qc七大工具iPhone怎么使用
大家好啊，很长时间没有给大家见面了啊，首先跟大家说一声抱歉啊啊，首先是因为换工作的原因停跟了很长时间， 然后中间本来是准备就是开始课程的，结果啊，又因为其他的事情给耽误了也有一个月吧，那现在的话终于可以给大家见面了，那也非常感谢啊，一直以来关注我的啊粉丝，还有就是这三个月停跟 那那么久，但是还是有每个月差不多有一百多个人，多个粉丝来关注我啊，还是让我感觉到给了我很大的动力吧，然后让我继续把这个课程进行下去，说明还是有很多质量的人在关注啊，我们的 个知识的沉淀和成长的，也让我嗯更有动力去更新这个课程啊，包括一些，嗯，可能未来会分享给大家一些职场，职场上的一些感悟吧。啊，那今天的课程还是继续讲 qc 其他工具的第四个工具指方图 啊，因为这个今天的课程可能也比较长啊，如果五分钟一个的视频啊，音频录制不完的话，我可能会在同一期当中上传两个音频，大家可以关注一下，会连续上传的。 那接下来的话还是从定义啊，制作和常见类型及作用以及实践几个方面给大家展开讲解啊。那首先的话还是从一个我们生活中常见的实力开始 好的，那还是之前的这个奶茶的这个实力啊，就是之前也讲过我们生活中任何一个非常简单的物品，其实他身上存在的很大的数据，那这个数据在前面的课程当中也有提到过，比如说奶茶有很多种类， 然后喝奶茶的，嗯，人的年龄段也有很多，喜欢的这个甜度也不一样，品种也不一样，对吧？然后那么我们从这些大数据里面到将会把它整，将会按照我们的啊需求把它整理 出我们想要的一种一种数据。那首先的话，我们要带着啊问题来研究我们的这个数据。比如说我们要研究一下所有门店当中珍珠奶茶重甜口味的实际甜度，那么我们就要列 把我们测出来实际填度列成下面这样的一张表。那首先我们要带着问题来收集我们的数据 啊，我们的问题就是如果我们想研究一下所有奶，所有门店中珍珠奶茶中甜口味的实际甜度，那么我们要对甜度进行一个测量，并且 把它列到下面这个表格当中。但可能有的人说这个没有办法测量，我只是举一个例子，比如说像浓度、甜度或者是密度，他啊在我们的这个工业或者制造业当中是可以测量的这种， 那我们假定这个填度是可以测量的，收集这样的一组数据不用太纠结啊，不用太较真。好，上面那张表的话，我们得到了一个实际填度的记录，对吗？然后我们先假定中填填度的理论标准是百分之二十， 正负五，然后我们对上面这上面这些数据进行一个呃，分组啊，我们把它分成九组，然后计算出合适的组句，后面会有讲到怎么分组， 这里我就不细讲了，那么我们会发现那集中在百分之二十四到二十六的数量是最多的是二十二，那么实际的甜度基本上也就是百分之二十二左右了，那这就是我们今天想要给大家分享的脂肪图。 好，那大家都知道啊，指方图是 qc 其他工具之一啊，从它外形上来讲，它就是柱状的，所以我们也叫它柱状图或者只要分布图。 一般情况下的话，我们用横坐标表示质量特性啊，动作标，比如说像上面分析这个案例里面啊横着标表示什么？表示甜度，浓度之类我们要 研究的质量特性。动作表，表示平数就是集中在这个质量特性的啊，里面的数量频率值个评值， 各组的平数或者平均大小，用脂肪图的这个高度来表示。好，那接下来我们就要制作脂肪图了，那大家看一下，这是制作脂肪图的几个步骤啊，当然不是说所有的老师或者是嗯 讲师都会把它分成这八步，这只是根据我的个人理解，还有就是认为你们比较容易接受的程度，然后把它分解成了这八步。那第一步的话还是跟其他的一样的，先收集和记录数据， 第二步确定数据记差，第三步的话是确定组句，第四步确定接界限制，第五步的话是编制平数分布表，六七的话是可以合并的，就是根据数 数据的比例画出横坐标，然后平数画出动作标，最后就自动得到一个直方图。 那直方图的这个上半部分就先讲到这里，之前的话有很多小伙伴给我留言问可姐能不能分享的啊，那 ppt 版 我就不分享给大家了，如果大家认为有需要的话可以呃，留下你们的邮箱，嗯，我会把 pdf 或者是图片版本的发给大家。
