對電子產品市場不良數據處理的研究

朱煜辰

上海交通大學

對電子產品市場不良數據處理的研究

朱煜辰

上海交通大學

電子產品的市場不良數據是對電子產品質量反饋的重要信息,它反映了電子產品銷售到市場上后存在的質量問題和為迎合市場的特定需求時產品存在的不足。首先對不良數據的重要特征進行分析，對不良數據的收集方法進行了總結，在此基礎上，介紹了不良數據處理的常用工具——帕累托圖、餅圖、Excel軟件等，最后，通過一個具體的實例（監視攝像頭機芯），討論了不良數據收集、使用分析工具對其進行相應分析的全過程，從而為及時地了解產品上市后的狀況，為改善產品質量提供了重要依據。

市場不良數據；電子產品；質量

引言

隨著科技的迅速發展，電路板的集成化技術正在不斷的進步，帶有各種功能的集成芯片在有限大小的電路板上的密集而又合理的排布使得電子產品趨于多功能化。基于電子產品多功能化的實現使得消費者在挑選電子產品時的選擇性更加多樣化，從而加劇了行業內各個品牌間的競爭。在兩款產品其功能差異并不大的情況下，消費者更多關注的則是電子產品的價格和產品品質，廉價且又高質量的產品將會是消費者的首選。

對一款電子產品來說，產品的質量就是產品的靈魂，相信任何一位消費者都不想有著購買產品后發現產品存在這個或那個毛病而影響使用的不愉快經歷。從經濟效益上來看，一個品牌的質量從很大程度上影響著該品牌的口碑進而間接影響著銷售業績，因此對生產型的企業來說，對產品品質的把握非常地重要，作為產品品質的信息反饋，收集并分析產品的市場不良數據的重要性則不言而喻。

1.市場不良數據包含的信息

1.1 不良率

不良率是反映產品質量好壞的重要指標，從不良率的計算公式來看，不良率=不良數/銷售數*100%，作為等式的分子和分母，產品的不良數和銷售數同時影響著不良率的高低。在進行不良率的計算時，大多數企業都采用PPM（parts permillion），即百萬分之一作為單位來進行不良率高低的衡量。如有一批銷售到市場上的產品發生了一臺不良，當銷售數為1000臺和10000臺時，其不良率的數值將會大相徑庭。

1.2 不良癥狀

電子產品的不良癥狀記錄了產品在使用過程中發生故障時的現象，是針對不良產品所存在的問題進行進一步分析的關鍵信息。對一款電子產品來說，同一種不良癥狀的頻繁發生可能暗示著該產品存在著某種品質上的缺陷。

有些產品在發生不良時并不僅僅只帶有一種不良癥狀，有時會伴隨著2～3種不同的不良癥狀同時發生，在不良癥狀間也可能存在這相關性，因此對不良發生時的癥狀記錄十分重要。

1.3 不良發生的條件

電子產品不良發生的條件包括了不良發生的時間、場所、環境溫度、使用電源環境以及客戶在使用時的操作狀況等，它是判別產品是否真正存在不良和再現不良癥狀的重要依據。

由于電子產品的設計離不開半導體技術，而溫度對半導體的工作有著很大的影響，因此對電子產品來說它們都有著各自的工作極限條件，對不良發生時的條件的記錄就能區分出產品在發生不良時是否超出了使用規格。如果說不良是在規格內發生的，那么毋庸置疑肯定是某個元件發生了問題，或者是機械設計上出現了缺陷又或者是產品在某個特定環境下的電磁兼容性不夠好。如果不良是在規格外發生的，那么對使用條件數據的長期收集和觀察就能分析出在某一特定的條件下產品是否存在著傾向性癥狀的發生，可以對改善和升級產品的設計起到一定的幫助。

1.4 客戶信息

由于市場上對電子產品的需求不同，因此客戶的類型也不同。就民用產品來說，購買產品的客戶一般都為自然人，它的銷售狀況也較為分散。而對于專業類的電子技術產品來說，則大多數是由企業出資進行購買或用作二次加工生產出新的產品出售，或作為企業建設設施進行使用，其購買的量一般較大且比較集中。

