Термин стратификация означает расслаивание, что позволяет разделять данные на подгруппы для более глубокого анализа.

Стратификация означает объединение всех данных в одну группу для упрощения анализа.

Стратификация относится только к финансовым данным и не применяется к другим областям.

Стратификация - это метод, который использует исключительно качественные показатели и не применим к количественным данным.

Стратификация подразумевает создание горизонтальных слоев без учета вертикальных различий в данных.

В качестве стратифицирующего фактора могут быть выбраны любые параметры, определяющие особенности условий возникновения и получения данных, такие как различное оборудование, операторы, производственные бригады, участки, время сбора данных, разные виды сырья и т.д.

Стратифицирующий фактор должен быть только экономическим и не может включать производственные параметры.

Стратификация возможна только на основе географических данных, что ограничивает использование других критериев.

Стратифицирующие факторы должны быть всегда количественными и не могут быть качественными.

Все перечисленные выше факторы могут использоваться только в анализе финансовых данных и не применимы к другим областям.

При использовании метода 4М…6М учитываются факторы: Материалы, Машины, Методы, Люди, а также дополнительные факторы: Среда и Измерения.

Мнемонический прием 4М…6М включает только четыре категории, которые не могут быть расширены до шести.

4М…6М не имеет никакого отношения к стратификации и применяется исключительно в экономических расчетах.

Мнемонический прием 4М…6М применяется только в области здравоохранения и не может быть использован в производственных сферах

Стратификация данных с использованием 4М…6М ориентирована исключительно на качественный анализ без учета количественных показателей.

Расслоение по исполнителям (Manpower) может включать такие параметры, как квалификация, стаж работы, пол и другие характеристики исполнителей.

Manpower относится исключительно к количеству сотрудников в компании и не учитывает их квалификацию или опыт.

Manpower подразумевает анализ только руководящих работников и не включает обычных сотрудников.

Элементами Manpower являются только количественные данные, такие как количество сотрудников, без учета качественных характеристик.

Термин "Manpower" используется только в военной сфере и не применяется в других отраслях экономики.

Расслоение по исполнителям (Manpower) может включать такие параметры, как квалификация, стаж работы, пол и другие характеристики исполнителей.

Manpower относится исключительно к количеству сотрудников в компании и не учитывает их квалификацию или опыт.

Manpower подразумевает анализ только руководящих работников и не включает обычных сотрудников.

Элементами Manpower являются только количественные данные, такие как количество сотрудников, без учета качественных характеристик.

Термин "Manpower" используется только в военной сфере и не применяется в других отраслях экономики.

Машины могут быть классифицированы по таким параметрам, как новизна, марка, конструкция, выпускающая фирма и другие характеристики.

Стратификация по машинам (Machine) включает только современное оборудование и не рассматривает старое.

Стратификация по машинам не имеет значения для анализа данных и не влияет на результаты.

Стратификация по оборудованию всегда должна проводиться только по количественным показателям без учета качественных характеристик.

Машины, используемые в производственном процессе, не подлежат никакому анализу и стратификации.

Материалы могут быть сгруппированы по таким параметрам, как вид материала, сырья, комплектующих, место добычи или производства, фирма-изготовитель, партия сырья и сорт материала

Стратификация по материалу (Material) включает только готовую продукцию и не учитывает сырье или комплектующие

Анализ материалов не имеет значения для производственных процессов и не влияет на качество продукции.

Стратификация по материалу всегда базируется только на количественных характеристиках, без учета качественных аспектов.

Использование различных материалов не подлежит анализу и стратификации на этапе планирования производства.

Материалы могут быть сгруппированы по таким параметрам, как вид материала, сырья, комплектующих, место добычи или производства, фирма-изготовитель, партия сырья и сорт материала.

Стратификация по материалу (Material) включает только готовую продукцию и не учитывает сырье или комплектующие

Анализ материалов не имеет значения для производственных процессов и не влияет на качество продукции.

Стратификация по материалу всегда базируется только на количественных характеристиках, без учета качественных аспектов.

