旧七大 · 现场数据 · 事后改善
当你已经有了数据或现象,要找重点、查原因、看分布、控过程:检查表收数据 → 层别法拆维度 → 柏拉图定优先 → 鱼骨图列原因 → 直方图看分布 → 散布图查相关 → 控制图管波动。
每个工具均提供三种入口:培训(学原理)、试算(在线计算)、应用(数据采集与分析)。左侧选工具,右侧即时看到它的真实图形与专业说明。
把 brainstorming 得到的散乱语言,按“直觉上属于一类”聚成簇,命名每簇。用于整理混乱信息、聚焦少数主题,是 QCC 与 8D 的第一步。
把一个目标或问题逐层展开为子系统、要素、具体项目,直到可执行、可测量为止。用于把抽象目标变成现场能做的事项。
把两列要素(常用 L 型矩阵:过程步骤 × 失效模式)逐格比对,在格内标出关联强度与符号。用于把“哪里可能出问题”系统化排出来。
当影响因子多于 2 个、无法用一张散布图看清时,用主成分分析(PCA)把多个变量降维到二维平面,解释“哪些变量在一起驱动同一件事”。
把改善对策组织成决策树:左端列出对策,按顺序向右展开节点,每个节点判定“有效/无效/需调整”,无效则分支出备用对策。用于把方案选择逻辑显性化。
把计划活动画成带箭头的横条,横轴为时间、纵轴为活动(任务)。用于看见并行关系、依赖顺序与时间重叠,多用于实施排程与改善计划。
旧七大处理「已经发生」的问题——用数据说话、在现场改善;新七大处理「还没发生」的规划——用语言整理、在事前预防。两者不是替代,而是首尾相接:先用新七大把目标和关系想清楚,再用旧七大采集数据、验证与监控。下面给出按情境选工具的思路。
当你已经有了数据或现象,要找重点、查原因、看分布、控过程:检查表收数据 → 层别法拆维度 → 柏拉图定优先 → 鱼骨图列原因 → 直方图看分布 → 散布图查相关 → 控制图管波动。
当问题还说不清、关系还理不明,要先做规划:亲和图收拢团队语言 → 关联图理清因果 → 系统图展开目标 → 矩阵图比对配对 → 矩阵数据分析法定量降维 → PDPC 预判风险 → 箭条图排定进度。
新七大理清的「假设与关系」,要交回旧七大用数据验证:亲和 / 关联得到的候选原因 → 检查表采集 → 柏拉图 / 直方图定位关键 → 鱼骨图深挖 → 散布图确认相关 → 控制图看是否受控。先想清楚,再量清楚。