[科普中国]-质量成本模型

简介

对质量成本问题最早开始研究的是美国质量管理专家费根堡姆与Juran博士，他们于20世纪50年代提出了传统质量成本理论模型。该模型一直作为企业开展质量成本管理工作的理论指导，但是模型成立的苛刻条件在一定程度上限制了传统质量成本理论在企业中的具体应用，于是，结合经济现实针对该模型的优化研究成为了理论界和实务界共同关注的焦点。对国内外质量成本模型的优化研究成果进行回顾总结，对于展开进一步的理论研究以更好地指导实践具有重要意义。1

质量成本模型构建国内外理论及实践证明，质量成本的发生是基于两方面原因：一是由于没有达到满意的质量所造成的损失；二是为了保证满意的质量而需要的投入。本文将前者称为质量损失成本，后者称为质量保证成本。

质量损失成本模型现代质量管理的统计观点认为，产品质量具有波动性(变异性)。即产品质量在其加工制造过程中，由于受人员、设备、材料、方法、环境条件等系统性和随机性因素的影响，其质量特性值围绕目标值上下波动。实践证明有波动就会给用户造成损失，波动范围愈大，表明加工精度愈低，给用户造成的损失就愈高。由于质量波动而发生的用户损失就是质量损失。关于质量损失问题，国际上通用的研究工具是田口玄一博士提出的质量损失函数。田口认为：质量就是产品出售给用户后带来的损失程度。而且，该损失大小可以度量。

质量保证成本模型质量损失是由于质量波动而产生的偏差造成的，要想降低损失就必须减小波动；实现的手段就是提高加工精度，减小偏差。而对于一定的加工精度要求，企业要发生相应的质量投入，即质量保证成本。精度越高，即偏差越小，质量保证成本越高。而所见到的多数是研究质量保证成本与合格品率之间关系的成果。学者们对质量保证成本与合格品率之间的关系的研究，其结论归纳起来主要有两种：一种是认为它们之间呈现指数函数关系；另一种认为它们之间呈现幂函数关系。

质量成本优化从理论上讲，质量成本优化是在保证产品能够正常发挥功能的前提下，通过调整质量保证成本的投入量，来控制质量损失成本，从而实现质量总成本最低。2

国外质量成本模型的优化研究理论综述IBM公司的Harrington博士于20世纪60年代提出了“不良质量成本”的概念，后经过近30年的改进，形成了较为完善的质量成本体系。不良质量成本体系在直接质量成本中，除预防、鉴定和内外损失成本外，还增加了非增值活动的成本和不良设备成本，并且还增加了间接质量成本，对质量成本的描述更加全面。

在早期的质量成本模型中，质量改进的边际效益是递减的。当边际成本(符合性成本上升)大于边际收益(非符合性成本下降)时，质量改进活动就是不经济的，因而零缺陷无法经济地实现，这显然与持续改进、零缺陷和6Sigama等思想相互矛盾。Juran和Gryna于1993年提出了修正的质量成本模型。在新模型中，质量改进的边际成本总是小于相应的边际收益，零缺陷可以经济地实现。因此，质量改进始终是提高企业效益的基本途径。然而。该模型依然是一个理想状态下的模型。

Porteus (1986)从产品质量与生产经济性关系角度对质量成本模型(COQ)的研究以及Taguchi (1986)提出的质量损失函数(QLF)是早期关于质量成本优化的代表性成果，分别成为质量成本优化研究的重要分支领域，并至今仍产生重要影响。

Miller和Morris假设质量成本为质量水平的凸函数，并且假设收益在一定范围内为质量水平的增函数，之后使用边际分析方法进行质量成本优化研究。Chiadamrong(2003)建立了描述质量成本曲线的经验模型，其质量成本包括传统PAF成本和隐性机会成本，目的在于帮助生产者清楚地了解产品质量成本全貌。Freiesleben(2004，2005)认为企业经营的目标是收益最大化而非成本最小化，因此应该从企业收益最大化的角度来研究最佳质量水平。此外，还有一些学者从供应链质量成本、“经济”质量损失等角度对质量成本优化进了研究。

国内质量成本模型的优化研究理论综述潘尔顺和李庆国(2005)改进了田口损失函数，在持有成本和准备成本基础上，考虑返工、返修及质量损失成本，建立了综合的成本模型。白宝光和张世英(2005)结合质量损失函数，从满足用户需要并且符合企业要求的角度给出了质量总成本与其构成要素的量化关系以及实现最优质量成本的条件，通过揭示质量成本变化规律来实现质量成本优化的目的。

赵云辉、孙振和白宝光(2006)从利润最大化角度出发，通过比较龚珀茨曲线和柯布-道格拉斯函数模拟质量成本的优劣，从而选择更加适宜的质量成本曲线。王培欣和刘桑伟(2006)阐述了根据不同的资料利用统计分析所建立的投入与损失成本曲线是不同的，因而最低点的位置未必在早期质量成本控制模型所描述的两条曲线的交点位置。

余福茂、王富忠和沈祖志(2008)将质量控制点扩展至针对质量控制范围决策的质量成本优化问题。他们定义了基于边际分析思想的质量成本函数，建立了基于质量指标控制范围决策的非线性规划形式的质量成本优化模型，给出了模型的求解思路，并通过实际数据进行验证，该方法比传统质量管理策略具有较大程度的改进。

白宝光和孙振(2013)将传统质量成本理论隐含的信息完全的假设条件放宽，引入市场竞争中现实存在的信息不对称这一约束条件，提出了非对称信息条件下的质量成本决策模型，并利用该模型对现实中传统质量成本理论无法说明的假冒伪劣产品现象给出了合理的解释。

质量成本模型的优化研究述评自20世纪50年代初质量成本概念提出以来，关于最优质量成本及质量成本优化模型的研究吸引了众多学者的兴趣。传统质量成本理论模型尽管存在诸多的局限性，但它的核心思想一直是理论界对模型进行优化研究的基础，同时也是企业在实务中加强质量成本管理工作的理论向导。

对传统质量成本模型的优化研究视角多种多样，但对模型的优化研究都是基于现实的经济环境，结合现实的经济环境和企业管理的实际需要为企业质量成本管理出谋划策。在研究方法方面，往往是以数理分析和实证研究见长，同时结合理论分析和逻辑推理进行研究。

考虑到经济生活的复杂性和多样化，未来关于质量成本模型的优化研究还可以从更多的视角去展开，模型将越来越贴近经济生活，研究方法将趋于多样化。对质量成本模型的优化研究具有重大的现实意义，能够为企业加强质量成本管理提供理论指导，促进企业经济效益的提高。对国内外质量成本模型的优化研究成果进行回顾总结，对于展开进一步的理论研究以更好地指导实践具有重要意义。1