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10:15查看AI文稿AI文稿今天用 excel 来教大家如何制作散布图，在这幅散布图中间呢？我们可以看到 回归直线，规格的上线，中心线和下线，这样的话就可以预测到工艺的上线和下线。 首先我们要知道制作三部图的时候需要用到一组成对的数据，那这个数据的话是来自于你的实验数据，那比如 看海量和和金的强度之间的关系。那首先我们把数据输入到 excel 的这个工作表中间，规格的上下线和工艺的上下线呢？是在我们的散布图中间用来显示上下线的啊，作为一个辅助线的使用，首先选择 这一组数据插入攒点图，那这样的话散布图就出来了，我们调整一下他的大小和位置， 那我们看到这个数据的话集中在比较右边，那我们调通过调整坐标的话，可以把这个让他尽可能的在中间， 这样的话我们就调整好了。接下来的话我们添加 xy 的标题， 这个单位是十的七字方，那这个时候的话我们要把它调成上标 下来的话选择数据。 在设计添加元素里面，我们需要把这个趋势线添加上去，主要是添加的是线性， 选择刚刚添加的这条线性，然后在趋势选项里面 选择显示公式，显示 r 平方值等会就会用到这个回归方程。我们把这一条直线的话改成改一下颜色，就把它改成灰色， 要实线把它连起来。那么接下来的话，我们在这个图中间，我们怎么样把规格的上线和下线把它添加到这个图里面去呢？首先的话我们要找到 比如说五十正负五的这个工差，我们要找到的是五十五的回归线跟回归线的这一条交叉点，那这个交叉点的身 分成的话，就是我们已知的是五十五这个上限，然后要计算出来他这个回归线索对应出来的 x 的这个值，那我们可以通过这个公式来计算， 我们刚才已经知道了 y 的回归方程，那通过这个方程的话，我们可以推到出来，哎， x 等于多少？因为 y 的话是要等于五十五，那 x 等于多少呢？ x 的话就等于规格上限，你用 c 二这个值减去二十八点四九三，再除以一百三十点八三，就等于这个规格上 上线的 x 值。同样的道理，我们要计算出规格中心的呃， x 值，那就把这个用规格中心减去二十八点四九三，除以一百三十点八三， 下线的话也是一样的，就直接带入下线的这个单元格就可以寄生出来了，然后在规格上线对应的规格上线的这个位置呢？啊，其他地方都是空白的，在这个对应的位置呢，我们需要输入一个五十五， 然后在规格中心所对应的规格中心的这个 x， 输入五十，在规格下线的对应的 x 值这里输入四十五，那这样的话我们就可以 找到这一条回归线上面的三个交叉点，那我们先把这三个交叉点标上去， 单击三部图，选择数据，添加系列名称，规格上限 x 轴系列直接选择 a 三到 a 十八，外折系列也选择 c 三到 c 十八，确定检查一下 y 的选择，哎，这里的 发现一个错误，其他的都是从三开始的，那这个地方是从二开始，我们把这里改一下，改成三， 然后继续添加规格中心， 接下来选择规格上线这个点，选择标记，修改标记的颜色， 选择设计， 添加元素中间的误差线，其他误差，点击误差线选项，选择负片差， 将百分之百分比调成五十，改变他的颜色。