七步削减返工成本

质量管理大师克劳士比提出了一系列削减返工成本的方法:通过计算返工比率、明确人为错误的成本并将其可视化,撤销专门的返工团队,以及改变错误处理流程。

  在质量成本中,返工成本占了很大部分。一些工厂设立了专门的返工工作站,还安排和培训了一些人员来做这些工作。质量管理大师克劳士比认为,这些做法都白白浪费了资源。他在《质量免费》一书中,提出了削减返工成本的正确方法。

  1、用返工工时与总工时之比来确定返工工作量费用。

  2、确定出单位产品中人为出错的费用。

  3、把这些结果用简单明了的表格列出来,打上点,这样可以看出趋势,向生产管理人员解释了这些图表的意义和目的之后,就把它们挂在工作场所里。

  4、宣布你要改进现状的意图。

  5、分析所发现的缺陷的类型,并按照原因重新加以分类,比如缺乏训练、设备不全、粗心大意、缺乏流程等。

  6、撤销任何专门从事返工的人员,把有缺陷的产品返回到制造缺陷的人手里,还要撤销返工工作站。

  7、如果检验人员向生产部门经理汇报情况,那么告诉他们控制之外的信息。

  克劳士比还建议,企业不要为返工预算设立单独的账目,不要让它从一般的生产时间中产生出来。返工成本应当成为常规账目体系的一部分,而由于返工造成的时间上的损失,应当由造成错误的部门经理负直接责任。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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