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质量控制QC新旧七大工具详解

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简介：
本书深入浅出地介绍了质量管理中的新旧七大QC工具，帮助读者掌握实用的质量控制技巧与方法。 质量管理QC新旧七大工具（七大手法）的详细讲解包括了对这些方法在质量控制中的应用和重要性的深入探讨。新的七大工具有关联图、系统图、矩阵数据分析法、KJ法、相互关系图、PDPC（过程决策程序图表）、箭条图等，而传统的七大工具有排列图、因果图（鱼骨图）、直方图、检查表、层别法（分层技术）、散布图和控制图。这些工具各有侧重，并且能够帮助质量管理人员识别问题所在，分析原因并制定相应的解决方案，从而提升产品质量和服务水平。

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  • 质量控制QC新旧七大工具详解
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    本书深入浅出地介绍了质量管理中的新旧七大QC工具，帮助读者掌握实用的质量控制技巧与方法。 质量管理QC新旧七大工具（七大手法）的详细讲解包括了对这些方法在质量控制中的应用和重要性的深入探讨。新的七大工具有关联图、系统图、矩阵数据分析法、KJ法、相互关系图、PDPC（过程决策程序图表）、箭条图等，而传统的七大工具有排列图、因果图（鱼骨图）、直方图、检查表、层别法（分层技术）、散布图和控制图。这些工具各有侧重，并且能够帮助质量管理人员识别问题所在，分析原因并制定相应的解决方案，从而提升产品质量和服务水平。
     
  • PDCA循环与5W1H下的鱼骨图制作步骤-QC七大手法详解版
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    本课程详细讲解了质量管理中的PDCA（计划-执行-检查-行动）循环，并结合5W1H分析法，教授如何绘制有效的鱼骨图。通过QC七大手法的应用实例，帮助学员掌握问题解决技巧和持续改进方法。 鱼骨图的制作步骤如下： 1. 确定需要分析的问题，并将其写在右侧方框内，画出主干并指向问题。 2. 分析影响质量的因素分类方法。通常针对工序质量问题进行分析时，可以将原因分为四个M：人（Man）、设备（Machine）、原料（Material）和方法（Method），再加环境或其它因素；作图时，在主干两侧依次画出大支，并在箭头尾端写上原因分类项目。 3. 将各类影响因素进一步细化，每个中支表示各项目中存在的一个具体问题。绘制时，中支平行于主干且指向大支，将具体的原因记在其后或上下方；继续展开小分支以描述更深层次的问题，直至能够采取措施为止； 4. 检查并确认鱼骨图上的所有原因是否完整无遗漏，并在达成共识的基础上用红笔或特殊符号标记出最可能的关键问题作为改进重点。 5. 在最终完成的图表上注明名称、绘制日期及人员等必要信息。
     
  • QC七大手法培训材料.ppt
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    该PPT为QC（质量管理）七大手法的培训资料，涵盖了检查表、排列图、因果图等工具的应用与解析，旨在提升质量控制的专业技能和实践能力。 这是一份不错的资料，大家可以下载参考，希望能对大家有所帮助。
     
  • QFD质量屋编制工具
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    QFD质量屋编制工具是一款旨在帮助企业通过质量功能展开方法，系统化地收集、分析客户需求并转化为产品设计特性的软件。它提供图形化的质量屋构建和管理功能，助力企业在产品研发初期阶段制定出满足市场需求的产品策略和技术方案，从而提高产品的市场竞争力。 **Qfd质量屋编制工具详解** QFD（Quality Function Deployment）是一种在产品设计初期将客户需求转化为工程特性的方法。通过建立“质量屋”矩阵结构，确保产品的设计满足顾客的需求。为此开发的QFD工具帮助工程师更有效地进行这一过程。 该工具使用NetronGraphLib图形库来构建用户界面，提供友好的交互体验。用户可以通过此工具方便地新建、保存以及导出质量屋为图片格式以供分享和展示。 在QFD中，用户可以自定义需求和技术特性，输入特定的客户要求及对应的技术参数，使质量屋更具针对性。单元格点击功能允许查看关联矩阵的程度，帮助理解客户需求与技术之间的关系强度。 关联矩阵是QFD的核心元素之一，显示了客户需求如何影响设计特征。通过调整矩阵中的关联程度可以直观地看到各个因素间的相互作用，并优化设计决策。自关联矩阵用于分析某一特性对自身的依赖性，在复杂系统设计中尤为重要。 此外，该工具支持自关联矩阵的相关性分析，帮助工程师识别需要更多关注的高内部相关性的特性。这种分析对于减少冗余、提高设计效率以及确保每个特性都得到充分考虑至关重要。 在实际应用中，QFD工具有助于团队建立全面的需求理解，并避免因后期设计更改导致的成本增加和时间浪费。通过导出图片形式的质量屋，团队成员、管理层甚至客户都能清晰地看到产品的设计理念，从而增强沟通并提升产品质量。 总之，Qfd质量屋编制工具是一款强大的产品开发辅助软件，利用NetronGraphLib提供的图形界面功能使QFD过程更加便捷直观。自定义需求和技术特性以及深入的关联矩阵分析能够帮助工程师更好地实现客户满意度和产品性能之间的平衡。
     
