质量管理工具-统计方法-散布图、直方图
质量管理七大工具简介
排列图示例
废品统计表
项目 废品数(件) 频率(%) 累计频率(%) 欠铸 1746 36.23 36.23 冷隔 1537 31.89 68.12 小砂眼 913 18.95 87.07 粘砂 493 10.23 97.3 其他 130 2.7 100 合计 4819 100
废 品
数 4000
3000
质量管理七大工具简介
质量管理七种工具
老七种工具（O7） 新七种工具（N7）
1. 检查表 2. 排列图 3. 散布图 4. 因果图 5. 分层法 6. 直方图 7. 控制图
1. 关联图 2. 系统图 3. 亲和图 4. 矩阵图 5. PDPC法 6. 箭条图 7. 矩阵数据解析法
O7与N7的差异
老七种工具
检查表 排列图 散布图 因果图 分层法 直方图 控制图
1、排列图
排列图亦称柏拉图,是按分类数据的大小从多到少顺次排列的柱形图,是用以明示 各类因素对最终结果影响大小的工具,亦称排列各种改进可能性的工具。
2、柏拉图的制作 确定数据的分类及其计量单位. 确定数据的时间周期. 搜集数据. 整理数据及计算. 作图. 将不良类型分类
1、检查表
系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和 简单分析的统计图表 。
2、用途：用在对现状的调查，以备今后作分析； 3、制作步骤
确定搜集资料的具体目的. 列举所需数据数据的项目. 确立对数据数据的分析方法、所釆用的统计工具. 绘制检查表. 评审与试用.
4、要点
❖ 对需调查的事件或情况，明确项目名称 ； ❖ 确定资料收集人、时间、场所、范围； ❖ 资料汇总统计；
3、制作柏拉图时, 应注意以下几点
• "重要的少数"最好只1~2项,最多不宜超过3项,否则就失去了 捕捉"少数"的本意,必要时可考虑重新分类.
关于质量管理七种工具的描述
质量管理七种工具是指在质量管理过程中常用的七种方法和工具，包括流程图、因果图、直方图、散点图、控制图、检查表和Pareto图。
这些工具可以帮助识别问题、分析数据、改进过程，以提高产品或服务的质量。
流程图：用于显示一个或多个输入转化为一个或多个输出的过程中，所需要的步骤顺序和可能分支。
流程图有助于了解和估算一个过程的质量成本。
因果图：也称为鱼骨图或石川图，用于分析问题的根本原因。
通过将问题与可能的原因相关联，可以识别出问题的潜在因素。
直方图：一种特殊的条形图，用于描述集中趋势、分散程度和统计分布形状。
直方图可以直观地展示数据的分布情况。
散点图：显示两个变量之间的关系的图表。
通过散点图的观察和分析，可以发现两个变量之间是否存在相关关系或因果关系。
控制图：用于确定一个过程是否稳定或可预测的绩效。
控制图可以检测到过程的异常波动，从而及时采取措施解决问题。
检查表：用于收集数据的查对清单。
通过检查表，可以对某一特定事项或问题进行逐项检查，以便记录和分析数据。
Pareto图：一种特殊的垂直条形图，用于识别造成大多数问题的少数重要原因。
Pareto图可以帮助企业优先解决关键问题，提高生产效率和质量。
这些工具在质量管理中发挥着重要作用，通过综合运用这些工具，企业可以更好地理解和控制生产过程，提高产品质量，降低生产成本，增强客户满意度和忠诚度。
质量管理的老7种工具
质量管理的老7种工具老七种工具：分层法排列图法因果分析图法调查表法直方图法散布图法控制图法产生背景:日本，二十世纪六十年代。
老七种工具的特点：强调用数据说话，重视对制造过程的质量控制通俗易懂,一线员工易于掌握质量管理老7种工具1.分层法概念分层法又称分类法，即：把收集来的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类整理，以便分析质量问题及其影响因素的一种方法。
原则➢根据分层的目的➢按照一定的标志➢数据的归类➢分层的关键质量数据分层的标志(5M1E)操作者、机器设备、原材料、测量、方法、环境。
不同的时间；不同的检验手段；废品的缺陷项目。
分层法实例（1）某轧钢厂一个车间的生产情况统计如下：甲乙丙三班各轧制钢材2000t，共轧制6000t，其中轧废169t。
如果只知道这样三个数据，则无法对质量问题进行分析。
下表是进行的分层分析。
分层法实例（2）某产品的汽缸体与气缸盖之间经常发生漏油现象，使用分层法分析其主要原因。
解：通过现场调查发现主要原因是密封不好。
该装配工序是由甲乙丙三个工人各自完成的；并发现漏油的主要原因是三个人在涂粘结济方法上的不同以及所使用的气缸垫分别来自A 和B两个协作厂。
调查的数据如下：调查总数50个，漏油19个，漏油发生率0.38。
现采用分层法按操作者和协作厂分层收集整理数据。
按操作者分层结论：工人乙的操作方法漏油发生率比较低。
按协作厂分层结论：B厂的气缸垫漏油发生率比较低。
综上：建议采用乙的工作方法和B厂的气缸垫。
实施结果：漏油发生率增加了原因：没有考虑两者之间的关系措施：重新考虑分层与协作厂联合分层结论：B厂↔工人甲A厂↔工人乙2.排列图法概念➢排列图又称主次因素分析图或帕累托图（Pareto）。
➢由两个纵坐标、一个横坐标、几个直方块和一条折线所构成。
➢累计百分比将影响因素分成A、B、C三类。
排列图又叫巴雷特图（pareto diagram）,其原理是意大利经济学家帕累托在分析社会财富分布状况时得到的“关键的少数和次要的多数”的结论。
质量管理五大工具
• 定期检查：按照检查表的周期和要求，进行定期检查 • 记录检查结果：将检查结果记录下来，便于分析 • 分析检查结果：通过检查结果，分析质量问题，制定改进措施
