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QC之路它的机遇与挑战

目录

QC之路

——它的机遇与挑战

写在前面

前言

译者序

第一章QC为什么和怎样工作

1.1 越好越便宜

1.2 质量的意义

1.3 一个统计问题

1.4 问题产生于不一致

1.5 怎样剔除不一致

1.6 开始之路

第二章实验与层次化

2.1 两个原理

2.2 射箭术

2.3 怎样去做,不是为什么去做

2.4 数据组织

2.5 与错误作斗争

2.6 电视调谐器的故事

第三章精神与运动

3.1 全面质量管理(TQC)

3.2 三个问题

3.3 QC小组的诞生

3.4 挑战的感觉

3.5 用以改进的工具

第四章质量控制的工具

4.1 质量控制的工具

4.2 图表和控制曲线

4.3 公平原则

4.4 大数法则

4.5 随机原理

4.6 有用的答案

4.7 怎样收集有用的数据

4.8 快餐店

第五章来自最高领导层发动

5.1 最高领导层的发动

5.2 组织QC小组

5.3 公司的支持

5.4 怎样全面开始

5.5 奇妙的魅力

 

写在前面

  很多朋友一直在问我,说你每天工作那么长时间有什么意思,而且又不是为自己工作。

我很迷茫。

每次听到这样的问题就觉得浑身很不舒服。

其实,工作着是快乐的,如果你能在工作中找到乐趣,那么你会发现没有什么可以和它相比。

我也总认为,那些为企业生存、发展、进步而忘我工作的企业家——尤其是卓有成效的大中型国有企业的企业家——是非常幸福的。

因为他们的付出为中国企业的逐步成长打下了坚实的基础。

回想一下,当资本主义经济在二十世纪六七十年代高速发展的时候,我们的企业、企业家在干些什么。

而最近二十年来,中国的企业、企业家又做了些什么,这是有目共睹的。

我很庆幸,目前我所服务的企业至少在其经营的领域里是世界一流的,我们不但在中国,而且在竞争激烈的世界市场也拥有了自己的份额,作为一个中国人,还有什么比这更值得骄傲的呢!

  我不认为一个人有多大的力量,我始终相信集体的力量。

正是由于有一群有知识、有能力,又愿意埋头苦干的人在一起,才创造了中国企业的一个又一个奇迹。

其实,中国的发展奇迹何尝不是如此呢?

  将《QC之路》电子版推出,是希望更多的同行学习多一点知识,将自己的本职工作做好,以自己的努力为中华的富强而添砖加瓦。

  1999年12月06日星期一10:

23:

28+0800

前言

  这本书介绍了质量控制的方法及其实践,它首次发表在PHPIntersect科学杂志1986年12月刊物上。

  这本书原文是日文版《QC展望》,由一位日本质量控制专家HajimeKaratsu(PHP学院,1982年)发表。

它描述了质量控制在日本的广泛普及以及它在工作中的实际应用和结果。

我们相信这本书的见解能提供给任何不同文化背景的人们,以便于他们应用在日常工作、业务和工业领域内。

  PHP学院由KonsukeMatsushita(松下幸之助)在1946年创建,松下先生也是日本松下电子工业有限公司的创建者。

PHP学院致力于加深人与人之间的理解,促进学术研究与公共事业的相互沟通,以发展一个真正和平、幸福和繁荣的社会。

译者序

  1991年,我在与日本人合作生产期间,得到了日本朋友的大力帮助,我也向他们学到了不少关于质量控制方面的知识。

对于日本人在工作中不断改进的方法和精神,我也深感敬佩。

期间,一位日本朋友赠给我一本英文书,这就是《QC之路》。

希望我能将其中的内容讲解给我们工厂的全体员工,并且希望我们能够将其中的一些内容应用到我们实际工作中去。

结果我们做到了。

在此期间,我也陆续将其中的部分内容翻译成中文,加以编辑,做为我们在工厂管理中的教材。

本书编译完成后,我也陆续给一些企业管理者讲过几次课,反应良好。

  此书内容简洁易懂,非常适合珠江三角洲一带的企业管理人士学习。

而对于那些远离故土来到广东打工的年轻朋友来说,能够学到一些有用的东西回去,是他们最大的愿望!

