产品质量控制常用的七种统计分析工具
总结一下质量管理传统7种工具的原理及应用范围
总结一下质量管理传统7种工具的原理及应用范围质量管理传统的七种工具分别是流程图、直方图、因果图、散点图、控制图、构型图和帕累托图。
这些工具经过多年的发展和实践，已成为质量管理的基础工具，可以帮助企业识别和解决问题，提升产品和服务的质量。
一、流程图1.原理：流程图是通过图形的方式，将一个流程或系统的各个步骤进行可视化的展示。
它可以帮助人们理解和分析流程中的每个环节，从而找到优化的机会。
2.应用范围：流程图适用于各种类型的组织和行业，例如制造业、服务业、项目管理等领域。
它可以用于描述生产流程、销售流程、服务流程以及项目管理流程等。
二、直方图1.原理：直方图通过将连续数据分组，并以柱状图的形式展示数量的分布情况，帮助人们理解和分析数据的分布特征。
通过观察数据的直方图，可以发现数据的偏态、离群值等问题。
2.应用范围：直方图适用于各种类型的数据分析场景，例如产品质量分析、生产过程的稳定性分析、市场调研数据的分析等。
三、因果图1.原理：因果图是通过将问题的可能原因和结果进行因果关系的图示化，帮助人们找到问题背后的根本原因，从而采取相应的改进措施。
2.应用范围：因果图适用于各种类型的问题分析，例如产品质量问题、客户投诉问题、生产效率问题等。
四、散点图1.原理：散点图通过绘制变量之间的二维坐标点，展示它们之间的关系。
通过观察散点图，可以判断变量之间是否存在其中一种关联关系，进而进行相关分析。
2.应用范围：散点图适用于各种类型的数据分析场景，例如变量之间的相关性分析、产品设计和制造过程中的参数优化分析等。
五、控制图1.原理：控制图是一种监控工具，用于检测过程是否处于统计控制状态。
通过将过程数据进行统计分析，并在图上标记出控制线和预警线，可以快速识别出过程是否存在特殊因素的影响。
2.应用范围：控制图适用于各种类型的过程监控场景，例如生产过程的控制、质量控制、项目管理等。
六、构型图1.原理：构型图是通过绘制系统中各个组成部分之间的关系，帮助人们理解系统的结构和相互作用。
QC七大手法-直方图
QC七大手法-直方图一、什么是QC七大手法QC（Quality Control）七大手法是一种常用于解决质量问题和提高产品质量的方法。
它包含了七种常用的统计学手法，分别是：直方图、控制图、散点图、因果图、帕累托图、箱线图和流程图。
这些手法可以帮助我们分析和解决质量问题，以达到质量改进的目的。
本文将重点介绍其中一种手法——直方图。
二、直方图的基本概念直方图是一种用于显示数据分布情况的图表。
它通过将数据划分为一系列间隔，然后统计每个间隔内数据出现的频率，最终通过矩形条来呈现数据的分布情况。
直方图通常用于展示连续变量或离散变量的频率分布，可以帮助我们了解数据的分布规律和集中趋势。
三、绘制直方图的步骤1. 数据收集首先，我们需要收集相关的数据。
这些数据可以是产品的尺寸数据、质量数据或其他与质量有关的数据。
2. 数据整理在绘制直方图之前，我们需要对数据进行整理和分类。
将数据按照一定的规则进行分组，并记录每组数据的频数。
3. 确定间隔和组数在进行数据分组时，我们需要确定数据的间隔和组数。
间隔一般是根据数据的最大值和最小值来确定的，组数可以根据实际情况进行调整。
4. 绘制直方图绘制直方图可以使用各类数据分析软件、编程语言或绘图工具。
在绘图时，我们需要将每组数据的频数表示为相应的矩形条，并将矩形条按照一定的间隔排列。
5. 添加标题和注解为了使直方图更具可读性，我们可以添加标题和注解。
标题可以简要描述直方图的目的和内容，注解可以解释数据的分布情况和统计指标。
6. 分析直方图通过观察直方图，我们可以了解数据的分布情况和集中趋势。
例如，我们可以通过直方图来判断数据是正态分布、偏态分布还是离散分布。
同时，我们还可以通过直方图来确定数据的中位数、均值和标准差等统计指标。
四、直方图在QC中的应用直方图在QC中有广泛的应用，可以帮助我们分析和解决质量问题。
以下是直方图在QC中的一些常见应用场景：1. 检测质量问题通过绘制产品尺寸、质量或其他相关数据的直方图，我们可以快速发现质量问题。
质量管理常用统计工具
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。
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。
质量管理七工具
质量管理七工具质量管理七工具是指在质量管理过程中常用的七种工具，用于帮助企业提高质量、解决问题和优化流程。
这些工具包括流程图、直方图、因果图、控制图、散点图、帕累托图和检查表。
下面将逐一介绍这些工具的应用及其作用。
一、流程图流程图是一种以图形的方式展示工作流程的工具。
通过绘制流程图，可以清晰地展示一个过程中的各个环节及其关系，帮助人们更好地理解、分析和改进工作流程。
流程图可以帮助企业发现流程中的瑕疵和瓶颈，并提出改进措施，从而提高工作效率和质量。
二、直方图直方图是一种以矩形的高度表示数据分布情况的统计图表。
通过绘制直方图，可以清晰地展示数据的分布情况，帮助人们了解数据的特征和规律。
直方图可以帮助企业对产品或过程的质量进行分析，发现异常情况并采取相应的措施，以提高产品的质量水平。
三、因果图因果图又称鱼骨图或石川图，是一种以鱼骨形式展示问题原因及其影响的图表。