Использование различных материалов не подлежит анализу и стратификации на этапе планирования производства.

Учитываются такие параметры, как температурный режим, технологический прием, номер цеха, бригады, участка, смены и рабочие.

Расслоение по методу и технологии включает только физические методы производства и игнорирует технологические приемы.

Метод и технология не имеют значения для качества продукции и не влияют на анализ производственных данных.

Анализ методов и технологий производится только на этапе проектирования, а не в процессе производства

Стратификация по методам и технологиям основана исключительно на количественных данных, игнорируя качественные аспек.

Учитываются такие аспекты, как метод измерения, тип измерительных средств, класс точности прибора и другие характеристики.

Расслоение по измерению включает только количественные методы и игнорирует качественные параметры измерений

Измерения не играют роли в научных исследованиях и не подлежат никакому анализу

В процессе измерения учитывается только время проведения измерений, а не особенности применяемых приборов

Стратификация по методам измерения всегда сосредоточена только на старых технологиях и не учитывает современные приборы.

Учитываются такие характеристики, как температура, влажность воздуха в цехе, магнитные и электрические поля, солнечное излучение и другие параметры.

Расслоение по окружающей среде включает только климатические условия и игнорирует специфические факторы производственной среды.

Окружающая среда не влияет на производственные процессы и может быть проигнорирована в анализе.

Анализ окружающей среды основывается исключительно на визуальных наблюдениях, без применения приборов и измерений

Все факторы окружающей среды считаются постоянными и не подлежат изменениям в процессе работы

С помощью диаграммы разброса можно выявить зависимость между двумя типами данных и определить корреляцию между параметром качества и влияющим на него фактором.

Диаграмма разброса служит исключительно для отображения временных рядов данных и не подходит для анализа зависимости между переменными.

Диаграмма разброса предназначена только для визуального представления одной переменной без учета других факторов.

Диаграмма разброса используется исключительно для представления категориальных данных и игнорирует количественные параметры

Использование диаграммы разброса не позволяет проводить анализ данных и не дает информации о взаимосвязи переменных.

С помощью диаграммы разброса можно выявить зависимость между двумя типами данных и определить корреляцию между параметром качества и влияющим на него фактором.

Диаграмма разброса служит исключительно для отображения временных рядов данных и не подходит для анализа зависимости между переменными.

Диаграмма разброса предназначена только для визуального представления одной переменной без учета других факторов.

Диаграмма разброса используется исключительно для представления категориальных данных и игнорирует количественные параметры.

Использование диаграммы разброса не позволяет проводить анализ данных и не дает информации о взаимосвязи переменных.

Корреляция не предполагает причинно-следственной связи между переменными; она показывает только наличие или отсутствие зависимости.

Корреляция - это измерение только линейной зависимости между двумя переменными, игнорируя другие типы взаимосвязей.

Корреляция всегда указывает на прямую зависимость между переменными, даже при высоких коэффициентах корреляции.

Корреляция может быть рассчитана только с использованием сложных математических моделей и не может быть определена на основе простых данных.

Корреляция считается значительной, если коэффициент корреляции.

Нулевая корреляция указывает на отсутствие зависимости между двумя переменными.

Положительная корреляция указывает на то, что при увеличении одной переменной другая переменная также уменьшается.

Отрицательная корреляция означает, что при увеличении одной переменной другая переменная остаётся на одном уровне и не изменяется.

Линейная корреляция всегда указывает на одну и ту же степень зависимости между переменными, независимо от их значений.

Корреляция может быть как линейной, так и нелинейной, при этом оба типа зависимости могут быть исследованы методом корреляционного анализа

Уолтер Шухарт является одним из основателей концепции статистического контроля качества и разработал контрольные карты для анализа процессов.

Уолтер Шухарт разработал теорию управления проектами и не имел отношения к контролю качества.

Вклад Уолтера Шухарта заключался исключительно в разработке методик для оценки удовлетворенности клиентов, не касаясь статистики

Уолтер Шухарт активно пропагандировал идеи управления качеством только в области сельского хозяйства.

