2017 年1 月23 日早上9 点，在农历新年即将到来的时候，时隔近5个月后，三星官方终于公布了该公司旗下旗舰手机Galaxy Note 7的爆炸原因：
和之前不少用户和媒体猜测的略有不同，三星以及参与调查的几家第三方机构认为，Galaxy Note7 的爆炸并不是手机本身的设计问题，而是手机电池的设计和制造过程存在缺陷。
至于NOTE7炸机的原因到底是什么？我并不是很关心。对于这件震惊世界的质量事故，引起我思考的是关于质量成本。我们如何真正实现质量成本的数字化、量化？
质量成本包括预防成本、鉴定成本、内部失败成本、外部失败成本。
对于前面三项成本--预防成本、鉴定成本、内部失败成本实现数字化、量化，即用具体数字来体现不是很难的事。
我们可以看出，预防成本、鉴定成本都是花钱的。花钱的目的是什么？降低内部失败成本和外部失败成本。
内部失败成本是可以数字化的，可是，相对于内部失败成本，外部失败成本的杀伤力更大。如果这次炸机事件发生在其他手机厂商身上，恐怕直接导致一个手机品牌的消失。
外部失败成本真正实现数字化、量化了吗？
我们先看看QCD--质量、价格、交货期。
价格--非常容易数字化。
交货期--通常在合同里就定义清楚了，延误了交货期，要被罚掉多少多少白花花的银子。
而对于质量呢，通常只能说会造成客户投诉。但是，相对于价格和交货期，没有亮眼的数字呈现出来。
我们从事质量管理的朋友们经常觉得委屈，觉得老板不重视质量。在质量、成本及交货期三者中，常常选择牺牲质量。最根本的原因在于，外部失败成本的数字化、量化是一大难点。
于是，我想到了SPC （统计过程控制）。SPC的精髓是什么？
我个人认为，SPC的精髓在于：
能通过控制过程和计算现在的过程能力来精确推测未来的过程能力。
而对于外部失败成本呢？我们是否能建立一个模型，像SPC一样，来精确预测外部失败成本？
对于外部失败成本，我们通常只是统计：
厂外服务/维修人员的工资；
保修及服务/返工/返修等产生的费用；
废料的费用。
......
而对于信誉损失造成的影响呢？如何精确体现？
所以，对于外部失败成本，我们是否可以分为：纠正成本和潜在影响成本？
潜在影响成本为：因质量问题导致失去顾客、损失顾客满意度、失去市场所造成的损失？
难点就在于如何量化？或者建立模型，像SPC预测过程能力一样精准预测潜在影响成本。
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