通过绘制因果图，可以帮助人们深入分析问题的根本原因，并找出解决问题的办法。
因果图可以帮助企业识别和解决质量问题，从而提高产品的质量。
四、控制图控制图是一种用于监控过程稳定性的统计图表。
通过绘制控制图，可以实时监控过程的变化，判断过程是否处于可控状态，并及时采取措施来保持过程的稳定性。
控制图可以帮助企业识别和纠正过程中的变异，提高产品质量的稳定性和一致性。
五、散点图散点图是一种以点的位置表示两个变量之间关系的图表。
通过绘制散点图，可以直观地观察两个变量之间的关系，并判断是否存在相关性。
散点图可以帮助企业分析和优化工艺参数，以达到最佳的生产效果和质量水平。
六、帕累托图帕累托图是一种按重要性排序的柱状图。
通过绘制帕累托图，可以帮助人们快速识别影响问题或现象的主要因素，并优先解决重要的问题。
帕累托图可以帮助企业优化资源配置，提高问题解决的效率和质量。
七、检查表检查表是一种用于记录和检查工作任务完成情况的表格。
通过使用检查表，可以帮助人们系统化地进行工作任务的检查和记录，确保工作的质量和准确性。
全面质量管理的常用七种分析工具
全面质量管理的常用七种分析工具 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、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。
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。
质量控制 7种工具
质量控制 7种工具质量控制 7种工具质量控制是一种系统化的方法，用于确保产品和服务的质量达到预期标准。
而质量控制工具是帮助分析、监测和改善质量的技术手段。
本文将介绍7种常用的质量控制工具，以帮助您实施有效的质量管理。
1.流程图流程图是一种图形化的工具，用于显示和分析产品或服务的工作流程。
通过绘制流程图，您可以清楚地了解每个步骤的顺序和依赖关系，以及哪些步骤可能引起质量问题。
在分析质量问题时，可以通过流程图找到潜在的改进点，以提高系统的效率和质量。
2.鱼骨图鱼骨图，也称为因果图或石墨烯图，是一种分析问题根本原因的工具。
它以鱼骨的形状展示各种潜在的问题因素，如人员、方法、材料和环境等。
通过绘制鱼骨图，您可以追溯问题的根本原因，并采取相应的纠正措施，以消除质量问题。
3.流程控制图流程控制图是一种统计工具，用于监控和控制过程的稳定性和能力。
它通过绘制过程数据的控制界限，以及跟踪过程数据是否在控制界限内，来确定过程是否稳定和可控。
流程控制图可用于发现过程中的变异性，并及时采取措施，以保证产品和服务质量的稳定性。
4.直方图直方图是一种可视化数据分布的工具。
它将数据按照一定的区间划分，并绘制出频率分布的柱状图。
通过直方图，您可以快速了解数据的分布情况，比较不同数据的相对频率，以及检测是否存在异常值。
直方图可用于分析问题的根本原因，并制定相应的改进措施。
5.散点图散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图形。
它通过绘制数据点来显示变量之间的相关性。
散点图可用于分析两个变量之间的关系，并判断是否存在正向或反向相关。
通过分析散点图，您可以确定变量之间的影响因素，并针对性地采取措施，以提高质量和性能。
6.控制图控制图是一种用于监控和控制过程的工具。
它通过绘制过程数据的上下限控制界限，以及跟踪过程数据是否在控制界限内，来判断过程是否稳定和可控。
控制图可用于快速识别过程中的特殊因素和异常情况，并采取纠正措施，以提高质量和稳定性。
质量管理工具-七大工具
质量管理工具-七大工具质量管理工具-七大工具一、统计过程控制（SPC）统计过程控制是一种通过收集和分析数据来监控和改进制造过程的质量管理工具。
SPC使用统计技术来识别和预测制造过程中可能出现的异常，并采取措施加以纠正，以防止不良品产生，提高产品质量。
二、失效模式与影响分析（FMEA）失效模式与影响分析是一种识别、评估和优先处理潜在失效模式及其相关风险的方法。
FMEA通过分析产品或过程的潜在失效模式，确定这些失效可能对产品或过程的影响，并为预防和减轻这些失效提供建议。
三、过程失效模式与影响分析（PFMEA）过程失效模式与影响分析是FMEA的扩展，它专门针对制造或装配过程中的潜在失效模式进行分析。
PFMEA更注重于分析制造过程中的失效模式，以及它们对产品质量和制造过程的影响。
四、风险优先度矩阵（RPN）风险优先度矩阵是一种评估产品或过程中潜在风险的方法。
RPN根据每个风险的严重性、发生率和可检测性来确定风险的优先级，以便将资源集中在最重要的风险上，采取优先行动。
五、测量系统分析（MSA）测量系统分析是一种评估测量系统准确性和可靠性的方法。
MSA通过分析测量系统的误差、偏移和重复性，确保测量结果的准确性和一致性，以便为产品质量提供可靠的依据。
六、统计过程控制（SPC）统计过程控制再次被强调，因为它是质量管理中非常重要的工具之一。
SPC用于监控和改进制造过程中的关键过程参数，确保产品质量的稳定性和一致性。
通过实施SPC，企业可以及时发现异常，采取措施防止不良品的产生，并持续改进制造过程。
七、产品质量先期策划（APQP）产品质量先期策划是一种在产品开发初期就进行质量策划的方法。
APQP 的目标是在产品设计阶段就识别和解决潜在的质量问题，确保产品从设计到制造的整个过程中的质量可靠性。
