在过去的近四十年里，中国制造业实现了从沉寂到崛起的飞跃，巨大的制造业总量持续催化着技术升级与产业成熟。
随着后工业化阶段和产业链转型发展进程加快，一个新的问题出现了——
只关注如何把产品制造出来，在速度和数量上领先他人，能构建起企业的核心竞争力吗？
我们的答案是，不能；或者说，远远不够。
在这之外，我们还需关注工程化能力，关注卓越运营能力。
如何更快更好地制造产品？如何不生产不良品？如何实现零缺陷？这些都有必要系统地纳入考评体系和经营策略当中。
本专栏旨在以案例为直观容器，来承载卓越运营理念，来落地全面质量管理体系，为试图着力于此的企业提供一个多元丰富的信息平台、参考支点和交流圈层。
更直白点说，我们希望这些案例可以帮助企业降低成本、提高效率、增进效益，从而达成可持续竞争。
VUCA时代大变局
红利消失后的敏捷竞争？
研发质量管理是制造业企业保持长期竞争力的重要关隘，有时甚至能直接决定新产品新技术的成功与否。白热化一词很难概括竞争之激烈的当下，企业正把重心倾斜至此，试图在研发端开辟出一块新“飞地”。
这一变化其实早有端倪。过去，企业可以单纯拼出货量、拼市场占有率，一款王牌产品也许能稳稳拿下半壁江山长达数年之久。如今，这些都行不通了。就拿汽车行业来说，不论是传统燃油巨头还是新能源后起之秀，前者“是否已穷途末路”的讨论在舆论场甚嚣尘上，而后者队列中的第一宝座几易其主，难分高下。
VUCA时代不以个人意志为转移地到来了，再没有谁能像从前一样，“稳定”二字及其曾经所包含的种种荣耀，猝然退场。
说不清具体转折点究竟何在，低成本劳动力红利、市场快速增长红利迅速减少直至消失，中国汽车行业悄然进入大变局时代。于是，大环境左右的商业结构和注重个性化、 定制化的消费者需求紧扣在一起，共同握住了打开存量竞争与敏捷竞争新阶段的钥匙，对产品的迭代速度、质量水平等提出新要求。
简单举一个直观例子：从前一款车的产品迭代周期为40-50个月，现在则被迫要求缩减至12到15个月，甚至更短。可汽车的设计之复杂、对安全性要求之极致，又不可能让研发质量让步于研发周期，选修题变成必做题，怎么办？
探秘研发数字化
以点带面重塑研发流程
这就又要谈到我们的老朋友数字化转型了。在汽车行业，“新四化”引领未来行业发展渐趋明朗，数字化制造占据着当前阶段的战略制高点。
值得一提的是，相较于其他工业行业，汽车行业本身的数字化实施程度是处于领先地位的。据ABI Research去年11月发布信息显示，汽车行业已成为全球数字化转型的最大投资者。新能源汽车自不必说，互联网原住民出身的他们从一开始就信赖用严谨的设备或机器来替代人力工作，坚持用数据说话。即使是传统汽车制造业，对数字化技术的接受程度也跑赢在起跑线上了。
另一方面，在汽车行业数字化转型的几大关键环节中，研发环节其实占据了先天优势——它们原本就已形成一定体系，且线上化、信息化程度较高。从这个起点出发，企业对于研发的主要需求则不会强调单点技术改造（比如像生产端一样，把线下流程搬运至线上），而更集中在全流程协同研发上。
之所以强调协同，是因为研发环节中的协同性是缩短研发周期的根本。正如我们前面所提及的那样，产品迭代周期是一项严峻挑战，只有当研发流程数据得以被打通、被整合，当研发知识得以被沉淀、被裂变，以用户为中心的敏捷开发，才算是奠定起了强韧的基础。
提升研发协同性、缩短研发决策链是研发端变革的底层逻辑。在此背景下，部分企业方可做到大幅降低研发周期，减少开发后期的设计修改。那么，如何解决研发协同提效提速的难题呢？
当我们提起数字化改造/转型/变革时，往往将其实现价值的方式粗暴地具象化，比如导入什么系统/软件，期望在哪个环节取得什么样的效果；或者更多关注在转型差异性上。但作为决策者和管理者，还需要具备抽象化能力，只有洞察事物背后的底层逻辑，找到纷纭变化中的同与不同，企业才能更从容地适应环境、增强定力、制成战略。
因此，研发流程的协同性变革不只关于某套系统/软件。决策者始终需要从顶层规划开始，厘清业务流与工作流，导入因欠缺而需补充的系统，打通部门与部门、旧有系统与新系统间的阻滞点，以点带面地并联起所有数据知识，带动业务流和数据流的统一协同。
