直方图案例
频率分布直方图
风险评估和预测模型构建
风险等级划分
01
在金融、保险等领域中，频率分布直方图可以用于划分风险等
级，评估不同风险水平下的损失分布情况。
预测模型构建
02
在构建预测模型时，频率分布直方图可以帮助确定输入变量的
分布特征，从而选择合适的模型类型和建模方法。
蛋白质表达水平
将蛋白质表达量按不同 水平分组，并通过直方 图呈现各组频数，有助 于分析蛋白质功能与疾 病的关系。
代谢物浓度分布
利用频率分布直方图展 示生物样本中代谢物的 浓度分布情况，为代谢 组学研究和疾病诊断提 供参考。
THANKS
感谢观看
处理异常值
在绘制频率分布直方图之前，可以对数据进行预处理，例如采用箱线图等方法识别并处理 异常值，以减少异常值对直方图形状的影响。同时，也可以在直方图上标注出异常值的位 置和数值，以便观察者更好地了解数据的分布情况。
06
案例：频率分布直方图在医学领域应
用
疾病发病率分布情况展示
发病率地域分布
通过频率分布直方图展示不同地区的疾病发病率，帮助医学研究 者识别高发区域和潜在风险因素。
图形表示不同
条形图用条形的长度表示各类别数 据的频数或频率，而频率分布直方 图用矩形的面积表示各组数据的频 数或频率。
横轴意义不同
条形图的横轴表示类别，而频率分 布直方图的横轴表示数据范围。
02
绘制频率分布直方图步骤
数据收集与整理
收集数据
根据研究目的确定需要收集的数据，并确保数据的准确性和 完整性。
频率分布直方图
汇报人：XX
• 频率分布直方图基本概念 • 绘制频率分布直方图步骤 • 频率分布直方图解读技巧 • 频率分布直方图在数据分析中应用 • 频率分布直方图优缺点及改进措施 • 案例：频率分布直方图在医学领域应
工作中如何应用qc七大手法
因果图法主要用于分析质量问题产生的原因，通过绘制因果图，将质量问题进行 分解和关联，找出可能影响质量的关键因素。
详细描述
某公司在生产过程中发现产品不合格率较高，通过绘制因果图，发现原材料、加 工工艺、人员操作、设备维护等多个因素与产品不合格有关。进一步分析后，针 对主要因素采取了改进措施，有效降低了产品不合格率。
详细描述
关联图法将多个因素之间的关系以图表的形式表示出来，以便于找出关键因素并 采取相应的措施。
系统图法
总结词
系统图法用于分析和表达一个复杂系统的组成和结构。
详细描述
系统图法将一个复杂系统的组成和结构以图表的形式表示出来，以便于理解和分析整个系统的运作。
03
qc七大手法在工作中的应用案例
因果图法应用案例
总结词
系统图法用于分析和表达事物之间的层次关系和整体结 构，通过绘制系统图，可以将事物的复杂结构进行清晰 地表示。
详细描述
某公司在研究产品开发过程中，采用系统图法对产品的 各项功能和零部件进行了分析和表达。通过绘制系统图 ，明确了产品各部分之间的相互关系和整体结构，为产 品设计和开发提供了依据。
04
05
如何更好地在实际工作中应用qc七大 手法
加强培训和学习
掌握基础理论
对QC七大手法的基本 概念、起源、应用范围 和实施步骤进行详细讲 解，让员工了解其背后 的逻辑和原理。
分享成功案例
通过案例分享，使员工 了解QC七大手法在实 际工作中的成功应用， 并吸取经验教训。
培养实践技能
通过培训课程、角色扮 演、模拟演练等方式， 培养员工运用QC七大 手法的实践技能。
持续改进和创新
总结经验教训
在实施QC七大手法的过程中，及时总结经验教训，不断完善实 施方案，以提高实施效果。
品管七大手法ppt课件
局限性分析
依赖经验
品管七大手法的效果很大程度上 依赖于员工的经验和技术水平， 如果员工素质不高，效果会大打 折扣。
适用范围有限
品管七大手法主要适用于生产过 程中的质量控制，对于其他环节 如研发、销售等可能不太适用。
对领导层要求高
品管七大手法的成功实施需要领 导层的支Байду номын сангаас和推动，如果领导层 不重视或不理解，效果会受到很 大影响。
