品质管理工具(直方图、柏拉图)
品质管理：QC七大手法.
QC七大手法品管七手法，也叫品管七工具,是目前全世界都应用比较广的品质管理工具,它具有简单、实用的特性。
它们分别是:查检表、层别法、鱼骨图、柏拉图、散布图、管制图、直方图。
QC七大手法，是一种管理用的工具，学习它就需要掌握它们的主要精神和思考模式。
它们之间的应用关系如下：查检表:用来在现场收集数据,尽量让现场作业简单而有效，它是其它六手法的起点。
层别法：用来对收集来的数据进行分类，以利于统计分析,找出细部问题,通常需要查检表设定相并没有栏位，也是其它手法的一个基础。
鱼骨图：用来对一个现象或结果进行原因深入细致的分析，通常用来找原因及因素，最好同层别法结合起来使用。
柏拉图:用来对多种问题或原因进行分析,找出最大问题或原因，以利用工具积极地提升，实现花较少成本做好更多的事情。
散布图：用来对收集来两个或两个以上的问题或特性的数据，找出之间可能的相关性.管制图：用来了解品质在过程中的变化状态和预测品质下一步可能之状况，有助于提前发现问题，是实现第一次就把事情做好的基本步骤之一.如图所示：第一种手法-—查检表（Check Sheet）一、定义查检表就是一种为了便于收集数据，使用简单记号填记并予统计整理，并作进一步分析或作为核对、检查之用的一种表格或图表.二、查检表的种类1、记录用(或改善用)查检表主要功用在于根据收集的数据以调查不良项目、不良主因、工程分布、缺点位置等状况,并作为原始记录的凭证。
2、点检用查检表主要功用是为要确认作业实施、机械整备的实施状况，或为预防发生不良或事故、确保安全时使用。
三、查检表作法1、查检表设计的步骤A、明确目的—-将来要能提出改善对策及数据，因之必需把握现状解析，与使用目的相配合。
B、决定查检项目——从特性要因图圈选的4～6项决定。
C、决定检查的方式——全检或抽检。
D、决定查检细则-—查检基准、查检数量、查检时间与期间、查检对象之决定，并决定收集者、记录符号.E、设计表格实施查检。
品管七大手法
三. 作成检查表的一般步骤： 1.明确收集数据的目的 明确收集数据是为了调查不良项目、不良原因因或机械设备的实施状况 等等。 2.整理调查项目 将需调查的项目作成清单，并决定其顺序 3.决定检查方法 检查时间、检查方式（全数检查或者抽样检查）、检查数量、检查员、 使用记号等 4.作成检查表的格式（根据实际需求） 需确保用纸的大小、记录的空间；适当确定项目的排列顺序等布局；格 式要统一 5.试用 使用过程中能否达到预计的目的，操作简便。必要时可以作成使用手 册，并进行修正 6.使用6个月以上的检查须检讨其内容并订证； 检查表作成时应尽量使其操作简便、简单易懂
三.实例 下表是某制品在一个月的检查中所发现的不良数，检查台数为500台。
分类项目 伤痕 涂装 镀层 变形 脏污 其他
件数 13 18 7 2 31 3
分类项目 脏污 涂装 伤痕 镀层 变形 其他
件数 31 18 13 7 2 3
分类项目 脏污 涂装 伤痕 镀层 变形 其他 合计
件数 31 18 13 7 2 3 74
环境
静电冲击
电池
内短路 过充电 PTC失效 高温
电 池 爆 喷
绝缘保护 点焊 超声焊
后加工
封装
直方图
一.定义： 利用正态分布的原理，把50个以上的数据用来分组，用柱形来说明 各组数据的个数而组成的一种图形。 二.直方图的作法 1.收集数据，作直方图采集数据个数范围是50—250，通常情况下100左 右为佳 2.找出数据中的最大值和最小值 3.计算全距（全距=全体数据的最大值-最小值） 4.决定组数（组数＝数据的总数开平方，如果 不为整数，则按四舍五入 法计算） 5.计算组距既每组之间的宽度（全距/组数=组距） 6.求出测定单位（测量值的最小刻度） 7.决定起点值和终点值（起点值=最小值-测值最小刻度/2，终点值=最大 值+测定值最小刻度/2）
品质管理QC七种(大)手法工具--直方图
品质管理QC 七种(大)手法工具--直方图质量的偏差是无法回避的，判断质量的偏差是否由于偶然原因引起的，有必要对质量偏差状况进行实际测量和采集数据。
下表为某一制品的100个对象，测量其长度，得到以下数据：从如此罗列的数据表是不能知道制品长度的偏差状态的。
为了把握长度的偏差状态，有必要将其数据表换写成能读取偏差状态的频数表。
直方图是将数据存在的区域分成几个区间，各区间里分布的数据的出现次数做成频数表，以柱形的高度来表示各区间的所属次数，能够清楚地知道偏差的状态。
