【正文】 ?矩陣圖（ Matrix Diagram） ?作為問題的項(xiàng)目中，找出可能有相互關(guān)聯(lián)的成對(duì)的要素，用 矩陣形式表示有無聯(lián)系，并從中得到解決問題的方法 ?種類 ?L型 最基本的一對(duì)對(duì)象按行列配置 ?T型 三要素分為兩組，各配置于行列 ?X型 四要素分為四組，各配置于行列 ?Y型 三要素間的關(guān)系分為三對(duì)，在各行列中立體配置 ? C型 三要素間的關(guān)系以六面體形式表示 67 ?親和圖（ Affinity Diagram） ? KJ法 A形圖解 ? 對(duì)未知，未經(jīng)驗(yàn)的問題的混亂狀態(tài)中用語言資料寫出事實(shí)，意見，構(gòu)思等并依據(jù)它們的親和性綜合整理掌握問題本質(zhì)，解決問題及引導(dǎo)用新思路的方法 選擇主題 收集語言資料 直接觀察，面談，文件調(diào)查，個(gè)人事故 語言資料卡片化 收集的語言資料按照內(nèi)容制作獨(dú)立的最小意義的文章 收集卡片 制作卡片一一讀取后，按親和性，類似性分類 作標(biāo)簽卡型 找出能夠代表整理卡片整體性質(zhì)的簡單的詞匯，做標(biāo)簽卡 圖解 把相互位置展開圖解使容易看懂 口頭發(fā)表 把圖解的內(nèi)容編成一定邏輯 做報(bào)告 把故事寫出來 68 ?PDPC（ Process Decision Program Chart，過程決定計(jì)劃圖） ?為了對(duì)應(yīng)新產(chǎn)品開發(fā)或新技術(shù)開發(fā)，產(chǎn)品責(zé)任問題的預(yù)防或投訴，對(duì)事態(tài)的進(jìn)展預(yù)測(cè)能夠想到的所有結(jié)果，并對(duì)此拿出每一項(xiàng)都能帶來理想結(jié)果的對(duì)應(yīng)方案，把過程決定引導(dǎo)正確方向的方法 69 ?矢量圖（ Arrow Diagram) ? 推進(jìn)工程項(xiàng)目時(shí)對(duì)必要的各項(xiàng)作業(yè)按其從屬關(guān)系用網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)的矢量圖 ? 為了制定最佳的計(jì)劃，有效地進(jìn)行進(jìn)度而作成的 ?PERT（ Program Evaluation and Review Technique） ,CPM(Critical Path Methiod) 節(jié)點(diǎn)：作業(yè)的始點(diǎn)和終點(diǎn)與其它作業(yè)產(chǎn)生的節(jié)點(diǎn) (Event,Node) 作業(yè)：需要時(shí)間的要素（ Job,Activity） Dummy:只表示作業(yè)的相互關(guān)系，不需要時(shí)間的要素（ Dummy） 節(jié)點(diǎn)號(hào)：節(jié)點(diǎn)內(nèi)記入的數(shù)字，用于顯示各作業(yè)及各作業(yè)的順序關(guān)系 （ Event Number,Node Number） 1 3 2 70 ?矩陣數(shù)據(jù)分析圖 (MatrixData Analysis） ? 使要素間的關(guān)聯(lián)性容易理解，簡略化的整理方法 ? 使用新 QC7種工具中唯一數(shù)值據(jù)分析法，統(tǒng)計(jì)學(xué)的多變量分析法，主成分分析法的特性（ Principle Component Analysis） 各種產(chǎn)品用途和要求質(zhì)量項(xiàng)目數(shù)據(jù) ? SPC ? 統(tǒng)計(jì)性工程管理（ Statistical Process Control） ? S：得到統(tǒng)計(jì)性資料和分析技法的幫助 ? P：掌握質(zhì)量規(guī)格和工程的能力形態(tài) ? C：產(chǎn)品的生產(chǎn)向我們所希望的狀態(tài)發(fā)展的現(xiàn)場(chǎng)管理方法 ? 統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) ?Data ? 計(jì)量值： 長度，重量，溫度，純度，強(qiáng)度，體積， … ? 計(jì)數(shù)值： 缺點(diǎn)數(shù)，不良數(shù)， … ?Sampling 母 集 團(tuán)（ N） ?正規(guī)分布 母集團(tuán)（ N） Sample(n) 平均 μ x 分散 σ2 標(biāo)準(zhǔn)偏差 σ n1 n1 n1 ? ? ? σ μ V? 統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) ? 