以FMEA+为圆心
全面拓展研发价值外延
但必须明确一点：任何一种软件/系统都有其边界所在。笔者最近参加了一场客户会议，客户在会议上询问QMS是不是可以完成内部仓储管理和生产计划自动排产，但其实QMS是主做质量管理提升的，这里所说的应该归于APS管理软件才是合适的。我们要清楚什么软件完成什么事情，什么事情又应该去什么软件里完成，不能盲目对某一种软件寄予过高的期待，否则可能落入本末倒置的陷阱里。
大概因为目前市面上还没有太好的APS管理软件，客户才有此一问，这就又是另一个可以大大展开的新话题了，此处我们还是说回研发质量。研发本身是一件苦活累活，需要不断尝试验证，对研发端的看重和探索，本质上是为了提高研发成功率——研发一次成功率越高，成本一定是越低的。
提起研发，就必须要谈FMEA。从上世纪70年代开始，中国汽车行业就通过引进吸收国际先进车企的产品工艺和设备、理论等方式，初步积累起了较为强劲的能力，FMEA也是在这时起逐渐被汽车行业广泛应用，成为主机厂、零部件厂商不可或缺的重要质量工具之一。
时移世易，如今的FMEA也随着时代变化拓展出新的价值外延。本期案例智，我们将从FMEA为圆心，探询FMEA+的更多可能。
I客户是一家汽车零部件厂商，主攻设计开发和生产制造，在2015-2020年间实现了快速增长，订单量数百倍增加。为了满足庞大的增量销售订单需求，I公司制定了新产品快速研发战略，加大定制化产品的研发力度，并力图缩短项目开发周期。
在这之后，公司加大了研发投入，每年的研发费用预计占到销售额的5%，每年新产品投产项目数也达到80+，但实际效果却和目标相去甚远，我们在调研阶段了解到，I公司存在以下问题：
·缺少统一的文件模板和撰写思路，开发资料的规范性和一致性无法保障，适应性差、输出逻辑关系混乱
·协作性靠人工维持，且每开发一款新产品都需重复此过程，费力不讨好
·缺乏产品规划，新产品开发流程形式化，研发知识不流转，只在研发端不断循环，没有有效且长足的改善
·研发流程过于僵化，研发工程师多做了很多不必要工作，如协作沟通和文件处理
·研发后期质量问题频发，甚至出现投产阶段才紧急救火的极端情况
不难发现，在I公司的新产品研发过程中，技术经验没有得到流转传承，知识数据不曾裂变复用拖了大后腿。
在海岸线为I公司设计的解决方案里，AQP FMEA配置灵活，操作便捷，内置的FMEA模板库能在编写FMEA的过程中积极调用同类型模板，确保文件规范一致性的同时，大大节约输出时间。
除此以外，我们还将通过链接链企云平台知识库，查阅行业内真实发生的失效案例，为FMEA分析提供思路和参考。
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研发、量产、售后各环节发生问题
都将反馈至FMEA经验库中
当然了，只做好文档对于研发及后续生产来说是不够的。I公司的解决方案中，我们将AQP FMEA接入了PQM（专业版QMS）和8D，通过FMEA+问题分析+过程质量控制，实现全流程闭环。
依旧举例说明：在引入QMS系统之后，检验过程中发现的不良会自动进入问题管理，问题管理给出相应解决措施，验证后的解决措施则形成经验录入进FMEA，FMEA将自动沉淀下相关控制措施。生产端验证FMEA，不断对FMEA提出改进意见，精进后的FMEA也能反哺生产。标准对了生产就能对，无限接近零缺陷，并不是难以抵达的平行线。
受篇幅所限，以上只举例了部分价值切面，更多可能还等你自己来使用时发掘。
我们一直主张，要在顶层规划之下有的放矢地进行单点突破，要知其然并知其所以然。所以在和类似I公司的客户沟通时，我们从来不盲目宣扬自己可以实现和多少个系统对接，在已知自己能做到的前提上，我们更想说明那个“所以然”，并借此帮助不同客户实现价值最大化。
顺便给看到这里的读者送个福利——
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