品质管理常用的数据基础统计方法

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六西格玛管理

六西格玛管理六西格玛管理1. 简介六西格玛管理，又称为六西格玛品质管理，是由美国通用电气公司（General Electric，GE）在上世纪90年代初提出的一种以客户需求为导向、通过六西格玛方法论和统计工具来改进产品或服务质量和流程效率的管理体系。

六西格玛管理的目标是将不合格品或误差率降至极低水平，保证产品或服务的稳定和一致性，同时也能实现节约成本的效果。

2. 六西格玛方法论六西格玛方法论是一种以数据为基础、以统计学为工具的质量管理方法。

它包括了DMAIC（Define，Measure，Analyze，Improve，Control）和DMADV（Define，Measure，Analyze，Design，Verify）两种流程，适用于解决不同类型的业务问题。

DMAIC流程用于解决已有的业务问题，从问题定义、数据收集和分析、改进措施实施到控制方案的建立，全程通过六西格玛的方式实现问题的解决与持续改进。

DMADV流程则主要用于新产品或服务的设计与开发，从问题的定义、数据的收集和分析、设计、验证、控制等环节，全程以六西格玛标准来保证产品满足客户的需求。

3. 六西格玛质量工具六西格玛质量工具是在DMAIC和DMADV流程中用于数据分析和问题解决的一系列方法。

其中常用的工具包括：3.1 流程图（Flowchart）流程图主要用于建立业务流程模型，清晰的流程图可以帮助我们更好的理解业务流程和瓶颈。

3.2 直方图（Histogram）直方图用于分析定量数据的分布情况，帮助我们更好的理解数据的规律和趋势。

3.3 散点图（Scatter Plot）散点图用于分析两个变量之间的相关性，帮助我们找到两个变量之间的关系，以便在后续的分析中选择更好的解决方案。

3.4 鱼骨图（Fishbone Diagram）鱼骨图也叫因果分析图，主要用于识别问题的原因。

它将问题分解成不同的因素，从而更好地找到问题的根源。

3.5 控制图（Control Chart）控制图用于监控过程的变化情况，帮助我们及时控制和调整过程，保证质量的稳定性和一致性。

QC小组基础知识—统计方法

QC小组基础知识—统计方法1. 统计方法的定义和作用统计方法是应用数学理论和统计原理，通过收集、整理和分析数据，得出客观规律性的方法。

在质量控制（QC）小组中，统计方法被广泛应用于收集和分析质量数据，以便识别和处理潜在的问题，并改进生产过程。

统计方法的主要作用是帮助QC小组提供重要的决策支持和数据分析能力。

通过统计方法，QC小组可以评估产品质量的变化趋势，发现异常和异常模式，并预测未来可能出现的问题。

此外，统计方法还可以用于比较不同批次、不同线路或不同供应商的质量表现，以便确定最佳的操作策略。

2. 常用的统计方法在QC小组实践中，有几种常用的统计方法可以被运用。

2.1 均值和标准差均值是一组数据的平均值，代表其集中趋势。

标准差是一组数据的离散程度的度量，代表分散情况。

通过计算均值和标准差，QC小组可以评估数据的稳定性和一致性，进而判断是否存在质量问题。

2.2 控制图控制图是一种用于显示过程数据变化的图表。

通过绘制均值、上限和下限线，QC小组可以直观地观察数据的变化趋势，并判断过程是否处于控制状态。

控制图还可以用于检测特殊原因变异，并及时采取纠正措施。

2.3 正态性检验正态性检验是统计方法中常用的一种方法，用于检验数据是否符合正态分布。

正态分布是一种常见的分布模式，对于QC小组来说，正态分布的数据意味着过程处于稳定状态。

如果数据不符合正态分布，则可能存在异常情况，QC小组需要进一步研究原因并采取控制措施。

2.4 相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。

通过计算相关系数，QC小组可以了解变量之间的线性相关程度，并评估其统计显著性。

相关性分析可以帮助QC小组确定哪些因素对质量产生重要影响，从而优化生产过程。

3. 统计方法的应用步骤为了正确应用统计方法，QC小组需要遵循一定的步骤。

3.1 收集数据首先，QC小组需要收集相关的质量数据，并确保数据的准确性和完整性。

数据可以通过各种方式收集，如抽样、实验或生产过程监控。

统计学中的六西格玛与质量管理

统计学中的六西格玛与质量管理在现代工业生产和服务业中，质量管理是企业取得成功的关键因素之一。

而六西格玛是一种常用的质量管理方法，它通过统计学的手段来减少产品或服务的变异性，提高品质水平。

