品质管理工具.doc

使用说明本手册旨在帮助公司管理人员改善分析和解决流程、系统、成本、质量、效率等问题的方法，达到持续改进的目的。手册简单精炼地介绍了管理中常用的识别问题、分析问题的工具的概念及应用。这些工具可以帮助管理人员分析生产中出现的问题，找出产生问题的根本原因，从而找到有效的解决方案。为了方便读者使用，手册把有关工具分成识别问题和分析问题两大类，读者可以根据自己的需要选择适用的工具，具体如下图所示：排列图(Pareto Chart)因果图(Cause & Effect)趋势图(Run Chart)分层法 (Stratification)识别问题分析问题流程图(Flow Chart)检查表(Check Sheet)头脑风暴法(Brainstorming)名义群体技术(Nominal Group Technique)Flow Chart)直方图(Histogram)散布图(Scatter Diagram)控制图(Control Chart)工序能力(Process Capability)力场分析(Force Field Analysis)工具选择向导 任务 工具1.首先决定要分析哪个问题. 流程图(P.3) 排列图(P.9) 检查表(P.7) 头脑风暴法(P.42) 名义群体技术(P.43) 2.描述问题的细节,在哪里发生, 检查表(P.7) 直方图(P.20) 排列图(P.9)什么时候发生,影响范围等. 趋势图(P.17) 分层法(P.47) 饼图(P.48) 3.尽最大可能找出产生问题的 检查表(P.7) 因果图(P.13)所有原因. 头脑风暴法(P.42)4.对产生问题的基本原因达成一致. 检查表(P.7) 排列图(p.9) 散点图(P.26) 头脑风暴法(P.42) 名义群体技术(P.43) 5.找到有效可行的解决方法和 头脑风暴法(P.26) 饼图(P.48)执行方案. 力场分析法(P.46) 6.实行计划并建立需要的监控 排列图(P.9) 控制图(P.30) 直方图(P.20)程序. 工序能力(P.38） 分层法 (P.48) 流程图:用来识别实际运行中生产和服务流程，或为生产或服务设计出理想且适用的流程。 流程图（Flowchart）流程图,用图形化的方式来描绘一个流程中的每一个步骤，并清晰的表明流程中每一个步骤的相互关系。它用容易识别的简单符号来表明每一个步骤的处理方式。 开始处理判断结束 通过对流程图的分析通常可以发现导致问题产生的潜在根源。而且流程图的应用非常广泛,可以应用到信息传播、物品传递、产品销售或者提供服务的任何过程。流程图广泛应用于流程中的问题识别，应用方法：1） 画出一个表明流程实际运行的每一个步骤的流程图；2） 画出期望达到的且适用的流程图；3） 比较以上两个流程图，找出它们的不同，因为那就是产生问题的地方。 FlowchartMfg. Example Board FlowFlowchartAdmin./Service ExampleEmergency Department Radiology ProcessFlowchartDaily ExampleTurning On Television流程图理解/绘制要点： 流程的范围必须清晰； 尽可能用简单精炼的词语表示流程的每一步骤； 确保每个循环都有出口； 通常，一个处理方框只能有一个输出箭头，否则就需要做一个菱形的判断框。 检查表：帮助读者从观察样本中收集数据以初步了解问题所在，大多数情况下是解决问题的起点。检查表(Check Sheet)1 定义 检查表，又称调查表或统计分析表，是以事实为依据，用表格形式来进行数据整理和粗略分析的一种方法。2 检查表的做法1） 共同决定观察样本，确保所有成员观察的是同一个样本；2） 决定观察的期限；3） 设计简单明了且精确界定各类问题的表格；4） 决定收集数据的方法：由谁收集、收集的时间、检查数量等等；5） 收集真实且全面的数据。 ProblemMonthTotal123A|5B|3C|12Total85720Check SheetMfg. ExampleBearing DefectsDefectMayTotal6789Wrong Size| | | | |26Wrong Shape|9Wrong Dept.