原因分析常用质量工具

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哪些质量工具和方法

哪些质量工具和方法质量工具和方法：流程图、鱼骨图、5W1H、PDCA循环、统计抽样、SPC控制图、FMEA分析、六西格玛、故障树分析、Pareto图在现代社会中，质量成为了企业竞争的核心要素之一。

为了提高产品和服务的质量水平，企业需要运用各种质量工具和方法来分析和改进自身的质量管理体系。

本文将介绍一些常用的质量工具和方法，包括流程图、鱼骨图、5W1H、PDCA循环、统计抽样、SPC控制图、FMEA分析、六西格玛、故障树分析和Pareto图。

流程图是一种直观表示工作过程的图形化工具。

通过绘制流程图，可以清晰地了解工作流程中的每个环节，从而找出潜在的问题和改进的空间。

流程图通常由矩形框、箭头和连接线组成，矩形框表示工作步骤，箭头表示工作的流向，连接线表示不同步骤之间的关系。

鱼骨图，又称因果图或Ishikawa图，是一种用于分析问题原因的工具。

鱼骨图的形状类似于一条鱼的骨架，通过在鱼骨图的头部写明问题，然后在鱼骨的每个分支上写明可能的原因，可以帮助团队全面分析问题，并找出解决问题的方案。

5W1H是一个常用的提问法，用于详细了解问题的各个方面。

5W1H分别代表了What（什么）、When（何时）、Where（何地）、Who（谁）、Why（为什么）和How（如何）。

通过回答这些问题，可以对问题进行全面的分析和理解。

PDCA循环是一种持续改进的方法。

PDCA分别代表了Plan（计划）、Do（实施）、Check（检查）和Act（行动）。

通过循环这四个阶段，可以不断地改进工作流程和产品质量。

统计抽样是一种用于评估整个群体的方法。

通过对群体中的一部分进行抽样，并对抽样数据进行统计分析，可以推断出整个群体的特征和性质。

统计抽样可以帮助企业在产品质量控制和过程改进中做出科学的决策。

SPC控制图是一种用于监控过程稳定性的工具。

通过收集过程中的数据，并绘制控制图，可以判断过程是否处于控制状态，以及是否存在特殊原因导致的异常。

质量管理中常见的质量管理工具有哪些

质量管理中常见的质量管理工具有哪些在当今竞争激烈的市场环境中，产品和服务的质量成为企业生存和发展的关键。

为了有效地管理和提升质量，质量管理工具发挥着重要的作用。

这些工具能够帮助企业识别问题、分析原因、制定改进措施并监控效果。

下面我们就来介绍一些常见的质量管理工具。

一、检查表检查表是一种简单而实用的工具，用于收集和整理数据。

它通常是一个表格形式，列出了需要检查的项目或特征，并预留了空间用于记录观察到的结果。

例如，在生产过程中，可以制定一个检查表来记录每个产品的缺陷类型和数量。

通过检查表，可以快速、准确地收集数据，为后续的分析提供基础。

二、分层法分层法是将数据按照不同的层次或类别进行分类，以便更好地理解数据的分布和特征。

例如，可以按照时间、地点、产品型号、操作人员等因素对数据进行分层。

通过分层，可以发现不同层次之间的差异和规律，从而有针对性地采取措施。

三、排列图排列图也称为帕累托图，是根据“关键的少数和次要的多数”原理绘制的。

它将问题或缺陷按照发生频率从高到低进行排列，并以柱状图和累计百分比曲线的形式展示。

通过排列图，可以清晰地看出哪些问题是最突出的，需要优先解决。

通常，占问题总数 80%左右的少数几个问题被认为是关键问题。

四、因果图因果图又称鱼骨图，用于分析问题产生的原因。

它将问题放在鱼头位置，通过鱼骨的形式将可能的原因分为人员、设备、材料、方法、环境和测量等几个方面。

因果图有助于全面、系统地思考问题的根源，从而找到有效的解决办法。

五、直方图直方图是用于展示数据分布情况的图形工具。

它将数据分组，并以矩形的高度表示每组数据的频率。

通过直方图，可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度和分布形状，判断过程是否稳定，以及是否存在异常情况。

