APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划，是一种结构化的方法，主要用于汽车行业及其相关供应链，确保产品和过程的质量达到预期目标。
主要阶段
• 计划和确定项目：这是APQP的初始阶段，需要明确顾客的需求和期望，包括产品的功能、性能、外观等方面。还要确定项目的目标、时间进度和资源需求。例如，汽车制造企业在设计一款新型电动汽车时，会先和客户沟通其期望的续航里程、充电时间等要求。
• 产品设计和开发：根据第一阶段确定的需求，进行产品的设计。这个过程涉及到工程图纸的绘制、技术参数的确定等诸多细节。比如设计电动汽车的电池系统、电机性能等。
• 过程设计和开发：在产品设计基本成型后，要规划产品的生产制造过程。包括选择合适的生产设备、确定工艺流程、制定质量控制计划等。例如确定电池组的组装流程和质量检验节点。
• 产品和过程确认：这一阶段是对设计好的产品和过程进行验证。通过试生产等方式，检查产品是否符合设计要求，过程是否能稳定地生产出合格产品。例如生产出一批样车，进行各种测试，包括道路测试等。
• 反馈、评定和纠正措施：收集前面阶段的信息，特别是产品和过程确认阶段发现的问题，进行反馈和分析。采取必要的纠正措施来改进产品或过程。比如如果样车测试发现续航里程不达标，就要分析是电池问题还是车辆能耗问题，进而改进。
实施APQP可以帮助企业早期识别质量问题，减少后期变更带来的成本增加，提升产品质量和顾客满意度。
FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）即失效模式与影响分析。
它是一种可靠性设计的重要方法。主要用于识别产品或过程可能出现的失效模式，评估这些失效模式对系统的影响程度，分析失效的原因，并采取措施来降低风险。
类型
• 设计FMEA（DFMEA）：应用于产品设计阶段，重点关注产品本身的功能失效。比如在设计汽车发动机时，考虑如果活塞环磨损（失效模式），可能导致动力下降、油耗增加（影响），原因可能是材料质量差或者润滑不良，进而采取措施，如选用更优质材料、优化润滑系统。
• 过程FMEA（PFMEA）：用于产品制造过程，着眼于制造过程中的失效。例如在汽车零部件焊接过程中，可能出现虚焊（失效模式），会导致零部件强度不足（影响），原因也许是焊接参数设置错误或者焊接工人技能不足，对此可以校准焊接参数、加强工人培训来避免。
实施步骤
1. 确定范围：明确是对产品还是过程进行FMEA，确定边界和相关要求。
2. 组建团队：成员包括设计人员、制造工程师、质量专家等多领域专业人士。
3. 识别失效模式：通过头脑风暴等方式找出可能的失效情况。
4. 评估严重程度（S）：衡量失效模式对最终产品或过程的影响的严重性，一般用1 - 10分来打分，10分为最严重。
5. 评估频度（O）：预估失效模式发生的频率，同样用1 - 10分来衡量，10分为经常发生。
6. 评估探测度（D）：表示当前控制方法能够探测到失效模式的可能性，分值也是1 - 10分，10分表示很难探测。
7. 计算风险优先数（RPN）：RPN = S×O×D，通过这个数值来确定风险的优先级。
8. 采取措施：针对高风险的失效模式制定并实施改进措施，然后重新评估RPN。
MSA是Measurement System Analysis（测量系统分析）的简称。它在质量管理领域应用广泛，主要用于评估测量系统的准确性、精确性等特性。
基本概念
• 准确性（Accuracy）：指测量结果与真实值的接近程度。比如，使用卡尺测量汽车零件的长度，测量值与该零件实际长度之间的差距越小，准确性越高。
• 精确性（Precision）：也叫重复性和再现性，重复性是指同一测量者使用同一测量工具对同一零件进行多次测量，其结果的差异程度；再现性是指不同测量者使用相同测量工具对同一零件进行测量，结果的差异程度。
