品質管理についてのサニー知識ベースの共有
グレースリー
サニーガラス製品
2014-11-15 18:26:08
深センサニーガラス製品有限公司 専門 ガラスのキャンドルホルダー、 ガラスタンブラー、 ガラス瓶 およびその他のガラス製品、 品質第一 会社の使命の一つである。 「品質はそれをチェックアウトされることはありません、不良品を除いてカットする必要があります。」これはアイビーである私たちの実践的な経験のQCのクラシック要約である。それではアイビーからの共有体験を見てみましょう。
悪い製品は何ですか？悪い品質の製品と呼ばれる指定された製品を満たしていません。を除いて切り取り、それは経験を蓄積することができ、より多くのそれは管理機能を向上させることができるより多くの、より多くの経験を積んだ、不良品の管理の一部です。履歴管理が不良品のための闘争の歴史であると言うことができる限り、生産活動が存在するがあるので、望ましくない化学物質の存在がある。貧弱な製品は、管理レベルを検証するための最良の「質問」の一つである。現象の程度や不良品の発生を確認する方法は？そしてどのようにその理由を見つけるには？
まず、QCがする必要が 現象の程度および不良品の発生を確認する 目で、以下のようなサイト上の脳。
①悪い製品はどのようなものがあったと何現象が発見される？
②レートはいくらですか？どの部分でそれが起こるのですか？
③それが何時に起こるのですか？
第二段階は、メソッドへのさまざまなを取る必要があります 理由を見つける。
負の現象でさえ、同じ種類は、理由がいくつかはいくつかの理由を見つけるための分析方法に依存して、透けて見える、過去の経験を使用することができ、変化させることができる。同じ現象を再現するために、我々は次のような方法を採用することができます。
① シミュレーション方法。生産要素の同じ組み合わせを使用して、望ましくない現象でも同じ結果かどうかを確認します。
② ペアリングの方法。生産要素は、特定の条件に応じて組み合わせて、組み合わせているのと同じ、悪いを確認するために表示されます。
③ 除外。生産要素は悪いが消え交換するとき、それらを一つずつを置き換えるためになり、チャンスは悪いによって引き起こされる生産の要因である。
④ 比較法。違いを見つける、不良製品の比較との良好な味が、これらの違いは、不良の原因である可能性が高い。
上記の方法は、唯一不利な生産を引き起こす悪影響因子を同定するために、対策のための基礎を築いたが、それは十分ではありませんが、我々はまだ、特に理論計算では、注意が次のように支払われるべきで、反証を与えなければなりません。
①可能な限り高精度な試験計器データ収集の使用。
②公平な計画の承認、データを読みながらでは、人工的にデータを変更しないでください。
悪い製品は何ですか？悪い品質の製品と呼ばれる指定された製品を満たしていません。を除いて切り取り、それは経験を蓄積することができ、より多くのそれは管理機能を向上させることができるより多くの、より多くの経験を積んだ、不良品の管理の一部です。履歴管理が不良品のための闘争の歴史であると言うことができる限り、生産活動が存在するがあるので、望ましくない化学物質の存在がある。貧弱な製品は、管理レベルを検証するための最良の「質問」の一つである。現象の程度や不良品の発生を確認する方法は？そしてどのようにその理由を見つけるには？
まず、QCがする必要が 現象の程度および不良品の発生を確認する 目で、以下のようなサイト上の脳。
①悪い製品はどのようなものがあったと何現象が発見される？
②レートはいくらですか？どの部分でそれが起こるのですか？
③それが何時に起こるのですか？
第二段階は、メソッドへのさまざまなを取る必要があります 理由を見つける。
負の現象でさえ、同じ種類は、理由がいくつかはいくつかの理由を見つけるための分析方法に依存して、透けて見える、過去の経験を使用することができ、変化させることができる。同じ現象を再現するために、我々は次のような方法を採用することができます。
① シミュレーション方法。生産要素の同じ組み合わせを使用して、望ましくない現象でも同じ結果かどうかを確認します。
② ペアリングの方法。生産要素は、特定の条件に応じて組み合わせて、組み合わせているのと同じ、悪いを確認するために表示されます。
③ 除外。生産要素は悪いが消え交換するとき、それらを一つずつを置き換えるためになり、チャンスは悪いによって引き起こされる生産の要因である。
④ 比較法。違いを見つける、不良製品の比較との良好な味が、これらの違いは、不良の原因である可能性が高い。
上記の方法は、唯一不利な生産を引き起こす悪影響因子を同定するために、対策のための基礎を築いたが、それは十分ではありませんが、我々はまだ、特に理論計算では、注意が次のように支払われるべきで、反証を与えなければなりません。
①可能な限り高精度な試験計器データ収集の使用。
②公平な計画の承認、データを読みながらでは、人工的にデータを変更しないでください。