通过APQP，企业可以在产品开发初期就确定并解决潜在的质量问题，避免在制造过程中出现质量问题，提高产品质量和客户满意度。
总结：以上是七种常用的质量管理工具，它们在质量管理中发挥着重要的作用。
品质管理7大工具
进 片 口
眼睛观察下半部 镀膜较薄的现象。
400~800nm 平均穿透率
从此调查表可直观看出：该电池片下部镀膜较薄， 故穿透率较高。
三、排列图：
又称柏拉图,在生产过程中，影响一个质量问题的因素 有很多，但总有少数因素对质量问题起着决定性的作用，这 就是“关键的少数”。 在现实工作中，我们解决质量问题，如果能有效地掌 握“关键的少数”，就会取得事半功倍的效果。
51~100
6~10
101~250
7~12
251~
10~20
5
求组距h
H=极差÷组数（27/10≈3)
6
求各组上限、下限(由小而大顺序)，精确到组距的下 一位
第1组下限=最小值-最小测量单位/2 第1组上限=第1组下限+组距 第2组下限=第1组上限 …… 最小数据应在最小一组内；最大数据应在最大一组内，若 有数据小于最小一组下限或大于最大一组上限时，应自动 加一组。
五、直方图
在质量管理过程中，直方图是应用很广的一种 统计分析工具。直方图通过对收集到的数据的 分布特征、过程能力指数等，并能判断和预测 产品的质量状况和不合格率。 直方图是将所收集的测定值、特性值或结果值 分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内 所测定的值依所出现的次数累积而成的面积， 用柱子排起来的图形。因此直方图也称柱状图 。
表1 按操作员分层的漏气情况
表2 按工厂分层的漏气情况
操作 漏 不漏 漏气率 p/% 员 气 气
A 6 13 32
供应 漏气 不漏 商 气 甲厂 9 乙厂 10 14 17
漏气 率p/%
39 37
B C
3 10 合计 19
9 9 31
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%
品控七大手法
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。
质量控制QC 七种工具
QC老七种工具之二[排列图]
❖ 排列图的分类
分析现象用排列图 这种排列图与以下不良结果有关，用来发现主
要问题。 （1） 质量：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修； （2） 成本：损失总数、费用等； （3） 交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等； （4） 安全：发生事故、出现差错等。
13
QC老七种工具之二[排列图]
20
QC老七种工具之三[因果图]
❖ 别名
石川图、鱼刺图、特性要因图
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QC老七种工具之三[因果图]
❖ 概念及用途
因果图是一种用于分析质量特性（结果）与可 能影响质量特性的因素（原因）的一种工具。 它可用于以下几个方面：
（1）分析因果关系；
（2）表达因果关系；
（3）通过识别症状、分析原因、寻找措施， 促进问题解决。
3
七种工具为什么？
❖ QC工具一览表
序号 1 2 3 4 5 6 7
老七种工具 调查表 排列图 因果图 散布图 分层法 直方图 控制图
新七种工具 关联图 亲和图 树图 矩阵图 网络图 PDPC法
矩阵数据解析法
4
七种工具为什么？
❖ QC老工具浅说
调查表——调查问题的原因类别和数量关系，为 排列图、直方图提供数据； 排列图——分析因素影响的大小； 因果图——分析原因与结果的关系，找到问题的 原因；
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QC老七种工具之四[散布图]
❖ 应用实例
Y 体 重
X
身高
35
QC老七种工具之四[散布图]
❖ 思考练习题
现有一化学反应的温度和反应时间对应数据如下： 试以散布图手法了解其二者之间的关系为何？
36
QC老七种工具之五[分层图]
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。
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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。
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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。
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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。
质量控制 7种工具[1]
![质量控制 7种工具[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/d185a320fbd6195f312b3169a45177232f60e4e1.png)