|8Wrong Weight| | | | | | | |52Wrong Smoothness|7Total29222526102Check SheetAdmin./Service ExampleTyping Mistakes In Department A MistakesMarchTotal123Centering|8Spelling| | | |23Punctuation| | | | | | | |40Missed Paragraph|4Wrong Numbers|10Wrong pages|4Tables|13Total343533102Check SheetDaily ExampleReasons For DisagreementsReasonDayTotalMon.Tue.Wen.Thu.Fri.Money| |20Sex|10Children| |19Total1261081349检查表理解/制作要点： 所选择的项目尽可能的有代表性； 确保有足够的时间采集数据； 保证所采集的数据都是来自同一个对象，如果不是同一个对象，则要对每一个单独的对象所采集的数据进行汇总。排列图：比较多个问题地重要性，以便选择解决问题的起点，识别产生问题的根本原因。排列图(Pareto Chart)排列图是根据“关键的少数和次要的多数（80-20原理）”的原理而做的。也就是以通过检查表或其它方法所收集的数据为依据，将影响生产和服务的众多因素按其对影响程度的轻重，用直方图形顺序排列，以便我们能集中精力关注其中的主要因素。排列图是由意大利经济学家帕洛特（Vifredo Pareto）在分析社会财富分布状况时设计的，所以又称帕洛特图。排列图的制作方法如下：1） 找出要进行分类比较并排序的所有问题：a） 应用头脑风暴法，例如讨论：GEK针织部的主要质量问题是哪些？b） 应用现有的数据，例如：分析GES的上个月的质量报告来找出主要的问题。2） 选择用来比较的衡量标准，例如：损失、发生频率等等；3） 选择收集数据的期限，可以是几小时、几天、几个星期等；4） 针对每一类问题收集所需的数据，如：疵点A在过去6个月中发生了X次，或者疵点B在过去六个月中花费了X美元；5） 比较同一种类的问题发生的频率或消耗费用，例如：疵点A出现75次，疵点B出现107次，疵点C发生35次；或者是疵点A每年花费$750, 疵点B每年花费$535。6） 按照费用或发生频率的从大到小的顺序在水平轴上从左到右列出所有因素，占比率较小的因素可以合在一起放在最右边作为“其他”列；7） 针对每一个问题画出柱状框，其高度代表发生的频率或者造成损失的大小；排列图的其他特征： 通常原始数据记录在坐标左边的纵轴上，每个问题所占的百分比标在右边的纵轴上。一定要保证这两个轴的刻度是相对应的，例如：100%对应总的发生频率或消耗费用，50%对应总的发生频率或消耗费用的一半； 可以从最高柱顶端的中心开始，自左到右，从上到下画一条线，表示连续的几个问题影响程度所占的比例之和。例如可以看出最重要的前三个问题影响程度占影响程度的比例。 排列图的应用：1） 通过采用不同的衡量标准，找出最重要的问题；注意：发生频率最高的问题并不一定都是最重要的问题。2） 先对数据按照生产、机器、班次的不同等进行分组，再进行分析。注意：如果不同组的数据没有明显的不同，则要重新分组。3） 用来衡量做出一定改善后对过程的影响程度，比如在顾客投诉前后的变化。注意：如果不知道改善前的状况，就很难知道改善的效果。4） 将产生问题的粗略原因细分成更加明确具体的原因。注意：根除原因，而不是表面症状。排列图理解/绘制要点：使用常识，两个关键的客户投诉可能需要比其他100个投诉更受重视，这取决于客户是谁以及投诉的内容。在图上清晰的标明测量单位。因果图：用来识别、探究、表明导致一个具体问题产生的可能的原因。 因果图(Cause & Effect)：因果图是由日本品质管理权威学者石川馨首先提出的，所以也叫石川图，又由于形状像鱼，亦称鱼刺图。一个质量问题的产生，往往不是一个因素，而是多种复杂因素综合作用的结果。通常，可以从质量问题出发，首先分析那些影响产品质量最大的原因，进而从大原因出发寻找中原因、小原因和更小的原因，并检查和确定主要因素，这就是因果图的基本原理。因果图把产生问题的各种原因之间的因果关系清楚的表现出来，使人们一目了然，便于采取措施。