[ 持续改进 ] 建立QCC改进体系,全面提升测试效率

QCC活动详解
QCC是一种由3-10人组成的小组,旨在通过科学的方法提高工作效率、降低生产成本并提升产品质量。活动强调人的潜能和团队合作,对于企业的发展具有重要意义。QCC活动包括选择课题、把握现状、设定目标等步骤,并利用多种质量工具来解决问题。

QCC的定义

QCC(Quality Control Cicle)是同一工作单位或工作性质相关联的人员(通常3-10人),自动自发组织起来,通过科学运用各种工具手法,持续地进行效率提升、降低成本、提高产品质量的小组。

QC小组活动的基本概念:

*对自己的:发挥人的才能,挖掘无限潜力;

*对于同事:以人为本,营造有意义的充满活力的工作岗位;

*对于公司:为企业的体制改善与发展做出贡献。

QCC的定位

QCC对提升员工技能、改善组织效率有着积极作用。因此把QCC活动进行了重新的定义:以促进本职岗位的效率提升、提高产品/工作质量、降低成本为目的、就某个主题以小组方式运用质量方法开展改进活动。

QCC活动的意义

日本质量管理专家石川专馨先生有多年指导QCC的经验,他认为要确保QCC活动的成功,必须依赖两大支柱:改善活动和运营活动。

QCC是支持QMS全面推行的重要环节,也是全员参、持续改进原则中最基层、最活跃的小组活动。

QCC活动角色

角色职责描述
圈长领导QCC活动
 决定QCC活动进行的方向
 建立全员协助、全员参与、全员发言、全员分担的机制
 建立全体圈员良好的人际关系
 指导圈员学习有关固有技术、改进方法等
圈员通过日常的QCC活动努力提高生产力,改善质量。其结果是使自己的工作场所变得愉快、工作得更有效率、生活得更有意义。
 热心参与圈会,积极参与活动
 热心进行所分配的实施项目和任务
 在小组内部建立良好的人际关系
 通过QCC活动消除浪费
 建立愉快而有意义的工作现场
辅导员掌握和具备运营质量方法的能力
 指导圈员使用合适的、有效QC工具,高效解决活动过程中的实际问题
 提供活动中工程方法支持,组织协调圈内的培训需求
 把关QCC关键活动的成果输出
大圈长QCC活动的总体策划、组织和宣传
 QCC活动制度、规范的制定
 组织活动过程中、对圈长、辅导员角色的培训、考核
 提供QCC活动的工程方法支持、活动指导和过程监控

基本问题实施改进

1、选择课题把握现状(在选择课题把握现状阶段包含三个活动,分别是:选择主题、把握现状、设定目标)

2、选择主题(原则:要选择与工作相关的主题、问题是重要和紧迫的、确定主题改进的大小适中)

3、内容理解(原则:工作中遇到的日常问题,把最紧迫的问题作为改进机会点)

4、方法应用(原则:常用方法包括分层法、检查表、排列图、头脑风暴、鱼骨图、简易图标等)

方法部分请参考PMBOK 2008 质量管理章节阅读。


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QCC质量改进效果确认

1、团队精神;

2、质量意识;

3、沟通能力;

4、质量方法;

5、分析技巧;

6、组织气氛;

7、管理能力;

如何发表胶片,让更多人参与QCC活动

在经历了长时间的QCC活动后,如何才能把团队成员的实施过程和取得的成果表现出来呢?

1、明确的中心思想;

2、七个概念(Magic Seven),每份幻灯片传达5个概念效果最好,7个概念人脑恰适。超过9个负担太重;

3、八字真言(文不如表、表不如图);

4、简洁原则(遵守KISS原则);

5、恶心原则(错别字多于苍蝇)。

新QC工具:

7种:PDPC、箭形图、矩阵图、矩阵数据分析法、关联图、系统图、亲和图。

PDPC、SIPOC模型、流程图、5W2H、应用场景、雷达图、甘特图

QCC相关网站

中国质量协会质量管理小组:http://caq.org.cn

日本科技联盟:http://www.juse.or.jp/e

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理后处理技术以提升分割效果。
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