통계는 몇 단계로 나옵니까?

품질 관리 7 대 수법은 흔히 사용되는 통계 관리 방법으로 초급 통계 관리 방법이라고도 합니다. 여기에는 주로 관리도, 인과도, 관련도, 파레토 차트, 통계분석표, 데이터 계층화법, 분산도 등 이른바 QC7 도구가 포함됩니다. 이러한 도구를 사용하면 자주 변경되는 생산 과정에서 제품 품질과 관련된 다양한 데이터를 체계적으로 수집하고 통계 방법을 사용하여 데이터를 정리, 처리 및 분석하여 다양한 < P > 차트를 그려 품질 변화의 법칙을 찾아내고 품질 관리를 실현할 수 있습니다. 일본의 유명한 품질 관리 전문가인 석천형은 기업 내 품질 관리 문제의 95% 가 기업 안팎의 전체 인원이 QC7 도구를 활용해 해결할 수 있다고 말했다. 총체적 품질 관리의 시행은 기업 각급, 각 부서 인원의 이러한 도구에 대한 숙달과 유연한 적용과 불가분의 관계에 있다.

1, 통계분석표 < P > 통계분석표는 통계표를 이용하여 데이터를 정리하고 초보적으로 분석하는 도구로, 형식은 다양할 수 있는데, 이 방법은 비교적 간단하지만 실용적이다.

2, 데이터 계층화법 < P > 데이터 계층화법은 특성이 동일하며 비교 분석을 위해 동일한 조건에서 수집된 데이터를 함께 요약합니다. 실제 생산에서는 품질 변동에 영향을 미치는 요인이 많기 때문에 이런 곤궁을 구별하지 않으면 변화의 법칙을 도출하기 어렵다. 데이터 계층화는 실제 상황에 따라 여러 가지 방법으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 각기 다른 시간, 작업교대에 따라 계층화하고, 사용 설비의 종류에 따라 계층화하고, 원자재의 공급 시간, 원자재 성분에 따라 계층화하고, 검사 수단, 사용 조건에 따라 계층화하고, 결함 항목에 따라 계층화하는 등. 데이터 계층화는 위에서 설명한 통계 분석 테이블과 함께 자주 사용됩니다. < P > 데이터 계층화법의 응용은 주로 시스템 개념이다. 즉, 상당히 복잡한 자료를 처리하려면 이 자료들을 체계적으로 분류하고 분류하는 방법을 알아야 한다는 것이다. < P > 과학관리는 과거 경험에 의한 시각적 판단의 관리 부족을 관리 기법으로 보완한다는 점을 강조한다. 이 관리 기법은 올바른 이념을 세우는 것 외에 데이터 운용이 더 필요하다. 그래야 작업 분석과 정확한 조치를 취할 수 있다. < P > 원시 데이터를 구축하고 원하는 목적에 따라 집계하는 방법도 많은 품질 관리 기법의 가장 기본적인 작업입니다. < P > 예를 들어 우리나라 항공시장은 최근 몇 년 동안 개방에 따라 경쟁이 치열해졌고, 항공사들은 시장을 쟁취하기 위해 각종 조치를 강화하는 것 외에도 서비스 품질 방면에 힘쓰고 있다. 우리는 또한 비행기에서 고객 만족도 조사를 자주 볼 수 있다. 이 조사는 질문서를 통해 진행됐다. 질문서의 설계는 일반적으로 지면의 서비스 품질과 항공기의 서비스 품질로 나뉜다. 지면은 또 예매, 대기로 나뉜다. 항공기는 또 항공복 태도, 음식, 위생 등으로 나뉜다. 이러한 조사를 통해 이 자료들을 모아서 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 곳을 얻을 수 있다.