对于每一种结果通常都有四种主要原因：人、机器、方法、物料。这仅仅是建议而已，在实际的使用过程中也可以采用有助于分析的其它类别。因果图的绘制方法：1） 用下面的两种方法之一来产生建立因果图所需要的原因：a） 不需要准备，进行头脑风暴法，找出所有可能的原因；b） 让每一位组员应用检查表寻找可能的原因。2） 按以下方法绘制图形a） 用文本框在右边标明问题的结果；b） 在主线上画出在生产过程中发生的主要原因；c） 将头脑风暴的结果标在适当的主要原因中；d） 对于每一个原因都应当提问，“为什么它会发生”，然后列出其根由作为主要原因的分支。3） 说明按以下方法找出产生问题的根本原因： a） 寻找频繁发生的事件；b） 找出小组成员一致同意的原因；c） 收集数据以确定各原因发生的频率。Cause & Effect DiagramManufacturing ExampleCause & Effect DiagramAdmin./Service ExampleCause & Effect DiagramDaily Example 因果图理解/绘制要点: 为了不影响团队士气,尽量不要让整个团队的讨论偏离主题；当没有新的想法时可以应用主要原因类别作为催化剂,例如询问:在“物料”中是什么导致?用尽可能少的文字;保证每个人对所列出的原因都能达成共识。趋势图:用最简单的方式来显示观察点在一个特定时期内的变化趋势。趋势图(Run Chart) 趋势图是一种用图形化的方式来分析数据变化趋势的图表，通常可用它来监测一个工序以观察一定时期内的观察值的平均值是否在变化。趋势图使用起来非常简单，只需要按照数据出现的顺序在图上描绘出代表相应数据的点即可。通常可用来描绘设备停顿时间、产量、产出废料及生产能力等随时间变化的结果。AverageTime of sequenceMeasurement 使用趋势图可能会误导人们将数据的每一次变化都认为非常重要。实际上，趋势图和其它图形技术一样，应当集中于在工序中的真正的重大变化。 趋势图的一个很有价值的应用就是识别有较大影响的平均值的变化和趋势。例如，当监测一个工序过程时，我们期望在平均值上下波动的数值是等数量的。然而，当9个或9个以上点都在均值线的一边时，就说明出现了异常现象，平均值也会随之改变。可以对这样的结果进行研究，如果这样的变化是有利的，应当进行持续保持下去；如果是不利的，则应当设法消除掉。另一种趋势图类型是6点或更多的点稳定增长或降低，并且不出现翻转；同时，这种增长或降低是可以预计到不会出现随机变化的。如果如此，就表明工序过程中有重大的变化，需要进行仔细研究。Run ChartMfg. Example% Accept On First Test Printed Circuit BoardsRun ChartAdmin./Service ExampleEmergency Room Admissions趋势图理解/绘制要点: 图上的垂直轴为y轴; 水平轴为x轴 一个标记点表示某个时间点上的测量值、观察数值等; 每个数值点应当用直线连接起来，以便图形容易使用和说明； 时间期限和测量单位应当清晰的标出； 数据点的顺序非常关键，应当按照数据实际产生的先后顺序绘图。直方图：通过对数据进行分组、统计，用柱状图的形式表达相等的数据间隔内观察值的分布情况。直方图 (Histogram) 我们已经在排列图中见过，用柱形图的方式来表达某个特定事件发生的频率非常直观。但是排列图只是处理产品或服务的一些特性，如疵点、问题、安全危险等的类型，而直方图采用温度、尺寸等测量数据并显示它的分配情况。我们都知道，所有重复出现的事件随着时间的变化会产生不同的结果，而应用直方图可以清楚的显示出任何一个过程中的数值变化。一个典型的直方图如下所示：从以上直方图可以看出，数值最大的列刚好在测量数的中间点，而且该点的两边列数大致相等。这种分配称为正态分配，很多重复的受控的数据样本都跟这个模式相同。其他的模型数据主要堆积在偏离中心点位置，这种分配称为偏态型。很重要的一点是，你要找出应当是正态分配而实际上不是的原因，偏态分配也是一样。除了分配的形态，也应当判断：a) 图表的延伸是否在规定范围之内，如果不是，超出范围多少（可变性）b) 图是否刚好在中心位置，是否大多数项目都在“高处或低处”？