本文将介绍六西格玛的基本原理和应用，并探讨其在质量管理领域的重要性。

一、六西格玛的基本原理六西格玛源于日本企业，是一种基于数据和统计学的质量管理方法。

它以减少不合格产品或服务为目标，通过收集和分析数据，找出和解决导致产品或服务质量问题的根本原因。

其核心思想是将传统的过程控制与数据统计相结合，从而实现质量管理的主动式改进。

六西格玛的名称来源于统计学中的标准差符号σ，而“六西格玛”表示在一个标准差范围内，几乎没有不合格品。

具体而言，六西格玛将不合格品率限制在每百万份产品或服务中不超过3.4个，以确保质量达到较高水平。

二、六西格玛的应用领域六西格玛的应用范围广泛，涉及制造业、服务业以及公共事业等领域。

以下是几个主要的六西格玛应用领域：1. 制造业：在制造业中，六西格玛可用于优化生产过程、提高产品质量和提升生产效率。

通过收集和分析生产数据，企业可以找出生产过程中的关键因素，并采取相应措施来减少变异性，提高产品品质。

2. 服务业：在服务业中，六西格玛可用于提升服务质量和客户满意度。

通过收集和分析客户反馈数据，企业可以识别服务中存在的问题，并采取措施来改进服务过程，减少差错和投诉，提升客户体验。

3. 公共事业：在公共事业领域，六西格玛可用于提高效率和减少资源浪费。

例如，六西格玛可以应用于电力供应过程中，通过优化供电网络和维修流程，减少停电时间和降低能源浪费。

三、六西格玛在质量管理中的重要性六西格玛在质量管理中的重要性体现在以下几个方面：1. 质量改进：六西格玛以数据为基础，通过收集和分析数据，找出问题的根本原因并采取相应措施来改进。

其系统性的方法使得企业能够持续改进质量，提高产品或服务的稳定性和一致性。

2. 变异控制：六西格玛强调控制过程的变异性，从数据中识别和控制特殊原因变异和常规原因变异。

品质7大手法

品管七大手法七大手法：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图一、检查表检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法，有时叫做查检表或点检表。

例如：点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S 活动检查表、工程异常分析表等。

1、组成要素①确定检查的项目；②确定检查的频度；③确定检查的人员。

2、实施步骤①确定检查对象；②制定检查表；③依检查表项目进行检查并记录；④对检查出的问题要求责任单位及时改善；⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认；⑥定期总结，持续改进。

二、层别法层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类，将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组，加以层别。

层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用，也可单独使用。

例如：抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。

实施步骤：①确定研究的主题；②制作表格并收集数据；③将收集的数据进行层别；④比较分析，对这些数据进行分析，找出其内在的原因，确定改善项目。

三、柏拉图柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。

它可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图，又因为柏拉图的排序识从大到小，故又称为排列图。

1、分类1）分析现象用柏拉图：与不良结果有关，用来发现主要问题。

A品质：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等；B成本：损失总数、费用等；C交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等；D安全：发生事故、出现差错等。

2）分析原因用柏拉图：与过程因素有关，用来发现主要问题。

A操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况等；B机器：设备、工具、模具、仪器等；C原材料：制造商、工厂、批次、种类等；D作业方法：作业环境、工序先后、作业安排等。