Шухарт был сторонником использования субъективных методов оценки качества, игнорируя статистику

Уолтер Шухарт стал первым почетным членом Американского общества качества (ASQ) и считается "Отцом статистического управления качества".

Уолтер Шухарт разработал модели управления качеством, не использующие статистические методы.

Уолтер Шухарт активно выступал против статистического контроля качества, считая его неэффективным.

Уолтер Шухарт стал известен в основном благодаря своим работам в области управления проектами, а не качества.

Уолтер Шухарт был одним из первых, кто ввел идеи клиентского сервиса в управление качеством, игнорируя статистику.

Уолтер Шухарт разработал методы построения диаграмм контроля производственного процесса, позволяющих анализировать качество на основе статистических оценок.

Уолтер Шухарт работал в сфере гуманитарных наук и не имел отношения к инженерии или статистике.

Методы Уолтера Шухарта были сосредоточены исключительно на оценке потребительского удовлетворения, не касаясь производственных процессов.

Диаграммы контроля, разработанные Шухартом, были основаны на интуитивных решениях без применения статистических данных.

Уолтер Шухарт утверждал, что качество продукта можно оценивать только на этапе заверш.

Нужно не искать виноватых, а, вовлекая всех причастных, искать причины несоответствий и устранять их.

Важно найти и наказать виновного в несоответствиях, чтобы предотвратить их повторение.

Необходимо сосредоточиться на использовании автоматизированных систем для контроля качества.

Основное внимание следует уделить только заключительной проверке качества на этапе производства.

Управление качеством не требует участия всех сотрудников, достаточно команды контролеров.

Контрольные карты Шухарта - это временной график изменения параметров процесса для осуществления статистического контроля его стабильности.

Контрольные карты Шухарта используются исключительно для контроля качества на этапе завершения производства.

Контрольные карты Шухарта предназначены только для анализа финансовых показателей компании.

Контрольные карты Шухарта были разработаны для оценки удовлетворенности клиентов в реальном времени.

Контрольные карты Шухарта не учитывают вариации в процессе и не применяются для контроля стабильности.

Основная задача контрольных карт Шухарта — определить, возможно ли использовать последовательность данных для того, чтобы предсказать поведение процесса в будущем

Контрольные карты Шухарта используются для усреднения данных и повышения производительности труда.

Контрольные карты Шухарта применяются исключительно для оценки качества на этапе окончательной проверки продукта.

Основная задача контрольных карт Шухарта — выявление этих данных без учета их зависимости от времени.

Контрольные карты Шухарта предназначены только для протоколирования ошибок в процессе производства.

Основная задача контрольных карт Шухарта - определить, возможно ли использовать последовательность данных для того, чтобы предсказать поведение процесса в будущем

Контрольные карты Шухарта используются для усреднения данных и повышения производительности труда.

Контрольные карты Шухарта применяются исключительно для оценки качества на этапе окончательной проверки продукта.

Основная задача контрольных карт Шухарта - выявление этих данных без учета их зависимости от времени.

Контрольные карты Шухарта предназначены только для протоколирования ошибок в процессе производства.

Генчи Тагути

Генри Форд

Уильям Эдвардс Деминг

Филип Кросби

Джозеф Джуран

Максимальное использование линейных зависимостей для управления качеством

Постоянное повышение качества и снижение затрат.

Минимизация отклонений рабочих характеристик от заданных величин

Потери потребителей пропорциональны квадрату отклонений характеристик

Использование статистически планируемых экспериментов

Совместный анализ экономического фактора и качества

Определение максимально допустимых потерь

Расчет затрат на устранение дефектов

Определение вероятности брака

Моделирование процесса производства

Совместный анализ экономического фактора и качества

Определение максимально допустимых потерь

Расчет затрат на устранение дефектов

Определение вероятности брака

Моделирование процесса производства

Суммарные потери для общества, порождаемые продуктом

Количество произведенных единиц

Время производства

Доля рынка

Уровень удовлетворенности менеджмента

Статистически планируемые эксперименты

Методы анализа рынка

Методы прогнозирования

Методы экспертных оценок

Методы анализа причин и следствий (Fishbone diagram).

