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CRM 客户关系管理专家 () 质量管理工具 Quality Control Tools 课程简介 加深对统计技术的了解 掌握QC七大手法 学会解决问题的方法 简介 QC七大手法 检查表 (Check List) 散布图 (Scatter Diagram) 特性要因图 (Characteristic Diagram) 因果图 (Cause-Effect)、 鱼骨图 (Fish Bone Chart) 直方图 (Histogram) 控制图 (Control Chart) 层别法 (Stratification) 柏拉图 (Pareto Diagram) 简介 QC新七种工具 关联图 KJ法 系统图 矩阵图 矩阵数据分析法 过程决策程序图 (PDPC) 箭头图 ISO9000与统计技术 ISO9000：2000中的0.2“质量管理原则”g)：基于事实的决策方法------有效决策是建立在数据和信息分析的基础上。 2.10“统计技术的作用”规定： 应用统计技术可帮助组织了解变异，从而有助于组织解决问题并提高有效性和效率。这些技术也有助于更好地利用可获得的数据进行决策。 在许多活动的状态和结果中，甚至是在明显的稳定条件下，均可观察到变异。这种变异可通过产品和过程可测量的特性观察到，并且在产品的整个寿命周期(从市场调研到顾客服务和最终处置)的各个阶段，均可看到其存在。 统计技术有助于对这类变异进行测量、描述、分析、解释和建立模型，甚至在数据相对有限的情况下也可实现。这种数据的统计分析能对更好地理解变异的性质、程度和原因提供帮助。从而有助于解决，甚至防止由于变异引起的问题，并促进持续改进。 ISO9000与统计技术 ISO9001:2000中的8.4“数据分析”规定： 组织应确定、收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可以指导质量管理体系的有效性。这应包括来自监视和测量的结果以及其他有关来源的数据。 数据分析应提供以下有关方面的信息： a) 顾客满意(见8.2.1)； b) 与产品要求的符合性(见7.2.1)； c) 过程和产品的特性及趋势，包括采取预防措施的机会； d) 供方。 8.5.1“持续改进”规定： 组织应利用质量方针、质量目标、审核结果、数据分析、纠正和预防措施以及管理评审，持续改进质量管理体系的有效性。 思考 我们在平时的工作中对哪些数据进行了统计分析？采用了哪些统计技术？ 数据 数据：依据测量所获得的数值和资料等事实。 凡事讲求数据：数据=事实 数据的分类： 依特性分：定性、定量 依来源分：市场、原料、检验等 依时间先后分：过去数据、日常数据、新数据 数据 整理数据的方法：机器整理、人工整理 整理数据的原则 发生问题要采取对策前，必须要有数据作为依据； 对于数据使用目的应清楚了解； 当数据收集完成后，应立即使用； 数据的整理与运用，改善前、后所具备的条件应一致； 数据不可造假，否则问题将永远无法解决。 应用数据要注意的重点 收集正确可用的数据； 避免个人主观的判断； 掌握事实的真相。 特性要因图 特性要因图：当一个问题的特性(结果)受到一些要因(原因)的影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有系统的图形。简言之就是将造成某项结果(特性)的诸多原因(要因)，以有系统的方式(图表)来表达结果与原因之间的关系。 特性要因图由石川馨发明故又称“石川图”，其目的是阐明因果关系，也称“因果图”，又因其形状与鱼骨相似，故又称“鱼骨图”。 特性要因图分类 原因追求型：列出可能会影响过程(或流程)的相关因子，以便进一步由其中找出主要原因，并以此图形表示结果与原因之间的关系。 特性要因图分类 绘制特性要因图 确定特性：如不合格率、停机率、客户抱怨、材料费等 绘制骨架 大略记载各类原因：可由4M1E人、机、料、法、环等五大类着手 依据大要因，分出中要因 更详细地列出小要因 圈出最重要的原因，以作进一步讨论或采取对策 记载所依据的相关内容：如日期、目的、人员等 特性要因图的注意事项 特性应注明“为什么”，“什么”才会容易激发联想； 特性的决定不能使用看起来含混不清或抽象的主题； 收集多数人的意见，多多益善，可运用脑力激荡原则； 意见愈多愈好 禁止批评他人的构想及意见 欢迎自由奔放的构想 可顺着他人的创意及意见，发展自己的创意