早上刚上班一小时，接连听到两个有趣的案例，都是和品质检查有关，于是心血来潮，写小作文以记之。
案例1：和销售的同事吃早餐，听到他们抱怨：做销售太难了！给某汽车厂的送货，因为产品品质的问题，又没有按计划的数量履行！
案例2：销售同事发现前日的交付没有达到计划的数量，于是**跟仓库确认，仓库回复原因是质检的能力不足，不能达到交付的数量要求。
其实，轮胎企业在日常工作中，经常遇到类似的情况，客户订单确认后要交付了，配送车辆也调度到位了，产品也拣货准备了，可谓万事俱备，最终却因为品质检查环节不得不延期交付！
从上面的情况不难看出，品质检查不仅会影响**链执行的流畅程度，还会给企业带来额外成本，甚至产生负面影响。因为订单的交付是肯定的，没有交付就没有增值，企业也就没有存在的意义。那就需要补救措施，要么重新拣货质检，要么紧急安排生产，要么友商品牌替换**。但无论怎么处理，影响是既定的：1.损失效率，2.增加成本；3.降低客户满意度；4.影响**链伙伴的协作意愿；5.影响市场份额。
笔者认为，在制造业，产品的品质是设计和生产出来的，而不是检测出来的。那么品质工作应该围绕增值来开展，即实现价值链和**链的流畅。为规避这些因质检带来的**链中断，做好这5件事非常有必要：品质规划、质检流程前置、分级处理、信息共享和数据分析反馈，也就是建立**链品质价值模型
企业里，一切业务都始于规章和计划，规则圈定了业务执行的范围，没有规矩不成方圆；计划则确定了业务的方向和能力，让执行人员有目的地推进。
品质规划同样重要，企业对质量部门有什么要求，相关人员检查哪些性能项目，按什么标准去质检，安排多少人员，需要哪些设备仪器，采取什么样的方式，发生异常情况如何处理……只有把这些品质相关的事项都规划好，后续的质检工作才能顺畅地执行，并满足公司业务的要求。
在制造业里，每一个工序结束后，都会有相应的质检环节，避免不良半成品/成品流入后续环节造成安全隐患或额外成本。在轮胎行业，一些企业由于各种原因，在成品入库阶段采取了粗放的管理，一揽子全入库了，然后在订单仓库出库阶段，再由品质部门介入检查，于是也就有了前文所述的案例。
在出库环节质检可能会产生几个问题：首先轮胎行业的**不及时，可能会造成oem工厂的停厂，而且会有巨额罚款的风险，非oem客户也可能会取消订单。其次是轮胎产品品质不确定，拣货的数量肯定要大于交付的数量，导致部分产品的重复上架，会产生效率浪费和额外成本。再次，待交付产品品质的不确定，会导致紧急交付和紧急生产，造成资源的浪费或**链效率降低。最后，由于交付数量的变化，需要物流**商的协助，持续的交运量变化将减弱**商的协作意愿，并有可能导致成本的增加。
如果企业在成品入库时，就严格按品质分级处理，相关人员就能通过wms清楚地知道库存信息，大大降低交付时出现的因品质问题带来的波动。
品质的区分从来不是绝对的，一个产品不好并不等于它是坏的，反过来一个产品不坏也并不说明它就是好的。大多数行业都会根据产品的实际使用价值和流通价值来判断产品的等级，如等级品和废品。对于返工品在最终修理或返工后，需再次检查确认产品的等级。
在轮胎行业，通常在开发设计阶段就定义了产品的滚阻、重量、磨耗里程、制动距离等。因此在成品阶段，只需要检查轮胎的外观和平衡性了。在判定这些影响因素后，轮胎被分为oe品、re品和不良品。
外观良好，性能参数达到oe标准的划分为oe品，直接进入成品库，并在wms信息写入时备注相关信息，如：oe品、规格、数量、库存位置等。oe等级品除了**oem厂家外，还可以根据客户需要在re市场上正常销售和流通。
相应的，一个产品有少量瑕疵，但又不影响下后续流程的正常使用或销售流通，在wms入库时写入分级信息，如等级品、规格、数量、库存位置等。轮胎行业则区分为re品/oe-off品，此部分产品只能在re市场或海外零售市场流通销售。
对于外观和性能存在缺陷，且无法返工修复的，应当记入不良品。对于不良品的处理，很多企业往往是随正常产品一起，进入仓库储存，且后续处理周期过长。这不仅产生仓储成本，挤兑正常的仓储资源，同时还带来了隐患，有流入销售渠道的可能。因此，对于不良品的处理，企业应该建立快速处理的流程。
很多公司将数据视为机密，对于信息不仅与外部**商和客户及其他相关方隔绝，甚至在内部，各部门间的数据也相互保密隔离，在相关系统中设置查询权限为信息传输制造障碍。这也就导致了企业效率低下，**链部门不知道生产的情况，销售部门不知道库存的情况，仓库不知道客户的需求……每一个很容易从内部系统获取的信息都要**或邮件确认。企业内部分工越细，信息的谷仓效应越严重。
不能实时获取信息还会带来另一个问题，业务是动态的，而你获取的信息是相对静态的，于是经常会遇到有人抱怨：昨天确认的库存还足够，今天交付时就缺货了。这就有如现代版的刻舟求剑了。
当然，数据的意义不止于内部的调取，只是调取查询，这只做到了数据的1+1<2。
要做到数据价值的1+1>2，最关键的是数据的分析处理和使用。数据的重要不是因为你获取或存储了数据，或是保持了数据的机密性，而在于数据的分析结果对后续决策的影响，也就是数据得到利用了才有价值。在工业发展迈入数据化阶段的当今，数据在企业里的价值变得尤为重要。
企业在品质检查阶段能获取产品性能方面的数据和流程效能方面的数据，在as阶段能获取用户和市场方面的数据。这些数据再经过分析处理，便能形成数据指导，让企业清楚地认识到自身的强项和瓶颈短板，找出改进方向，最终提升产品的性能、流程的效能和用户的满意度。
作者 | 洪茂华（锦湖轮胎）
** 物流沙龙
此文系作者个人观点，不代表物流沙龙立场。
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