数据统计与质量管理
质量管理制度的数据分析与统计
质量管理制度的数据分析与统计1.引言质量管理制度是企业保证产品和服务质量的重要手段，而数据分析与统计在质量管理中起到了至关重要的作用。
通过对质量管理制度中的数据进行分析与统计，企业能够更好地了解产品质量水平、发现问题及其根本原因，并采取相应的改进措施，从而提高质量管理水平和企业核心竞争力。
2.数据收集在质量管理中，数据收集是数据分析与统计的基础。
企业可以通过以下途径进行数据收集：2.1 测量检测数据通过对产品或服务的各项指标进行测量和检测，获取相应的数据。
例如，生产企业可以通过对产品的尺寸、硬度、重量等进行测量，或者对产品的外观、包装进行检测，以获取关于产品质量的数据。
2.2 反馈意见和投诉数据及时收集和分析来自客户的反馈意见和投诉数据，可以帮助企业了解产品在市场上的表现和用户的满意度。
这些数据对于企业改进产品和服务质量具有重要的指导意义。
2.3 内部检验数据企业可以通过对生产过程中的各项参数和环节进行检验，获取关于生产过程质量的数据。
这些数据可以用于分析生产过程中的问题和隐患，并采取相应的改进措施。
3.数据分析数据分析是质量管理制度中的关键环节，通过对收集到的数据进行分析，可以发现产品质量及其问题的特征和规律。
3.1 描述性统计分析描述性统计分析主要是对数据进行整理、总结和描述。
通过计算均值、标准差、极值等统计指标，可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度和异常值情况。
这有助于企业对产品质量水平进行初步评估，并确定是否存在异常情况。
3.2 相关性分析相关性分析可以帮助企业了解不同变量之间的关系。
通过计算相关系数，可以了解不同指标之间的相关程度，找出对产品质量影响最显著的指标，并为建立合适的质量管控措施提供依据。
3.3 其他统计方法除了描述性统计和相关性分析，还可以运用其他统计方法进行数据分析。
例如，通过方差分析、回归分析等方法，可以深入探究不同因素对产品质量的影响，找出主要影响因素，并制定对策。
质量管理数据统计方法
质量管理数据统计方法
1. 嘿，你知道质量管理中常用的分层法吗？就好比把一堆混杂的水果按种类分开一样。
比如在生产零件的时候，我们把不同批次的零件质量数据区分开来，这样就能更清楚地看出各批次的差异啦，好不好用？
2. 哇哦，排列图可真是个厉害的方法呀！这就像是给质量问题排个队，把重要的往前放。
像我们处理产品缺陷的时候，用排列图就能一眼看出哪种缺陷最突出，这不是很牛吗？
3. 还有直方图呀！它就像是给数据拍个照片，一下子就能看清数据的分布情况。
比如说统计一批产品的尺寸，通过直方图就能清楚知道尺寸是不是集中在合格范围内，这多直观啊，是不是呀？
4. 亲和图呢，就好像把一堆杂乱的想法整理成有序的思路。
比如说大家对质量改进提了好多意见，用亲和图就能把这些意见有条理地归类，这多妙啊！
5. 散布图也是超有用的呀！就像是在找两种数据之间的关系。
比如研究温度和产品质量的联系，通过散布图就能看出它们到底有没有关联，多神奇呀！
6. 控制图就如同给质量设了个警报器呐！一旦数据超出正常范围就会发出信号。
像监控生产过程中，控制图能及时告诉我们是不是有异常情况出现，这很重要吧！
我的观点结论：这些质量管理数据统计方法真的是各有各的好用，在质量管理中可不能小瞧它们，得好好利用起来呀！。
统计数据全程质量管理初探
统计数据全程质量管理初探统计数据全程质量管理（SQC）是指利用统计方法和工具进行全程质量管理的一种方法，在质量控制和质量改进方面有着广泛的应用。
SQC可以帮助企业提高产品和服务的质量，从而增强竞争力和客户满意度，同时也可以提高生产效率和降低成本。
本文将对SQC 进行初步探讨。
一、SQC的基本理论SQC的理论基础包括统计学和质量管理学。
其中，统计学主要包括概率论、数理统计和抽样理论等方面的内容，而质量管理学主要包括质量控制、质量改进、质量保证等方面的内容。
SQC将这些理论结合起来，通过统计数据分析来管理和改进产品或服务质量。
二、SQC的主要工具和技术1.图表法图表法是SQC中最常用的工具。
包括直方图、控制图、箱线图、饼图等。
通过图表，可以清晰地展现数据分布特征和趋势变化，实时发现和分析质量问题。
