质量管理的7种方法.docx
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质量管理的7种方法
质量管理的旧七种工具是:
1、分层法
分层法又叫分类法,是整理质量数据的一种重要方法。
它是把所收集起来的数据按不同的目的加以分类,将性质相同、生产条件相同的数据归为一组,使之系统化,便于找出影响产品质量的具体因素。
2、排列图
排列图也叫巴雷特图、主次因素分析图和ABC法。
它是用来找出影响质量的主要因素的一种方法。
它一般由两个纵坐标、一个横坐标、几个长方形和一条折线组成。
左边的纵坐标表示频数(如件数、金额、时间等);右边的纵坐标表示频率;横坐标表示影响质量的各种因素,按频数大小自左至右排列;长方形的高度表示因素频数的大小;折线由表示各因素的累计频率的点连接而成。
3、因果图
因果图是整理和分析影响产品(工程、工作)质量的各因素(原因)之间的关系,即表示质量特性与原因之间的关系的一种工作图。
它又称因果分析图、树枝图或鱼刺图。
4、直方图
直方图又称质量分布图和质量散布图。
它是将数据按大小顺序分成若干间隔相等的组,以组距为底边,以落入各组的频数为高所构成的矩形图。
直方图是用来整理质量数据,从中找出规律,用以判断和预测生产过程中质量好坏的一种常用工具。
5、管理图
管理图,又称控制图。
它是用于分析和判断工序是否处于稳定状态,带有管理界限的图。
它有分析用管理图和控制用管理图两类。
前者专用于分析和判断工序是否处于稳定状态,并且用来分析产生异常波的原因;后者专用于控制工序的质量状态,及时发现并消除工艺过程的失调现象。
6、散布图
散布图,又称相关图。
它是在处理计量数据时,分析、判断、研究两个相对应的变量之间是否存在相关关系,并明确相关程度的一种方法。
7、调查表
调查表,又称检查表、统计分析表,它是为分层收集数据而设计的图表,用来进行数据整理和粗略的原因分析。
可根据不同的目的要求,设计多种多样的调查表。
质量管理的新七种工具是什么?
博锐管理在线2009年1月9日作者:
陈鹏
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1、关联图法
关联图法是为了谋求解决那些有着原因与结果、目的与手段等关系复杂而互相纠缠的问题,并将各因素的因果关系逻辑地连接起来而绘制成关联图的方法,这种方法适用于有几个人的工作场所,经过多次修改绘制关联图,使有关人员澄清思路,认清问题,促进构想不断转换,最终找出以至解决质量关键问题。
关联图法与因果关系图最大的不同之处在于,关联图说明了六大因素(人、机、料、法、环、则)之间的横向联系。
同时,关联图法对于那些因果关系复杂的问题,可以采用自由表达形式,显示出它们的整体关系。
2、KJ法
KJ法又称亲和法。
就是从未知、未经历的领域或将来的问题等杂乱无章的状态中,把与之有关的事实或意见、构思等作为原始资料收集起来,根据亲和性(亲缘关系)加以整理,绘制成图,然后找出所要解决的问题及各类问题相互关系的一种方法。
主要用于制定质量管理方针、计划等。
3、系统图法
系统图法即运用系统的观点,把目的和达到目的的手段依次展开绘制成系统图,以寻求质量问题的重点和最佳解决方法。
具体来说,是从基本目的出发,采取从上而下层层展开和自下而上层层保证的方法来实现系统的目标。
4、矩阵图法
矩阵图法,即把各个质量问题的问题因素按矩阵的行和列进行排列,找出问题所在。
这是一种多维思考的模式。
5、矩阵数据分析法
矩阵数据分析法,即对于矩阵中相互关系能够定量化的各因素进行数据分析的方法,主要用于市场调查、新产品设计与开发、复杂工程分析和复杂的质量评价等。
6、过程决策程序图法
即对于事态可能的发展变化作了充分的设想,并拟订出不同的方案,以增加计划的应变能力和适应能力。
它主要用于制定目标管理、技术开发的执行计划等。
7、网络图法
网络图法即运用网络对有关质量问题进行计算、分析与处理的综合方法,它是选择最佳工期和实施有效进度管理的一种方法。
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什么是产品质量,它包括那几个方面?
