FPY 四象限（4Q）分析

是什么

FPY（First Pass Yield，直通率） 指产品一次通过所有工序无需返工/重工的比例。它是比最终良率更严苛的指标——因为返工能"救"回不良品，但成本已经发生。

单看一个 FPY 数字只知道"好不好"，不知道"差在哪"。FPY 4Q（四象限）分析把不良按两个维度切成四块：

• 维度一：发生 vs 检出（问题产生的地方 vs 被发现的环节）
• 维度二：内部 vs 外部（厂内发现 vs 客户端发现）

由此得到四个象限：

象限	含义	典型影响
Q1 内部发生 + 内部检出	厂内做坏、厂内拦住	返工成本、产能损失（可控）
Q2 内部发生 + 外部流出	厂内做坏、流到客户	客户投诉、退货、最严重
Q3 外部发生 + 内部检出	来料/供应商问题、厂内拦住	来料质量、供应商管理
Q4 外部发生 + 外部流出	供应商问题 + 厂内漏检	客诉 + 供应商双重责任

怎么做 / 关键点

1. 建立不良数据分类：每个不良记录要能回答"在哪发生、在哪检出"。
2. 统计各象限不良数与占比：画帕累托，看哪个象限是主战场。
3. 按影响定优先级：
   • 最高优先：Q2 与 Q4（流出到客户）——直接冲击客户满意与合规。
   • 次之：Q1 与 Q3（内部损失）——影响成本与产能。
4. 分象限施策：
   • Q1：改善过程能力（工艺、防错、PFMEA）。
   • Q2：双管齐下——治发生根因 + 补检出漏洞（检验/测试/防错）。
   • Q3：管供应商（CAF/来料检验/供应商改善）。
   • Q4：供应商改善 + 强化来料检出，两头堵。
5. 联动 RTY 与 8D：FPY 反映整体，4Q 定位损失结构，具体问题用 8D 闭环。
6. 持续跟踪趋势：看各象限占比随时间的变化，验证改善是否真生效。

为什么不能只看总 FPY

两个产线 FPY 都是 95%，但：

• 甲线的不良全是 Q1（内部拦截），成本可控、客户无感。
• 乙线的不良里大半是 Q2（流出到客户），客诉不断。

数字相同，风险天差地别。4Q 分析就是要把"总数字很好但流出很多"这种隐蔽风险暴露出来。

常见坑

• 只追总 FPY 达标 → 忽视流出（Q2/Q4），客户投诉照样来，指标好看没用。
• 不良记录不标"发生/检出点" → 数据无法归象限，分析做不下去。
• 优先级搞反 → 先啃内部小损失（Q1），却放着客户端的 Q2 不管。
• 只治发生不堵检出 → Q2 会变成 Q4，问题从"能拦住"退化成"漏出去"。
• 口径不一 → 各线对"一次通过""返工"定义不同，4Q 无法横向比。
• 分析完不回填系统 → 更新 PFMEA/CP/检验标准，否则数据年年看、问题年年有。