3, 파레토 차트 (플라톤) < P > 파레토는 플라톤이라고도 불리는데, 이 그림의 발명가인 19 세기 이탈리아 경제학자 플라톤의 이름을 따서 붙여졌다. 플라톤은 처음으로 파레토 차트를 이용해 사회적 부의 분포를 분석한 결과, 당시 이탈리아의 부의 8% 가 2% 의 인력에 집중되었다는 것을 알게 되었고, 나중에 많은 경우에 이 법칙에 복종한다는 것을 알게 되자 파레토의 법칙이라고 불렀다. 나중에 미국 품질 관리 전문가인 주란 박사는 플라톤의 통계도를 이용하여 품질 관리를 위해 확장했다. 파레토 차트는 품질에 영향을 미치는 주요 요인을 분석하고 찾는 도구로, 이중 직각 좌표도, 왼쪽 세로좌표는 빈도 수 (예: 항목 수 금액 등), 오른쪽 세로좌표는 빈도 (예: 백분율) 를 나타냅니다. 분할선은 누적 빈도를 나타내고 가로좌표는 품질에 영향을 미치는 다양한 요소를 나타내며 영향 정도 크기 (즉, 발생 빈도 수) 에 따라 왼쪽에서 오른쪽으로 정렬됩니다. 파레토 차트에 대한 관찰 분석을 통해 품질에 영향을 미치는 주요 요인을 파악할 수 있습니다. 이 방법은 실제로 품질 관리뿐만 아니라 재고 관리와 같은 다른 많은 관리 작업에서도 유용합니다. < P > 품질 관리 과정에서 해결해야 할 문제가 많지만 어디서부터 시작해야 할지 모르는 경우가 많지만, 사실 대부분의 문제는 영향력이 큰 몇 가지 원인을 찾아내 처리하고 통제하면 문제의 8% 이상을 해결할 수 있다. 플라톤은 귀환한 데이터를 근거로 불량원인, 불량상황이 발생하는 현상을 체계적으로 분류해 각 항목별 데이터 (예: 불량률, 손실금액) 와 차지하는 비율을 계산하고 크기 순서에 따라 배열한 뒤 누적된 값의 그래프를 계산한다. < P > 공장이나 사무실에서 비효율적, 결손, 제품 불량 등의 손실을 그 원인별 또는 현상별, 손실액으로 환산할 수 있는 항목의 8% 이상을 추궁하는 것이 이른바 플라톤 분석이다. < P > 플라톤의 사용은 층별법의 항목별 (현상별) 을 전제로 순위에 따라 조정된 통계표를 그려야 플라톤을 만들 수 있다.

플라톤 분석 단계;

(1) 처분할 일은 상황 (현상) 또는 사유로 등급을 매긴다.

(2) 세로 축은 부품 수를 나타낼 수 있지만 금액으로 비교적 강하게 나타내는 것이 좋습니다.

(3) 자료 수집 기간, 언제, 언제, 언제, 언제, 언제, 언제, 언제, 언제, 언제, 언제, 언제, 언제, 언제, 언제

(4) 각 항목은 합반크기에 따라 왼쪽에서 오른쪽으로 수평축에 배열됩니다.

(5) 히스토그램을 그립니다.

(6) 누적 곡선을 연결합니다. < P > 플라톤법 (중점 통제법) 은 우리가 모든 것을 다 할 수 없는 상황에서 중요한 일, 중요한 일, 중요한 일, 그리고 이러한 중요한 일들은 직감으로 판단한 것이 아니라, 데이터 근거가 있는 것으로, 도형으로 표현을 강화한다. 즉, 층별법은 통계의 기초를 제공하며, 플라톤의 법칙은 우리가 중요한 일을 잡는 데 도움이 된다.

4, 인과 분석 차트

인과 분석 차트는 결과를 특성으로 하고, 사유를 요소로 사용하며, 이들 사이에 화살표 연결을 사용하여 인과 관계를 나타냅니다. 인과분석도는 직원의 머리를 충분히 동원하고, 원인을 조사하고, 브레인스토밍하는 좋은 방법이며, 작업팀에서 품질을 구현하는 민주관리에 특히 적합하다. 어떤 품질 문제가 발생하여 원인을 파악하지 못했을 때, 문제에 대해 가능한 원인을 찾아 모든 사람이 자유롭게 이야기할 수 있도록 모든 가능한 원인을 열거할 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 템페스트, 품질명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 품질명언) < P > 인과분석도라는 것은 어떤 결과를 초래할 수 있는 여러 가지 원인으로, 결과 (특성) 와 원인 (요소) 간의 관계를 체계적으로 나타낸 것이다. 그 모양은 어골과 비슷하며, 일명 어골도라고도 한다. < P > 어떤 결과의 형성은 반드시 원인이 있을 것이니, 도해법을 이용하여 그 원인을 찾아내려고 노력해야 한다. 먼저 이 개념을 제시한 것은 일본의 품질관리 권위 석천신 박사이기 때문에 특성원인도를 [석천도] 라고도 합니다. 인과분석도는 일반적인 관리 및 업무 개선의 다양한 단계, 특히 의식을 확립하는 초기에 문제의 원인을 명료하게 만들어 문제를 해결하는 단계를 설계할 수 있다.