一、直方图的作法手顺1：收集数据作成直方图，采集数据的数是50—250，通常情况下100左右为佳。
手顺2：求出数据中的最大值和最小值具体的作法：可以先找出各行（各列）中的最大值和最小值，然后在这些值中找出最大值和最小值。
行的最大值作记号 ●，最小值作记号▲，然后找出●记号中的最大值，▲记号中的最小值。
X max ＝199， Xmin ＝170手顺3：求出最大值和最小值的差（即数据波动的范围）范围 R ＝Xmax-Xmin ＝199－170 ＝29手顺4：决定假定区间数假定区间数＝n如果n 不为整数，则按四舍五入法计算手顺5：求出测定单位（测定值的最小刻度）即所有数据间差的最小值。
本例中测定单位为1mm 。
手顺6：决定区间的幅度区间的幅度h=nmaxmax 假定区间数数据最小值数据最大值X X因测定单位为1mm ，所以是1的整数倍，离2.9最近的值是3。
手顺7：求出区间的境界值区间的境界值规定在测定单位的1／2之处。
这是因为区间的境界值和数据值相同，就不清楚其数据值应放在上区间或下区间。
（1）由以下公式求出第一区间的下境界值： 第一区间的下侧界限值=数据最小值—2测定单位=170—21=169.5（2）因为级的幅度=3，所以：第一区间的上限境界值=第一区间的下限境界值+区间的幅度=169.5+3=172.5（3）以此类推，按照这样的顺序求出第二、三……区间的上下限境界值，直到最终区间的上限境界值超过数据最大值（199），即数据最大值被包括在最终区间内。
QC质量管理新旧七大工具介绍
旧七大工具简介-散布图
强负相关
弱负相关
负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小，如油的粘度与温度的关系
旧七大工具简介-散布图
曲线相关：变量X增大时，Y也随之增大，但达到某一值后，当X增大时，Y反 而减小，如记忆和年龄的关系
旧七大工具简介-散布图
不相关：当变量X增大时，另一个变量Y不改变，如气压和温度的关系
（2）作用： ➢ 归纳整理所收集到的数据，以便在不同层面、不同角度问题问题和规律。 ➢ 因为在实际工作中产品质量会因人、机、料、法、环、检测等不同而存在
（2） 作用： ➢ 找出主要问题，优先解决
➢ 充分反映出“少数关键、多数次要”的规律 ➢ 是一种寻找主要因素、抓住主要矛盾的手法
旧七大工具简介-柏因 死亡人数 累计人数 影响比率%累计比率%
1 酒后驾车 5000 5000 41.67 41.67
2 超速行驶 3000 8000 25 66.67
L xy ——表示x的离差与y的离差的乘积之平方之和，即 (xx)(yy)2
旧七大工具简介-散布图
相关系数r与相关性判断：
r值 r=1 1＞r＞0 r=0 0＞r＞-1 r= -1
两变量间的关系 完全正相关 正相关(越接近于1,越强; 越接近于0,越弱) 不相关 负相关(越接近于-1,越强; 越接近于0,越弱) 完全负相关
旧七大工具简介-因果图
① 整理问题型：各要素与特性值间不存在原因关系，而是结构构成关系
培训计划实施
培训计划制定
结果跟踪
师资 教材
培训项目 员
课时计划
工
培
实际应用
学生反馈
课时跟踪 训
晋升比例
成绩评比
成绩考核
直方图、正态分布、柏拉图
3.2 柏拉图绘制
2013试剂市场反馈总结 反馈原因 展板问题 假阳性 漏诊 发货问题 检测线双线 C线浅 检测值偏低 注册变更 批间差大 SD卡难插 加样溢出 检测窗口粗红线 灰壳子灵敏度低 检测线颜色不均 其他 次数 26 26 20 15 6 4 4 2 1 1 1 1 1 1 5
3.2 柏拉图绘制
组距=极差R/组数
第一组下组界 = 最小值－测定值最小位數／２ 第一组上组界 = 第一组下组界 + 组距 第一组上组界 = 第一组下组界 + 组距 第二组上组界 = 第二组下组界 + 组距
画图
1.2 直方图绘制（EXCEL）
1.2 直方图绘制（SPSS）
1.2 直方图绘制（SPSS）
1.3 直方图类型
x
和s 来估计，此时，7条水平线分别
x
±2s , x ±3s 。
2.6.2 控制图
4.质量控制图的做法
对某一观察指标，依时间顺序记录其观察数据，并在控制图上依次
描出各点。若出现以下8种情况之一，则有理由认为其数据波动不
仅仅是随机测量误差所引起，而是可能存在某种系统误差。
2.6.2 控制图
判断异常的8种情况如下：
（Lorenz）曲线.