我深知他们的心愿。

我也衷心希望他们能够明白我编译这本书的苦心。

  在企业工作是辛苦的,但是怎样使自己在枯燥的打工生活中找到乐趣,是我们每一个人都应该思考的问题。

  搞好质量,并不需要什么豪言壮语,也不需要轰轰烈烈的运动,它其实就是我们每一刻都在做的工作。

把工作做得更好一点,就是改进了质量。

质量管理,就是把你想干的事写下来,然后按照你所写的去干,干完以后再记录下来就行了。

我相信,只要我们理解了本书的内容,并且一步步去做,那将会改变你的生活,甚至改变你的一生。

一九九二年二月编译

一九九七年七月修改

一九九九年十二月电子版修改

第一章QC为什么和怎样工作

1越好越便宜

  大约在1979年,日本制造的汽车已经如此牢固地抓住了美国消费者的心,以致于出口到美国的汽车增长量成为两国贸易摩擦的根源。

这是日本汽车制造商经过长期不懈的努力而取得的成就。

但是,要知道,这些成绩都是从第二次世界大战结束后才开始取得的。

  太平洋战争结束后,日本本土工业——包括汽车制造业——大都荒芜了。

一些年以后,当日本工业逐渐得到复苏并开始制造载客汽车时,大多数日本人都确信日本在这一领域里再也不会成功了。

一位日本银行的高级官员曾警告说日本最好是提高卡车生产的能力,而不要去生产载客汽车。

他宣称,日本制造的汽车又笨重又不舒服,并且很容易死火,而外国制造的汽车在各方面都是优秀的,在载客汽车制造工业方面日本没有希望赶上外国企业。

  但是以上的情形在二十年以后完全翻转过来了。

可以毫不自夸地说,日本汽车在性能上是世界上最好的,并且极少出现发动机故障。

这就意味着它们在世界上的销售必定成功,因此才导致了国家间的贸易摩擦。

也许比销售额更为重要的是,事实上,日本汽车不但是高质量的,同时它们在制造成本上也比欧洲和美国的汽车低得多。

这就使得日本汽车在世界市场的价格上有很大的竞争力,并且进入其他国家后很难被称为"垃圾"。

  总的来说,制造业总是遵循着这样一条规律:

如果在质量控制阶段剔除了次品,做出尽可能好的产品,那么生产费用便会降低下来。

“越好越便宜”对消费者来说不过是一条标语(一句口号),而对那些对质量控制有经验的人来说,这是一个最基本的理念。

  当生产过程中的次品率很高时,便意味着投入到产品中的材料、能源和人工等大量费用都被浪费了。

如果次品的数量下降了,并且生产的产品能够全部售出——转为资金收入——没有退货,那么费用便开始下降,生产能力也会同时上升。

很高的次品率意味着大量的时间和金钱消费在测试新材料、停下机器调整参数、检查最终产品等等方面,生产能力便不会提高而且必定会降得很低。

如果次品减低到近乎为零,便再没有必要用手工来返修或调整产品工序,结果即使是使用同样的设备,高的生产能力将成为自然结果。

  日本式的质量控制(QC)曾被介绍到一个发展中国家的拖拉机工厂,在那里应用了仅仅四个月后,次品数便急剧地下降,生产能力自然地提高了。

结果这家工厂每月完成的拖拉机数量迅速地上升了。

紧接着面临的问题是原材料供应不足,这家工厂每个月将近有一周时间处于完全的待料状态。

2一个统计问题

  经过日本改进的质量控制方法已赢得了全世界的赞扬。

大批的学者都去考察日本人是怎么进行质量控制的。

这些学者首先注意并深深敬佩的是日本的质量控制中的“QC小组活动”。

他们惊愕地看到了流水线工人是怎么聚在一起讨论——经常干到深夜——以改进他们的工作方法和他们生产出来的产品。

这些学者也对工人们工作的效果感到吃惊。

  在欧美工厂,是由管理人员安排工序,工人只要按规定标准来完成其任务就可以了。

要想把他们改进产品的意见提出来给公司的观念绝没有进入工人们的脑海。

毫无疑问,“QC小组活动”是日本人的独创,但它也成为很有争议的词汇。

一些人曾试图把QC观念归纳为普通的范畴如“小组活动”、“工人参与”等等,这些解释没有任何特别的错误,但容易误导参与者。

以小组形式的讨论来提高、改进工作方法,实际上,在西方已实行了很长一段时间。

一些人断言QC小组没有任何新意。

象日本的其他许多东西一样,它也仅仅是舶来品。

一些人迫不及待地做出结论说,它并不比为了讨论的目的而聚集一组人有更多的东西,人们只要发表意见,自然地导致了改进。

  这些人已经失去了看到QC小组最重要作用的机会了。

使得QC小组工作成功的是一个特别的质量控制方法论,简单地说,是人们求得提高和改进所必需的工具。

因此,当然,小组中有7个或其他数量的人,但是还有其他的工具,那些才是成功的秘密。

第一个任务是教会工人自己怎样去使用这些工具。

一旦其掌握并且在其工作中使用了——他也许一点技术知识都不懂——那么他所做的改进可能是技术员想都想不到的。

  这些工具基本上都是从统计质量控制学派生而来的。

我在以后将会详细地讨论,其名称也许听进来很严肃,但事实上,对任何人都没有特别的困难。

3问题产生于不一致

  统计质量控制的原理是瓦特·谢瓦德先生发明的。

他工作的贝尔实验室合并了美国电话和电报公司。

谢瓦德是贝尔实验室管理质量事务的著名的“质量保证小组”的成员之一。

谢瓦德致力于《是什么产生了次品》的课题研究。

他在指出次品产生的原因时曾说过,在设计上可能出现问题的同时,生产工序也会产生问题,而其他相关的因素也会导致问题的出现。

  如果产品的所有制作工序是一致的,则意味着其次品率不是0就是100%。

也就是说,所有产品不是正品就是次品。

当然,在任何工厂,其制作工序是不会完全一致的。

正常的次品率是介于0到100%之间的。

这就是说生产出来的产品质量是不一致的。

假如我们设定了一个产品的特定标准,但是生产出来的一些产品偏离了标准,有些低于标准,有些超出标准。

正如表一图示的那样。

偏离标准的产品称为次品,如图中阴影线标示出的次品率。

  在生产过程中,大多数人会认为你所要做的工作就是设法丢掉那些不符合标准的产品,只需简单地检查一下每一个成品,并把正品包装起来。

如果你能够分开所有不符合标准的产品,你就可以肯定剩下的就是好质量的产品了。

其实这就是检验的原理。

检验完所有的产品后,你便能对可接收的项目列出如表二图示的格线。

  这种质量保证,谢瓦德批评说,其实费用将会升高。

检验本身是时间与人工的消耗,并且必须对次品进行手工返修和调整。

如果简单地丢弃次品便是没有考虑浪费问题,费用则变得越来越高。

尽管如此,他发现了围绕此方面的一个方法,他认为次品的出现意味着生产工序的不一致。

  他假设说,如果不一致的边界被减小那会发生什么呢?

如表三所示,如果图中的b曲线的状态改变了,成为a曲线,它将意味着没有次品了。

他称此为逼近统计质量控制。

统计是对付不一致的科学。

  试想一想,例如射箭运动,b曲线是一位业余射手的技术水平,他射出的箭大部分偏离了靶子。

a曲线代表优秀射手的水平,他的箭清一色地射入了公牛的眼睛。

质量控制,简单地说,就是所有生产线上的每一个工人提高其技术水平而成为一个优秀射箭手。

这样便剔除了浪费,而费用自然地降下来了。

4怎样剔除不一致

  假如把完全一致的材料和元件送到工厂进行加工生产,并自始至终保持相同的条件,而且用同一种方式进行加工,自然而然地,生产出来的产品的标准一定是相同的。

理论上讲这是肯定的。

但是现实中,材料和元件的质量不总是完全符合标准的,所以,对不同质量的材料,其结果也会改变。

你没有任何办法用不同的材料和元件来做出同样的东西。

进一步说,如果生产条件处于轻微的不一致中,则意味着离散性很小。

很清晰地,谢瓦德断定说,产品中出现不一致的原因是因为在投入中的不一致而产生的,不单单是材料和元件,也包括工序和装配、人员等等(表四)

  因此,为了生产出相同的产品所必须遵守的规则是非常简单的:

所有你必须做的就是针对造成变化的条件建立牢固的控制,把不一致的情况限制在一个极小的范围内。

如果能严格地坚持这种做法,产品质量便会稳定。

  当然,说比做容易得多。

工场里与条件相冲突的因素与方式有很多,要使它们都与标准相一致是没有意义的。

它将导致费用上升。

当然,如果费用对你无关紧要,那么你可用严格的检查来保证高质量的产品。

用很高的费用来做出好的东西当然是可能的。

但是,质量控制的根本目的是降低费用,即使是生产高质量的产品。

  谢瓦德介绍的质量控制的关键概念是“偏离率”的思想。

他说产品的不一致产生于不同的因素,诸如材料、工序及产品的其他情况,并且在不同情况下其影响产品的百分数也是不同的。

例如,电镀产品时,成品的质量取决于电流密度和电镀液的温度。

如果温度偏高或偏低几度,其对成品的质量影响不算太大。

但是如果电流量出现轻微的变化,成品的颜色将会不均匀。

因此,温度不是重要的相关因素,但却是稳定电流量的重要方式。

一旦做到这一点,成品将变得完全一致,次品定会消失。

  谢瓦德的统计质量控制原理在实践中需要三个条件:

    1)制作工序的分解研究

     这是为了鉴别和剔除不一致的因素。

    2)标准化

     一旦产生次品的因素——具有大的偏移率——被隔离开来,就要尽最大努力稳定与中和它们,缩小不一致的范围。

    3)制作工序的控制

     必须密切监视生产状态,以保证造成一不致的因素限制在规定的极限范围内。

  迈向有效的质量控制的第一步是鉴别造成次品的因素。

当然,要一下子发现问题的根源是很困难的。

比如一个罪犯,在犯罪前很难跟踪,要等到他犯罪并造成危害时才会被逮住。

  的确,在一个工厂,造成次品的因素会出现在大多数我们不希望的地方。

它可能是看不见的或不具体的——可能是附近路过的电车造成电压不稳定或者是大气温度的变化,因此,直到产生问题的根源被剔除后,产品的制作工序才能够稳定下来。

  当人们决定彻底剔除产生不一致的因素时,其所需要的费用与努力是巨大的。

每当此时,我脑中的第一个反映是他们为什么不能有力地实施质量控制。

他们找出理由说他们的设备太陈旧,他们应该淘汰这些设备并更换新的设备;其他人则声称他们的企业中的工人处于特殊的困难中,他们说所有的原材料都进口的,在质量上无计可施。

  我曾参观过许多工厂并且总是被以下的苦恼的故事所困扰:

“我们的环境很特殊……”或者“在这个工厂是不同的”。

但是在工厂看了一遍后,我通常都能发现没有很好的理由解释为什么他们不能提高。

他们在找借口!

以后我听到以下的说明便不再惊奇了:

“哦,我们的问题是独特的”。

实际上,它简单地告诉我在他们工厂还有许多有问题的地方还没有被调查到,并且是可能有明显的质量改进的。

矛盾的是,那些说明使我现在对这些工厂充满希望。

5开始之路

  改进的关键通常很容易找到。

有一个简单方法,就是每天仔细地监视次品的出现。

每天,同样的次品以同样的数量与形式出现的机会是很少的。

通常次品出现时都有明显的波动。

这样就容易找出什么地方出问题了,你便能找出结论,决定每天必须改变什么东西。

如果不是,那么次品出现的方式便可预先得知并且它是有规律的。

如果在次品升高或降低的同时你能隔离你所改变的因素,你便能肯定造成所有问题的情况并抓住它们。

  举一个日本工厂生产潘尼西宁(药名)的例子。

在那家工厂,生产技术是引进的,使用的设备与材料都是外国公司认可的。

但产品的成品率却出人意料的低!

外国工厂派来的技术员认为这是由于日本工人技术水平太低造成的。

但是生产日报表上的数据却显示出巨大的波动:

某些时候成品率甚至比美国公司所估计的高得多,某些时候成品率却非常差,而差的时间经常持续一周左右,这就使得平均数下降了。

  这些数字提供了线索。

在成品率高的日子与成品率低的周期之间有什么东西改变了。

工厂里没有人可以指出问题是什么,因为他们没有改变设备的参数或者材料的质量,最后,他们都想法集中到厂外去看看有什么情况发生了变化。

  一位部门主管提出,隔壁的葡萄糖厂对于生产的波动可能有影响。

一次又一次,当这间葡萄糖厂接到大订单时,他们便扩大生产,经常加班加点,通常持续一个星期左右。

一些人怀疑这与潘尼西宁生产问题有关的可能性:

葡萄糖厂的厂房与潘尼西宁厂是完全分开的,其所使用的材料与员工工作的地点也是完全分开的。

为了探讨问题,他们把潘尼西宁生产的数据与葡萄糖厂开工时的数据作了比较,结果得到了一个惊奇的发现:

这两者有如此密切的关系——当葡萄糖厂产量上升时,潘尼西宁的成品率便跌落下来!