2.抽样技术为了检验产品或服务的质量水平，需要进行检验和抽样。
质量检验可以在生产过程中进行，也可以在成品检测中进行，以确保产品或服务达到一定的标准要求。
3.质量测量技术质量测量技术包括测量尺、卡尺、衡量工具、电子称等，用于确保产品或服务的各项尺寸和规格处于可接受的范围内。
4.质量故障模式与影响分析（FMEA）FMEA是一种系统的分析方法，用于识别潜在的设计或工艺缺陷，并分析其对产品或服务的影响。
通过FMEA，可以找到并消除潜在的质量问题，提高产品或服务的可靠性和稳定性。
三、SQC的应用范围SQC可以适用于所有需要控制质量的领域，如生产制造、服务业、医疗保健等。
在每个领域，SQC的应用目标是提高质量、降低成本、增强竞争优势。
四、SQC的优势和局限性SQC可以帮助企业在产品或服务的开发、生产、交付和改进过程中，提高质量水平、降低成本、提高客户满意度、增加市场份额等。
但是，在SQC的应用过程中，要注意数据的质量、统计推断的准确性和灵敏度等局限性，以及对人力和资金投入的要求较高等问题。
加强统计调查数据质量管理
加强统计调查数据质量管理统计调查数据是制定政策、做出决策以及研究社会问题的重要基础。
然而，由于各种原因，统计调查数据的质量问题一直存在。
为保证数据的可靠性和有效性，加强统计调查数据质量管理势在必行。
首先，为了确保统计调查数据质量，必须重视数据收集的监督和审查。
数据收集过程中，应对调查对象进行培训，使其掌握正确的填报方法和注意事项。
此外，监督人员应跟踪调查过程，确保数据收集的真实性和准确性。
同时，定期对已收集的数据进行质量审查，及时发现和纠正问题。
其次，加强统计调查数据的管理和保护是确保数据质量的关键。
要建立完善的数据管理和保护体系，包括数据分类、存储和备份等环节。
需要设立专门的数据管理部门，明确责任和权限，制定相应的管理规定和技术标准。
同时，加强数据的安全保护，采取措施防止数据泄漏和损坏，确保数据的完整性和可用性。
此外，统计调查数据的质量也离不开各方面的合作和支持。
政府应加大对统计工作的投入，提供必要的经费和技术支持。
同时，要加强与相关部门的沟通和协调，共同解决数据质量问题。
学术界和社会各界也应加强合作，提供专业知识和建议，为统计调查数据的质量管理提供支持。
最后，要加强数据质量管理的监督和评估。
建立有效的监督机制，定期对数据质量管理进行评估和监测。
通过定期抽查和核实数据，发现和解决存在的问题。
同时，加强对调查人员的培训和考核，提高其专业水平和责任意识，进一步保证数据质量的稳定和可靠。
总之，加强统计调查数据质量管理是确保数据可靠性和有效性的关键所在。
只有通过不断完善管理机制，提高调查人员的专业水平，加强与各方面的合作，才能保证统计调查数据的质量。
这对于制定科学决策、解决社会问题具有重要意义，也是社会发展和进步的基础。
质量管理体系的数据分析和统计技术
质量管理体系的数据分析和统计技术质量管理体系是现代企业中至关重要的一部分，它对产品质量的掌控起着决定性的作用。
数据分析和统计技术是质量管理体系中不可或缺的工具，通过对数据进行深入分析和统计，企业可以更好地了解产品质量状况，发现问题并迅速采取相应措施，从而不断提升产品质量和企业竞争力。
一、数据分析和统计技术的重要性数据分析和统计技术在质量管理体系中的重要性不可忽视。
首先，它可以帮助企业了解产品性能和质量特征。
通过对产品生产、销售和服务过程中所产生的数据进行分析和统计，企业可以准确地获得产品的性能指标、质量特征等信息，从而判断产品的质量是否达到预期要求。
其次，数据分析和统计技术可以帮助企业发现问题和隐患。
通过对大量数据进行分析，可以找出其中存在的问题和隐患，进而找到问题发生的原因，并及时采取措施进行改进。
例如，通过对生产过程中的数据进行统计分析，企业可以发现生产过程中存在的不良品率过高、生产效率低下等问题，并采取相应的措施进行改进。
最后，数据分析和统计技术还可以帮助企业进行决策和管理。
通过对数据进行分析和统计，企业可以获得决策所需的信息和依据，比如产品质量的参数设定、流程改进的方向等。
同时，统计技术也可以帮助企业进行质量管理的评估和监控，提供决策者对质量管理的全面了解，从而更好地指导企业的质量管理工作。
二、数据分析和统计技术的应用数据分析和统计技术广泛应用于质量管理体系的各个环节。