2、柏拉图的作用①降低不良的依据；②决定改善目标，找出问题点；③可以确认改善的效果。

品质管理七大工具

品质管理七工具品质管理七工具检查表(Data collection form)分层法(Stratification)散布图(Scatter)排列图(Pareto)直方图(Histogram)因果图(Cause-Effect diagram)控制图(Control Chart)一,检查表(Worksheet)检查表又称调查表,核对表,它是用来进行数据的收集和整理,并在此基础上进行原因的初略分析. 常用的调查表有: (1)不合格品项目调查表(2)缺陷位置调查表等检查表(Worksheet)举例: 11月份第一周锡炉后缺陷位置调查表二,分层法(Stratification)分层法又叫分类法或分组法,就是按照一定的标志,把搜集到的数据加以分类整理的一种方法. 分层的目的在于把杂乱无章的数据加以整理,使之能确切地反映数据所代表的客观事实.分层的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小,而层于层之间的差别尽可能大.通常有以下几种分层方法: (1)按人员分层(2)按班次分层(3)按设备分层(4)按不同供应商物料分层(5)其它分层法(Stratification)举例: PCB过锡炉后,PTH爆锡产生锡珠数按其不同供应商进行分层三,散布图(Scatter)定义:散布图也叫相关图, 它是用来研究判断两个变量之间相关关系的图.两个变量之间常见的两种关系:(1)函数关系(2)非确定性的关系散布图由一个纵坐标,一个横坐标,很多散布的点子组成.散布图的作图步骤:(1)搜集数据(2)打点几种典型相关:(1)强正相关(2)弱正相关(3)强负相关(4)弱负相关(5)不相关(6)非线性相关散布图(Scatter)举例:酒醅中酸度与酒度的散布图(负相关)酒度酸度散布图(Scatter)例二:热处理中淬火温度与硬度之间的关联图(正相关)硬度温度四,排列图(Pareto)原理:"关键的少数,次要的多数"用途:将该原理用于在质量管理中,用来寻找主要问题或影响质量的主要原因.方法:由两个纵坐标,一个横纵坐标,几个按高低顺序依次排列的长方形各一条折线组成.排列图(Pareto)举例某产品过锡炉后QC检查发现的缺陷如下:1.锡珠7Pcs2.少锡3Pcs3.假焊2Pcs4.元件损坏1Pcs排列图(Pareto)练习:联系工作实际或根据下列数据划排列图(Pareto图)顾客对汽车质量投诉意见统计如下表:投诉统计表五,直方图(Histogram)定义:直方图是通过对数据的加工整理,从而分析和掌握质量数据的分布状况和估算工序不合格品率的一种方法.用途:常用于分析质量原因,测量工序能力,估计工序不合格品率等.作直方画图的三大步骤:(1)作频数分布表(2)画直方图(3)进行相关计算常见的几种典型形状:(1)正常型(2)孤岛型(3)偏向型(4)平顶型定量表示直方图的主要统计特征值:(1)平均值--表示数据的分布中心位置,(2)标准偏差--表示数据的分散程度.直方图(Histogram)举例正常型平顶型偏向型直方图(Histogram)练习:根据下面,或联系工作实际画直方图一批灯泡寿命数据六,因果图定义:因果图又叫石川图或鱼骨图,是表示质量特性与原因关系的图作图要点:(1)明确需要分析的质量问题或确定需要解决的质量特性(如:Solder paste CpK 低)(2)召集同该质量问题有关的人员参加"诸葛亮会"集思广益,各抒己见.(3)向右画一条带箭头的主干线将质量问题写在图的右边,一般按5M1E分类,然后围绕各大原因逐级分析展开到能采取措施为止.(4)记录有关事项.常见的错误及注意事项:(1)确定的质量问题或质量特性笼统不具体,针对性不强(2)原因分析展开不充分,只是依靠少数人"闭门造车"(3)画法不规范因果图量具偏差某产品质量问题噪声灰尘环境情绪不稳定培训不足人过程无控控制方法作业指导书不完善方法量具标准量具不稳(小原因)机器(大原因)年久失修(中原因)成分变化厚度变差材料举例因果图练习:联系实际中的问题,划出因果图及对策表(如锡点短路(Solderbridge)) 对策表七,控制图(Control Chart)定义:控制图又叫管制图,它是用于分析和判断工序是否处于控制状态所使用的带有控制界限线的图.原理:3 Sigma原理计量值:长度,时间,温度等计数值:不良品件数,合格品件数,布匹的疵点数等计量值控制图: X Bar Chart (平均值-极差控制图)计数值控制图: P-Chart(不合格品率控制图)DPMO-Chart(每百万机会数中缺陷数控制图)控制图(Control Chart)举例(P-Cart):用于监控功能测试的坏机率Total: 10Rows: Allu-Bar: 0.0400Prop Type: EstLabel:Size:Count:p:UCL:CL:LCL:Chart PointProcess StatisticsNumber of Nonconformities per UnitDefectsPoint NumberLCL=0.0061CL=0.0400UCL=0.0739控制图(Control Chart)举例(U-Cart):用于监控IR炉,W/S后单位不良锡点数Total: 10Rows: Allu-Bar: 0.0400Prop Type: EstLabel:Size:Count:u:UCL:CL:LCL:Chart PointProcess StatisticsNumber of Nonconformities per UnitDefectsPoint NumberLCL=0.0054CL=0.0400UCL=0.0746PDCA循环圈不断改进解决问题的程序七工具在PDCA循环圈中的应用:I.排列图,直方图,控制图II.因果图III.排列图,散布图VI.排列图,直方图,控制图。