3. 美国品管专家J.M.Juran（朱兰博士）将劳伦兹曲线应用于品管上,同时创出“Vital few,Trivial many”（重要的 少数,琐细的多数）的见解,并借用Pareto的名字,将此现象定为“柏拉图原理”.
4.“柏拉图”方法,由品管圈（QCC）创始人日本石川罄介绍到品管圈活动中使用,而成为品管七大手法之一.
1.5 直方图实例
2.1 正态分布简介
正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的 概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
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。
质量管理中的七大工具应用技巧
质量管理中的七大工具应用技巧质量管理是企业经营过程中非常重要的一环，而七大质量管理工具是帮助企业实现质量管理的有效手段。
在企业日常经营管理中，如何灵活运用七大质量管理工具，达到降低成本、提高生产效率、提升产品质量的效果至关重要。
下面将从七大质量管理工具的具体运用技巧出发，为大家详细介绍这些应用方法。
1、流程图对于质量管理，通过绘制流程图可以清晰展示整个生产过程的各个环节，让员工对工作流程有一个清晰的认识。
通过对流程图的分析，可以找出生产过程中的瓶颈和不顺畅之处，进而提出改进方案。
流程图的绘制不仅可以帮助企业全面了解生产过程，也有助于员工培训和新人上岗。
2、柏拉图图表柏拉图图表是一种直观展示数据分布的图表，通过柏拉图可以清楚地展现出各个因素对问题的影响程度，帮助企业找出根本原因并进行改进。
在应用过程中，要注意数据的准确性和可靠性，以确保柏拉图的准确性和有效性。
3、散点图散点图是一种用来研究两变量之间关系的图表。
通过散点图的绘制，可以清晰地看到两个变量之间的相关性，帮助企业找出潜在的关联因素。
对于生产过程中出现的问题，可以通过散点图找到问题的根本原因，从而有针对性地提出改进措施。
4、控制图控制图是用来监控过程稳定性和发现异常的工具。
在生产过程中，通过控制图可以实时监控产品质量，及时发现生产过程中的异常。
控制图的合理应用可以帮助企业降低不合格产品的数量，提高产品质量。
5、直方图直方图是一种直观展示数据分布情况的图表。
通过直方图可以清晰地看到数据的分布情况，帮助企业找出问题的症结所在。
在生产过程中，可以通过直方图来分析数据，进而提出改进措施，提高生产效率。
6、因果图因果图是一种用来分析问题产生原因的工具。
通过因果图的绘制，可以清晰地展现问题产生的各个环节，帮助企业找出问题的根本原因。
在改进过程中，企业可以有针对性地对症下药，提高生产效率。
7、故障模式和影响分析故障模式和影响分析是用来分析产品故障产生原因和影响程度的工具。
质量控制 7种工具
必须要记住！
1.明确图表制定目的。 向对方传达的，自己 想说的是什么？
2.用最恰当的方式表现 重要和必要的。 不是所有的都必须要用 图表说明，只用于那些 有必要的。
3.看图表就可以理解到。 不需要太多的说明， 看的人不能理解的图表 干脆就不要做。
5.图表
练习题 以下是某电子公司品质管制分任组调查结果。根据其内容制定图表。
305
278
195
162
98
分任组数
2140
2155
1720
1560
1176
组员数
2003年
2002年
2001年
2000年
1999年
年度
1.分任组数及分任组成员数的推移
2.主题决定方法（n=305） -分任组成员协议： 75.1% -上司与分任组长协议：16.1% -上司指示： 6.9% -其他： 1.9%
数据分布
4.品质管制7种工具
4.1 质量控制7种工具发展
数据(DATA)
层别、点检表、特性要因图、柏拉图、 图表、直方图、散点图、控制图
质量控制 7种工具
质量控制新7种工具
亲和图法，关联图法， 系统图法，矩阵图法，箭头图法， 过程决策图法，矩阵数据分析法
4.品质管制7种工具
4.1 品质管制7种工具发展
6.柏拉图
6.1 起源
V.Pareto理论 意大利.1897年
劳伦兹曲线 美国.1907年
不平等度
平等线
不平等曲线 A
0
100%
100%
O
Q
所得额的累计比率
朱兰的 柏拉图 美国
0
100%
100%
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。
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。
质量管理工具-七大工具