检查表在质量管理中的应用实例
检查表在质量管理中的应用实例
• 某企业提高产品合格率 • 设计检查表，包括产品外观、尺寸、功能等方面的检查项目 • 定期进行检查，记录检查结果 • 分析检查结果，发现问题，制定并实施改进措施
五大工具综合运用的局限性
• 过于依赖数据：忽略非量化因素，可能导致问题被忽视 • 循环周期较长：需要较长时间才能看到改进效果
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谢谢观看
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• 收集质量数据：收集需要监控的质量数据 • 整理数据：对数据进行整理，满足控制图设计要求 • 分析控制图：通过控制图分析数据点，发现质量问题
控制图在质量管理中的应用实例
控制图在质量管理中的应用实例
• 某企业提高产品合格率 • 收集生产工艺参数的数据，绘制控制图 • 分析控制图，发现异常数据点 • 针对异常数据点，制定并实施改进措施
CREATE TOGETHER
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DOCS SMART CREATE
质量管理五大工具及其应用
01
质量管理五大工具简介
五大工具的定义与作用
五大工具是指广泛应用于质量管理的五个方法
• PDCA循环：计划、执行、检查、处理四个阶段的循环过程 • 检查表：用于记录和检查质量问题的工具 • 直方图：用于显示质量数据分布的图形工具 • 散布图：用于分析两个质量变量之间关系的图形工具 • 控制图：用于监控质量过程稳定性的图形工具
20世纪中后期，五大工具逐渐被全球企业广泛应用
新旧七种质量管理常用七种工具对比
新旧七种质量管理常用七种工具对比新七大手法要紧应用在中高层管理上，而旧七手法要紧应用在具体的实际工作中。
因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨与管理水准比较高的公司QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。
QC新七大手法：关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。
一、检查表检查表又称调查表，统计分析表等。
检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。
但或者许正由于其简单而不受重视，因此检查表使用的过程中存在的问题很多。
使用检查表的目的：系统地收集资料、积存信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理与分析。
也就是确认有与没有或者者该做的是否完成（检查是否有遗漏）。
二、排列图法排列图法是找出影响产品质量要紧因素的一种有效方法。
制作排列图的步骤：1、收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。
如，可收集1个月或者3个月或者半年等时期里的废品或者不合格品的数据。
2、进行分层，列成数据表，马上收集到的数据资料，按不一致的问题进行分层处理，每一层也可称之一个项目；然后统计一下各类问题(或者每一项目)反复出现的次数(即频数)；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算与作图时的基本根据。
3、进行计算，即根据第(3)栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4)栏，然后计算出累计百分数，计入第(5)栏。
4、作排列图。
即根据上表数据进行作图。
需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。
三、因果图法因果图又叫特性要因图或者鱼骨图。
按其形状，有人又叫它为树枝图或者鱼刺图。
它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。
画因果分析图的注意事项：1、影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法与工作环境。
每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到能够采取措施为止。
PDCA常用质量管理工具概述
四、鱼骨图
是分析质量特性（结果）与可能影响质量 特性的因素（原因）的工具，又叫因果图。
是由日本管理大师石川馨先生所发明出来 的，故又名石川图
“风暴”结束之后，按照“人员、机器、方 法、材料、环境”五类，对“风暴”的原 因组织归类和评估，分出可控因素、不可 控因素、常量或噪音，绘制鱼骨图。
鱼骨图的结构
1.0 1.3
1.1
平均
2.06%
1.5%
（仪器校正前后不合格率总推移分层）
2、列表分层法
XX制剂室为三班轮班制，上周三班所生产的制剂均为同一产品，结果为：
产量（件） 不合格率（%）
A班 10000 0.3
B班 10500 0.4
C班 9800 0.2
以班别来加以统计，可得知各班组的产量及不良率状况，以便于有依据地采取
大原因
大骨
小骨
中骨
小原因
主骨
特特 性性
中原因
因素（原因）
影响因素（原因）
质量（结果） 特性（结果）
