技术人员晋升如何把握好行政晋升和技术晋升的尺度？

一、技术人员晋升如何把握好行政晋升和技术晋升的尺度？

谢邀。

抱歉不能给你一个实际方案，仅仅提出几个想法：

1. 技术与行政设置两条线，有助于克服“彼得原理”的影响；
2. 在中国文化中，大家普遍肯承认技术专家，但不一定肯承认管理专家；
3. 几千年官本位文化的影响根深蒂固；
4. 技术岗位的上升空间受到限制，这是事实；
5. 让技术人员看到未来并因此而受到激励，不是成天想着转管理，很好；
6. 管理者决定组织资源的分配。

别忽略公司文化对制度的影响，再好的制度，换了个应用环境，马上就变成垃圾。

二、无线通信安全维护技术论文怎么写？

写论文很简单啊，从网上看看别人写的。下载下来做参考，也可以找大神

三、通信前沿技术有哪些？

最近做了很多调研类工作，结合工业界的关注度和学术界的研究热度，尝试做一下总结，通信领域的前沿技术有：

1、高频无线通信（毫米波、THz）

2、物联网（URLLCR、RedCap、NB-IoT、边缘计算）

3、感知技术（通感一体、高精度定位、手势、体感、WiFi感知）

4、人工智能（深度学习、联邦学习等）

5、新型通信（量子通信、天空地一体化）

6、全息成像、全息MIMO（ELAA、LIS、IRS）

7、全光网络

8、先进计算（异构计算、张量计算、量子计算）

9、安全及隐私技术

10、数据压缩与存储

更新0923：

如何看待新技术？

一点点个人的看法，权当通信生的自我鼓励了。。。

通信发展到现在毋庸置疑已经到了瓶颈期，这不是什么不可讨论的。5G的部分算法非常不害臊的继承了4G，不过也需要根据新的协议和硬件架构做适配，大规模MIMO虽然称不上突破性技术，但是也算撑起了5G的空口技术，很快实现了商用，不然设备商连卖硬件都不知道该卖啥。但5G并不是一无是处，eMBB场景还是有很大的进步的。网友们前几年怎么捧的5G，这两年就怎么踩5G，果然是水能载舟亦能覆舟。。。4G时可能一个简单算法就能实现30%+的性能增益，现在费个大劲能实现5%就要烧高香，技术和性能突破非常难。而且5G作为一个过渡代际，拉垮一点也能理解。。。

现在新技术的思路我觉得主要是融合和异构，跨领域、跨技术吸纳增益点，这个时候需要用包容的心态看待新技术，大规模MIMO研究初期不也被质疑只是简单增加了天线数，可是增大天线规模这个思路在宏站、卫星等等领域都在发挥重要作用。再比如人工智能在无线通信中能不能成功，前几年看不可能，这几年看有希望，未来再看也许能成，很多人在这个过程中也许当了炮灰，但是探索和创新就是这样，不可能100%成功。

四、武职的通信技术可以吗？

谢邀，别说武职了。大部分二本的通讯都不咋地，没办法，核心技术不在国内。现在武职的电信学院开了一大堆计算机的课…估计还是为了学生今后就业考虑…所以与其这样…还不如直接报计算机相关专业。学长代表武汉职业技术学院计算机技术与软件工程学院欢迎你。

五、互联网行业如何从技术经理晋升为技术总监？

1、技术层面。如果说你在经理位置上对于技术架构只是属于“积累了一定经验”的层次，这还远远不够。要想达到总监那个级别，你需要达到的水平则是精通。

2、管理层面。如果你不知道如何高效地管理团队，你到了技术型管理者的位置上，你成天干的都是擦屁股的活，根本就没有精力再去研究技术。所以，学会如何高效地管理团队，是你的第二堂必修课。

3、晋升机会。从技术经理到技术总监，不是你所说的转型，而是晋升。晋升的前提是职位空缺。你应该考虑的是：在什么情况下，公司才会出现这个职位的空缺机会？

4、向上管理。技术人员往往只会做，不会说，不知道如何获得上司（尤其是掌握你的晋升话语权的上司）的信任。而你要做的，就是必须要知道如何做好向上管理，主动处理好与上司之间的关系，获得他的高度认可，以确保晋升机会到来之时，你能够优先获得晋升机会。

六、通信工程师证书有用么?

