早上剛上班一小時，接連聽到兩個有趣的案例，都是和品質檢查有關，于是心血來潮，寫小作文以記之。

案例1：和銷售的同事吃早餐，聽到他們抱怨：做銷售太難了！給某汽車廠的送貨，因為產品品質的問題，又沒有按計劃的數量履行！

案例2：銷售同事發現前日的交付沒有達到計劃的數量，于是電話跟倉庫確認，倉庫回復原因是質檢的能力不足，不能達到交付的數量要求。

其實，輪胎企業在日常工作中，經常遇到類似的情況，客戶訂單確認后要交付了，配送車輛也調度到位了，產品也揀貨準備了，可謂萬事俱備，最終卻因為品質檢查環節不得不延期交付！

從上面的情況不難看出，品質檢查不僅會影響供應鏈執行的流暢程度，還會給企業帶來額外成本，甚至產生負面影響。因為訂單的交付是肯定的，沒有交付就沒有增值，企業也就沒有存在的意義。那就需要補救措施，要么重新揀貨質檢，要么緊急安排生產，要么友商品牌替換供應。但無論怎么處理，影響是既定的：1.損失效率，2.增加成本；3.降低客戶滿意度；4.影響供應鏈伙伴的協作意愿；5.影響市場份額。

筆者認為，在制造業，產品的品質是設計和生產出來的，而不是檢測出來的。那么品質工作應該圍繞增值來開展，即實現價值鏈和供應鏈的流暢。為規避這些因質檢帶來的供應鏈中斷，做好這5件事非常有必要：品質規劃、質檢流程前置、分級處理、信息共享和數據分析反饋，也就是建立供應鏈品質價值模型。

1.品質規劃

企業里，一切業務都始于規章和計劃，規則圈定了業務執行的范圍，沒有規矩不成方圓；計劃則確定了業務的方向和能力，讓執行人員有目的地推進。

品質規劃同樣重要，企業對質量部門有什么要求，相關人員檢查哪些性能項目，按什么標準去質檢，安排多少人員，需要哪些設備儀器，采取什么樣的方式，發生異常情況如何處理……只有把這些品質相關的事項都規劃好，后續的質檢工作才能順暢地執行，并滿足公司業務的要求。

2.質檢流程前置

在制造業里，每一個工序結束后，都會有相應的質檢環節，避免不良半成品/成品流入后續環節造成安全隱患或額外成本。在輪胎行業，一些企業由于各種原因，在成品入庫階段采取了粗放的管理，一攬子全入庫了，然后在訂單倉庫出庫階段，再由品質部門介入檢查，于是也就有了前文所述的案例。

在出庫環節質檢可能會產生幾個問題：首先輪胎行業的供應不及時，可能會造成OEM工廠的停廠，而且會有巨額罰款的風險，非OEM客戶也可能會取消訂單。其次是輪胎產品品質不確定，揀貨的數量肯定要大于交付的數量，導致部分產品的重復上架，會產生效率浪費和額外成本。再次，待交付產品品質的不確定，會導致緊急交付和緊急生產，造成資源的浪費或供應鏈效率降低。最后，由于交付數量的變化，需要物流供應商的協助，持續的交運量變化將減弱供應商的協作意愿，并有可能導致成本的增加。

如果企業在成品入庫時，就嚴格按品質分級處理，相關人員就能通過WMS清楚地知道庫存信息，大大降低交付時出現的因品質問題帶來的波動。 

3.品質分級

品質的區分從來不是絕對的，一個產品不好并不等于它是壞的，反過來一個產品不壞也并不說明它就是好的。大多數行業都會根據產品的實際使用價值和流通價值來判斷產品的等級，如等級品和廢品。對于返工品在最終修理或返工后，需再次檢查確認產品的等級。

在輪胎行業，通常在開發設計階段就定義了產品的滾阻、重量、磨耗里程、制動距離等。因此在成品階段，只需要檢查輪胎的外觀和平衡性了。在判定這些影響因素后，輪胎被分為OE品、RE品和不良品。

外觀良好，性能參數達到OE標準的劃分為OE品，直接進入成品庫，并在WMS信息寫入時備注相關信息，如：OE品、規格、數量、庫存位置等。OE等級品除了供應OEM廠家外，還可以根據客戶需要在RE市場上正常銷售和流通。

相應的，一個產品有少量瑕疵，但又不影響下后續流程的正常使用或銷售流通，在WMS入庫時寫入分級信息，如等級品、規格、數量、庫存位置等。輪胎行業則區分為RE品/OE-OFF品，此部分產品只能在RE市場或海外零售市場流通銷售。

對于外觀和性能存在缺陷，且無法返工修復的，應當記入不良品。對于不良品的處理，很多企業往往是隨正常產品一起，進入倉庫儲存，且后續處理周期過長。這不僅產生倉儲成本，擠兌正常的倉儲資源，同時還帶來了隱患，有流入銷售渠道的可能。因此，對于不良品的處理，企業應該建立快速處理的流程。

4.信息共享

很多公司將數據視為機密，對于信息不僅與外部供應商和客戶及其他相關方隔絕，甚至在內部，各部門間的數據也相互保密隔離，在相關系統中設置查詢權限為信息傳輸制造障礙。這也就導致了企業效率低下，供應鏈部門不知道生產的情況，銷售部門不知道庫存的情況，倉庫不知道客戶的需求……每一個很容易從內部系統獲取的信息都要電話或郵件確認。企業內部分工越細，信息的谷倉效應越嚴重。

不能實時獲取信息還會帶來另一個問題，業務是動態的，而你獲取的信息是相對靜態的，于是經常會遇到有人抱怨：昨天確認的庫存還足夠，今天交付時就缺貨了。這就有如現代版的刻舟求劍了。

當然，數據的意義不止于內部的調取，只是調取查詢，這只做到了數據的1+1<2。

5.數據分析反饋

要做到數據價值的1+1>2，最關鍵的是數據的分析處理和使用。數據的重要不是因為你獲取或存儲了數據，或是保持了數據的機密性，而在于數據的分析結果對后續決策的影響，也就是數據得到利用了才有價值。在工業發展邁入數據化階段的當今，數據在企業里的價值變得尤為重要。

企業在品質檢查階段能獲取產品性能方面的數據和流程效能方面的數據，在AS階段能獲取用戶和市場方面的數據。這些數據再經過分析處理，便能形成數據指導，讓企業清楚地認識到自身的強項和瓶頸短板，找出改進方向，最終提升產品的性能、流程的效能和用戶的滿意度。