Day 47-4：FTR影响因素分析——人机料法环的真相

引言：一次让我无地自容的诊断

2020年冬天，我带队对某服务中心的FTR问题进行根因分析。当时他们的FTR只有82%，远低于行业平均。

店总的第一反应是：技师水平不行，要加强培训。

我问他：你怎么知道是技师的问题？

他说：返修不就是没修好吗？没修好不就是技师的问题吗？

我说：我们研究一下最近100个返修案例吧。

结果让所有人都惊呆了：

• 35% 是诊断错误——根本没找到真正的问题
• 23% 是备件问题——换了错的件或件本身有问题
• 18% 是流程问题——质检漏检、信息传递不到位
• 15% 是技能问题——技师真的不会
• 9% 是其他原因——工具、环境等

真正的技师技能问题，只占15%。

那天我学到了一个重要的道理：不分析根因就采取行动，就像不诊断就开药一样荒谬。

一、人机料法环分析框架

1.1 什么是人机料法环？

人机料法环是质量管理的经典分析框架，源自日本制造业，也称为5M1E分析法：

1.2 为什么要用这个框架？

因为它能帮你：

1. 避免片面归因：不要一出问题就怪技师
2. 系统性思考：从多个维度寻找根因
3. 精准施策：找到真正的问题才能对症下药

二、人（Man）——不只是技师的问题

2.1 人的因素分解

2.2 真实案例：SA的“随手一写”

某车主报修加速时有异响。SA在工单上写了发动机异响。技师根据这个描述，检查了发动机，更换了发动机支架。

结果客户取车后发现问题依旧存在。

返修时才发现：异响来自底盘护板，不是发动机。如果SA当时多问一句异响从哪个位置传来，就不会有这次返修。

教训：SA的问诊质量直接影响诊断方向，诊断方向错了，后面全错。

三、机（Machine）——工欲善其事必先利其器

3.1 设备因素分解

3.2 新能源特有的设备挑战

新能源汽车对设备的要求更高：

• 电池检测设备：需要专业的BMS（Battery Management System，电池管理系统）诊断设备
• 高压绝缘检测：电动车维修必备
• 远程诊断工具：特斯拉等品牌强依赖远程诊断

特斯拉的案例：特斯拉要求所有服务中心必须配备Toolbox 3诊断设备，并且要求设备软件版本必须保持最新。因为特斯拉的车辆软件升级频繁，诊断设备不更新就无法识别新故障码。

四、料（Material）——备件是没修好的第二大杀手

4.1 备件问题分类

4.2 惊人的数据

行业研究表明，20-25%的返修与备件相关：

• 备件本身质量问题：8-10%
• 备件选型错误：5-8%
• 备件缺货导致临时方案：5-7%

4.3 特斯拉的备件管理

特斯拉对备件质量的控制非常严格：

1. 原厂件政策：只使用原厂件，禁止使用副厂件
2. 批次追溯：每个备件都有唱一追溯码
3. 返修关联：如果返修与备件相关，会触发全网检查

五、法（Method）——流程是隐形的质量保障

5.1 流程问题分解

5.2 流程缺失的典型案例

某服务中心的质检环节：

• 质检员平均每台车只花3分钟
• 检查项目只有5项（行业标准应有15-20项）
• 质检通过率99.5%（异常高，说明质检形同虚设）

结果：FTR只有83%，大量问题在质检环节漏过了。

六、环（Environment）——看不见的压力

6.1 环境因素分解

6.2 真实案例：赶工期的代价

某服务中心攥4月份FTR突然从91%降到85%。

调查发现：4月份是车展后的交车高峰期，售后部门被要求平均等待时间控制在60分钟内。

结果是：

• 技师赶工，诊断不彻底
• 质检走过场，节省时间
• 客户等待时间确实降了，但返修率飙升

教训：运营绩效指标如果设计不当，会产生反作用。

七、今日核心认知

1. 返修不等于技师问题——真正的技师技能问题只占15-20%
2. 人机料法环是系统性分析框架——不分析就行动就像不诊断就开药
3. 诊断错误和备件问题占返修原因的近60%——这两个是改进的重点

实战练习

请拿出你服务中心最近一个月的10个返修案例，用人机料法环框架进行分类，看看各占多少比例。

带着这个分析结果，我们进入下一节——返修原因分布与根因诊断。