QC七大手法

QC七大手法又称品管七大工具，是常用的统计管理方法。

QC七大手法，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，是建立在全面质量管理思想之土的组织性的质量管理，是以数据统计方法为基础的质量控制。

QC七大手法：1、检查表2、层别法3、柏拉图法4、特性要因图法5、散布图6、直方图7、管制图QC九大步骤：1、发掘问题2、选定题目3、追查原因4、分析资料5、提出办法6、选择对象7、草拟行动 8、成果比较 9、标准化一、发掘问题：1、问题小易发挥2、不花钱即可由小组自行解决3、有预期之成果4、可达到演练和实用之目的二、选定题目：选题原则：意见一致，不花钱，短期内可以做到不要别人支持选题方向：团队合作，提高生产力，提高品质，降低成本工具：选题评估三、追查原因：针对问题、经由脑力激荡可能发生的原因工具：鱼骨图（特性要因图）四、分析资料：用QC七大工具找出生产问题的重点加以分类，排列以及编辑以使小组成员修作明确的抉择工具：价差表管制图直方图特性要因图柏拉图散布图层别法五、提出办法：针对问题重点提出解决办法，同时订出解决方案的标准，以确定小组是否有能力解决工具：鱼骨图（特性要因图）六、选择对象：1、采用全员认为最能发挥的方式2、朝放置再发生的方向选择3、对策无副作用，选择对策要根据现状分析，检讨如何改善，并将预期的成果显现出来七、草拟行动：3W :WHAT WHO WHEN1、把每一样工作细节列下来2、每位组员参与讨论取得协议3、开始分配任务（平均分配、组员性向、职位相关）4、制定完成时间和期限八、成果比较：1、期间比较（改善前中后）2、特性值比较（品质提高、成本降低、效率提升）3、无形成果比较（意识、能力、信心、责任感、方法应用）4、比较基准一致，且勿以单一角度比较工具：柏拉图比较，推移图比较九、标准化：依据现场实际状况合理制定材料、设备、制品等作业方法，手训，规定，规格等标准，有组织有系统灵活运用，以达到经营管理之目的。

质量统计分析方法

质量统计分析方法质量统计分析是一种用来评估产品或服务质量的方法，通过收集和分析数据，可以帮助企业了解产品或服务的质量状况，找出存在的问题，并采取改进措施。

在质量管理中，统计分析方法起着至关重要的作用，它能够为企业提供客观的数据支持，帮助企业制定科学的决策，提高产品或服务的质量水平。

一、数据收集。

在进行质量统计分析时，首先需要收集相关的数据。

数据可以来源于产品的生产过程、客户的反馈、市场调研等多个方面。

通过收集大量的数据，可以更全面地了解产品或服务的质量状况，为后续的分析提供充分的依据。

二、质量测量指标。

在进行质量统计分析时，需要选择合适的质量测量指标。

常用的质量测量指标包括产品的合格率、不良品率、客户投诉率、服务满意度等。

通过这些指标的测量，可以客观地评估产品或服务的质量水平，找出存在的问题，并进行针对性的改进。

三、统计分析方法。

在进行质量统计分析时，可以运用多种统计分析方法。

比如，可以利用控制图来监控产品质量的稳定性，通过对比实际数据和标准数据的差异，及时发现异常情况；可以运用散点图来分析产品的相关性，找出影响产品质量的关键因素；还可以利用回归分析来建立质量预测模型，预测产品或服务的质量表现。

四、质量改进措施。

通过质量统计分析，可以找出产品或服务存在的问题，并制定相应的改进措施。

比如，可以通过质量成本分析，找出造成质量问题的成本，并采取降低成本、提高质量的措施；可以通过质量功能展开(QFD)分析，了解客户需求，为产品设计和生产提供指导；还可以通过六西格玛方法，系统地改进生产过程，提高产品的质量水平。