以下是一些常用的数据分析和统计技术的应用示例。
1. 流程能力分析流程能力分析是一种常用的统计技术，用于评估和监控生产过程的稳定性和能力。
通过对生产过程中所产生的数据进行分析，可以计算出流程的平均值、标准差等指标，从而判断流程的稳定性和能力是否满足要求。
如果流程的能力不足，企业可以通过改进流程、提高设备质量等方式来提升流程的能力。
2. 故障分析故障分析是一种通过对故障问题所涉及的数据进行分析和统计，找出故障原因并制定相应对策的方法。
加强统计数据质量管理,提升统计工作规范化水平
加强统计数据质量管理，提升统计工作规范化水平提升统计工作规范化水平2023年，统计工作在社会发展和政府决策中扮演着至关重要的角色。
统计数据不仅是政府决策的重要依据，也是社会发展的晴雨表。
然而，由于统计工作的复杂性和数据质量管理的挑战，我们必须采取措施加强统计数据质量管理，提升统计工作的规范化水平。
我们必须加强统计数据采集、整理和验证的技术手段。
统计数据的采集是统计工作的重要环节，而采集的过程中往往会受到各种干扰和误差的影响。
为了提高统计数据的准确性和可靠性，我们应该借助现代化的技术手段，如云计算、物联网和大数据分析等，来优化数据采集流程，减少人为误差的可能性。
此外，应该建立严格的数据整理和验证机制，确保数据的真实性和一致性。
我们需要改善统计数据的管理流程和规范化管理手段。
在统计过程中，数据的管理环节相当重要。
我们应该建立完善的数据管理流程，包括数据的收集、整理、存储、备份和传输等各个环节的规范操作。
同时，应该制定明确的数据管理政策和标准，明确责任与权限的划分，确保数据的保密性和完整性。
此外，还应建立数据质量评估机制，监测和评价数据的质量水平。
培养专业化的统计人才和加强统计人员的职业道德建设。
统计工作需要专业化的知识和技能，而统计人才的缺乏和水平参差不齐，是影响统计数据质量的一大挑战。
因此，我们应该加强统计人才的培养和引进工作，建立健全的人才培养机制，提高统计人员的专业素质和技能水平。
同时，还应加强统计人员的职业道德建设，引导他们遵循统计工作的伦理规范，保证数据的客观公正和真实可信。
加强统计工作的国际合作和学术交流。
统计工作是一个综合性的领域，需要借鉴和吸纳国际先进的统计理论和经验。
我们应该积极参与国际统计组织和学术机构的研究和交流活动，学习和借鉴国际统计工作的先进经验，提升我们的统计工作水平。
同时，也应借助国际合作的机会，加强与其他国家和地区的统计数据交流与共享，提高统计数据的国际比较和分析能力。
医院统计数据质量管理制度
第一章总则第一条为加强医院统计工作，确保统计数据真实、准确、完整、及时，提高统计质量，根据《中华人民共和国统计法》及相关法律法规，结合医院实际情况，制定本制度。
第二条本制度适用于医院内部各科室、各部门的统计工作。
第三条医院统计工作应遵循以下原则：（一）依法统计：严格遵守国家统计法律法规，确保统计数据的合法性。
（二）客观公正：以事实为依据，保证统计数据的客观性和公正性。
（三）全面准确：全面反映医院工作情况，确保统计数据准确无误。
（四）及时高效：提高统计工作效率，确保统计数据及时更新。
第二章组织机构与职责第四条医院设立统计工作领导小组，负责统计工作的组织、协调和监督管理。
第五条统计工作领导小组职责：（一）贯彻执行国家统计法律法规和政策，制定医院统计工作制度。
（二）组织、指导、监督全院统计工作，确保统计数据质量。
（三）协调解决统计工作中出现的问题。
（四）对统计工作进行考核和评价。
第六条医院设立统计科，负责具体统计工作。
第七条统计科职责：（一）组织实施医院统计工作，制定统计方案。
（二）收集、整理、审核、汇总各类统计数据。
（三）分析、研究统计数据，为医院决策提供依据。
（四）建立健全统计资料档案，确保统计资料安全。
第三章统计数据质量要求第八条统计数据质量应满足以下要求：（一）真实性：统计数据应客观反映医院实际情况，不得虚报、瞒报、伪造。
（二）准确性：统计数据应准确无误，避免因统计方法、设备、人员等因素导致的误差。
（三）完整性：统计数据应全面反映医院各项工作，不得遗漏重要信息。
（四）及时性：统计数据应及时更新，确保数据时效性。
第四章统计数据质量控制第九条建立统计数据质量控制体系，包括：（一）制定统计工作规范，明确统计指标、统计口径、统计方法等。