产品质量是指产品适合社会和人们需要所具备的特性。
一般地说,凡是反映产品使用目的的各种技术经济参数,都可以叫做质量特性。
产品质量特性,包括产品结构、性能、精度、纯度、物理性能、化学成分等内在特性。
还包括外观、形状、手感、色泽、气味等外部质量特性。
工业产品各项质量特性,可以概括为性能、寿命、可靠性、安全性、经济性等五个方面。
1、性能
是指产品的物理性能、化学性能或技术性能,如:
机床的功率、钢材的化学成分、纺织纤维的拉力等。
2、寿命
即耐用程度。
是指产品的使用期限,如灯泡在规定电压下的使用小时数、汽车在正常条件下的行车里程数等。
3、可靠性
是指产品使用时,无故障的可能性、精度的稳定性、性能的持久性。
如电视机平均无故障周期、机器精度的稳定期限等。
4、安全性
是指产品在沟通和使用过程中保证安全的程度,一般用事故频率和事故严重度两项指标来表示。
5、经济性
是指产品寿命周期总费用的大小,包括生产成本、销售价格、使用中燃料动力的消耗及维修费用等。
另外,产品质量还包括交货期、包装、售后服务等方面。
↘什么是工程质量,其影响因素有哪些?
产品在生产过程中离不开人、设备、原材料、工艺操作方法和生产环境等方面的因素。
这五个方面的因素在生产过程中同时对产品质量产生影响,这种影响过程在质量管理中称为工程或工序。
所谓工程质量(也叫工序质量),是指操作者、设备、原材料、工艺操作方法和生产环境等因素,在产品生产过程中,同时起作用所形成的能够满足产品质量要求的程度。
由此可见,工程(或工序)质量决定产品质量。
构成工序质量的因素,通常称之为4M1E,即:
(1)人员(Man)。
包括人员的质量意识、责任感、技术和文化水平、操作熟练程度及组织管理能力等。
(2)机器(Machine)。
指机床、工艺装备及其他有关生产工具的质量。
(3)材料(Material)。
包括原材料、零部件及外购件等的质量。
(4)方法(Method)。
包括工艺方法、试验方法和组织方法等。
(5)环境(Environment)。
包括空气的温度、湿度、含尘量、噪音、震动及生产工作环境的文明整洁程度等。
以上因素对产品质量有着直接影响,只有把它们控制在正常状态,产品质量才有可靠保证。
↘什么是工作质量?