На стадии проектирования и производства

Только на стадии производства

Только на стадии маркетинга

Только на стадии продаж

Только на стадии обслуживания

Каждое отклонение от целевого значения вызывает потери.

Все значения одинаково хороши

Только значения за пределами допуска вызывают потери

Потери оцениваются только при массовом браке

Потери не учитываются

1940-е

1960-е

1950-е

1930-е

1920-е

1940-е

1960-е

1950-е

1930-е

1920-е

Минимизация разницы между идеальным и реальным объектом.

Увеличение себестоимости продукции.

Увеличение разброса параметров

Максимальное использование ресурсов

Увеличение времени производства

Система управления, использующая статистические методы для контроля и улучшения качества

Система управления, основанная на интуиции и опыте

Метод управления, использующий только инспекцию готовой продукции

Метод управления, основанный на наказании сотрудников за ошибки

Система управления, игнорирующая количественные данные

Постоянное улучшение качества продукции и снижение издержек.

Максимизация прибыли любой ценой

Увольнение сотрудников, допускающих ошибки

Полное исключение брака

Минимизация затрат на контроль качества

Диаграмма Исикавы (рыбья кость)

Гистограмма

Диаграмма Парето

Контрольная карта

Диаграмма рас

Распределение частот дефектов по причинам.

Распределение частот признака

Корреляцию между двумя переменными

Изменение процесса во времени

Способность процесса

Контрольные карты Шухарта

Диаграммы Парето

Гистограммы

Диаграммы рассеяния

Диаграммы Исикавы

Мера разброса данных вокруг среднего значения.

Среднее арифметическое значение

Медиана

Максимальное значение в выборке

Минимальное значение в выборке

Диапазон значений, в котором с заданной вероятностью находится истинный параметр.

Точное значение параметра

Максимальную ошибку измерения

Среднеквадратичное отклонение

Вероятность события

Планирование эксперимента (DOE)

Метод наименьших квадратов

Метод наибольшего правдоподобия

Метод моментов

Все перечисленные

Эксперимент с несколькими факторами

Эксперимент с одним фактором

Эксперимент без контроля

Эксперимент с од

Эксперимент с несколькими факторами

Эксперимент с одним фактором

Эксперимент без контроля

Эксперимент с одним уровнем факторов

Эксперимент с случайными факторами

Способность процесса производить продукцию, соответствующую спецификациям

Скорость выполнения процесса

Сложность процесса

Стоимость процесса

Время процесса

Мера способности процесса производить продукцию в пределах допуска

Мера точности процесса

Мера повторяемости процесса

Мера воспроизводимости процесса

Мера эффективности процесса

Мера способности процесса производить продукцию в пределах допуска с учетом центрированности

Мера точности процесса

Мера повторяемости процесса

Мера воспроизводимости процесса

Мера эффективности процесса

Графическое представление распределения частот

График зависимости

Таблица данных

Диаграмма рассеяния

График временных рядов

Часть объектов генеральной совокупности, отобранная для исследования

Все объекты генеральной совокупности

Все данные о процессе

Результат измерения

Среднее значение.

Все объекты, которые подлежат исследованию.

Выборка объектов

Результат эксперимента

Группа данных

Среднее значение выборки

Все объекты, которые подлежат исследованию.

Выборка объектов

Результат эксперимента

Группа данных

Среднее значение выборки

Метод Шухарта.

Метод наименьших квадратов

Метод Монте-Карло.

Метод максимального правдоподобия

Метод моментов

X-bar и R-карта

p-карта

np-карта

c-карта.

u-карта

p-карта

X-bar и R-карта

np-карта

c-карта

u-карта

c-карта

X-bar и R-карта

p-карта

np-карта

u-карта

Система управления качеством, стремящаяся к минимальному уровню дефектов

Система управления, основанная на принципах Тейлора.

