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咱们行业里面，我们很多家电的产品，靠质保期，质保期基于你的数据，基于市场数据，在家里的数据，在眼皮子底下数据是可信赖的，市场上的数据才代表真实的应用场景，把这几个结合起来决策和判断，我们有一个企业，我的客户，他就遇到了，客户说质保期是多少，赔我多少，他是一个中间产品。日本人自己带来数据，带来很多液晶屏这个毛病那个毛病，几种故障，你算质保期多少给我赔多少，我们应该从这个角度利用过去的数据来算。另外退化数据，现在好多企业不太关注，过去我们都是大颗粒度，什么简单用什么，因为不好计。杭州平均工资八千一万，你觉得被平均了，有几个马云，有几个阿里，平均并不是一个好的指标，约定成俗用到这些东西，要有一系列概念统计的东西，现在不难了，现在软件点一下就出来了。不仅是可靠性数据退化数据，过去研究的很少，我们对汽车有一个是关注他的电源退化，究竟是什么样的退化规律呢，要获得更多的过程数据。汽车人家不用你的平均MPDF了，好多行业故障率都是糊涂帐，还没开始运转，分母一大故障率就降低。数据要对齐，用这些，退化数据按照退化来走，故障按照故障来走，我们研究他是为了决策。国家发布的平均工资没感觉，但是国家有精准扶贫，他在百分之十以下，工资低于多少，这是社会不安定的因素，他的决策是这样考虑的，老百姓看平均工资是一个大概，用分位数，中位数来说，咱们质量可靠性也应该这样，现在没有门槛了，现在教两天就会了，行动计划之前，越科学越好，精度越高，千万不是还是大概。

这是质量指标，可靠性指标。这些都要研究，我们大量的数据。别的企业涨的是这个，在某一个时期，五年左右还有一个槛过不了，设计改进，制造改进就是根据这个要思考，什么东西和这五年产生节拍，你要考虑从那里改进，这也是我们最近在有一些企业，早期故障也是吵得不可开交，要分离出来，哪些是固定设计，哪个是运输安装调试导致，你要把他分离出来，谁的问题谁带走，制造制造带走，设计设计带走。现在大家还是一锅粥，把这些数据利用分离出来的话，你的决策就好了。

关于数据方面好多企业误判误打，这是某一个企业给我的，质量很稳定，领导让我降40%我降不下去，没有用更远的望远镜，如果用新的方法，我们就看出来你的情况不是你想象中得那样，都不代表全部，我们用高级的方法看出来，去年12个月下半年改进，我们没有到他那儿去，现在要重新往下降，有的地方降不出来了，这是典型的，都是企业大拿，争吵起来，两个人说的都不对。排在第一位就是降下来了，第二位也降了，还要拿这个当质量目标，肯定落空了，你要降有空间的，而且要考虑将来风险，把那个问题解决了，这个问题冒出来，企业应该对这些数据，要立体的看才能够做出正确判断，不要说我用了数据，会误判，多一些手段，手上的方法武器多，将来的判断决策结论，质量就会高。多掌握武器。

未来是什么？各种理念方法组合，组合融合才能厉害，现在物联网大数据都来了，我们要拥抱他。要利用各种信息创新，还是围绕质量成本效益解决企业问题，使你的价值最大化。阿里云提出工业大脑，大幅度提高合格率，卖出去之后市场上的复杂，没有好的模型，我是在想象，我要把物理模型，激励模型，数学模型结合，让我们有更深刻的认识，让我们信息反馈到设计端，让设计人员有更高层的认知，做出更科学的判断。让我们一起来拥抱未来，谢谢大家。

（发言为电力头条APP根据速记整理，未经本人审核）

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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