上下线，我们通常用红色，红色的实线来表示， 再选择规格上线的横向误差线，把它改成负偏差， 同样颜色改成红色，下来选择规格中心， 将标志线改成绿色， 添加误差线， 将线条颜色改成绿色， 再选择规格中心的 x 方向的无偿线， 同样的方法再调整规格，下写 添加无偿线， 这样的话上下线就 添加进去了。如果我们想把预测值也添加进去，那首先的话我们需要 通过 x 来预测 y， 那 x 值的话就不需要输入公式了，直接比如说我们想知道在零点一八的地方的话，我们的合金呢？强度是多少 啊？ x 值的话仍然输入零点一八，这个预测值就是三不图中间的回归方程。接下来添加预测值，三不图，单击右键选择数据，添加 预测 x 轴，选择 a 三到 a 十八， 画一轴系列，选择 h 三到 h 十八， 我们就可以找到这个预测纸。选择这个点，我们把标记的颜色改成橙色，这样的话便于我们知道他是一个预测的点， 这样的话散布图就制作完成了。接下来我们尝试一下，假设我要预测的这个数值为零点零点二二， 那这个时候显示的合金的强度的话是五十七点三啊，在这个点上面 关注我学习质量，知道。
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01:39查看AI文稿AI文稿质量管理领域最常用的七种工具啊，我们说质量管理工具啊，非常多啊，多种多样，那么其中使用最广，影响最为深远的就是 qc 七大工具啊，也叫做 qc 七大手法，那么用好这七大手法，可以解决现场当中百分之九十五以上的质量问题。 那么首先第一个叫做排列图，他是应用二八原则来建立图形电话手法啊，其主要的作用啊，就是找出最关键的少数的问题点 啊。那么第二个叫做因果图，又名鱼骨图，可以用它从五 m 一一的角度来分析产生质量问题的根本原因。 那么第三个叫做检查表，是一种收集整理数据和粗略分析质量原因的一个表格。那么第四种叫做分层法，就是将质量数据按照性质呀，来源啊、影响 因素啊等方面进行分类，那么分层最重要的一个原则就是减少晨间差距，那么通常啊，哎，这个分层法与其他的质量工具一起来使用。 那么第五点叫做直方图，那么对于计量型数据进行分类整理和图形化表示，用于判别和预测生产的质量过程。那么第六个叫散点图，用来描绘两种质量特性之间那个相互关系，用来判别其是否具有相关性。 第七点叫做控制图，判别生产过程是否处于受控状态啊，用来分析质量波动是由随机因素还是由系统因素来造成的，达到预防为主的一个目的。 那么 qc 七的手法总结起来就是五张图加一表一法，你记住了吗？我是省会员，老 k 带你了解质量学管理。
5031审核员老K
05:55查看AI文稿AI文稿那么传统平管七大工具我想大家都有接触过，但是就目前来看，在很多企业里 对于传统平管七大工具的应用仍然存在的一些问题，这些包括了物用错用或者是没有实际的收益。那今天我们这个课题 将具体的针对平管七大工具的应用进行说明，包括应用实力的讲解，那么透过实力的讲解来教导大家如何正确有效的 使用平管其他工具。首先我们来看一下什么叫做 qq 其他工具，那我们知道平管工具有很多，无论是用于问题的分析、 改善、控制等等，但就这些工具中我们将最常用的七种工具 啊，在企业内一直以来都比较常用的七种工具相当汇总，形成了传统平管七大手法，那么这七大手法主要的目的就 帮助我们进行质量管理的分析、改善和有效的控制。既然我们将 传统平管七大手法在很多时候称之为修吸工具，那么我们如何来理解工具的概念？我们知道很多的平管工具， 他们都是有非常强的逻辑系统和科学统计的这种效应在里面，但是 如果我们没有用对的话，这个工具将不可能收到相应的效益。所以在这里休息七大工具 最关键的体现了它的价值，就是正确和有效的使用。