企业应用的发展趋势
定制化解决方案
随着企业需求的多样化，品管七大手法将更 加注重为企业提供定制化的解决方案，以满 足不同企业的特定需求。
跨部门协同
未来，品管七大手法将更加注重跨部门协同，以提 高企业整体的质量管理水平和效率。
持续改进
企业将更加注重持续改进，通过不断优化品 管七大手法，实现质量管理的持续改进和提 升。
因果图
总结词
通过图示的方式，将质量问题的原因进行逐 级展开，找出根本原因的方法。
详细描述
因果图是一种将质量问题与其相关因素之间 的关系进行图示化的方法。它通常由若干个 分支组成，每个分支代表一个可能的原因， 分支之间通过箭头连接，表示因果关系。因 果图有助于企业全面了解质量问题的原因， 并找出根本原因，为后续的质量改进提供方 向。
检查表
01
适用于记录、统计和整理数据，广泛应用于品质检查、生产管
理、市场调研等领域。
层别法
02
适用于对数据、信息、资料进行分类整理，广泛应用于品质管
理、生产管理、数据分析等领域。
因果图
03
适用于分析问题的原因和影响，广泛应用于品质管理、生产管
理、产品设计等领域。
七大手法的应用范围
柏拉图
适用于对不合格品进行统计和分析，广 泛应用于品质管理、生产管理等领域。
《直方图》课件ppt
学生可以将所学的直方图知识和技能应用到实际生活中，例如在金融领域分析股票走势、 在医学领域分析病例数据等。
THANKS
标注标题
在直方图顶部标注标题，简单 明了地说明分析的主题或数据
来源。
标注横轴与纵轴
标注横轴和纵轴的名称、刻度和 单位，以方便读者理解。
标注数据点
在直方图上标注数据点，方便读者 了解数据的分布特征和规律。
03
直方图解读
认识直方图
直方图定义
直方图是一种图形表示，用于描述数据分布情况，通常用于统计学、医学、经济 学等领域。
直方图应用场景
介绍了直方图在各个领域的应用场景，包括生产 管理、金融、医学、生物学等方面，并给出了一 些实际案例。
下一步展望
学习其他统计图表
学生可以进一步学习其他常用的统计图表，如折线图、饼图、箱线图等，以更全面地掌握 数据可视化技能。
学习高级统计方法
学生可以学习一些高级的统计方法，如回归分析、方差分析、主成分分析等，以更深入地 了解数据的内在规律和特征。
数据集中趋势
03
可以通过计算直方图上各柱子的中心位置来反映数据的集中趋
势。
判断直方图
判断数据分布类型
通过观察直方图，可以初步判断数据的分布类型，如正态分布、 偏态分布、离散分布等。
判断数据波动性
直方图上的柱子宽度表示数据分组的间距，柱子高度表示各组数 据的频数或频率，因此可以评估数据的波动性。
判断异常值
分组直方图
将数据进行分组后，显示每组数据的频数 分布情况
02
直方图制作
数据准备
1 2
确定数据范围
明确要分析的数据范围，包括数据来源、数据 类型、数据分布等。
QC七大手法优秀案例
QC七大手法优秀案例QC（质量控制）七大手法是指质量管理领域常用的七种分析工具和方法，包括直方图、散点图、因果图、检查表、控制图、Pareto图和关系图。
这些手法可以帮助企业识别问题根本原因、分析数据变化趋势、制定改善措施等，提高产品或服务的质量。
下面将介绍几个优秀案例，展示QC七大手法的应用效果。
案例一：直方图在生产过程中的应用某汽车制造厂为了解决汽车发动机噪音问题，使用直方图进行问题分析。
他们收集了发动机噪音数据，在横轴上绘制了噪音水平的等级，纵轴上绘制了频数。
通过直方图的分析，发现噪音主要集中在一个较高的等级，这提示他们发动机噪音问题的主要原因是在生产过程中某个环节存在缺陷。
厂家针对该环节进行了改进，发动机噪音得到了明显改善。
案例二：散点图在市场研究中的应用一家日用品公司通过散点图分析了不同广告投入和销售额之间的关系。
他们将广告投入作为横轴，销售额作为纵轴，每个数据点代表某一期的数据。
通过分析散点图，发现广告投入与销售额之间存在正相关关系。
在此基础上，公司制定了更科学合理的广告投入策略，提高了产品的市场竞争力。