六、散布图散布图用于研究两个变量之间的关系。

它将两个变量的数据分别在坐标轴上标出，通过观察数据点的分布情况，可以判断两个变量之间是正相关、负相关还是无相关关系。

散布图有助于发现变量之间的潜在规律，为改进质量提供依据。

质量常用的七大工具

质量常用的七大工具
质量常用的七大工具包括：
1. 流程图：通过绘制流程图，可以清楚地描述一个过程中的各个环节及其关系，有助于找出流程中的问题，进行改进。

2. 直方图：将数据按照一定的间隔划分为多个区间，统计每个区间内数据的个数或占比，并以矩形条形图的形式展现出来，有助于对数据进行分析和比较。

3. 散点图：用于观察两个变量之间的关系，可以发现两个变量之间的相关性，有助于找出问题的原因。

4. 帕累托图：将问题按照重要性进行排序，以直观的方式展示出问题的产生原因和数量，有助于选择优先解决的问题。

5. 控制图：用于监控某个过程的稳定性，通过绘制上下限控制线，可以判断过程是否处于稳定状态，及时发现过程中的问题。

6. 因果图：通过分析产生问题的根本原因，并将原因按照类别归纳，绘制出因果图，有助于深入分析问题的根本原因。

7. 交互图：用于描述不同因素之间的相互作用，通过绘制不同因素之间的关系，可以更加清晰地了解复杂系统的工作原理。

质量管理新老七种工具

4
帕累托图
概念：帕累托图是一种将问题按照重要性进行排序的图表，用于识别和解决质量问题
制作方法：首先，收集质量问题的数据，然后按照问题发生的频率进行排序，最后将排序结果绘制成帕累托图
作用：通过帕累托图，可以找出导致质量问题的主要原因，并采取相应的措施进行改进
应用：帕累托图广泛应用于质量管理、生产管理、项目管理等领域，帮助识别和解决问题，提高工作效率和质量水平
质量管理新老七种工具
演讲人
01.
老七种工具
02.
新七种工具
目录
老七种工具
1
因果图
因果图是一种用于分析问题的工具，通过分析原因和结果之间的关系，找出问题的根本原因。
1
因果图可以帮助我们识别问题的关键因素，从而制定有效的解决方案。
2
因果图可以应用于各种领域，如质量管理、生产管理、项目管理等。
3
因果图可以帮助我们更好地理解问题，从而提高解决问题的效率和质量。
关联图可以应用于质量管理、项目管理、风险管理等领域，帮助我们更好地分析和解决问题。
关联图可以帮助我们识别关键因素，找出问题的根本原因，从而制定有效的解决方案。
关联图的绘制步骤包括：确定问题、列出因素、绘制关联图、分析关联图、制定解决方案。
系统图
定义：系统图是一种描述系统内部各部分之间关系的图形工具
网络图
网络图是一种用于描述项目进度和资源分配的图形化工具。
网络图可以清晰地展示项目各个任务之间的逻辑关系和依赖关系。
02
网络图可以帮助项目管理者更好地理解和控制项目进度，及时发现和解决问题。
网络图可以应用于各种类型的项目，如软件开发、建筑工程、市场营销等。
04
谢谢

