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QC统计手法概述
品质管制乃依据消费者之需求为导向掌握消费者及其所要求利用品管之技术促使产品价廉物美、安全无虞、准时交货的具体实现
「凡事讲求数据」是现实的工作中耳熟能详的一句话
数据最主要的基本观念乃是：
数据=事实
解决问题的第一个步骤即是根据事实判断后再採取行动
统计是採取「根据数据与事实发言」的管理方法除了客观判断事实外亦应具有相当合理的说服力而在QC活动中所採取的统计手法均极为简易即一班所谓的「QC七大手法」
查检表分析(CheckList)
层别法分析(Stratification)
散佈图分析(ScatterDiagram)
直方图分析(Histogram)
管制图分析(ControlChart)
※柏拉图分析(ParetoDiagram)
※特性要因图分析(CharacteristicDiagram)
查检表是使用简单亦于了解的标准化表格或图形作业时仅需填入规定之检查记号再加以统计汇整其数据即可提供量化分析或比对检查用
散佈图的功用是能大概掌握原因与结果之间是否有相关及相关程度如何
直方图为容易看出计量值的数据分配情形(如成绩、翘课人数、翘课次数)利用这些情报来掌握问题点以进行改善对策
管制图的主要定义是「一种以实际产品特性与依过去经验所研判之制程能力的管制界限比较而以时间顺序用图形表示者」
柏拉图是根据所搜集的数据按原因、状况加以整理、分类藉以寻求佔最大比率之原因、状况按其大小顺序排列再加上累积值的图形
一般而言前三项不良项目往往累计影响度达70%~80%；如能针对前三项做改善便可得到70%以上的成效
柏拉图是管理改善之手段而非目的；因此对于改善重点已清楚者则无必要再浪费时间作柏拉图分析
特性要因图就是将造成某项结果的诸多原因以有系统的方式来表达结果与原因之间的关系其主要目的在阐明因果关系亦称「因果图」因其形状与鱼骨相似故又常被称为「鱼骨图」
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