我正在备考，据我了解到的信息是有用的，我在国企工作（私企我不了解）通信行业技术更新得太快，私企可能觉得这个国家认证的工程师职称含金量没有思科，华为的工程师含金量高吧！但我了解到的是通信工程师是职称认证，工程师在国企如果被聘用的话就是助工，在我们单位是可以拿到干部令的，你等于摇身变成了干部。中级工程师的话聘用了可以做领导，像我们单位现在就要求科级干部必须考到中级工程师。财务科的科长必须要有中级经济师或者中级会计师职称。退一步说就算考了一直没被聘用也能加点技能工资啊，说不定岗位工资也和没证的人不一样呢，干同样的活，每个月比身边的同事多点收入也是好的嘛，你去考了，无论考没考上，起码领导也会认为你比那些不去行动的人有上进心吧！好了，最后一点，你有这个证，退休的时候你是带着职称退休的，现在的规定是每个月额外多1000元退休金（我们当地暂时是这样，真等我退休了不知道啥情况，可能啥都没有了也不一定）。第一次回答问题，希望能给我点个赞。

七、QE工程师如何提升自己，如何晋升？

解决这些问题，应该会对你有很大帮助。

质量工程师的一些基本素养

1、CPK和PPk描述一下，说下他们区别 ，另CPK，PPK的要求？

答：CPK和PPK都是形容过程能力，一般来说，项目开发初期主要看PPK，因为其取样是连续的，一般要求PPK》1.67，批量生产阶段一般看的是CPK，因为其取样是均匀分布的，一般要求CPK》1.33

CPK：过程能力指数，是在过程有偏移情况下的过程能力，前提是要过程稳定且数据是正态分布，而且数据应该在 25组以上（建议最少不要低于 20组，数据组越少风险越大），只考虑过程受普通原因的影响。因为过程只受到普通原因变差影响是理想状态下的，从长期来说过程总会受到各种特殊原因的影响，所以又被称为短期过程能力，也叫潜在过程能力。CPK通过 CPU或 CPL的最小值来计算，计算公式:CPU=(USL-X-bar)/3σ和 CPL=(X-bar-LSL)/3σ.也可以直接利用太友科技CPK计算工具来计算(免费),特点:

简单方便地进行CPK的计算；

方便地输入需要进行计算CPK的数据；

也可从其它文件中复制数据到CPK分析工具中，如从电子表格中复制数据；

分析数据文件可方便地保存，需要时可直接打开进行计算；

可对分析数据导出打印功能等.

CP：过程能力，仅适用于统计稳定过程，是过程在受控状态下的实际加工能力，不考虑过程的偏移，是过程固有变差（仅由于普通原因产生的变差）的 6σ范围，式中σ通常用 R-bar/d2或者s-bar/c4来估计。所以过程能力是用过程在受控状态下短期数据计算的。因此又将过程能力称为“短期过程能力”，实际中常将短期省略。这个指数只是针对双边公差而计算的，对于单边公差没有意义。计算公式为:CP=(USL-LSL)/ 6σ.

PPK：过程性能指数，因为计算不需要过程稳定（因为在计算公式中已经考虑了普通和特殊两种原因的影响），所以在 PPAP手册中要求在产品进行试生产过程不稳定时（此时过程受两种原因影响）用 PPPK衡量过程能力，要求PPK>=1.67 才能进入量产阶段，所以又把PPK称为初期能力指数。PPK通过 PPU或 PPL的最小值来计算，计算公式 PPU=(USL-X-bar)/3s和 PPL=(X-bar-LSL)/3s

Pp：过程性能，是过程长期运行的实际加工能力，过程总变差（由子组内和子组间二种变差所引起的变化，如果过程处于不受控状态，过程总变差将包括特殊原因和普通原因）的 6σ范围，式中 σ通常用则称x服从均数为μ，标准差为σ2的正态分布。样本的标准差 s来估计。此时不考虑过程是否受控。因此过程性能也称长期过程能力，也叫性能指数。计算公式 Pp=(USL-LSL)/6s

