提高质量管理体系的有效性

如何才能够持续提高和评价质量管理体系的有效性？

     问题：很多单位通过ISO9000认证以后，经过多年的运行，如何进一步提高体系运行的有效性，而不是一成不变的低水平运作，以及怎样评价体系的有效性？（提问者：浪淘沙2005）

     解答：可以通过以下几个方面来评价和提高质量管理体系的有效性：

     一，内部审核。根据2000版ISO 9000族标准的要求，建立、完善质量体系并保持其有效运行的关键是质量体系内部审核。通过审核发现的不符合项，采取相应的纠正措施并使其成为符合项，达到质量改进的要求，同时也是维持质量管理体系的重要工具。

     二，客户及第三方认证机构审核。客户及第三方认证机构对供应商审核的主要目的是，审核这个工厂的品质管理体系是否是良性的，是否能够保证生产出优质的产品来满足客户的要求。基于此目的来接受审核，认真处理审核发现的问题，可以提高客户的满意度，同时万一有问题，公司也能有一定的流程去及时处理解决，公司质量体系运行的有效性也得到进一步提高。

     三，组织的管理评审。通过管理评审，我们可以确定：各部门之间的协调配合是否较以前更好？市场收集到的信息是否能及时传递到质量部门，由质量部门召集生产、科研、质检部门分析原因、落实整改措施，并将情况及时反馈到销售部门，促进了与顾客的有效沟通?资源配备是否精干合理，生产环境是否进一步优化，设备状况是否得到改善？如果是肯定的回答，可以确定质量管理体系是有效运行的。

新成立的质量监控部门该做什么？

     问题：我们的产品是软件，以前经常发生已经到了为客户实施的时间，可是研发部门的产品还没有提交上来的情况，而且很多时候产品到了用户手里还能发现很多错误。现在要成立一个质量监控部门，不知道应该怎么定位这个部门?（提问者：丹宝）

     解答：你说的这种情况多数时候是由于开发设计部门未充分考虑到产品在开发设计阶段的设计评审，具体说就是 未考虑好"产品开发周期"和"设计开发的策划"，而是停留在实验室或者说纯理论性的开发。他们忽视了被开发产品的安全性、功能性可靠、稳定性和外观，及产品的可制造性和可维护性能、生产方便和经济性。这些性能在产品的开发设计阶段就应充分考虑，而且同时需要通过样品的测试来论证，保证在产品投放市场或大批量生产前得以确认。

     作为质量部门应该建立一套完整的测试体系对产品的以上关键指标进行测试，而且建立统计的概念，以保证产品批量生产时的性能符合性和样品一致，及时反馈测试结果和作为使用者的意见和信息。开发设计部门则应该把质量部门视为内部客户，以保证产品提交给终端用户前的信心指数。

总部与分部的质量监控部门如何来进行权责分配？

     问题：如何对服务类企业（已取得ISO9001、ISO2000认证）总部质量监控部门与事业部业务监控部门的权责进行合理划分，既达到监控的效果，内容上又尽量减少交叉？如何理顺总部质量部门和大区、各地分支机构质量部门的关系，真正实现质量监控的无缝对接？（提问者：khitan）

     解答：产品质量和服务质量是企业的生命线；同时也是质量监控部门与事业部业务监控部门的权责的界限。

     产品质量由质量监控部门进行监督，企业的质量部在管理者代表的领导下负责企业质量管理体系的建立、实施和保持，确保质量管理体系的有效运行，并向管理者代表报告体系运行情况；负责对体系运行情况进行监控；负责公司的质量记录；负责将监控工作中发现的严重的或未能解决的问题，及时向管理者代表汇报，并协调各方采取纠正和预防措施，予以最终解决；负责企业产品质量的独立检验与监控工作，及相关服务工作；负责企业技术改造及重大设备维修的质量管理。

     服务质量是评价事业部业务监控部门对客户的一种态度。服务质量的好坏与产品质量的好坏同样重要。

     企业的高管理者提出企业的质量方针和目标并采取措施以保证各级人员都能理解执行。负责进行管理评审；保证质量管理体系运行所需的资源，并确保企业的内部沟通是有效的，总部任何的质量变更，都能确保分部及时得到通知并理解。企业分部的各管理者按照ISO9001、ISO2000的要求建立、实施和保持企业的质量管理体系；向总经理报告质量体系运行情况及体系改进的需求；负责就本企业质量管理体系与外部各方的联络工作等。

如何解决全检与抽检结果相差太远？

      问题：我公司在对一批产品进行全检与抽样检查时出现结果相距太大的现象。比如说一批产品，在进行抽检时，不合格率达到了80%，而在对这批产品进行全部检查时，不合格率却只有30%，两次检查结果相距太远，因此我想问问，遇到这种情况到底应该如何解决？如何调整检查方法来使得全检与抽检的结果不至于相差太远？谢谢。（提问者：人杰地灵）

     解答：从统计学的角度分析，样本抽样良品率/拒收率结果和全检的良品率/拒收率应基本一致，这也是抽样方法广泛应用于批次判定的原因。按照统计学的原理，通常抽样是建立在已知抽样的拒收率或已知抽样数量和拒收数量的基础上，来对总体情况(母体)进行预测。建立在95%的自信度基础上进行预测存在风险，风险有两种情况，抽样结果大于或小于实际结果，但这种风险引起的误差不至于和全检结果相差太大，单次抽样法就是建立在这个理论基础之上的。

     但很明显，其中一个条件就是缺陷样板是均匀分布的。这种均匀分布的前提条件则是在整个制造过程中只有普通变异没有特殊变异，而普通变异是工序本身的西格玛引起，属于正常现象。但工序加工过程中一旦出现特殊变异，就有可能出现以上的样本不均匀分布的情况。这种情况下如果用普通一次抽样法对批次进行判定必定出现偏差，因为不良有可能集中在一个区域。这种情况下可以调整检查方法来解决，从一次抽样变化到多次抽样，具体说就是从(N；n，C)到(n1，n2? nn｜C1，C2? Cn)。在95%的自信度的基础上，以样本推导母体的方式进行对母体的预测。