精益車間質量管理的核心是基于以數據的事實來準確定位，在此基礎上進行品質質量的維持和改善。支撐精益車間維持和改善的最為重要的思路就是“用數據說話”，這一思路也被稱為“基于事實的管理”。 這里所說的數據，不僅包括投訴產生的數量、時間以及投訴產生時的狀態，也包括顧客的反饋記錄和反應。即這里所說的數據在概念上要大大超過數字本身，包括所有的事實經過。也可以說，這里所說的數據不是頭腦中想象的推斷，而是實際發生的事實本身。充分認識把握發生的事實本身，在此基礎上開展相應的活動，才是對“用數據說話”的最好詮釋。
為什么要用數據說話？
精益車間采用數據的原因，是為了能夠客觀且符合邏輯地進行判斷，防止通過主觀臆想來進行判斷。因為一旦通過主觀臆斷來判斷出現問題的原因，就會導致做出錯誤的判斷，在錯誤的判斷的基礎上，無論進行何種形式的處置，都不會得到期望的改進效果。在精益車間質量改善項目中，不管是QCC還是六西格瑪，用數據說話是改善的前提。沒有足夠準確的數據分析就無法明確精益車間改善目標，改善重點方向，無數據基準的武斷原因分析可能導致無法找到真因，從而對策達不到理想效果甚至無效，導致精益車間改善失敗。為了防止出現這種情況，就需要“用數據說話”。
數據收集的注意要點
用數據說話，數據收集是前提。為保證基于事實的管理，數據收集工作就非常重要。所以要注意以下五個要點：
1.保證數據收集及時性：數據收集不及時，可能會導致異常沒有及時發現導致貽誤最好的處置時間。
2.保證數據收集完整性：提前做好數據收集的設計和規劃，比如表格設計應包含需要的全部數據，并且監督做好數據記錄。
3.數據收集的特殊性：提前規劃好數據記錄源，防止重復記錄，冗余記錄，導致數據源不唯 一，數據統計困難。
4.數據準確性：準確性是指數據是否存在異常或錯誤，如數據收集錯誤可能會導致決策失誤。
5.數據一致性：防止出現不同方所記錄數據不一致，內容沖突問題，比如因數據記錄的約束條件不統一、數據命名或定義不一致等。
運用統計手法提高“用數據說話”的效果
新舊QC七大工具是基礎知識但是效果卻非常明顯。按照石川馨博士的理解，95%的現實問題都可以通過運用這些手法予以解決。
舊QC七大工具：檢查表、柏拉圖、直方圖、控制圖、因果圖、散布圖、層別法。
1.檢查表：檢查表是為便于收集現場真實信息的總賬本，其制作方法沒有特別固定的格式和順序。重點是研究如何能夠準確迅速地收集需要的信息。
2.柏拉圖：柏拉圖按照出現頻率多少的順序將項目進行排列，從而可以得出重點需要解決的問題。
3.直方圖：直方圖是將量化數據分成若干個區間，對區間內的出現次數加以整理而成的圖標。直方圖以連續量的數據為基礎，可以從中找出數據連續出現的情況，有助于提高流程把控能力，解決問題。
4.控制圖：在時間系列的圖表中加入了中心線、上方管理極限值和下方管理極限值。流程的輸出數據中，通常情況下都會有上下波動。通過控制圖可判斷數據波動是偶然波動還是流程變化導致的波動。
5.因果圖：也叫魚骨圖，是從結構上對結果的特性和對結果能夠產生影響的各個因素之間關系加以整理而成的圖。
6.散布圖：散布圖是通過將兩個一組的參數來從視覺上加以表現的圖，散布圖是研究因果關系的有力工具。
7.層別法：層別法就是將收集的數據按照屬性的標準加以區分、解析，并找出其中傾向性。
QC七大工具是用于處理定量的數據，如果涉及處理定性的數據，則可使用新QC七工具：親和圖、關聯圖、系統圖、矩陣圖、PDPC法、箭頭圖、矩陣數據解析法。
1.親和圖：從大量的語言信息中，根據相似性進行分層整理
2.關聯圖法：將原因與結果、目的和手段之間的關系加以整理，以圖表的形式表現出來，可以使結構更加一目了然。
3.系統圖法：基于問題的著眼點，將可能出現的分支以圖標的形式進行表現
4.矩陣圖法：將問題的現象和各個要素通過矩陣的星河列對應分布來表現其中的對應關系
5.PDPC法：為了更好的預測今后的行動，對設定后的事態和應對方案進行表現
6.箭頭圖法：以箭頭的形式對活動的各項因素的前后關系與日程加以表現
7.矩陣數據解析法：通過使用結果的指標數據減少為少數指標
新QC七大工具主要處理語言信息，根據信息種類的不同可與QC七大工具并用。
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