全站术语中文诠释与应用场景

启力精益

应用场景：Qily取“启利”谐音，Lean意为精益；用于官网品牌、制造改善知识输出与项目交流窗口。

精益生产／精益思想

应用场景：用于识别并减少等待、库存、搬运、返工、过量生产等浪费，以客户价值拉动持续改善。

丰田生产方式／丰田生产系统

应用场景：以准时化生产（JIT）和自働化（Jidoka）为两大支柱，以标准作业、生产均衡化、持续改善、目视化及尊重人为基础，追求在更短交付周期内稳定提供质量、成本和交付结果。TPS不是简单复制看板、零库存或单件流，而是围绕客户价值建立完整的制造管理系统。

人工智能

应用场景：用于知识检索、方案辅助、数据归纳、异常分析和制造改善经验复用，不替代现场事实确认。

人工智能与精益融合

应用场景：用于把精益方法、案例与企业数据连接起来，辅助诊断、生成方案并沉淀组织知识。

效率、质量、成本、交付

应用场景：用于制造项目目标分解和改善收益评估，避免只看单一效率指标。

现场／现地现物

应用场景：用于到真实作业现场观察流程、核实数据和确认问题，不以会议室推测代替事实。

试运行／试点项目

应用场景：用于先在小范围验证对策效果与风险，再决定是否横向复制。

工厂／产线布局规划

应用场景：用于规划人流、物流、设备、仓储、消防与扩产空间，降低搬运和交叉干扰。

日常管理系统

应用场景：用于建立班前、日清、异常升级、责任跟踪与复盘的稳定管理节奏。

关键绩效指标

应用场景：用于衡量阶段结果；改善试运行期应先暴露问题、建立基准，再谨慎设定考核值。

持续改善

应用场景：用于员工提案、班组改善和跨部门项目，以小步验证、标准固化和持续迭代形成长期改善能力。

整理、整顿、清扫、清洁、素养

应用场景：用于建立现场基础秩序、定置、清扫与维持标准，为质量、安全、效率和目视化提供基础。

5S加安全

应用场景：用于在5S基础上纳入危险源识别、安全防护、点检和行为规范，常用于制造现场稽查与红线管理。

5S加安全与节约

应用场景：用于在6S基础上强化能源、物料、工时与资源节约；不同企业对第七项定义可能不同，使用时应统一口径。

整理、整顿、清扫、清洁、素养、安全、节约、学习

应用场景：在7S基础上增加学习（Study），用于把现场秩序、安全、资源节约与员工知识技能提升结合起来。不同企业也可能把第八项定义为服务或满意，制度、看板和稽查表必须先统一本企业口径，不能只增加口号而不定义检查标准。

