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聽香港科技大學教授談品質!


1、品質與品味

“品” 這個字很有趣。品茶是品,品酒是品,品評人物也是品。我這篇文章想特別談談品質。品質在大陸往往被稱為質量,在香港有時被稱為質素,而在臺灣則被稱為品質。無論在各行各業,質量都是一個非常重要的因素,甚至在一些企業里,都可以看到顯著的橫幅——質量是企業的生命。雖然大家都把質量管理當作口號一樣在時刻吶喊,甚至政府的政策也強調 “中國制造 2025,質量先行”。



可是大多數人并不清楚質量不僅僅是一句口號,不僅僅是強調大家必須小心翼翼的將各自手頭上的工作做好,事實上質量本身已經發展成為一套科學的方法,已經成為一門發展成熟的學科——質量管理工程。


在這些年來,經過美國、日本和其他國家的專家的努力和積累,特別是在第二次世界大戰之后,質量管理工程已經形成了完整的體系,質量管理的手段和方法已經得到了長遠的進步。品質的發展、改善和監控都是有方法可循的。豐田公司曾經占有很大的汽車市場份額,但也因為 “剎車門” 的質量事件而跌入谷底;


 豐田剎車門:2009 年,豐田公司因剎車設計問題對旗下凱美瑞轎車進行召回,涉及車輛近 26 萬輛。


三星公司也因為 “電池事件” 導致企業形象一落千丈,這些問題都可以歸結到質量控制出現了問題。


 (圖源:網易)三星電池門:2016 年,三星 Galaxy Note7 手機在全球范圍內發生多起電池自燃爆炸事故,三星電子停產了該款手機并召回近 20 萬臺。


一個產品無論占有了多大的市場,銷量如何領先,如果他的質量沒有跟上的話,這個產品都將不能走遠。現在很多國內的企業,都開始逐漸重視質量管理,希望能夠跟國際接軌。


不可否認的是現在這些企業的質量管理都已經跟過去有了長遠的進步,但是在激烈競爭的市場中,如果企業的產品僅僅只達到質量跟自己以往相比有所進步,還是不能足以保證產品能夠出類拔萃。能夠在市場上取得長遠的成功,關鍵在于需要將品質和產品品味聯系起來。



品味是品質更高的一個層面,隨著消費者的需求越來越高,往往不僅僅局限于關注產品的品質,更加追求產品的品味。根據日本設計師水野雪的觀點,品味是開始于知識,通過知識的積累,而形成的一種洞察力,是品質一個更高層次的體現。品質和品味都包含一個品字,并不能看成是兩個分離的概念。尤其在競爭如此激烈的環境,我們國家能把很多產品的品質把控的很好,但是如果品質沒有達到品味的高度,產品還是不能在競爭激烈的國際市場中大放光彩。


如何將品質提高到品味的高度,我們需要通過知識的累積,達到在產品中,強調創新,突出創意。


2、品質與創新


每個人都說創新很重要,國家也強調全民創業,萬眾創新,但是品質和創新有何聯系呢?


有人認為品質和創新是兩個對立的概念,因為品質強調生產標準化,強調產品的一致性;而創新是強調思維需要打破教條的桎梏;一個強調內斂,嚴格遵守規矩,另一個是強調打破原有的規矩。文獻中有學者認為兩者互相違背,甚至有人直言質量的精神會影響創新。



其實這種觀點有嚴重的誤解,而質量改善的手法可以是創新的重要助力。我認為在討論這些觀點之前必須先對創新這個概念加以厘清。


兩種創新


創新可以分為兩部分,即突破性的創新與漸進式的創新。這兩個觀點相輔相成,但其實還是有所區別。



現在大部分人認可的創新是突破性的創新,但是在企業的生產過程中,事實上每個時刻都會在生產過程、工序上做出改變和改善,這些改善往往不是完完全全推翻以往的經驗,而是根據以前的生產經驗逐漸進行完善和創新,我把這種完善和改進稱之為漸進式的創新。事實上,根據研究人員在大企業中的調研,往往影響大企業是否成功的決定性因素是來自這些漸進式的創新。


一般人認為創新是來源于少數人拍腦袋想出的金點子或者只有聰明的人才能創新。恰恰相反,大多數創新是可以通過系統的學習及方法而得到的。


3、設計思維(Design Thinking)


在突破性創新中,解決問題的方法我們稱為創造性的解決問題,設計思維可以作為一個具有代表性的方法論。設計思維這個概念最早是由斯坦福大學的設計學院提出,是一個以人為本的解決問題的方法論。


設計思維并不是想培訓所有人成為設計師,而是培養人們擁有作為設計師應該有的思維和解決問題的方法論。最初設計思維這門學科是開放給不同學院,包括 MBA、EMBA 的學生,但是最近斯坦福大學正在認真考慮將設計思維納入所有本科學生的必修課中。


