质量管理常用统计工具
质量管理常用统计工具
具 ➢ 环境（环境）：工作场地的温度、湿度、含尘度、照明、
噪声、震动等；
2.质量波动的种类
第
二
章
正常波动
质
量
管
异常波动
理
常
用
统
计
工
具
（1）正常波动
第 二
章 ➢正常波动是由随机原因引起的产品质量
质
量 波动；
管 理
常 ➢仅有正常波动的生产过程称为处于统计
用 统
计 控制状态，简称为控制状态或稳定状态。
批不合 格品率 （％）
0.6 1.6 0.8 0.6 1.0
1.2 0.8
外观不合格项目
切贴空短过钢油软表 口口松烟紧印点腰面
1
1
1
1122
2
12
1
2
1
1
2
1
11
112
1
1
80 297 458 35 28 10 15 12 55
调查者：王× ×
地点：卷烟车间
_____年____月____日
（2）缺陷位置调查表
量
管
理
常
用
统
计
工 具
μ1
μ2
X
正态分布曲线
第
二
章
μ 1= μ 2 ，σ 1<σ 2
质
量
管
理
常
用
统
计
工
σ2
具
μ 1=μ 2
正态分布概率的计算
第
二
P(a<x<b)
章
质
量
管
理
常
x
用
统 计
a
质量分析7种统计工具
。
不足
数据质量依赖
技术门槛较高
统计工具的分析结果受数据质量影响较大 ，如果数据存在误差或异常值，可能导致 分析结果不准确。
使用统计工具需要一定的统计学和计算机 知识，对使用者的技术要求较高。
无法处理非结构化数据
无法提供实时分析
数据可视化工具，支持 交互式数据探索和仪表
盘制作。
Power BI
商业智能工具，提供数 据整合、分析和可视化
等功能。
结合实际情况进行选择和应用
数据类型和规模
根据数据类型（如定量、定性）、数 据规模（如样本量、变量数）选择合 适的工具。
分析需求
明确分析目的和问题类型，选择相应 的统计方法和工具。
专业知识和技能
降低生产成本
通过质量分析，可以减少 不良品率，降低返工、维 修等成本。
提升客户满意度
优质的产品质量可以提高 客户满意度，增强品牌形 象。
汇报范围
统计工具介绍
简要介绍7种常用的质量分 析统计工具。
应用场景
说明这些统计工具在哪些 场景下使用以及如何使用 。
效果评估
对这些统计工具的应用效 果进行评估，包括提高产 品质量、降低生产成本、 提升客户满意度等方面。
展望
智能化发展：随着人工智能和机器学 习技术的不断发展，未来的质量分析 工具将更加智能化。这些技术可以帮 助组织自动识别数据中的模式和趋势 ，提供更准确、更及时的分析结果。 同时，智能化的分析工具还可以根据 历史数据和实时数据进行预测，为组 织提供更前瞻性的质量管理建议。
数据可视化：数据可视化是一种强大 的沟通工具，可以帮助组织更好地理 解和传达质量分析结果。未来的质量 分析工具将更加注重数据可视化功能 的发展，提供更丰富、更直观的数据 展示方式。这将使得质量分析结果更 易于理解和接受，从而促进组织内部 的沟通和协作。
全面质量管理的常用七种工具
全面质量管理的常用七种工具所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。
这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。
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。
但或许正因为其简单而不受重视，所以检查表使用的过程中存在的问题不少。
使用检查表的目的：系统地收集资料、积累信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。
也就是确认有与没有或者该做的是否完成（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主要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3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。
2、进行分层，列成数据表，即将收集到的数据资料，按不同的问题进行分层处理，每一层也可称为一个项目；然后统计一下各类问题（或每一项目）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，作为计算和作图时的基本依据。
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⑷栏，然后计算出累计百分数，计入第⑸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鱼骨图。
