实用创造学入门讲座第六讲常用创造技法(2)

第三节缺点列举法 一、技法概述 成都科星技术公司经理彭炳泉,少年时代家境贫寒,不得不含泪辍学外出打工,每当钮扣掉落需要缝上时,便不得不干起"飞针走线"的活来,但那针总与他过不去,一次次扎在他细嫩的手指上.从此,他梦想着能发明一种不用针线缝的钮扣.他设想着在钮扣里安上一个小小的"机关",拨弄一下,钮扣便"钉"上,再拨弄一下,钮扣又可以取下来.在多年的琢磨与试验后,他发现采用平面锁紧机构作为钮扣的基本连接装置,能实现自己多年的愿望.1987年,彭炳泉的方便钮扣终于研制成功.     

实用创造学入门讲座第九讲常用创造技法(5)

第八节形态分析法 一、技法概述 第二次世界大战期间,美国情报部门探听到法西斯德国正在研制一种新的巡航导弹,但费尽心机也难以获得相关技术情报.     

实用创造学入门讲座第七讲常用创造技法(3)

第五节移植创造法 一、技法概述 据报载,免缝拉链于1999年首次进入武汉市外科领域.经几家医院的试用,我国已正式批准一种免缝拉链进入医疗单位使用.这种名为美肤外科免缝拉链的长度为6～50厘米,形同普通拉链,在术后完成皮下内缝合的基础上,将已消毒的拉链贴在刀口两侧的皮肤上,轻轻拉上即可.对病人而言,使用这种拉链的好处首先是美观,避免出现缝合线拆除后常见的"蜈蚣脚"状疤痕,同时,还有外伤性裂口无须麻醉,疼痛轻、利于伤口愈合、减少感染的优点,几乎适用于所有外科领域.把拉链用于外科领域,被称为外科缝合史上的一次变革.     

实用创造学入门讲座第八讲常用创造技法(4)

案例导读 ·番茄V型栽培法的发明 我国山西有个叫赵跃荣的农民,有一次在地头发现一枝被篱笆弄弯头的番茄,果实结得特别好,一层一层,红到顶部,而其他的番茄株,尽管株株挺直,但在采摘第三果后,余下的果子就很难成熟.赵跃荣心有灵犀,对弯头番茄细加观察,并进行试验研究.结果发现,经过弯头处理栽培出来的番茄的确出类拔萃.这是什么原因呢?原来,经弯头处理的植株能消除顶端优势,促进营养供给和刺激生长.     

实用创造学入门讲座：第五讲 常用创造技法（1）——根据石光明主编的《实用创造学》改编

有一次，大连机器厂花了近2万元购回5吨切削液，因为切削液是水包油组织，容易变质，不到两个月的时间就变得臭气熏天。供应科找到在管油方面很有经验的何大川同志，希望他能帮助想想办法。何大川面对着一桶桶倒不得、丢不得、放不得、用不得的臭水，也不知如何是好。紧接着，其他厂也相继发生同样问题。     

第7讲 相关与回归（2）——相关系数

利用散布图可以直观地看出2种变量之间的大致关系与相关程度。但除了图1（a）的不相关与图1（d）的线性强相关外，若遇有图1（b）与（c）的情况就很难直观判断相关关系了。在这种情况下，就要借助数理统计方法的帮助，才能获得比较正确的认识。     

第2讲 数据及其整理方法（2）——排列图

在第2讲（1）中介绍了质量管理中的数据知识。为使数据发挥出应有的作用，常常需要利用一些图表来整理数据。例如搜集到100个有关食品水分与重量的数据，为了解重量的分布状态、平均重量随时间的变化、水分与重量的关系及不合格的内容，我们利用图1（1）～图1f41的图表对数据进行了分析整理。     

第2讲 数据及其整理方法（1）——质量管理与数据

在工厂、车间、生产现场，经常会碰到尺寸、直径、重量、化学成分、硬度、纯度、强度、压力、温度、气孔数、砂眼数、疵点数、色斑数、工时、能耗、不合格品数、不合格品率、合格品数、合格品率等等数据．但我们直观地扫视一下这些数据．往往并不能完全了解它们所反映的产品质量或生产问题。这时．若运用统计技术方法搜集、整理、分析这些数据，则产品质量分布情况与生产过程的控制状态便一目了然。统计技术方法就是研究统计数据内在数量的规律性，从而揭示事物本质的工具。     

质量经理知识大纲系列讲座（3）第2、3章 质量讲解

质量经理知识大纲的第2、3章说明了有关全面质量管理的识记、理解和应用等知识点．具体包括下述内容。     

第6讲 控制图（2）——控制图的制作方法

利用控制图进行过程（工序）控制时，首先，必须把握作为控制对象的过程状态。包括了解现有过程是否处于控制状态．以及所处的控制状态是否满足规范的要求。如果过程处于非控制状态或即便处于控制状态但不满足规范要求而有大量不合格品产生，则要在实施维持过程的控制活动之前，有必要采取消除异常的对策（以使过程恢复到控制状态）或过程改善活动（以使过程满足规范要求）。     

统计技术方法入门第5讲 关于计数值的检验与估计C2）——列联表与符号的检验

四、利用列联表的检验 我们收集的计数值数据（即频数）是按属性（厂家之别,设备之别,工人之别,合格与否,等级之别等等）分类的,要分析的问题是判断两种分类方式是否具有关联性。例如想研讨工艺改进与合格品率有无关联,事故与工龄有无关联等等。列联表（contingency table）就是用来检验两种方式（即两个因子）分组的数据是否有关联的常用方法。