全面质量管理

应用场景：用于把质量责任延伸至设计、采购、制造、交付和服务全过程，推动全员、全流程预防与持续改进。

品管圈／质量控制小组

应用场景：用于一线小组围绕现场质量、效率和成本问题开展选题、分析、对策、验证与成果发表。

成本效益分析

应用场景：用于比较改善方案的投入与预期收益，支持设备、自动化、工装、布局和数字化项目决策。

投资回报率

计算公式／判定：投资回报率＝期间净收益 ÷ 项目总投入 × 100%。净收益应扣除维护、能耗、耗材和持续运行成本。

应用场景：用于衡量改善或投资收益相对投入的比例；应明确计算周期、收益口径和一次性／持续性成本。

投资回收期

应用场景：用于判断累计净收益覆盖初始投入需要多长时间，并识别何时开始进入持续纯效益阶段。

计划—执行—检查—处置

应用场景：用于把改善从方案推进到验证、纠偏和标准化，形成持续循环。

价值流图析

应用场景：用于同时呈现客户需求、信息流、物料流、生产流、库存与等待，设计现状图和未来态。

循环时间／工序周期

应用场景：用于测量完成一个作业循环所需时间，判断瓶颈、产能和节拍匹配。

换型／换模时间

应用场景：用于衡量上一型号合格品到下一型号合格品之间的停机转换时间。

客户需求节拍

计算公式／判定：客户需求节拍＝可用生产时间 ÷ 客户需求量。时间单位与需求周期必须一致。

应用场景：用于把可用生产时间与客户需求量关联，指导人机配置和工序平衡。

前置时间／交付周期

应用场景：用于衡量从需求触发到完成交付的总历时，通常包含加工、等待、库存和流动。

交付前置时间

应用场景：用于衡量订单或需求到客户交付的周期，识别计划、物料和制造链断点。

增值时间

应用场景：用于统计真正改变产品形态、功能且客户愿意付费的加工时间。

增值比率

应用场景：用于衡量增值时间占总周期的比例，暴露等待、库存和搬运浪费。

流程周期效率

计算公式／判定：流程周期效率＝增值时间 ÷ 总交付周期 × 100%。总周期应包含加工、等待、库存和流动。

应用场景：通常以增值时间除以总交付周期，用于评价价值流中的时间利用质量。

在制品

应用场景：用于控制工序间库存、等待和占用；单件流或FIFO设计时需明确标准在制。

库存周转率

计算公式／判定：库存周转率＝期间销售成本 ÷ 平均库存；平均库存＝（期初库存＋期末库存）÷2。库存周转天数＝期间天数 ÷ 库存周转率。

应用场景：用于衡量一定期间内库存转化为销售成本或完成出货的速度，适合PMC、采购、仓储、财务与经营管理联合评估原材料、在制品和成品占用。周转率偏低通常提示积压、呆滞、批量过大或需求预测偏差；周转率过高也可能意味着安全库存不足、供应波动或缺料风险，应与库存周转天数、呆滞金额、缺料次数、交付达成率和现金占用共同判断。

先进先出

应用场景：用于控制物料和在制品顺序，防止超期、混料、插单和追溯断点。

设备综合效率

计算公式／判定：设备综合效率＝可动率 × 性能效率 × 质量率。三项口径必须使用同一计划生产时间边界。

应用场景：由可动率、性能效率和质量率构成，用于分析停机、降速与不良损失。

人均小时产出／单位人工小时产量

计算公式／判定：人均小时产出＝合格产出 ÷（直接人力 × 实际生产小时）。跨产品比较时应同步说明标准工时和工艺差异。

应用场景：用于衡量投入人工后的生产效率，适合比较不同产线、班组、产品或改善前后的人效。UPPH的分母包含直接人数与生产小时；即使UPH相同，投入人数不同，UPPH也会不同。统计时须统一合格产出、直接人力、实际生产时间、辅助人员是否计入及异常停线口径。