通過對電子產品客戶名稱信息的掌握可以歸納出這些不良問題是否都集中發生在同一家客戶身上，這些數據可以幫助生產廠家進行判別不良發生的原因是由于客戶使用不當造成的還是產品本身的質量原因造成（或者客戶的使用條件較為特殊造成的），以此可對產品的不良責任歸屬進行區分。

2.不良數據的收集

產品的市場不良數據作為產品品質的反饋，是改善產品質量的窗口，也是企業制定戰略目標的重要依據。處于互聯網發展迅速的信息時代的今天，我們每天都在接受并傳送著各種各樣的信息。我們可以通過看新聞，閱讀報紙，會議交流等多種方式來獲取我們所需要的情報和信息，對于不良數據的收集也是如此，其收集方式是多渠道的。在收集到的信息中包含著主要部分和次要部分，有些次要的信息只是為了更精確地定位主要信息，有些則是冗余。對于電子產品的市場不良數據的收集最常見的有以下幾種方式：

2.1 使用數據庫進行收集

一些知名電子品牌的銷售企業，都會設有官方的服務網站和維修站點對銷售出的產品進行售后服務。而這些服務點和維修站點往往都建有數據庫，在完成維修工作和客戶服務后相關工作人員都會將相關內容記錄下來并上傳到公司的內部數據庫，以供今后的查詢。

通過對數據庫的管理和下載就可以得到這些情報，進而了解各維修站點的修理情況和產品的不良狀況以及了解客戶對某產品的滿意度。使用數據庫進行數據的收集是最及時的也是使用最為頻繁的收集方式之一。

2.2 通過會議進行收集

除了通過數據庫進行情報的收集外，會議交流也是一種收集并更新數據的重要方式。為了了解產品在市場上的狀況并提高產品的品質，企業一般都會每季度、每月甚至每周一次地召開定例會。會議有時可能只是公司內部之間的交流，有時可能會有其他業務相關聯的公司，如供應商、經銷商等共同參與來討論產品存在的問題，市場上的銷售情況、不良情況等，以及針對存在的問題如何進行改善。有時供應商與經銷商方面掌握著最新的情報而數據庫上沒有，因此通過會議交流所得到的情報和資料也是對數據庫上獲取的數據的一個補充和更新。

通過以上這些途徑，企業能及時地了解市場上最新的不良信息，從而能有助于企業進行及時地分析并作出對應，防止不良的擴散及更多不良的發生，為產品在質量方面留下好的口碑，對促進產品的銷售起到了相當大的作用。

3.不良數據的處理

3.1 數據的篩選

在進行數據的收集時，我們總希望對數據的記錄能夠越詳細越好，數據的完整度越高就越容易幫助我們找出潛在的規律并分析出原因。然而在收集到的大量數據中，存在著信息“過載”的情況，有些信息并不是我們所關心的并能加以利用的，因此為了得到我們所需要的那部分有用的數據，還需要對收集的數據進行篩選。

微軟的辦公軟件Microsoftoffice在這方面提供了很大的便利，通過對Excel軟件的操作將所有數據匯總在一個sheet內，再進行關鍵詞的篩選就能將那些過載的和重要程度低的數據過濾掉，得到真正有用的那部分。

3.2 分析工具的運用

3.2.1 帕累托圖的運用

帕累托圖又稱排列圖，是以意大利經濟學家V.Pareto的名字而命名的。它以帕累托原則為基礎而繪制，通常被用來尋找關鍵原因、關鍵問題和確認改善效果。

早在1878年V.Pareto通過觀察和研究提出：社會財富的80%掌握在20%的人手中，而余下的80%的人只占有20%的財富，此原則就是著名的帕累托原則。

后來經過人們長時間使用觀察發現此原則同樣適用于社會、經濟、質量等各個領域。利用帕累托原則制成帕累托圖可以直觀地找出引起質量不良的主要原因。

如，某公司是一家生產監視攝像頭機芯的大型制造型企業，每年都有新機種在進行研發投入，但同時每年也都有很多數量的不良產品在市場上發生。為了弄清這些不良是由哪些機種所引起的，對該公司近3年半的市場上的不良修理數據（表3.1）進行了統計并制成了不良修理臺數比較的帕累托圖（圖3.1）。