（偏态）绘制直方图的步骤： 这里讲述的有关直方图的绘制比其他大多数工具都要详细的多，因为当决定数据分组以及组的边界时容易出现混淆，所以需要特别注意。 从一系列无组织的数据开始，如下： 9.9 9.3 10.2 9.4 10.1 9.6 9.9 10.1 9.8 9.8 9.8 10.1 9.9 9.7 9.8 9.9 10.0 9.6 9.7 9.4 9.6 10.0 9.8 9.9 10.1 10.0 10.4 10.2 10.1 9.8 10.1 10.3 10.0 10.2 9.8 10.7 9.9 10.7 9.3 10.3 9.9 9.8 10.3 9.5 9.9 9.3 10.2 9.2 9.9 9.7 9.9 9.8 9.5 9.4 9.0 9.5 9.7 9.7 9.8 9.8 9.3 9.6 9.7 10.0 9.7 9.4 9.8 9.4 9.6 10.0 10.3 9.8 9.5 9.7 10.6 9.5 10.1 10.0 9.8 10.1 9.6 9.6 9.4 10.1 9.5 10.1 10.2 9.8 9.5 9.3 10.3 9.6 9.7 9.7 10.1 9.8 9.7 10.0 10.0 9.5 9.5 9.8 9.9 9.2 10.0 10.0 9.7 9.7 9.9 10.4 9.3 9.6 10.2 9.7 9.7 9.7 10.7 9.9 10.2 9.8 9.3 9.6 9.5 9.6 9.7 第一步：算出数据的总个数n,以上这个例子中，n=125;第二步：算出全体数据的全距，即数据范围R，由最大值减去最小值，本例中最大值为10.7，最小值为9.0，所以R10.7-9.01.7；第三步：将数据进行分组，组数为K，可以参照以下的表格 数据数组数50-1006-10100-2507-12250以上10-20 本例中，125个数应当被分为7-12组，我们可以令K10；第四步：计算组距，即每个组的数据范围，公式为 HRK1.7100.17 在这种情况下，最好将H尽可能的取整，如取0.20比0.17要好一些。 第五步：决定每个组的边界、起始点值和终点值。 先寻找数据系列中的最小值作为第一个组的下届，在本例中为9.0。然后将最小值与组距相加得到9.2，得到第二个组的下届，第三组的下届为9.4，依此类推，直到所有的数据都包含到这10个组内为止。其中，第一组的数据应当从9.0到9.2，但是不包括9.2。同理，第二组的数据从9.2到9.4，但是不包括9.4。这样可以保证每个组的数据都不会重复。 第六步：根据以上计算所得的数据绘制频率表。频率表实际上是直方图的表格形式，本例的频率表如下： 组别组边界终点出现频率合计19.00-9.199.1 |129.20-9.399.3 | |939.40-9.599.5 | | | |1649.60-9.799.7 | | | | | |2759.80-9.999.9 | | | | | | |31610.00-10.1910.1 | | | | |22710.20-10.3910.3 | | |12810.40-10.5910.5 |2910.60-10.7910.7 |51010.80-10.9910.90第七步：根据频率表绘制直方图，本例中的直方图如下：HistogramMfg. ExamplePrint DensityHistogramAdmin./Service ExampleAverage Response Time To Patient Rings (1st Shift)HistogramDaily ExampleHeight of 100 Men直方图理解/绘制要点: 数据分组的数量决定直方图是否能清晰地反映数据的分布情况; 有些数值系列呈偏态分布是属于正常的，并不是所有数值系列的分布都呈正态分布; 当数值系列在某一分组突然停止分布且在该分组之前没出现下降趋势，则数据的真实性需要重新评估; 数值系列总是出现两个峰值，说明这些数据明显受两个基本或两个以上因素影响，如班次、机械等；散点图：用来分析一个变量同另一个变量之间的相关性。散点图(Scatter Diagram)散点图用来研究两个变量之间可能的因果关系。散点图并不能证明一个变量是另一个变量产生的原因，但它可以证明两个变量是否相关联以及相关的强弱。