質量問題辨識度
在實際生產過程中作為品質人員我們都會采用一些能夠量化的指標來評價目前的質量水平，譬如測量系統的能力，產線的能力等等，但這些都只能反應目前的現狀，但卻不能反應我們目前的管理手段對不良現象的管控有效度，我們有多大的概率可以發現問題，同時又有多大的概率可以控制這樣的問題，使其不必造成危害？
上述可能不直接，舉個栗子，譬如：我們可以通過RPN=S*O*D評價某原材料失效后的嚴重度，以及他的探測度，探測頻率等等，也可以通過合格率，合格批次率等等評價供應商等等。但我們如何評價我們自身對改材料的管控程度，有多大的概率我們可以發現不良問題，有多大的概率我們可以完美的處理不良問題？在這方面目前沒有發現有系統的管理方法和手段。
我在實際工作中自己發明了一種評價方法，但目前任有些不完美，所以寫出來請大家討論一下：
以原材料檢驗為例：在實際原材料檢驗的過程中我們的目的就是確認我們后續生產所用的材料是符合我們要求的，但實際通過2828抽樣，或者其他的一些方法，總是很難避免出現各種各樣的問題。所以我將問題的發現分為五類：
1. 前道工序發現：表明在實際檢測前就可識別，分值為1
2.本道工序發現：表明該工序旅行了自己的職責，分值為2
3.后道工序發現：表明該工序沒有成功旅行自己的職責，分值為3
4.客戶發現： 表明內部都沒發現該問題，分值為4
5.其他發現：譬如，某領導視察發現，或除客戶外的外部人員發現，分值為5
在實際操作中通過評價該工序對某問題的可辨識程度，予以1-5的分值評價，視為理論分值，但按照這樣的要求所有工序的理論分值均為2.（也就表明設計是完美無缺的，該工序能100%旅行職責）。
在單位時間內統計發生的不良，然后對其進行分類，一一賦值，然后通過實際統計的值的總和，除以理論值總和。
所得結果如果小于1，則表明該工序意義不大，應合并至前一工序，如果值等于1，則表明該工序設計完美，且人員執行到位。值大于1，則表明該工序設計不合理，需要改進，且越大說明問題越多，應考慮是否分解該工序。
同時也可根據該結果直接的反映出，管理者或管理模式對該工序的管控程度，多項對比也可得出那些程序or部門管理的比較好，對哪些地方其實是失去控制的。
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