(1) 결과 분석도는

단계 1: 관련자 수집을 사용합니다.

이 문제와 관련된 경험 많은 인원을 소집하면 4 ~ 1 명이 가장 좋다. < P > 2 단계: 큰 백지 한 장을 걸어 2 ~ 3 개의 색펜을 준비한다. < P > 3 단계: 집합 인원이 문제의 원인에 대해 발언하고, 발언 내용은 그림에 기재되며, 중도에 비판하거나 질문해서는 안 된다. (브레인스토밍 방법) < P > 단계 4: 약 1 시간, 수집 2 ~ 3 가지 원인은 끝날 수 있다. < P > 5 단계: 수집된 이유 중 어떤 것이 가장 큰 영향을 미치는지, 다시 큰 교대로 발언하고, 여러 사람의 협의를 거쳐 큰 영향을 미치는 것으로 간주한다. < P > 6 단계: 5 단계와 마찬가지로, 이미 동그라미 위에 있는 빨간색 원의 경우 가장 중요하다고 생각되면 두 바퀴, 세 바퀴를 더 돌릴 수 있습니다. < P > 단계 7: 원인 다이어그램을 다시 그립니다. 원이 제거되지 않으면 회전 수가 많을수록 우선 순위가 부여됩니다. < P > 인과분석도는 중요한 원인을 파악하는 도구를 제공하므로 참가자들은 이 일에 경험이 있는 사람을 포함해야 진효가 쉬워진다.

(2) 인과 분석도와 플라톤의 사용 < P > 플라톤을 건립하려면 먼저 계층별로 요구목적에 대한 통계표를 만들어야 한다. 플라톤을 건립하는 목적은 전반적으로 큰 영향을 미치는 중요한 소수의 프로젝트를 파악하는 데 있다. 특성 원인 맵을 재사용하여 이들 항목의 형성 원인에 대해 논의하고 개선 대책을 강구하다. 따라서 인과 분석도는 단독으로 사용하거나 플라톤에 연결하여 사용할 수 있습니다.

(3) 인과분석도

가 문제의 형성 원인을 철저히 분석해야 근본적으로 문제를 해결할 수 있다. 문제의 주요 원인을 파악한 후, 실험 설계 방법으로 실험 분석을 하고, 구체적인 실험 방법을 제시하고, 최적의 작업 방법을 찾아내면, 문제가 완전히 해결될 수 있을 것이다. 이것은 문제를 해결하는 것이고, 더욱 예방 문제이다. < P > 누구나 어떤 기업이든 자신이 추구하는 목표를 가지고 있지만, 목표를 추구하는 과정에서 항상 많은 유형적이고 보이지 않는 장애물이 있는데, 이러한 장애물은 무엇이고, 이러한 장애물이 어떻게 형성되는지, 이러한 장애물이 어떻게 해결되는지 등이 원인 분석법의 주요 개념이다. < P > 관리 업무 범위 내에서 추구하는 목표를 구체적으로 요약하면 프로젝트별로 많지 않다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 추구하는 각 항목에 대해 목적을 달성하는 데 영향을 줄 수 있는 주요 원인과 부차적인 원인이 있는데, 이러한 원인은 바로 네가 일을 달성하는 것을 방해하는 변수이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 노력명언)

이 (가) 추구하는 프로젝트를 하나하나 열거하고 각 프로젝트에 영향을 미치는 주요 및 부차적인 원인도 정리하고 인과분석도를 사용하여 이러한 이유에 대해 계획적으로 강화하면 관리 업무가 더욱 수월해질 것입니다. < P > 마찬가지로, 이러한 원인 분석 차트를 통해 문제가 발생하더라도 문제 해결 과정에서 더 빠르고 신뢰할 수 있습니다. 히스토그램이라고도 하는

5, 히스토그램 < P > 히스토그램은 데이터 변경 상황을 나타내는 주요 도구입니다. 히스토그램을 사용하면 무질서한 자료를 규칙성을 분석하고, 제품 품질 특성의 분포 상태를 보다 직관적으로 볼 수 있으며, 데이터 센터 값이나 분포 상황을 한눈에 파악할 수 있어 전체적인 품질 분포를 쉽게 판단할 수 있습니다. 히스토그램을 만들 때는 먼저 데이터를 그룹화하는 통계학적 개념이 관련되어 있기 때문에 어떻게 합리적으로 그룹화할 수 있는가가 중요한 문제다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 히스토그램, 히스토그램명언) 그룹화는 일반적으로 그룹 간격이 같은 원칙에 따라 수행되는 두 개의 주요 숫자는 그룹 수와 그룹 간격입니다.