工作质量是指与产品质量有关的工作(服务)对产品质量的保证程度。
具体地说,就是企业(或部门)的管理工作和技术工作对产品质量的保证程度。
班组生产工人的工作质量,它通常直接表现为工序质量,也就是指工序成果符合设计、工艺要求(含技术标准)的程度。
产品质量是企业各方面、各环节工作的综合反映,而企业每个员工优等的工作质量,才能保证设计质量、制造质量、售后服务质量,最后才能保证生产出优质产品。
工作质量体现在企业一切生产技术经营活动中,并且通过各部门、各岗位的工作效率、工作成果,最终通过产品质量以及经济效果表现出来。
所以,要以产品合格率、废品率、返修率等直接反映工作质量的指标,或用综合评分的间接定量方法,来衡量各类工作质量的优劣。
实用企业数据分析和统计技术v2.0培训5-16(深圳)
会务组织:
前程培训网 深圳市前程网管理咨询有限公司
课程时间:
上海:
2008年5月16-17日深圳:
5月23-24日
上课地点:
上海深圳
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课程背景:
21世纪的企业经理人每天可以接触到大量的数据,包括各下级部门分支机构递交的报表;ERP系统提供的明细数据和统计数据;互联网上的行业数据、股市行情等,关键是如何利用这些信息作出更好的决策。
本课程着眼于数据的分析和统计,教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息。
通过学习本课程您将可以掌握数据分析的高级技能,提升科学管理的水平,使您在竞争中高人一筹,游刃有余。
本课程涉及以下的知识领域:
1.数据的图表分析――当一批数据有20或更多的时候,就应该制作图表,这样数据中隐含的重要特征和规律就容易被发现和挖掘出来。
如何选择正确的图表类型,并制作令人印象深刻的专业图表是现代白领的必修课,也是成功向客户呈现产品的利器。
2.数据多维分析――这是数据挖掘的重要手段,也是很多商业智能软件的核心功能。
各部门都可以利用这个工具快速生成各种多级分类统计报表。
3.商业预测――经济和商业环境不断地随时间变化,经理们必须设法了解这些变化对他们的组织会有什么影响;大型零售公司的营销经理必须要对产品需求、销售收入、消费者喜好、存货进行预测;航空公司的航线经理要预测乘客数量和收入;以上这些都要用到预测技术。
4.数据相关性分析和多元回归分析――前者帮助我们分析不同的观测变量之间的相关性或差异,后者给出目标值和变量之间的公式关系。
这两个分析工具广泛应用在生产和销售的各个领域,为决策提供更加科学的依据。
5.更多――置信度分析、本量利分析等常用分析工具,其用途和使用方法也将在本课程中一一介绍。
本课程涵盖了最常见、最实用的统计知识和分析技术,每个主题都开始于一个实际的案例,从这些案例引出每个主题涉及的知识。
所有的案例精心制作成可操作的模型,使用MicrosoftExcel软件演示,使学员在掌握原理的同时更能够学以致用。
【课程对象】
本课程适合企业的总经理,各部门主管,财务部、市场部、营销部等相关部门工作人员,以及对数据分析和统计有兴趣的人士参加。
【课程大纲】
第一天上午
1.如何进行数据的图表分析
直观的图表使我们更容易发现数据背后的规律,也是我们向董事会、上级、同事作报告的
主要方式,本节重点讲述:
a) 用实例说明不同的场合应该选用的图表类型
b) 为了让被报告者或者观众留下深刻的印象,我们应该如何展现图表
c) 如何轻松制作专业又美观的图表
2. 如何进行数据的分级汇总、多维分析以及数据挖掘方法
数据统计、多维分析和数据挖掘是企业数据分析的基础,并成为一个新的学科“商业智能”。
本节深入浅出的介绍商业智能的概念以及相关的技术手段:
a) 商业智能的应用及其技术框架
b) 如何使用数据清洗技术规范化数据
c) 如何在30秒内实现对数据的多级分类汇总
d) 使用多维分析工具分析销售数据
e) 如何向下钻取和向上汇聚进行营销数据分析和挖掘
第一天下午
3. 数据的分布趋势分析实战
数据的分布趋势形态是我们从宏观上掌握企业内部管理和经营状况的重要工具,本节重点
介绍数据分布分析的概念和实例应用:
a) 如何使用集中指标进行数据分析,例如80/20分析、服务质量分析
b) 如何使用分布图进行宏观分析,例如人力资源的薪资结构分析、市场抽样调查分析
c) 如何使用差异指标进行数据分析,例如不同销售团队的销售能力分析和外购产品的误差分析
4. 频数分析
频数分析广泛的应用于企业的管理优化、缺陷改进、回款监控等场合,本节重点讲述:
a) 频数分析的概念和分析工具
b) 频数分析在回款监控上的应用
c) 柏拉图在产品缺陷改进上的应用
d) 自动及手动生成柏拉图的方法
5. 置信度分析
市场调查是企业经营决策的重要依据,市场调查的结果有多少可信性,或者说误差有百分之几?