按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。
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、加工方法和工作环境。
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，直到可以采取措施为止。
2、讨论时要充分发挥技术民主，集思广益。
别人发言时，不准打断，不开展争论。
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)。
全面质量管理常用七种工具和方法范文
TQM全面质量管理的常用七种工具方法所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。
这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。
一、统计分析表法和措施计划表法质量管理讲究科学性，一切凭数据说话。
因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要，为此必须根据本班组，本岗位的工作特点设计出相应的表格。
常用的统计分析表有以下几种，供参考。
1.不良项目调查表某合成树脂成型工序使用的不良项目调查表如下。
每当发生某种不良时，工人就可在相应的栏目里画上一个调查符号，这样，下班时哪些不良项目发生了多少，立即可知。
2.零件尺寸频数分布表此表与不良项目调查表属同一类型。
第二栏为零件尺寸的分组，第四栏的“”与不良项目调查表中的“正”是相同的符号。
工人每加工完一个零件，经检测后，将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应的尺寸组，然后再在第四栏中记录符号，待到下班或完工时，再统计第五栏。
这样的图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸的分布情况。
3.汽车油漆缺陷统计表该表的特点是直观，而且将每个缺陷的部位表示出来了。
4.不良原因调查表要分清不良的发生原因，可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查，填写不良原因调查表。
下表为调查了甲、乙两位工人5天生产塑料勺不良原因的调查表。
5 .不合格品分类统计分析表下表为某工序同时生产三种规格的轴承，按不良项目分别统计。
表的右侧和下边的合计栏均画作虚线，表示可根据需要取舍。
需要注意的是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目，下面还细分若干细目，这是表格设计的一种技巧，与此对应，下边合计栏也应合理设计。
6.措施计划表措施计划表，又称对策表。
在制订一个具体的改进措施计划后，所有对策编制成计划表的形式。
下表为某照相机厂生产一种自拍照相机，为了解决自拍质量问题，针对所分析的原因，制订的改进措施计划表。
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。
常用质量管理工具
均值 众数 中位数
(b) 正偏度 (右偏型分布)
众数 均值 中位数
(c) 负偏度 (左偏型分布)
26
1.3.4 分布的形状--峰度
峰度是刻画数据分布陡峭程度的一种度量，其定义如下
正态分布 (a) 零峰度
平顶分布 (b) 负峰度
尖顶分布 (c) 正峰度
27
1.3.5 直方图的作图步骤
安装材料
定位 顺序
程序 角度 动作
零件和材料
操作方法 速度
8
例1
★ 通过因果图分析要回答，哪些因素(原因)是控制因素？ ▲ 把控制因素固定在最佳值上 ▲ 控制在一个最优的范围内 ★ 哪些因素(原因)是噪声？ ▲ 最小化噪声的变异/波动
9
1.1.2 利用逻辑推理法绘制因果图
(1)确定质量特性(结果)
23
1.3.1 位置
★均值(Mean/Average)
---所有观测值的算术平均
★中位数(50%分位点)
---所有观测值从小到大排列后的 中间值
★众数(Mode)
---发生频率最高的值或取值范围
众数 中位数 均值
24
1.3.2 散度
标准差
极差
四四四四四四
★极差(Range)
---数据中最大值最小值之间的差值
★标准差(Standard Deviation)
---数据偏离观测平均值的一种度量
★四分位数极差(Inter-Quartile Range)
---数据的上、下四分位数之间的差值
25
1.3.3 分布的形状--偏度
偏度是刻画数据的分布是否对称的一种度量,定义如下
相对频率
相对频率
质量管理常用统计工具
）、样本标准偏差值（s） 、公差中心 M 的位
29