鱼刺图（形如鱼刺） 石川图（石川罄发明）
鱼骨图
事项
规定
环境
等候区 病房 病床
信息设备 治疗设备 检查设备
设备
手卫生
沟通 身份
安全计划 安全教育
手术
安全目标
安全流程
麻醉 危急值
操作常规
规章制度 患者安全
变量 1
散布图分类
1、强正相关。图(a)所示x增大，y也随之线性增大。x与y之间可用直线 y=a+bx(b为正数)表示。此时，只要控制住x，y也随之被控制住了，就属 这种情况。 2、弱正相关。图(b)所示，点分布在一条直线附近，且x增大，y基本上随 之线性增大，此时除了因素x外可能还有其它因素影响y。 3、无关。图(c)所示，x和y两变量之间没有任何一种明确的趋势关系。说 明两因素互不相关。
质量管理新七大工具
质量管理七种工具
老七种工具（O7） 新七种工具（N7）
1. 检查表 2. 排列图 3. 散布图 4. 因果图 5. 分层法 6. 直方图 7. 控制图
1. 关联图 2. 系统图 3. 亲和图 4. 矩阵图 5. PDPC法 6. 箭条图 7. 矩阵数据解析法
O7与N7的差异
老七种工具
理性面 大量数据资料 问题发生后的改善
质量管理新七种工具内容亲和图法又称kj法affinitydiagram关联图法relationsdiagram系统图法systematicdiagram过程决策计划图法processdecisionprogramchart简称pdpc法矩阵图法matrixdiagram箭头图法arrowdiagram矩阵数据分析法matrixdataanalysis质量管理七种工具检查表检查表排列图排列图散布图散布图因果图因果图分层法分层法直方图直方图控制图控制图老七种工具o7新七种工具n7关联图关联图系统图系统图亲和图亲和图矩阵图矩阵图pdpcpdpc法矩阵数据解析法矩阵数据解析法o7与n7的差异老七种工具老七种工具新七种工具新七种工具理性面感性面大量数据资料大量的语言资料问题发生后的改善问题发生前计划构想从复杂事物中运用图表形式整理出语言和数据等信息用于质量管理
关联图法类型
1 按应用形式分 多目的型 单一目的型
2 按结构形式分 中央集中型 单向汇集型 关系表示型 应用型
多目的型
亲和图法（又称KJ法或A型图法）
把大量收集到的事实、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。
实例
现在有一个部件，它有两个部分组成，由四个工 序完成。为了节省时间，加工管子和加工盘子可以同 时开始，将以上的工艺过程用箭条图表示如下：
常用质量管理统计方法1
常用质量管理统计方法常用的质量管理统计方法包括：旧QC七大手法（检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法（亲和图、树图、关联图、箭条图、PDPC、矩阵图、矩阵数据分析法），以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。
简介如下：一、检查表（调查表、统计分析表）1、概念：系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。
2、分类：不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。
3、用途：用在对现状的调查，以备今后作分析。
4、制作步骤（1）确定搜集资料的具体目的。
（2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。
（3）确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。
（4）根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。
（5）用收集和记录的部分资料进行表格试用，目的是检查表格设计的合理性。
（6）如有必要应评审和修改调查表。
5、注意事项（1）应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要项目上加注记号；（2）记录时要考虑到层別，按人员、机台、原料、时间等分类；（3）数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來；（4）尽可能以记号、图形标记，避免使用文字；（5）检查项目不宜太多，以4-6项为宜（针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。
6、应用实例二、数据分层法（分类法、分组法）1、概念：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。
2、分类方法：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。
数据分层法经常与统计分析表结合使用。
3、应用步骤（1）收集数据。
QC七大手法(工具)完整版介绍
QC七大手法（工具）完整版介绍“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。
“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。
今天我们一起来回顾一下“老七种”。
何为QC七手法：QC七手法又称为QC七工具，一般指旧QC七手法，即层别法、检查表、柏拉图、因果图、管制图、散布图和直方图。
是质量管理及改善运用的有效工具。
