QA七大工具使用详解
QA质量七大工具

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一、检查表(Worksheet)
检查表又称调查表 核对表 它是用来进行数据的收集和整理, 检查表又称调查表、核对表,它是用来进行数据的收集和整理, 表又称调查 来进行数据的收集和整理 并在此基础 进行原因的初略分析 基础上 原因的初略分析。 并在此基础上进行原因的初略分析。 常用的调查表有: (1)不合格品项目调查表 不合格品项目调查 常用的调查表有: (1)不合格品项目调查表 调查表有 (2)缺陷位置调查表等 缺陷位置调查 (2)缺陷位置调查表等
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排列图(Pareto)
二、分析原因用排列图 这类排列图与过程因素有关, 这类排列图与过程因素有关,用来发现主要问题 1、操作者:班次、组别、年龄、经验、熟练情况 、操作者:班次、组别、年龄、经验、 以及个人本身因素; 以及个人本身因素; 2、机器:机器、设备、工具等; 、机器:机器、设备、工具等; 3、原材料:制造商、工厂、批次、种类; 、原材料:制造商、工厂、批次、种类; 4、作业方法:作业环境、工序先后、作业安排、 、作业方法:作业环境、工序先后、作业安排、 作业方法; 作业方法; (海量营销管理 Nhomakorabea训资料下载)
排列图(Pareto)
二、设计记录表,将统计结果填入表中, 设计记录表,将统计结果填入表中, 计算比率及累计比率,不分类的“其它” 计算比率及累计比率,不分类的“其它” 类不论其大小都要放在表末。 类不论其大小都要放在表末。
不合格类型 气孔 夹砂 浇不足 裂纹 硬度低 其它 不合格数 比率(%) 累计不合格 累计比率(%)
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例二:热处理中淬火温度与硬度之间的 例二:热处理中淬火温度与硬度之间的散 中淬火温度与硬度之间 布图(正相关 布图(正相关) 硬度
QA七大工具使用详解解析

求拉长、班、组长以上管理人员要熟练掌握。
第二种手法:因果图
概念: 因果图是指:用树状结构画出事物因果关系 的图。
起源:
日本人石川馨教授1952 年在指导川崎制铁 的葺合工场品质对策时首先提出的,所以有
大部分财富集中在少数人手里,为此他设计 出能够反映这种规律的图,所以也有人称之 为“巴雷特图”或“柏拉图”。 后来由美 国人裘兰博士(Joseph Juran)加以推广 使用
裘兰8020 原则:
8020 原则的品质问题有80%是出至于管理 人员,20%是指:产品出至于作业人员
作用: 由于管理力量也是有限的,不可能一次性解 决所有的品质不良,在现场众多的品质不
实战时盲点注意:
① 排列图不仅是一份事后总结表,而且还提醒你今后的重点是 什么。
② 在现场管理活动中,排列图通常在不良品的等级、种类、数 量、损失金额、原因的分类、分析上用的较多。
③ 重点管理占80%的前几项不良,其它剩余的项目并非全然不 予理会,只是暂不理会。当前几项大不良铲除后,后几位又 升上来,成为必须重点对策的不良。
系。
作用: 用于确认两个变量之间,是否存在某种内在 的必然关系,有助于判明因果关系的真假。
在进行品质不良原因分析时,此图是排除法 中必用的。
操作方法:
① 确定要调查的两个变量,收集相关的最新 数据。
② 设定坐标系,将两个变量分别写入X 轴Y 轴。
例如,为了确认某厂DH 视盘机在连续30 小时运转后,其光盘转动速度是否会发生改 变,那么二个变量分别为时间和速度。
良中,找出关键的前几名,这就是今后管理 工作的重点
QA七大工具使用详解解析

裘兰8020 原则:
8020 原则的品质问题有80%是出至于管理 人员,20%是指:产品出至于作业人员
作用: 由于管理力量也是有限的,不可能一次性解 决所有的品质不良,在现场众多的品质不
第六种手法:分层法