质量控制 7种工具质量控制 7种工具引言：质量控制是确保产品或服务在达到预期质量水平的同时，满足客户需求的过程。
为了实现这一目标，质量控制依靠各种工具和技术来监测、评估和改进产品或服务的质量。
本文将介绍质量控制的七种工具，以帮助您更好地理解如何应用它们。
1-流程图：流程图是通过图形化展示工作流程和过程来帮助理解和改进质量控制的工具。
它可以用来识别和消除流程中的瑕疵和问题，以确保产品或服务的一致性和高质量。
2-控制图：控制图是一种通过对数据进行统计分析来监测和改进质量的工具。
它可以帮助您识别特殊原因和常见原因的变动，并采取适当的措施来消除根本原因，从而确保产品或服务的稳定性和一致性。
3-鱼骨图（因果图）：鱼骨图是一种用于分析问题和确定潜在原因的工具。
它通过将问题画在鱼骨的头部，并将潜在原因细分为不同的骨头类别，帮助团队理解问题的根本原因并提出解决方案。
4-直方图：直方图是一种图表，用于展示数据的频率分布。
通过绘制数据点的频率和分布，直方图可以帮助我们识别数据集中的异常值、趋势和模式，从而帮助我们改进质量控制。
5-散点图：散点图是一种用于分析两个变量之间关系的图表。
通过将两个变量的数值绘制在坐标轴上，散点图可以帮助我们确定变量之间的相关性，以便在质量控制中做出相应的决策和改进。
6-矩阵图：矩阵图是一种用于识别和改进质量问题的图表。
它通过绘制问题和原因的矩阵关系，帮助我们确定哪些原因与特定问题相关，并采取相应的行动来解决这些问题。
7-整理图：整理图是一种用于整理和分类数据的工具。
它可以帮助我们将复杂的数据整理成可视化的形式，以便更好地理解和分析数据，从而有针对性地改进质量控制。
附件：本文档涉及的附件包括质量控制的实例和案例分析，以便读者更好地理解如何应用这些工具。
法律名词及注释：1-质量控制：指通过监测、评估和改进产品或服务的质量，确保其达到预期质量水平的过程。
2-特殊原因和常见原因：特殊原因指导致过程变动的非常规因素，如设备故障或人为错误。
质量控制中的七个基本工具
质量控制中的七个基本工具质量控制中的七个基本工具，也称为七个管理工具或七个统计工具，是指在质量控制管理中日常使用的七个基本方法。
这七个基本工具是：直方图、因果图、记分卡、直线图、散点图、控制图和甘特图。
每一种基本工具都有其特定的应用场景和功能，可以帮助企业实现质量控制和管理。
直方图直方图是一种常用的数据分布图表，通常用来表示样本数据的频率分布情况。
通过绘制直方图，可以清晰地了解数据的分布情况，发现数据的异常点，并对数据进行分类整理。
直方图的使用场景非常广泛，可以在生产过程中进行产品质量分析，也可以在市场调研中进行市场占有率分析等。
因果图因果图是一种常用的问题分析工具，也被称为鱼骨图或者石川图。
通过绘制因果图，可以对问题进行系统性的分析，找出问题的根本原因，从而针对性地进行解决。
因果图通常适用于工艺流程、产品质量、服务质量等方面的问题分析。
使用因果图能够帮助企业简化问题分析，提高工作效率。
记分卡记分卡是一种常用的绩效评估工具，通常用于对企业绩效进行评估和管理。
在记分卡中，可以设置各种绩效指标，如质量指标、生产效率、客户满意度等。
通过对这些指标的监测和评估，可以实现对企业绩效的及时掌控和管理。
直线图直线图是一种常用的趋势分析工具，适用于分析某一指标随时间变化的趋势。
通过绘制直线图，可以直观地了解指标变化的趋势和变化周期，有利于企业制订合理的生产计划和调整生产方案。
散点图散点图是一种常用的数据关系图，通常用于研究两个变量之间的关系。
通过绘制散点图，可以了解两个变量之间的相关性，评估它们之间的关系强度和方向，从而指导企业进行生产和管理决策。
控制图控制图是一种常用的统计工具，可以对数据进行统计分析，并判断制程是否稳定。
控制图将数据绘制在图表上，标注中心线和上下限线，通过控制图可以实现对数据质量的监控，及时掌握生产情况，确保生产过程的稳定性和可控行。
甘特图甘特图是一种常用的项目管理工具，可以帮助企业管理和掌控项目进度情况。
七大质量管理工具及其应用方法(十)
质量管理是保证产品和服务符合客户要求的重要环节，而七大质量管理工具则是帮助企业高效管理和改进质量的利器。
这些工具分别适用于不同的质量管理阶段和问题，下面将对这七大质量管理工具及其应用方法进行探讨和解析。
一、流程图流程图是描述工作流程的图形化工具，通常采用点线结合的方式，将工作流程中的各个环节和步骤进行可视化展示。
流程图的应用可以帮助企业清晰地梳理工作流程，发现问题和瓶颈，并进行优化和改进。
通过绘制流程图，企业可以直观地了解各个环节之间的关系，有助于提高工作效率和质量。
二、控制图控制图是统计分析质量问题的工具，通过绘制样本数据的趋势图和上下控制限，可以对过程进行监控和管理。
控制图的应用可以帮助企业及时识别和纠正潜在问题，避免出现偏离标准的情况。
通过分析控制图上的异常规律，企业可以采取相应的对策，进一步提高质量水平。
三、鱼骨图鱼骨图，也称为因果图，是一种将问题分解和分析的图形化工具。
通过将问题从不同的角度进行分类，然后逐层分解，可以找出问题的根本原因，并确定相应的解决方案。
鱼骨图通常可以将问题分为人、方法、材料、机器、环境等不同方面，帮助企业全面审视问题，并找出解决问题的有效途径。
四、直方图直方图是一种统计工具，用于展示和比较数据的分布情况。
通过将数据分组并绘制高度不等的矩形，可以直观地了解数据的集中度、分散度和偏度。