五、持续改进。

质量统计分析不是一次性的工作，而是需要持续进行的过程。

通过不断地收集数据、分析数据，发现问题、改进问题，可以实现产品或服务质量的持续提升。

因此，企业需要建立健全的质量管理体系，将质量统计分析纳入到日常的管理工作中，形成持续改进的机制。

总结。

质量统计分析是企业质量管理的重要手段，通过收集和分析数据，可以客观地评估产品或服务的质量状况，找出存在的问题，并采取改进措施。

品质管理常用工具及方法

品质管理常用工具及方法一、可靠性工程二、防呆设计（对流程中的异常给予快速的回应，以使操作者有及时修正的机会，防止工作者在流程未开始之前的错误而导致不合格，如颜色的应用：分级管理、标识管理、警示管理）；形状的应用—产品的组合等）三、QC七大手法（查检表—集数据，柏拉图—抓重点，鱼骨头—找原因，直方图---显分布，散布图---看相关，层别法---作解析，管制图---管异常）四、5W2H法1、What---什么问题？（主要问题）2、Why---为什么要这样做（目标）明确目标，消除不必要的步骤3、Where---在哪里/完成到什么地方了（地点）4、When---什么时间是最佳的，何时开始/结束（时间）选择顺序5、Who----谁去执行，谁负责（人）6、How----如何完成，是否有其它的方法（方法）将工作简化7、How much---完成到什么程度，成本多少（程度，成本）五、4M1E（Man—人，Machine—机器，Material—物料，Method—方法，Environment —环境）六、VIA手法1、价值分析（ Value Analyss）手法2、价值工程（ Value Engineering）手法3、工业工程（ Industrial Engineering ）手法4、品质管制（ Quality Control）手法七、品管圈活动（QCC）:同一场所的同仁,5-10人组成在一起组成一小团体,针对工作岗位上的问题,成员集思广益,运用VIQ手法,转动PDCA管理循环,推行自主管理,全员参与与实施.八、统计手法（SPC）九、8D手法(组织小组,问题描述,紧急处理:横向展开,不良围堵;现状分析;初步原因及临时对策;根本原因及永久对策;效果确诊;防呆措施;标准化,庆贺)十、三现五原则1、三现：现场、现物、现状2、五原则：A发生状况（现象、申诉内容、发生次数），把握事实（对零部件确认结果、原因分析、现正生产该部件品质状况）；B查明原因（发生途径、问题再现试验，5个WHY的分析）C适当的对策（对策内容、效果预测）D确认效果（确认对策的实绩效果）E对源头的反馈（要落实到体系、组织标准化的内容十一、FMEA（潜在失效模式及效应分析）十二、QFD（质量功能展开,产品规划,零部件展开,工艺计划,生产计划)十三、田口方法（TGUCHI）十四、品质系统分析（ QIS）十五、测量系统分析（MSA）十六、6 SIGMA十七、脑力激荡法(禁止任何批评,提出自由奔放的创意,尽量提出自己的想法)P-D-C-A循环-质量-SPC 九大步骤1、发掘问题2、选定项目-质量-SPC ,3、追查原因4、分析数据5、提出方案6、选择对象7、草拟行动8、成果比较9、标准化八大原则（以顾客为中心，领导作用，全员参与，过程方法，管理的系统方法，持续改进，基于事实的决策方法，与供方互利的关系）七大手法/七种浪费（等待、搬运、移动、生产过多、库存、不合格品、加工的浪费）六SIGMA（零缺点五不放过）1、原因找不到---不放过2、责任分不清---不放过3、纠正措施不落实---不放过4、纠正措施不验证---不放过5、有效措施不纳入---不放过五大观念1、满足客户的要求、品质没有折扣2、品质不是检验出来的，而是制造、设计习惯出来的3、主动的自检效果胜过无数次的被动检查4、一次就做好的事情不要让不断的修理、返工来影响品质5、差不多、大概、好像是品质最大的敌人四大作法1、参照作业指导书的要求，了解本身岗位的要领2、参照规范、标准3、未做先检查（首件检查）4、做完再确认三不政策1、不接受不良品2、不制造不良品3、不放过不良品二个重点1、首件检查要彻底，避免错误再补救2、制造过程要重视（发现异常）停线处置排除继续生产一个目标：如期如数的产出符合客户及法规要求的产品，不断的朝零缺点靠近。

品质管理七工具

第九章品质管理七工具在ISO9000《质量管理与质量保证》系列标准中，统计方法的应用质量体系基本要求之一，在QS9000质量体系中列有明确的要求。

所谓统计方法就是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题做出一定结论的方法。

下面就质量管理中最常用也是最基本的七工具---检查表、直方图、柏拉图、要因分析图、层析法、散布图及控制图分别加以介绍，并对描述数据分布特征的两种量数一集中趋势量数和离散趋势量数及常见的一种分布---正态分布也作一个简要介绍。

第一节统计特征数在质量管理活动中，收集到的数据大都表现为杂乱无章的，这就需要运用统计方法计算其特征值，以显示出事物的规律性，如平均数、中位数、众数、极差、方差、标准差等。