QC手法的适用范围：QC手法的用途非常广泛，可以用于企业管理的方方面面（包括计划管控、员工思想意识行为管理、质量管控、成本管控、交期管控、士气管理、环境管理、安全管理、效率管理、绩效考核、日常管理等等），但主要用于品质管理及改善。
七大手法口诀：因果追原因、检查集数据、柏拉抓重点、直方显分布、散布看相关、管制找异常、层别作解析。
因果图（特性要因图、石川图、鱼骨图）：定义：当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有条理的图形，这个图形就称为特性要因图，又叫鱼骨图（Fish-Bone Diagram）。
用途说明：1.整理问题。
2.追查真正的原因。
3.寻找对策。
制作步骤：1. 决定问题或品质的特性——特性的选择不能使用看起来很抽象或含混不清的主题。
2. 决定大要因——须是简单的完整句，且具有某些程度或是方向性。
3. 决定中小要因。
4. 决定影响问题点的主要原因。
5. 填上制作目的、日期及制作者等资料。
应注意事项：1.脑力激荡。
2.以事实为依据。
3.无因果关系者，予以剔除，不予分类。
4.多加利用过去收集的资料。
5.重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W2H原则执行。
.WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？.WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？.WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？.WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？.WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？.HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？.HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？6.依据特性别，分别制作不同的特性要因图。
质量管理的老七种工具
质量管理；老七种工具一、质量管理的老七种工具指的是什么？质量管理的老七种工具是对应质量管理的新七种工具而言的，又叫做QC其中工具，包括统计分析表、数据分层表、排列图、因果分析图、直方图、散布图和控制图七种，其中工具可以单独使用也可以配合使用。
目的是服务质量管理。
二、质量管理的老七种工具的主要作用是什么？1、统计分析表：统计分析表是利用统计方法对数据进行整理和初步原因分析并形成表格以供直接阅读的一种工具，其格式多种多样，可以根据用户的习惯来自行制定，有利于对质量数据进行分类汇总查找规律。
2、数据分层表：数据分层法是统计分析表的延伸，就是将性质相同的，条件相同条件下收集的质量数据归纳比较。
例如统计分析表如果具体到每个车间工段的话，数据分层表可以具体到其班组和生产材料及影响因素，检查者的素质能力等。
可以按检查手段，按使用条件、和时效等进行分层，进行质量深入分析。
3、排列图。
排列图是在统计分析基础上，对影响质量的各个因素进行逐层分析后，通过直观手段呈现质量影响主要因素或者高频因素的一种质量管理图形，又叫柏拉图，图形的左侧纵坐标是影响频数，右侧纵坐标是影响频率，坐标趋势线是累积频数，横坐标是影响因素从大到小的排列组合4、因果分析图。
因果分析图又叫鱼骨图，是一种以原因作为因素，以结果为质量问题特征的关系图。
用箭头对应来代表。
因果分析图可以通过头脑风暴法来集思广益，调动员工发现质量问题并查找原因的积极性。
5、直方图。
直方图与排列图的作用类似，但是形式不一样。
主要是反映质量问题和管理效果总体分布的一种工具。
通过直方图可以较为直观的看出质量的特征的分布，有利于质量管理的高效准确开展。
6、散布图。
散布图的作用是通过若干数据的对应关系，使得特征和原因分布在一定平面区间内，作为查找质量特征发生原因或者条件的一种借鉴工具。
有利于判断质量问题以及客观条件和发生原因等变量之间的对应关系。
7、控制图。
控制图分为供分析的控制图和供管理用的控制图。
质量管理五大工具、七大手法知识点总结
质量管理五大工具、七大手法知识点总结在质量管理领域，有一系列重要的工具和手法，它们帮助企业和组织有效地提升产品和服务的质量，增强竞争力。
其中，质量管理的五大工具和七大手法备受关注。
下面我们就来详细了解一下这些工具和手法的具体内容和应用。
一、质量管理五大工具1、统计过程控制（SPC）SPC 是一种借助统计方法对过程进行监控和控制的工具。
通过收集和分析过程中的数据，如产品的尺寸、重量、强度等指标，绘制控制图，从而判断过程是否处于稳定状态。
如果过程出现异常波动，能够及时采取措施进行调整，以预防不合格产品的产生。
例如，在一家汽车零部件生产企业中，对生产线上零部件的直径进行定期测量，并将数据绘制成控制图。
当控制图显示数据超出控制限，就意味着生产过程可能出现了问题，如刀具磨损、原材料质量变化等。
此时，就需要及时查找原因并进行改进，以确保零部件的直径符合要求。
2、测量系统分析（MSA）MSA 用于评估测量系统的准确性和可靠性。
一个准确可靠的测量系统对于获取真实有效的质量数据至关重要。
它包括对测量设备的精度、重复性、再现性等方面的分析。
假设在一家电子厂，对电阻值的测量系统进行 MSA。
