在我们日常的生产流程中，特别是在众多仍依赖劳动力密集模式的企业中，实现100%的良品率是一项挑战。在各个生产环节，企业通常会设置入库前的细致检查环节，旨在拦截不良品并确保只有合格的产品能够进入下一环节或仓库。
一个令人头疼的问题是，尽管企业已经采取了这些措施，不良品仍有可能流入下一工序或到达客户手中，甚至有时良品被错误地标记为不良品，导致公司面临成本损失和信誉的损害。
面对这种情况，我们不能简单地通过统一培训来解决。这种一刀切的方法可能会适得其反，引发检验人员的逆反心理，形成一个恶性循环。相反，我们需要对每一个检验人员进行深入的分析，了解他们的特点和误区。
当我们谈论分析时，仅仅依赖Minitab软件是不够的，因为这种分析工具提供的结果往往过于笼统，它只能评估整个测量系统是否合格，而无法细致地分析每个检验人员的特性。
那么，我们该如何解决这个问题呢？一个实用的方法是利用Excel表格来进行分析。下面我为大家简要介绍一下操作步骤：
建立一个Excel表格，其中包括“样品编号”、“判定者”等栏目。其中，“样品编号”需要至少30个样本以进行严谨的分析。为了简化计算，我们可以用“1”代表合格样本，用“0”代表不合格样本。
接着，在“判定者”栏中，记录参与测试的检验人员的名字。为了更直观地展示判定结果，我们可以在表格中设定条件格式：如果判定结果正确，单元格将显示为绿色；如果错误，则显示为红色。
然后，我们选择至少30个样本，这些样本应包含工序中的所有缺陷类型，每种缺陷分为可接收和不可接收两种情况。所有样本都应如上所述进行编号。
接下来，将待测试的检验人员集中在一个合格的检验场所进行测试。每个样本需要让同一检验人员检验两次，并将结果填入表格。
测试完成后，我们可以在表格中加入一些公式来计算最终的结果。这些结果可以为我们提供关于检验人员性能的重要信息。
我们可以根据这些数据进行解读：
对于检验结果与标准一致性高的检验人员，我们需要关注他们对于标准的掌握程度以及对于检验结果的犹豫性。数值偏小的可能需要接受标准培训。
对于误判率高的检验人员，我们需要针对具体的缺陷进行培训。例如，如果划伤误判率高，我们可以通过实物或工具帮助他们提高对划伤的辨识能力。
准确性是对每个检验员考核的具体成绩和整体检验水平的反映。
对于误警率高的检验人员，处理方法与误判率高的类似，即需要通过培训或纠正来提高他们的判断能力。
合格的检验人员的培养是一项长期而艰巨的任务，需要通过多种形式的培训使他们真正发挥应有的作用。正如古人所言，“虎兕出于柙，龟玉毁于椟中，是谁之过与？”作为管理人员，我们不能推卸责任，必须确保每一位检验人员都能达到标准，为公司的质量保障贡献力量。