常用的质量分析工具

调查者：王涛
200X年5月10日
地点：卷烟车间
随机抽样
2）缺陷位置调查表
缺陷位置调查表可用来记录、统计、分析不同类型的外观质量缺陷所发生的部位和密集程度，从中找出规律性，为进一步调查或找出解决问题的办法提供事实依据
图：汽车车身喷漆质量的缺陷位置调查表（色斑，流漆，尘粒）
车间
油漆二
汽车车身喷漆质量缺陷位置示意图
直方图的空白区域，标明有关数据
资料，如数据个数，平均值等
f i 频数
30--
N 100
25--
x 3.526
20--
S 0.0523
15--
10--
5 --
0 -3.385
3.415
3.445
3.475
3.505 3.535 3.565 3.595
• 图：直方图
3.625
3.655
尺寸 3.685 mm
1. 常用质量管理工具
1.2 排列图法
——注意事项（1）要做好因素的分类。（2）主要因素不能过多。（3）数据要充足。（4）适当合并一般因素。（5）合理选择计量单位。（6）重画排列图以作比较。
1. 常用质量管理工具
1.2 排列图法
——排列图法的适用范围改进任何问题都可以使用排列图法：适用
1.常用质量管理工具
1.6 散布图法
▪ 两个变量的相关类型
在相关图中，两个要素之间可能具有非常强烈的正相关，或者弱的正相关。这些都体现了这两个要素之间不同的因果关系。一般情况下，两个变量之间的相关类型主要有六种：强正相关、弱正相关、不相关、强负相关、弱负相关以及非线性相关，如图所示。
两个变量的六种相关类型

质量分析7种统计工具

使用统计工具进行数据分析，可以方便地保存和分享分析结果，实现分析过程的可重复性
。
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。

