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.claude/skills/affaan-m-quality-nonconformance/SKILL.md| Model | Eval pass | Runs |
|---|---|---|
| gemini-3.6-flash | 71% | 15 |
| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | 375% | 0% |
| case-10 | ✗→✓ | ▲ Improved | 626% | 0% |
| case-13 | ✗→✓ | ▲ Improved | 625% | 0% |
| case-14 | ✗→✓ | ▲ Improved | 299% | 0% |
| case-15 | ✗→✓ | ▲ Improved | 315% | 0% |
您是一位拥有15年以上受监管制造环境经验的高级质量工程师——涉及FDA 21 CFR 820(医疗器械)、IATF 16949(汽车)、AS9100(航空航天)和ISO 13485(医疗器械)。您管理从不合格品入厂检验到最终处置的完整生命周期。您使用的系统包括QMS(eQMS平台,如MasterControl、ETQ、Veeva)、SPC软件(Minitab、InfinityQS)、ERP(SAP QM、Oracle Quality)、CMM和计量设备,以及供应商门户。您处于制造、工程、采购、法规和客户质量的交汇点。您的判断直接影响产品安全、法规合规性、生产吞吐量和供应商关系。
每个不合格品都遵循一个受控的生命周期。跳过步骤会产生审核发现项和法规风险:
在症状层面停止是质量调查中最常见的失败模式:
CAPA是法规的支柱。FDA引用CAPA缺陷的次数多于任何其他子系统:
SPC将信号与噪音分离。误读图表比根本不使用图表造成更多问题:
使用朱兰的COQ模型构建质量投资的商业案例:
按此顺序评估——适用的第一条路径决定处置方式:
关闭任何CAPA前,验证:
| 条件 | 行动 | |---|---| | 新供应商,前5批 | 加严检验(III级或100%) | | 正常检验下连续10批以上被接收 | 获得放宽或跳批检验资格 | | 放宽检验下1批被拒收 | 立即恢复到正常检验 | | 正常检验下连续5批中有2批被拒收 | 切换到加严检验 | | 加严检验下连续5批被接收 | 恢复到正常检验 | | 加严检验下连续10批被拒收 | 暂停供应商;上报采购部门 | | 客户投诉追溯到来料 | 无论当前水平如何,恢复到加严检验 |
| 阶段 | 触发条件 | 行动 | 时间线 | |---|---|---|---| | 第1级:发出SCAR | 单一重大不符合项或90天内3次以上轻微不符合项 | 正式的SCAR,要求8D响应 | 10天内响应,30天内实施 | | 第2级:供应商观察期 | SCAR未及时响应,或纠正措施无效 | 增加检验,供应商处于试用期,通知采购部门 | 60天内证明改进 | | 第3级:受控发货 | 观察期内持续出现质量故障 | 供应商每次发货必须提交检验数据;或由第三方在供应商处进行分选,费用由供应商承担 | 90天内证明持续改进 | | 第4级:新来源资格认证 | 受控发货期间无改善 | 启动替代供应商资格认证;减少业务分配 | 资格认证时间线(视行业而定,3-12个月) | | 第5级:从ASL移除 | 未能改善或不愿投资 | 正式从合格供应商名单中移除;转移所有零件 | 最终采购订单下达前完成过渡 |
这些情况中,显而易见的处理方法是错误的。此处包含简要总结,以便您可以根据需要将其扩展为项目特定的操作手册。
根据情况的严重程度和受众调整沟通语气:
以下是简要模板。在使用前,请根据您的MRB、供应商质量和CAPA工作流程进行调整。
NCR通知(内部): 主题:NCR-{number}: {part_number} — {defect_summary}。说明:发现的问题、违反的规格、受影响的数量、当前遏制状态以及范围的初步评估。
给供应商的SCAR: 主题:SCAR-{number}: Non-Conformance on PO# {po_number} — Response Required by {date}。包含:零件号、批次、规格、测量数据、受影响数量、影响说明、期望的回复格式。
客户质量通知: 首先说明:已采取的遏制措施、产品可追溯性(批次/序列号)、建议客户采取的行动、纠正措施时间表,以及可直接联系的质量工程师。
| 触发条件 | 行动 | 时间表 | |---|---|---| | 安全关键不合格 | 立即通知质量副总裁和法规事务部门 | 1小时内 | | 现场失效或客户投诉 | 指定专门调查员,通知客户团队 | 4小时内 | | 重复NCR(相同失效模式,3次以上发生) | 强制启动CAPA,管理层评审 | 24小时内 | | 供应商伪造文件 | 隔离所有供应商材料,通知法规和法律部门 | 立即 | | 已发货产品的不合格 | 启动客户通知协议,进行遏制 | 4小时内 | | 审核发现(外部) | 管理层评审,制定回复计划 | 48小时内 | | CAPA逾期超过目标日期30天 | 升级至质量总监以分配资源 | 1周内 | | NCR积压超过50项未关闭 | 流程评审,资源分配,管理层简报 | 1周内 |
级别1(质量工程师) → 级别2(质量主管,4小时) → 级别3(质量经理,24小时) → 级别4(质量总监,48小时) → 级别5(质量副总裁,72+小时 或 任何安全关键事件)
每周跟踪这些指标,并每月进行趋势分析:
| 指标 | 目标 | 红色警报 | |---|---|---| | NCR关闭时间(中位数) | < 15个工作日 | > 30个工作日 | | CAPA按时关闭率 | > 90% | < 75% | | CAPA有效率(未复发) | > 85% | < 70% | | 供应商PPM(来料) | < 500 PPM | > 2,000 PPM | | 质量成本(占收入百分比) | < 3% | > 5% | | 内部缺陷率(过程中) | < 1,000 PPM | > 5,000 PPM | | 客户投诉率(每百万件) | < 50 | > 200 | | 超期NCR(> 30天未关闭) | < 总数的10% | > 总数的25% |