直方图的应用可以帮助企业评估质量问题的严重性和影响程度，进而采取相应的措施进行改进。
通过直方图的分析，企业可以更从容地制定质量控制策略和决策。
五、散点图散点图是通过将两个变量的数值绘制在平面坐标系中的点，用于揭示两个变量之间的关系。
企业可以利用散点图来检测和研究不同变量之间的相互影响和相关性。
通过观察散点图上的点的分布情况，企业可以确定变量之间的正相关、负相关或无关，并针对相关关系采取相应的措施进行优化和改进。
六、检查表检查表是一种用于记录和检查数据或现象的简化工具，可以帮助企业收集和整理信息。
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产品质量控制常用的七种统计分析工具chinawoodmen,2010-04-18 14:51:35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。
此调查是通过调查表来进行的。
调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。
地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。
透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。
3、排列图（柏拉图）排列图又称为柏拉图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。
柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。
后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。
排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。
分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。
通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。
这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。
在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。
柏拉图是根据归集的数据，以不良原因，不良状况发生的现象，有系统地加以项目别（层别）分类，计算出各项目别所产生的数据（如不良率，损失金额）及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形。
在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。
柏拉图的使用要以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能画制成柏拉图。
柏拉图分析的步骤；（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。
（2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈。
（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期。
（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上。
（5） 绘上柱状图。
（6） 连接累积曲线。
柏拉图法（重点管制法），提供了我们在没法面面俱到的状况下，去抓重要的事情，关键的事情，而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的，而是有数据依据的，并用图形来加强表示。
也就是层别法提供了统计的基础，柏拉图法则可帮助我们抓住关键性的事情。
4、因果分析图因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。
因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。
当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。
所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。
其形状像鱼骨，又称鱼骨图。
某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。
首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。
因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。
（1） 果分析图使用步骤步骤1：集合有关人员。
召集与此问题相关的，有经验的人员，人数最好4-10人步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。
步骤3：由集合的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问。
