一、企业管理的核心要素概述

企业管理涵盖多个关键领域，可归纳为七大要素：

1. 人员（人员管理和员工发展）：包括招聘、培训、考核、奖惩等方面，是企业发展的核心动力。

2. 资金（财务管理）：涉及预算编制、成本核算、财务分析等，是企业运营的重要支撑。

3. 方法（运营流程与管理策略）：包括生产计划、质量管理、工艺研究等，确保企业高效运行。

4. 机器（设备和设施）：涉及机器配置、厂房布局、设备维修等，是企业生产的基础保障。

5. 市场（市场营销与环境分析）：研究市场需求、生产方向、产品价格、销售策略等，为企业制定市场战略提供指导。

6. 精神（企业文化与员工关系）：关注员工兴趣、爱好、志向、情绪等，营造积极的工作氛围。

7. 战略（企业战略规划和决策）：根据企业目标分配人力、物力，以实现长远发展。

二、经营管理的要素解析

经营管理涵盖多个方面，其七要素为：

1. 人员：包括各类工作人员的分类统计情况。

2. 物料：指与生产产品相关的所有物品，包括广义和狭义之分。

3. 机器设备：由各种材料组成，完成生产、加工等功能的装置。

4. 资金：企业经营工商业的本钱，体现以资料公有制为基础的社会主义生产关系。

5. 市场：指各方交换的系统、机构等，大多数市场依赖卖方提供货物或服务来换取买方的钱。

6. 士气：维持意志行为的积极主动性动机，对于企业和员工的凝聚力和自我实现心理至关重要。

7. 管理方法：为获得某种目的而采取的手段与行为方式，是经营管理的核心。

在实际工作中，还有以供应链为核心整合管理活动、以业务流程管理为核心实现管理简单化、柔性化等管理理念和方法。管理是社会活动中最重要的现象之一，管理工作充满活力和创造性。

三、全面质量管理的内容

全面质量管理过程的全面性决定了其内容包括设计过程、制造过程、辅助过程、使用过程的质量管理。设计过程的质量管理是全面质量管理的首要环节，制造过程是产品质量形成的基础，辅助过程为保证制造过程的正常进行提供各种物资技术条件，使用过程是考验产品实际质量的过程。全面质量管理的主要任务是提高服务质量，保证产品的实际使用效果，不断促使企业研究和改进产品质量。

以上内容仅供参考，具体的企业管理和经营管理要素可能因行业、企业规模等因素而有所不同。一、双表分析与对策构建

在全面质量管理中，遵循科学的原则显得尤为关键。这意味着任何结论都应基于可靠的数据分析。为了有效地处理生产过程中的原始质量数据，采用合适的统计方法和对策表至关重要。需要根据班组或岗位的独特性质来制定和设计相关的表格，对数据进行分析与对比。

二、序列解析法的实践

序列解析法是用于确定影响产品质量核心要素的有效工具。

1. 数据收集是基础。在一段时间内，如一个月、三个月或半年等，收集与产品质量相关的问题数据。例如，记录废品或不合格品的数量。

2. 数据分层与整理是关键步骤。将收集到的数据按照不同的问题进行分类处理，每一类都可以被视为一个项目。然后统计每个问题出现的频次，并按照频数大小从高到低排列，形成数据表，为后续的计算和绘图提供基础。

3. 计算分析是核心。基于上述数据表，计算出每类问题在总体问题中的百分比，并进一步计算累计百分比。

4. 绘制序列图。根据计算得到的数据，绘制出序列图。特别需要注意的是，累计百分比应标注在每个项目的右侧。从原点开始，用直线连接各点，从而绘制出帕累托曲线。

三、因果关系图的运用

因果分析图也被称为特性要因图。其形状类似树枝或鱼刺，是寻找质量问题根源的有效工具。

1. 探寻大原因。通常从人、机器、原材料、加工方法和工作环境这五个主要方面来分析。每个大原因可细化为中原因，中原因再细化为小原因，越详细越好，直至找到可采取措施的层面。

2. 鼓励技术民主讨论。在讨论过程中，应充分发挥技术民主，集思广益。当他人发言时，不应打断，不进行争论，将所有意见记录下来。

四、分类法的实际应用

分类法或称分层法，是分析质量问题或其他问题原因的方法。如果把多种性质迥异的因素混为一谈，往往难以找出头绪。分类法的核心在于按照不同的目的将收集到的数据进行分类，将同一生产条件下收集的、性质相同的数据归为一类。这样可以使数据反映的问题更加明显，便于找出问题并采取相应措施。

五、直方图的解读

直方图是频数直方图的简称，通过一系列高度不等的长方形来表示数据。长方形的宽度代表数据范围的间隔，高度则代表在特定间隔内的数据数量。直方图有助于直观地了解数据的分布情况。

六、控制图法的应用

控制图法是一种常用的质量控制统计方法，以控制图的形式判断和预测生产过程中质量状况的变化。这种方法能够直接监控生产过程的动态质量变化，有助于稳定生产过程、保证产品质量以及预防潜在问题。

七、散布图法的使用

散布图法是通过分析两种因素数据之间的关系来控制影响产品质量的相关因素的有效方法。这种方法可以帮助我们更深入地了解因素之间的关联性，从而采取更有针对性的措施。

参考资料来源：全面质量管理相关资讯及百度百科