全面质量管理的企业实践探索

陈冰泉，胡宁，王延，杨洪旗

（工业和信息化部电子第五研究所，广东 广州 510610）

0 引言

质量作为制造业更上一个台阶需要解决的瓶颈问题，得到了政府的高度重视： 《质量发展纲要（2011-2020年）》明确了中长期质量发展目标、任务要求和政策措施，进一步地动员全社会重视质量； 《中国制造2025》将 “质量为先”作为5条基本方针之一，把质量品牌建设作为九大战略任务之一；十九大报告中有16处提到了质量，作出了“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”的重要论述，并明确地指出，必须坚持质量第一、效益优先。目前，制造业产品质量问题频发，例如：西安地铁的 “问题电缆”、高田气囊问题导致汽车召回、苹果异常关机投诉引发 “区别对待”争议和神户钢铁质量丑闻等事件，产品的质量差不仅会增加成本，降低收益，甚至会威胁人民的生命财产安全。我国制造业的产量全球排名第一，但整体质量竞争力却只排到第十三名，制造业的区域、行业存在多层次发展不平衡的现象[1]，尤其是，中小企业体量大，质量水平低，对质量技术需求迫切。

半导体作为电子信息产业的重要基础，是许多工业设备的核心，其质量直接关系到制造业的整体质量，不容忽视，但目前我国的半导体企业实施的质量管理大多数仍停留在传统的手工时代，存在很大的改进空间。因此，本文以功率半导体行业为背景，研究了提升半导体产品质量的关键技术，包括质量设计、质量过程控制与诊断、质量保证、质量数据及其应用等方面，探索基于知识学习、数据驱动和智能决策的质量创新管理模式，实现企业全过程质量管理与提升[2]。全文以质量数据的采集、分析和应用为主线，贯穿于产品设计、加工、检验、销售和使用等全生命周期过程，并建设了产品全生命周期质量信息管理系统，以促进质量管理与新一代信息技术的融合，实现企业设计制造效率的提高，产品质量的提升。

1 半导体行业质量管理现状分析

半导体作为电子信息产业的基础，广泛地应用于计算机、通信、汽车、医疗和军事等核心领域。中国成为了电子产品生产的集中地，是最大的半导体产品消费国家。近几年来，尤其在国家颁布集成电路产业发展推进纲要和成立国家专项基金后，半导体市场持续地快速增长，与此同时，市场对半导体产品的质量要求越来越高，接受的生产周期却越来越短。目前，国内绝大多数半导体企业的质量管理还停留在单纯的质量检验阶段，全面质量管理只是停留在口号阶段和营销过程中，并没有有效地落实到生产实践中，从而导致了企业虽然耗费了大量的人力物力和时间成本，却没能实现产品质量和企业质量管理水平的大幅提升。

本文以某半导体企业为例进行深入的分析，该企业的主营产品包括各类半导体整流器、二极管等，其研发重点集中于改善产品结构和工艺，目前，公司已取得了大量的专利成果，产品市场覆盖国内主要省市并出口海外。公司通过了ISO 9001：2008质量管理体系和ISO 14001：2004环境管理体系认证。随着市场需求量的增长，产品更新频率加快，市场对产品质量有了更高的要求，公司迎来了发展的新阶段。

企业产品的研发和生产均由客户订单驱动。因此，在新产品研发情形下，该企业研发、生产产品的一般流程为：首先，根据客户的需求组织工程、品管、生产和采购等部门进行新产品开发时可行性评估；其次，由工程部开展封装外形开发、工装设计、设备选型和框架设计等工作；然后，设计评审通过后由采购、品管、生产和试验等部门实施生产；最后，形成合格的产品及售后服务。企业产品系列丰富，典型的生产工序包括划片、上芯、压焊、成型、切筋和包装等。为了保证产品的质量，企业支持的产品检查检验标准体系比较完善，并且按照客户的要求执行。随着市场需求的增长，产能扩展，企业意识到了信息化的重要性，完成了OA、ERP系统的建设，并正在开展PDM、i-MES和产品设计仿真等系统的建设，但专业的质量管理却停滞不前，一直处于半手工作业阶段。总结起来，该企业在质量管理方面存在的问题可归纳为以下3个方面。

a）质量管理体系实施不到位

企业的质量体系实施与实际的质量管理工作脱节，存在 “两张皮”的现象，体现在未理顺采购、研发、生产和售后维护等过程与产品质量之间的必然联系，未在 “短平快”快速研发和优质产品之间找到平衡，亟需从以 “救火”方式来解决质量问题向 “以预防为主”的 “全面质量管理”转变。

b）企业质量数据分散，呈现出 “信息孤岛”现象

目前企业中质量数据小部分分散在OA、ERP系统中，大部分散落在工作人员的个人电脑文件系统、个人电子邮件、试验设备和纸质报告等多种介质中。这些数据之间缺乏关联，更没有经过分析，影响质量追溯的准确性和效率，数据的价值没有被挖掘出来，对于指导产品研发、工艺过程控制和产品质量提升等方面的作用非常有限，导致企业仍然停留在依靠个人经验来进行判断的粗糙阶段。企业质量管理人员对质量数据分析有强烈的需求，逐步地意识到编制形成规范的用于指导质量数据的收集、分析等的文件的重要性，同时期望构建企业的质量经验知识库。

c）产品质量追溯难，质量问题处理效率低

当制造过程或市场质量异常时，为了锁定问题的来源，往往需要对大量的纸面流程卡、领料单等信息展开过滤、清查，耗时费力，造成质量异常处理效率低，周期长，最终可能造成不良产品流入市场，影响品牌形象。