Метод управления, основанный на интуиции

Метод управления, игнорирующий статистические данные

Система управления, основанная на наказании сотрудников

Почти полное исключение дефектов.

Увеличение прибыли

Снижение затрат на производство

Увеличение производительности труда

Улучшение имиджа компании

Почти полное исключение дефектов.

Увеличение прибыли

Снижение затрат на производство

Увеличение производительности труда

Улучшение имиджа компании

Комбинация статистических методов и методов менеджмента

Только статистические методы

Только методы менеджмента

Интуитивные методы

Нет определенной методологии

Визуализации причинно-следственных связей

Отображения распределения частот

Построения контрольных карт

Анализа временных рядов

Оценки корреляции между переменными

Диаграмма "рыбья кость"

Диаграмма Парето.

Гистограмма

Диаграмма рассеяния

Контрольная карта.

Проблему или эффект, который необходимо изучить.

Самую частую причину

Наименее значимую причину

Среднее значение

Стандартное отклонение

Возможные причины проблемы.

Результаты измерений

Распределение частот

Временные ряды

Корреляционные связи.

"Мозговой штурм".

Метод Дельфи.

Метод анализа SWOT

Метод анализа рисков

Метод экспертных оценок

Мозговой штурм

Метод Дельфи

Метод анализа SWOT

Метод анализа рисков

Метод экспертных оценок

Для анализа проблем и поиска их корневых причин в различных областях

Только для академических исследований

Только для контроля качества

Только для прогнозирования

Только для управления проектами

Систематизация и визуализация возможных причин проблемы.

Выявление одной главной причины проблемы

Предсказание будущих событий

Оценка рисков

Упрощение сложных процессов

Метод, материалы, оборудование, человек, окружающая среда (5М)

Цена, качество, время

Сила, скорость, время

Длина, ширина, высота

Красный, зеленый, синий

Структурированного подхода к решению проблем.

Анализа больших объемов данных

Прогнозирования будущих трендов

Оценки точности измерений

Моделирования сложных систем

Анализ и приоритезация выявленных причин.

Увольнение сотрудников

Заказ нового оборудования

На

Анализ и приоритезация выявленных причин.

Увольнение сотрудников

Заказ нового оборудования

Написание отчета

Ничего не делать

Визуализации распределения частоты событий по категориям, ранжированных по убыванию

Отображения распределения частот

Построения контрольных карт

Анализа временных рядов

Оценки корреляции между переменными

законе 80/20

Нормальном распределении

Показательном распределении

Биномиальном распределении

Пуассоновском распределении

Частота или стоимость

Время

Категории

Процент

Вероятность.

Категории (причины, дефекты и т.д.).

Частота.

Стоимость.

Процент.

Вероятность.

Данные, содержащие категории с различной частотой или стоимостью.

Данные, распределённые нормально

Данные, распределённые экспоненциально

Данные, представляющие временные ряды

Данные, не имеющие категориальных признаков

Определение наиболее значимых факторов, влияющих на проблему

Точное значение параметра

Корреляция между переменными

Распределение вероятностей

Прогноз будущих событий

Определение наиболее значимых факторов, влияющих на проблему

Точное значение параметра

Корреляция между переменными

Распределение вероятностей

Прогноз будущих событий

Для визуализации накопленной частоты или стоимости.

Для визуализации отдельных частот

Для отображения временных рядов.

Для оценки корреляции

Для определения медианы

Несколько наиболее значимых категорий, ранжированных по убыванию.

Все категории.

Только одна категория

Случайно выбранные категории

Все категории в случайном порядке.

Диаграммой Исикавы (для дальнейшего анализа причин).

Контрольными картами Шухарта.

Диаграммой рассеяния

Гистограммой.

Всеми перечисленными методами

Фокусировка усилий на решении наиболее важных проблем.

Полное устранение всех проблем

Полное понимание всех причин

Увеличение производительности

Снижение затрат