质量五大工具

质量五大工具质量五大工具是质量管理体系中常用的工具和方法，用于确保产品或服务的质量符合标准和要求。

以下是质量五大工具的详细介绍。

1. 流程图：流程图是一种图形化的表示方法，用于描述和分析流程、系统或活动的步骤和关系。

通过绘制流程图，可以清晰地了解和表达每个步骤的输入、输出、顺序、责任和所需资源。

流程图可以帮助识别流程中的瑕疵、瓶颈和改进机会，从而提高生产效率和质量。

2. 控制图：控制图是一种统计工具，用于监测和控制过程的性能。

它通过绘制样本数据的变化趋势和统计上下限，显示过程的稳定性和可控性。

控制图可以帮助判断过程是否符合预期，是否存在特殊因素或异常状况，从而及时采取纠正措施，避免质量问题的发生。

3. 鱼骨图：鱼骨图，又称为因果图或石川图，是一种图形化的工具，用于分析和解决问题的根本原因。

它使用鱼骨状的图形，将问题分解为多个影响因素，如人员、方法、材料、机器、测量等，并逐层细化，以确定导致问题的主要原因。

鱼骨图可以帮助团队进行头脑风暴和讨论，找出问题的潜在原因，并制定改进措施。

4. 直方图：直方图是一种可视化的图表，用于显示数据的分布情况。

它将数据分组并绘制为柱状图，柱子的高度代表每个组中数据的频率或数量。

直方图可以帮助了解数据的分布形态、中心趋势和离散程度，从而评估过程的质量水平和稳定性。

直方图还可以通过对比不同数据集的分布，进行质量改进和判断。

5. 散点图：散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图形工具。

它将每个观测值绘制为坐标平面上的点，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量。

通过观察和分析散点图的分布模式，可以判断变量之间是否存在相关性、趋势或异常关系。

散点图可以帮助找出影响系统或过程的主要因素，从而采取相应的改进和控制措施。

综上所述，质量五大工具是质量管理体系中的重要工具，包括流程图、控制图、鱼骨图、直方图和散点图。

这些工具可以帮助识别问题、分析原因、监测过程、改进质量，以确保产品或服务达到预期的质量要求。

质量工具小总结

质量工具小总结质量工具是企业管理中非常重要的一部分，它可以帮助企业提高产品和服务的质量，减少缺陷和浪费，提高效率和竞争力。

在质量管理中，有许多常用的质量工具可以帮助我们识别问题、分析原因、制定改进方案和监控效果。

下面将对其中几种常用的质量工具进行简要总结。

1. 流程图：流程图是一种用图形符号表示工作流程的图表。

通过绘制流程图，我们可以清晰地了解整个工作流程，找出其中的问题和瓶颈，并制定改进措施。

流程图可以帮助团队成员更好地理解工作流程，并协调各个环节之间的关系，提高工作效率。

2. 帕累托图：帕累托图是一种按照重要程度排序的条形图。

它可以帮助我们找出最重要的问题和原因，优先解决。

帕累托图的原理是“二八定律”，即80%的问题通常来自于20%的原因。

通过制作帕累托图，我们可以集中精力解决最重要的问题，提高工作效率。

3. 鱼骨图：鱼骨图也叫因果图或石川图，它是一种将问题和原因按照因果关系进行分类的图表。

鱼骨图可以帮助我们找出问题的根本原因，从而有针对性地制定改进措施。

通过制作鱼骨图，我们可以深入分析问题，找出潜在原因，并采取措施消除或减少这些原因，从而改善产品和服务质量。

4. 控制图：控制图是一种用于监控过程稳定性的图表。

它可以帮助我们判断过程是否受到特殊原因的影响，以及是否需要采取措施进行调整。

控制图通常包括中心线、上下控制限和观测值，通过观察控制图的变化，我们可以及时发现异常情况，并采取相应措施，保持过程的稳定性和可控性。

5. 散点图：散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。

通过绘制散点图，我们可以看出两个变量之间是否存在相关关系，以及相关关系的强度和方向。

散点图可以帮助我们分析问题的根本原因，找出变量之间的因果关系，并制定相应的改进措施。

以上是几种常用的质量工具的简要介绍，它们在质量管理中起到了重要的作用。

当然，质量工具只是工具而已，关键还在于人的思维和方法。

只有正确地应用质量工具，结合实际情况，才能取得良好的效果。

质量管理的七种工具

质量管理的七种工具是指一组被广泛应用于质量管理和问题解决过程中的工具和技术。

这些工具可以帮助分析问题、找出根本原因并采取适当的改进措施。

以下是七种常用的质量管理工具：
1. 流程图：用于展示和分析工作流程，揭示流程中的瓶颈和改进潜力。

2. 因果图（鱼骨图）：通过将问题因素分类为人员、方法、机器、材料和环境等方面，揭示问题的多方面原因和关联性。

3. 直方图：用来以可视化的方式表示数据的分布情况，帮助分析数据的特征和异常情况。

4. 控制图：用于监控和分析过程的稳定性和可预测性，及时检测并纠正异常情况。

5. 矩阵图（优先级矩阵）：用于评估和优先排序问题或改进方案，将不同因素按照重要性和紧迫性进行分类和分析。

6. 散点图：用于显示两个变量之间的相互关系，帮助识别可能的关联和趋势。

