近日，小編發現一篇fmea，spc和ppap在實際生活中的應用文章，很生活，細細一讀，就這樣淺顯地理解了fmea，spc和ppap。

　　湯姆是一位汽車工程師，一個上小學二年級8歲男孩的父親他們的家庭生活會有什么不同嗎？

　　其實湯姆和其他父親也沒什么區別，當然每個父親都關心自己的孩子，尤其關心孩子的身體健康和安全，這不，父親正為孩子上學路上可能發生的情況苦思苦想呢。湯姆想到了孩子上學路上可能會貪玩，因而上學遲到，被老師處罰，因而耽誤學習（湯姆認為發生的可能性較大，他選擇發生度O=5或6）；也想到了路上有一個馬路需要孩子橫穿過去，發生交通事故的可能性也有，當然不是很大（湯姆認為發生度O=3或4）。當然還有其他可能發生的事情，但發生的可能性都非常小（湯姆認為發生度O=1或2），所以不再考慮。接著湯姆分析，上學遲到是一件風險不是很大的事情，僅僅影響學習而已，他將風險系數確定為S=4或5，而發生交通事故的確是個大問題，父親將風險系數確定為S=9或10。接下來湯姆開始尋找對策，如何不讓上述情況發生或一旦發生后損失最小，當然最好的辦法是父親每天送孩子上學，可是湯姆因為工作原因做不到這樣，最后湯姆想出了辦法，他每天寫一個紙條讓孩子交給老師簽字，這樣湯姆就可以監控孩子每天是否按時到學校（湯姆認為探測度非常高，確定D=3或4）；湯姆為孩子選擇了一條可以不橫穿馬路的上學路徑，從而使發生的可能性降的很低（湯姆確定新的發生度為O=1）。孩子不解地問父親為什么這樣做？湯姆神秘地告訴孩子他的這種方法是汽車行業非常流行的潛在失效模式及后果分析（英文簡稱FMEA），孩子不以為然，但還是按照父親的辦法執行了。

　　湯姆還關心的是孩子的學習成績，因為沒有時間照顧孩子，便為孩子每次考試成績做了曲線圖（湯姆告訴孩子這叫X-R控制圖，是統計過程控制SPC的一種），孩子不明白，問父親這圖有什么用，湯姆告訴孩子可以用來監控學習成績的變化，以便及早做出預防，比如：有超出控制限的點或連續幾點上升或下降，都需要作出分析，找原因。孩子笑了，問父親：“如果連著上升不就說明成績變好了嗎，還分析什么”？湯姆嚴肅地告訴孩子，即使連續上升也要分析，分析的目的是找出變好的原因，以便形成標準并加以鞏固，孩子似懂非懂地點點頭。

　　孩子的課外活動也是湯姆所關心的，有一次學校讓每個孩子做5個手工制品參加競賽，學校給了制作標準，要求周五上交。孩子做好了一個，并要繼續做下去，卻被湯姆制止了，他告訴孩子先別急著繼續做，明天先拿這個給老師檢查一下，合格后再繼續做后面的4個，孩子笑話父親太小心謹慎了，父親同樣嚴肅地告訴孩子，這叫做產品和過程批準（英文簡稱PPAP），小心使得萬年船。孩子按父親的教導去做了，果然孩子的作品獲得了成功，而同班的卻有幾名同學因作品不合格被取消了參賽資格，這次孩子終于開始佩服父親了。

　　期末到了，小湯姆因為在各方面的出色表現被老師表揚，當老師和同學要求小湯姆說一說成功的經驗時，小湯姆本想把父親教他的什么FMEA，SPC，PPAP好好宣傳一番，可由于興奮，竟然一點也想不起來，最后只好說：“因為我爸是個汽車工程師。”

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