纸箱出了异常管理层就要求质量部主导召开品质检讨会，并制定出整套的质量控制文件和奖惩制度，同时也做了设备升级改造，选用大厂原纸等措施。但结果还是品质起伏不定，工厂的异常投诉率、退货率依然居高不下，投入和产出不成正比，企业老板陷入迷茫之中。
问题到底出在哪里呢？许多部门主管会讲是人的能力、执行力不行，的确许多包装企业或多或少都存在类似情况。但根源还在于质量部统计了异常数据，却没有通过分类、筛选、验证找到对质量最底层的影响面，且针对异常的解决和预防措施没有做彻底的闭环管理。
五、不合格品追溯体系“让出了问题怎么办”有章可循。
纸箱出了问题，工厂质量部首当其冲，通过收集投诉信息、确定影响程度、协调制定应急措施、界定流程中的责任部门，组建改善团队，开展相关品管圈活动来完成对异常事件的处理（8D报告）。
出现异常按8D报告步骤做追溯原因时，经常出现责任部门对原因轻描淡写，过于简单。如“出现印刷图案缺失”异常原因常描述为“人员操作不当，印刷压力轻，抽检没有看到”。排查异常出现的原因要从“人、机、料、法、环、测”全要因切入，找出所有存在的可能性。结合本次异常样本，逐一排查、验证，找出根本原因所在，而不是“按了葫芦起了瓢”。
8D报告的CAPA环节，是产品质量能否得到有效管控且持续的关键所在。这个环节责任部门也经常出现和原因分析类似情况，如对异常的改善和预防写“要求员工按作业规范执行，加强过程抽检”这类喊口号、无量化可执行的SOP。把这次出现的问题处理完了，就当完成了整改，没有制定长效预防措施。
质量部对CAPA的闭环管理，不是简单的看责任部门有没有采取了措施，而在怎么证明措施有效，可通过三性原则验证；
完成性---措施按计划完成了吗？
针对性---措施对准根本原因了吗？
有效性—问题真的不再发生了吗？（长效机制）
在有效性验证中，如有某项验证不通过，需进入下一个PDCA的改善循环圈，直至验证关闭。
六、数据化基础；让“质量好不好”用数字说话
质量基础管理前5大模块在实施中会形成众多的质量数据，这些数据不仅是衡量纸箱标准的依据，更能体现出一个企业整体的产品质量趋势及面对问题时自我应对、改善能力。
1；质量数据看板
销售/内勤把客户的所有质量标准数据输入ERP系统，生产车间设立质量日报看板，时时更新各工序、机台的质量数据，每位员工都能关注质量并和个人收入挂钩。
2；周/月质量趋势图
质量部主导整理、汇总厂、内外质量数据做出报表发送各部门作为自查、自纠、主动改善的依据。
3；质量成本统计
在质量数据中，大家都会关注产品出现异常直接损失了多少钱，往往忽略了异常出现和处理过程中所包含的隐形成本与潜在风险。如不合格品的返工/返修损耗和人工成本；报废欠数补单和机台产能损失，再送货运费等。把这些数据转化成钱。让管理层和老板真正重视起来。
“工厂数据化管理的前提是数据可信”。一旦数据造假就失去了公信力和存在的意义。
总结：质量基础管理不是写一堆文件锁在柜子里，而是让每个岗位的人，在每一个时刻都知道：”标准是什么，怎么操作，出了问题能找到答案并解决，数据记在哪里”。