快速换型／快速换模

应用场景：用于区分内外部作业、并行准备、快换连接和首件确认，缩短停机转换时间。

全员生产维护

应用场景：用于通过自主保全、计划保全和损失改善提升设备稳定性与综合效率。

取消—合并—重排—简化

应用场景：用于系统审查动作、工序和流程，优先消除无价值工作。

一次通过率／直通率

计算公式／判定：一次通过率＝一次合格数量 ÷ 投入数量 × 100%。返工后合格不能计入一次合格。

应用场景：用于衡量产品不返工、不返修即一次合格通过的比例。

浪费

应用场景：用于识别过量生产、等待、搬运、过度加工、库存、动作、不良及人才未充分发挥等非增值活动。

不均衡

应用场景：用于识别订单、计划、节拍、工作负荷和物料供应的波动，避免忽忙忽闲和系统失稳。

过载

应用场景：用于识别人、机、工装或流程超过合理能力的状态，预防疲劳、故障、质量和安全风险。

准时化生产

应用场景：用于在需要的时间、按需要的数量生产和配送所需物料，减少库存与等待。

自働化／带人字旁的自动化

应用场景：用于设备或工序发现异常后自动停止、隔离和提示，防止缺陷连续制造与流出。

看板拉动

应用场景：用于传递生产、补料或搬运信号，按下游实际消耗触发上游补充。

拉动式生产

应用场景：用于由客户或后工序需求触发生产，控制超前生产、在制品和库存。

生产均衡化

应用场景：用于平衡品种与数量波动，稳定节拍、人员负荷、物料供应和设备利用。

安灯／异常呼叫系统

应用场景：用于现场即时显示停线、缺料、质量或设备异常，并触发快速响应和升级。

单件流

应用场景：用于产品按工艺顺序逐件连续流动，缩短等待和异常反馈时间；不适用时应设计受控小批流。

标准作业

应用场景：用于规定节拍时间、作业顺序和标准在制，是稳定过程、培训员工和持续改善的基准。

山积图／工序负荷图

应用场景：用于将各工序作业时间按节拍堆叠比较，识别瓶颈并支持线平衡。

生产线平衡

应用场景：用于按节拍重新分配作业内容，降低工位等待、瓶颈和人员负荷差异。

瓶颈工序

应用场景：用于识别限制系统产出或交付的关键资源，改善时应优先保护并提升瓶颈能力。

标准工时

应用场景：用于在规定方法与正常熟练度下确定完成作业所需时间，支撑产能、人力、排程、报价与改善。

每小时产出／单位小时产量

计算公式／判定：每小时产出＝合格产出 ÷ 实际生产小时。该指标不除以投入人数，须明确统计对象是产线、设备、工序还是班组。

应用场景：用于衡量产线、设备、工序或班组在单位时间内完成的合格产量，常用于小时产能监控、节拍验证、瓶颈分析和排产能力确认。UPH只反映单位时间产出，不考虑投入人数；即使增加人力后UPH提高，也不能据此判断人效同步提高，需要评价人工效率时应使用UPPH。

准时交付率

应用场景：用于衡量订单是否在承诺日期完成交付，应统一按订单、批次或数量的计算口径。

按时足量交付率

应用场景：用于同时衡量交付是否准时且数量完整，比只看日期更能反映客户交付表现。

汽车行业质量管理体系标准

应用场景：用于汽车供应链质量体系建设、客户审核、过程管理与持续改进。

产品质量先期策划

应用场景：用于从项目立项到量产分阶段管理客户要求、风险、验证与交付物。

失效模式及后果分析

应用场景：用于在问题发生前系统识别产品、过程或系统可能怎样失效、造成什么后果、由什么原因引起，以及现有预防与探测控制是否充分。FMEA是上位概念，常按对象展开为DFMEA、PFMEA及系统FMEA；正确缩写为FMEA，“FEMA”属于常见误写。