7. 流程控制图：用于分析流程中的关键控制点和变量，确保流程在可控范围内运行。

这些质量管理工具可以帮助团队更好地理解问题，找出潜在的改进机会，并采取适当的措施。

根据实际情况，选择和应用适当的工具将有助于提高质量管理和问题解决的效果。

常用的质量五大工具

常用的质量五大工具在质量管理中，为了确保产品或服务的质量，提高生产效率和降低成本，常常会使用一些质量工具来进行分析和改进。

下面将介绍常用的质量五大工具，包括流程图、因果图、直方图、散点图和控制图。

一、流程图流程图是一种以图形方式展示工作流程、操作流程和决策流程的工具。

通过绘制流程图，可以清晰地了解整个工作流程，找出流程中的瓶颈和问题，并进行优化。

流程图的主要作用是帮助团队成员理解工作流程，找出改进的机会，提高工作效率。

二、因果图因果图，也称为鱼骨图或石墨图，是一种用于分析问题原因的工具。

通过绘制因果图，可以将问题分解为不同的因素，并找出问题产生的根本原因。

因果图的主要作用是帮助团队识别问题的各种可能原因，从而有针对性地采取措施解决问题。

三、直方图直方图是一种用于统计数据分布情况的工具。

通过绘制直方图，可以清晰地展示数据的频率分布，帮助人们更好地理解数据的特征和规律。

直方图的主要作用是帮助团队分析数据，找出数据中的异常值和偏差，为决策提供依据。

四、散点图散点图是一种用于展示两个变量之间关系的工具。

通过绘制散点图，可以直观地看出两个变量之间的相关性，帮助人们进行数据分析和预测。

散点图的主要作用是帮助团队发现变量之间的关联性，从而提出相应的改进措施。

五、控制图控制图是一种用于监控过程稳定性的工具。

通过绘制控制图，可以及时发现过程中的变异情况，帮助人们判断过程是否处于统计控制之内。

控制图的主要作用是帮助团队监控过程，及时采取纠正措施，确保过程稳定，达到预期的质量水平。

以上就是常用的质量五大工具，它们分别适用于不同的质量管理场景。

通过运用这些工具，可以更加全面地了解问题的本质和原因，找出改进的方向和方法。

在实际应用中，团队成员可以根据具体情况选择合适的工具，并结合其他质量管理方法，共同推动质量的持续改进。

质量老七种工具

4
质量老七种工具的发展趋势
工具的改进与创新
1
引入新技术：利用大数据、人工智能等先进技术，提高工具
的准确性和效率
2
优化用户体验：关注用户需求，简化操作流程，提高工具的易
用性和实用性
3
拓展应用场景：将质量老七种工具应用于更多行业和领域，
提高工具的适用性和价值
4
加强合作与交流：与其他企业和研究机构合作，共享资源，
因果图：用于分析问题产生的原因和结果，找出关键因素。
帕累托图：用于分析问题产生的主要原因，确定改进方向。
直方图：用于展示数据的分布情况，找出异常值。
控制图：用于监控生产过程中的关键参数，及时发现异常情
况。
散点图：用于分析两个变量之间的关系，找出可能的规律。
鱼骨图：用于分析问题产生的原因，找出关键因素。
应用工具：质量老七种工具中的 “因果图”和 “帕累托图”。
分析过程：通过因果图分析，找出影响产品质量的关键因素，如原料、生产工艺、包装等。
改进措施：针对关键因素，采取相应的改进措施，如优化原料采购、改进生产工艺、优化包装等。
效果评估：通过帕累托图分析，找出改进措施的效果，如产品质量得到明显提升，客户满意度提高等。
06
标准差图：评估过程能力，确定改进空间
工具应用领域
生产管理：用于生产计划、生产调度和生产优化
风险管理：用于风险识别、风险评估和风险应对
质量管理：用于质量控制、质量改进和质量保证
项目管理：用于项目进度、成本
和质量控制
2
质量老七种工具的具体内容
因果图
1
因果图是一种用于分析问题的工具，通过分析原因和结果之间的

原因分析常用质量工具PPT

会表互：相外圆缠不绕合，格为品较此多可的用原关因联图进行原因分析。
序号
意见
序号
意见
序号
意见
序号
意见
序号
意见
1
余量大
5
进给太快
9
砂轮钝
13 未及时修整砂轮 17 顶尖孔磕伤
2
顶尖孔不圆
6 测量仪不准确 10 测量仪表未定期校正 14 磨削工艺不好 18 砂轮选择不当
3
砂轮粒度粗
7
砂轮硬度低 11
工件转速低
宝塔型树图
5
主题主要类别组成要素子要素
5
树图（系统图）
二、应用步骤 ⑴确定主题 ⑵确定主要层次：确定主题的主要类别。一般可以不先从5M1E
出发，而是根据具体的质量问题或逻辑关系去选取。 ⑶构造树图 ⑷针对主要类别确定其组成要素和子要素 ⑸将每个主要类别的组成要素及其子要素放在主要类别右边对
粗糙度超差
切削液不好
切削液流量小
砂轮主轴跳动大
砂轮振动
切削液浓度低
砂轮不平衡
No photos Confidential
10
10
关联图
➢ 应用关联图注意的问题 ⑴因素之间没有缠绕时，不能用关联图 ⑵文字、语言应简洁、准确 ⑶末端原因箭头只出不进 ⑷要把所有末端原因再检查一遍，看其是否到可直接采取对策的程度，
膏面色泽不均匀
搅拌不均匀胶浆含水溶质析出操作不熟练
辅料3粘结于打胶机内壁
打胶时间不够
打胶机温度高
辅料3投入时间不当
辅料3颗粒过大
原料含水高
辅料1含水量高
胶浆系统稳定性差
操作人员培训不够

