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4.方法能否确保生产出优秀的产品?
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5.方法有效吗?
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6.工序充分吗?
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7.设置充分吗?
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8.温度湿度够吗?
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9.光亮和通风充分吗?
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10.与前面和后面流程的联系充分吗?
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改善(珍藏版) 附录E 改善中用于解决问题的工具
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七种统计工具
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解决问题有两种不同的手段。第一种手段用于有数据可用且通过分析数据就能解决问题的情况中。生产相关领域出现的问题大多数属于这一类别。分析地解决问题的七种统计工具包括:
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(1)帕累托图(pareto)。此图将问题按原因和现象分类。根据优先级,用一个条形图将问题表现在图表中,用100%表示损失总值。
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(2)因果图(cause-and-effect diagrams)。此图用于分析某个过程或某种情况的特征,以及造成这些特征的因素。因果图也被叫作“鱼骨图”或“哥斯拉骨架图”。
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(3)直方图(histograms)。用测量得到的频率数据表现某一数值的峰值。质量特征的波动被称作“分布”(distribution),以极性图表示的频率数据被称作直方图。此图主要用于通过检查“离差”(dispersion)的形状、中值以及“散布”(dispersement)的本质来确认问题。
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(4)控制图(control charts)。变动分为两种类型:一种是在正常状态下发生的不可避免的波动;另一种是由某种原因造成的变动。后一种被称作“异常”。控制图借助折线图(line graph)探测异常趋势。与标准的折线图不同,这里的折线图的控制线位于中央、顶端和底层。样品数据以点的形式标注在图上,用来评估过程状况与趋势。
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(5)散点图(scatter diagrams)。散点图上标注出两组相对应的数据。标注出的点之间的关系显示对应数据之间的关系。
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(6)分层法(graphs)。可用的图形有很多种,取决于想要什么形状以及分析目的。条形图(bar graph)通过并列的条形柱来比较数值,而折线图则用来表示一段时间内的变化波动。扇形图(circle graph)表示数值的分类统计,雷达图(radar chart)帮助分析以往评估项目。
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(7)检查表(checksheets)。设计表格,针对某一情况进行日常记录,将结果列在表中。
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这些工具被质量控制小组、工程师、经理广泛使用,用来发现和解决问题。它们是统计和分析工具,在积极从事公司范围内质量控制的公司中,员工都要接受培训,学会在日常活动中使用这些工具。
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七种新工具
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在许多管理情境中,不是所有用于解决问题的数据都可用。新产品研发就是一个例证。开发一种新产品的理想方式是先确认顾客需求,将这些需求转化成工程需求,再将工程需求转化成生产需求。为了提高生产力而开发新的制造方法也是同样的道理。在两个例子中,必要的数据总是不可用,可用的数据常常只存在于相关人员的大脑中,以语言的形式表达而非以数字的形式表现。这种话语上的数据必须转化为有意义的形式,这样才能制定出合理的决策。
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在管理中,解决许多问题都会需要各部门人员间的协同。这里也会遇到这个问题:硬数据稀少,可用数据很可能太过主观。
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基于所有这些情况,有必要在统计手段之外,使用一种设计手段解决问题。设计手段中的“质量控制的七种新工具”(一般被称为“新七”)在产品质量改进、削减成本、新产品开发以及政策部署等领域被证明十分有效。如今,“新七”已成为经理、幕僚人员、工程师最有效的工具。
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设计手段是一种综合的系统手段,用来解决对细节特别关注的问题。设计手段的另外一个特色是涉及不同背景的人,这使其在解决跨部门和跨职能问题时十分有效。
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