设计失效模式及后果分析

应用场景：用于产品设计阶段识别功能、结构、材料、接口及使用条件中的潜在失效模式，分析失效后果与原因，并通过设计预防、验证和改进降低风险。

过程失效模式及后果分析

应用场景：用于制造过程策划和量产前识别人、机、料、法、测、环及工序衔接中的潜在失效，明确预防控制、探测控制与改进措施，并为控制计划提供风险输入。

控制计划

应用场景：用于承接DFMEA／PFMEA识别的关键风险，定义产品与过程特性、控制方法、频次、样本量、责任和反应计划，把风险预防要求落实到现场执行。

测量系统分析

应用场景：用于验证量具和测量过程的重复性、再现性、偏倚、线性与稳定性。

统计过程控制

应用场景：用于通过控制图和过程能力识别波动，防止异常流入客户。

生产件批准程序

应用场景：用于向客户证明产品、过程和产能已满足量产要求。

八步问题解决法

应用场景：用于客户投诉和重大异常的团队化遏制、根因、纠正、验证与防再发。

人、机、料、法、测、环

应用场景：用于从七类要素系统展开可能原因，是要因分析和现场排查框架。

五个为什么

应用场景：用于沿因果链连续追问，找到可验证、可控制的根因。

执行计划七问（怎么做＋投入产出）

应用场景：用于根因验证后的行动策划与改善收益评估：What？做什么；Why？为什么做；Who？谁负责；When？何时完成；Where？在哪里实施；How do？采用什么方法／措施，具体怎么做、如何验证；How much？投入多少成本、预期产出多少收益、多久回本、何时开始产生纯效益。5W2H用于把对策转成可执行计划，不替代5M2E、鱼骨图或5Why等要因分析。

柏拉图／二八分析

应用场景：用于按频次、损失或金额排序，锁定少数关键问题和优先改善对象。

防错／防呆

应用场景：用于通过结构、传感、联锁、识别和顺序控制预防错误或立即检出。

接收质量限

应用场景：用于GB/T 2828等计数抽样方案中选择抽样表，不等同于允许生产的不良率。

接收数／拒收数

应用场景：用于判定抽样批次接收或拒收，必须结合样本量和抽样方案使用。

计数抽样检验国家标准系列

应用场景：用于来料、过程和成品批次抽样，规定检验水平、样本量和Ac/Re判定。

关键质量特性

应用场景：用于把客户要求转换为可测量、需重点控制的产品或过程特性。

试验设计

应用场景：用于多因素、多水平试验，识别主效应、交互作用和最佳工艺窗口。

风险优先数

应用场景：传统FMEA中由严重度、发生度和探测度相乘得到，用于辅助排序，不能代替专业判断。

措施优先级

应用场景：AIAG-VDA FMEA中依据严重度、发生度和探测度确定高、中、低措施优先级。

量具重复性与再现性

应用场景：用于评价测量设备和不同测量人员带来的变差，是MSA的重要组成。

过程能力／过程能力指数

应用场景：Cp＝(USL−LSL)/(6σ)，反映过程波动宽度相对规格宽度的潜在能力；Cpk＝min[(USL−μ)/(3σ)，(μ−LSL)/(3σ)]，同时考虑均值偏移后的实际能力。数据量要求：纯数学计算至少需要2个不同数值才能估计样本标准差，但该结果不具备过程能力判定意义；初步评估宜至少取得约50个相互独立、来自稳定过程的数据；正式过程能力研究建议不少于100个数据，并覆盖正常生产中的不同时间、班次、人员、设备和材料波动。若数据全相同导致标准差为0，或过程尚未受控、量测系统不可信，则Cpk不能作为有效能力结论。常用参考：Cpk＜1.00为能力不足；1.00≤Cpk＜1.33为临界、需改善；1.33≤Cpk＜1.67通常具备一般量产能力；Cpk≥1.67表示能力较好，关键特性或新过程常采用更高目标；Cpk≥2.00表示高能力。最终判定以客户特殊要求、产品风险与企业标准为准。

过程绩效指数

应用场景：用于基于总体长期波动评价过程表现，常与Cp/Cpk结合判断短期与长期差异。

纠正与预防措施

应用场景：用于针对已发生问题消除原因，并针对潜在风险建立预防、验证和防再发机制。

不符合报告

应用场景：用于记录产品、过程或体系不符合项，并启动隔离、评审、处置与纠正。

材料评审委员会

应用场景：用于跨部门评审不合格物料或产品的返工、返修、让步接收、报废等处置。

来料质量控制／来料检验

应用场景：用于供应商来料的规格核对、抽样或全检、性能与外观判定、批次追溯、隔离和异常反馈。IQC结果应与供应商质量、采购、仓储及MRB处置联动，不能只完成检验而不推动来料风险闭环。

制程质量控制／过程检验

应用场景：用于生产过程中的首件、中检／巡检、工艺参数、关键特性、人员与设备状态确认，并按控制计划执行异常反应。IPQC重点是及时发现过程偏移、遏制不良继续制造和流转，而不是等到终检再筛选。