（二）加强统计人员培训，提高统计人员业务素质。
（三）建立健全统计资料审核制度，确保统计数据质量。
（四）开展统计数据质量检查，及时发现和纠正错误。
第五章统计数据使用与保密第十条统计数据仅限于医院内部使用，未经批准，不得对外公布。
统计局数据质量管理工作总结
统计局数据质量管理工作总结一、引言数据质量是统计工作的关键环节，它影响着决策和政策制定的准确性和可靠性。
为了保证统计数据的高质量，统计局制定并实施了一系列数据质量管理措施。
本文将对统计局数据质量管理工作进行总结，以期发现问题并提出改进建议。
二、数据收集与清洗数据收集是数据质量管理的首要环节。
统计局通过各类调查和抽样方式收集原始数据，确保数据的全面性和代表性。
在收集过程中，统计局加强对数据源的把关，确保数据来源的可靠性和合法性。
数据清洗是数据质量管理的重要一环。
统计局通过专门的清洗工具和流程，对原始数据进行清理和筛选。
这项工作主要包括去除重复数据、填补缺失数据和纠正异常数据等。
通过数据清洗，统计局保证了数据的准确性和一致性。
三、数据存储与管理统计局建立了严格的数据存储和管理制度，确保数据的安全和可追溯性。
数据存储采用网络化和集中化的方式，通过数据库和文件系统完整记录和存储各类数据。
同时，统计局配备了专门的数据管理人员，负责数据的备份、检索和更新。
四、数据分析与报告数据分析是数据质量管理的核心环节。
统计局通过统计学方法和专业软件对数据进行分析，提取出有用的信息和发现数据之间的关联性。
数据分析结果通过图表、报告和数据库等多种形式呈现，并向相关部门和决策者提供参考依据。
五、数据质量评估与改进数据质量评估是数据质量管理的关键一环。
统计局通过建立数据质量评估指标体系，对数据进行全面评估和分析。
评估结果用于发现数据质量问题和提出改进建议。
统计局将评估结果作为数据质量改进的依据，并积极采取相应的改进措施，提高数据质量水平。
六、问题与建议在数据质量管理工作中，统计局也存在一些问题。
首先，部分数据收集人员对调查方法和流程了解不够，导致数据收集不准确；其次，数据清洗过程中缺乏统一的标准和规范，造成数据处理的不一致性；另外，数据分析结果的准确性和解读能力有待进一步提高。
为了提升数据质量管理工作的水平，建议统计局加强对数据收集人员的培训和指导，提高他们的专业素养和操作技能；制定统一的数据清洗标准和规范，确保数据清洗结果的可靠性和一致性；加强数据分析人员的培训，提高他们的专业能力和数据解读水平。
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品质知识盘点 基本数据分析方法 工序质量控制图
第四章
数理统计
第一章 品质知识盘点
内容提要： 1、5W3H 2、8D/5C报告 3、QC 旧七大手法 4、QC 新七大手法 5、ISO/TS16949 五大核心手册 6、10S/五常法 7、7M1E 8、SPC八大判异准则/三大判稳原则 9、IE 七大手法 10、ISO知识大总结 11、RoHS符合性10步曲
第一章 品质知识盘点
2、8D/5C报告
1）8D报告： D1：成立改善小组 D2：问题描述 D3：暂时围堵行动 D4：根本原因 D5：制订永久对策 D6：实施/确认 D7：防止再发生 D8：结案与团队激励 2）5C报告： 5C报告是DELL为质量问题解决而提出来的，即描述、围堵措施、原因、纠 正措施、验证检查： C1：Correct（准确）：每个组成部分的描述准确，不会引起误解； C2：Clear（清晰）：每个组成部分的描述清晰，易于理解； C3：Concise（简洁）：只包含必不可少的信息，不包括任何多余的内容； C4：Complete（完整）：包含复现该缺陷的完整步骤和其他本质信息； C5：Consistent（一致）：按照一致的格式书写全部缺陷报告。
第一章 品质知识盘点
3、QC 旧七大手法
(1)、鱼骨图Characteristic Diagram（鱼刺图、树枝图、特性要因图、因果 图 、 石川图）：寻找因果关系； (2)、层别法Stratification：层别作解析 (按层分类,分别统计分析) ； (3)、柏拉图（排列图）Pareto Diagram：柏拉抓重点（揪出“重要的少数”)； (4)、查检表（查核表 ）Check List：查检集数据(调查记录数据用以分析)； (5)、散布图Scatter Diagram：散布看相关(找出两者的关系)； (6)、直方图<层别法（分层图）>Histogram：直方显分布(了解数据分布与制程 能力)；