如果测量结果的重复性差，即同一操作人员多次测量同一电阻值得到的结果差异较大，那么就需要对测量方法、设备或操作人员进行培训和改进，以提高测量的准确性和一致性。
3、失效模式及后果分析（FMEA）FMEA 是一种前瞻性的风险评估工具，用于识别产品或过程中潜在的失效模式，并分析其可能产生的后果和影响。
根据风险的严重程度、发生的可能性和可探测性，对失效模式进行排序，从而确定优先采取预防措施的方向。
以一款新型手机的研发为例，通过 FMEA 分析，可能会发现电池过热可能导致手机爆炸这一潜在失效模式。
针对这一风险，可以采取优化电池设计、增加散热装置、设置温度监控系统等预防措施，降低风险发生的可能性和后果的严重性。
4、产品质量先期策划（APQP）APQP 是一种结构化的方法，用于产品的开发和设计阶段，确保产品能够满足客户的需求和期望。
质量管理七种工具
a. 适合整理原因非常复杂的问题； b. 容易取得成员的一致意见； c. 从计划阶段一开始就可以广阔的视野透视问题； d. 形式自由，有助于因素之间的连接和转换； e. 可打破先入为主的观念；
质量管理七种工具
关联图的类型
1、多目的型
•1
•4
•2
•问题
•问题
•3
•5
•问题
•6
3、中央集中型
•8
•1
质量管理七种工具
2、系统图
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。 应用范围
a. 新产品研制过程中设计质量的展开； b. 制订质量保证计划，对质量活动进行展开； c. 可与因果图结合使用；用于方针管理的展开； d. 目标、方针、实施事项的展开； e. 明确部门职能、管理职能； f. 对解决企业有关质量、成本、交货期等问题的创意进行展开。
质量管理七种工具
关联图的判别方法与注意事项
• 1、箭头只进不出是 问题
•问题
• 2、箭头只出不进是主 因
•主要因素
•中间因素
•3、箭头有进有出是中间因素 •出多于进的中间因素是关键中间因素
注意事项
a. 要针对复杂的因果关系； b. 原因查找从人、机、料、法、环、测等方面考虑； c. 针对找到的原因排序时适当调换位置； d. 中间关键因素也要作为主因对待；
7、控制图
控制图是用于分析和控制 过程质量的一种方法。
控制图是一种带有控制界 限的反映过程质量的记录 图形，图的纵轴代表产品 质量特性值(或由质量特性 值获得的某种统计量)；横 轴代表按时间顺序(自左至 右)抽取的各个样本号；图 内有中心线(记为CL)、上控 制界限(记为UCL)和下控制 界限(记为LCL)三条线(见右 图)。
7种质量管理工具
3）最后，应当注意，强相关并不一定意味变量间存 在因果关系。
4）相关程度的统计学数量化描述需要使用相关系数R。
41
基本管理和策划工具
本节所要介绍的工具是管理人员在组织概念、想法和词 语时常用到的工具，常被称为“新QC七件工具”，特 点是更加面向经营管理和策划活动。这些工具是，
2. 将方图的形状与典型的各种直方图的分布形状进行对比， 可以大致看出产品的质量分布状态，分析质量问题的原 因和采取的措施。
3. 将直方图和产品的规格相比较，可以掌握过程加工的质 量状况。
4. 通过直方图可以进行过程能力指数的调查。
25
七种基本质量控制工具——直方图
➢直方图实例
某个轧钢厂轧制6mm厚钢板，公差为±0.4mm，测量成品钢板厚度数 据100个，如下表 ,
22
七种基本质量控制工具——控制图
➢控制图的类型 计数型控制图包括：
√ np图，用于样本容量为常数的不合格品数的控 制图。 √ P图，用于跟踪样本容量不是常数的情况下，不 合格品率的变化。 √ C图，用来标示样本容量固定时的缺陷数控制图。 √ U图，用来标示样本容量变化时的缺陷数控制图。
23
七种基本质量控制工具——直方图
制造业常用的流程图 制造业常用的流程图数量繁多，现列举如下，
标识和可追溯性控制流程图 标书评审控制流程图 不合格品控制流程图 采购控制流程图
流程图使用注意事项 流程图的绘制、变更、审批必须遵循严格的程序，必须在 所涉及的所有部门得到充分沟通和确认。
9
七种基本质量控制工具——因果图
➢ 什么是因果图
■ 因果图也称为石川图或鱼骨图，用来向质量改进成 员分析产生质量问题的种种可能原因，从而找到问题 的原因和结果之间关系的一种图形化工具。 通过因果图的分析，要找出“为什么会造成这样的 问题？” 该方法常常结合头脑风暴法(Brainstorm)使用。
产品质量控制常用的七种统计分析工具
产品质量控制常用的七种统计分析工具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。
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。
1、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。
2、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。
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功夫。
我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。
质量管理七大工具简介
3
排列图的七个步骤
步骤一：确认数据的类别
从研究检查表所搜集的资料，以决定柏拉图将要表示的数据类别。 如 24 个工序中，不同工序所需时间或某一部机器所产生的错坏数 目......
