什么是参与质量控制分析？(involved in a quality control analysis?)

质量控制分析包括计划、缺陷测试、捕获数据和分析结果，以改进未来的流程。分析员使用各种技术来审查缺陷数据并确定缺陷的原因。软件包经常用于协助捕获和分析质量控制结果。...

质量控制分析包括计划、缺陷测试、捕获数据和分析结果，以改进未来的流程。分析员使用各种技术来审查缺陷数据并确定缺陷的原因。软件包经常用于协助捕获和分析质量控制结果。

许多组织都使用质量控制分析。它通常用于软件开发、服务交付和产品制造。虽然高层概念相似，但质量控制分析的细节和方法可能因每个特定组织的需要而有所不同。

成功的质量控制分析需要大量的计划。在进行测试之前，分析员应该考虑测试和测试。计划中还应包括员工培训需求以及如何识别、分类和记录测试结果。

分析员应计划在流程的关键步骤获取质量控制数据。通常，在周期的早期发现并纠正缺陷的成本较低，计划可能会对此做出解释。就软件开发而言，这可能意味着在需求阶段努力减少缺陷。对于制造商而言，这可能意味着测试来料子组件或原材料是否符合质量标准。

该过程的其他关键部分可能发生在操作之间，尤其是在成本更高的操作之前。例如，橡胶模塑件制造商可能指混合后但模塑前的橡胶化合物样品批次。如果这批橡胶化合物质量不好，那么此时捕获它的成本就更低。

员工通常需要接受培训，以正确识别和分类各种缺陷。他们可能还需要列出他们发现的缺陷。统计质量控制软件可用于捕获和绘制缺陷数据。

一旦捕捉到数据，就可以使用多种诊断技术对其进行分析。一些常见的技术包括流程图、帕累托图和鱼骨图。熟练使用这些诊断技术可以识别可能导致缺陷的因素。

统计过程控制（SPC）是一种可用于验证过程是否在质量标准范围内运行的技术。该技术检查流程是否能够满足已确定的质量目标。它也会导致无法控制的随机变化。

另一种质量控制方法是验收抽样。在这项技术中，测试具有统计意义的样本。当制造商收到大量子组件，并且检查整个批次不划算或不合理时，经常使用该方法。质量控制分析员可以确定需要测试多少样品，以验证整个批次是否符合质量标准。

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