那么如何正确和有效的使用七大工具呢？ 首先我们来了解一下七大工具的特性，我们要注意以下的符号在圈中有一点的表示非常好用，仅仅一个圆圈表示可用。 我们将传统的七大工具和休息息的步骤连接起来，我们会发现这七个工具在不同的阶段，他有着不同的一个使用目的。 比如说陈别法，它比较适合用于效果的确认，而柏拉图可以用于现状的把握和效果的确认啊，改善前后的效果对比， 而特性要因图则可以用于问题的解析。茶检表用于实施及检讨。十方图可以用于问题的解析和效果的确认， 我们可以透过常态分布，根据分布的形态与规格对比来发现改善前后的效果。那么管制图则可以用于问题的解析，实施、检讨和控制，而散布图则是用于问题的解析。 那么当然这七个手法还可以用于其他的一些功能，比如说层面法还可以用于目标的设定啊，可以用于解析， 柏拉图可以用于主题的选定等等。所以我们在使用平管七大工具的时候，首先就要了解我们要拿这些工具做于怎样的目的， 根据我们的目的来选择试用的手法。另外就这七个工具而言， 包括 qcc 的九个步骤，我们将六个西格玛、 d、 m、 a、 ic 的步骤融合进来，我们会发现主题的选定属于低定义的环节， 而目标的设定属于 m 测量的环节，计划的宁定属于低定义的环节，而现状的把握 也是属于 d 定义的环节。解析则属于 a 分析的环节。对策，您定属于 i 改进的环节， 实施及检讨属于 i 改进的环节，效果确认属于 a 分析的环节。最终的标准化是属于 c 控制的环节。 就六七个码的步骤，休息息的步骤和传统器工具功能上的一个比较，那么可以给我们提供一个后期在使用平管器工具时 作为选择有效工具的一个参考。 ok， 这是有关 qcc 工具的特性。
1723Leo华
01:20查看AI文稿AI文稿质量大讲堂微课系列之质量控制七大工具层叠法。大家好，本期微课为大家介绍一下质量领域使用范围最广、影响最为深远的 pc 七大工具，他们包括检查表层叠法、排列图、鱼骨图、直方图、赞不图、控制图。 利用 qc 七大工具可以解决现场百分之九十五以上的质量问题。首先我们先学习层别法，他是为区分各种不同原因对结果的影响而以个别原因为主体分别做统计分析的方法。 通常按照人、基料法、还各时间等对数据进行分层。要注意分层原则是使同一层内数据波动幅度尽可能小，而层与层之间的差别尽可能大。利用分层法整理数据，我们会得出不一样的结论， 便于查明产品质量波动的实质性、原因和变化规律，对正下要采取措施解决问题。分层前的准备一、按照目的进行分层，并设计表单。二、分层时要考虑足够多的数据、图片和甚至实物做补充内容。 通过有目的的分层，不断细分数据，像剥洋葱一样一层一层的包下去，一直包到最小单位的时候，也许我们就可以发现原因了。质量大讲堂下期继续分享。
33寄意寒星
06:32查看AI文稿AI文稿小伙伴们大家好，我是安妮，今天给大家分享 qc 七大工具的第二讲层叠法。那层叠法的话顾名思义啊，它主要是对一些呃数据的一个分类和分层， 使数据的规律性和趋势啊更加明显，让我们能够更快速的找到一些呃原因，或者是说解决办法。我们还是从四个方面展开讲解啊，一个的话是基本概念，一个是分层方法， 然后是应用方法，最后的话是十件，那还是这两杯奶茶，我利用这两杯奶茶的话给大家分享一下什么是数据啊？其实我们身边和我们世界上存在千千万万的一个大数据。嗯，那大家可以回到 这两杯奶茶上来看，其实他身上是有很多数据的，比如说我们奶茶的品种，紫色的这个标签啊，燕麦、红豆、珍珠，那就是还有就是说什么年龄段的人比较爱喝奶茶也是一个数据，然后其次就是说人们喜欢在一天中的什么时间， 然后喝什么口味的奶茶，什么季节的人会呃比较集中的喝什么口味的奶茶，对吗？