마인드 맵 갤러리 섹션 4 고품질 비데이터 분석을 위한 기본 도구
섹션 4 매트릭스 다이어그램, 어피니티 다이어그램, KT 의사결정 방법, 상관 다이어그램, 시스템 다이어그램, 프로세스 의사결정 정도 다이어그램 등 품질 비데이터 분석을 위한 기본 도구 네트워크 다이어그램 등
2024-01-19 10:14:26에 편집됨이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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섹션 4 고품질 비데이터 분석을 위한 기본 도구
연관 다이어그램
개념
상관도(correlation Diagram)란 복잡하고 얽혀 있는 문제를 명쾌하게 정리하고 언어와 글을 정리하기 위해 원인-결과 또는 목적-수단의 관계를 바탕으로 요소들 간의 인과관계를 화살표를 이용해 논리적으로 연결한 다이어그램이다.
상관관계 다이어그램은 다양하고 복잡한 요인들이 얽혀 있는 문제를 분석하고 정리하는 데 적합합니다.
여러 번 수정하고 도면을 작성하면 문제 해결의 핵심이 명확해지고 요점을 정확하게 파악할 수 있습니다.
신청 단계
명확하게 분석된 질문은 그래픽으로 원으로 표시됩니다.
관련 인력을 구성하여 문제에 대해 충분히 논의하고 문제를 일으키는 관련 요소를 제안합니다.
문제를 일으키는 요인을 명확한 언어로 언급
문제와 요인 사이의 원인과 결과 관계를 식별합니다.
십자형 화살표를 최소화하거나 제거하도록 그래픽 구성
중요한 원인을 찾아 식별
상관도에서 최종 원인을 찾아보세요. 최종 원인은 직접적으로 조치를 취할 수 있는 이유입니다. 다이어그램에서는 나갈 수만 있고 들어갈 수는 없는 화살표로 표시되어 있습니다.
확인된 중요사유는 특수마크로 반영
상관관계도에서 들어오고 나가는 화살표만 문제이고, 들어가고 나가는 화살표가 중간요인이다.
주된 목적
다양한 경영계획 수립
다양한 정책과 목표를 개발
다양한 개선방안 개발
다양한 원인 분석
기업의 일상적인 관리 활동을 개선합니다.
시스템 다이어그램(트리 다이어그램)
개념
시스템 다이어그램은 달성해야 할 목표와 취해야 할 조치 또는 수단을 체계적으로 개발하고 이를 다이어그램으로 그려 문제의 초점을 명확하게 하고 최선의 수단 또는 조치를 찾는 것입니다.
계획과 의사결정 과정에서 특정 목표를 달성하려면 특정 수단을 선택하고 고려해야 하며, 이 수단을 채택하려면 다음 단계에서 해당 수단을 고려해야 합니다.
상위수단은 하위수단의 행동목적이 된다.
달성하고자 하는 목표와 조치가 취해지기까지 필요한 수단을 순서대로 전개하여 트리 다이어그램으로 그려냄으로써 문제를 종합적으로 이해하고, 다이어그램에서 문제의 요점을 찾아낼 수 있습니다. 목표를 설정하는 가장 좋은 방법을 제안합니다.
유형
요인확장나무도(Component Factor Expansion Diagram) : 시스템객체를 구성하는 요인들을 체계적으로 확장
측정 확장 트리 다이어그램(Method Expansion Tree Diagram): 문제 해결이나 목표 달성을 위한 수단과 측정을 체계적으로 확장합니다.
주된 목적
신제품 개발 과정에서의 디자인 품질 향상
품질보증계획 수립 및 품질보증 활동 수행
원인 및 결과 다이어그램과 함께 사용됩니다.
목표, 정책 및 구현 문제 개발
부서 및 관리 기능을 명확히 합니다.
품질, 비용, 납기 등과 관련된 기업의 문제를 해결하기 위한 창의적인 아이디어를 개발합니다.
프로세스 결정 수준 차트(PDPC 방법)
개념
프로세스 의사결정 프로세스 다이어그램 방법은 품질 관리 활동을 수행할 때 목표를 달성하거나 문제를 해결하기 위해 항상 사전에 계획을 설계하고 가능한 문제와 그에 따른 대응책 또는 절차를 예측하여 이상적인 결과를 이끌어내는 것입니다.
프로세스 의사결정 프로세스 다이어그램 방법은 작업을 완료하거나 특정 목표를 달성하기 위해 실행 계획을 수립하거나 프로그램을 설계할 때 발생할 수 있는 장애물과 결과를 예측하고 이에 따라 여러 비상 계획을 제안하는 방법을 말합니다.
프로세스 의사결정 프로그램 다이어그램 방식을 이용하면 전체적 관점에서 시스템 상태를 파악하여 종합적인 판단을 내릴 수 있으며, 시스템의 진행 상황을 연대순으로 파악할 수 있습니다.
