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          确定8个非常好的零件和8个发现了该问题的非常差的零件
          列出尽可能多的产品特性/参数，这些特性应该可能解释好的和坏的零件之间的差异（这个列表是根据个人/小组
          的工程判断产生的，不过可以用成对数据比较工具来加以证实）。按递减顺序或对问题的影响程度进行列表排序
          对前面确定的好的和坏的零件进行测量，总共应该有16个值
          按顺序（从最小到最大或反之）排列这16个值，排列顺序和产品的好坏无关
          针对每个值标识该值属于坏的或好的零件。如果该值属于一个好的零件，则在该值额右边写一个（G）。如果该
          值属于一个坏的零件，则在该值额右边写一个（B）
          从数列的顶端开始数，找出第一次从好的零件变到坏的零件的地方，即转折点（反之亦然）
          在转折点画一条临界线（例如，如果这个变化发生在第5个数据之后，则在第5个数据后面画一条线）
          从数列的末端开始数，找出第一次从坏的零件变到好的零件的地方，即转折点（反之亦然）
          在转折点画一条临界线（例如，如果这个变化发生在第15个数据之后，则在第15个数据和第16个数据中间画一条线）
          找出顶端数（从上往下数测量的值，数到临界线为止）
          找出末端数（从下往上数测量的值，数到临界线为止）
          把这两个数相加，得到总计数
          如果总计数<=5，则该质量参数或产品特性不是问题的原因
          如果总计数=6，则我们有90％的把握（置信度），认为是该质量参数或产品特性导致了问题

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