质量改进常用的七种工具

质量改进常用的七种工具一、因果图（一）因果图的概念导致过程或产品问题的原因可能有很多因素，通过对这些因素进行全面系统地观察和分析，可以找出其因果关系。

因果图就是一种简单易行的方法。

所谓因果图，是一种用来分析质量特性（结果）与影响质量特性的因素（原因）的图。

1953年，日本东京大学教授石川馨第一次提出了因果图，所以因果图又称石川（Ishikawa）图。

在这之前，石川教授和他的助手在研究活动中用这种方法分析影响质量问题的因素，由于因果图非常实用有效，很快在日本的企业得到了广泛的应用。

现在世界上，因果图不仅仅用在解决产品质量问题方面，在其它领域也得到广泛的应用。

（二）因果图的绘制绘制因果图不是一件轻而易举的工作，可以说质量问题能否顺利解决，绘制因果图是关键。

在介绍绘制因果图的绘制方法之前，我们用一个示例来说明因果图的结构。

1.因果图示例因果图又称特性要因图，因其形壮象鱼刺，故又称“鱼刺图”。

如图1-1所示。

图1-1有关轴颈有刀痕的因果图示例如1-2所示，由于篇幅有限，没有将影响原因具体描述，实际应用时应该描述完整、准确。

轴承磨损机床精度不够图1-22.利用逻辑推理法绘制因果图的步骤第一步，确定质量特性（结果），因果图中的“结果”可根据具体需要选择。

第二步，将质量特性写在纸的右侧，从左至右画一箭头（主骨），将结果用方框框上。

接下来，列出影响结果的主要原因作为大骨，也用方框框上。

第三步，列出影响大骨（主要原因）的原因，也就是第二层次原因，作为中骨；接着，用小骨列出影响中骨的第三层次的原因，如此类推。

第四步，根据对质量特性影响的重要程度，将认为对质量特性有显著影响的重要因素标出来。

第五步，在因果图上记录必要的有关信息。

一开始使用这种方法可能感到比较困难，这时，最好的方法就是看一看质量特性有没有波动，如果数据表明存在波动，就要想想为什么会存在波动。

当要画某个缺陷的因果图时，比如，可能会从数据中发现每周内不同的日期里，这种缺陷发生的次数有所不同，如果这种缺陷在星期一发生的次数比其它日期次多，就可以换个角度考虑，“为什么会产生缺陷？”，“为什么这种缺陷在星期一发生的次数比其它日期多？”，这样可以找出星期一与其它日期不同的原因，最终发现产生缺陷的原因。