신청 단계
주제를 결정하고 관련 인력을 소집하여 주제에 대해 논의합니다.
토론을 통해 목표를 달성하기 위한 수단과 조치를 결정합니다.
확인된 조치에 대해 예상 결과와 어려움에 직면했을 때 취할 조치 및 계획을 나열하십시오.
각 연구방안에 따라 시급성, 소요작업시간, 시행가능성, 난이도를 기준으로 각 방안의 시행순서를 결정하고, 이상적인 상태방향을 화살표를 이용하여 연결한다.
구현 책임자 및 구현 기한을 식별합니다.
실행 과정에서 정보를 수집하고 프로세스 의사결정 절차도를 지속적으로 수정합니다.
주된 목적
정책 및 목표 관리에 대한 실행 계획 개발
연구개발 프로젝트 실행계획 수립
시스템 전반에 걸친 대형사고 예측
그 과정에서 불리한 요인이 발생하지 않도록 대책을 강구한다.
네트워크 다이어그램(화살표 다이어그램, 벡터 다이어그램)
개념
네트워크 다이어그램은 최선의 일일 계획을 수립하고 준비하며 진행 관리를 효과적으로 수행하기 위한 과학적인 관리 방법입니다.
네트워크 다이어그램은 계획을 진행하는 데 필요한 다양한 작업을 시간순으로, 종속 관계를 네트워크 형태로 표현한 "벡터 다이어그램"입니다.
작업이나 프로젝트는 여러 작업으로 분해될 수 있습니다. 이러한 작업은 생산 기술 및 생산 조직 측면에서 상호 의존적이고 제한적입니다. 네트워크 다이어그램은 다양한 작업 간의 종속성과 제한 관계를 명확하게 표현할 수 있습니다.
Myolie는 네트워크 다이어그램을 통해 프로젝트 진행에 영향을 미치는 핵심 요소와 비핵심 요소를 찾아 전반적인 조정을 수행하고 자원을 합리적으로 활용하여 효과성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
네트워크 다이어그램의 구성
마디
노드는 작업의 시작이나 끝을 나타냅니다. 이는 리소스를 소비하거나 시간을 차지하지 않으며 이벤트라고도 합니다.
노드는 이전 작업의 끝과 이후 작업의 시작을 표시하며 일반적으로 원으로 표시됩니다.
작업
활동은 리소스나 시간을 소비하는 모든 작업입니다.
가상 숙제는 숙제 시간이 없는 숙제의 일종으로 가상의 화살표로 표시되며, 연속되는 숙제를 연결하고, 숙제의 논리적 관계를 표시하고, 숙제의 방향을 알려주는 기능을 합니다.
경로 및 중요 경로
경로는 초기 노드에서 최종 노드까지 다양한 작업으로 구성된 네트워크 다이어그램의 도로입니다. 네트워크 다이어그램의 초기 노드에서 최종 노드까지 서로 다른 도로가 있을 수 있습니다. 도로에서 각 작업을 완료하는 데 소요되는 시간
주요 경로는 각 작업의 누적 시간이 가장 긴 경로를 의미하며 네트워크 다이어그램에서 모든 작업을 완료하는 데 필요한 가장 짧은 시간을 결정합니다.
매트릭스 다이어그램
개념
매트릭스 다이어그램 방법은 다원적 사고를 사용하여 문제를 점차적으로 명확하게 만드는 방법입니다.
매트릭스 다이어그램 방법은 복잡한 품질 문제에서 품질 요소의 쌍을 찾아 행과 열로 배열하고 교차점에서 관계 정도를 표시하는 것입니다. 문제를 해결한 다음 질문의 아이디어를 찾으세요.
교차점에 있는 행과 열의 해당 요소의 관계와 차수를 부여함으로써 이항 배열의 문제와 형태를 탐색할 수 있고, 이진 관계에서 문제 해결의 초점을 얻을 수 있습니다.
문제에 대한 해결책을 찾을 때 목적(결과)을 단일한 수단(원인)으로 확장할 수 있다면 수형도법을 사용할 수 있다.
목적(결과)이 2개 이상인 경우 매트릭스 다이어그램 방식을 사용하여 이를 확장하는 것이 더 적절합니다.
유형
L형
L자형 매트릭스 차트는 가장 기본적인 매트릭스 차트입니다.
L자형 매트릭스 다이어그램은 여러 항목 쌍(목적-수단, 결과-원인)을 행과 열로 배열된 이진 테이블 형태로 나타내는 매트릭스 다이어그램입니다.
L자형 행렬 다이어그램은 A형 요인과 B형 요인의 이진 구성으로 구성된 행렬 다이어그램입니다.
T형
A형 요인과 B형 요인으로 구성된 L자형 행렬도와 A형 요인과 C형 요인으로 구성된 L자형 행렬도를 결합한 행렬도.