质量管理老七种工具-直方图 3、应用直方图的步骤－实例
某厂产品的重量规范要求为1000
＋0.50 ＋0
10
质量管理老七种工具-直方图 2、应用直方图的步骤
（4）确定各组的界限值（界限值单位应取最小测量单位的1 / 2）。
（5）编制频数分布表（统计各组数据的频数 f ）。 （6）按数据值比例画横坐标。 （7）按数据值比例画纵坐标。 （8）画直方图。在直方图上应标注出公差范围（T）、样本大小（n）、
样本平均值（
析； 3) 4) 因果关系的层次要分明，最高层次的原因应寻求到可以直接采取对策为止； 成功的因果图，要分析到第二、三层原因，主要原因一定要确定在末端因
素上，而不能确定在中间过程。 5) 6) 主要原因可用排列图、投票或实验验证等方法确定，然后加以标记。 画出因果图后，要针对主要原因列出对策，包括原因、改进项目、措施、负
材料（材料）：材料的化学成分、物理性能和外观质量等；
方法（方法）：加工工艺、操作规程和作业指导书的正确程度等； 测量（尺寸）：测量设备、试验手段和测试方法等；
环境（环境）：工作场地的温度、湿度、含尘度、照明、噪声、
震动等；
5
目录
统计方法基础知识 质量管理老七种工具
质量管理新七种工具
18
质量管理老七种工具-排列图 1、作排列图的注意事项
1) 一般来说，关键的少数项目应是本QC小组有能力解决的最突出的一 个，否则就失去找主要矛盾的意义，要考虑重新进行项目的分类；
2) 纵坐标可以用“件数”或“金额”等来表示，原则是以更好地找到
“主要项目”为准； 3) 不太重要的项目很多时，横轴会变得很长，通常都把这些列入“其
质量管理7个工具
质量管理7个工具质量管理是企业生产和经营中不可或缺的一环，它的目的是通过有效的管理手段和工具来提高产品或服务的质量，以满足客户需求和提升企业竞争力。
在质量管理中，有许多工具可以帮助企业进行质量管理。
本文将介绍7个常用的质量管理工具。
一、流程图流程图是一种用图形符号表示流程步骤、操作和决策等信息的图表工具。
在质量管理中，流程图可以帮助企业明确各个环节之间的关系和作用，找出流程中存在的问题，并进行改进。
通过使用流程图，企业可以更好地控制生产过程和服务过程，提高产品或服务质量。
二、直方图直方图是一种用长方形表示数据分布情况的统计图表工具。
在质量管理中，直方图可以帮助企业了解数据分布情况，并进行数据分析。
通过使用直方图，企业可以更好地掌握生产过程中出现问题时所需要采取的措施，并且能够对生产过程进行优化。
三、散点图散点图是一种用坐标系表示两个变量之间关系的统计图表工具。
在质量管理中，散点图可以帮助企业了解两个变量之间的关系，并进行数据分析。
通过使用散点图，企业可以更好地掌握生产过程中出现问题时所需要采取的措施，并且能够对生产过程进行优化。
四、帕累托图帕累托图是一种用条形图表示各因素重要性的统计图表工具。
在质量管理中，帕累托图可以帮助企业找出生产过程中最常见的问题，并确定应该优先解决哪些问题。
通过使用帕累托图，企业可以更好地控制生产过程和服务过程，提高产品或服务质量。
五、因果图因果图是一种用箭头表示因果关系的统计图表工具。
在质量管理中，因果图可以帮助企业找出生产过程中存在的问题，并确定其根本原因。
通过使用因果图，企业可以更好地控制生产过程和服务过程，并且能够对生产过程进行优化。
六、检查表检查表是一种用来记录和检查某些特定事项是否符合要求的工具。
在质量管理中，检查表可以帮助企业确保生产或服务的各个环节都符合要求，并且能够及时发现问题并进行改进。
通过使用检查表，企业可以更好地控制生产过程和服务过程，提高产品或服务质量。
16种质量管理工具
质量管理的常用工具质量管理工具之一排列图排列图（Pareto Analysis）又称帕累托图，它是将质量改进项目从最重要到最次要进行排列的一种简单的图示技术。
根据20：80规律，把各种原因根据某个统计数据从多到少、从大到小排列，确定关键的少数。
抓主要原因的主要方面。
根据这个原理也可以用来确定其他的分析工作，确定主要因素。
质量管理工具之二因果图因果图（Cause and Effect Diagram），又叫石川图、特性要因分析图、树枝图、鱼刺图等。
它是表示质量特性波动与其潜在原因的关系，即表达和分析因果关系的一种图表，运用因果图有利于找到问题的症结所在，然后对症下药，解决质量问题。
是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。
质量管理工具之三直方图直方图（Histogram）是频数直方图的简称。
又称柱状图、质量分布图。
是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。
一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
