质量（Quality）和可靠性（Reliability）经常一起出现，因此很多人会把它们当成同一个概念。实际上，两者关系非常密切，但关注点并不相同。
简单来说，质量关注产品现在是否符合要求，可靠性则进一步关注它能否在规定时间和规定条件下持续保持这种表现。
一件产品出厂时完全符合规格，说明它目前的质量表现良好；但如果使用几个月以后频繁故障，就不能说它具有良好的可靠性。反过来，如果一个产品一直稳定运行，却从一开始就没有达到客户要求，也不能因为「很少坏」就说它质量很好。
什么是质量？
质量的定义随着质量管理的发展不断扩大。早期制造业比较重视产品是否符合图纸、规格和技术要求，后来质量概念逐渐扩大到产品或服务满足顾客需求的程度。
因此，判断质量时，最基本的问题是：
这个产品或服务有没有达到既定要求，并满足顾客的使用需要？
例如一台空调的规格要求包括制冷能力、噪音、功耗、安全性和外观。如果生产出来的空调在这些项目上都符合要求，我们可以说它在交付时具有良好的质量表现。
质量因此可能包括多个维度，例如性能、符合性、安全性、外观、易用性、服务和可靠性等。
什么是可靠性？
可靠性更强调时间。
在可靠性工程中，一个常见的定义是：产品、系统或部件在规定条件下和规定时间内，完成规定功能的概率。
这个定义里面有几个关键元素。
规定功能：产品究竟需要完成什么。例如马达需要持续转动，电池需要供应电力，服务器需要正常处理请求。
规定时间：可靠性永远需要一个时间范围，例如1,000小时、三年、10万公里或100万个循环。
规定条件：产品是在什么环境下工作，例如温度、湿度、负载、压力、速度或振动条件。
成功概率：在上述条件下，产品完成任务而不发生规定失效的可能性是多少。
因此，只说「这个产品很可靠」其实并不够严格。更完整的可靠性描述应该说明：在什么条件下、运行多久，以及什么才算失效。
质量与可靠性最大的区别，是有没有把时间放进去
可以用一个简单例子理解。
某台电机出厂检测时，转速、噪音、绝缘性能和功率都符合设计规格。从出厂质量来看，它是合格的。
可是使用三个月以后，轴承大量失效。
这说明：
它的初始质量可能合格，但可靠性不足。
另一款电机在同样条件下持续运行五年仍能保持性能，就具有更好的可靠性。
所以质量往往更关注某一时点的符合性，而可靠性研究的是这种符合性是否能够随时间保持。
可靠性是不是质量的一部分？
在广义质量概念下，可以把可靠性看作质量的重要维度之一。
David Garvin提出的产品质量八个维度中，Reliability就是其中之一。因为顾客评价一个产品质量好不好，显然不会只看刚买回来那一天是否正常，还会看它多久会坏、使用过程中是否稳定。
不过，在工程管理中，质量工程和可靠性工程通常又会分开处理，因为两者使用的数据和分析方法有所不同。
质量控制常常研究生产过程中的缺陷、规格和变异；可靠性工程则更关注失效时间、寿命分布和故障模式。
一个产品「零缺陷出厂」，也不代表可靠性很好
这是实际工作中很容易出现的误区。
假设一家企业对1,000台设备进行最终检验，全部通过，因此出厂合格率为100%。
这只能说明这些设备在检验时满足规定要求。
如果六个月以后其中200台发生同一种故障，那么它的现场可靠性显然存在严重问题。
原因可能来自设计裕量不足、材料老化、疲劳、腐蚀、热循环、润滑不足或长期负载等因素。这些失效未必能够通过短时间的最终检验发现。
所以，最终检验解决的是「现在合不合格」，而可靠性工程必须进一步考虑「未来会不会失效」。
可靠性为什么一定要说明使用条件？
同一个产品在不同环境中的可靠性可能完全不同。
例如一个电子模块在25°C室内环境下可以稳定工作十年，但如果长期放在85°C高温、高湿和强振动环境中，其寿命可能明显缩短。
因此，说一个产品「寿命五年」时，必须进一步知道测试或使用条件。
汽车零件、航空零件、医疗器械和工业设备尤其重视这一点，因为实际使用环境往往比实验室条件复杂得多。
保修期是不是等于可靠性？
不是。
例如汽车提供「三年或10万公里保修」，这是企业向客户提供的商业和服务承诺，并不代表产品到了三年或10万公里就会失效。
保修政策可能综合考虑产品可靠性、维修成本、竞争策略、客户期望和商业风险。
可靠性数据可以帮助企业制定保修策略，但Warranty并不等于Reliability。
