质量设计是确保产品或服务质量的关键环节，以下是一些常用的质量设计方法：
一、质量功能展开（QFD）
质量功能展开是一种将客户需求转化为产品或服务设计要求的方法。它通过一系列的矩阵，将客户的需求与产品的技术特性、零部件特性、工艺特性等联系起来，从而确保产品或服务能够满足客户的需求。
客户需求收集
通过市场调研、客户访谈、问卷调查等方式，收集客户对产品或服务的需求和期望。这些需求可以包括功能、性能、可靠性、安全性、易用性等方面。
例如，对于一款智能手机，客户可能需求高像素的摄像头、长续航的电池、流畅的操作系统等。
需求权重确定
对收集到的客户需求进行分析和评估，确定每个需求的重要程度。可以采用打分法、层次分析法等方法确定需求权重。
例如，通过客户调研和数据分析，确定智能手机摄像头像素的重要性为 80%，电池续航的重要性为 70%，操作系统流畅性的重要性为 60% 等。
技术特性展开
将客户需求转化为产品或服务的技术特性。这可以通过与研发、设计、生产等部门的人员进行讨论和分析来完成。技术特性应该是可测量、可控制的，并且能够满足客户需求。
例如，对于智能手机摄像头像素的需求，可以转化为摄像头的分辨率、传感器尺寸、光圈大小等技术特性。
关系矩阵建立
建立客户需求与技术特性之间的关系矩阵。在矩阵中，用符号表示客户需求与技术特性之间的强、中、弱关系。通过关系矩阵，可以确定哪些技术特性对满足客户需求最为关键。
例如，在智能手机的关系矩阵中，摄像头分辨率与高像素需求之间可能存在强关系，传感器尺寸与高像素需求之间可能存在中关系，光圈大小与高像素需求之间可能存在弱关系。
技术特性权重确定
根据关系矩阵和客户需求权重，确定每个技术特性的权重。技术特性权重反映了该特性对满足客户需求的重要程度。
例如，通过计算和分析，确定智能手机摄像头分辨率的权重为 40%，传感器尺寸的权重为 30%，光圈大小的权重为 20% 等。
技术特性目标设定
根据技术特性权重和客户需求，设定每个技术特性的目标值。目标值应该是具体、可测量的，并且能够满足客户需求。
例如，设定智能手机摄像头分辨率的目标值为 1200 万像素以上，传感器尺寸的目标值为 1/2.3 英寸以上，光圈大小的目标值为 f/1.8 以上等。
二、故障模式与影响分析（FMEA）
故障模式与影响分析是一种预防性的质量设计方法，它通过分析产品或服务可能出现的故障模式及其影响，采取相应的措施来降低故障发生的概率和影响程度。
确定分析对象
选择需要进行 FMEA 分析的产品或服务，以及分析的范围和深度。可以根据产品的复杂性、重要性、风险程度等因素来确定分析对象。
例如，对于一款汽车发动机，可以对其各个部件和系统进行 FMEA 分析，包括活塞、曲轴、气门、燃油系统、冷却系统等。
识别故障模式
分析产品或服务可能出现的故障模式，即产品或服务在使用过程中可能出现的各种异常情况。故障模式可以通过头脑风暴、历史数据分析、专家经验等方式来识别。
例如，汽车发动机可能出现的故障模式有活塞磨损、曲轴断裂、气门漏气、燃油系统堵塞、冷却系统漏水等。
评估故障影响
评估每个故障模式对产品或服务的影响程度，包括对功能、性能、安全性、可靠性等方面的影响。影响程度可以用严重度（S）来表示，通常分为 1-10 级，10 级表示最严重的影响。
例如，活塞磨损可能会导致发动机功率下降、油耗增加，严重度为 5 级；曲轴断裂可能会导致发动机无法启动，严重度为 10 级。
分析故障原因
分析每个故障模式的产生原因，即导致故障发生的根本因素。故障原因可以通过因果图、5W1H 分析法等方式来分析。
例如，活塞磨损的原因可能是活塞环质量不好、机油质量不好、发动机温度过高、驾驶习惯不良等。
确定风险优先级
根据故障模式的严重度（S）、发生度（O）和检测度（D），计算风险优先数（RPN）。RPN = S × O × D，RPN 值越高，风险越大。根据 RPN 值的大小，确定故障模式的风险优先级，优先处理高风险的故障模式。
例如，活塞磨损的严重度为 5 级，发生度为 3 级，检测度为 2 级，RPN = 5 × 3 × 2 = 30；曲轴断裂的严重度为 10 级，发生度为 2 级，检测度为 1 级，RPN = 10 × 2 × 1 = 20。虽然曲轴断裂的严重度更高，但由于其发生度和检测度较低，所以 RPN 值相对较低。因此，在处理故障模式时，可以先处理活塞磨损，然后再处理曲轴断裂。
