品質管理分析には何が関係していますか？

品質管理分析には、計画、欠陥のテスト、データのキャプチャ、および将来のプロセスを改善するための結果の分析が含まれます。アナリストは、さまざまな手法を使用して、欠陥データを確認し、欠陥の原因を判断します。ソフトウェアパッケージは、品質管理の結果のキャプチャのキャプチャと分析を支援するために頻繁に使用されます。

さまざまな組織が品質管理分析を使用しています。一般的に、ソフトウェア開発、サービス提供、製品の製造に使用されます。高レベルの概念は類似していますが、品質管理分析の詳細と方法は、特定の組織のニーズごとに異なる場合があります。テストを実施する前に、アナリストは何をテストするか、どのようにテストするかを検討する必要があります。従業員のトレーニングのニーズとテスト結果を特定、分類、および文書化する方法も計画に含める必要があります。

アナリストは、キーで品質管理データをキャプチャすることを計画する必要がありますプロセスのステップ。通常、サイクルの早い段階で欠陥を見つけて修正するのは安価であり、計画はそれを説明するかもしれません。ソフトウェア開発の場合、それは要件段階の欠陥を減らす努力を意味する可能性があります。メーカーにとって、それは品質基準を順守するための入ってくるサブコンポーネントまたは原材料のテストを意味する場合があります。

プロセスの他の重要な部分は、特に高価な操作の前に、操作間で発生する場合があります。たとえば、ゴム製の部品メーカーは、混合後、それが成形される前にゴム化合物のサンプルバッチを意味する場合があります。ゴム化合物のバッチが悪い場合、この時点でキャッチするのは安価です。

従業員は、さまざまな欠陥を正しく特定して分類するためのトレーニングが必要になることがよくあります。彼らはまた、彼らが見つけた欠陥を図表する必要があるかもしれません。統計的品質管理ソフトウェアは、キャプチャに使用できます。欠陥データのチャート。

データがキャプチャされると、多くの診断手法を使用して分析できます。いくつかの一般的な手法には、フローチャート、パレート、フィッシュボーン図が含まれます。これらの診断技術の巧みな使用は、欠陥を引き起こす可能性のある要因を特定する場合があります。

プロセスが品質基準内で実行されていることを確認するために使用できる手法は、統計プロセス制御（SPC）です。この手法では、プロセスが確立された品質目標を満たすことができることをチェックします。また、制御できないランダムなバリエーションの要因もあります。

別の品質管理方法の受け入れサンプリング。この手法では、統計的に有意なサンプルがテストされています。製造業者が多数のサブコンポーネントを受け取っている場合に頻繁に使用され、ロット全体を確認するのは費用対効果または合理的ではありません。品質管理アナリストは、ロット全体が品質基準を満たす可能性が高いことを確認するためにテストする必要があるサンプルの数を決定する場合があります。