50
40
不 良
30
50%
个 20 数
10
0
A
80% 70%
20% 10%
B
C
D
100%
累 50% 计
影 响 度
其他
七 大 工 具之柏拉图（Pareto图）
ห้องสมุดไป่ตู้绘制柏拉图的基本步骤：
柏拉图的注意事项
1、收集数据；（可使用检查表） 2、把数据分类好的项目进行汇总，由多到少进行排序，
七 大 工 具之柏拉图（Pareto图）
柏拉图（Pareto图）： 又名排列图、重点分析图，是
根据所搜集的数据，以不同区分 标准单位加以整理、分类，计算 出各分类项目所占的比例而按照 大小顺序排列，再加上累积值所 形成的图形
20%的问题类型占问题 总数的80%（二八法则）
柏拉图（Pareto图）的作用： 使用Pareto图可以迅速掌握问题重点，了解问题的要因、每个原
管控图是现代质量管理奠基人沃 特·阿曼德·休哈特博士发明的。
沃特·阿曼德·休哈特，美国人， 现代管理奠基人，质量管理 大师。
管制图的分类
➢ 计量值管制图：
所谓计量值管制图是指管制图所依据的数据属于由量具实际测
量而得，如长度、重量、成份等特性均为连续性。 包括平均值与
全距管制图（X －R chart ）、平均值与标准差管制图（ X －S
....................................
4、曲线相关： 当变量 增大时，另一个变量 也随着增 大，但达到某一个值后，则当 值增大时，反而减少， 反之亦然。
品质管理(QC)七大手法详解
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。
品质管理五大工具
品质管理五大工具一、引言品质管理是现代企业管理的重要组成部分，其主要目标是通过连续的改进来提高产品和服务的品质，以满足客户的需求和期望。
在品质管理实践中，为了有效地控制和管理质量，需要采用一些特定的工具来帮助企业开展有效的品质管理工作。
本文将重点介绍品质管理中的五大工具，它们分别是统计过程控制、直方图、因果图、6Sigma、Pareto图。
这五大工具不仅可以帮助企业快速发现质量问题，还可以帮助企业进行质量改进和决策。
二、统计过程控制统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）是一种通过对过程进行统计分析的技术，以识别过程变异性、改进过程并最终实现过程稳定和问题的预警和预防的技术。
它可以通过控制过程变异性来控制产品的质量，并且可以大大降低缺陷率，提高产品性能和质量的一致性。
统计过程控制的核心是监控过程并分析控制图。
控制图是通过将过程数据分析后绘制的一张图表，通过控制上下限来判断过程是否在“控制”状态之内。
如果在控制状态，那么就可以认为过程是稳定、可靠的，并且可以预测和控制质量；如果不在控制状态，那么就需要对过程进行改进来调整过程。
三、直方图直方图是一种用来展示数据分布的图形，通过将一系列数据值划分成若干组（即按照数值范围将数据划分为多个区间），并计算每组区间内的数据数量，然后将这些数量绘制成条形，来展示数据的分布情况。
直方图非常适合用于自然数据(例如身高、体重等)，并且可以通过组数和区间宽度的调整来切换数据展示的精度。
在品质管理中，直方图可以很好地展示产品或者过程的分布情况，通过对其进行分析，可以很容易地发现该产品或者过程的主要问题，并且可以为改进提供指导。
四、因果图因果图是一种用图形的方式来表示问题的原因和影响的技术，也称为鱼骨图、石川图或者事故原因分析图，其核心思想是通过将问题（或者效果）放在鱼骨图的头部，并将这个问题视为鱼骨图的主干，然后将与该问题相关的因素放在鱼骨图的分支上，进而形成鱼骨状结构，通过连接各个分支的关系，可以快速地识别问题的原因及其影响。
QC旧七大工具讲解
序号 1 病因 恶性肿瘤 人数 183 占总人数百分比 累积百分比
2
3 4 5 6 7
脑血管病
意外事故 心脏病 糖尿病 结石病 其他 合计
120
98 42 29 18 35 525
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案例1、某医院病因柏拉图
某医院病因统计表
序号 1 病因 恶性肿瘤 人数 183 占总人数百分比 34.90% 累积百分比
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案例2、某公司6月份业务部费用支出柏拉图
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四、因果图