一、集中趋势量数 1、(算术)平均数平均数是表示数据集中位置的各种特征数中最基本的一种，常用符号X 来表求，其计算公式为：nX X X X X n 1Χ8321n1i i ++++==∑=例如：有2、3、4、5、6五个统计数据，则其平均值为：4565432=++++=X2、中位数中位数是把收集到的统计数据1121X X X 、、、按大小顺序重新排列，位于中间位置上的数值。

它也常用来表示数据集合的一般水平，用符号X 表示。

当n 为奇数时，正中间的数只有一个：当n 为偶数时，正中间位置有两个。

例如：有1.2、1.1 、1.5 、1.5、1.4 五个统计数据，则由小到大重新排列为 1.1、1.2、1.4、1.5、1.5，中位数X =1.4又如：有1.0、1.2、1.4、1.1四个数据则中位数15.122.11.1=+=X3、众数众数是数据集合中发生次数最多的那个数据，它较直观地体现了集中趋势。

例如：有1.01、1.05、1.02、1.02、1.05、1.02、1.02七个统计数据，则其众数为1.02 三、离散趋势量数 1、极差极差也叫全距，是一组数据中最大值与最小值之差，它揭示了数据集合的范围，概括出数据之间变异的最大幅度，常用符号R 表示，其计算公式为：R=X max -X min =最大值-最小值例如：有3、6、7、8、10五个数据组成一组则极差为：R=10-3=72、(样本)方差方差是衡量统计数据分散程度的一种特征数，它反映一组数据的波动大小，其计算公式为：212)(11X X n S n i i --=∑= 例如：有2、3、4、5、6五个统计数据，则其方差为：[]5.2)46()45()44()43()42(151222222=-+-+-+-+--=S 3、(样本)标准差国际标准化组织规定，把方差的正平方根作为标准差，用符号S 表示，则标准差的计算公式为：2n1i i )X (X 1n 1S --=∑= 它与方差的作用相同就上例 1.582.5S ≈=第二节正态分布一、正态分布的含义正态分布是统计和抽样的理论基楚，在客观世界中有许多随机现象都现象都服从或近似服从正态分布，例如人的身高和智商、测量某一零件直径时的误差、房租、各类设备的使用寿命等都服从或近似服从正态分布。

质量管理工具之QC七大统计手法

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QC新旧七大手法的起源：
新旧七种工具都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新七种工具。
所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。
是发现与解决问题的一种思想、方法以及工具。是一种统计手法在品质管理中的应用。
138 139 144 131 140 145 134 135 137 136 142 140 138 127 130 141 136 134 132 131 148 141 139 138 136 135 137 132 130 131 145 138 136 137 128 131 133 134 135 139 140 138 137 137 138 136 134 120 135 136 141 139 137 133 132 131 132 129 134 135
柏拉图 (Pareto Diagram)
柏拉图抓重点
排列图、帕累托图、80/20法则
直方图 (Histogram)
直方图显分布
层别法 (Stratification)
层别法作解析
分层法
散布图 (Scatter Diagram)
散布图看相关
控制图 (Control Chart)
控制图找异常 3
应用数据要注意的重点
▪ 收集正确可用的数据； ▪ 避免个人主观的判断； ▪ 掌握事实的真相。
有了科学的数据，适宜的QC统计手法就可以快速地找到问题发生的原因和果断采取必要的措施，不断持续改善。
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一、检查表
定义：是为了使数据看起来简单明了好整理而而事先设计好的表格或图表，利用此表可以只依靠简单的检查就可以获得主要情报，另外检查时也不会遗漏掉主要的项目，即可提供量化分析或比对检查，有时也称为点检表或查核表。

品质7大手法

品质7大手法（1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。

它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。

运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。

日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。

全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。

（2）中级统计管理方法：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。

这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。

（3）高级统计管理方法：包括高级实验计划法、多变量解析法。

这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。

这里就概要介绍常用的初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，供网友们参考。

（一）统计分析表统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。

（二）数据分层法数据分层法就是性质相同的，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困素区别开来，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，原材料成分进行分层，按检查手段，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，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。

QE七大手法

QE七大手法品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。

它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。

其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。

组织性的质量管理方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法，它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容有制定质量方针，建立质量保证体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进行质量诊断等。

统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，现在这些方法可大致分为以下三类。

（1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。

它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。

日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。

全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。

（2）中级统计管理方法：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。

这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。

（3）高级统计管理方法：包括高级实验计划法、多变量解析法。

这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。

这里就概要介绍常用的初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，供网友们参考。

品质管理七大手法

品质管理七大手法品质管理需要用科学的管理方法和统计技术，对影响品质的各方面因素进行系统的考虑；对相关数据进行收集、处理、分析；找出形成原因和解决方法；实施改进。

因此，公司每一分子在自己的岗位上，应该具有品质意识、问题意识、改善意识，来寻求本身工作方法或推展方法缺失，谋求改善，全员协力之下达成顾客的需求与社会的要求，其手段（即管理方法）为应用统计手法或观念。

