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部门不良率分析可以分为这几方面：首先是静态的分析，就是分析各项目的不良情况；不良的构成；班次及早晚班的差异。其次是动态的分析，可以就以上所作的静态分析的项目进行趋势分析。通过动静态的对比分析，就可以对部门的不良率状态有深层次的了解。接下来，我们通过一个案例来进行说明：

首先我们打开之前的报表，其中不良率数据已经作了统计待用。我们先对各项目的不良情况作下了解，用透视表作分析后可得到下面的表：

通过MTB的箱线图，我们可以很快地找到人员因素的影响（也可以用EXCEL的柱形图分析）。我们发现，影响不良率的主要是计时实习生。这部分员工刚入社不久，技能上还处于培训提升期，不良率的偏高也在情理中。但是，如前面分析，这部分员工的占比达到38%，这是一个不可小看的数据。那么，计时实习生的不良率为什么会比其他团队要高呢？其不良构成上有什么不同呢？

将各个团队的相对不良率进行图表分析。从上图可以很直观地发现，计时实习生的各个主要不良项目都明显高于其他团队。如不良项目5及不良项目6，更是高出其他团队好几位。至此，通过静态分析，我们可以初步地得出结论：导致本月度不良率上升的主要原因是由于实习生的大批量引入，在这个过程中，由于管理没有及时跟上，导致的后期不良率的快速上升。

接下来， 我们又要提出一个新的疑问：在实习生中，又是哪些人对不良率的上升起到了主要的作用？这时，就需要按上例“相对产能”的计算方法，先计算出每个项目的绝对不良率，再导入到原始报表中，通过实际不良率与项目平均不良率相除，得到相对不良率。再通过透视图，得到每位员工的相对不良率。如下图：

通过以上静态分析，我们已经对整体的状况有所了解。我们发现——

1）不良率偏高的，主要集中在项目1，项目2及项目3上。

2）影响项目不良率的主要不良是“不良6”“不良7”及“不良3”。

3）其中“计时实习生”对不良率的影响最大，而这部分人占到38%。

4）计时实习生的相对不良率之所以高，是因为在各个不良项目上，几乎都高于其他团队。特别是“不良项目1”及“不良项目6”上的差距更大。

5）在计时实习生中，主要是“姓名1”到“姓名8”的不良率相对偏高，从而导致了这个团队的整体不良率偏高。

这5条是从大到小一层层推导出来的。是一个从大到小的过程，最终将无法对策的宏观的事物通过一步步的分解，转化成可以对策的微观事物上来。推导的过程，其实也就是将包围圈一步步缩小，从而达到可控范围的过程。

看到这张图看，是否有种恍然大悟的感觉呢？它分明告诉了我们这样一个信息：非实习生的不良率整体还是呈下降趋势的（虽然最后几天有所反弹）。但后面有实习生大量导入，不良率持续向上。实习生批量导入的时间与不良率的快速上升在时间节点上刚好吻合。

通过以上对部门月度不良率的静态与动态分析，我们可以非常清晰地得出结论：本月度后续不良率的上升，主要是由于批量实习生的导入所引起。但其实这还不是最终的结论。我们需要了解的是：为什么实习生批量导入，就会对品质产生这么大的影响？其根源在哪里？为了回答这个问题，我们就需要弄清楚实习生导入导致不良率波动真正的原因，其实是“误判率”。

那么，为什么会有误判率呢？这是因为，只要涉及人为判断的场合，都不可避免地存在判断的误差。误差有两类，一类是过严误差，即“将良品误判成不良品”，或称之为“消费者误差”；二类是“生产者误差”，即“将不良率误判为良品”，或称之为“生产者误差”。有误差是正常的。因为人们对于质量标准的理解与接受有个过程，所以这种误差出现的规律，一般是从大到小。具体的衰减幅度视标准难易程度及员工的接受能力而有所不同。