• 定义：因果图又称特性要因图，主要用于分析品质特性与影响 品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原 因、寻找措施来促进问题的解决。是一种用于分析品质特性（ 结果）与可能影响特性的因素（原因）的一种工具。由于它形 状像一尾鱼的骨而得名，又叫鱼骨图。 • 1953年，日本东京大学石川教授和他的助手在研究活动中用这 种方法分析影响品质问题的因素，第一次提出了因果图，所以 又称石川图。
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案例1：5S活动检查表
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案例2、门诊病人领药时报怨的原因检查表
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案例3、急救车设备检查表
咨询电话：139-0819-1068管理顾问：廖 华案例4：顾客满意度调查表
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案例1、马达运转时间与速度的关系
QC七大手法简介
QC七大手法简介（管制图） 七大手法简介（管制图） 七大手法简介
特性的管制图称为计数值管制图（品质特性不能用数值表 特性的管制图称为计数值管制图（ 示，只能判断为OK和NG时）
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QC七大手法简介（检核表） 七大手法简介（检核表） 七大手法简介 点检用检核表
XXX开机检核表 开机检核表
次序 1 2 3 4 5 6 项目 打开部电源开关 开启空气压缩机 启动气阀 启动变压器 启动稳压器 开启空气干燥机 状态 次序 7 8 9 10 11 12 项目 。。。。 。。。。 。。。。 。。。。 。。。。 。。。。 状态
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题之所有可能原因 2 测试所有可能原因是一费时且又困难之工作,利用特性要 因图可以去除不重要之原因,而专注于最有可能之原因上.在 问题解决步骤上,我们通常是先使用柏拉图用以筛选不重要 之因素.柏拉图只能帮助分析者找出少数重要之问题,而不能 指出造成问题之原因.若要研究造成问题之原因就必须进行 特性要因分析 3 特性要因图为石川馨(Ishikawa)于1943年所发展出来的, 因此又称Ishikawa diagram,.由于此图之结构类似于鱼骨因 此又称鱼骨图. 4 由于此图是用来研究造成某一问题之可能原因，由此又称 由于此图是用来研究造成某一问题之可能原因， 为特性要因图
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QC七大手法简介（散布图） 七大手法简介（散布图） 七大手法简介
正相关
负相关
无相关 散布图的三种分布状态
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• 验证工序的稳定性； 25
20
• 为计算工序能力搜集
有关数据；
15
10
• 分析直方图，找到原 5 因，提高产品的质量。
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156.5 158.5 160.5 162.5 164.5 166.5 168.5 170.5 172.5 174.5
直方图的绘制方法
直方图的绘制方法
78.6 87.3 80.5 114.2 90.5 98.5 92.7 87.8 99.6 91.5
96.3 87.4 112.4 76.8 99.5 74.5
72.9 97.3 96.6 74.8 84.3 90.2 94.5 93.8 67.5 96.4 86.2 79.5 86.2 93.5 91.5 86.2 99.4 93.5 87.8 84.6 88.4 94.8 86.7 93.5
品质管理工具
------------直方图、柏拉图
2007年9月30日
直方图
★ 直方图的概念 ★ 直方图的作法 ★ 直方图的分析 ★ 直方图的类型
直方图的概念
• 直方图又称质量分布图， 是一种几何形图表，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 的直方型矩形图(如右图).
