借用菲利普·克罗斯比的一句话:质量是免费的。
这本同名的书出版于1978年，远早于工业数字时代。它阐述了质量使命的不同观点，以及如何实现质量领导者曾经(并且仍然)正在寻找的许多理想。其中;零缺陷。
经济上的一致性
在商业中，围绕质量的成本行为有两种相互竞争的观点。第一个被称为经济一致性模型(ECM)。经济一致性模型表明，质量是一个“足够好”的合理化练习，其目标是寻求经济一致性拐点。经济一致性拐点如下图所示，其中实现改进质量的成本处于与低质量成本相关的最低点。
经济一致性是主要的思想流派(图1)。可惜这是错误的。在客户的眼中，质量从来不是“足够好”的合理化练习。经济一致性模型只有在质量成本度量不完整或只考虑损益表上容易识别的事情时才有效。质量的具体措施，如:
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保修
废
返工
投诉
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图1
这些东西很容易观察和测量。如果你止步于此，那么ECM是有意义的。现实情况是，预防成本永远不会超过失败成本。
质量是免费的
上世纪70年代，菲利普·克罗斯比(Philip Crosby)倡导了“质量即免费”的方法。在我们现在所处的工业数字时代之前。质量是免费的，这种方法假定，当所有的质量成本都考虑在内时，经济一致性永远无法实现。这是一个关键点。当考虑到所有成本时，质量成本可以达到公司收入的20-25%(图2)。与质量免费方法相关的挑战是，大多数质量成本实际上不能直接测量。比如声誉。市场上的声誉是一个真实而有形的因素，但很难衡量和量化，在损益表上也找不到。万博宣伟(Weber-Shandwick)等公司的研究显示，在市场上，声誉的好坏都会产生切实的影响。对于一家价值1亿美元的公司来说，1分的声誉相当于63万美元的收入和5%到9%的销售额。
图2
考虑一个中等规模的企业(销售额约为5亿美元)，具有中等可接受的质量(大约4西格玛能力)。当所有因素都考虑到质量成本指标时，该业务仍然可以看到每年超过6000万美元的低质量成本。产业转型(IX)项目在项目实施期间很少出现这种水平的支出，更不用说一年内了。我们的研究显示，每年在IX上的花费超过500万美元是罕见的。
数字时代的质量成本会改变吗?
简短的回答是否定的，质量成本仍然不变，但数字时代带来了两个影响质量成本计算的新因素。
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通过社交媒体和其他数字渠道的客户情绪
先进的技术和分析带来了关于预防缺陷的难以辨别的见解。
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客户的情绪
自从社交媒体出现以来，可以从各种来源挖掘客户情绪数据。忽视这一情绪数据的公司将自担风险。我们对质量4.0成熟度的研究表明，客户的数字声音是努力-影响范围中的顶级用例，如下所示。专注于将客户的声音整合到你的数字运营中，会有很多好处。
客户情绪数据不仅仅是公司内部客户的敲门砖。客户情绪数据可用于以下方面的洞察:
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新产品开发
竞争分析在市场中取胜
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专注于面向客户的改进。
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预测分析改变了预防游戏
在工业转型时代，令人兴奋的新技术每天都在涌现，新的应用正在为它们设想。随着非常大的数据集的出现，高级分析的有意义的应用成为可能。这些高级分析遵循从描述性分析到预测性分析再到预后分析的过程，请参阅下面的LNS研究分析框架。118金博宝app关于分析空间的更全面的处理，请参阅我同事的这篇文章乔佩里诺．
预测分析提供了预测流程可能结果的能力，以及实现所需结果所需的因素和设置。当然，预测分析可以与客户情绪数据相结合，以告知模型那些对客户质量很重要的因素，因此可以使用客户的声音来改进模型，而不仅仅是操作内部的过程和质量数据。
通过应用预后分析，可以实现真正的预防。通过自我学习预测建模获得的经验教训可以快速应用到类似的过程中，以非常低的成本使尚未发生缺陷的领域受益。
当然，质量成本范式的这种变化引出了一个问题;这对我的技术决策有什么影响?经济一致性模型的主导地位长期以来为采用技术解决方案的质量原因带来了挑战。ECM驱动了一种“足够好”的心态，并且在ECM下可用的质量影响数据有限，ROI很难实现，影响了关于测试和部署技术解决方案(如机器视觉或其他监控技术)的决策。在“质量即免费”模式中，这一障碍要低得多，特别是当考虑到声誉等面向客户的成本时，ROI更容易实现。
阅读任何一个早期的质量先驱(Deming、Juran、Crosby等人)，都能发现贯穿他们工作的几个一致的主题。其中之一是实现“零缺陷”，这是人们长期寻求但很难实现的目标。当我们适当地利用客户情绪数据并将预测分析应用到质量实践中时，我们看到零缺陷是可以实现的。质量成本度量可以是衡量所期望的最终状态的实现的关键尺度。
对质量领导者的建议
开发你的质量成本框架，包括难以衡量的声誉方面。
投资设备和数据连接，使您的质量成本更接近“实时”。
投资分析，开始通往“零缺陷”目标的预测质量之旅。
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