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。
质量管理工具之四散布图散布图又叫相关图法、简易相关分析法。
是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。
在散布图中，成对的数据形成点子云，研究点子云的分布状态便可推断成数据之间的相关程度。
可以用来发现、显示和确认两组相关数据之间的相关度，并确定其预期关系。
质量管理工具之五控制图控制图（Control Chart）是根据假设检验的原理构造一种图，它是统计质量管理的一种重要手段和工具。
通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。
第一张控制图诞生于1924年5月16日，由美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在首先提出管制图使用後，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别是某方面成了一个不可或缺的管理工具。
116种质量管理工具及方法
116种质量管理工具及方法质量管理工具和方法是企业用来实现质量控制和改进的关键步骤。
以下是116种常用的质量管理工具和方法：1. 5S方法：一个工作场所管理方法，包括整理、排序、清洁、标准化和自律。
2. 8D问题解决方法：一种用于解决问题的8个步骤。
3. 认知障碍分析：一种分析潜在问题的方法，包括了解认知偏见和错误假设。
4. 故障模式和影响分析（FMEA）：一种分析故障可能性和影响的方法。
5. 事件树分析（ETA）：一种评估事故可能性和影响的方法。
6. 假说测试方法：一种测试假设的分析方法。
7. 交叉功能小组（CFT）：一个多部门小组，共同解决特定问题并改进产品和流程。
8. 优选方案设计（DOE）：一种确定最佳设计条件的方法。
9. 行动标准程序（SOP）：详细描述质量管理流程的文件。
10. 变异原因分析（VCA）：一个评估变异源头的方法，以确定何时需要改进。
11. 变异量图（VV）：一种可视化过程变化的方法。
12. 直方图：一种统计工具，用来描述数据集的分布。
13. 测量系统分析（MSA）：一种确定公差和测量误差的方法。
14. 模型制图（MAC）：一种可视化流程的方法，可以确定流程中的排队和延迟。
15. 多变量七步法（MVA）：一种找出多种因素对质量的影响的方法。
16. 多变量实验设计（MVE）：一种多因素实验设计，可以确定最佳工艺参数。
17. 蒙特卡洛模拟：一种使用随机抽样来预测结果的工具。
18. 核心分析：描述特定问题的核心因素。
19. 非对称图：一种显示过程变异度的方法。
20. 一致化制图（UC）：一种用于维护一致质量的方法。
21. 交互式问题解决（IPS）：一个用于确定问题原因和解决方案的方法。
22. 熔断分析：一种通过模拟故障来识别问题的方法。
23. 简单随机抽样：一种从大型数据集中随机选择样本的方法。
24. 准确性对比分析（ACA）：一种用于比较测试结果的方法。
25. 甘特图：一种图表，用于展示时间表和计划的进展情况。
质量管理 常用几种统计工具与技术
4）为每类的记录内容选定标题。找出或另写 出一张能代表该组内容的主卡片；把主卡片 放在最上面。
5）按类(组)将卡片中的信息加以登记、汇总； 画出亲和图。
第5章
几种常用统计工具与技术
一、系统图（树图）
树图(Treed)又叫系统图。树图是表示某个 质量问题与其组成要素之间的关系，从而明 确问题的重点，寻求达到目的所应采取的最 适当的手段和措施的一种树枝状图。
主要用途有：
(1)企业方针目标实施项目的展开； (2)在新产品开发中进行质量设计展开； (3)为确保质量保证活动而进行的保证质量要素(事项)
进行FMEA的目的
1）发现，评价产品/过程中潜在的失效及其结 果；
2）确定与产品有关的过程潜在失效及其结果； 3）确定失效对顾客的影响； 4）确定潜在制造或安装过程失效起因，确定
减少失效发生或找出失效条件的过程控制变 量； 5）减少缺陷的严重性； 6）提高对缺陷的发现概率。
实施FMEA的步骤
①确定被分析的缺陷名称：根据零件的工艺特性，对 特定工序列出每一个可能发生的潜在失效模式。
▪ 8D报告适用的范围和作用
范围： 8D报告适用于解决各类可能遇到的简单或复
杂的问题。 作用：
1、提高解决问题的效率,积累解决问题的经验。 2、提供找出现存的与质量相关问题的框架, 杜 绝或尽量减少重复问题出现。
8D报告的主要内容
1、8D 包含8个解决问题的步骤。8D报告针对出现的 问题,找出问题产生的根本原因,提出短期,中期,和长 期对策,并采取相应行动措施。