所以说这里面是拥有着啊巨大的一些数据信息的， 那我们有了这些数据之后，我们要干什么呢？其实往往情况下是我们先有疑问之后才去收集数据的，那一样的道理啊，如果说我们作为一个门店长，我们想知道什么口味的奶茶是最受欢迎的啊？什么啊？年龄阶段的人比较喜欢适合喝什么口味的奶茶， 这样才有被有便于我们去准备材料吗？对吧？那么我们就会做一些数据的收集，然后再整理，比如说我们通过上面这个表格，如果再做一些注状图的话，我们就会发现那二十到二十五岁之间人最喜欢喝的是红豆奶茶，对吧？ 所以说层编法主要的功能的话，就是用于帮助我们整理数据。相信通过上面来给大家讲解的话，大家已经有一个大致的概念了啊，那其实大家在看到我这个小图片就会更清楚了， 这个小图片里面上面椭圆形里面是一些杂乱无章的这个形状的一些标记啊，那其实我们有不同的这个分类原则，他会被分成两类或者三类，那一大小分的话，他就被会被分成两组，那以呃形状来分的话，他就是被被分成了三组，所以说他 这个层编法主要是用于数据的一个分组，所以我们也叫他是分类法或者是分组法。所以说分层法的话 啊，他主要是为了把一些就是看起来没有什么规律的数据，化繁为简，去伪存真。然后的话，最后就是方便我们去制定对策，通过这个各种 分层，然后显示层边之间的差异，美层的差异，然后以便于我们准确的掌握我们的现状。找到就是说啊不良所在，或者说找到最佳的条件为改善，嗯，制定有需要的方法， 回到我们就是制造业，嗯，这个行业当中的话啊，那么我们一般的分层的话，是有下面几个内容给大家参考的，就是人际调法环，也有一些其他的啊， 比如说时间、环境或者测量之类的。 接下来的话，我结合这个小案例给大家 啊，讲解一下，就是怎么应用和怎么做我们的分层法。那么工厂有 ab 两个班次经常不良发生，为了分析一场原因，分别收集了两两个班次的生产报表。那读到这个题目的时候，大家第一反应 觉得就是说我分层，我的层是什么？那些这个案例当中最浅显易懂的层就是班次，对吗？ 那我们首先先就是先去设计数据，那就使用我们前面讲到的就是检查功能的检查表和啊记录功能的检查表，然后就是说得到我右手边的这样一个表格啊，得到表格 之后的话，刚刚讲到了在这个案例中最浅显的层是班次吗？那所以说大家可以看到啊，就是 a 班的话不良是四十多个， b 班的话是九个，那么我们就可以锁定我们就要去研究 a 班， 对吗？那么研究 a 班的话，其实这这已经给了我们通过乘别法已经给了我们一个结论，那么 a 班到底是什么异常影响了我们的这个呃，不良很多呢，我们可以接下去继续继续去查找原要继续去分下一层， 那下一层就是我按照我的缺陷的科目，然后再去做一次研究，那就会发现就是说啊缺料、缩水和英文是前三大不良，那我们接下来就去研究是什么问题造成了这前三大不良，去找到 这个根本原因的话，通过上面的小案例大家会发现哦。嗯，分层的角度不一样，结果也不一样，那我们通常的情况下， 我们为了扫除障碍吗？我们还是使用单一分层法会比较多一点，就是说确定我就是去研究半次，还是就是研究人，还是就是研究时间，那有的时候我们也会多个因子呢，同时去啊，啊，多个多个，多个数据同时去收集 他像我下面列到的这样，那其实同时收集之后的话，我们也可以就是说啊，进行单一的一个研究，比如说我就研究美国的材料，然后哪一个人他的这个良缘是最好的，对吗？ 那这里有个小案例，我就不在这里多讲了，大家可以看一下，思考一下啊。同样的啊， 就是说这是一个，嗯，知识延展，嗯，其实这个工具的话是我们汽车行业，制造业的一个工具，那实际上的话，它其实， 嗯很多也用在我们的经济数据分析上面啊。那这里的话，比如说我们人员那个业绩啊，销售员那个销量啊什么的，都是都是可以 啊应用到这个思思路，或者是说思维方式去。嗯，寻找规律的，这个的话也是一个多项层面法的一个 啊，视力啊，大家看一下就好了。那以上的话就是今天所有的这个分层法的啊，层编法的所有课程，希望就是能给大家带来一些收获，谢谢大家。