步骤二：决定要展示的时期
即视乎问题简单或复杂度决定搜集多少数据，从而得出可靠的情 报。
步骤三：总计出现频率
控制 图
用于分析和掌握资料的分布状况，以便推断特性总体分布状态的一种
统计方法 。
直方图使用目的
测知制程能力； 调查是否混入两个以上不同群体； 测知分配中心或平均值； 测知分散范围或差异； 与规格比较计算不良率 ； 测知有无假数据; 订定规格界限.
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6、直方图制作方法
7
统计基本概念
＊ 抽样方法 如何又经济又有代表性，则要对抽样方法进行选择。 A. 随机抽样：总体中每一个个体都有同等可能的机会抽 ； B. 分层抽样：先将总体分类或分层，然后在各层随机 抽样，减少层内差异，增加样本的代表性。 C. 系统抽样：机械随机抽样，按一定的时间间隔抽取 样本的一种方法。
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5
分组不宜过多,也不宜过少,一般用数学家史特吉斯提出 的公式计算组数,其公式如下:
K=1+3.32 Lgn 一般对数据之分组可参考下表:
数据数
组数
50~100
6~10
100~250 250个以上
7~12 10~20
6
3.组距
组距=全距/组数 组距一股取5,10或2的倍数
4.决定各组之上下组界
最小一组的下组界=最小值-测定值之最小位数/2,测定值的最 小位数确定方法:如数据为整数,取1;如数据为小数,取小数所 精确到的最后一位(0.1;0.01;0.001……)
质量管理工具-统计方法-散布图、直方图
TS16949推进宣传(九)---常用统计分析方法介绍（二）----散布图、直方图一、散布图在质量问题的原因分析中，常会接触到各个质量因素之间的关系。
这些变量之间的关系往往不能进行解析描述，不能由一个（成几个）变量的数值精确地求出另一个变量的值，我们称之为非确定性关系。
散布图就是将两个非确定性关系变量的数据对应列出，标记在坐标图上，来观察它们之间的关系的图表。
1.散布图的画法(1)收集数据所要研究的两个变量如果一个为原因，另一个为结果时，则一般取原因变量为自变量，取结果变量为因变量。
通过抽样检测得到两个变量的一组数据序列。
(2)在坐标上画点在直角坐标系中，把上述对应的数据组序列以点的形式一一描出。
注意，横轴与纵轴的长度单位选取原则是使两个变量的散布范围大致相等，以便分析两变量之间的相关关系。
2.散布图的用途(1)确定两变量（因素）之间的相关性两变量之间的散布图大致可分下列六种情形。
1)强正相关（完全正线性相关）。
x增大，y也随之线性增大。
x与y之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。
此时，只要控制住x，y也随之被控制住了，图1就属这种情况。
图12)弱正相关。
图2所示，点分布在一条直线附近，且x增大，y基本上随之线性增大，此时除了因素x外可能还有其它因素影响y。
图23)无关。
图3所示，x和y两变量之间没有任何一种明确的趋势关系。
说明两因素互不相关。
图34)弱负相关。
图4所示，x增大，y基本上随之线性减小。
此时除x之外，可能还有其它因素影响y。
图45)强负相关（完全负线性相关）。
图5所示，x与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。
y随x的增大而减小。
此时，可以通过控制x而控制y的变化。
图56)非线性相关。
图6所示，x、y之间可用曲线方程进行拟合，根据两变量之间的曲线关系，可以利用x的控制调整实现对y的控制。
图6(2)变量控制。
通过分析各变量之间的相互关系。
确定出各变量之间的关联性类型及其强弱。
质量工具箱-新老QC七种工具介绍
手段1
7
手段5
2
目 的
手段6 手段2
手段7
3
4
手段8
8
手段3 手段9
5
手段10
6
9
A部门 B部门 C部门 D部门
工程1 活动要项1
2
工程2 3
4
工程3 5
6
7
工程4
8
9
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三、关联图
(五)关联图做法：
•决定题目—以标记写出主题； •小组组成—集合有关部门人员组成小组； •资料收集—运用脑力激荡，寻找原因； •用简明通俗的语言作卡片； •连接因果关系制作关联图； •修正图形—讨论不足，修改箭头； •找出重要专案、原因並以标记区别； •形成文章—整理成文章使别人易懂； •提出改善对策；
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一、质量管理七种工具简介
直方图示例
SL=130 20
15 10
与要求相比偏高
