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内容説明
新QC七つ道具の概要を紹介、「言語データ」を説明するほか、親和図法、連関図法、系統図法、マトリックス図法、アロー・ダイヤグラム法、PDPC法、マトリックス・データ解析法の説明も行う。更に、新QC七つ道具を用いた事例も紹介する。
目次
第1章 新QC七つ道具とは
第2章 言語データを学ぼう
第3章 親和図法を学ぼう
第4章 連関図法を学ぼう
第5章 系統図法を学ぼう
第6章 マトリックス図法を学ぼう
第7章 アロー・ダイヤグラム法を学ぼう
第8章 PDPC法を学ぼう
第9章 マトリックス・データ解析法を学ぼう
第10章 新QC七つ道具の活用事例
著者等紹介
猪原正守[イハラマサモリ]
1986年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了、工学博士取得。1986年大阪電気通信大学工学部経営工学科講師、1989年同助教授を経て、1996年より情報工学部(現情報通信工学部)情報工学科教授。主な研究分野は、多変量統計解析、SQC、TQM(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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shin_ash
3
定性的情報の整理に使えないかと手に取った。QC7は有名で日常的に使うが、NQC7は中身をよく知らないので一度見ておこうと思った。使い方をキッチリ覚えて、ここぞと言うところで適用できればそれなりに威力はあるのだろう。しかしながら、なぜか使う気になれない。「使えそう」と思えないのである。ルールが複雑で中途半端な印象を受ける。例えば言語データは事実とそれ以外でも十分整理できる。グループ討議するならファシリテーターがファシリテーショングラフィックを駆使する方が現実的だろう。一人ならひたすら書く(描く)ので十分だ。2019/09/17
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