本节包含以下内容:
a) 在市场调查取得的有限数据如何推论到整体?
b) 如何对平均销售额进行95%的置信区间估计,并估计总的销售额?
c) 如何根据调查结果进行满意度分析
第二天上午
6. 数据相关性分析
数据相关性分析是分析不同营销策略的效果的重要工具,本节包括:
a) 单因素方差分析的原理和应用
单因素方差分析主要应用在单一影响因子的场合,例如
i. 如何判断不同供应商提供的产品是否存在差异
ii. 消费者年龄和购房面积需求是否有关系
iii. 不同促销方式对最终销售的影响是否存在差异
b) 双因素方差分析的原理和应用
双因素分析主要用在两个因素共同作用的影响分析,例如
i. 销售地区和促销方式是否存在交互影响
ii. 商场过道位置和货架位置之间是否存在交互影响
iii. 不同维修中心和摄像机品牌之间是否存在交互影响
iv. 产品性能上的差异与原料和机器类型是否有关
7. 商业预测技术
(一)
商业预测是企业构建销售指标体系必不可少的环节和手段,企业通过预测下一年度的市场规模、
市场占有率、销售量等来制定来年的销售指标。
本节包括以下内容:
a) 预测模型的类型概述
b) 如何选择合适的预测模型
c) 预测的案例演练
i. 如何预测公司明年、后年的营业收入
ii. 如何预测新年度生产成本
iii. 如何预测报纸的订阅量
d) 月度和季度数据的时间序列预测,例如
i. 销售是否收到季节的影响
ii. 如何计算各个季度的预测值
第二天下午
8. 商业预测技术
(二)多元回归分析
a) 如何分析多个因素对目标值的影响程度,例如
i. 不同广告媒体在促销产品时的有效性
ii. 价格和促销费用对销售量的影响公式
b) 多元回归在营销决策的应用案例:
如何制定新市场的销售目标及发展代理商数据
9. 动态分析技术
动态分析指的是通过为分析过程提供交互性,动态调整影响因子,直观的了解每个因子的影响程度。
本节包括以下内容:
a) 动态分析的技术基础:
窗体控件
b) 动态分析案例:
建立利润敏感性分析模型进行本量利分析
10. 规划求解工具
规划求解工具简化了边际成本分析的过程,可应用于生产规划和营销方案设计。
a) 规划求解工具的使用方法
b) 案例:
使用规划求解工具进行生产方案规划
11. 回顾、总结、答疑
讲师简介
MR.陈:
计算机专业硕士、MBA、IPMP项目管理协会会员、经济分析师、国际职业培训师协会认证讲师、现任某大型跨国公司运营总监,曾负责实施集团信息化包括ERP和信息平台建立、流程再造建设;历任项目经理,技术总监,副总经理等职务、熟悉整公司营运管理,财务管理、信息化管理、人事行政管理工作,对数据挖掘和数据统计分析有深入的研究。
陈老师擅长课程《实用企业数据分析和统计技术培训》、《EXCEL与PPT在管理和经营决策中科学应用》、《POWERPOINT高级报告制作课程》、《成功的项目管理实战》
陈老师在计算机软件辅助企业管理方面有突出的优势,Excel和PPT课程除了教授学生软件的操作方法,还讲述不同类型报表的制作重点、构图方式、色彩搭配,从制作专业报表的角度提高学员的专业化、职业化水平,助力学员职业生涯的发展。
陈老师也是少数具有开发实力的资深讲师之一,自主开发的Excel图表美化工具收到学员的广泛欢迎。
陈老师授课风格:
授课采用互动性双向交流方式,案例讨论、角色扮演、管理评估等皆能切合主题,以实例个案为骨干,辅以深厚学术理论基础;在教会学员如何正确使用管理工具的同时,注重传授给学员如何创建一种全新理念的管理平台,使其能够在这个平台上自由发挥和创新。
**已培训客户:
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