散点图的横坐标代表第一个变量，纵坐标代表第二个变量。一个典型的散点图如下： 散点图中的点形成一个集群的形式，集群点的方向和密度表明变量1和变量2的相关性强弱。这个集群越是像一条直线，这两个变量的相关性就越强。如果它是一条直线的话，每一次一个变量变化，另一个变量也会发生同样的变化。1） 选择50到100对你认为相关的数据样本，并做成一个表格，如下：人员体重身高1160 lbs70 inches2180 61 3220 75 .5010561 2) 画出图形的横轴和纵轴，从左到右从下到上数值逐渐增大。通常表示变化原因的变量用横轴表示，表示结果的变量用纵轴表示；3）在图上标点，如果有重复的点，在第一点上画圈表示第二点，在第一个圈上再画圈表示第三点，以此类推，最终的散点图如下：下面是常见的散点图的类型及其意义：Scatter DiagramMfg. ExampleActive Ingredient StabilityScatter DiagramAdmin./Service ExampleOvertime/# Of Billing Errors散点图理解/绘制要点： 一个负相关（当x减小时y增大）同正相关（当x增大时，y增大）同样重要； 只能说x和y相关，但不能说一个变量产生了另一个； 这部分的例子都是基于线性相关的：y = a + bx。然而，日常遇到的并不仅仅这一种相关性，还有其他的例如,等相关类型。 另外还有精确的测试相关性的统计方法，但不在本书的范围之内。控制图：用来识别一个流程的可变性有多大程度是决定于一些随机的变化，有多大程度是决定于某一独立的事件，以了解一个流程是否在控制之内。控制图（Control Chart） 当我们在趋势图上加多一条在均值线上边的由统计数值决定的上限线（Upper Control Limit）和一条下限线（Lower Control Limit）时，这个趋势图就变成了控制图。AverageTimeMeasurement,Defective,Etc.Upper Control Limit (UCL)Lower Control Limit (LCL) 这些控制线是先通过对一个没有异常变化的过程进行取样，对样本进行统计分析而得出。将样本控制线画到图上来判断每个点是否在控制线之外或是有不正常的情况。如果有上述情况发生，就称过程为“失控”。在控制线之内的点的周期波动，来自系统内的正常因素（系统设计、设备选择、预防性维护等），只能通过改变系统来影响；控制线之外的点来自偶然因素（人为失误、突发事件等），是过程正常运行是不应当出现的。在应用控制图作为监测工具时，必须先消除掉偶然因素。消除掉偶然因素以后，过程就是受控的，就可以在固定的间隔时间内取样来保证过程没有根本性的变化。记住：“控制”并不一定意味着产品或服务满足要求，它只是说明过程处于稳定状态（也许差的稳定状态）。例如：在这个例子中，过程是受控的，但是它并没有达到规范。控制图左边的曲线显示规范的界限比控制图的界限更狭窄。不管是改进过程还是降低规范，只要记住规范是理想的需要，控制界限是过程稳定状态的实际能力。 制作控制图的方法及主要公式：1） 计量值的控制图所谓计量值控制图，是指控制图所依据的数据均属于由量具实际测量出来的，如长度、重量、时间等，具有连续性。首先计算每个子样本的平均值()和全距(R)： R- n为子样本的观察值数量.计算流程的平均全距()以及总平均数(): k为子样本个数. 计算控制界限: Table of Factors for & R ChartsNumber of observations in subgroup (n)Factors for X ChartFactors for R ChartA2Lower D3Upper D421.8803.26831.02302.57440.72902.28250.57702.11460.48302.00470.4190.0761.92480.3730.1361.86490.3370.1841.816100.3080.2231.7772) 计数值控制图所谓计数值控制图是指控制图依据的数据均属于以单位个数或次数统计出来的，如不良品、不良率、疵点数、疵点率等，主要有以下4种：（a） 不良品控制图（P-Chart）:重点考虑次品率P= （b） 不良数控制图（NP-Chart）:重点考虑次品数 （c） 疵点数控制图（C-Chart）:样本大小不变的情况下观察不符合项 （d） 单位疵点数控制图（U-Chart）:样本大小变化的情况下观察不符合项 这个公式会造成控制界限不断变化,可以用平均样本大小来代替那些小于平均样本数20%的样本,并针对这样的样本计算单独的控制界限.