概念: 分层法是指:按某一线索,对数据进行
分门别类、统计的方法,也有人称之为“层 别法”。
作用:
寻找出数据的某项特性或共同点,对现 场中的即时判定有帮助。
操作步骤: ① 确定分层线索,即按什么条件进行分层。
A.按作业人员分:熟练与非熟练、性别、工作班次。 B.按材料分:不同供应商、不同生产批次、不同模
号、不同规格。 C.按作业方法分:对策前和对策后、标准作业和非标
准作业。 D. 按设备分:校正前和校正后、不同设备。 E. 按环境分:不同车间、不同季节、不同时间段。
② 确定该分层条件所对应的范围。 ③ 统计符合各分层条件的数据。
例如某厂DH 视盘机按材料不良进行分类,所得数据统计如下:
作用:
弄清众多数据的分布状态,了解总体数 据的中心和变异,并以此推测事物今后的发 展趋势。直方图不仅可用于品质分布状况的 分析,还可以用来计算工序能力是否足够, 工序不合格品率有多少等方面。
操作步骤:
①确定需要品质分析的项目,随机收集50 个以上同一类 型数据。
例如,为了了解某厂DH 视盘机光盘转带的分布情况, 经过测定,获得以下数据:
系。
作用: 用于确认两个变量之间,是否存在某种内在 的必然关系,有助于判明因果关系的真假。
QA七大工具使用详解解析

③ 将相对应的两个变量,以点的形式标上坐标 系。 ④ 必要时将前后二个点连接起来,便于观察。
⑤ 记入图名、作成者、长、作成时间等项目。 从图中可以看出,随着连续运转时间的加大,光盘转动速度 呈现明显的下降态势,即二者的内在关系为负相关。
实战时盲点注意: ①两组变量的对应数据至少要收集30 组以上, 最好有50 个。 ②当坐标上两点重叠时,以⊙作记号,三点 重叠时以◎作记号。
③设定坐标系,填上坐标值,坐标值要能反映 最大、最小数据。左纵坐标为不良台数, 右纵坐标为不良率累计百分比,横坐标为不 良项目。 ④按数据多少,绘出柱状图,并在其X 轴下方 记入项目。见下例:
⑤计算各项目所占比例,累计后将其值记入坐 标系中。 ⑥将各比例点连接起来,一直到100%。 DH录像机3月份不良排列图 ⑦记入图名、作成者、长、作成时间等相关内 容后,就算完成了。见下例:
操作方法: ①列出品质发生不良或变异的项目。 ②画出4M1E (人员、设备、材料、作业方法、作业环境)5 条支 干或者只画出相关的 支干。 4M1E法指 Man(人) Machine(机器), Material(物) Mothod(方法) Environments (环境 ) 如下例:
例如某厂DH 视盘机2001 年3 月份,工序 内最大不良为抖晃。
根据述数据可画得以下直方图:
从上图中可以看出整体平均值略微右偏,但整体分布仍为常态分布, 工序正常。有了直方图,还可以进一步计算工序能力是否足够,
实战时盲点注意:
②除了正态分布之外,其他都可视为异常,需要引起管理人 员的高度重视。 A.测定数据有无错误?有无混入其它不相关的数据? B.组数、组距、组界的设定是否恰当? C.必要时,将数据重新细分后,再确认一次分布情况。 ③尽可能多收集一些数据,至少50 个以上。 ④收集数据时,应该是随机的。 ⑤分布异常时,必须采取对策,使数据恢复正态分布。如果 因为某种不可抗拒的原因, 生产一开始数据就处于异常分布的话,那么要密切留意有无 恶化。
品管七大手法讲解QA必会技能

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3-2.层别法:
定义:为区别各种不同原因对结果之影响,而以个别原因为主 体,分别作统计分析的方法,称为层别法.
分类: 1.时间的层别. 2.作业员的层别. 3.机械、设备层别. 4.作业条件的层别. 5.原材料的层别. 6.不良部位的层别
9
3-2.实例一:
某电子厂有批精密零件在下工程装配时发生困难,经直方图分析,超出 规格甚多,再将此100个数据,按A,B,C三种机种别加以层别,发现A机 种的产品低于规格下限的很多,而C机种的产品超出规格上限的很 多,B机种的产品完全在规格内.因此,只要针对A,C两机种着手改善即 可.