案例三：因果图在质量问题解决中的应用一家电子产品制造厂针对缺陷率偏高的问题，运用因果图进行了分析。
他们将缺陷率作为中心问题，分析了导致缺陷率高的各种可能原因，并将这些原因与根本原因进行了关联。
通过因果图的绘制，厂家发现导致缺陷率高的主要原因是原材料质量不合格、生产设备老化等。
他们采取了相应的改进措施，从根本上提高了产品质量。
案例四：检查表在服务质量管理中的应用一家酒店使用检查表对客房清洁情况进行评估。
他们制定了一份包含各项检查内容的检查表，例如床品整齐度、卫生间清洁度、设施完好度等。
工作人员根据检查表进行客房清洁工作，并将问题记录在表格中。
通过分析表格数据，酒店可以及时了解客房清洁质量，发现问题并做出相应改进，提高服务质量和客户满意度。
这些案例仅是QC七大手法的一小部分应用范例，不同行业、不同领域都可以根据实际情况选择相应的手法进行质量管理和问题解决。
统计调查-直方图
数据预测
通过对直方图的观察和分析，可以对 未来的数据变化趋势进行预测，为决 策提供依据。
直方图的局限性
对数据量要求较高
直方图适用于数据量较大的情况，对于少量数据，直方图的分布 可能不够稳定，难以准确描述数据的分布特征。
对数据的处理方式较为简单
直方图只是一种简单的数据处理方法，对于一些复杂的数据分布情 况可能无法准确描述。
颜色区分
使用不同的颜色或标记来区分不同的数据系列或类别，以便更直观地比较。
强调异常值
对于异常值或关键点，可以使用不同的颜色或标记来突出显示，以便引起关注。
05
直方图与其他统计图的比较
柱状图与直方图的区别
柱状图主要用于展示分类数据的频数分布，而直 方图则主要用于展示连续变量的频数分布。
柱状图的柱子是互相独立的，而直方图中的柱子 是连续的，表示数据在某个范围内的频数分布。
考虑数据量
对于大量数据，应选择较小的分组间 距，以便更好地观察数据分布；对于 少量数据，则可以适当增大分组间距 。
合理设置坐标轴和刻度
刻度设置
坐标轴的刻度应与分组间距相匹配，以便准确反映数据分布 情况。
标签和标题
在直方图上添加适当的标签和标题，以清晰地说明数据的含 义和比较的基准。
使用适当的颜色和标记
直方图的绘制方法
确定数据范围和分组
将数据分成若干个组，每组的 数据范围称为组距。
计算每组的频数
统计每个组内数据的数量。
计算每组的组中值
组中值是该组中间位置的数值 ，用于代表该组的平均水平。
绘制条形图
根据频数和组中值绘制条形图 ，条形的高度代表该组的频数 ，条形的长度代表该组的组距
。
直方图的应用场景
七大手法之散布图与直方图
散布图应用案例
案例一
某工厂生产线上，发现产品不合格率异常升高。通过绘制散布图，将产品不合格率与生产过程中的关 键变量（如温度、压力、时间等）进行关联分析，发现温度是影响产品不合格率的主要因素。通过调 整温度参数，产品不合格率得到有效控制。
案例二
某医院对患者的病情状况与治疗效果进行评估。通过绘制散布图，将患者病情状况与治疗效果进行关 联分析，发现治疗效果与患者病情状况存在一定的相关性。这为医生制定治疗方案提供了有价值的参 考信息。
质量控制
用于分析产品质量数据，了解产品特性的变化趋势，找出潜在问题。
统计分析
用于探索两个变量之间的关系，判断是否存在关联性。
实验设计
用于实验数据的初步分析，了解实验因素与结果之间的关联。
预测与决策
用于预测未来趋势，辅助决策制定。
02
直方图介绍
直方图的定义
直方图是一种用于表示数据分布的图 形，它将一组数据按照一定的分类方 式进行整理，并使用矩形条表示各类 别的频数或频率。
直方图应用案例
案例一
某电商网站对用户购买行为进行分析。 通过绘制直方图，将用户购买量与商品 价格进行关联分析，发现商品价格在某 个区间内购买量最高。这为电商网站制 定价格策略提供了有力支持，有助于提 高销售额。
VS
案例二
