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质量控制及异常应对流程模板

一、模板适用范围与典型应用场景

本模板适用于各类需要进行质量管控及异常处理的行业场景，尤其适用于制造业（如零部件生产、装配过程、成品检验）、服务业（如服务交付流程、客户投诉处理）、研发类项目（如产品测试、原型验证）等场景。

典型应用场景包括：

生产过程中发觉产品尺寸超差、功能不达标等异常；

服务交付环节出现客户投诉、流程执行偏差；

原材料入库检验时发觉不合格项；

产品测试阶段出现功能失效、功能不满足设计要求；

质量审核过程中发觉流程漏洞或执行不到位等。

二、质量控制异常处理全流程操作指南

（一）异常信息接收与初步响应

操作内容：

异常信息收集：通过质量监控系统、人工巡检、客户反馈、内部审核等渠道接收异常信息，记录异常发生时间、地点、现象、初步影响范围等关键信息。

初步严重程度判断：根据异常对产品质量、客户体验、生产进度、安全风险等的影响，将异常分为四级：

Ⅰ级（紧急）：可能导致安全、批量报废、客户重大投诉或品牌严重受损；

Ⅱ级（严重）：可能导致局部停线、产品功能下降、客户一般投诉；

Ⅲ级（一般）：对产品质量有轻微影响，可通过返工、调整解决；

Ⅳ级（轻微）：对质量无实质影响，仅需记录观察。

启动响应机制：

Ⅰ级异常：立即通知生产经理工、质量主管工，30分钟内组织现场会议；

Ⅱ级异常：2小时内通知质量工程师*工、相关班组组长；

Ⅲ级及以上异常：24小时内由质量专员*工发起异常处理流程。

责任主体：一线操作人员、质量专员、生产主管

工具/方法：异常信息登记表、即时通讯群、电话通知

（二）现场确认与信息收集

操作内容：

现场核实：由质量工程师工牵头，协同生产班组长工、技术员*工到异常发生现场，确认异常现象是否与初始描述一致，拍照、录像留存证据（如产品缺陷位置、设备参数显示、操作流程执行情况）。

信息补充：收集异常发生时的相关数据，包括：

生产批次、设备编号、操作人员*工、工艺参数设定值与实际值；

原材料批次、供应商信息、检验报告；

异常发生频次（首次/偶发/批量）、历史处理记录（如有）。

影响范围评估：确认异常对已生产产品、在制品、库存产品的影响数量，评估是否需要暂停相关工序生产。

责任主体：质量工程师、生产班组长、技术员

工具/方法：现场检查表、相机/录像设备、生产数据追溯系统

（三）异常原因分析

操作内容：

组织分析会议：质量主管*工组织生产、技术、采购、设备等部门人员，采用“5Why分析法”“鱼骨图”“故障树分析（FTA）”等工具，从“人、机、料、法、环、测”6个维度排查根本原因。

示例（鱼骨图分析）：

人：操作人员*工未按SOP操作、培训不到位；

机：设备精度偏差、模具磨损；

料：原材料成分超标、供应商来料不合格；

法：工艺参数设置错误、作业指导书不清晰；

环：车间温湿度异常、光照不足；

测：检测工具未校准、检测方法有误。

确定根本原因：通过数据分析、实验验证等方式，排除表面原因，定位核心问题（如“模具磨损导致尺寸超差”而非“操作失误”）。

输出《异常原因分析报告》：明确直接原因、根本原因、涉及环节及责任部门。

责任主体：质量主管、各部门工程师、班组长

工具/方法：5Why分析法、鱼骨图、FTA、实验验证

（四）纠正与预防措施制定

操作内容：

纠正措施（针对当前异常）：制定解决现有问题的具体方案，明确措施内容、负责人、完成时限。

示例：对已生产的50件超差产品进行全数筛选，由返工班组长工负责24小时内完成；更换磨损模具，由设备部工在48小时内落实。

预防措施（防止再发）：针对根本原因，制定长期改进方案，包括：

流程优化：修订SOP，增加“模具每周点检”条款；

培训提升：对操作人员*工开展设备操作技能培训，考核合格后方可上岗；

系统改进：在质量监控系统中增加模具参数实时报警功能；

供应商管理：对原材料供应商启动第二方审核，要求其提交整改报告。

措施评审：由质量经理*工组织各部门评审措施的可行性、有效性及资源需求，保证措施可落地。

责任主体：责任部门负责人、质量经理、技术部

工具/方法：纠正与预防措施表、FMEA（潜在失效模式分析）

（五）措施实施与效果验证

操作内容：

措施执行：各责任部门按照计划落实措施，质量专员*工跟踪进度，记录实施过程中的问题（如“模具采购延迟需协调供应商加急”）。

效果验证：措施完成后，由质量工程师*工牵头验证：

纠正措施验证：全数检查返工产品，确认尺寸合格率达100%；

预防措施验证：跟踪后续3批生产产品，确认无同类异常发生；检查培训记录，操作人员考核合格率达95%以上；

若验证不通过，重新分析原因并调整措施。

关闭异常：验证通过后，由质量主管*工在系统中关闭异常流程，更新《异常处理台账》。

责任主体：责任部门、质量工程师、质量主管

工具/方法：检验记录、培训签到表、数据统计