这问题对非Q的人员而言或许不重要，搞不好很多其他单位的人员还认为两者一样，但从这两者的差异可了解组间变异和组内变异的差异性。在试作期间，通常监控会管制Ppk，因为试作期间的产品生产条件常会不断调整，所以无法批量生产，因此就算要监控Cpk也没办法，因为Cpk的监控必须足够充足的样本来确认制程的稳定性，就算可以，意义也不大，因为每当测试条件变更，结果又不同了，所以会要求监控Ppk>1.67，这也代表制程的稳定性。而Ppk的计算与Cpk计算最大不同在标准差，统计上计算标准差的方式是计算样本标准差，这样计算出来的其实是Ppk而非Cpk，所以很多朋友使用excel算出来的与软体算出来的值不同，就是这个原因，Cpk的计算方式是以管制图管制系数来计算标准差，Cpk的标准差计算方式是(R-bar)/d2或(S-bar)/C4，而d2和C4就是所谓的管制图管制系数，需透过查表的方式查得，查表也需要先明确定义区间抽样的样本量，这也是试作期间不去监控Cpk的另一个原因，因为试作期间的SIP也还没明确定义，所以以监控Ppk为主！而Ppk计算标准差的方式最简单直接的方式就是以excel函数计算STDEV()，以上，细节部分有任何问题再欢迎各位提出来一起讨论。

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2、供应商来料出现问题，如何处理?

答：这个要分情况处理，一般都是退货、挑选、让步接收，看生产紧急程度和不良风险决定。

通常业界都是先进行异常复判确认，经供应商确认后会先隔离用料，厂内若管理阶层评估异常风险不大，或是加上急料，不管如何ㄧ定要跑完特采后才能上线，很多公司往往有上完线了才补单，补单时发现问题，责任难厘清的问题，所以才说ㄧ定要跑完特采流程（单可后补，可是流程ㄧ定要跑完）。若厂内要跑来料异常流程，就依各家公司的流程机制进行，但很多公司常遇到的问题解决方案都仅限于眼前的问题，建议要回馈至供应商的年度评鉴当中，因为如果供应商的问题每每再发时，不也是透露这家供应商的管理体系的问题吗？所以如果这问题持续发生就要评估这家供应商，如果又是重要部材就要评估列入重点辅导单位，要多花一点时间来盯，但不是很重要的话，就可评估第二供应商，避免这不定时炸弹不知道什么时候会爆炸，但要提醒各位朋友，近年许多企业发生重大问题，除了自家的制程外，也常听闻是来自于供应链，因此近年许多具规模的企业，有逐渐强化供应链的管理，甚至这家供应商真的很重要，策略上还有可能直接买下这家公司的评估。

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3、对供应商评鉴如何做，接着问评鉴到品质体系方面时候如何展开?

答：供应商的评价一般是分供应商初评审和年度审核，体系方面的评价一般按产品审核、过程审核、体系审核三方面进行

其实这个问题与后面的APQP与PPAP有关，如果是第一次评鉴，还没合作过，也要看对方愿不愿意开放现场与文件观摩，因为小弟也曾遇过有些大企业仅接受文件审查，这样与实际现场还是有可能有差异，如果对方愿意开放现场，这样是最好，但提醒各位，因为对方一定也是准备好了才会愿意开放，不是吗？所以要看不仅是从查核表当中来看，也可以从中留意员工的素质，这也是为何有体制的公司会特别重视5S(6S.7S)的原因，其次，从现场观察，可使用IE7的手法，留意现场员工操作手顺与文件的差异性，如果同一工位的不同员工，在操作上存在差异，可能这差异就会造成质量上的落差，但这些不是绝对，仅能做为参考；而在管理系统上，可特别留意公司内部的沟通外，也要注意上下游之间的互动，内部沟通可从管理审查上来看，外部沟通可透过客诉追踪确认，这些当然也都是评估的要因之一。

如果是年度评鉴，那就有更多的资讯可评估，包括厂内传递给供应商资讯是否有展开？从试作产品到量产，供应商的良率改善实际情况，还是不断追求降低成本、工时，如果有，是否有进行制程变更的评估，甚至是否有向厂内提出变更等等，除了品质体系外，还有环安等，也都是评鉴的参考，所以如果是重要供应商，往往会有两三位包括质量、研发、采购单位共同评鉴。

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4、产品量产前，QE做了什么，量产后，又做哪些工作，如何切入。?