最终质量控制／成品终检

应用场景：用于产品完成后、入库或转入出货环节前，依据受控标准确认尺寸、外观、功能、性能及记录完整性。FQC负责验证完工产品是否满足最终检验要求，不能用末端挑选代替过程质量控制。

出货质量控制／出货检验

应用场景：用于产品出货前复核批次、抽样结果、标识、包装、数量、文件、客户特殊要求和授权放行状态，确保实物、记录与订单要求一致。OQC不能在证据不足或异常未关闭时以经验替代正式放行。

首件检验

应用场景：用于换线、换模、换料、调机或工程变更后的首件确认，验证量产条件是否正确。

首检、中检、终检

应用场景：首检用于开线、换线、换模、换料、调机或工程变更后的首件确认；中检用于生产过程中按规定频次、批次或时间节点检查尺寸、外观、参数和关键特性；终检用于工序完结、包装或放行前确认最终质量状态。品质三检强调检验时点，不等同于“自检、互检、专检”的责任分工。

百万分率／百万分之不良数

计算公式／判定：PPM＝不符合数量 ÷ 总数量 × 1,000,000。使用前必须说明分子按不良件还是缺陷数统计，并遵循客户或企业统一口径。

应用场景：用于在低不良水平下比较供应、制程或客户质量表现；不同统计对象、周期和机会数的数据不得直接混比。

百万分之不良品数

计算公式／判定：DPPM＝不合格品数 ÷ 检验总数 × 1,000,000。同一产品即使存在多个缺陷，按不良品口径通常只计一个不合格品。

应用场景：用于衡量每百万件产品中不合格品的数量，适合供应商绩效、制程质量和客户流出评价；必须统一不合格品定义、统计周期、分母和重复计数规则。

不良质量成本

计算公式／判定：COPQ＝内部失效成本＋外部失效成本＋经确认纳入的不良损失；统计范围、周期和财务口径必须统一。

应用场景：用于量化报废、返工、复检、挑选、停线、退货、索赔、保修及客户流失等质量损失，帮助确定改善优先级。COPQ不等同于全部质量成本，也不能把未经验证的机会损失直接当作财务收益。

根本原因分析

应用场景：用于通过事实、数据和因果验证找到可控制根因，常结合5M2E、鱼骨图、5Why、FTA等方法。

企业资源计划

应用场景：用于连接销售、计划、采购、库存、生产、成本和财务，形成企业经营主数据链。

制造执行系统

应用场景：用于承接计划并管理派工、报工、追溯、质量、设备与在制状态。

高级计划与排程

应用场景：用于在产能、物料、工艺路线、交期和换型约束下生成可执行排程。

物料需求计划

应用场景：用于依据订单、BOM、库存和提前期计算物料净需求与到料计划。

质量管理系统

应用场景：用于管理检验、异常、审核、客诉、纠正预防与质量数据。

产品生命周期管理

应用场景：用于管理图纸、BOM、版本、变更和从设计到退市的产品数据。

物联网

应用场景：用于连接设备、传感器与系统，采集状态、能耗、产量和异常数据。

商业智能／经营分析

应用场景：用于将多源数据形成指标、看板和趋势分析，支持经营与改善决策。

自动导引运输车

应用场景：用于按固定或可配置路径搬运物料、在制品和成品，适合路线稳定的厂内物流。

自主移动机器人

应用场景：用于自主定位、避障和动态路径规划，适合柔性物流与多点配送。

可编程逻辑控制器

应用场景：用于设备顺序、联锁、传感器和执行机构控制，是自动化设备的核心控制单元。

人机界面

应用场景：用于操作设备、设置参数、显示状态、报警和维护信息。

监控与数据采集系统

应用场景：用于对设备、产线或能源系统进行集中监控、数据采集、报警和趋势分析。