为什么?

  他们通过调查后惊喜地发现,葡萄糖厂所使用的蒸汽与潘尼西宁厂使用的蒸汽是由同一个锅炉供给的。

当葡萄糖厂夜以继日地生产赶订单时,消耗了大量的蒸汽,这样,进入潘尼西宁厂的蒸汽压力下降了,因而改变了制造潘尼西宁的条件!

于是,这家工厂建造了一个独立的锅炉,并严格地控制其蒸气压力。

以后的生产结果令人非常惊愕:

成品率上升到比外国工厂还要高的水平!

  抓住造成次品的罪犯,不仅仅是为了降低次品,同时也是为进一步改进而铺平道路。

这就是质量控制的美景。

第二章实验与层次化

1两个原理

  有两个基本原理可以帮助我们发现产生次品的因素:

实验和层次化。

一旦掌握了这两个基本原理,鉴别问题点和剔除次品就相当容易了。

我将尽可能清楚地解释这些原理,因为彻底的理解对于有效地使用是必要的。

  一个方法是在造成问题的有怀疑的条件下作实验。

例如电镀中的问题,你可以猜想电镀液温度有问题。

你一点一点地改变溶液的温度,便有可能看到完成品的质量所受到的影响,如果质量的偏差很大,这就很清楚罪犯就是温度。

为了制造高质量的电镀品,你就知道了仔细地控制温度是决定性的因素。

  这种替换方法是最简单的也是最基本的逼近那些造成次品原因的条件,用非常仔细的测试,问题的解决方法便会出现。

  自然地,这样的试验必须在具有深谋远虑和良好判断的指挥下进行。

举例来说,如果你剧烈地改变电镀液的温度,那么电镀的质量也很自然地完全改变。

这样,对工厂掌握其条件的贡献甚微。

测试必须在有理由的温度变化范围内进行。

如果可能的温度变化范围是在25℃±3℃时,你可测试三种情况:

28℃或可容许的最高温度;22℃或可容许的最低温度;25℃或两者之间的中间值。

然后比较其结果。

  再举另一个例子。

如果在制造某一产品时,问题似乎是由薄铁片产生的。

如果薄铁片的厚度误差是1.2±0.1mm,你可测试是否厚度问题并用颜色笔标下来,一组是1.1mm,另一组是1.2mm,第三组是1.3mm,用卡尺测量其厚度后,再分别用它们做成成品,然后再比较这三组成品的次品率看看有什么不同。

  总的来说,在一个工厂使用的材料或元件是按照某些标准检查并通过的,但是即使如此,也会发现有标准不统一的材料。

因此就有必要检查需要使用的材料或元件。

在测试中,不要被那些明显偏离标准的材料或元件所困扰,因为它们只能导致次品的产生。

  不仅仅是材料和元件,操作和检验标准也要检查:

电镀液的温度正确吗?

装配程序合理吗?

任何可能影响产品质量的因素都必须彻底地检查,以便决定什么是生产的最合适的条件。

2射箭术

  在日本,开发质量控制方法的先驱者之一是Eizaburi.Nishibori博士,他是著名的化学家和1956~57年日本首次南极过冬的领导人。

自他远征归国,成为原子能研究会的主持人之后,他便开始进行质量管理活动。

在巡视了蒋城县东会镇后,他发现那里没有可再造设备,为了取得一些经验,他开始了西式射箭运动。

这是他从未试过的运动。

自然地,他的箭大多数射偏了靶位,有时远远地偏离公牛的眼睛。

在希望发现为什么他的分数如此糟糕时,他决定把质量原理用在射箭术上。

  他推断,有三个因素造成了偏离:

弓、箭和他自己。

这三者的组合产生了每一次射击。

但是他必须找出究竟是哪一个因素决定了他射中靶子和射不中靶子。

射击者——Nishibori自己是不能改变的。

为找出剩下的两个因素——弓和箭——哪一个导致的偏离度大,他使用了替换的试验方法。

  Nishibori分别用几张弓射击同一支箭并测试出其不同处。

下一步,他试着用同一张弓射击另外几支不同的箭并测试其不同处。

一天的测试数据足够地显示每一支箭的变化情况,他发现用不同的弓射击的结果变化甚微。

从他测试的结果得出问题出在箭上。

下一步他便仔细地研究那些飞得远与落得近的箭。

他得出的结论是箭的飞行变化的重要不同点在于箭的重量、重心点、羽毛或诸如此类的因素。

  Nishibori继续试验,最终他发现箭的某一特定部分的光滑度对箭的飞行具有决定性的作用。

对每一支箭的那一部分作了精确的调整后,他的技术令人满意地提高了!

