新品管七大手法
见科建品管七大手法P171页
第六章 矩阵数据解析法
一. 矩阵数据解析法简要说明
矩阵数据解析法是将已知的宠大资料,经过整理、计算、判断、解析得出结果,以决定新产品开发或体质改善重点的一种方法。
如果能从现有的数千、数万、及至数十万的资料中寻求方法,并非简单的作业。然而,若这些资料经过计算并整理后,可以得到所需要的有用的信息,,迅速找到解决问题的方向。
二. 矩阵图数据解法的应用
1. 客户需求调查; 2. 客户需求预测; 3. 竞争对手分析; 4. 新产品策划; 5. 明确事项内容; 6. 方针目的展开; 7. 方案优化。
三. 矩阵图数据解法的特点
1.
析。 2.
评价者的取样能确保此资料符合常态分布。
既可以运用感观获得的资料,也可以运用测量获得的数据分
四. 矩阵解析步骤
为了方便说明,以下提供例子,解说了5个人针对4种汽车之性能及外观作评价,想找出顾客对汽车的哪些重点特别注意,以便研究新一代车重点。
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步 骤 车 特性 解 析 A 长 宽 有 跑 高 车 A 3 1 2 1 2 B 短 窄 有 平车座 低 B 1 1 2 1 3 C 短 窄 有 平车座 低 C 2 2 1 1 3 D 长 宽 无 跑车座 高 全长 1.收集资料 全宽 动力方向盘 座椅 价格 D 3 1 2 3 1 姓名 右图为5人对4部汽车 的评价。其评价3分为 佳;2分为中;1分为 劣 王敏 赵正 罗娜 聂创 彭艳
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2.求相关系数 (二)先取A车及B车作相关系数之解析,计算如下:(Ai –A )2 Ai 3 1 2 3 1 10 (Ai -A ) 1 -1 0 1 -1 0 (Ai -A ) 2 1 1 1 0 1 4 Bi 2 3 1 2 2 10 (Bi- B) 0 1 -1 0 0 0 (Bi- B) 2 0 1 1 0 0 2 (Ai -A ) 2 (Bi-B) 0 -1 0 0 0 -1 r = ∑(Xi –x )(Y –y ) ∑(Xi –x )2(Y –y ) 2 -1 A车与B车相关系数R= =-0.35 4×2 请学习者依上述求A车及C车之相关系数,r =? 3.作成矩阵 车类 A B C D A 1 -0.35 0.90 -0.60 B -0.35 1 0.00 0.85 C 0.90 0.00 1 -0.43 D -0.60 0.85 -0.43 1 4.判断 (2个向量相叠)完全 正相关 有些正相关 30° 没有相关 90° r =0 有此负相关 120° 完全负相关 r =-1 在本例中 A.C车相关系数r =0.9 ,B.D车相关系数r=0.85 它们显示强烈的正相关 A.D车相关系数r=0.60显示有些负相关 车子 全 长 全 宽 动力方向盘 座 椅 价 格 流线型 备 件 TURBD A.C ◎ ◎ ◎ B.D △ △ A.D × × × 23
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5.结果
就AC、BD中,由于为正相关,所以取相同的项目。可知道“流线型”及“TURBO”为消费者所想要的。而AD为负相关,所以取不同的项目,其资料如AC、BD般,此项调查显示了“流线型”及“TURBO”主导了汽车的销售。
第七章 箭头图法
箭头图法即网络分析技术。
在工业、交通运输