某制造企业对其生产线上各工序的加工时 间进行分析。通过绘制直方图，将各工序 加工时间进行统计展示，发现某工序加工 时间过长，影响了整体生产效率。企业针 对此问题进行了工艺优化和设备更新，有 效提高了生产效率。
制作条形图
根据整理后的数据，使用矩形 条表示各类别的频数或频率， 并按照分类方式进行排列。
添加标题和注释
在图表上添加标题和必要的注 释，以帮助读者更好地理解图 表内容。
指导书 (质量管理课设)
北京信息科技大学《质量管理》课程设计指导书(第二版)经济管理学院企业管理系《质量管理》课程组编写2011年5月内容简介本书按照《质量管理》的知识结构和教学要点，结合教学大纲要求和教学体系安排，在质量数据分析、质量工具、测量系统分析、统计过程控制、试验设计、测量系统分析等方面，结合JMP软件分别设计了相应的上机操作。
本书的安排包括：模块一、质量数据的统计分析模块二、质量工具模块三、测量系统分析（MSA）模块四、统计过程控制（SPC）模块五、试验设计（DOE）本书在使学生加强和巩固理论知识的同时，把理论和实践有机的结合起来，达到提高理论知识和锻炼动手能力的目的。
后续计划编排的练习项目将包括过程能力评估、抽样检验、质量功能展开等教学要点。
模块一质量数据的统计分析一、数据的整理与图示单纯的数字和符号往往比较抽象乏味，适当的统计图形会显著增强数据的感染力，帮助人们理解统计分析的结果。
此练习旨在提高同学们运用JMP软件生成各种统计图形，分析数据的能力。
案例一：（直方图）某银行对其所属的某营业网点进行抽样调查，其中测量了该网店在2月8日（周五）从上午10点至下午3点间所有顾客（共40人）的等候时间，试绘制直方图。
表1-1 顾客等候时间数据表单位：分钟利用JMP的实现方法如下：（1）选择“分析>分布”，则出现如下方框，为选定列指定角色，点击确定。
（2）点击“顾客等候时间数据表”旁的红倒三角，则出现如下的菜单，选择“直方图选项>直方图、计数轴”则可得到图1-1所示的图形输出。
图1-1 顾客等候时间直方图从图1-1中可以看出，总共40个顾客的等候时间集中在10-80分钟之间，其中又以等候10-30分钟的顾客数量最多，高达22个。
数据整体呈现明显的正偏分布，领外还有个顾客的等候时间接近100分钟，形成严重的高于均值的尾部。
案例二：（3D散点图）面包房制作某糕点时，为了解烘烤时间、烘烤温度与糕点口感（0分为最差，10分为最佳）的关系，特收集了一批过程数据，试绘制3D散点图分析烘烤时间与烘烤温度对蛋糕口感的影响。
08年设备监理案例分析：直方图与过程能力分析
直⽅图与过程能⼒分析(⼀)直⽅图直⽅图是反映个变量分布的⼀种横道图。
⽤⼀栏代表⼀个问题的⼀个特性或属性，每⼀栏的⾼度代表改种特性或属性的出现相对频率。
通过各栏的形状和宽度来确定问题根源。
直⽅图⼀⽬了然，可以直观地传达有关过程的各种信息，可以显⽰波动的状况，决定何处需集中⼒量进⾏处理改进。
l应⽤程序①收集数据信息。
②确定数据的极差只，等于值减去最⼩值。
③确定所画直⽅图的组数K及每组宽度，K通常6—12组，每组宽度由极差除以组数得到。
④统计频数，列频数分布表。
⑤画横坐标和纵坐标，横坐标按数据值⽐例画，纵坐标按频数⽐例画。
⑥按纵坐标画出每个矩形的⾼度，代表落在此矩形中的发⽣次数。
2．⼏种常见直⽅图(图11--8)①标准型直⽅图。
也称对称型或正常型。
它具有两边低，中间⾼，左右对称的特点。
如果产品质量特征值的分布呈现标准直⽅图形状，则可初步断定⽣产处于稳定过程。
②孤岛型直⽅图。
在标准型直⽅图的⼀侧有⼀个孤⽴的⼩岛。
主要是由于分析时夹杂了其他分布的少量数据。
③双峰型直⽅图。
在直⽅图中存在两个左右分布的单峰。
在两种不同分布混合⼀起时会出现这种情况。
④偏峰型直⽅图。
数据的平均值不在中间值的位置，从左到右(或从右到左)数据分布的频数先增加到某⼀值，然后突然减少。
主要是由于操作者的⼼理因素和习惯引起。
(⼆)过程能⼒分析1、过程能⼒过程能⼒指产品⽣产的每个过程对产品质量的保证程度，反映的是处于稳定⽣产状态下的过程的实际加⼯能⼒，记为B。