1122张三疯(启思咨询)
03:36查看AI文稿AI文稿柏拉图和控制图这两个品质工具。 什么是柏拉图？柏拉图的核心是爱吧法则，也叫做柏拉图法则，是柏拉图在分析社会的经济结构时，发现百分之八十的社会财富集中在百分之二十的人手里， 哎，百分之八十的人只拥有社会财富的百分之二十。我们在生产管理的过程当中也是一样的，例如我们的产品成本构成，可能百分之八十都集中在无几个关键的物料上面， 而剩下的百分之八十的物料只占用成本的百分之二十。对于生产线系里面的不良数据来说，数量排序在前三位的不良线 下，可能占比达到了整个不良总数的百分之八十，而剩下的不良项目只占到不良总数的百分之二十。乌拉图是指根据所收集的数据， 根据不良原因、不良状况、不良项目、不良发生的位置等不同区分标准 而加以整理和分类，以寻求占最大比例的原因、状况或者位置，进而找出问题， 也就是找到主要问题集中在哪里，通过柏拉图找到造成百分之八十不良的百分之二十的主要原因是什么。在这里给大家简单的讲一下如何来绘制一个柏拉图。 第一步，要确定分析的项目，也就是我们这次统计分析的目标，例如我们通过统计分析产品的维修原因， 去找到占比最大的是哪些，然后我们来进行重点分析和肯定。第二步， 制作查找表，进行数据收集。查检表通常是数据收集的主要工具，我们要根据数据的时间、维修的原因、维修的数量，去制定收集的数据表格，然后对数据进行统计。 第三步，对于收集的数据进行整理，要核算出百分比，累积百分比。 通常我们要对收集数据的项目通过数量进行排序，并且计算出每一项占的百分比以及累积的百分比。我们可以看右边的这个表格，就是我们通过数量排序计算出来百分比， 然后在右边计算出来累积的百分比。第四步，绘制柏拉图，找到占比百分之八十的项目进行标识，右下角的这个图表， 他的横轴就是你的项目，左边的纵轴是数量，右边的纵轴是百分比。我们可以看到有一条曲线逐渐上升，从左下角到右下角的这曲线是累积的百分比， 我们可以通过寻找累积百分比得到百分之八十的点，来寻找到占比百分之八十的项目是哪些。当然我们可以通过绘图软件来快速的完成柏拉图。
2135工厂管理课堂
07:11查看AI文稿AI文稿小伙伴们大家好，那 qc 七大工具的最后一个工具啊，控制图跟大家见面了。控制图的话也是 qc 七大工具其中的一个工具 啊，他是用来就是说分析和定义我们的生产过程是否出一个稳定的状态，并且监控就是说正常和非正常的这个影响因素的一个工具。 那学习这个课程的主要目的的话，还是要知道什么是控制图，怎么去应用它。另外的话就是说有技巧的使用控制图去监控我们的生产过程的稳定性和问题出现在哪里。 嗯，内容的话还是分成，就是说四个部分去跟大家展开讲解，一个的话是定义二，就是说如何制作，第三个的话是如何使用，最后的话会用小案例啊去进行一个讲解，方便大家理解。那这两张 图片的话网上很多啊，相信很多做纸张的同学已经都看过，看到过很多次了，那这也是一个非常典型的这个图片啊，那如我们有四个设计员， 然后谁的成绩是最好的呢？那你是基于什么去判定他们的成绩是最好的呢？