综上所述，该企业亟需构建一套高效的贯穿于采购、研发、生产和售后等全过程的产品质量管理系统。

2 半导体企业全面质量管理的实践探索

基于上述需求分析，本文以全面质量管理的持续改进、过程管理为核心理念，融合ISO 9001质量管理体系的标准属性，结合该半导体企业的组织架构、企业生产管理框架、正在实施的质量活动的流程和体系等实际情况，以新一代信息技术手段建立数字化的持续改进的质量活动的流程和管理体系，建立一种健全企业信息化的全面质量管理体系，即产品全生命周期质量管理系统。

2.1 企业全面质量管理体系的梳理

20世纪60年代，美国通用电气公司质量经理菲根堡姆在其所著的 《全面质量管理》一书中指出： “全面质量管理是为了能够在最经济的水平上，并考虑到充分满足用户要求的条件下进行市场研究、设计、生产和服务，把企业各部门的研制质量、维持质量和提高质量的活动构成一体的有效体系[4]”。ISO 8402：1994将全面质量管理定义为 “一个组织以质量为中心，以全员参与为基础，目的在于通过让顾客满意和本组织所有成员及社会受益而达到长期成功的管理途径[5]。”ISO 9000标准体系至今仍沿用该定义。全面质量管理的基本要求可总结为 “三全一多样”，即全过程的质量管理、全员的质量管理、全企业的质量管理和多方法的质量管理。

该半导体企业的质量管理基于ISO 9001：2008开展，体系文件较为完善，但在设计、制造和辅助过程等的管理活动之间的数据链条出现了断点，数据的关联、共享和PDCA流程的贯通都出现了不同程度的脱节，亟需理顺流程，以数据驱动流程，贯通设计、制造、辅助过程和使用等环节的质量管理活动，辅以信息化手段，供全员使用，实现企业高效的全面质量管理。通过对企业的体系文件、组织架构、设计、采购、生产工序、试验和售后等环节进行梳理，构建了企业的全面质量管理模型，如图1所示。

图1 某企业的全面质量管理模型

该模型基于PDCA循环模型设计，围绕产品的设计、制造、辅助和使用的整体质量提升为中心展开，通过质量管理规范、QC小组、FMEA、统计过程控制 （SPC：Statistical Process Control）、测量系统分析 （MSA： Measurement System Analysis）、供应商管理和统计分析等质量工具开展工作。

a） P （Plan）

根据法律法规及客户的要求，确定质量目标，对全面质量管理的内容进行定义和分解，包括企业的总目标、产品技术参数、工序合格率、成品合格率和客户满意度等目标，制定计划，为具体工作提供指导依据。

b） D （Do）

根据质量目标和计划实施质量管理活动，同时构造出产品内容各个过程，以及过程之间的数据和数据流转；质量活动通过质量管理小组实施。

c） C （Check）

检查、测量和评审，确定产品的质量是否符合目标、是否满足客户的需求，这些是分析和改进质量管理水平的重要步骤。

d） A （Action）

采取纠正措施改进问题，通过预防措施防止问题重复发生，并将有效的措施落实到标准化文件中，支撑其进入下一个PDCA循环。

2.2 全生命周期质量管理系统的研发

随着云计算、物联网和大数据等新一代信息技术的发展和应用，质量管理也面临着数字化变革。基于科学技术的发展趋势，以前文所述的全面质量管理模型为基础，本文构建了数字化的产品全生命周期质量管理系统[6]。数字化质量管理仍然延续着全面质量管理思想中的持续改进、过程管理和精益生产的理念，相比于传统的管理手段，其更加注重系统化和程序化地应用各种统计方法和工具，借助工具实现高效率的全过程质量管理。以质量体系和流程活动为线索，串联起分散在各个环节的质量信息；以业务流程为驱动，对日常的质量管理工作进行精细化的数据记录和自动化的工作流驱动管控，保障质量管理工作能够持续推动和及时完成。

2.2.1 全生命周期质量管理系统架构设计

全生命周期质量管理系统以信息化手段实现质量管理的PDCA循环，即质量目标与组织实现的全过程。系统的主要目标是构建包含生命周期阶段、参与角色和数据来源的三维工程质量信息模型，如图2所示，实现从设计、生产到售后的质量跟踪和追溯。

