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你不是真的会用5Why分析法99%的人都会犯这些错误

你不是真的会用5-Why分析法,99%的人都会犯这些错误!

5-Why分析法,又称“五问”法,也就是我们中国人常说的打破沙锅问到底,首创于丰田公司的大野耐一。5-Why方法的逻辑非常简单,如下图所示。

然而,在实际使用中,大家往往都会犯各种不同的错误,下面来为大家一一列举,相信您看完后,对5-Why分析法的使用会更加有效。

错误一:将5-Why分析法等同于5 Whys(也就是连问5个为什么),凑也要凑5个为什么

解读:5-Why是一种分析方法,通过不断提问为什么前一个事件会发生,来找到问题发生的根源,不一定就是5个Why,可能是1个Why就够了,也可能是连问10个都没有办法找到根源。

错误二:只问为什么会发生问题(Why happen),而不问为什么问题会流出(Why escape)

解读:客户(包括内部与外部客户)不仅仅关心为什么会有问题发生,而且也非常关注为什么你自身的控制流程无法防止问题流出。

*做得更细致的人还可能会问:为什么我的质量管理体系没有防止这个问题的发生

错误三:用主观推测(推论)代替客观事实来描述问题/分析问题

错误地描述问题:

例子:刚才还在使用的手机,现在找不到了,如何描述这个问题?

错误的描述:手机掉了——推测手机之所以找不到是因为掉了,没有事实支撑

正确的描述:手机现在不在一直放手机的口袋里——客观事实

错误地分析问题:

例子:生产现场发现钻孔位置偏移

- 为什么钻孔偏移?

- 因为对位不准(推测)

错误的分析:工程师没有第一时间去现场分析,而是基于个人的判断与推测

事实可能是图纸错误,对位再准确也会偏移。

解读:坚持“三现原则”,现实(亲自去了解客观事实)、现场(亲自到问题发生现场分析问题)和现物(亲自查看实物)

错误四:每一个为什么永远只有一个原因与之对应,而实际上一个问题之所以发生往往是多个原因的共同结果

解读:若问题有一个以上的原因,则应该找到每个原因的根源。

错误五:没有找到问题的根本原因就停止,或者不知道什么时候该停

解读:5-Why分析法应该一直不断地往下问,直到找到一个最成熟、最具解决问题的杠杆效应的根本性原因。

错误六:只对找到的根本原因采取改善措施,之前的Why 找到的原因不采取任何措施

解读:不同层级的Why找到的原因都需要采取措施,按照其层级的不同,其措施分别是防堵措施、改善措施和根本措施。

经典的丰田公司的例子:

错误七:针对每一层Why找到的原因,假定为正确,而不做反向的验证

解读:在每一层的分析完成后,可行时都应该进行反向的验证,以确定找到的原因是否正确,假设检验能很好的解决这个验证问题。

常用统计技术考题

常用统计技术 第一章 1、学习掌握统计技术的意义和作用主要有:1)已有越来越多的组织开始应用统计技术2)顾客对于组织运用统计技术的要求趋于严格3)越开越多的组织不再满足于一般性的认证审核,而是希望认证审核成为一种增值的活动4)GB/Z19027标准有认证的要求 A、仅1)和2) B、1)2)3)√ C、仅1)和2) D、仅3)和4) 2、下列关于GB/Z19027技术报告的目的描述,错误的是:(B) A、1)指导和帮助一个组织考虑和选择适合该组织需求的统计技术 B、2)对一个组织进行认证审核的依据√ C、3)组织应用统计技术的线路图 D、4)认证审核人员学习掌握统计技术的基础 正确的是: A、1)2)3) B、1)3)4)√ C、2)3)4) D、1)2)4) 3、GB/Z19027标准对与GB/T19001条款的实施可能有关的定量数据的需求做了识别,则在GB/T19001中的7.5.4顾客财产,有使用定量数据的需求,识别出潜在的统计需求是(A)

A、描述统计、抽样√ B、描述统计、SPC图 C、描述统计、测量分析 D、描述统计、过程能力分析 4、GB/Z19027标准对与GB/T19001条款的实施可能有关的定量数据的需求做了识别,则在GB/T19001中的8.3不合格品控制“确定已交付的不合格品范围的需求”有使用定量数据的需求,识别出潜在的统计需求是(B) A、描述统计、过程能力分析 B、描述统计、抽样√ C、描述统计、SPC D、描述统计、试验设计、假设检验、测量分析、过程能力分析等 5、以下关于GB/Z19027标准的描述,正确的是(C) A、GB/Z19027标准对与GB/T19001条款的实施都识别了可以使用统计技术 B、针对已识别的定性数据的需求所列出的一个或多个统计技术适当应用于这些数据时,将使组织获得潜在利益。 C、如果定性数据能转换为定量数据,则统计技术可用于这些数据 D、当GB/T19001的条款对定性数据无明显需求时,则未识别出统计技术。 第二章 6、统计方法是指收集、分析和解释带(A)的数据的方法 A、随机性波动√ B、系统波动

