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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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（1）关系图（relations diagram）。此图将涉及许多因素的复杂情境中的关系捋顺，阐明各因素间的因果关系。
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（2）KJ法（affinity diagram）。它本质上是一种头脑风暴方法。以小组工作为基础，每个参与者写下自己的想法，再按照主题对想法进行分组和重新排列。
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（3）树形图（tree diagram）。这是对职能分析价值工程[1]理念的延伸，用于表示各目标和措施之间的相互关系。
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（4）矩阵图（matrix diagram）。用这种格式阐明不同因素之间的关系。矩阵图经常用于将质量需求部署到对应的工程特征中，然后再部署到生产需求中。
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（5）矩阵数据分析图（matrix data-analysis diagram）。在矩阵图不能提供充足的细节信息时会用到此图。这是七种新工具中唯一种基于数据分析并给出数字结果的方法。
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