6, 산포 그래프 < P > 산포 그래프는 관련 그래프라고도 하며, 서로 관련될 수 있는 두 개의 변수 데이터를 점으로 좌표 그래프에 그려 쌍을 이루는 데이터 사이에 연관성이 있는지 여부를 나타냅니다. 이러한 쌍의 데이터는 특성의 원인, 특성, 원인, 원인 간의 관계일 수 있습니다. 관찰 분석을 통해 두 변수 간의 상관 관계를 판단하다. 이러한 문제는 열처리 시 급냉 온도와 가공소재 경도 사이의 관계, 재질에서 특정 원소의 함량과 재질 강도의 관계 등 실제 생산에서도 흔히 볼 수 있습니다. 이러한 관계는 존재하지만 정확한 공식이나 함수 관계로 표현하기가 어렵습니다. 이 경우 관련 그래프로 분석하는 것이 편리합니다. 한 쌍의 변수 X 와 y,x 는 어떤 영향 요인을 나타내고, Y 는 어떤 질량 특성 값을 나타내고, 실험이나 수집한 X 와 Y 의 데이터를 통해 좌표도에서 점으로 나타낼 수 있으며, 점의 분포 특성에 따라 X 와 Y 의 관련 상황을 판단할 수 있다. < P > 우리의 생활과 업무에서는 많은 현상과 원인, 어떤 것은 규칙적인 관계이고, 어떤 것은 불규칙적인 관계이다. 우리가 그것을 이해하려면, 분산도 통계 수법을 이용하여 그것들 사이의 상관관계를 판단할 수 있다.

7, 관리 차트

관리 차트를 관리 차트라고도 합니다. 미국 벨전화실험소의 휴하트 박사가 1924 년 규제도를 처음 제시한 이후 규제도는 과학관리의 중요한 도구가 되었으며, 특히 품질관리 방면에서 없어서는 안 될 관리 도구가 되었다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 품질관리, 품질관리, 품질관리, 품질관리, 품질관리, 품질관리, 품질관리, 품질관리) 품질 변동의 원인이 우연인지 시스템인지 구별하기 위한 통제 경계가 있는 다이어그램으로, 시스템 원인에 대한 정보를 제공하여 생산 프로세스가 통제되고 있는지 여부를 판단할 수 있습니다. 관리도는 용도에 따라 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 하나는 분석용 관리도입니다. 관리도를 사용하여 생산 과정에서 질량 특성 값의 변화를 분석하고 공정이 안정적으로 제어되는지 확인합니다. 또 다른 범주는 관리용 관리도인데, 주로 생산과정에 이상이 있는지 여부를 찾아내 불합격품 발생을 방지하는 데 쓰인다. < P > 통계 관리 방법은 품질 관리를 위한 효과적인 도구이지만 응용 프로그램에서 다음과 같은 몇 가지 문제점을 주의해야 합니다. 그렇지 않으면 적절한 효과를 얻을 수 없습니다. 이러한 문제는 주로 다음과 같습니다. 1) 데이터가 잘못되었습니다. 데이터 오류는 두 가지 원인으로 인해 발생할 수 있습니다. 하나는 인위적으로 잘못된 데이터를 사용하는 것이고, 다른 하나는 통계 방법을 제대로 파악하지 못했기 때문입니다. 2) 데이터 수집 방법이 잘못되었습니다. 샘플링 방법 자체가 잘못되면 후속 분석 방법이 아무리 정확해도 소용이 없다. 3) 데이터 기록, 잘못된 복사; 4) 이상값 처리. 일반적으로 프로덕션 프로세스에서 얻은 데이터에는 항상 비정상적인 값이 포함되어 있어 분석 결과가 잘못될 수 있습니다. < P > 위의 요약은 7 가지 일반적인 초급 통계 품질 관리 7 가지 수법, 즉' QC 7 도구' 를 소개하는데, 이 방법들은 품질 관리의' 사실과 데이터를 바탕으로 판단과 관리' 의 특징을 집중적으로 반영하고 있다. 마지막으로, 이러한 방법들이 모두 간단해 보이지만 실제 업무에서 정확하고 유연하게 적용할 수 있는 것은 결코 쉬운 일이 아니라는 점도 유의해야 한다.