你不是真的会用5Why分析法99%的人都会犯这些错误

你不是真的会用5-Why分析法,99%的人都会犯这些错误! 5-Why分析法,又称“五问”法,也就是我们中国人常说的打破沙锅问到底,首创于丰田公司的大野耐一。5-Why方法的逻辑非常简单,如下图所示。 然而,在实际使用中,大家往往都会犯各种不同的错误,下面来为大家一一列举,相信您看完后,对5-Why分析法的使用会更加有效。 错误一:将5-Why分析法等同于5 Whys(也就是连问5个为什么),凑也要凑5个为什么 解读:5-Why是一种分析方法,通过不断提问为什么前一个事件会发生,来找到问题发生的根源,不一定就是5个Why,可能是1个Why就够了,也可能是连问10个都没有办法找到根源。 错误二:只问为什么会发生问题(Why happen),而不问为什么问题会流出(Why escape) 解读:客户(包括内部与外部客户)不仅仅关心为什么会有问题发生,而且也非常关注为什么你自身的控制流程无法防止问题流出。 *做得更细致的人还可能会问:为什么我的质量管理体系没有防止这个问题的发生

错误三:用主观推测(推论)代替客观事实来描述问题/分析问题 错误地描述问题: 例子:刚才还在使用的手机,现在找不到了,如何描述这个问题? 错误的描述:手机掉了——推测手机之所以找不到是因为掉了,没有事实支撑 正确的描述:手机现在不在一直放手机的口袋里——客观事实 错误地分析问题: 例子:生产现场发现钻孔位置偏移 - 为什么钻孔偏移? - 因为对位不准(推测) 错误的分析:工程师没有第一时间去现场分析,而是基于个人的判断与推测 事实可能是图纸错误,对位再准确也会偏移。 解读:坚持“三现原则”,现实(亲自去了解客观事实)、现场(亲自到问题发生现场分析问题)和现物(亲自查看实物) 错误四:每一个为什么永远只有一个原因与之对应,而实际上一个问题之所以发生往往是多个原因的共同结果 解读:若问题有一个以上的原因,则应该找到每个原因的根源。

品质总监个人简历范文

品质总监个人简历范文 今天在网上看到《品质总监个人简历范文》,好久没看到这么好的文章,这里给大家转摘到XX,希望对网友有用。 姓 名: 张先生性 别: 男 婚姻状况: 已婚民 族: 汉族 户 籍: 湖南-邵阳年 龄:35 现所在地: 广东-肇庆身 高:170cm 希望地区: 广东、湖南

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公司性质: 外资企业行业类别: 能源、矿产 担任职位: 品质总监岗位类别: 质量管理/测试经理/主管(QA/QC经理) 工作描述: 1、负责品质部门的全面管理与协调工作,团队的建设与教育训练; 2、负责理士企业各工厂各类体系的建立、维持与改善,帮助理士公司获得或持续保持TS169 49、OHSAS18001、ISO14001、ISO9001等体系认证,获得或保持UL、VDE、TEL、鉴衡等产品认证; 3、负责建立各项品质制度,整合各项工作流程,保证并持续改善产品质量,使公司产品质量在市场的认可度国内领先地位 3、组织过程与产品的持续改善; 4、团队的绩效考核; 5、客诉的组织处理与回复。 ***公司名称 (xx-03~xx-03) 公司性质: 外资企业行业类别: 其它生产、制造、加工

补全对话(三年经典)2021-2021全国各地中考英语试题精选:

补全对话(三年经典)2021-2021全国各地中考英语试题精选:(三年经典)2021-2021全国各地中考英语试题精选:补全对话 【2021山东?滨州】九、口语交际(共5小题,计5分) 根据对话内容,从方框内选择恰当的句子,并将其字母标号填入对话相应的空白处, 使对话完整,合乎情景。(有两个多余选项) Jack: Was the concert good? Sadie: (96) ____ Jack: Why are you angry then? (97) ____ Sadie: Well, after the concert I waited outside the theatre―in the rain. I wanted their autographs. Jack: Did you see them? Sadie: (98) ____ Jack: Did they talk to you? Sadie: No, they didn’t. They didn’t wave. They didn’t smile. They didn’t s ay hello. (99) ____ They just jumped into a big, black car and then disappeared. Jack: (100) ____ Sadie: Yes. But that was yesterday. A. They didn’t even look at us. B. No. You love them as before. C. Yes, it was great! D. What’s the matter? E. Were they friendly to you? F. You once loved them so much. G. Yes, I did. 答案: 1. C问句是有was引导的一般疑问句,所以答句应该用Yes, it was. 或No, it wasn’t.回答, 2. D根据答句得内容是叙述的所以上一句应该是询问发生了什么事。 3. G句是由did引导的一般疑问句,所以答句应该回答yes, sb did. 或No, sb didn’t. 4. A选项句式与上文相同、句意递进。 5. F根据下文句意:是的,那时昨天的事情了。所以上文应该说的是以前的事。根据上下文的意思可知“我以前很喜欢他们。” 【2021四川?达州】从对话后的方框中选择适当的选项补全对话。 M: You look unhappy. 61 W: Oh… my clothes are out of style. I don’t look cool. M: Well, maybe you should buy some new clothes. W: Yes, but I don’t have enough money. M: Huh. 62

制药企业(公司)的过程安全管理方法

制药企业(公司)的过程安全管理方法 过程安全管理(PSM),也称为工艺安全管理,是为防止化学品或能量从运行装置或相关设备发生泄漏,或减轻发生泄漏所造成的后果,而建立的一套管理系统。主要关注工艺系统的设计合理性与完好性,以及如何正确落实相关的生产操作和系统维护。它的基本出发点是防止危险物料/能量的意外释放。 企业应参考国内外相关法规及标准(例如AQ/T3034《化工企业工艺安全管理实施导则》)建立适合本企业的过程安全管理系统,至少包括以下管理要素:工艺安全信息(PSI)、机械完整性(MI)、工艺危害分析(PHA)、变更管理(MOC)、应急预案与应急反应、事故/事件管理、操作程序、培训、承包商管理、投产前安全审查(PSSR)、涉及工艺系统的作业安全、符合性审核。此外,还有两个要素是员工参与和商业机密,这两个要素可根据企业实际需求考虑是否采纳。本节主要探讨过程安全特定的几个管理要素,如工艺安全信息(PSI)、工艺危害分析(PHA)、机械完整性管理(MI)、投产前安全审查(PSSR)等。对于其他于职业安全共同的管理要素不做更深入的探讨。 一、工艺安全信息(PSI) 企业应当在产品的研发、中试放大、试生产和正式规模生产等不同阶段,收集、整理和维护书面的工艺安全信息,为辨识、掌握工艺系统中存在的危害提供必要的基础信息。 工艺安全信息包括工厂所有物料(包括原料、中间品、成品、废品)的危害信息(SDS)、工艺技术信息以及设备信息。 物料危害信息主要包括:物料毒性,如允许暴露限值(PEL或OEL)或OEB分级;物理参数:如熔点/沸点/闪点/饱和蒸汽压/溶解特性等;燃烧爆炸特性:如粉尘

