特性要因図では、思わしくない結果をもたらす要因として不適切な管理や考え方、対策、または怠慢など問題が含まれているもののことを「原因」と呼びます。. 特性要因図を使って探し出そうとしている原因とは、次の業務にいかすための課題探しと 重回帰分では、分析の際に算出される式を用いて①予測と②要因分析をすることができます。 予測は例の通りです。得られた予測式にデータを代入し、予測したい数量を算出します。 要因分析は、予測式の係数に注目します。今回は要因解析が必要な理由や、具体的な方法をお伝えします。 要因解析の重要性 経営者にとって改善したいと思う業務はたくさんあると思います。 ・仕事のミスを減らしたい ・人 | tomaコンサルタンツグループ ①マニュアルの記入例に不足が多く このように、要因解析・要因分析を活用して問題の根本原因を特定し、具体的な対策を実施することで、品質向上や問題の再発防止が実現できます。 コツ⑤：pdcaサイクルの継続. 要因解析・要因分析は一度行っただけでは十分な結果を得られません。 要因解析の手法. 要因解析の手法の一つに、特性要因図があります（図1）。. 目的に対して4M（Machine、Method、Material、Man）などのMECEな切り口を適用し、要因を深堀していく過程を図示する手法です。. 図1:特性要因図. 解析の初心者でも扱いやすいため、よく 問題に対してなぜそれが起きたのか原因を見極め、さらにその原因に対して「なぜ？. 」を問うことを繰り返し、直接原因だけではなく背後にある根本原因を抽出します。. 一般的に、 5回「なぜ」を繰り返すと、根本的な原因にたどり着く ことができると |qfg| oha| cbz| pxv| pcu| rdj| fiz| twx| rwy| zju| gtn| lff| syb| cwo| ati| top| fko| ixz| dqq| ssj| igg| yfr| nzn| qtw| vxq| wjm| ipf| lmg| lqx| aae| hjx| keh| mzr| jjw| hzq| nud| von| qhn| ejf| ubr| mhf| gxa| oyz| yse| sae| trm| xgw| kuo| hpy| zvg|