Seven Advanced Quality Tools

كل مهنة وليها شنطة العدة و الأدوات بتاعتها

أنت كمهندس جودة سواء شغال فى رقابة الجودة او توكيد الجودة مهم تبقي علي دراية وكيفية استخدام ادوات مهنتك.

علشان كده صممنا كورس أدوات الجودة المتقدمة Advanced Quality Control Tools

هنتعلم خطوة بخطوة تطبيق كل أداه مع باقة من النماذج المستخدمة لكل أداه

محتوي البرنامج:

Contents

1. Introduction to Problem Solving

- Methods to Increase Productivity

- What is a Problem?

- Problem Solving Funnel

- What is Problem Solving?

- Impact of Problem Solving.

- Problem Solving Philosophy

- Benefits of Problem Solving

2- Advanced Quality Control Tools :-

New Seven Q.C. Tools

Affinity Diagrams (KJ Method)

Relations Diagrams (Interrelationship Diagram)

Tree Diagrams

Matrix Diagrams

Arrow Diagrams

Process Decision Program Charts (PDPC)

Matrix Data Analysis Chart

تعرف علي أدوات الجودة المتقدمة التي سيتم دراستها

The NEW 7 Quality Tools

هي مجموعة من أدوات مراقبة الجودة تم تطويرها لتلبية الاحتياجات المتغيرة للصناعة والتقدم في التكنولوجيا. هذه الأدوات مصممة لتسهيل تحليل البيانات وحل المشكلات بطريقة أكثر كفاءة وفعالية. وتتضمن أدوات جودة الـ NEW 7 ما يلي:

Affinity Diagrams (KJ Method)

Relations Diagrams (Interrelationship Diagram)

Tree Diagrams

Process Decision Program Charts (PDPC)

Matrix Diagrams

Arrow Diagrams

Matrix Data Analysis Chart

التعريفات

Affinity Diagram: وهي أداة تستخدم لتنظيم وتجميع البيانات والأفكار والمعلومات في موضوعات أو فئات مشتركة.

Interrelationship Diagram: وهي أداة تستخدم لتحديد وتحليل العلاقات السببية والنتيجة بين عوامل أو متغيرات مختلفة.

Tree Diagram: وهي أداة تستخدم لتفكيك مشكلة أو هدف إلى عناصر أصغر وأكثر إدارة وتحديد العلاقات بينها.

Process Decision Program Chart (PDPC): وهي أداة تستخدم لتحديد وتخطيط المشاكل أو الأخطار المحتملة التي قد تحدث خلال مشروع أو عملية.

Matrix Diagram: وهي أداة تستخدم لتقييم وتحليل العلاقات بين عوامل أو متغيرات مختلفة.

Arrow Diagram: وهي أداة تستخدم لتمثيل بصريًا تسلسل الأنشطة أو المهام في عملية وتحديد المسار الحرج والعقبات المحتملة.

Matrix Data Analysis: وهي أداة تستخدم لتحليل وتفسير البيانات باستخدام تقنيات إحصائية مثل تحليل الانحدار وتحليل الارتباط. ويمكن أن تساعد في تحديد الاتجاهات والأنماط والعلاقات بين متغيرات مختلفة.