答：PPAP前，主要是样件试制过程中的不良整改跟踪，量产后，主要是质量维护，在PPAP批准之前需要介入，一般PPAP到SOP有1个月以上的时间，可以熟悉新产品及相关问题

简单说就是管制计划的差异，因为试作前还没有管制计划，所以QE主要要确认各制程管控的重点，不仅是产品的呈现，甚至是参数的管控，如果QE在量产前够用心，转量产时的管制计划当然就能抓到重点，转量产后就能针对参数的优化接续进行改善。

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5、FMEA有什么作用？FEMA怎么做，关注什么？

答：FMEA分DFMEA和PFMEA，一般在样件试制PPAP的时候就应该有了，主要关注的是风险指数RPN，有TOP10风险这么一说，或者大于100以上的需要有整改措施。

这会是ISO9001:2015年改版后，许多公司管控的重点，因为改版中特别强调风险管理，但这两者有落差，因为ISO9001:2015改版所强调的风险管理主要是企业内外环境变迁的风险评估及因应变迁所采取的政策展开，而FMEA是其中之一的应用工具没错，但大部份的FMEA撰写往往比较少能涉及到公司的经营管理，这就是我所说的落差，但不代表FMEA不重要，从FMEA的文件就可以知道这家公司的技术能力如何。通常FMEA会从产品的流程展开，包括D-FMEA及P-FMEA，依每个流程可能发生的问题评估异常风险的严重性（S)、发生率（O)、监控度（D)，再换算成风险系数RPN，如果严重性过高超过9（代表有人员安全或法规风险）或风险系数过高的都要优先列入改善，如果都没有就从RPN最高的前几大先做改善，而改善也要追踪改善的成效并更新SOD及RPN值。

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6、现有工作SPC如何开展？?

答：从数据统计开始，对关键特性用控制图的方式体现出来，在针对异常点进行改善

在进行SPC前需先确认MSA，如果量不准就算投入再多的资源只是更加的危险，错误的资讯往往导致现场人员失去对品管的信心。再对量测的资料型态比对管制计划进行确认，常看到的错误，如虽是监控尺寸，但如果是Go/No Go也只能使用计数型的工具，不能使用计量型的工具，这个错误不仅是工具使用错误的问题，后续在进行假设检定、实验设计都会造成影响。

SPC的管制通常区分短期及长期，短期指即时的管制图监控，长期指的是制程能力分析；在进行管制图的监控除确认使用管制图的种类外，还要注意管制界线的设定，常见的错误就是直接以客户规范中的产品规格当做管制界线，忽略抽样、量测误差所产生的变异性，进而可能造成误判的问题发生；除此之外还有关于机率、概率的问题，例如连续超过15个以上的产品落在一倍标准差内...等，这些通常是透过常态分配的概率换算而来，详细可再细谈，简单说就是发生这样的机率可能吗？有时现场量测监控出现异常，人员的警觉性不足，就有可能导致误判的问题发生，笔者之前发生过的案例，人员监控的检具因为定位柱摩耗导致定位异常，间接所有产品量出来的数值都没有问题，但实际制程已经发生变异而不自知，提醒监控的朋友务必要建立点检机制，避免误判发生；而长期的制程能力分析就需透过Cpk的监控来确认问题，也就是说Cpk不好，可能是Cp精确度的问题，也可能是Ca准确度的问题，改善的方向也会迥然不同。

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7、QC七大手法具体内容

旧七大手法

手法口诀

1查检集数据

2分层作解析

3排列抓重点

4直方显分布

5因果追原因

6散布看相关

7管制找异常

检查表

检查表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。

数据分层法

数据分层法又称为层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多，如果不把这些因素区别开来，则难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。

数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要处理相当复杂的资料，就得懂得如何把这些资料有系统、有目的地加以分门别类的归纳及统计。