品质管理活动中所运用的统计手法一般称为“QC七大手法”，七大手法的使用情况可以归纳如下：1、检查表（又称查检表）——收集、整理资料；根据事实、数据说话。

2、柏拉图（又称排列图）——确定主导因素；并非对所有原因采取处置，而是先就其中影响较大的2~3项采取措施。

3、因果图（又称特性要因图、鱼骨图）——寻找引发结果的原因；整理原因与结果之关系，以探讨潜伏性的问题。

4、分层法（又称层别法）——从不同角度层面发现问题；所有数据不可仅止于平均，须根据数据的层次，考虑适当分层。

5、散布图（又称散点图）——展示变量之间的线性关系；6、直方图（数次表）——展示过程的分布情况；凡事物不能完全单用平均值来考虑，应该了解事物均有变异存在，须从平均值与变异性来考虑-。

7、控制图（又称管控图）——识别波动的来源；凡事物不能完全单用平均值来考虑，应该了解事物均有变异存在，须从平均值与变异性来考虑-。

品质管理的提高，必须要管理、改善与统计方法相辅相成，三者相互联系，在整体上才会发挥效果。

具体步骤是：1、问题的把握点（柏拉图、直方图），2、对问题的现状分析（控制图、检查表、散布图、层别法），3、改善对策实施（利用各种统计方法及固定的技术），4、实施结果的确认（推移图、柏拉图），5、标准化。

一、检查表1.什么是检查表：检查表是一种为了便于收集数据而设计的表格。

使用时只用简单的符号来检核工作目标是否已达成或对于发生的特定事件给予累积记录，用简单易于了解的表格或图形，使工作者依规定作检查记号记录结果及状况，并加以统计整理数据，即称为检查表。

品质管理常用统计图表 28页

元 300,000
250,000
日累计到账情况走势图
日累计
200,000
150,000
100,000
50,000
0
2号 3号 4号 5号 6号 9号 10号 11号 12号 13号 16号 17号 18号 19号 20号 23号 24号 25号 26号 27号 30号 31号
4
数据图表介绍
折线图
5
数据图表介绍
折线图
示例3：A分公司07-09年月度业绩趋势图
业绩环比、同比一目了然，趋势判断清晰
万元 40
30
业绩月度走势图
2007年
2008年
2009年
20
10
0
1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
2007年 34.03 17.73 31.07 34.86 18.73 21.25 19.52 21.21 20.57 20.18 20.72 33.04 2008年 23.41 13.82 24.58 21.49 22.54 20.92 16.81 18.83 19.45 19.70 20.54 26.84 2009年 12.39 22.13 24.96 22.62 22.49
➢ 饼图不适用的情况：
✓ 不适于某指标各类别不是完全分开有交叉的情况，这种情况下各类之和大于该指标的总体，例如客户数量按产品分类：客户可以同时购买几类产品，这时各产品客户数量之和大于总的客户数量，不能用饼图表现
✓ 饼图只展现某指标在某一时期（时刻）静止状态下的构成情况，不能表现构成的动态变化趋势
常用统计分析知识介绍
目录
内容一数据图表介绍——图形类内容二数据图表介绍——数据表