那接下来的话，我已经把这个四个学员的成绩放标在了图上，那大家可以看到啊，那我们一眼望过去的话，肯定是我们会认为郑重靶心，我们的 标准是正中靶心吗？对吗？那 a 的话肯定是最好的，为什么 a 最好呢？因为 a 他是就是说呃，最准确，而且的话就是说他最稳定，成绩最稳定。 那所以说，嗯，什么叫就是为什么要用控制图这个工具呢？也就是说我们需要去监控这个每一次结果的这个稳定状态，并且要求 去避免或者是减少在我们这每一次重复的当中的这个偏差。那这下面的话，我又把这个呃设计员 a 的这个成绩，就是每一次的五次设计，每一次的成绩放在图标里面，大家可以看到啊，其实他没有一次是 没有哪两次是重复的啊。相信大家都听过一句话，就是说世上没有哪两片叶子是长得一模一样的，所以说呃，在我们的生活中也是一样的，没有哪两个物品或者说特性他是能始终每一次、每一时每一刻都保持 啊一样的。那我们的控制途径其实也就是监控这个每次不一样的一个偏差，然后监控我们的这个不同的生产过程，不同的作业员设备，还有就是说其他的一些因素来减少，就是说每 色偏差，让我们的产品尽可能的每一次是一致的。下面这两个图大家肯定也都有 已经看到过啊，那就是说我们要去研究就是如何什么什么东西影响了我们这个过程的这个偏差。那一般来讲的话是分成两类，一类的话就是说是啊一般性的原因啊，一般性的原因主要是指那些就是比较稳定，然后重复性比较高的一些 啊问题影响到我们的过程偏差，比如说我们可能是啊量距或者是减距，他出现了一个啊精度的问题， 那他其实影响的导影响的这个导向就是说我过程还是非常稳定的，但是呢距离我们的目标是有偏移的。然后呢第二个的话就是说特殊原因，什么是特殊原因？就是说可能我们目前也不知道 是什么原因，但是呢他可能就是说这个生产过程中存发生了变化啊，材料有变化啊，或者是工艺有变化，或者说我们的整个 过程有变化，或者说是，呃，就是外部的条件，比如说温湿度什么的有变化，然后导致就是说我们产品的这个特性已经发特性的这个稳定性已经发生了非常明显的一个变差啊，就是有时候可能 啊，靠近中间直的特别多，有时候可能靠近下线的特别多，有时候可能靠近上线的特别多，那我们 怎么用这个怎么去控制这个偏差呢？怎么去保证我们的这个产品或者是特性？呃，生产过程一直是稳定的呢？那控制图就是用来就是说我去定义一个问题是到底是没是否有被影响到，那到底那影响他的是一个一般性的 原因还是特殊性？还是就是一个随机的偶发的一个原因啊？就是去把它识别出来。 实际上大家常见的就是我上一页 ppt 上面显示的这种，就是说控制图。那实际上的话控制图是有非常多种类型的啊，因为他是根据我们实际的一个变量的情况，因为我们 现实生活中我们的数据分成两种，一种是连续型的，一种是离散型的，所以说根据不同的数据类型的话，我们要去选择不同的 这个控制图。那我这次课程当中呢，我还是就是优先给大家讲这个啊，军直击叉图，因为使用的是最多的啊，然后使用最多的，所以 就是去以这个为案例，那就是说离散型的其实也比较好理解，后面的话大家有兴趣的话可以再研究一下，如果后面有有有有课程 好，可我也会分享出来给大家。那什么是连续性数据呢？我这里再重复一下。连续性的数据就是指就是比如说他有一个具体的数值， 然后像我们游标开始或者是说我们的千分尺每次量出来是有数值的，然后有标准有数值的。那离散型的数据呢？就是说他是没有的，就是比如说他的结果是零跟一，或者是 ok 跟 n g 这样子的一个啊，一个数据。 好，那接下来的话怎么去做一个控制图呢？我这里还是根据我自己的个人的这个理解，把它分成了八步。第一步的话就是说我要去选择一个合适的这个控制图，那就我刚刚那页讲的，我们接下来选择的都是君子吉他图啊。 