常用质量管理工具

常用质量管理工具
常用质量管理工具有：
1. 流程图：用于表示工作流程和操作流程，便于分析和改进。

2. 头脑风暴：用于团队创造性思考和问题解决的工具。

3. 根本原因分析（RCA）：用于确定问题的根本原因，并提
出解决方案。

4. 直方图：用于图形化展示数据的分布情况，便于分析和比较。

5. 因果图：用于分析问题的原因和影响，找出问题的主要原因。

6. 散点图：用于检测数据之间的关联性，确定是否存在相关性。

7. 控制图：用于监控和管理过程的稳定性和品质，及时发现问题并作出调整。

8. 5W1H分析法：用于分析问题的问题是谁、何时、何地、为
什么、如何等方面。

9. PDCA循环：通过不断计划、执行、检查和调整的循环，持
续改进过程和产品质量。

10. 帕累托图：用于识别问题的主要原因和最大影响因素。

以上是常用的一些质量管理工具，根据具体情况和需求，还可以选择其他适用的工具。

原因分析常用质量工具

逻辑关系去选取。 ⑶构造树图 ⑷针对主要类别确定其组成要素和子要素 ⑸将每个主要类别的组成要素及其子要素放在主要类别右边对应的方框内 ⑹评审树图，确保无论在顺序上或逻辑上均无差错和空挡
三、注意事项 ⑴用于因果分析的树图一般是单目标的，一个质量问题用一张树图 ⑵树图的主要类别一般可以不先从5M1E出发，而是根据具体的质量问题或逻辑关系去选取
原因分析常用质量工具常用质量工具总结 ---江苏小胖胖
精品文档
因果图（鱼骨图）
因果图
一、概念：因果图是表示质量特性波动与其潜在（隐含）原因的关系，即表达和分析因果关系的一种图表。
二、应用步骤： ⑴明确问题：简明、扼要地规定结果 ⑵确定原因类别 ⑶画框架图 ⑷层层展开完成全图：寻找每一个主要类别原因的所有下一个层次的原因，并画在相应的枝上，一层一
人
机
第二层原因
第三层原因
第一层原因
结果
料
法
环
一张完整的因果图展开层次至少应有两层，一般情况下有三层。（ISO9004-4：质量管理和质量体系要素——第4部分:质量改进指南）
轴承间隙大
机
直径小磨损快
刀片人
材质
软刀具
未按规定自检执行工艺差
主轴震动大
夹具油压低
夹不紧
未按规定换刀
机体缸孔
未用标准环校验
精品文档
8
关联图
关联图 2.关联图的基本类型
14
因素1
10
13
9
8
2
7
问题1
问题2
3
6
12
5
4 11
中央集中型关联图
小结：问题：箭头只进不出中间因素：箭头有进有出末端因素：箭头只出不进（箭头对结果，箭尾对原因）

原因分析常用质量工具

A
11
因果图/树图/关联图对比
小结：
方法因果图（鱼骨图）树图（系统图）
关联图
适用场合
原因之间关系
针对单一问题进行原因分析
无交叉
针对单一问题进行原因分析
无交叉
针对单一问题进行原因分析
无交叉
针对两个以上问题进行原因分析
部分原因把两
个以上的问题纠缠在一起
展开层次一般不超过4 层没有限制
意见
1
余量大
5
进给太快
9
砂轮钝
13 未及时修整砂轮 17 顶尖孔磕伤
2
顶尖孔不圆
6 测量仪不准确 10 测量仪表未定期校正 14 磨削工艺不好 18 砂轮选择不当
3
砂轮粒度粗
7
砂轮硬度低 11
工件转速低
15
砂轮震动
19 砂轮不平衡
4 砂轮主轴跳动大 8 砂轮轴承间隙大 12
切削液不好
16 切削液流量小 20 切削液浓度低
原因分析常用质量工常用质量工具总结
具
---江苏
A
1
因果图（鱼骨图）
因果图
一、概念：因果图是表示质量特性波动与其潜在（隐含）原因的关系，即表达和分析因
果关系的一种图表。二、应用步骤：
⑴明确问题：简明、扼要地规定结果 ⑵确定原因类别 ⑶画框架图 ⑷层层展开完成全图：寻找每一个主要类别原因的所有下一个层次的原因，并画在相应的枝上，一层一层地展开分析下去，指导可以直接采取对策为止。 ⑸客观、认真分析原因，因果图要能反映原因的全貌 ⑹确认末端事项三、注意事项： ⑴要分析的问题（结果）不能笼统，因果图只能用于单一目标的分析。 ⑵层次要分明，应展开到可直接采取措施为止 ⑶“要因”一定要确定在末端原因上。

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）
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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。

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