  • 中国地质大学的大地测量七参数求解
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    本文探讨了在中国地质大学进行的研究工作，重点聚焦于大地测量中的七参数求解技术。研究通过分析不同坐标系之间的转换关系，提出了优化计算模型和方法，以提高转换精度与效率。这项工作对于提升地球科学研究及应用具有重要意义。 大地测量程序是必备工具之一，该程序采用C#编写，操作简便且易于实现。对于正在学习大地测量学的同学来说，可以下载此程序进行参考和学习。
     
  • 质量控制工程图模板
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    《质量控制工程图模板》是一套专为工程师和质量管理人员设计的专业工具集，涵盖了从产品设计到生产过程中的各项检查标准与流程，旨在提升产品质量，确保生产效率，减少浪费。 QC工程图标注模板包括工序流程图，用于标注工程制程及品质工程管制。
     
  • Linux 下 TC 流量控制工具详解及应用示例
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    本文章深入浅出地介绍了在Linux环境下使用TC（Traffic Control）进行网络流量管理的方法和技巧，并提供了详尽的应用实例。适合需要优化网络性能的技术人员参考学习。 本段落详细介绍了在 Linux 系统下使用流量控制工具 TC 的方法及其实例应用。首先说明了 TC 的安装步骤，包括从源码编译和通过包管理器两种方式的安装过程。接着深入讲解了 TC 的工作原理，涵盖了分类器、过滤器以及队列管理器这三个核心组件及其各自的功能与作用机制。文章最后还提供了多个实例来展示如何利用 TC 来限制带宽、进行优先级控制及延迟调节等操作，从而帮助读者更加全面地理解并灵活运用该工具。
     
  • Linux下TC流量控制工具详解与应用示例
    优质
    本篇文章深入解析了在Linux环境下使用TC（Traffic Control）进行网络流量管理和优化的技术细节，并提供了实用的应用案例。 一、TC的安装 二、TC简介 三、TC规则 四、TC命令 五、具体操作 1. 基本实现步骤 2. 环境模拟实例 3. 建立队列 4. 建立分类 5. 建立过滤器 6. 监视与维护 六、dms小组应用场景实例
     
  • ABAQUS技巧详解：质量放大技巧
    优质
    本简介详细解析了在工程仿真软件ABAQUS中应用的质量放大技术，旨在帮助工程师优化计算效率与准确性，适用于结构和多体动力学分析。 介绍了Abaqus中的质量放大技术，使计算更加准确且节省时间。
     
  • HistoQC：数字病理切片的开源质量控制工具
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    HistoQC是一款开源软件，专为评估和优化数字病理学图像的质量而设计。它提供了一系列自动化分析功能，帮助研究人员及临床医生快速准确地识别高质量样本，从而提高诊断效率与准确性。 组织质量控制工具HistoQC是用于数字病理切片的开源质量控制解决方案。 **要求** - 经过Python 3.6测试 需要以下其他python包： - python-openslide - matplotlib - numpy - scipy - skimage 您可以使用类似的方法（注意Python 3+版本的要求）安装所需的Python库，例如： ``` pip3 install -r requirements.txt ``` 库的版本已与当前验证过的版本关联。更高版本可能可以正常使用，但可能会导致跨站点版本不可重复性问题，在质量控制中这通常是一个缺点。 - Openslide二进制文件需要根据单独的操作系统说明进行安装 使用随附的基本Dockerfile（7行）可创建最基础的Docker镜像。 **基本用法** 在命令提示符下输入： ``` C:\Research\code\qc>python qc_pipeline.py --help usage: ```