控制图的说明:如果出现下面的情况则过程失控:1) 一个或多个点落在控制界限之外;或：2) 根据下面的控制图划分区域:Zone CZone BZone AZone CZone BZone AUpper Control Limit (UCL)Lower Control Limit (LCL)Centerline/Average如果发生了以下情况,你就应当注意并检测过程有哪些改变,可能需要做些什么样的调整:a) 有三个连续的点中有两点且在中心线的同侧的A区或A区之外;b) 有五个连续的点中有四点在中心线的同侧的B区或B区之外;c) 有九个或九个以上的点在中心线的同一侧；d) 有六个或六个以上点连续的升或者降;e) 有十四个或十四个以上点连续的呈线形的交互升降;f) 有十五个或十五个以上连续的点在区域C中。通常，可以通过询问下列问题来研究一个失控的过程：1. 所用的测量设备的精度是否不同?2. 不同的操作者用的操作方法是否有差异?3. 周边环境(温度,湿度等)是否会影响过程?4. 环境是否有显著的变化?5. 工具的磨损是否影响过程?6. 是否有不熟练的工人参与操作?7. 原材料的来源是否有变化?8. 操作者的疲劳是否会影响过程?9. 维修程序是否有变化?10. 设备是否被频繁的调整?11. 样本中的数据是否来自不同的机器?不同的班次?不同操作者?12. 操作者是否因害怕汇报失误而隐瞒实情?Control ChartMfg. Example & R ChartTime8:008:309:009:3010:0010:3011:0011:3012:0012:30Sample Measurements1-2 1 3 2 -4 0 -3 -3 -6 2 2-2 0 1 3 -3 0 2 2 2 -1 30 -1 -3 5 0 -1 -2 -2 0 0 40 -1 1 2 1 1 1 1 4 1 5-2 1 0 2 3 3 1 1 4 1 SUM-6 0 2 14 -3 3 -1 -1 4 3 AVERAGE, -1.200.42.8-0.60.6-0.2-0.20.80.6RANGE, R22637545103NOTESControl ChartAdmin./service Ex.Np Chart Operating Room Delays/DayControl ChartDaily ExampleCommuting Times (min.) A.M STEP 1Week1234567891055901007055751206570100759575110658511065858565607565956565906065806065607065859065608055656070657060758071727673717190747178R=25403550402055302540STEP 2=74.636.0n=5k=10STEP 3 =74.6+0.58*36.0 =74.6+20.88 =95.48 =74.6-20.88 =53.72 =2.11*36.0 =75.96控制图理解/制作要点： 在计算控制界限前通常采集20-25组数据样本； 控制图的上下限必须是用统计方法计算出来的，不要将他们同基于产品要求的规范界限相混淆； 管理层可以通过一些工作来降低控制线之内的正常变化； 针对不同的数据类型选择相应的控制图类型； 必须按数据产生的实际数据进行画图，否则就完全没有意义； 数据必须反映实际情况，不要故意剔除特殊的数据。工序能力：用来衡量流程在正常情况下能否满足规范和顾客的要求。工序能力(Process Capability) 仅仅控制流程是不够的，一个受控的流程也同样能生产出次品。一个流程真正的改进在于反复评估流程满足规范和客户要求的稳定性，也就是所说的工序能力（也有的资料称为工序能力）。