主要分析方法
• 量具重复性和再现性（GRR）分析：这是MSA中最常用的方法。通过让不同的测量者用同一量具对相同的产品特性进行多次测量，收集数据来计算GRR值。一般GRR值小于10%表示测量系统可接受，10% - 30%之间需要根据实际情况考虑是否可以接受，大于30%则表示测量系统不可接受。
• 稳定性分析：主要观察测量系统在一段时间内的测量结果是否稳定。例如，对某一汽车零部件的尺寸测量，在一个月内每周测量一次，看测量结果是否有较大波动。
• 偏倚分析：确定测量系统的测量结果与真实值之间是否存在固定的偏差。比如，一个新的压力测量仪测量汽车轮胎气压，与标准压力测量仪对比，看是否存在偏差。
MSA的重要性在于保证测量数据的可靠性，从而为产品质量控制、过程改进等提供可信的数据支持。
SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。
基本原理
它是一种借助数理统计方法来对生产过程进行监控的工具。生产过程中存在自然变异和可归属变异，SPC的目的是区分这两种变异，当出现可归属变异（异常波动）时及时发现并采取措施纠正，使过程保持稳定状态。例如在汽车零部件生产中，机器设备的轻微振动属于自然变异，而刀具突然损坏导致零件尺寸偏差则属于可归属变异。
常用工具
• 控制图：是SPC的核心工具。
• 均值-极差控制图（X - R Chart）：用于监控过程的中心位置（均值）和分散程度（极差）。例如在生产汽车发动机活塞时，用此控制图来监控活塞直径的均值和极差是否稳定。
• 均值-标准差控制图（X - σ Chart）：与均值 - 极差控制图类似，不过它是用标准差来衡量分散程度。适用于样本量较大的情况。
• 单值-移动极差控制图（X - MR Chart）：当样本数据获取困难，每次只能得到一个数据时使用。比如在检测大型汽车模具的关键尺寸，由于检测成本高、时间长，每次只能检测一个数据，就可以用此控制图。
• 过程能力分析：用于评估生产过程是否有能力满足产品质量要求。一般用过程能力指数（Cp和Cpk）来衡量。Cp反映了过程的潜在能力，Cpk则考虑了过程的中心位置是否偏离，它们的值越高，说明过程能力越强。例如，汽车座椅生产过程中，通过计算过程能力指数来判断生产出来的座椅是否能达到规定的尺寸和舒适度要求。
PPAP是Production Part Approval Process（生产件批准程序）的缩写。
主要用途
它是汽车行业用于向顾客提供证据，证明供应商能够按照顾客工程设计记录和规范的所有要求，持续生产出符合质量要求的产品。例如汽车零部件供应商要向汽车制造商证明自己可以稳定生产合格的刹车部件。
提交等级
PPAP有5个提交等级：
• 等级1 - 仅向顾客提交保证书（对指定的外观项目，还应提供一份外观批准报告）：这种情况适用于低风险的产品变更或对已批准产品的重复生产。
• 等级2 - 向顾客提交保证书和产品样品及有限的支持数据：一般用于产品有一定变化，但风险仍可控的情况。
• 等级3 - 向顾客提交保证书、产品样品和完整的支持数据：当产品变更的风险较高，或者是新产品初次提交时可能采用这个等级。
• 等级4 - 提交保证书和顾客规定的其他要求：这种等级相对少见，是顾客根据具体情况特别要求的提交方式。
• 等级5 - 向顾客提交保证书、产品样品和完整的支持数据，同时在顾客的生产现场进行产品的验证：这是最严格的提交等级，通常用于高风险、关键的产品。
提交内容
包括零件提交保证书、外观批准报告、尺寸结果、材料和性能试验结果等众多文件和样品，以全面展示产品的质量和生产过程符合要求。通过PPAP的有效实施，能够确保产品质量的稳定性和一致性，保障汽车整车的质量和安全。
