,如因顾客不满意而失去顾客,丧失信誉,从而失去更多销售机会或增值机会所造成的损失。无形损失不是实际的费用支出,常常难以统计和定量,并且它对组织的影响大且长久,因而,它是一种很重要的损失。质量损失函数:日本质量管理专家田口玄一给出了质量损失函数的表达式——一个“二次方程式”及其平衡的条件。

其中:L(x)——质量损失,m——质量特性标准,x——质量特性值, k——常数,一般可以由“机能界限”确定。

02 . 应用

损失函数在实践中最重要的运用,在于协助大家通过过程的改善而持续减少目标值的变异,并非仅仅追求符合逻辑。

现在举个例子:某个工厂人员的产出,以每小时多少元来计算,而损失函数所显示的,是产出以室内通风条件而改变的情形。厂内工作的每个人,都有自己的损失函数。为了简化说明,假设每个人的损失函数均为一条抛物线,其底部一点代表产出值最大时的通风条件,把所有人员的损失函数进行叠加,企业整体的损失函数也必然是一条抛物线。如果通风条件偏离这个最佳水准,就会有额外损失发生。该抛物线与横轴相切时,切点的左右各有一小段与横轴几近重合。也就是说,有最适点偏离一小短距离,损失小到可以忽略不计。因此,当室内通风条件稍稍偏离均衡点,发生的损失可以忽略不计。但是远离均衡点时,总是有人必须支付这损失。如果大家能够导出有具体数字的损失函数,大家就可以计算出最有均衡点,在均衡点中最适合的通风条件如何,以及达到要求的费用支出是多少。损失函数并非一定是对称的。有时候其中一边很陡峭,有时候则两边都很陡峭。举例而言,为了使钢片较容易焊接,需要加入钶。但钶的加入量如果低于必须量,纯粹是浪费,对焊接一点益处都没有。然而钶用量如高于十万分之一,也是一种浪费,所增加的利益相当有限。

戴明博士曾在《企业研究的样本设计》(Sample Design in Business Research)一书内,列示了一个实际的损失函数。它显示大家只需要尽量靠近样本的最优组合就行了,只要非常接近就可以了。以赶火车作为符合规格的例子。假设大家的时间价值为每分钟n元,下图左边的斜线是损失线的斜率;早一分钟到达月台,将让大家损失n元,早两分钟到达损失2n元。另一方面,如果没有赶上火车,大家的损失是M元。迟到半分钟或迟到5分钟损失一样,损失函数直接由零跳到M。当然问题也可复杂化,例如火车每天离站的时间也有变化,所以也可以画出一个分配图。火车到站时间三个标准差的界限可能是8秒。把问题这样复杂化,对于大家了解和应用损失函数并没有特别大的帮助,因此大家就说到这里。

另一个例子,是参加星期日早上11点15分的礼拜时所碰到的停车问题。教堂的停车场最大负荷是停放50辆车子,但这些车位在10点50分左右仍然客满,因为作完上一场礼拜的车主仍在喝咖啡。等他们一离开,这些空位马上就会被排成长龙等待的车队填满。如果你想占到一个车位,不得不早早去排队。那些晚到的人在这里找不到车位,只能到街上去找,但实际上往往无功而返。所以,上策还是提早一点去等,承受等待的损失而能占到位置。这项理论也可以应用到任何计划的截止时间上。某人要求必须在截止日期前完成工作,万一未能赶上这个时间,势将使计划延误或出错。为了能准时完成,可以拟定工作内容与步骤的纲要。把个步骤的截止日期 设 定一段期间要比设定为固定的从容,而且有时间作最后的修订,可能把计划做得更好。大家在这里再次提及一些老生常谈,就是千万不要以符合规格为自满。那么大家的产出水准在最低损失的位置吗?假设损失函数为L(x)=ax (抛物线)则x为0时,损失为最小。

至于生产的损失函数是:∫-∞L(x)P(x)=f(u,б)显然u为零时损失最小,因此大家努力的目标,应该把生产移向目标值,即u为零。以上所叙述的并不是什么新理论。此外,多年前贝提(John Betti)在福特汽车企业所说的一段话也值得引述:“大家美国人关心的是符合规格;相反地,日本人则齐心一致,尽力减少与目标值的变异。”由此可知,某项产出的散布(dispersion)情况,并不能作为成就的指标。事实上,中心线的位置才是最重要的,大家当然应该努力使任何生产的散布尽可能缩小,但是那只是第一步。下一个重要的步骤是使中心位置在目标值上。这些简单的说明,可促使大家了解,如Cpk这种测度散布情况的测度毫无价值,因为它们对评估损失来说毫无意义可言。此外,只要放宽规格,就可以使该值低至任何数值。但无论是符合规格、零缺陷或其他秘方,都没有找到问题的关键所在。

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