一天,一位经常来访的年轻妇女打电话给他时,他告诉了她他的发现。

她非常感兴趣并说她也想试一下。

  Nishibori指导她看那些测试出来的结果,并对她的射击技术做出调整。

这位妇女后来赢得了日本射箭冠军并在参加世界锦标赛时获得第三名。

  替换法是试验方法中最容易与最有用的技术。

我经常使用此方法。

一次我参观一间位于NAGOGA的袖珍收音机装配工厂。

他们有六条装配线,其中有两条生产同样的收音机。

但是这两条生产线的次品率却不同。

而其使用的材料却是完全相同的。

我问领班这是为什么,他给了我一段冗长的和不令人满意的解释,他说是工人不习惯其工作或者是某些材料品质上的问题。

  后来我建议他们调换这两条线的工人,午饭后我们安排其调换来工作。

调换后的结果令领班非常惊愕:

差的那条线结果仍然很差!

这就简单而清晰地证明了这些次品不是人为造成的,明显地一定是生产线的设备有问题。

我们彻底地检查了两条线的生产设备的每一个部件,结果发现了一些导致次品出现的几个重要问题。

仅仅用了一天的试验就发现了可以降低几乎三之一次品的方法。

  要牢记的重要事情是,当次品出现了一大堆时,一定要想到有什么东西出问题了。

如果你心中记住了这些问题,你便能够立即鉴别产生次品的可能原因,为了找出导致次品的真正原因,你需要大量数据,并且一定要为此做必要的测试。

3怎样去做,不是为什么去做

  大多数人认为,要剔除次品就必须找出为什么会出现这些次品,一定要找到产生次品的根本原因。

这种想法是错误的。

要知道,在你能够解释究竟是什么错了之前,你不能做任何事来降低次品数。

要想清楚地解释一个工厂发生的所有事情是非常困难的。

你应想到在问题搞清楚之前你的手脚被束缚住了。

比如你最终知道了是机械问题导致了次品的出现,但你每天已经得到了大量的次品。

即使你最终能找出为什么会产生次品,但并不意味着你就能解决问题。

次品并不会等到你设法做出有效的测试工具后才停止产生。

就象医生一样,他可能查出一种病情,但这并不意味着他就能治好它。

  不管你是否知道是不是机械问题造成的次品,但是假如你能真正地降低次品,你也能成为一名质量控制专家。

你会怀疑,在不知道次品是为什么产生的情况下,是不是有可能降低次品呢?

是的,完全可能!

降低次品的方法之一是试验。

  试验的结果告诉你怎样去解决一个问题,即使你不知道为什么。

例如,你测量了不同温度的情况后,你发现什么温度是电镀液的最合适的温度。

这种情况下,你可以不知道为什么在这个温度下电镀液最合适。

但你没必要知道。

重要的是去决定温度,那么电镀的质量就会稳定了。

  一个工厂具有详细的测试检查,就可以先确定生产的合适条件,技术解释可以慢慢来。

但不管怎么说,在测试检查中获得的见识,如果没有技术解释也是不完全的。

这就是为什么我们称这种知识为KNOW-HOW(技术情报或技术秘密)。

  为了决定产品生产的合适条件,最快的路子是实际试出这些选择。

技术知识可以提供一些粗略的意见,以便决定什么是最好的和如何在测试中减少时间和降低人工。

但是在工厂,通常最好的结果往往是实际实验所得出来的。

4数据组织

  一个工厂并不总是有条件去测试所有的东西。

各种各样的东西诸如天气、时序、水管中的不洁物等等,都会对次品的出现有某种影响。

但又不可能完全用替换技术来测试。

如果你没有信心去决定次品的合理波动范围时,你可以采用下面的方法。

  首先,列出所有似乎会造成次品的条件,并逐次记录下每种条件下的结果。

建议你使用卡片或活页纸,一张卡片记录一组数据。

例如,如果你认为天气是造成次品的重要因素,你可以这样写:

“今日天气:

天晴;温度:

27℃;湿

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