规
规
规
规
格
格
格
格
A
BC
规
规
格
格
33%
67%
3
毛邊 /毛刺 3
67%
100% 100%
89% 90%
80%
70%
60%
50%
40%
30% 2
20% 1
10%
0%
變形
包裝不合格
2
1
89%
100%
27
3-6.直方图:
直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间 作为横轴,并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积, 用柱子排起来的图形.
1.七大手法简介:
n 查检表:调查记录数据用以分析 n 层别法:按层分类,分别统计分析 n 特性要因图:寻找因果 n 散布图:找出两者的关系 n 柏拉图:找出“重要的少数”. n 直方图:了解数据分布与制程能力 n 管制图:了解制程变异.
1
查检 搞 调查 层别 作 解析 柏拉 抓 重点 鱼骨 找 原因 直方 显 分布 散布 找 相关 管制 查 变异
qa七大手法的种类及作法

QA七大手法的种类及作法SHANGHAI DK CITY CROP QA:Andy应用QC七大手法来解决问题7大步骤顺序基本步骤步骤说明实施事项、要点QC七手法1 题目选定例举现状问题点,并实施检讨,积极的选出合适的题目。
①整理问题点出来看②重要问题点的把握③在工程上是否发生异常?④在工程、能力上是否有问题(题目选定要点)◎是否遵循公司、上司的方针?◎以圈的能力是否可解决解决问题?◎所期待之效果是否很大?●(亲和图法)●柏拉图●管制图●直方图2 现状把握与目标设定所提出的题目,将不良现状以数据表示,且设定目标与完成期限。
①调查日常管理状态②重新收集数据③从数据来看,来掌握其变化④掌握分布的状态⑤设定目标值◎若努力的话,可达到该水准的目标值⑥决定达成目标之期限●管制图●查检表●层别●直方图●散布图3 作成活动计划设立至期限为止,可达成目标之计划。
再依所订之计划,实施改善对策管理。
①要明确5W1HWhat要做什么?Why为什么要做?Who由谁要做?When何时要做?Where在何处做?How To要怎么样?●(甘特图)4 要因分析为了探求在现状把握阶段问题的真正原因,列举出可思考出之要因,调查特性值与因果关系,并确认成为对策、对象之要因。
①找出问题的原因,并设定大要因②重新收集数据③以看得见来管理数据情报◎其相相互关系如何?◎若用层别法如何?◎时间性的变化为何?④以数据来确认原因与结果的关系⑤确认是否发生异常●特性要因图●查检表●图表●散布图●层别●管制图5 对策检讨与实施消除解析后以明确之要因,并建立计划加以实施。
可种要因如何消除,需明确并加以实施。
①确立对策②调查对策所所波及之效果③评价对策的等级,设定责任担当●(系统图法)●(关连图法)●特性要因图6 效果确认经实施对策之结果,所产生之效果,以数据来确认。
◎有无达成目标?◎所波及之效果?◎对其它部门的影响?①与目标相比较的话,结果如何?②平均值或变异是否有变化?③特定项目之不良有否减少?●图表●管制图●柏拉图●直方图7 标准化与管理之规定将对策的结果及效果所确认之项目予以标准化,改订作业标准书及新的管理方法,由此,予以固定管理。
QA-T1-07《QC七大工具》

序号 1 2 3 4 5 6 7 8
7月份6W006001型号报废统计
不良项目
不良数
孔偏
53
锣坏
10
色差
5
污染
12
尺寸小
36
划伤
7
分层
22
其它
3
合计
148
不良总数百分比(%) 35.8% 6.8% 3.4% 8.1% 24.3% 4.7% 15% 1.9% 100%
35.8%
35.8%
24.3%
60.1%
15%
75.1%
8.1%
83.2%
6.8%
90%
4.7%
94.7%
3.4%
98.1%
1.9%
100%
100%
5.柏拉图
5.3 制作步骤-步骤3:绘图 根据排列的数据绘制柏拉图。
不良项目
累计百分比
94.70%
98.10%
100% 100%
140
90%
90%
130
6.因果图
6.4步骤 具体步骤 步骤一:决定质量特性