第二章 基本数据分析方法
直方图
1.定义 直方图又称质量分布图，是一种几何形图表，它是根据从生产过 程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度 的一系列连接起来的直方型矩形图，如下图所示。
第二章 基本数据分析方法
直方图
2.作直方图的目的
通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的 质量。具体来说，作直方图的目的有： ①显示数据的波动状态，判断一批已加工完毕的产品； ②直观地传达有关过程情况的信息，例如验证工序的稳定性； ③为计算工序能力搜集有关数据； ④决定在何处集中力量进行改进； ⑤观察数据真伪，用以制定规格界限。 3.优缺点
第一章 品质知识盘点
9、ISO知识大总结
ISO9000有几个主要的特性，概括起来就是“1个精髓和1个中心、2个基本 点；3种特性、4个凡事和4大产品、5大模块、6个文件、8项原则” ： ①、一个精髓：说、写、做一致； ②、一个中心： 以顾客为中心； ③、两个基本点：顾客满意和持续改进； ④、三个特性：适宜性、充分性、有效性； ⑤、四个凡事：凡事有人负责、凡事有章可循、凡事有据可查、凡事有人监督； ⑥、四大产品：服务、软件、硬件、流程性材料； ⑦、五大模块（1个总过程，4个大过程）： 质量管理体系、管理职责、资源管理、产品实现、测量、分析和改进； ⑧、六个文件：文件控制程序、质量记录管理程序、内部审核程序、不合格品控 制程序、纠正措施控制程序、预防措施控制程序； ⑨、八项原则：以顾客为中心、领导的作用、全员参与、过程方法、系统管理、 持续改进、以事实为依据、与供方互利的关系。
第一章 品质知识盘点
1、5W3H思維模式
What,Where,When,Who,Why,How，How much，How feel (1)Why：为何----为什么要做？为什么要如此做（有没有更好的办法）？ (2) What：何事----什么事？做什么？准备什么？ (3)Where：何处----在何处着手进行最好？在哪里做？（工作地点）？ (4)When：何时----什么时候开始？什么时候完成？ 什么时候检查？ (5)Who：何人----谁去做？ （由谁来承担、执行？）谁负责？谁来完成？ (6)How：如何----如何做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？ (7)How much：何价----成本如何？达到怎样的效果（做到什么程度）？ 数 量如果？质量水平如何？费用产出如何？ 概括：即为什么？是什么？何处？何时？由谁做？怎样做？成本多少？结 果会怎样？ 也就是：要明确工作/任务的原因、内容、空间位置、时间、 执行对象、方法、成本。再加上工作结果预测（how do you feel），就成为 5W3H。
第一章 品质知识盘点
7、7M1E
①、Man：人； ②、Machine：机； ③、Material：料； ④、Method：法； ⑤、Measure :测量； ⑥、Management：管理； ⑦、 Market：市场； ⑧、Environment：环境。
第一章 品质知识盘点
8、SPC八大判异准则/三大判稳原则
第一章 品质知识盘点
5、ISO/TS16949 五大核心手册
① FMEA：潜在失效模式及后果分析（Potential failure mode and effects
Analysis）； ② MSA：量测系统分析（MeasurementSystemAnalysis）；
③ SPC：统计制程管制（Statistical Process Control）；
2）五常法 五常法是用来维持质量环境的一种技术，西方国家称5S，香港人称为五常法，即 Structurise,、Systematise、Sanitise,、Standardise、 Self-discipline。也是我们平时所说的整 理、整顿、清扫、清洁、修养。 中文 ①、常组织 ②、常整顿 ③、常清洁 ④、常规范 ⑤、常自律 英语 (5-S) Structurise Systematise Sanitise Standardise Self-discipline 实例 把不需要的东西抛掉或回仓 30秒内就可找到文件 个人清楚卫生责任 贮藏的透明度 每天运用五常法