或許每一個人不一定有機會成為設計師,但是每個人都應該擁有設計師的思維,掌握系統的、有步驟的將創新融入解決問題中去。



設計思維大致分為五個步驟:



是誰在平靜的學科湖里扔進了變革石塊,
激活了各個學科地殼板塊的相互沖撞,
激起了思想的波瀾、技術的創新、產業的革命……
最終,引發了生活方式改變的海嘯,遍布全球。
摧毀、吞噬與重建——成為這個時代學科發展的宿命,
似乎沒有一個領域可以置身度外。


源于那次會面,香港科技大學與中國美術學院很快的合作開設了一門面向港科學生和美院學生的設計思維課程,并以科技邂逅藝術為主軸。通過兩個禮拜在杭州的學習設計思維的方法論,兩個禮拜在港科大實現原型的制作,制作原型的過程中會使用到 3D 打印的技術并且原型會在港科大的圖書館進行展示。這個課程成功展示了學生如何跨界的運用設計思維的方法為現實問題提供一系列具有原創性又實用的解決方案。


4、統計思維(Statistical Thinking)


同樣的,漸進式創新也是有方法可循的。例如質量手法中六西格瑪(Six Sigma)方法論的統計思維,即是通過系統的收集歷史數據,量化的對生產過程進行漸進式的改善。


一般統計思維可以分為 DMAIC 五個步驟:



  • 定義(Define)

  • 測量(Measure)

  • 分析(Analyze)

  • 改善(Improve)

  • 控制(Control)


第一步是定義問題,找出對客戶最重要的維度。

第二步是測量、收集數據,既包括主動去測量的數據也包括使用者反饋的數據。

第三步是建立恰當的統計模型來分析收集的數據。

第四步是通過模型的分析結果來對相應的維度進行改善。

最后一步是對整個過程進行質量控制,主要的方法可以使用統計控制圖監控整個生產過程。


經過近半個世紀的學術積累,整個統計思維的流程已經非常的完善。無論是制造業或服務業,都有大量的成功案例利用統計思維幫助企業來改善他們的生產流程或是創新產品(其中也包括我這些年來協助企業的案例及科研成果)。


統計思維舉例


5、質量大數據


從前文中可以看到,無論是制造還是服務,質量與創新都與數據和統計緊密相關。而隨著大數據越來越被大家關注,數據采集方法、數據量都有很大的發展,因此質量和大數據也是緊密相關的。下面我借用賓州大學知名的Dennis Lin教授提到過的一個例子顯示數據與我們到底有多么緊密相關:這是一封質量大數據情書。信中寫道:  


親愛的齊:


我們的感情,在組織的親切關懷下、在領導的過問下,一年來正沿著健康的道路蓬勃發展。這主要表現在: 


(一)我們共通信121封,平均3.01天一封。其中你給我的信51封,占42.1%;我給你的信70封,占57.9%。每封信平均1502字,最長的達5215字,最短的也有624字。 


(二)約會共98次,平均3.7天一次。其中你主動約我38次,占38.7%;我主動約你60次,占61.3%。每次約會平均3.8小時,最長達6.4小時,最短的也有1.6小時。 


(三)我到你家看望你父母38次,平均每9.4天一次,你到我家看望我父母36次,平均10天一次。 


以上充分證明一年來的交往我們已形成了戀愛的共識,我們愛情的主流是互相了解、互相關心、互相幫助的,是平等的互利的。


這封情書就是一個現實生活中利用數據的范例,如果情書通篇只談我有多么愛你,往往是一封空洞的書信。但是如果在情書中加入量化的數據,能夠大大增加情書的說服力。但是光靠羅列數字就能稱之為大數據嗎?雖然他們的通信總數是121封,但或許他們通信的數量是隨著時間的增長而逐漸減少的,約會的間隔是逐漸增長的。通過具體圖表的形式,我們才可以直觀的看到數字所不能呈現的內容。上述的例子說明了現在的大數據環境下,光靠羅列數字是不夠的,還需要輔以其他圖表、分析,才能真正讓大數據“說話”。 


一般而言,我們可以把質量數據分析劃分為六個層次:


① 第一個階段是只依靠經驗,不考慮數據。

很多發展還不錯的中小企業實際上并不依賴數據,主要依靠人員的經驗來處理生產中遇到的各種問題。這些中小企業往往很難擴大他們的市場,尤其是一旦資深員工退休或者辭職后,企業的質量往往出現大幅度的回撤。


