你是否曾因为一级供应商的产品质量不达标而放弃与他们合作？
一家一级供应商正在接受潜在新业务的常规评估。该供应商信誉良好，产品性价比高，并且有能力满足业务扩张的需求。然而，有一个主要因素影响了他们的供应商评级：质量。由于该一级供应商以往的质量问题需要进行内部抽样检验，导致成本高昂的检验和可靠性方面的担忧，因此他们正在接受内部评估。
通过绘制其产品质量问题的帕累托图，我们发现他们存在一个难以解决的主要问题。这个顽固的问题源于产品上的一个橡胶部件，该部件很可能是在运输过程中脱落的。
本着合作的精神，该一级供应商允许贵公司的一位黑带专家进入他们的生产区域，并邀请他们自己的专家参与。他们组建了一个团队进行调查，该团队很快发现橡胶部件脱落的可能原因是安装橡胶部件的凹槽尺寸存在过大的偏差。与所有此类项目一样，该团队首先对该凹槽进行了测量系统分析 (MSA)，以确保在进行任何改进之前能够准确测量其尺寸。
一级供应商对此感到有些沮丧，因为这一方面被认为是至关重要的，并且需要签订主服务协议 (MSA) 并保持相应的能力以确保质量。
考验、胜利与蜕变
由于数据已经收集完毕，他们共享了原始数据，但出乎所有人意料的是，一级供应商的结果却截然不同。这项测量系统分析（MSA）也称为量具重复性和再现性研究（Gage R&R）。他们的结果显示量具 R&R 令人满意，而黑带专家则指出需要改进。这怎么可能呢？同样的数据却给出了两种不同的视角。SBTI
作为调解人介入此事，对双方的结果进行了审查。原来，一级供应商使用的是计算量具 R&R 的行业标准电子表格，而黑带专家使用的是 Minitab 17。在审查电子表格时，发现该电子表格基于均值和重复性（Xbar and R）计算，这是确保测量系统准确性的传统方法。而 Minitab 17 使用的是方差分析（ANOVA）方法来计算量具 R&R。SBTI 展示了 Minitab 17 如何使用均值和重复性方法进行计算，最终双方得出了相同的结论！这让所有相关人员都更加确信双方都清楚自己在做什么。但为什么方差分析 (ANOVA) 有所不同呢？
事实证明，ANOVA 方法比均值和 R 方法有一个额外的优势。ANOVA 方法能够将可重复性分解为操作员和操作员与零件两个组成部分。在本案例中，它表明不同的操作员对不同零件的测量结果存在差异。因此，即使测量系统对操作员来说是可重复的，并且测量结果对多个操作员来说也是可重复的，但操作员和零件的组合却导致了不一致的结果。这种显著的影响被称为操作员与零件的交互作用。
一级供应商在看到 ANOVA 方法的结果后，立即开展了培训，以规范所有操作员测量所有零件的方式。他们很快意识到，他们之前对该沟槽尺寸的测量能力并不可靠。他们开始运行新的测量能力数据，并发现该尺寸的实际测量能力远不如他们之前认为的那样好。然而，有了更完善的测量系统，只需更改机器设置即可解决这一测量能力不足的问题。
好处
一级供应商认识到了合作的价值。他们曾担心，如果允许客户进入生产区域，会因为客户希望将检验流程转移到自己身上而导致成本大幅飙升。但最终发现，他们只需使用一些最新的 Minitab 工具和应用程序更新其系统化的质量分析即可。改进后的沟槽性能确实确保了橡胶部件的完好无损。对各种因素（包括供应商和方差分析）的理解最终帮助他们彻底解决了这个顽固的问题。SBTI
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