统计试题

一、统计技术概述及描述性统计【单选】 1、(C)是通过一段时间内所关心的特性值形成的图,来观察其随着时间变化的表现。 A、直方图 B、散布图 C、趋势图 D、排列图 2、以下(C)也称为运行图。A、直方图B、散布图C、趋势图D、SPC图 3、在对直方图的形状观察时,当收集的数据是由几种平均值不同的分布混在一起,或过程中某种要素缓慢劣化时所形成的直方图图形,我们称之为(D) A、陡壁型 B、双峰型 C、标准型 D、平顶型 4、散布图的主要作用是(D) A、概括并表示定量数据 B、通过一段时间内所关心的特性值形成的图来观察其随着时间变化的表现 C、直观地反映质量特性随着时间变化的趋势与走向,为决策提供依据 D、可以发现两组数据之间是相关或不相关的 5、GB/Z19027-2005《GB/T19001-2000标准的统计技术指南》标准(B) A)规定了实施GB/T19001-2008标准时应使用的统计技术B)是GB/T19000族标准的组成部分C)只适用于GB/T19001-2008标准D)是组织声称其质量管理体系符合GB/T19001标准时必须执行的标准 6、通过在被关注特性与潜在影响因素之间建立模型来研究其相互之间因果关系的统计技术称为(D) A、试验设计 B、假设检验 C、测量分析 D、回归分析 7、(A)是将工程和分析方法应用评价、预计和保证所研究的产品或系统在某一段时间无故障运行。 A、可靠性分析 B、模拟 C、统计容差法 D、时间序列分析 8、过程能力是指(D) A、过程生产率 B、过程维持正常工作的时间长短 C、过程所能达到的技术指标 D、过程加工的质量能力 9、稳定过程的99.73%的产品质量特性值散布在区间(C)内。 A、[μ-1σ,μ+1σ] B、[μ-2σ,μ+2σ] C、[μ-3σ,μ+3σ] D、[μ-6σ,μ+6σ] 10、以下(D)是正确的: A、Cp >Cpk B、Cp <Cpk C、C p ≤ Cpk D、C p ≥ Cpk 11、某一生产过程,给定某质量特性值公差范围为T=0、1mm,已知过程标准差σ =0、02,则其过程能力指数Cp是(A) A、0、83 B、1、00 C、0、5 D、1、67 *T/6σ=0、1/0、12=0、83 12、当过程仅存在偶然(随机)因素引起波动时,过程输出的质量特性X通常服从正态分布(B) A、(μ,2σ、 B、(μ,σ 2 、 C、(2μ,σ、 D、(μ,μ 2 、 13、某电子元器件合格率为99、73%,其不合格率为(D) A、99、73×10 -6 B、9973×10 -6 C、0、27×10 -6 D、2700×10 -6 14、μ代表的是(A) A、正态总体均值,表示数据分布的中心位置 B、数据的平均值 C、正态总体标准差,表示数据分布的离散程度 D、数据的极差 15、σ代表的是(C)

新概念英语第一册单词表

一、 1、excuse(原谅) 2、me(我) 3、yes(是的) 4、is(动词现在时) 5、this(这) 6、your(你的,你们的) 7、handbag(女用手提包) 8、pardon(原谅,请在说一遍) 9、it(它) 10、thank you(感谢你) 11、very much(非常的) 12、pen(钢笔) 13、pencil(铅笔) 14、book(书) 15、watch(手表)(做动词时表示观看) 16、coat(大衣) 17、dress(连衣裙或套裙) 18、skirt(裙子) 19、shirt(衬衣) 20、car(小汽车) 21、house(房子) 二、 1、umbrella(伞) 2、please(请) 3、here(这里) 4、my(我的) 5、ticket(票) 6、number(号码) 7、sorry(对不起) 8、sir(先生) 9、cloakroom(衣帽存放出) 10、suit(一套衣服) 11、school(学校) 12、teacher(老师) 13、son(儿子) 14、daughter(女儿) 三、 1、mr(先生) 2、good(好) 3、morning(早晨) 4、miss(小姐) 5、new(新的) 6、student(学生) 7、french(法国人) 8、german(德国人) 9、nice(美好的) 10、meet(遇见) 11、japanese(日本人) 12、korean(韩国人) 13、chinese(中国人) 14、too(也) 15、make(产品的牌号 ) 四、 1、i(我) 2、name(名字) 3、what(什么) 4、nationality(国籍) 5、job(工作) 6、keyboard(电脑键盘) 7、operator(操作人员) 8、engineer(工程师) 9、policeman(警察) 10、policewoman(女警) 11、11、taxi driver(出租汽车司机) 12、12、air hostess(空中小姐) 13、13、postman(邮递员) 14、nurse(护士) 15、mechanic(机械师) 16、hairdresser(理发师) 17、housewife(家庭妇女) 18、milkman(送牛奶的人) 五、(9-10) 1、hello(喂) 2、hi(喂、嗨) 3、how(怎样) 4、today(今天) 5、well(身体好) 6、fine(美好的) 7、thanks(谢谢) 8、goodbye(再见) 9、see(见) 10、fat(胖的) 11、woman(女人) 12、thin(瘦的) 13、tall(高的) 14、short(矮的) 15、dirty(脏的) 16、clean(干净的) 17、hot(热的) 18、cold(冷的) 19、old(老的) 20、young(年轻的) 21、busy(忙的) 22、lazy(懒的) 六、(11-12) 1、whose(谁的) 2、blue(蓝色的) 3、perhaps(大概) 4、white(白色的) 5、catch(抓住) 6、father(父亲) 7、mother(母亲) 8、blouse(女衬衫) 9、sister(姐妹) 10、tie(领带) 11、brother(兄弟) 12、his/her(他/她的) 七、(13-14) 1、colour(颜色) 2、green(绿色) 3、come(来) 4、upstairs(楼上) 5、5、smart(时髦的、也代表聪明) 6、hat(帽子) 7、same(相同的) 8、lovely(可爱的、秀丽的)

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