（脑力激荡 法）步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。
步骤5：就所搜集的原因，何者影响最大，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色圈。
步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈。
步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为最优先处理。
因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易秦效（2）因果分析图与柏拉图之使用建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表。
建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的重要少数项目。
再利用特性原因图针对这些项目形成的原因逐予于探讨，并采取改善对策。
所以因果分析图可以单独使用，也可连接柏拉图使用。
（3） 因果分析图再分析要对问题形成的原因追根究底，才能从根本上解决问题。
形成问题之主要原因找出来以后，再以实验设计的方法进行实验分析，拟具体实验方法，找出最佳工作方法，问题也许能得以彻底解决，这是解决问题，更是预防问题。
任何一个人，任何一个企业均有它追求的目标，但在追求目标的过程中，总会有许许多多有形与无形的障碍，而这些障碍是什么，这些障碍何于形成，这些障碍如何破解等问题，就是原因分析图法主要的概念。
一个管理人员，在他的管理工作范围内所追求的目标，假如加以具体的归纳，我们可得知从项目来说不是很多。
然而就每个追求的项目来说，都有会有影响其达成目的的主要原因及次要原因，这些原因就是阻碍你达成工作的变数。
如何将追求的项目一一地罗列出来，并将影响每个项目达成的主要原因及次要原因也整理出来，并使用因果分析图来表示，并针对这些原因有计划地加以强化，将会使你的管理工作更加得心应手。
同样地，有了这些原因分析图，即使发生问题，在解析问题的过程中，也能更快速，更可靠。
5、直方图直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。
用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。
在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。
分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。
6、散布图散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。
这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。
通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。
这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。
这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。
假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。
在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关连，有些呈不规则形有关连。
我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。
7、控制图控制图又称为管制图。
由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。
它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。
控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。
统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。
这些问题主要是：1 ）数据有误。
数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。
如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。
通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。
以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。
最后还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。
产品质量控制常用的七种统计分析工具chinawoodmen,2010-04-18 14:51:35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。