② 第二個階段是單看數字。

正如之前討論到的情書例子,單看數字并不能夠看清楚事情的本質,而如果解釋數字不恰當的話,數字往往還會誤導管理人員。


③ 第三個階段是開始整合數據,使用圖表來解釋數據。

相比于數字,大部分人對圖形更加敏感,如果使用合適的圖表來解釋數據的話,通常更能解釋問題的本質。大部分企業能做到第三個階段就已經很不錯了,但更進一步的是第四個階段。


④ 第四個階段是加入統計調查的數據,采用描述性的統計量來刻畫數據。

一個具體的例子是在工廠中主動去調查測量生產線中的良品率、停機率、產出比例等數據,這些數據只是用來描述生產過程的好與壞。


⑤ 第五個階段是通過具體取樣數據

例如如果遇到了若干個不良品,我們主動去測量不良品中的具體質量和特性,而不是通過計數的方式統計良品率,這樣采樣得到的數據相比于做加法的統計調查數據包含更多的信息量。


⑥ 第六個階段是利用統計推斷,使用置信區間等統計方法來量化質量的好壞。

通過統計預測的方法來實現質量的控制和預防不良品的出現等。大部分企業還沒有到達第六階段的層次。


在以前的生產中,研究人員最困擾的問題往往是缺乏數據。但隨著傳感器、收集數據方法的進步,現在在企業生產中,大量的測量數據自動的被計算機記錄下來,形成了質量大數據。利用質量大數據,我們可以將第六個階段進一步拓展,即利用實時的數據,持續的使用描述性統計量或可視化工具來展示生產過程中所遇到的各種質量問題。目前有一些高端制造企業已經能夠做到實時的采集數據并在顯示器上可視化。相比以前離線的采集數據并累計一段時間后才分析數據,目前這些企業已經有了不小的進步。但最好的層面是第八個階段,即利用實時收集的數據進行統計建模,使用統計推理和預測來幫助企業的決策與質量管理。 


 在傳感器實時監控下的現代工業生產


隨著質量大數據的提出,學術界也在質量大數據中提出新的方法和工具。早期研究人員只能每個小時甚至每天去生產線上測量數據,計算均值和標準差,構建控制圖來監控生產流程。但是在大數據時代,研究人員如何依靠自動收集、實時的數據(也稱為數據流),提出合適的方法和工具來運用數據監控生產過程,已經逐漸成為研究的熱點。另一個與質量大數據有關的研究方向是可靠性和可維護性。在傳統數據的背景下,對于一個產品,它的保修期的長短和具體什么時候需要進行保養檢測,相關的模型和方法已經十分成熟了。但是在質量大數據的環境下,如何依靠實時的數據來提升產品的可靠性成為了研究挑戰。  


一個具體的例子是:通用電氣公司歷史上是把飛機引擎作為企業產品賣給波音公司,但是最近通用電氣公司將飛機引擎租給波音公司。在這些引擎上,通用電氣設計并安裝了很多傳感器實時的將引擎工作狀況發送到企業總部,通用電氣通過這些大數據來準確并實時的為波音公司提供售后和保養服務。這個例子有點類似于疾病的預防。以前的人往往是等到身體出現了異常,才會去醫院掛號看病(類似壞機送廠維修)。現在許多人在身體沒有異常的情況下,也會定期體檢,確保健康(類似對機器定期保養維護)。再進一步,因為穿戴裝置的進步與流行,腕上的運動手環會借助實時健康數據的測量、監控、分析,期望做到提前感知身體的健康變化,從而避免疾病的發展與惡化。通用電氣也是希望通過質量大數據的應用,提前感知到飛機引擎的工作狀態,從而避免飛機引擎出現故障。  


 通用公司噴氣引擎測試場

(圖源:businessinsider)


6、結語


上面主要通過具體的例子分析了品質和品味的具體關系,品質如果要繼續提高,就必須達到品味的高度,方可在競爭激烈的市場中勝出。但要從品質上升到品味的高度,就不能離開創新和創意;而創新和創意又與質量大數據緊密相關。  
作為結語,我想引用宗白華(注:宗白華(1897-1986),美學家、哲學家、詩人;被稱為“中國現代美學的先行者和開拓者”)先生的《美學散步》中的一段話:  

散步是自由自在,無拘無束的行動,它的弱點是沒有計劃,沒有系統。看重邏輯統一性的人會輕視它,討厭它,但是西方建立邏輯學的大師亞里士多德的學派卻被喚作“散步學派”,可見散步和邏輯并不是絕對不相容的。

同樣的道理,科學的方法、量化跟藝術的品味也一樣,他們不是絕不相容的。如果要達到藝術,達到品味的高度,是離不開科學的邏輯、成熟的技術方法相配合的;同理,如果要只追求品質的一致性,而不考慮藝術的品味,質量也很難達到它應該達到的高度。



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