可靠性工程通常使用哪些指标？
根据产品性质不同，会使用不同指标。
对于可维修设备，经常会看到MTBF（Mean Time Between Failures，平均故障间隔时间）。它描述两次故障之间平均运行多久。
对于不可维修产品，则常使用MTTF（Mean Time To Failure，平均失效时间）。
另外还可能使用：
- 可靠度R(t)；
- 失效率或危险率；
- B10寿命；
- 威布尔分布参数；
- 失效概率；
- 寿命分布。
这些指标与生产现场常用的不良率、Cpk、DPPM等指标并不完全相同。
Cpk高，代表可靠性也高吗？
不一定。
Cpk主要反映一个稳定过程的输出相对于规格界限的位置和波动程度。
例如一个电容制造过程的容量值Cpk达到1.67，说明当前制造过程具有不错的过程能力。
但这个电容在高温条件下使用5,000小时以后是否会失效，是另一个问题。
后者需要考虑材料退化、温度应力、寿命分布和失效机制等可靠性因素。
因此，好的制造过程能力能够帮助提高产品一致性，却不能单独证明长期可靠性。
质量问题和可靠性问题的原因也可能不同
一个产品出厂就尺寸超差，往往属于制造质量问题。
如果尺寸完全合格，但使用一年以后因为疲劳断裂，则更偏向可靠性问题。
当然，两者也会交叉。
例如制造过程中一个焊点虽然暂时符合最低标准，但内部存在微小孔洞，经过长期热循环以后出现裂纹。这时候制造质量与长期可靠性之间就产生了直接联系。
所以产品开发时，质量工程和可靠性工程不能完全分开。
六西格玛和可靠性有什么关系？
六西格玛主要关注过程变异、缺陷和流程改善，但其中的数据分析方法同样可以用于一些可靠性问题。
例如项目团队可以利用FMEA识别潜在失效模式，通过DOE研究温度、压力和材料对寿命的影响，再利用统计方法比较改善前后的可靠性表现。
不过，如果项目涉及寿命预测、失效时间分布、加速寿命试验等问题，就需要进一步使用专门的可靠性工程方法，而不能只依靠传统Cpk或控制图。
用汽车例子理解质量与可靠性的差异
假设一辆汽车刚交付时：
车门装配间隙符合要求，发动机输出正常，油耗达到设计目标，刹车性能合格，内饰没有明显缺陷。
这说明它在交付时具有不错的质量。
但如果一年以后变速箱频繁故障、电子系统不断失灵，那么消费者依然不会认为这是一辆「高质量汽车」。
原因就在于可靠性本身就是顾客评价长期质量的重要部分。
相反，如果这辆汽车在多种环境下行驶多年，仍能维持原来的功能、安全性和性能，它才真正表现出较高可靠性。
质量与可靠性可以这样区分
| 比较项目 | 质量 | 可靠性 |
|---|---|---|
| 核心问题 | 现在是否符合要求？ | 能够持续多久符合要求？ |
| 关注对象 | 产品或过程的符合性与表现 | 随时间发生的失效 |
| 时间因素 | 不一定强调 | 非常重要 |
| 常见指标 | 缺陷率、良率、Cpk、DPPM | MTBF、MTTF、R(t)、B10寿命 |
| 典型问题 | 产品是否符合规格？ | 产品多久会失效？ |
企业为什么需要同时管理质量和可靠性？
如果只重视出厂质量，企业可能生产出「交货时很好、使用后很快坏掉」的产品。
如果只重视可靠性，却忽略制造过程控制，又可能导致大量产品在交付前已经不符合要求。
因此，真正成熟的产品质量管理，需要从设计开始同时考虑规格符合性和长期可靠性，再通过供应商管理、制造过程控制、检验、可靠性测试和现场数据不断验证。
尤其对于汽车、航空航天、医疗器械、电子产品和工业设备，可靠性必须在产品设计和验证阶段就被考虑，而不能等客户使用以后才知道产品能撑多久。
结语
质量和可靠性不是完全相同的概念，但两者紧密相关。
如果用一句话区分：
质量回答「产品做得对不对」，可靠性回答「它能够持续做对多久」。
一个真正好的产品，不应该只在出厂检验时满足要求，还应该在规定环境和使用期限内持续完成预期功能。
优思学院认为，质量工程师如果只关注当前不良率，很容易遗漏产品随时间发生的失效风险；而把可靠性纳入质量管理以后，关注点就会从「这一批产品合不合格」进一步扩展到「客户几年以后使用它时，还能不能保持原来的表现」。
这也是质量从简单的「符合规格」，逐渐走向完整生命周期管理的重要一步。