获取产品⽣产的过程能⼒，是质量管理中收集样本的⽬的之⼀，以便了解过程的⽣产能⼒如何，即⽣产合格品的能⼒究竟如何。
如果⽣产能⼒过低，必需采取措施加以改进。
过程能⼒越⾼，稳定性越⾼，⽣产能⼒也强。
过程能⼒的⾼低可以⽤标准差σ的⼤⼩来衡量。
σ越⼩则过程越稳定，过程能⼒越强；σ越⼤过程越不稳定，过程能⼒越弱。
当⽣产过程稳定，且产品的技术标准为双侧时，B=6σ．(见图11—10)。
2．过程能⼒指数过程能⼒指数反映过程加⼯中质量满⾜产品技术要求的程度，也即产品的控制范围满⾜顾客要求的程度。
直方图
锯齿型：测量误差太大或分组组数不当都会使直方图出现凸凹不平的折齿形 状。
三、观察分析
图例
TL
xM
TU
（A）理想型
TL x M
TU
（B）偏离型
调整要点 图形对称分布，且两边有一定余量， 是理想状态。
调整分布中心，使分布中心与公 差中心重合。
三、观察分析
图例
TL
xM
TU
（C）无富余型
TL
xM
TU
（D）能力富余型
调整要点
采取措施，减少标准偏差S。
过程能力出现过剩，经济性差。可考 虑改变工艺，放宽加工精度或减少检 验频次，以降低成本。
四、直方图制作步骤
收集数据 一般50~200个
求出全距R R=最大值L-最小值S
双峰型：人员、设备、方法等不同所加工的产品混在一起造成的。因此，必须 先对数据进行分层，再作频数直方图。
三、观察分析
⑴ 总体形状分析： 异常型
（D）孤岛型
（E）平顶型
（F）锯齿型
孤岛型：其原因是在加工和测量过程中有异常情况出现。如原材料的突然变 化，刃具的严重磨损，测量仪器的系统偏差，不熟练工人的临时替班等 。
QC七大手法——直方图
目录
定义 目的/作用 观察分析 制作步骤 制作方法/案例
一、直方图的定义
来源——统计学
直方图又称为柱状图，由一系列高度不等的纵向长方形或线段表示数据分布
情况，横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
直方图/质量分布图，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
直方图案例
80.4 80.0 82.1 79.5 79.7 79.8 78.5 80.1 79.8 79.5
80.6 80.1 79.9 79.4 81.6 81.7 78.8 79.3 81.4 79.7
79.9 80.0 80.2 78.8 81.5 79.7 78.0 78.6 80.6 80.7
2．求出數據的最大值（L）和最小值（S） ．求出數據的最大值（ ）和最小值（ ） 先從各行求出最大值、最小值， 先從各行求出最大值、最小值，再從各最大 值、最小值比較求出整個數據組的最大值和 最小值。 最小值。
组界 X
77.45~77.95 77.95~78.45 78.45~78.95 78.45~79.45 79.45~79.95 79.95~80.45 80.45~80.95 80.95~81.45 81.45~ 81.95 81.95~82.45 82.45~82.95 77.7 78.2 78.7 79.2 79.7 80.2 80.7 81.2 81.7 82.2 82.7
步驟1 搜集50個以上的數據(計量值) 步驟1.搜集50個以上的數據(計量值) 50個以上的數據 步驟2 決定組數 組數K 步驟2.決定組數K。
a. 查表 n ～50 50─ 50─ 100 100─ 100─ 250 250 以上 b. N 組數 5 ─7 6─ 10 7─ 12 10─ 10─20
直方圖的作法
3．計算全距（範圍） 計算全距（範圍） 全距（R）=最大值—最小值 全距（ 最大值 最小值 R 組距（ 組距（C）= K 4．計算組界
测定值的单位
組界精密度= 組界精密度=
2
下組界=最小值 下組界 最小值 - 組界精密度 上組界=前一組下組界 + 組距 上組界 前一組下組界
