首页 > 方案案例 > 正文

如何面对消极的汽车市场

2009-03-09 15:29:24  来源:CIO时代网

摘要:国内汽车制造商对于丰田的学习由来已久。另外这几年又学习了六西格玛、Lean等管理方法。但是从市场上看,质量的问题仍然没有明显的改善。而其一些在国外以质量着称的品牌,国产后的
关键词: 汽车

  2008年下半年爆发的金融危机,并没有随着时间的流逝而离我们远去,而是正以前所未有的速度肆虐着每一个行业。它给全球汽车业带来的重创是有目共睹的,减产、裁员、亏损、破产……正逐渐成为时下汽车巨头们共同的叹息。而国内汽车制造商已经把考虑如何立足于市场,变成了每日的必修课。
  随着消费水平越来越高,消费者在购买产品时对产品的功能,质量及售后的服务质量越来越重视。而迎面而来的金融危机又让消费者在购买汽车时多了一个心眼--价格。于是在同类产品中,功能全,质量好并且价格低的厂商无疑是每个消费者追捧的对象。
  对于汽车制造商而言,仅凭一款好的车型而吃遍天下的日子已一去不返。提升产品和服务质量,已经成为扩大市场份额和在激烈竞争中胜出的战略。
  谈到汽车,不得不提美国的通用汽车(GE)。1995在韦尔奇的推广下,通用汽车在公司导入了六西格玛管理,1996年濒临破产的GE起死回生,到2000年底,六西格玛为GE带来了近30亿美元的收益。而谈到汽车质量,不得不说说丰田汽车的生产管理。丰田的生产管理者从着名的及时生产(JIT: Just In Time),到不断结合新的思想和模式,最终形成了今天的一整套生产管理系统。而“自动化”和“全面质量管理TQM”相结合,成为丰田的质量管理方法。
  在推进“自动化”方面,丰田采用了大量自动化硬件设施以达到实时检测、分析、报警的能力来提高质量管理的及时性,并且在成立质量管理小组,并鼓励分析、改善和持续改进。另外丰田采用来自顶尖统计软件厂商的Minitab软件作为研发、生产环节的分析和改善工具。
  和几十年前的汽车行业不一样,当前的汽车行业得益于信息化技术的普及,现在的研发、生产、服务等环节可以收集任何你想要的数据。这就为质量分析和改善工作的规模化、系统化奠定了基础。无论六西格玛也好,精益也好,都是基于上述基础,通过对数据的统计分析,找到浪费、缺陷、低效率的根源,实现高质量高效率低成本。而改善领域的范围,也已经从生产延期到了研发、服务、供应链等环节。多年前丰田就已近在汽车研发阶段大量使用专业统计分析软件--Minitab,来提高设计质量、降低设计成本、缩短产品研发周期,取得了很好的效果。
  国内汽车制造商对于丰田的学习由来已久。另外这几年又学习了六西格玛、Lean等管理方法。但是从市场上看,质量的问题仍然没有明显的改善。而其一些在国外以质量着称的品牌,国产后的产品质量问题并没有做到和其国外工厂一样的高质量。分析其根本原因,其原因大概在于:
  一、企业重视程度不够
  对于相当一些汽车品牌而言,质量恐怕还不是第一优先级。按时生产、及时交货、消耗库存、广告宣传、经销商管理等更头疼的问题才更重要。对经销商而言,质量只要不是严重影响销售的问题,更多的是交给服务部件解决。
  二、缺乏专业的分析和解决问题的方法、工具
  对于生产、服务环节的数据分析工作对于提升质量来说至关重要。国内大多数车企的统计分析工具仍旧停留在EXCEL阶段。无论是统计工具种类还是分析能力,都无法和专业软件相提并论。交互式统计分析图形,数据模拟,DOE和可靠性分析工具等都是质量分析和改善所必须的方法,而这些内容在EXCEL或普通统计软件中是无法设计及涵盖的。只有专业的质量管理统计分析软件如Minitab才具备这些功能。可见工具的选择可以带来非常大的不同。
  三、产业链的整体能力
  零配件供应商的质量也是制约国产汽车质量水平的一大要素。要提升供应商质量水平,首先车厂自己要了解究竟有多少质量问题来自供应商。这里,“了解”一定要基于对质量数据的大规模分析带可以得出正确的、量化的结论。有了这些数据,才可以进入要求供应商改善的环节。目前国内汽车面临的问题,首先是如何才能发现问题,其次才是如何改善。
  要实现这样的目标,供应商管理系统的能力,和供应商自身的质量改善能力是两大制约因素。很多先进生产型企业,在本身大规模导入统计方法进行质量改善的同时,更要求其所有供应商使用专业软件进行质量分析。并且定期按照规定的分析格式上报结果,以确保整个供应商环节的质量的稳定性。
  最后,希望我国汽车业能偶早日实现质量方面的突破和创新,为国内消费者提供更加令人满意的汽车产品。


第三十八届CIO班招生
国际CIO认证培训
首席数据官(CDO)认证培训
责编:

免责声明:本网站(http://www.ciotimes.com/)内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容(包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等)版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,请及时通知本站,予以删除。