关键质量特性

什么是复杂产品

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复杂产品是指具有“客户需求复杂、产品组成复杂、产品技术复杂、制造流程复杂、试验维护复杂、项目管理复杂、工作环境复杂”等特征的一类产品，被誉为“工业之花”的航空发动机就被列入复杂产品序列。

作为刚满7岁的萌萌“小商”，虽然年龄不大，却由3-5万个零部件组成，这就决定了他需要历经各种磨练才能孕育而生。

在设计阶段，他需要接受需求分析和定义、概念设计、初步设计、详细设计、验证及各阶段评审；在制造阶段，他需要接受精密铸造、精密锻造、精密加工、精密装配等环节来保证结构的完美；在试验阶段，他需要接受各项极其苛刻乃至破坏性的试验来确保适应各种严苛的工作环境；以上决定了其质量要求苛刻、研发、制造、试验及管理成本高昂、研制周期漫长。

因此，在复杂产品研制过程中，如何正确理解复杂产品关键质量特性，并进行识别，以对复杂产品研制过程关键质量特性进行重点监控，并及时发现潜在质量问题，在产品全生命周期质量管控中显得尤为重要。

涡扇航空发动机（图片来源于网络）

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什么是关键质量特性

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质量特性是指产品、过程或体系与要求有关的固有特性。

为了有效地在产品研制过程中开展质量保证工作，需要从质量工程“关键少数，次要多数”的角度准确地把握质量保证的重点和对象，为此在质量特性的基础上，把质量特性划分为关键质量特性、重要质量特性和次要质量特性，其中关键质量特性是指影响和决定产品质量的关键的少数质量特性，它们是产品相关性能技术指标及其参数的集合，它们来源于顾客对产品质量的需求。

关键质量特性形成于产品策划阶段的技术规范，在概念设计、初步设计、详细设计、制造、试验不同阶段不断传递与细化。

质量特性分解图

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关键质量特性的作用

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在复杂产品质量管理过程中，关键质量特性是决定和控制产品质量的关键因素，是产品质量主要载体，是产品研制阶段质量保证的主要对象，他们能够极大地影响产品全生命周期顾客满意度、安全性、可靠性、符合性、一致性、功能实现性等，他们需要额外或重点的管控手段来减少潜在的质量问题和失效成本，从而提高产品质量。

关键质量特性的识别，有利于明确产品研制阶段质量保证的重点和主线，更有利于理清产品设计、制造、试验过程和质量保证过程之间的关系。在复杂产品设计阶段，通过设计质量控制保证产品关键质量特性设计进入产品。

由于市场竞争日益激烈，针对复杂产品，在产品设计阶段采用额外的手段保证所有的产品质量特性显然是不可能也是不现实的，为此，我们以其中关键质量特性为目标来建立系统化的设计质量保证方法，在设计周期和成本允许的情况下，为进一步提高产品质量，还可以用此方法根据质量特性重要度依次保证。

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怎么识别关键质量特性

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复杂产品关键质量特性（Critical-to-quality Characteristics, CTQ）识别是指在复杂产品研制过程中，对产品质量特性进行分析，过滤对产品质量具有不显著影响的质量特性，筛选出对产品质量具有重要影响的关键质量特性的过程。

由质量控制的理论方法可知，产品的组成结构越复杂，最终产品出现质量问题的概率就越大，相应的质量控制的难度越大。如航空发动机产品，如果研发、制造、试验过程质量控制能力较弱，就将导致较多劣质产品的产生，从而增加研发、制造、试验成本，同时也影响产品的及时交付。

因此，如何提高复杂产品研制过程质量控制能力，有效识别出关键质量特性已成为复杂产品制造企业面临的一个亟需解决的问题。

质量功能展开法

质量功能展开法（QualityFunction Deployment-QFD），是把顾客或市场对产品的需求进行多层次的演绎分析，转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的过程。

它是以顾客要求为产品研制的指导思想，在产品设计中确定产品研制的关键环节、关键的零部件和关键的工艺，实现将顾客要求转化为产品设计要求，产品设计要求转化为部件、过程和生产要求。

质量功能展开法主要是利用由顾客需求、产品特性、顾客需求的重要性、计划矩阵、顾客需求与产品特性之间的关系、特性与特性之间的关系、目标值七部分组成的“质量屋”，并通过规范化的方法完成顾客需求转化为产品特性、产品特性转化为零件特性、零件特性转化为关键工艺操作、关键工艺操作转化为生产要求。

QFD瀑布式分解模型示意图（图片来源于网络）

“质量屋”示意图（图片来源于网络）

正交试验设计法

产品质量的好坏很大程度上是由设计所决定的，因此在新产品的开发设计阶段就十分重要，在设计阶段可以使用质量功能展开等方法来识别关键质量特性，为了保证设计的好产品能够成为真正的高质量的产品，需要对产品制造过程进行多因素（因子）的试验以识别出关键质量特性。

由于多因素（因子）的试验次数较多，于是人们通过试验设计（DOE）来选择最佳试验，从而实现用少量的试验识别出关键质量特性，其中正交试验是一种常用试验设计方法。

在开展正交试验时，首先应明确试验目的、试验指标，确定因子和水平、选用合适的正交表，再进行试验，并记录试验结果。试验完成后，通过直观分析、方差分析等数据分析方法对试验数据进行分析，确定关键因素（因子），从而识别出关键质量特性，最后通过试验验证关键质量特性的正确性。

数据挖掘法

数据挖掘称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery Database,KDD），就是从大量数据中获取有效的、关键的、新颖的、潜在有用的、最终可理解信息的过程，在质量管理中的应用主要是指对产品研制过程中产生的大量的结构化或半结构化的数据信息，通过数据信息系统(如各种电子表单、PDM系统、OA系统等)把这些数据信息收集到统一的数据库中，然后通过规约、清理，过滤出无效信息，减少数据库信息量，同时通过数据变换，使数据库中的数据转化为适合数据挖掘的形式，最后应用统计方法、事例推理、决策树规则推理、模糊集、神经网络、遗传算法等数据挖掘方法挖掘出关键数据信息，再通过模式评估和知识转换最终识别出产品关键质量特性。

数据挖掘在产品关键质量特性识别中的应用是一个反复循环的过程，每一步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。通过数据挖掘识别产品关键质量