原始階段:舊方法(判斷檢驗)
有很多人告訴過我,過程檢驗就是拿產品與標準對比,這樣做主要是為了剔除不良品。因為全檢需要太多的人力,物力,所以抽樣檢驗應運而生。我認為,任何由人來完成的工作都不可避免地存在一定的不良率,所以我們在工作中應打起十二分精神,防止生產出不良品。同時,我還粗略地認為提高檢驗的嚴格程度可以從一定程度上降低不良率。簡而言之,我以前認為判斷檢驗是世上唯一的檢
驗方法。
階段 1:初遇統計質量控制(SQC)
1951 年,當時我主管日本管理協會的教學工作,一位來自Nippon 電子公司的A 先生來拜訪我,問我是否聽說過質量控制。我回答說,我所理解的質量控制指的是致力于檢驗產品,提高產品的質量直至消除不良品。
這位 A 先生說:“這種解釋不夠完全,如果不使用統計學,就不能稱為質量控制。”然后他向我解釋美國式的統計質量控制方法,給我講解了實驗性規劃法,如何確定顯著性差異,魚骨圖,直方圖,以及用于信息檢驗的控制圖。在接下來的幾個小時里,我還聽他解釋了諸如標準極限、控制極限、控制圖、3SD 極限、X-R 控制圖、P 控制圖、基于統計學的抽樣檢驗等。
給我印象最深刻的,是以降低即將出現的不良率為目標的信息檢驗,這是具有改革意義的思想。在這種方法之下,先畫出控制圖,一旦有某項指標超出允許限度,造成這一后果的原因就會被反饋給相應的流程,從而改進操作方法。更使我震驚的是,通過3SD 控制極限分類可以確定某一情況是否正常,這是真正革新性的方法。以統計理論為基礎的各種檢驗法徹底地革新了我的想法,在我看來,實驗性規劃和確定顯著性差異等方法是非常有效的。
A先生告訴我,他對以統計理論為基礎的抽樣檢驗有十足的信心,在這一系統里,原本僅僅依靠直覺的抽樣檢驗獲得了科學的、有統計數據支持的依據。
他臨走時說的話給對我產生了深遠的影響:“現在,如果不采用統計學,那就不算是質量控制。”
在此后很長一段時間里,我堅信采用統計理論的質量控制系統是質量控制的終極方法,信息檢驗是提高產品質量的革命性控制系統,而歸納統計學則是最為合理的方法。為推廣統計質量控制,我邀請Eisaburo Nishibori 博士來日本管理協會授課,自己也一頭埋進了對統計質量控制的研究中。