① 品质:不良率,单位缺点数,不良数,...... ② 成本:损耗量,单位成本,...... ③ 效率:收率,...... ④ 交期:日(月)产量,...... 自左向右划一粗线,并将质量特性写在箭头的右边如下图
质量特性
6.因果图
6.4步骤
具体步骤
公司的系统环 境不允许 公司内部网 速度太慢
软件
对软件不熟悉
没有意识到 技术的存在
员工不愿使 用软件
软件没有得到安 装和调试
QA五大工具和QC七大工具

质量体系工程师是管理方向,关系公司规范运营体系的;质量工程师是从事技术质量和服务质量等的研究、管理、监督、检查、检验、分析、鉴定等工作。
两个是不同概念!QA是英文quality assurance中文含义是质量保证QC是英文QUALITY CONTROL中文意义是品质控制质量体系五大工具APQP(Advanced Product Quality Planning)即产品质量先期策划SPC统计过程控制(Statistical Process Control)MSA测量系统分析Measurement System AnalysisFMEA潜在失效模式及后果分析Failure Mode and Effects Analysis PPAP:生产件批准程序(Production part approval process)质量体系五大工具APQP(Advanced Product Quality Planning)即产品质量先期策划,是一种结构化的方法,用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。
产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系,以确保所要求的步骤按时完成。
有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。
产品质量策划有如下的益处:◆引导资源,使顾客满意;◆促进对所需更改的早期识别;◆避免晚期更改;◆以最低的成本及时提供优质产品。
SPC(Statistical Process Control)即统计过程控制,主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控,科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。
SPC非常适用于重复性的生产过程,它能够帮助组织对过程作出可靠的评估,确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力;为过程提供一个早期报警系统,及时监控过程的情况,以防止废品的产生,减少对常规检验的依赖性,定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。
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第五种手法:检查表
概念: 检查表是指:以表格的形式,对数据进 行简单整理和分析的一种方法,也有人称之 为“调查表”、“统计分析表”、“查核 表”。
作用: 简便、直观地反映数据的分布情况。多 于数据无需二次分析的场合,如品质部门的 每日检查报告。
操作步骤: ①确定检查对象、检查者、检查时间等。 ②将检查项目记入表中,必要时可利用图示 说明。 ③将相关的检查数据记入表中。 ④记入作成者、长、作成时间等项目
③在支干上画出相关次支干,并写出原因,次 支干与支干互为因果关系。 ④如此反复,直至所有支干和最终一层原因写 出为止。 ⑤记入图名、作成者、长、作成时间等项目。 如下例:
例如,经过调查某厂DH 视盘机占不良首位的抖晃,主要是由以下几 个方面的原因造成:P 卷轴压入不良、C 齿轮崩缺、测试标准带 精度不足……。
作用: 弄清众多数据的分布状态,了解总体数 据的中心和变异,并以此推测事物今后的发 展趋势。直方图不仅可用于品质分布状况的 分析,还可以用来计算工序能力是否足够, 工序不合格品率有多少等方面。
操作步骤:
①确定需要品质分析的项目,随机收集50 个以上同一类 型数据。 例如,为了了解某厂DH 视盘机光盘转带的分布情况, 经过测定,获得以下数据:
③通过图形,可以看出二个变量之间的三种内 在关系。