表3.1市場不良修理數據表

通過圖表分析，可以清楚的看到，該公司3年半來主要發生的不良修理都集中在A～F這6個機種之間，約占79%，而且A～F這6個機種都屬于舊機種，因此不良發生的主要原因還是出在舊機種上（如圖3.1，表3.1）。

為了進一步分析不良發生的原因，對A～F機種的不良癥狀數據進行了收集并制成帕累托圖（圖3.2）后發現：在A～F機種中都存在共同的不良癥狀“無法開機”和“無圖像”這兩大不良癥狀，這兩種癥狀加起來的累計百分比達到了86.8%。

通過連續2次對帕累托圖的使用便可以得出這樣一個結論：該公司近3年半來在市場上主要的不良修理分別是由A～F機種“無法開機”和“無圖像”的原因造成的，通過對引起這兩種癥狀的原因進行進一步的分析便可以找出引起市場上不良的關鍵原因。

3.2.2 餅圖的運用

餅圖是使用office軟件進行數據處理時最常用的一個工具，用來統計各項的大小和各項大小所占總項的比例。

通過之前帕累托圖的分析，得出了A～F機種“無法開機”和“無圖像”的不良癥狀是造成市場上主要不良修理的關鍵。現在利用餅圖分別對這兩種不良癥狀在修理時候更換的元件進行分析，就能統計出這兩種癥狀主要的原因是出在哪幾個元件上。

先對“無法開機”癥狀修理所更換的元件進行統計，如圖3.3，從圖中可以看出總的元件更換件數是4666件，其中不良癥狀中A元件的更換數量為1915件，占了約41%、B元件的更換數量為955件，占了約21%，兩者總和達到了62%。

由于在修理的過程中一臺不良產品可能會更換多個元件，所以該不良癥狀元件更換的件數從數量上超過了該不良癥狀引起的不良修理的臺數。

同樣，對“無圖像”癥狀的修理元件進行統計，如圖3.4，可以得出元件更換總數目是1184件，其中E元件和C元件的更換數目分別占了35%和33%，兩者總數占了68%，是引起“無圖像”癥狀的主要原因。

進一步，利用餅圖統計出的數字可以算出如下表3.2所示的加權百分比的數值，A、B、C、D、E這5種元件累計百分比達到了95.9%。

表3.2 修理替換的各元件的加權百分比

4.結論

通過一系列的數據處理過程，從不良數據的收集、冗余信息的篩選（剔除）、并使用帕累托圖和餅圖作為數據分析工具對收集到的不良數據進行統計分析后可以得出這樣一個結論：市場上約有79%的不良產品來自于A～F這6個機種的修理，而在這6個機種中“無法開機”和“無圖像”的不良癥狀占到了這6個機種中所有不良癥狀的86.8%。而導致這些不良癥狀產生的元件主要是由A、B、C、D、E這5種元件，其累計百分比達到了95.9%。

實驗和數據是在研究科學問題中最有說服力的證據，雖然在以上的這些數據中可能存在著個別的信息錯誤，修理元件的錯誤更換等可能存在的因素，但以上對不良數據的分析大體上還是能反映出市場上存在的不良情況：由于A、B、C、D、E等這五種元件的原因，造成了市場上大部分不良產品的發生。

引起這些元件不良的因素可能有多種，如元件本身的不良、環境溫度的原因、客戶使用時的不正確操作、設計中的參數選擇錯誤……等，通過對這些元件的更深一步的技術解析就能分析出引起不良的真正原因，從而起到提高產品品質的效果。

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