iatf16949五大质量工具详解及运用案例
IATF 0是一种国际性汽车行业质量管理体系标准，用于确保汽车零部件制造商和供应商满足客户的质量要求。
在IATF 0标准中，对使用质量工具进行过程改进和问题解决的要求被强调。
质量工具是管理和技术人员用来管理和改进组织过程的工具和方法，它们可以帮助企业提高质量、降低成本、提高效率和客户满意度。
1. PDCA循环PDCA循环即是指计划、实施、检查和行动。
它是一种用于解决问题和持续改进的方法。
在IATF 0标准中，要求组织建立并实施适当的PDCA循环，以确保过程的稳定性和改进。
在某汽车零部件生产企业，由于生产工艺过程中出现了频繁的不良品问题，影响了产品质量和交付进度。
经过分析，发现问题主要出在模具设计和加工工艺上。
于是，企业决定建立PDCA循环，通过设立问题解决小组，进行问题分析、制定改进计划、实施方案并跟踪效果。
经过一段时间的努力，不良品率明显降低，生产效率明显提高，客户满意度得到提高。
2. 五大为什么分析法五大为什么分析法是一种通过反复追问为什么来查找问题根本原因的方法。
在IATF 0标准中，要求组织发现问题后，应该使用五大为什么分析法来深入挖掘问题的本质原因。
某汽车零部件生产企业在客户端频繁接到关于产品漏水的投诉，经过初步分析并未找到根本原因。
通过使用五大为什么分析法，发现了产品装配过程中的一个关键环节存在严重的操作失误，导致了产品的密封性能丧失。
企业立即进行了员工培训和技术改进，解决了漏水问题，提高了产品质量。
3. 根本原因分析根本原因分析是一种用于查找问题根本原因的方法。
在IATF 0标准中，要求组织在发现问题后进行根本原因分析，并制定相应的纠正措施。
某汽车零部件生产企业在生产过程中出现了多次机器故障，导致生产计划无法按时完成。
经过根本原因分析，发现故障主要原因是设备长期没有进行定期保养和维护，导致零部件磨损严重。
企业立即建立了定期保养维护计划，并加强了设备管理，有效降低了机器故障率，提高了生产效率。
直方图(练习)质量与可靠性管理
在绘制直方图时，需要了解数据的分布特性，并根据数据的分布选择合适的柱状数量和范围，以便更准确地描述数据的分布 情况。
05
案例分析
案例一：某产品尺寸的直方图分析
总结词
通过直方图分析产品尺寸分布，评估产品质量的稳定性。
直方图绘制方法
01
02
03
04
收集数据
首先需要收集需要进行统计分 析的数据。
确定分组数和组距
根据数据的分布情况和统计分 析的目的，确定合适的分组数
和组距。
计算各组频数
统计每个数据落入各个区间（ 或组）的数量。
绘制矩形条
使用矩形条的高度表示各组频 数，宽度表示组距，绘制出直
方图。
直方图在质量管理中的作用
评估生产过程的稳定性
01 02
评估生产过程的稳定性
通过比较直方图的形状和分布，可以评估生产过程的稳定性。如果直方 图的形状和分布比较稳定，说明生产过程比较稳定；反之，则说明生产 过程存在波动或不稳定。
采取改进措施
如果发现生产过程不稳定，可以采取改进措施，如调整工艺参数、加强 设备维护等，以提高生产过程的稳定性。
1 2
确定产品质量的分布情况
通过直方图可以直观地展示产品质量的分布情况， 帮助我们了解产品质量的整体状况。
识别异常值
直方图可以识别出异常值，这些异常值可能是由 于生产过程中的问题或原材料的缺陷引起的。
3
确定产品质量控制标准
通过直方图，我们可以确定产品质量控制的标准， 如上下控制限，从而对生产过程进行有效的控制。
THANKS
感谢观看
为了获得更准确的直方图，需要足够 数量的数据样本，以便更好地划分和 描述数据的分布特性。
综合案例旧七种工具
06
因果图在案例中的应用
因果图绘制技巧
明确问题
在绘制因果图之前，首先 要明确要分析的问题，确 定问题的范围和边界。
寻找原因
针对问题，从人、机、料、 法、环等各个方面寻找可 能的原因。
绘制因果图
将问题作为结果，将可能 的原因作为原因，用箭头 连接原因和结果，形成因 果图。