质量统计分析方法

质量统计分析方法
首先，直方图是一种用来展示数据分布情况的图表。

通过直方图，我们可以清
晰地看到数据的分布情况，包括数据的集中趋势、离散程度等。

直方图可以帮助我们快速了解数据的特点，对于质量管理来说，直方图可以帮助我们找出数据中的异常情况，进而采取相应的措施进行改进。

其次，散点图是一种用来展示两个变量之间关系的图表。

通过散点图，我们可
以直观地看出两个变量之间的相关性，包括正相关、负相关或者无相关。

在质量管理中，散点图可以帮助我们找出两个变量之间的关联性，进而找出影响质量的因素，并采取相应的措施进行改进。

控制图是一种用来监控过程稳定性的图表。

通过控制图，我们可以及时发现过
程中的变化，并且判断这些变化是否属于正常的随机变动，还是属于特殊原因引起的变化。

控制图可以帮助我们及时发现过程中的问题，并采取相应的措施进行改进，确保产品或过程的稳定性。

最后，假设检验是一种用来判断样本统计量与总体参数之间是否存在显著差异
的方法。

通过假设检验，我们可以对产品或过程的性能进行评估，判断其是否符合要求。

假设检验可以帮助我们做出合理的决策，确保产品或过程的质量。

综上所述，质量统计分析方法在质量管理中起着非常重要的作用。

通过直方图、散点图、控制图和假设检验等方法，我们可以全面地了解产品或过程的性能，并且及时发现问题，采取相应的措施进行改进。

因此，掌握这些统计分析方法对于提高质量管理水平具有重要意义。

品管圈的基本统计方法教学PPTQCC手法

05
02
确定问题
分析客户满意度低的原因，确定主要问题。
04
制定对策
根据问题分析，制定相应的改进措施，如提高产品质量、优化售后服务、加强客户沟通等。
06
评估效果
评估改进措施的实施效果，确保客户满意度达到预期目标。
05
CHAPTER
QCC手法的优势与局限性
QCC手法的优势
提升员工参与感
QCC手法鼓励员工积极参与，通过团队合作解决问题，提高员工的工作积极性
QCC手法的实施步骤
原因分析
运用因果图等方法分析问题的根本原因，找出影响质量的关键因素。
制定对策
针对问题的根本原因，制定相应的改进措施和方案。
实施对策
按照制定的改进措施和方案实施改进。
QCC手法的实施步骤
效果确认
通过对比改进前后的数据，评估改进措施的有效性和效果。
标准化
将有效的改进措施纳入标准化流程，确保改进成果的可持续性。
品管圈的基本统计方法教学 pptqcc手法
目录
CONTENTS
• 品管圈概述 • 基本统计方法 • QCC手法介绍 • QCC手法应用实例 • QCC手法的优势与局限性
01
CHAPTER
品管圈概述
品管圈的定义
品管圈（Quality Control Circle，QCC）是指同一工作现场或工作性质类似的基层人员，自动自发地进行品质管理活动所组成的小组。
和归属感。
促进跨部门沟通与合作
QCC手法需要不同部门的人员共同参与，有助于打破部门壁垒，加强跨部
门沟通与合作。
强化质量管理意识
QCC手法注重质量管理的理念和方法，通过持续改进，提高产品质量和生产效率。

产品质量检验的七大手法是那几项

产品质量检‎验的七大手‎法是那几项‎?摘要: （1）初级统计管‎理方法：又称为常用‎的统计管理‎方法。

它主要包括‎控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表‎、数据分层法‎、散布图等所‎谓的QC七‎工具（或叫品管七‎大手法）。

...（1）初级统计管‎理方法：又称为常用‎的统计管理‎方法。

它主要包括‎控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表‎、数据分层法‎、散布图等所‎谓的QC七‎工具（或叫品管七‎大手法）。

运用这些工‎具，可以从经常‎变化的生产‎过程中，系统地收集‎与产品质量‎有关的各种‎数据，并用统计方‎法对数据进‎行整理，加工和分析‎，进而画出各‎种图表，计算某些数‎据指标，从中找出质‎量变化的规‎律，实现对质量‎的控制。

日本著名的‎质量管理专‎家石川馨曾‎说过，企业内95‎%的质量管理‎问题，可通过企业‎上上下下全‎体人员活用‎这QC七工‎具而得到解‎决。

全面质量管‎理的推行，也离不开企‎业各级、各部门人员‎对这些工具‎的掌握与灵‎活应用。

（2）中级统计管‎理方法：包括抽样调‎查方法、抽样检验方‎法、功能检查方‎法、实验计划法‎、方法研究等‎。

这些方法不‎一定要企业‎全体人员都‎掌握，主要是有关‎技术人员和‎质量管理部‎门的人使用‎。

（3）高级统计管‎理方法：包括高级实‎验计划法、多变量解析‎法。

这些方法主‎要用于复杂‎的工程解析‎和质量解析‎，而且要借助‎于计算机手‎段，通常只是专‎业人员使用‎这些方法。

这里就概要‎介绍常用的‎初级统计质‎量管理七大‎手法即所谓‎的“QC七工具‎”，供网友们参‎考。

（一）统计分析表‎统计分析表‎是利用统计‎表对数据进‎行整理和初‎步分析原因‎的一种工具‎，其格式可多‎种多样，这种方法虽‎然较单，但实用有效‎。

（二）数据分层法‎数据分层法‎就是性质相‎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‎这些困素区‎别开来，难以得出变‎化的规律。