• 作直方图的目的就是通过 观察图的形状，判断生产 过程是否稳定，预测生产 过程的质量。
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20 18
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10 8
5 3
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0 156.5 158.5 160.5 162.5 164.5 166.5 168.5 170.5 172.5 174.5
直方图在质量管理中的目的
• 判断一批已加工完毕 的产品的质量状况；
直方图的绘制方法
6、确定界值单位h 测定单位的一半就是界值单位h。
7、确定组界 第一组界 下限值=最小值-界值单位 ： a0=a最小-h 第一组界 上限值=第一组界下限值+组距： a1=a0+h （a0，a1） 第二组界 下限值=a1 第二组界 上限值=第一组界上限值+组距 a2=a1+K （a1，a2）
• 1、 收集计量值的数据;
注：数据的个数不少于50个。
• 2、确定数数据据的的总组体数N K
组数K
50K～= 100
6～10
100～2组50数K取值参考表7～12
250以上
10～20
直方图的绘制方法
3、确定全距R R=最大值-最小值 注:明显异常的值除外
4、确定组距C C=全距/组数=R/K
5、确定测定单位，即最小单位。 如数据为2.5米，测测定单位为0.1米.
规格范围 产品分布范围
最理想的直方图
直方图的分布范围仍在规格范 围内，但中心偏向一侧。 此时， 已存在出现不 合格品的潜在危
险，应立即采取措施，将分布 中心调至规格中心
出现频率
N0.1 (下) =67.5-0.05=67.45 数
合计(次)
N0.1(上) =67.45+5.2=72.65 1 67.45～72.65
3
N0.2(下) =72.65
2 72.65 ～77.85
7
N0.2(上) =72.65+5.2=77.85 3 77.85 ～83.05
பைடு நூலகம்
9
N0.3(下) =77.85
……………………
直方图的绘制方法
8、统计各组数据出现频数，作频数分布表。 9、作直方图。以组距为底长，以频数为高，
作各组的矩形图； 10、得出结论。
直方图分析示例
例1：发酵芳酸果新生产的产品和放置一定的时间后，其中的关键理化指 标酸值发生了变化，对其质量产生了重大的影响，8月～9月份共记录 了70组。
a.正常型
b.孤岛型
c.偏向型 e.平顶型
d.双峰型 规格范围
f.折齿型
g.陡壁型
直方图的应用
2 （1）原理：在直方图上标明规格上限及下 限，可直观地将直方图的位置分散范围与 规格比较，从而分析质量状况，明确改进 方向 （2）与规格比较的几种情况（如图）
3
规格范围 产品分布范围
规格范围 产品分布范围
Y Axis Title
B
20
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10
5
0
75
80
85
90
95
100
? ? ?85? .5 ? ? ? ? ? ? ? ? ?
1 观察工序状态
（1） 原理如上所述，大部分计量指标服从正态 分布，即在稳定正常生产状态下得到的数据，其 频数直方图的形状是“中间高、两边低、左右对 称的山峰型”，我们称这种形状的直方图为正常 型直方 图 当影响产品质量特性的因素中，有的因 素在影响的总和中占据了主导地位，成为“异常 因素”时，质量特性的正态分布状态将被打破， 频数直方图的形状将出现异常型。
12 10
8 6 4 2 0 67.45 72.65 77.85 83.05 88.25 93.45 98.65 103.85 109.05 114.25 119.45
酸值
频率
图形分析
• 结论: 由此得到的直方 图为锯齿型的直方图， 说明工艺不稳定，数 据不是呈正态分布,酸 值出现了多次不合格.
• 如果去除不合格的酸 值数据，选用范围在 85±8.5的测量数值所 作的图如右图，图形 呈正态分布。
4
N0.3(上)
=77.85+5.2=83.05
5 6
83.05 ～88.25 88.25 ～93.45 93.45 ～98.65
13 5 10
…………
7 103.85 ～109.05
1
8 109.05 ～114.25
3
9 114.25～119.45
0
示例图形---芳酸果酸值分布图
发酵芳酸果酸值---直方图
直方图的作法
1、 求组数
K=
=8.36≈9
70 2、 确定全距R
R=最大值-最小值=114.5-67.5=47 3、确定组距C
C=全距/组数=R/K=47/9=5.2 4、测定单位为0.1，则界值h为
0.1/2=0.05
项目 K R C
界值
数值 9 47 5.2
0.05
直方图的作法
5、确定组界
组 范围
• 收集数据
表1 发酵芳酸果酸值测量值数据表 (记录时间:2007.8 ～9)
72.5 71.6 110.5 98.6 78.6 75.6 86.4 75.4 76.7 74.6
78.9 98.4 85.9 89.2 80.6 102.3 114.5 78.3 87.2 89.4
85.3 105.2 83.6 70.4 81.5 100.2 78.1 84.1 81.5 90.8