科学管理强调的是以管理的技法，来弥补以往靠经验、靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。

如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下工夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。

排列图

排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。

在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据归集的数据，以不良原因，不良状况发生的现象，有系统地加以项目别（层别）分类，计算出各项目别所产生的数据（如不良率，损失金额）及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形。

在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。

柏拉图使用以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能制成柏拉图。

柏拉图分析的步骤：

（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别；

（2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈；

（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期；

（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上；

（5） 绘上柱状图；

（6） 连接累积曲线。

直方图

在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。

直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉统计学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。

作直方图的目的就是通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的质量。具体来说，作直方图的目的有：

①判断一批已加工完毕的产品；

②验证工序的稳定性；

③为计算工序能力搜集有关数据。

直方图将数据根据差异进行分类，特点是明察秋毫地掌握差异。

直方图的作用

(1)显示质量波动的状态；

(2)较直观地传递有关过程质量状况的信息；

(3)通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。

直方图法在应用中常见的错误和注意事项

a. 抽取的样本数量过小，将会产生较大误差，可信度低，也就失去了统计的意义。因此，样本数不应少于50个。

b. 组数 k 选用不当，k 偏大或偏小，都会造成对分布状态的判断有误。

c. 直方图一般适用于计量值数据，但在某些情况下也适用于计数值数据，这要看绘制直方图的目的而定。

d. 图形不完整，标注不齐全，直方图上应标注：公差范围线、平均值 的位置(点画线表示)不能与公差中心M相混淆；图的右上角标出：N、S、C p或 CPK.

因果分析图

因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。

所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。

某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。

分析图使用步骤：

步骤1：召集与此问题相关的，有经验的人员，人数最好4-10人。

步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。

步骤3：由集合的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问（脑力激荡　法）。

步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。

步骤5：就所搜集的原因，何者影响最大，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色圈。

步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈。 　步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为最优先处理。

因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易奏效。 直方图(Histogram)　直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。

散布图

散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。

在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关联，有些呈不规则形有关联。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。

控制图

控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出，管制图使用后，就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：1 ）数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。

以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。最后还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。

新七大手法

QC七工具（新）

关联图(Relationship Diagram)

关联图，又称关系图，20世纪60年代由日本应庆大学千住镇雄教授提出，是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。

亲和图(Affinity Diagram)

亲和图法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首创，把大量收集到的关于未知事物或不明确的事实的意见或构思等语言资料，按其相互亲和性(相近性)归纳整理这些资料，使问题明确起来，求得统一认识和协调工作,以利于问题解决的一种方法。

系统图(System Diagram)

系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图， 以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的一种方法。

过程决策程序图(PDPC)

过程决策程序图，又称PDPC(Process Decision Program Chart)法是随事态的进展分析能导致各种结果的要素，并确定一个最优过程使之达到理想结果的方法。

矩阵图(Matrix Diagram)

矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，确定关键点的方法，它是一种通过多因素综合思考，探索问题的好方法。

矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart)

矩阵数据分析法是对多个变动且复杂的因果进行解析。 矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。

箭条图(Arrow Diagram)

箭条图法是将项目推行时所需的各步骤、作业按从属关系用网络图表示出来的一种方法。

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8、MSA涉及哪些方面，如何评价？?

答：

计量型MSA五性：偏倚性、稳定性、线性、重复性和再现性等”五性“，一般只做GRR（重复性和再现性）

线性，偏移，稳定性是看检具的准确性，这个一般企业都是靠校准来保证，当然也有些企业是有要求的比如德行企业就有要求个cgk来算量具的准确性。GRR是判定人和设备的变差是否满足零件特性变差，是评估的是整个测量系统精确度的，就是测量数据的密集性

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9、APQP、PPQP

答：APQP=Advanced Product Quality Planning 中文意思是：产品质量先期策划，是QS9000/IATF16949质量管理体系的一部分。商管教育将APQP产品质量策划定义成一种用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需步骤的结构化方法。目标是促进与所涉及每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。产品质量策划是一种结构化的方法。