第二章 基本数据分析方法
质量管理中的数据统计分析方法
控制图:用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。 过程能力指数（CpK）：分析工序能力满足质量标准/工艺规范的程度。 频数分析：形成观测量中变量不同水平的分布情况表。 描述统计量分析：如平均值、最大值、最小值、极差、方差等，了解过 程的集中度、分散度等总体特征。 相关分析：研究变量之间关系的密切程度，并且假设变量都是随机变动 的，不分主次，处于同等地位。 回归分析：分析变量之间的相互关系。
第三步：建立企业RoHS符合性的声明；
第四步：建立企业内部RoHS符合性的实施计划； 第五步：评估企业的供应链与RoHS指令的关联度；
第六步：选择合资格的供应商；
第七步：建立供应链材料声明程序； 第八步：确保进行有限的检测和结果合性的数据信息；
第十步：将RoHS指令符合性的策略融入公司整体运作，即确定关联-建立团 队-符合声明-计划-评估供应链-选择供应商-供应链声明-有限检测-交换信息-
(3)预防法： 通称管制图法，包括Pn管制图、P管制图、C管制图、 U管制图、管制图、X-Rs管制图等。
第二章 基本数据分析方法
质量管理中的数据统计分析方法
直方图: 以一组无间隔的直条图表现频数分布特征，能够直观地显示出 数据的分布情况。 柏拉图：将各个项目或因素从最主要到最次要的顺序进行排列。可用其 区分影响产品质量的主要、次要问题，找出影响产品质量的主要因素， 识别质量改进的机会。 散布图：以点的分布反映变量之间相关情况，用来发现和显示两组数据 之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系。 推移图：以时间为维度，对数据进行排列比较进而找出变化趋势，分析 变化原因及采取应对措施，并对改善前后数据进行比较评估以验证质量 改进措施的有效性。 箱线图：利用数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数 与最大值来描述数据，可粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分 散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。
融入整体运作。
第二章 基本数据分析方法
数据整理
1.概述
数据整理（Data Cleansing）是对调查、观察、实验等研究活动 中所搜集到的资料进行检验、归类编码和数字编码的过程。它是数据 统计分析的基础。 2.数据整理的方法
(1)归纳法: 可应用直方图、层别法及统计解析法；
(2)演绎法: 可应用柏拉图、散布图及相关回归分析。
④ APQP：产品质量先期策划和控制计划 （Advanced Product Quality）； ⑤ PPAP：生产件批准程序（Production Part Approval Process）。
五大手册中最重要的为APQP。
第一章 品质知识盘点
6、10S/五常法
1）由5S续出来的10S
1S：整理(SEIRI) 2S：整顿(SEITON) 3S：清扫(SEIS0) 4S：清洁(SEIKETSI) 5S：素养(SHITSIJKE) 6S：安全(SAFETY) 7S：节约(SAVING)/ 8S：服务(SERVlCE) 9S：满意(SATISFICATl0N) 10S：坚持
第一章 品质知识盘点
10、IE 七大手法
①、防呆法； ②、动改法;
防呆法 动改法 五五法
③、流程法；
④、五五法; ⑤、人机法;
⑥、双手法;
⑦、抽查法。
流程法
双手法 抽查法
人机法
第一章 品质知识盘点
11、RoHS符合性10步曲
第一步：确定产品RoHS关联度（确定属RoHS管辖范围则进入第二步）； 第二步：在企业内部组建全公司范围的“符合性”团队；
②经济性不好，需降低加工精度；
③需要采取措施适当缩小分布； ④过分偏离公差中心，可能造成废品；