公式 內(nèi)容 公式 X 平均值 R 范圍（ Range) S 平方（ Sum of Sqaure） V 標(biāo)本標(biāo)準(zhǔn)偏差（ Sample .） ? 統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) ?3σ？ % PPM* 1σ 317300 2σ 45500 3σ 2700 4σ 63 5σ 6σ % % % 3σ 2σ s m s 2s 3σ *PPM(Pars Per Million） 表示百萬個(gè)當(dāng)中發(fā)生不良的個(gè)數(shù)的單位 例） 1PPM→ 百萬個(gè)中 1個(gè)不良 2700 PPM→ 百萬個(gè)中 2700個(gè)不良 →1 萬個(gè)中 27個(gè)不良 → 百萬個(gè)中 → 十億個(gè)中 2個(gè)不良 ? 工程能力 ?工程能力分析 ? 測(cè)定生產(chǎn)工程的質(zhì)量變動(dòng)程度與規(guī)格相比較，減少變動(dòng)使用多種統(tǒng)計(jì)性方法 ?工程能力 (Process Capability） ? 反應(yīng)生產(chǎn)工程能在多大程度上生產(chǎn)均一產(chǎn)品的能力 ? 使用一般性 6σ（ 3σ~3σ）的尺度（ %） ?工程能力指數(shù)（ Process Capability Index） ? 工程處于安定狀態(tài)時(shí)，評(píng)價(jià)生產(chǎn)的產(chǎn)品能否滿足規(guī)格的尺度 ?Cp,Cpk ? 工程能力 ? Cp ?規(guī)格內(nèi)的工程的分布沒有偏離時(shí)的工程能力測(cè)試方法 ?與其中心位置無關(guān)只顯示工程分布（ 6σ）與規(guī)格間關(guān)系時(shí) 假設(shè)工程呈 正態(tài)分布時(shí) SL SU X Cp= SUSL 6σ ? 工程能力 ?Cpk ?測(cè)定規(guī)格工程內(nèi)分布有偏差情況的工程能力的方法 平均值向左偏時(shí) 平均值向右偏時(shí) SL SU 發(fā)生很多超出 規(guī)格的不良 發(fā)生很多超出 規(guī)格的不良 Cpk=(1k)Cp K= MX T/2 T:規(guī)格的公差 M：規(guī)格的中心 M T X ? 工程能力 ?Cp 和 Cpk ?幾乎所有的 Data都有偏離時(shí)情況，因此進(jìn)行工程管理時(shí)必順計(jì)算 Cp和 Cpk ? 工程能力 ? 工程能力 ? 管理界限與工程能力 ? 工程能力 ? 評(píng)價(jià)工程能力指數(shù)的方法 ? 工程能力 ? 6σ工程控制 傳統(tǒng)的 3σ管理法不能保證 工程的質(zhì)量，允許的不良率 太多不能控制 +3σ +6σ 1個(gè)工程 2， 700PPM 100個(gè)工程 236,900PPM 1000個(gè)工程 937,000PPM 2PPM 各工程的允許不良率 ? 管理圖 ?管理圖 質(zhì)量的變動(dòng)情況用圖表畫出來 ?目的 ?工程維持到管理狀態(tài) ?工程式中發(fā)生異常因素時(shí)，盡可能快點(diǎn)發(fā)現(xiàn)采取措施，事先抑制不良產(chǎn)品的發(fā)生 ?效果 ?用于推算工程情報(bào)（平均，分布，不良率等）或決定工程能力 ?為了工程改進(jìn)提供有用的情報(bào) ? 管理圖 6）計(jì)算管理邊界 7）畫管理線 中心線（直線），邊界線（曲線） 8）打點(diǎn) X值打點(diǎn)，并把這些點(diǎn)連起來 R值打點(diǎn)，并把這些點(diǎn)連起來 ? 管理圖 管理圖的解析方法（參考下一張圖） ? 脫離管理 ? 點(diǎn)在管理界限上或點(diǎn)超出界限時(shí) ? 按現(xiàn)狀存在一些異常原因，調(diào)查其原因采取措施不讓 ? 7個(gè)以上的 Run ? 中心線的側(cè)連續(xù) 7個(gè)以上點(diǎn)時(shí) ? 從工程平均或分布有些變化找出原因時(shí)，得到技術(shù)上有用的情報(bào) ? 臨界點(diǎn) ? 點(diǎn)包含在管理限界中并連續(xù)的 3個(gè)點(diǎn)中 2點(diǎn)在 2σ和 3σ中時(shí) ?工程的分布在增加，有一些異常需要采取措施 … ? 傾向和周期頻率 ? 點(diǎn)總停留在上部或下部時(shí)或有周期性變化 ? 工程中有類似的傾向或周期性變化，把這些找出來會(huì)得到工程管理上有益的情報(bào) ? 穩(wěn)定狀態(tài)（控制狀態(tài)） ? 連續(xù)的 25點(diǎn)中沒有上述的異常狀態(tài)時(shí) ? 管理圖