当50 个数据全部都标注出来时,不会是一 条单一明了的曲线,而是一大堆密密麻麻的 黑点,此时要看清总体趋势如何。
第四种手法:直方图
概念:
直方图是指:对同一类型的数据进行分组、 统计,并根据每一组所分布的数据量画出柱 子状的图,也称“柱状图”,“品质分布 图”。
②设定组数,并计算全距、组距、组界、中心值。 A.组数(K):K=√N B.全距:代号为R,即随机收集数据中最大值 与最小值的差,也称之为极差。最大值 的代号为La,最小值为Sm,那么: R = La-Sm。 从上表中可得知,R=3044-2957=87 Hz
C.组距(H):等分各组的宽度,其公式如下所 示: H=(La-Sm)/K=R/K 组距H = 87/8=10.87≈11 HZ
1.常用Байду номын сангаас控制图有以下几种:
计量值是指:品质特性值可以测取所定范围内 的任何一个可能的数值,即数值的梯度变化可以被 连续测取的数值,如压力、温度、几何尺寸等数值。 计数值是指:品质特性值只能取一组特定的数 值,而不能取这些数值之间的数值,即数值的梯度 变化不能以连续方式测量,而只能以个数或百分率 来表示的数值。计数值可进一步 分为计件值和计点值。计件值是指产品进行按件检 查时所产生的属性,如一批产品中的合格数、不良 品数等;计点值是指每件产品中品质缺陷的个数, 如外观暇疵点数,功能失效项目数。
③设定坐标系,填上坐标值,坐标值要能反映 最大、最小数据。左纵坐标为不良台数, 右纵坐标为不良率累计百分比,横坐标为不 良项目。 ④按数据多少,绘出柱状图,并在其X 轴下方 记入项目。见下例:
⑤计算各项目所占比例,累计后将其值记入坐 标系中。 ⑥将各比例点连接起来,一直到100%。 DH录像机3月份不良排列图 ⑦记入图名、作成者、长、作成时间等相关内 容后,就算完成了。见下例:
第七种手法:控制图
概念: 控制图是指:用统计方法分析品质数据 的特性,并设置合理的控制界线,对引起品 质变化的原因进行判定和管理,使生产处于 稳定状态的一种时间序列图,有人称为“管 制图”“管理图”,由于它是由美国人休哈 特(Shewart)于1924 年创立的,所以也 有人称之为“休哈特图”。
稳定状态是指:生产过程中导致不良发生的因 素中没有异常因素而只有偶然因素,不良 率极低, 生产活动处于稳定的状态,也有人称之为“受控状 态”。
控制图的基本作法是将采样所得的品质数值经过换 算后,以点的形式画在预先准备好的图表上。排除 偶发因素,如果点的分布在控制界线内的话,则表 明工序得到有效控制,反之,则表明工序异常或失 去控制。
作用: 用于确认两个变量之间,是否存在某种内在 的必然关系,有助于判明因果关系的真假。 在进行品质不良原因分析时,此图是排除法 中必用的。
操作方法: ① 确定要调查的两个变量,收集相关的最新 数据。 ② 设定坐标系,将两个变量分别写入X 轴Y 轴。
例如,为了确认某厂DH 视盘机在连续30 小时运转后,其光盘转动速度是否会发生改 变,那么二个变量分别为时间和速度。
从图中可以看出,每一支干的结果都是由于次支干的原因造成的, 要解决抖晃这个最终问题,就得先从最小的次支干处入手。
实战时盲点注意:
①尽可能多听取第一线管理人员、技术人员、作业人员的意见,从中筛选出相关 的原因。 ②要记入事实因果关系,不可以想当然地捏造出因果关系来。 ③当因果支干关系太多时,则要选取重要的给予优先对策。 ④每一个问题都要尽量刨根问底,直到找出真正原因。 ⑤要解决主干,就得先解决支干,要解决支干,又得先解决再下一个次支干。 ⑥因果图只告诉你问题的原因在哪,不会告诉你哪一个更重要,哪一个需要优先 处理,哪一个可以缓一缓,因此要结合其他QC 手法,才能发挥最大作用。 ⑦不仅是工厂的品质管理,因果图在其他行业也有很广阔的用途。 除了因果图之外,石川馨教授的9010 概理也在管理界得到许多认同,9010 概理是指:QC 小组虽然风行各种企业的管理活动之中,但是充其量只能解 决10%的品质问题,剩下的90%需要通过管理人员来解决。
③ 将相对应的两个变量,以点的形式标上坐标 系。 ④ 必要时将前后二个点连接起来,便于观察。
⑤ 记入图名、作成者、长、作成时间等项目。 从图中可以看出,随着连续运转时间的加大,光盘转动速度 呈现明显的下降态势,即二者的内在关系为负相关。