头脑风暴法的用途:
质量管理五大工具(TS)
质量管理五大工具质量管理五大工具，也称品管五大工具。
包括：1.统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）；2.测量系统分析（MSA，Measure System Analyse）；3.失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）；4.产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality Planning）；5.生产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）。
总体介绍质量管理五大工具，也称品管五大工具。
包括：1.统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）；2.测量系统分析（MSA，Measure System Analyse）；3.失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）；4.产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality Planning）；5.生产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）。
SPC概念SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。
利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异SPC能解决之问题1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。
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。
我们也可以经常在看到客户满意度的调查。
此调查是通过调查表来进行的。
质量分析7种统计工具
02
双峰形:情况与孤岛形大致一样，只是表现得更突出。
03
平顶形：由于加工中存在某种缓慢而均匀变化的倾向，如刀具、模具磨损。
直方图
B充分包含在T之中，且B和T的分布中心重合,分布满足公差要求并有相当的余地时，工程能保证产品合格。当T远大于B时，则存在质量过剩。 B虽在T 之中，但中心有偏移，B和T的一端（或两端）重合时，条件稍有变化就会出现不合格品。此时应及时调整中心 。 B和T 的界限交叉（或B大于T）或明显偏向一边，必然会产生不合格品,此时应及时调整或改进工艺。
6. 注意事项 6.1.相关的判定只限于画图所用的数据范围之内，不能随意延伸判定范围。有延伸需要时应扩大搜集数据的范围，重新作相关图。例如体重与年龄的关系就不具有延伸性。 6.2.应将具有不同性质的数据分开作相关图，否则将会导致不真实的判定。当我们决定要对某个因变量和自变量之间相关关系进行研究并采集数据时，应尽可能使影响这个因变量的其它自变量处于稳定状态。 6.3个别偏离分布趋势的点子，可能是特殊原因造成的，判明原因后，可以去掉该点。 6.4要应用专业技术对相关分析的结果加以确认，因为可能出现伪相关现象,尤其当多个自变量都影响这个因变量的时候。
3倍标准偏差（3σ）
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
一、概述
－－控制图的种类很多，一般按数据的性质分为计量值控制图、计数值控制图两大类。
类别
名称
控制图符号
特点
适用场合
计 量 值 控 制 图
平均值－极差控制图
x － R
最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
质量管理常用统计工具
质量管理常用的统计工具有：
1. 控制图：用于监控过程稳定性和控制产品质量。
2. 直方图：用于展示数据分布的情况，帮助理解数据的特征。
3. 散点图：用于分析两个变量之间的关系以及是否存在相关性。
4. 箱线图：用于显示数据的中位数、四分位数和异常值等统计指标。
5. 整体品质抽样：用于评估产品批次的合格率。
6. 抽样平均图：用于评估过程的长期稳定性和准确性。
7. 回归分析：用于分析两个或多个变量之间的关系，预测未来的趋势。
8. 信度分析：用于评估测量工具的可靠性和准确性。
9. 效果图：用于比较不同处理方法或策略的效果。
1
10. 公差分析：用于评估产品设计规范和制造过程的一致性和合格率。
这些统计工具在质量管理中被广泛应用，能够帮助企业分析和解决质量问题，提高产品和过程的质量。
2。