Sμ=160
与要求相比偏低
正常
5
120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.5
过程波动少
过程波动大
规范
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一、质量管理七种工具简介
(七)控制图 ❖控制图是用于分析和控制过程质量的一种 方法。 ❖控制是一种带有控制界限的反映过程质量 的记录图形，图的纵轴代表产品质量特性值 (或由质量特性值获取的某种统计量)；横轴 代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本 号；图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记 为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线(见下 图)。
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二、质量管理新七种工具概述
(一)质量管理新七种工具的来源 ❖ 1972年日本科技联盟整理出七个新工具 ❖1977年在日本开始在企业中推选实施 ❖1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召 开研讨会命名为“质量管理新七种工具” ❖1979年日本科技联盟正式公布质量管理 新七种工具。
质量管理七工具
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：
函数关系 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：
强正相关 弱正相关 强负相关 弱负相关 不相关 非线性相关
散布图(Scatter)示例
血常规三分类标本量与发报告及时率 100.00% 98.00% 96.00% 94.00% 92.00% 90.00% 88.00% 0 100 200 300 标本量 400 500 600
发报告及时率
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和一条折线组 成。
第一步：做频数分布表
时间段 0:00-7:00 7:00-8:30 8:30-11:00 11:00-14:30 14:30-17:30 17:30-21:30 21:30-24:00
标本数 23 30 0 48 49 11 41
急查标本数 16 0 0 36 24 11 20
直方图示例
第二步：做直方图
确定的质量问题或质量特性笼统不具体针对性不强原因分析展开不充分只是依靠少数人闭门造噪声灰尘环境情緒不稳定培训不足过程无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遗传室细胞组染色体重做率高原因分析染色体培养标本重做人员设备方法物品环境人员不足9名工作人员每月600份左右标工作程序有问题每个人均负责标本从接种制片阅片发报告整个过程不利于提高效率和保证质量
质量管理的科学方法
质量管理的科学方法1.质量管理七大工具包括检查表、分层法、因果图、掌握图、直方图、散布图和排列图。
2.SPC（统计过程掌握）这是一种通过掌握图找诞生产过程中的特别缘由，并加以改善的方法、工具。
日本企业最重视的就是对质量过程的掌握，所以他们制定了一种工具叫SPC，即统计过程掌握。
他们认为，要对原材料严格把关，由于全部不良品都是在制造过程中消失的，而制造过程中产品由五要素构成，即“人、机、料、法、环”，所以，SPC主要是围绕“人、机、料、法、环”来进行管理。
3.QCC（品管圈活动）QCC也叫集团活动。
QCC有个特点，它不占用上班时间，而是利用下班时间大家一起争论。
企业可以把大家组织起来然后分圈，每个圈选一个圈长，每个圈有一个圈名，每个圈每年都要向公司立项。
公司每年年底要召开成果发布会，评比出在品管圈的活动当中，成果最大的那个圈，进行奖赏。
品管圈活动是从QC小组活动进展起来的。
QC小组活动，是指公司特地成立的针对某一个课题进行讨论的小组，但它有肯定的局限性。
每年，国家科委“星火方案”办公室都要在国有企业中评定优秀的QC 小组。
品管圈活动要比QC小组更广泛，它是全公司包括总经理在内的全部成员参加的，每个圈七八个人。
如某公司有700人，7个人一个圈，共100个圈。
4.TQM（全面质量管理）TQM对于企业搞好质量管理是特别重要的。
它起源于20世纪50年月通用电气的TQC（全面质量掌握），后被日本企业引进并进行了提升，更具实战意义；20世纪80年月，美国人又反过来学习日本的质量管理方法，提出并渐渐完善了TQM理论；后来中国企业导入TQM，在本企业中先后成立“全职办”，特地做这项工作，惋惜最终不了了之了。