包含五个过程

1 计划和定义

本过程的任务：

·如何确定顾客的需要和期望，以计划和定义质量大纲；

·做一切工作必须把顾客牢记心上；

·确认顾客的需要和期望已经十分清楚。

2 产品的设计与开发

本过程的任务和要点：

·讨论将设计特征发展到最终形式的质量策划过程诸要素；

·小组应考虑所有的设计要素，即使设计是顾客所有或双方共有；

·步骤中包括样件制造以验证产品或服务满足“服务的呼声”的任务；

·一个可行的设计应能满足生产量和工期要求，也要考虑质量、可靠性、投资成本、重量、单件成本和时间目标；

·尽管可行性研究和控制计划主要基于工程图纸和规范要求，但是本章所述的分析工具也能猎取有价值的信息以进一步确定和优先考虑可能需要特殊的产品和过程控制的特性；

·保证对技术要求和有关技术资料的全面、严格的评审；

·进行初始可行性分析，以评审制造过程可能发生的潜在问题。

3 过程设计和开发

本过程的任务和要点：

—保证开发一个有效的制造系统，保证满足顾客的需要、要求和期望；

—讨论为获得优质产品而建立的制造系统的主要特点及与其有关的控制计划。

4 产品和过程的确认

本过程的任务和要点：

—讨论通过试生产运行评价对制造过程进行验证的主要要点。

—应验证是否遵循控制计划和过程流程图，产品是否满足顾客的要求。

并应注意正式生产前有关问题的研究和解决。

5 反馈、评定和纠正措施

本过程的任务与要点：

—质量策划不因过程确认就绪而停止，在制造阶段，所有变差的特殊原因和普通原因都会表现出来，我们可以对输出进行评价，也是对质量策划工作有效性进行评价的时候。

—在此阶段，生产控制计划是用来评价产品和服务的基础。

—应对计量型和计数型数据进行评估。采取SPC手册中所描述的适当的措施。

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10、IE七大手法是哪些，精髓是什么，四个字？?

答：

IE七大手法为:防呆法、动改法、流程法、五五法、人机法、双手法和抽样法。

精髓 减少浪费

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11、5S了解多少？?

答：整理 整顿 清扫 清洁 素养

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12、CPk=1.33和CPk=1.67对应的不良率是多少？?

答：CPK每0.33相当于一个西格玛，1.33对应PPM 6210 约为4西格玛，1.67对应PPM 233 约为5西格玛

八、网络安全工程师的晋升空间怎么样？

根据招聘软件上可以总结出：

初级网安工程师6-8K

中级网安工程师8-15K

高级网安工程师15-30K

管理岗月薪30-50K

就是一步一步慢慢往上升，最后根据自己的各方面实力选择继续打工还是做老板！

九、药厂QA怎么晋升?

猎头给予回复，你现在是在甲方企业做文件？还是工厂？QA大体都是质量相关的，只要一直学习下去，做到最后可以管理整个体系的质量运营。或者质量负责人对接国内外

十、d2d 通信技术的优势有哪些？

一、定义

D2D（Device to Device）通信是指两个对等的节点设备之间直接进行通信的一种通信方式。星纵智能LoRa D2D是结合LoRaWAN成熟的信息结构和设备间低延时快速联动的需求自主研发的LoRa D2D通信协议，使节点间的稳定快速通信成为可能。

二、LoRa D2D背景

（1）标准LoRaWAN节点和其他LoRaWAN节点联动控制时，需要通过网关及网络服务器的中转，延迟相对较大，实时性相对不高，LoRa D2D通过节点之间直接互相通信，时延小；

（2）标准LoRaWAN节点之间通信依赖网关及NS，在无网关的情况下，节点之间无法直接进行通信，节点一定需要入网才能使用，LoRa D2D不需要网关的配合；

（3）其他的RF无线通信方式大多使用明文传输，传输内容容易被截取和破解，信息安全没有保障。

三、主控端和被控端

星纵智能 LoRa D2D 在实际使用中，将节点分为主控端设备与被控端设备两种类型。对于星纵智能LoRa D2D只支持星纵自身品牌的节点设备，不支持与第三方节点设备做LoRa D2D联动。

注： * 表示产品功能兼容正常在规划中