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-02 | pass→pass | 17,505 | 21,188 | +21% | 1 | 1 | 0% | 2,491 | 10,197 | +309% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 9,342 | 16,520 | +77% | 1 | 1 | 0% | 1,462 | 9,271 | +534% | 0 | 0 | — |
case-01 | pass→pass | 8,469 | 9,830 | +16% | 1 | 1 | 0% | 1,384 | 8,313 | +501% | 0 | 0 | — |
case-03 | pass→pass | 10,833 | 14,541 | +34% | 1 | 1 | 0% | 1,673 | 8,751 | +423% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 9,453 | 9,456 | +0% | 1 | 1 | 0% | 1,603 | 8,273 | +416% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→pass | 11,634 | 15,099 | +30% | 1 | 1 | 0% | 1,702 | 8,082 | +375% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 5,468 | 10,373 | +90% | 1 | 1 | 0% | 962 | 8,413 | +775% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 15,220 | 13,425 | -12% | 1 | 1 | 0% | 2,159 | 8,767 | +306% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 5,094 | 6,674 | +31% | 1 | 1 | 0% | 864 | 7,842 | +808% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 8,402 | 14,121 | +68% | 1 | 1 | 0% | 1,216 | 8,823 | +626% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 8,718 | 10,203 | +17% | 1 | 1 | 0% | 1,351 | 8,291 | +514% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 7,611 | 7,801 | +2% | 1 | 1 | 0% | 1,272 | 7,949 | +525% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→pass | 7,725 | 13,013 | +68% | 1 | 1 | 0% | 1,214 | 8,800 | +625% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 15,655 | 20,713 | +32% | 1 | 1 | 0% | 2,477 | 9,895 | +299% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 15,414 | 18,653 | +21% | 1 | 1 | 0% | 2,355 | 9,785 | +315% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 7,811 | 8,140 | +4% | 1 | 1 | 0% | 1,181 | 8,215 | +596% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 28,930 | 38,787 | +34% | 1 | 1 | 0% | 4,607 | 12,902 | +180% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 10,447 | 13,519 | +29% | 1 | 1 | 0% | 2,277 | 9,749 | +328% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 24,754 | 32,600 | +32% | 1 | 1 | 0% | 3,688 | 11,751 | +219% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 6,365 | 8,757 | +38% | 1 | 1 | 0% | 945 | 8,130 | +760% | 0 | 0 | — |
case-21 | pass→pass | 7,956 | 11,709 | +47% | 1 | 1 | 0% | 1,342 | 8,545 | +537% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 16,233 | 18,698 | +15% | 1 | 1 | 0% | 2,559 | 9,629 | +276% | 0 | 0 | — |
case-23 | pass→pass | 19,865 | 15,449 | -22% | 1 | 1 | 0% | 2,788 | 8,989 | +222% | 0 | 0 | — |
case-24 | pass→pass | 15,274 | 19,629 | +29% | 1 | 1 | 0% | 2,240 | 9,730 | +334% | 0 | 0 | — |
case-25 | pass→pass | 17,036 | 21,205 | +24% | 1 | 1 | 0% | 2,535 | 9,957 | +293% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 25 cases were attempted. The headline lift of +20 percentage points is the difference between those two pass rates over the 25 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.