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qc七大手法6249554-全文預覽

2025-03-01 17:41 上一頁面

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【正文】 方式,委託有關人員收集欲實施層別法的項目資料。 至少兩跟中骨機臺發(fā)生刮、碰、撞傷人服裝不合規(guī)定動作不正確未依 SOP作業(yè)新人動作不熟練SOP寫錯看不懂 SOP沒有逞處措施中骨小骨By TP Plant Ziv Hsia豐田原則與像話原則豐田原則與像話原則 ……173。 你的魚骨是 要因 、現象還是舉例 ?你問的是 Why or What?173。By TP Plant Ziv HsiaBy TP Plant Ziv Hsia特性特性 Characteristic●何謂特性 ? 特性是指工作的結果.或是工程產生的結果。 ASUSTek SPC 線上管制系統 cChart ?explain the key item in this example…173。173。 標準差與全距的 R關係為何 ? (標準差近似於全距 )173。 為何要除以 (n1)而非 (n)? (樣本 +不偏 )173。 母體 變異數可以互相比較嗎 ? (只要母體相同 … 例如 … )到中心點的距離將距離平均 (N=母體總個數 )母體平均值By TP Plant Ziv Hsia樣本變異數與樣本標準差173。 非機遇原因 :可避免、人為、可控制之原因By TP Plant Ziv Hsia管制圖觀念 –進階篇173。 Example?骰子、全校數學成績 173。By TP Plant Ziv Hsia管制圖 ??管制圖範例 Chart異常點OutofControl(歷史資料 )平均值管制上限 (UCL): +3?管制下限 (LCL): 3?樣本平均值中心線 (CL):By TP Plant Ziv Hsia管制圖觀念 –基本篇173。 各點資料標籤是否清晰173。 圖表名稱是否有意義173。 計算每一項目的數據佔累積總和的 百分比率 。 一組好的數據資料必須要掌握 正確的事實 ,在規(guī)定的期間內去蒐集資料,而這些資料有賴於平時之記錄與匯整。4. 可以預測減少某一項目,就能期待整體獲得多少效果。精神篇 …柏拉圖的基本觀念是 : 以有限的人力和時間,有效的解決問題。 : 異常值多半因為作業(yè)失誤、測量失誤、轉記失誤等而發(fā)生的,在製作 散佈圖時,這些 異常值常會偏離其它值甚多 ,很容易察覺出來。散佈圖的秘密散佈圖的秘密 … (1/2)XYXYXYBy TP Plant Ziv Hsia檢討異常值 此外,要瀏覽散佈圖整體,檢視是否有 異常值 存在。步驟 3: 把數據點到座標上。 By TP Plant Ziv Hsia散佈圖實例槓龜只能怪自己 …By TP Plant Ziv Hsia散佈圖的製作散佈圖之製作步驟 :步驟 1: 先調查兩組數據是否有關係 , 將所選擇的「要因」定為 X軸,相對的 「特性」定為 Y軸。解析 :當把規(guī)格以下之數據,完全剔除時,就會出現此種情形。3. 數據離散程度的大小。 : 為了要報告,需取得記錄,如推移圖、直方圖By TP Plant Ziv Hsia查檢表的種類1. (事前 …) 點檢用查檢表 : 點檢用查檢表是為了要確認作業(yè)實施、機械設備的實施情形、 預防 發(fā) 生不良或事故、確保安全時使用。 數據分類1).定性數據 (布的質感 /酒的香醇 ) 2).定量數據 (計數 :良品數、缺點數 ) (計量 :重量、時間、長度 ...)173。 干係今ㄟ ! 怎麼全臺灣的人都中獎了只有我槓龜。 戴明博士 (W. Edwards Deming)稱之為 『 努力挖掘自已的墳墓 』 。1950年代由日本首先提倡,並於 1980年代發(fā)揚光大至全世界173。Quality Control 七大手法 = 品管七大手法173。 這時在錯誤方向下 , 越努力的人 , 所造成的損失越大 。 你曾經有長官交付任務卻考不清楚方向的迷惘嗎?(柏拉圖 ) (特性要因圖 )173。垃圾進,垃圾出 …..173。 : 問題已經發(fā)生要加以調查,或主題調查、不良原因調查, 發(fā)現改善點的點檢。 透過數據的量測 (長度、重量、時間、溫度、硬度 …… 等,經由量測所得到的數據 ) 及 直方圖的整理,我們可以得到數據的幾種特徵 :1. 數據的分佈形態(tài) (分配狀態(tài) )2. 數據的中心位置。解析 :理論上說,可能是因為規(guī)格 … 等因素,而限制了下限值,當某 一數據以下數值不被採用時,或是避免全距不出現負值時偏歪分配:單邊規(guī)格、資訊隱藏規(guī)格下限By TP Plant Ziv Hsia左絕壁型 (右絕壁型 )說明 :直方圖之平均值位在極左方,次數在左半部急高,而右半部急落。散佈圖通常是用來研究兩變數間之 相關聯性 (正相關、負相關、或無相關 ) 。 3. 無相關 : 兩個特性值互相不受對方影響時,散佈圖幾乎似圓
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