制定改进措施
针对高风险的故障模式，制定相应的改进措施，以降低故障发生的概率和影响程度。改进措施可以包括设计改进、工艺改进、材料改进、检验加强等方面。
例如，对于活塞磨损，可以采取更换高质量的活塞环、使用优质机油、加强发动机冷却、改善驾驶习惯等措施；对于曲轴断裂，可以采取提高曲轴材料强度、优化曲轴设计、加强曲轴制造工艺控制、增加曲轴检测手段等措施。
三、田口方法
田口方法是一种以质量损失函数为基础，通过优化设计参数，降低产品或服务对外部干扰因素的敏感性，从而提高产品或服务质量的方法。
质量损失函数
质量损失函数是田口方法的核心概念，它表示产品或服务的质量特性与目标值之间的偏差所造成的损失。质量损失函数通常是一个二次函数，损失随着偏差的增大而增大。
例如，对于一个产品的尺寸特性，目标值为 10mm，实际尺寸为 x，则质量损失函数可以表示为 L (x) = k (x – 10)^2，其中 k 为常数，表示损失的严重程度。
信噪比
信噪比是田口方法中用于衡量产品或服务质量稳定性的指标。信噪比越大，表示产品或服务对外部干扰因素的敏感性越低，质量稳定性越好。信噪比可以通过实验设计和数据分析来计算。
例如，对于一个产品的性能特性，通过实验设计得到不同水平的设计参数组合下的性能数据，然后计算每个组合的信噪比。信噪比可以分为望大特性信噪比、望小特性信噪比和望目特性信噪比三种类型，分别适用于不同的质量特性。
实验设计
田口方法通常采用正交实验设计来优化设计参数。正交实验设计是一种高效的实验设计方法，它可以在较少的实验次数下，获得较多的信息。正交实验设计通过选择合适的正交表，将设计参数进行组合，然后进行实验，得到实验数据。
例如，对于一个产品的设计参数有 A、B、C 三个，每个参数有三个水平，则可以选择 L9 (3^4) 正交表进行实验设计。将 A、B、C 三个参数分别安排在正交表的前三列，然后进行 9 次实验，得到实验数据。
数据分析与参数优化
对实验数据进行分析，计算每个设计参数组合的信噪比和质量损失函数值。根据信噪比和质量损失函数值，确定最优的设计参数组合。最优的设计参数组合应该是信噪比最大、质量损失函数值最小的组合。
例如，通过对上述实验数据的分析，计算得到每个设计参数组合的信噪比和质量损失函数值。然后比较不同组合的信噪比和质量损失函数值，确定最优的设计参数组合为 A2B1C3。
四、可靠性设计
可靠性设计是一种通过提高产品或服务的可靠性，从而提高产品或服务质量的方法。可靠性设计包括可靠性预测、可靠性分配、可靠性增长等方面。
可靠性预测
可靠性预测是在产品或服务设计阶段，对其可靠性进行预测和评估。可靠性预测可以采用数学模型、经验公式、实验数据等方法进行。可靠性预测的目的是确定产品或服务的可靠性指标，如平均无故障时间（MTBF）、可靠度（R）等，为设计提供参考。
例如，对于一个电子产品，可以采用可靠性预计手册中的数学模型，根据产品的组成结构、元器件的可靠性参数等，预测产品的 MTBF 和可靠度。
可靠性分配
可靠性分配是将产品或服务的总体可靠性指标分配到各个组成部分或子系统中。可靠性分配可以采用等分配法、比例分配法、AGREE 分配法等方法进行。可靠性分配的目的是确定各个组成部分或子系统的可靠性指标，为设计提供具体的目标。
例如，对于一个汽车，可以将总体可靠性指标按照各个系统的重要性和复杂性进行分配，如发动机系统、传动系统、制动系统、电气系统等。
可靠性增长
可靠性增长是在产品或服务的研制和生产过程中，通过不断地改进和优化，提高产品或服务的可靠性。可靠性增长可以采用试验改进法、故障分析改进法、可靠性增长模型等方法进行。可靠性增长的目的是使产品或服务的可靠性逐步达到设计要求。
例如，对于一个新产品，可以在研制过程中进行可靠性试验，发现产品的故障和缺陷，然后进行改进和优化。通过多次试验和改进，使产品的可靠性不断提高，最终达到设计要求。
以上是一些常用的质量设计方法，不同的方法适用于不同的产品或服务和质量问题。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法，或者结合多种方法进行质量设计。