第二个的话就是要定一个样品的啊，样本量，还有就是说这个布局。第三个的话是收集和记录数 至少有二十，最低的话是要有二十个样品。然后第四个的话是收集相关的这个，呃，收集相关的这个嗯数据，然后第五个的话是计算控制上压线，第六个的话输出控制图，并且要标识出来 图控制图的这个相关信息。第七个的话是啊研究并且就是确认，嗯，是否有一些就是攀一点。 最后一步的话就是说根据我们研究出来这个生产过程是否稳定，然后制定下一步的一个行动计划。 那这里还是拿一个案例去讲解啊，就是说有一个工厂他想要就是安装一个嗯，加料机，然后这个加料机的话每次就是说 加料的话是五公斤，然后到一个就是说这个容器里面那标准的话是五千克正五十负零。 那接下来让我们来开始我们的这个控制图啊。首先要定义一下我们要监控的是什么，那监控的是这个啊？加料重量是五千 正五十负零的这个这样一个数据啊。然后我们要选择的这个图表的话，毫无疑问啊，就是说选择的是金均值即插图，那这里的话也是就是，呃，做了一下数据收集，就是。
119张三疯(启思咨询)
03:25查看AI文稿AI文稿用好 qc 七大手法，可以解决现场百分之九十以上的质量问题。我们说到质量管理工具啊，非常的多，其中使用最广，影响最为深远的就是 qc 七大工具，也叫 qc 七大手法，我相信屏幕前的你或多或少都会有所了解， 顾名思义， qc 七大手法一共有七种工具，用好这七个工具，可以解决现场百分之九十以上的质量问题。第一个叫检查表，是一种收集整理数据和初列分析质量原因的一个表格。检查表在我们的工作和日常生活中应用都非常的广， 最简单的比如我们的设备点检，我们在商场看到的卫生检查表，还有我们在质量管理中的各种检验表等。第二 这个是成别法，就将大量有关某一特定主题的观点、意见或者是想法按组分类，是一种整理和分析数据的有效工具，根据数据的性质或是要求的目的，比如按时间、设备、部门、产品等进行分类。 陈编法，一般是和柏拉图、指方图等其他七大手法结合使用，当然也可以单独使用。第三个是排列图，又称为柏拉图重点分析图、 abc 分析图， 因为此图的发明者是十九世纪意大利经济学家柏拉图的名字而得名，主要是用于找出最关键的少数的问题点，一般是 top 三，比如我们某种产品不合格的原因占了前三大笔，当然也可以根据公司的实际情况来确定 前两项或是前四项。第四个是直方图，展示数据分布的图表，对于计量型数据进行分类、整理和图形化的表示，用于判别和预测生产的质量过程。 包括了一系列的连续的直方图，每个直方图中的数据分布表示为各个直方图的一个高度。 第五个呢是鱼骨图，也叫英国图，用于表示英国关系的图表。通常呢以鱼骨的形式表示，鱼头表示结果，鱼骨表示导致了结果的各种可能原因，通过五 m e 人机料法环测开始去寻找， 最终找到我们的根本原因。只有根本原因找到，我们就会对症下药是吧，制定我们的对策， 进行纠正和预防。第六种工具是控制图，也是管制图，用来监控生产过程中的关键参数，以了解生产过程是否处于控制状态。用来分析质量波动是由于 随机因素还是由于系统因素来造成的，达到预防为主的一个目的。最后一个呢是三步图，展示两个变量之间的图表是不是有关系，如果有关系的话，那是什么关系，到底是成正比还是成反比，这样才能进一步采取相应的措施。 最后送上 qc 七的手法的口诀，鱼骨锥圆音博拉抓重点层别做解析查解及数据散步，看相关直方显分布，管字早异常。关注我，更多知识分享！
226志利-佳成明威质量管理
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