其实，TQM是特别好的管理理论，将来中国企业必需完善这项工作，只有大力推行TQM理论，中国企业才能取得更大的进展空间。
TQM的实施要领包括：最高主管的决心和承诺；调整品管组织与功能；推行全员参加的活动；建立适用的制度化、标准化；运用统计手法持续不断地改善；建立员工满足的企业环境；重视教育训练；建立好的环境品质；优质供应商；争取品质要求严格的顾客。
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TS16949推进宣传(九)
---常用统计分析方法介绍（二）----散布图、直方图
一、散布图
在质量问题的原因分析中，常会接触到各个质量因素之间的关系。
这些变量之间的关系往往不能进行解析描述，不能由一个（成几个）变量的数值精确地求出另一个变量的值，我们称之为非确定性关系。
散布图就是将两个非确定性关系变量的数据对应列出，标记在坐标图上，来观察它们之间的关系的图表。
1.散布图的画法
(1)收集数据
所要研究的两个变量如果一个为原因，另一个为结果时，则一般取原因变量为自变量，取结果变量为因变量。
通过抽样检测得到两个变量的一组数据序列。
(2)在坐标上画点
在直角坐标系中，把上述对应的数据组序列以点的形式一一描出。
注意，横轴与纵轴的长度单位选取原则是使两个变量的散布范围大致相等，以便分析两变量之间的相关关系。
2.散布图的用途
(1)确定两变量（因素）之间的相关性
两变量之间的散布图大致可分下列六种情形。
1)强正相关（完全正线性相关）。
x增大，y也随之线性增大。
x与y之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。
此时，只要控制住x，y也随之被控制住了，图1就属这种
情况。
图1
2)弱正相关。
图2所示，点分布在一条直线附近，且x增大，y基本上随之线性增大，此时除了因素x外可能还有其它因素影响y。
图2
3)无关。
图3所示，x和y两变量之间没有任何一种明确的趋势关系。
说明两因素互不相关。
图3
4)弱负相关。
图4所示，x增大，y基本上随之线性减小。
此时除x之外，可能还有其它因素影响y。
图4
5)强负相关（完全负线性相关）。
图5所示，x与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。
y随x的增大而减小。
此时，可以通过控制x而控制y的变化。
图5
6)非线性相关。
图6所示，x、y之间可用曲线方程进行拟合，根据两变量之间的曲线关系，可以利用x的控制调整实现对y的控制。
图6
(2)变量控制。
通过分析各变量之间的相互关系。
确定出各变量之间的关联性类型及其强弱。
当两变量之间的关联性很强时，可以通过对容易控制（操作简单、成本低）的变量的控制达到对难控制（操作复杂、成本高）的变量的间接控制。
(3)可以把质量问题作为因变量，确定各种因素对产品质量的影响程度。
当同时分析各种因素对某一质量指标的作用关系时，或某一质量现状的引发因素包含多种因素时，应尽可能将质量数据按照各种可能因素类型进行分层，如：按操作人员分层、按使用设备分层、按工作时间分层、按使用原材料分层、按工艺方法分层或按工作环境分层
等等。
将因素分层之后使原来无关的数据得以进一步细分，从而提示出更准确的内在联系。
二、直方图
直方图是适用于对大量计量值数据进行整理加工、找出其统计规律。
即分析数据分布的形态，以便对其总体分布特征进行推断的方法。
主要图形为直角坐标系中若干顺序排列的矩形。
各矩形底边相等，为数据区间。
矩形的高为数据落入各相应区间的频数。
1.直方图画法
(1)收集数据。
数据个数一般在100个左右，至少不少于50个。
理论上讲数据越多越好，但因收集数据需要耗费时间和人力、费用，所以收集的数据有限。
(2)找出最大值L，最小值S和极差R。
找出全体数据的最大值L和最小值S，计算出极差R=L-S。
(3)确定数据分组数k及组矩h。
通常分组数k取4-20。
设数据个数为n，通常取等组距，h=R/k。
(4)确定各组上、下界.只需确定第一组下界值即可根据组距h确定出各组的上、下界取值。
注意一个原则：应使数据的全体落在第一组的下界值与最后一组（第k组）的上界值所组成的开区间之内。
(5)累计频率画直方图。
累计各组中数据频数fi，并以组距为底边，fi为高，画出一系列矩形，得到直方图。
见图7所示。
图7 直方图
2.直方图用途
(1)计算均值和标准差S
均值表示样本数据的“质量中心”，可以按下式计算，
(3)
式中，n为数据个数。
样本数据的分散或变异程度可用下列样本标准差进行度量：
(4)
(2)从直方图可以直观地看出产品质量特性的分布形态，便于判断工序是否处于统计控制状态，以决定是否采取相应处理措施。