实战时盲点注意: ①两组变量的对应数据至少要收集30 组以上, 最好有50 个。 ②当坐标上两点重叠时,以⊙作记号,三点 重叠时以◎作记号。
② 确定该分层条件所对应的范围。 ③ 统计符合各分层条件的数据。
例如某厂DH 视盘机按材料不良进行分类,所得数据统计如下:
从表中可以看到2001/1/4 至15/4 每天不良的发生情况。 ④记入图名、作成者、上长、作成日期等事项。
实战时盲点注意: ① 分层法只提供简单的数据分布状态,不容 易记忆,也不会告诉你二次原因、三次原 因到底在哪。 ② 通常在品质不良跟踪时用到该手法。 ③ 与其它QC 手法结合使用,效果更佳。
第三种手法:散布图
概念:
散布图是指:以点的形式在坐标系上,画出两个对应变量之间 的内在关系的图,也有人称之为“散点图”、“相关图”。两 二对应变量之间的关系主要有正相关、负相关、不相关等三种。 正相关是指:随着某一变量的增大,另一变量也随之而增大。 负相关是指:随着某一变量的增大,另一变量却随之而减小。 不相关是指:不论其一变量怎么变化,另一变量不呈现对应关 系。
D.组界:分组后,各组数据之间的界限值。 为了避免数据与组界重叠而造成分组困难, 组界单位通常取测定单位的1/2,即比测定单位的精度 高1 倍。其计算方法如下:
第二组的下组界以此类推,算出各组界之数值。
E.中心值(Xi):每一组数据中间的数值 (前后二个组界之间的中心值),也称中值、 代表值,其计算公式如下:
例如,某厂DH 视盘机2001/4/1 的生产经QC 例行检查后,发现一 些不良品,经过整理,得到以下检查表。
从表中可以清楚地知道DH 视盘机当天的品质状况如何。
实战时盲点注意: ①该表多用于产品品质相对稳定时的维持管 理上,当产品品质尚不稳定,不良多发 时,仅用此表是不够的。 ②表的格式因行业的不同而千差万别,无需 追求统一,只要实用就可以。 ③ 向其它部门反馈数据情报时,如果附有实 物的话,则更具有说服力。
裘兰8020 原则: 8020 原则的品质问题有80%是出至于管理 人员,20%是指:产品出至于作业人员
作用: 由于管理力量也是有限的,不可能一次性解 决所有的品质不良,在现场众多的品质不 良中,找出关键的前几名,这就是今后管理 工作的重点
操作方法: ①列出在某一段时期内的所发生的不良项目, 及其相对应的数据。 ②按数据大小,排列不良项目。见下例:
根据述数据可画得以下直方图:
从上图中可以看出整体平均值略微右偏,但整体分布仍为常态分布, 工序正常。有了直方图,还可以进一步计算工序能力是否足够,
实战时盲点注意:
②除了正态分布之外,其他都可视为异常,需要引起管理人 员的高度重视。 A.测定数据有无错误?有无混入其它不相关的数据? B.组数、组距、组界的设定是否恰当? C.必要时,将数据重新细分后,再确认一次分布情况。 ③尽可能多收集一些数据,至少50 个以上。 ④收集数据时,应该是随机的。 ⑤分布异常时,必须采取对策,使数据恢复正态分布。如果 因为某种不可抗拒的原因, 生产一开始数据就处于异常分布的话,那么要密切留意有无 恶化。
第二种手法:因果图
概念: 因果图是指:用树状结构画出事物因果关系 的图。
起源: 日本人石川馨教授1952 年在指导川崎制铁 的葺合工场品质对策时首先提出的,所以有 人称之为“石川图”,又由于它的形状像鱼 的骨头,也有人称之为“鱼骨图”、“鱼刺 图”。
作用: 将影响品质的诸多原因一一找出,形成因果 对应关系,多层次地绘制在同一张图内,使 人一目了然,对于正确决定对策方案具有很 大的帮助。
操作方法: ①列出品质发生不良或变异的项目。 ②画出4M1E (人员、设备、材料、作业方法、作业环境)5 条支 干或者只画出相关的 支干。 4M1E法指 Man(人) Machine(机器), Material(物) Mothod(方法) Environments (环境 ) 如下例:
例如某厂DH 视盘机2001 年3 月份,工序 内最大不良为抖晃。
第六种手法:分层法
概念: 分层法是指:按某一线索,对数据进行 分门别类、统计的方法,也有人称之为“层 别法”。
作用: 寻找出数据的某项特性或共同点,对现 场中的即时判定有帮助。