为了衡量工序能力满足规范和客户要求的程度，我们用能力指数以图形的形式来描绘这种衡量，工序能力指数（工序能力指数）就是表示工序能力满足有关要求的程度的评价指标。计算工序能力指数的公式工序能力指数是指有关规范要求允许的范围（规范允许范围的上限用USL表示，下限用LSL表示）与正常情况下流程实际能达到的范围（6，是流程的标准差的估计值）的比值，一般用符号表示： 如果该流程在受控状态，则可以从控制图中计算出来： 为所有子样本全距的平均值；是与子样本观察值数量n有关的参数，可从下表查得： nn21.12872.70431.69382.84742.05992.97052.326103.02862.534113.173 工序能力不充足，会产出较多的次品。工序能力基本满足质量标准要求，次品量为最小值0.3。工序能力较高，次品少。虽然是工序能力范围与相关规范允许范围紧密的比值，但从中并不能看出工序能力均值同目标值的接近程度，通常被看作衡量流程潜能的指标。工序能力指数、（只有单边有限制线）和（两边均有限制线）不仅仅用来衡量工序能力范围相对于相关规范允许范围的关系，而且用来作为衡量工序能力均值的参考。通常取和中较小的值。 =min,如果流程接近正常而且处于受控状态，可以用来估算流程的次品率。Process CapabilityMfg. ExampleDie Cutting Process 从控制图中可以得到以下数据： 212.5 Spec.2103 1.2 USL=213 n=5 LSL=207 =1.2/2.326=0.51 =min,=0.327因1，所以将会产出较多的次品。工序能力理解/制作要点：的大小与有关规范及顾客要求的上下限有关； 当我们使用工序能力指数时，需要与顾客确认规范以及他们的要求；当等于时，工序能力的均值正好位于规范范围的中值； 其他有用的工具： 头脑风暴法(Brainstorming) 头脑风暴法(Brainstorming)是为了克服阻碍产生创造性方案的压力的一种相对简单的方法。它利用一种思想产生过程，鼓励在短时间内提出尽可能多的方案设计思想，同时禁止对各种方案的任何批评。 头脑风暴法可以有以下两种形式：1） 有组织的这种方式中，每一个会议成员在轮到他时都必须给出自己的观点。这样就强迫非常内向的人也要参与，但也能够给他们一定的压力。2） 无组织的每个成员都是在有了新的观点时才发言。这样趋向于创造一个松弛的气氛，但同时也有可能被部分嗓门大的成员控制会议。这两种方法的应用原则基本是一样的，通常的可接受的准则如下：不要批评任何观点；将所有的观点都写下来，保证每个人都可以看到，避免产生误解，同时可以激发别人产生新的观点；所有人都对要讨论的问题达成一致，同时也要写下来；将发言人的原话一字不漏的写下来，不要进行改动； 时间尽可能短，5-15分钟就可以了。名义群体技术（Nominal Group Technique） 当一个群体在制定决策是，通常会出现谁最有权威或谁的声音最大就采用谁的意见的现象，这样会导致对所讨论的问题意见不够充足或选择了错误的问题等现象。而名义群体法是一种最大可能给予群体中每一位成员平等的发表自己意见的机会的方法。其步骤如下：第一步骤：产生意见这一步骤是鼓励群体成员提出重要意见。由每名参与者独立写出他/她认为最重要的问题，要让所有的参与者都写出问题。写完之后收集所有问题。该办法的优点是可以避免由于身份差别或者成员之间的竞争性，而对群体决策产生直接的压力。第二个步骤：记录意见。这个步骤是把第一步骤所提出的全部意见记录在显而易见的报告板上，然后轮流询问每个成员，记下他们的意见，如此继续下去，直到成员们对全部记录感到满意。这个过程是强调参与者的平等机会，避免损失个体成员认为有意义的意见。公开列出非个人化的意见使潜在的矛盾减少，群体成员们很高兴见到自己提出的意见被排列出来，这就提供了把过程继续下去的积极性。第三步骤：把意见弄清楚。检查每个成员所提出的意见，确认没有重复的意见，如有，则将这两个相同的意见合在一起。第四步骤：让每一位成员在纸上写出对应每一个问题的字母，例如最终有5个问题，则每个人都写出从A到E5个字母。第五步骤： 保证每一个问题前面都有相应的字母，接着让每一位成员进行投票。对于最重要的问题，在相应的字母后面写5，其次是4， 依此类推。例如：A. 空间B. 安全C. 厂务管理D. 质量下降E. 没有预防性的维护 每一