系统建立从质量策划、采购、设计、生产、检验、试验和售后的全过程质量信息统一的平台；使采集、处理和传递质量信息和涉及产品整个生命周期的质量活动协调进行。系统借助新一代信息技术手段，全面集成企业质量资源，便于部门之间的沟通和专业领域之间的横向协同和过程间的纵向协同，并提高了对多变的质量要求的适应能力。全生命周期质量管理系统架构如图3所示。

图2 质量信息管理三维模型

图3 全生命周期质量管理系统的构成

2.2.2 系统模块的功能

系统实现的功能主要包括以下几个方面。

a）通用基础管理

该模块是通用模块，包括用户管理、权限管理、配置管理和基础数据管理等，是系统得以运行的基础设置。

b）质量设计分析

这是一个子系统，根据企业的需求提供质量功能配置 （QFD）、过程失效模式与影响分析（PFMEA）。QFD实现将客户企业的订单需求转换为产品属性，再将产品属性转化为生产制程要求，最终转化为各制程的参数；PFMEA从制程流程图及其关键参数开始，对划片、上芯、压焊、成型、切筋和包装等所有制程的潜在缺陷及其可能造成的影响进行原因分析，并制定相应的控制计划来消除或控制潜在的威胁。

c）供应商及来料管理[7]

该子系统设计了供应商开发、供应商评价、供应商投诉追溯和来料异常管理4个模块，实现包括供应商资格审核、现场审核、送样评鉴、定期考核、合格供应商目录管理、入厂检验数据管理和来料异常的闭环处理等功能。

d）生产制程质量管理

该子系统设计了工序首检信息管理、巡检信息管理、制程异常闭环管理、SPC和MSA等模块。能够对工序的首检及巡检不合格、测试工序产品不良率不达标情况和QC品管退货等情况分别实施异常矫正、低良率控制流程，从管理和技术两个方面实现质量问题的闭环。SPC能够实现对关键工序的关键参数的评估和监控，建立并保持过程处于稳定的可接受水平。MSA实现对包含人、仪器、测量对象和操作等测量系统的评估，量化测量结果的波动，确认是否符合制程需要。

e）可靠性试验管理

该子系统设计了可靠性试验过程管理、试验异常管理、试验数据管理、试验数据分析和产品寿命评估等模块。

f）售后质量管理

该子系统设计了两个模块，包括售后质量问题闭环管理和客诉 （包括客户投诉、建议和抱怨）管理，以及客户投诉事项的闭环追溯。

g）体系改进管理

该子系统包括审核计划管理、审核任务指派、审核实施和审核不符合项改善追踪等模块。

h）经验知识库管理

该模块能够将质量与可靠性数据以规范化的结构存放，包括设计分析方法及案例等，为产品的质量与可靠性设计、人员培训等提供支持。

2.2.3 系统集成

全生命周期系统质量管理系统不是孤立的系统，其与企业中的OA、ERP、PDM、MES、智能生产装备和试验设施等都实现了集成接口，主要包括以下几个方面的集成：

a）与OA系统的集成，实现单点登录；

b）与ERP系统的集成，获取产品基本信息、供应商来料信息和反馈等；

c）与MES系统的集成，支持固定检验工位、巡检人员、自动检测设备、卡尺和电子测量仪器等各种数据的采集，实现生产线、零部件数据的可追溯采集。

2.2.3 系统应用

本文提出的全生命周期系统是完全基于该企业的需求设计研发的，符合实际的应用要求。通过系统的项目实施，首先，梳理形成规范化的质量管控流程，产品数据、故障数据和供应商相关描述数据的标准化；其次，将流程固化，数据规范导入系统，从产品的全生命周期实现数据的采集和质量管控业务逻辑；然后，通过数据处理、分析和可视化等实现产品质量趋势分析、故障趋势分析，部门、产品层次、生产工序、供应商、原材料、测试设备和实验项等多个维度的数据的分析；最后，按照既定规则抽取知识，形成经验知识库。经过数据的导入和分析，得到了目前的供应商及其来料情况、顾客退货率、设备故障停机率、不合格品处理率、关键工艺的过程能力趋势、故障闭环周期分布和产品寿命分布等数据，部分统计结果如图4所示。

3 结束语

数字化手段是企业质量管理体系高效实施的抓手[8-9]。但是，由于各个企业的组织架构、生产流程和管理模式的差异，鲜有成功案例。通常情况，质量管理的各项内容、支撑数据分散在各种信息介质中，缺乏统一的质量信息管理系统。本文以某半导体企业为研究对象，通过深入的调研和需求分析，探索并研制了一套适用的体系和流程，以及落地的全生命周期质量信息管理系统，对于企业产品质量的提升、质量品牌的建设和顾客满意度的提高等均有重要的意义。

图4 部分质量信息统计分析

本文中的全生命周期质量信息管理系统虽然在实际运行中效果良好，但限于企业目前的硬件投入，在对新一代信息技术的支持方面还需要开展进一步的设计和研发，包括对更多智能设备、企业数据存储分析硬件的支持。