즉, B형 요인과 C형 요인에 각각 대응하는 A형 요인을 나타내는 행렬도이다.
Y형
A형 요인과 B형 요인, B형 요인과 C형 요인, C형 요인과 A형 요인으로 구성된 3개의 L자형 행렬도
즉, 세 가지 요소 A와 B, B와 C, C와 A에 대응하는 행렬 다이어그램을 나타냅니다.
X형
A형 요인과 B형 요인, B형 요인과 D형 요인, A형 요인과 C형 요인, D형 요인과 C형 요인으로 구성된 L자형 매트릭스 다이어그램으로 구성된 매트릭스 다이어그램.
즉, A와 B와 C, B와 A와 D, D와 B와 C, C와 A와 D의 네 쌍의 요인에 해당하는 행렬 다이어그램입니다.
신청 단계
연구 대상을 명확히 하고 관련 요소를 나열합니다.
요인 쌍을 행과 열로 배열하여 해당 관계를 표현합니다.
적절한 행렬도 유형을 선택하세요.
쌍을 이룬 요인의 교차점에서 관계 정도를 표현합니다.
관계의 친밀도를 기반으로 통제해야 하는 핵심 요소를 결정합니다.
핵심요인에 대한 대책표 작성
주된 목적
제품 개발 또는 개선의 초점 결정
원료 및 제품의 품질기능 확장
제품 품질 특성과 담당 부서 간의 관계를 파악합니다.
제품 구현 프로세스가 불량한 원인 조사
시장과 제품 간의 상관관계 분석을 이해하고, 시장 개발 전략 계획을 수립합니다.
친화도 다이어그램(KJ 방법)
개념
친화도법은 일본의 가와키타 지로(Jiro Kawakita)가 개척한 방법이다.
친화도 다이어그램은 어떤 문제에 초점을 맞춰 경험, 지식, 생각, 의견 등 다양한 언어와 글로 쓰여진 데이터를 완전하게 수집하고, 이러한 데이터를 상호 친화성에 따라 요약, 정리하고, 복잡한 현상으로부터 문제를 명료화한 후 문제를 해결하는 것입니다. 문제.
연관성 다이어그램은 연관성 다이어그램에 가깝지만 연관성 다이어그램은 논리적 추론을 사용하여 원인과 결과 관계를 명확히 하는 반면, 연관성 다이어그램은 합리성에 따라 분류됩니다.
신청 단계
주제 정하기 : 순서가 뒤바뀐 것, 혼란스러운 생각 등을 연구 주제로 정한다.
오디오 및 텍스트 데이터 수집
직접 관찰 방법
회견
정보 확인
브레인스토밍을 활용하라
카드의 언어 데이터
종합적인 카드 정리
그리기: 분류 과정을 그래픽화
주된 목적
생각을 요약하고 사물을 이해한다
현재의 제약과 가능성을 깨뜨려라
직원 계획
정책을 시행하다
KT 의사결정 방식
개념
KT 방식은 사물의 각 절차, 시간, 장소 등에 따라 문제가 발생하는 상황과 문제가 발생하지 않는 상황을 명확하게 구분하고 이를 통해 해결해야 할 이유와 방법을 찾아내는 사고체계입니다. 결정했다.
KT의 의사결정 방법은 미국의 Kepner와 Trego가 연구하고 발명한 가장 유명한 의사결정 모델로, 문제를 정의하는 단계와 원인을 분석하는 단계로 구분합니다.
신청 단계
행동 계획과 행동 결과를 담은 결정문을 준비하세요.
전략적 필요(요구사항), 실행 목표(기대), 제약(한계) 확인
각 프로젝트에는 가중치가 할당되고 하나씩 정렬됩니다.
대안을 생성하다
객관적인 기준에 따른 점수 옵션
각 옵션의 가중치 점수를 계산하고 가장 높은 점수를 받은 상위 2개 또는 상위 3개 옵션을 찾습니다.
이러한 높은 점수 옵션의 부정적인 영향을 식별하고 이러한 영향의 가능성과 심각도를 평가합니다.
위의 평가 결과를 바탕으로 고득점 옵션 중에서 최종적이고 유일한 선택을 해보세요.
주된 목적
KT 방식은 편견 없는 의사결정 분석을 제공할 수 있습니다.
구조화된 의사결정 방법으로 의사결정과 관련된 다양한 요소를 하나씩 파악하고 분류한다.
과거 도구로서 KT 의사결정 방법의 가치는 의사결정을 오도할 수 있는 의도적 또는 비의도적 편견을 효과적으로 제한하는 능력에 있습니다.
KT 의사결정 방법 사용자는 명확한 목표를 기반으로 옵션을 평가하여 최종 의사결정 결과를 최적화할 수 있습니다.