不断完善
在绘制过程中，不断补充 和完善可能的原因，使因 果图更加完整。
保分层的准确性和有效性。
合理划分层次
层次的划分应根据问题的实际情 况进行，避免层次过多或过少， 以免影响分析结果的准确性。
关注关键因素
在分析过程中，要重点关注关 键层次和关键因素，以便更好 地制定改进措施和解决方案。
结合其他工具
分层法可以与其他质量管理工具结 合使用，如因果图、排列图等，以
便更全面地分析和解决问题。
综合案例旧七种工具
目录
• 引言 • 旧七种工具概述 • 调查表在案例中的应用 • 分层法在案例中的应用 • 排列图在案例中的应用
目录
• 因果图在案例中的应用 • 直方图在案例中的应用 • 散布图在案例中的应用 • 控制图在案例中的应用
01
引言
目的和背景
深入了解综合案例旧七种工具的应用和实践； 01
简洁明了
调查表应简洁明了， 避免使用过于专业的 术语和复杂的语句， 确保被调查者能够轻 松理解并填写。
逻辑清晰
调查表中的问题应按 照逻辑顺序排列，以 便被调查者能够有条 理地回答问题。
便于统计分析
调查表的设计应便于 后续的统计分析工作， 例如使用选择题和量 化指标等。
数据收集与整理方法
确定数据来源
和规律。
控制图
设备监理案例分析：直方图与过程能力分析设备监理师考试.doc
填表日期： 年 月 日
申 请 单 位
名 称
地 址
电 话
法人代表
法人代表
电 话
邮 编
主要负责人
主要负责人
电话公Βιβλιοθήκη 章一 年 内 承 接 安 防 系 统（工 程）情 况
序号
系统名称
建 设 单 位
合同签订时间
系统投资总额
持有湖南省安防从业人员继续教育培训合格证或岗位培训证人员名单
姓名
身份证号
证书类别及等级
证书编号
省安防协会
意 见
经办人意见：
年 月 日
领导意见：
（章）
年 月 日
备注
湖南省安全技术防范协会制
QC七大手法案例
QC七大手法案例小原是位稻农，家里世代务农。
随着时代进步，现代人吃米的机会愈来愈少，加上加入世界贸易组织（WTO）后，外国进口米将使得国稻米价格下跌，因此，小心一直挣扎要不要再种稻子了？可是，小从小就喜欢吃米食，奶奶及妈妈、甚至他的老婆都很会作米食，举凡客家菜包、碗粿及粽子等都是他百吃不厌的食物。
如果放弃种稻，不只是放弃一项生计，似乎也是在和他的记忆说再见。
有一天，小的朋友老从台北来，吃了客家菜包，直嚷好吃，还问小怎么不拿到市场卖？小想想也对，「麦当劳可以作得如此成功，为什么客家菜包就不行？」于是他在所属的产销班，找了几个好朋友，成立了客家米食加工中心。
利用产销班所生产的稻米及蔬菜进行加工，作成客家菜包、碗粿及粽子等米制品到市场上卖。
加工中心一开始都是以人工为主，小的妈妈找了几位手艺精湛的老邻居来帮忙。
不过，手工做的速度实在赶不过卖的速度，于是，一段时间后，小开始购买搅拌机、包装机等机器加入生产。
虽然市场销路好像不错，但仍与小的期待有相当的差距。
那天，趁老来访，小趁机向这位学品管的朋友请教。
老要小先把相关的资料拿出来，并一一分析给他听。
（一）数据根据小提供的资料可以看出，虽然小的客家米食中心引用机械生产后，产能可以大增，但各种产品平均年产量仍低于最大产能（如表一）。
现代消费者对传统客家米食产品的认识也不如「麦当劳」、「肯德鸡」多，产品近八成销往新竹地区（如表二），市场拓展不易。
这种现况与理想状况产生差距，也就是产生了「问题」，因此，就须有一套方法去解决它，而第一个步骤就是搜集数据。
产品种类平均年产量最大产能包子类72,000个108,000个粽类18,000个24,000个碗粿30,000个36,000个榚类60,000个90,000个项目地区比例（%）1 新竹区76%2 台北区10%3 桃园区10%4 台中区4%表一产量表表二销量通路◆专家的话在日常管理中解决问题不能只靠「经验」和「感觉」，必须依据「客观的事实」来做决策，因此，所搜集的资料是否正确、有效，将影响到决策的品质。