产品质量统计与柏拉图分析
4几种常见的质量分析方法
几种常用的质量分析方法1、层别法2、柏拉图法3、特性要因图法4、检查表具体说明：1、层别法层别法是将所要进行的项目利用统计表进行区别，这是运用统计方法作为管理的最基础工具。
一般的工厂所做的层别通常为：操作者：不同班组别机器：不同机器别原料、零件：不同供给厂家作业条件：不同的温度、压力、湿度、作业场所…….产品：不同产品别不同批别：不同时间生产的产品员一二三人组组组器机料材法方2、柏拉图法柏拉图是美国品管大师朱兰博士（Joseph Juran）运用意大利经济学家柏拉图(Pareto)的统计图加以延伸所创造出来的。
柏拉图分析步骤：（1）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。
（3）决定搜集资料的时间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期间尽可能定期。
（4）各项目依照合计的大小顺序自左向右排列在横轴上。
（5）绘上柱状图（6）连接累积曲线示例：某部门将上个月生产的产品作出统计，总不良数414个，其中不良项目依次为：层别统计表N=4141004008030047.1％602004021.7％100 15.8％2010.9％ 4.5％破损变形刮痕尺寸超差其他不良项目由上图可以看出，该部门上个月产品不良最大的来自破损，占了47.1％，前三项加起来超过80％以上，进行处理应以前三项为重点。
3、特性要因图特性要因图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式加以图解，用图来表达结果（特性）与原因（要因）之间的关系，因其形状像鱼骨，又称鱼骨图。
特性要因图，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，易于使问题的要因明朗化，从而设计步骤解决问题。
特性要因图使用步骤：（1）集合有关人员召集与此问题有关的、有经验的人员，人数最好4…10人。
（2）挂一张大白纸，准备2…3支色笔。
（3）由集合的人员就影响问题的要因发言，发言内容记入图中，中途不可批评或质问。
（脑力激荡法）（4）收集原因，以15…20个为宜。
质量数据分析方法(如散点图、柏拉图、帕累托图等)在质量管理中的应用案例
质量数据分析方法（如散点图、柏拉图、帕累托图等）在质量管理中的应用案例标题：质量数据分析方法在质量管理中的应用案例引言：随着全球竞争的加剧，企业对产品或服务质量的要求也越来越高。
为了提高质量管理水平，许多企业开始运用各种质量数据分析方法来监测和改进质量。
本文将介绍散点图、柏拉图和帕累托图等质量数据分析方法，并通过实际案例展示它们在质量管理中的应用。
一、散点图：散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表。
它可以帮助我们了解变量之间的相关性和趋势，从而帮助我们找出影响质量的关键因素。
案例一：汽车制造业一家汽车制造企业想要了解发动机排放控制系统的工作质量与排放水平之间的关系。
他们收集了一系列发动机控制系统工作质量数据和对应的排放水平数据，并绘制了散点图。
通过分析散点图，他们发现发动机控制系统工作质量与排放水平呈现出一定的负相关关系，即发动机控制系统工作质量越高，排放水平越低。
这项发现帮助该企业确定了提高发动机控制系统工作质量的关键因素，进而提高了汽车的排放水平。
二、柏拉图：柏拉图是一种通过绘制条形图和折线图相结合的图表，用于识别产生问题的原因，并帮助我们确定解决问题的优先级。
案例二：工厂生产线一家工厂发现生产线在某个时间段出现了频繁的故障，导致生产效率下降。
他们使用柏拉图分析了一系列故障记录，发现问题的产生主要有三个原因：操作失误、设备故障和材料质量问题。
进一步分析发现，操作失误是最主要的原因。
于是，该企业采取了一系列针对操作失误的培训措施，并通过持续监测和改进，成功解决了故障频发的问题。
三、帕累托图：帕累托图是一种通过绘制条形图和曲线图相结合的图表，用于识别问题的主要原因并确定解决问题的优先级。
案例三：餐饮业一家餐饮企业想要提高菜品的口味质量。
他们使用帕累托图来识别菜品的主要问题，如味道淡、出品慢和制作不精细。
通过分析发现，制作不精细是导致菜品口味问题的主要原因。
该企业针对制作工艺进行了改进，并加强了员工的培训。
质量管理五大工具培训
质量管理五大工具培训在现代企业管理中，提高产品或服务质量已经成为企业持续发展的关键因素之一。
而质量管理工具的运用更是实现质量管理的重要手段之一。
本文将介绍质量管理中的五大工具，包括直方图、柏拉图图、散点图、控制图和因果图，并探讨如何进行相关的培训，以帮助企业提升质量管理水平。
直方图直方图是一种以长方形的高度来表示频数或频率分布的统计图表。
通过直方图可以直观地了解数据的分布情况，识别主要特征并评估数据的质量。
在质量管理中，直方图可用于对产品质量进行分析，帮助确定生产过程中的问题点，进而采取相应措施提升产品质量。
柏拉图图柏拉图图是一种表示数据频数的图表，通过柏拉图可以清晰地展示各项数据的相对大小和贡献度。
在质量管理中，柏拉图图可用于比较不同质量问题的重要性，确定改进优先级，有针对性地进行管理和优化。
散点图散点图是通过绘制变量之间的关系来展现数据的分布情况。
在质量管理中，散点图通常用于分析两个变量之间的相关性，帮助识别潜在的影响因素，从而优化生产流程或提升服务质量。
控制图控制图是质量管理中常用的工具，用于监控过程中的变化，识别异常情况并及时进行调整。
通过控制图，可以实时监测质量数据，判断生产过程是否处于稳定状态，有助于提前预譲问题并保证产品质量的稳定性。
因果图因果图是用于分析问题根本原因的一种工具，通过构建因果关系图可以帮助团队深入分析问题，找出问题发生的根本原因，并提出有效的改进措施。
在质量管理中，因果图可用于快速定位并解决质量问题，从而提升整体质量管理水平。
以上述五大工具为基础，企业可以进行质量管理培训，培养员工对于质量管理工具的理解和运用能力，从而提高产品或服务的质量水平。
通过培训，员工可以更加熟练地运用这些工具进行数据分析、问题定位和解决，锻炼团队的质量意识和问题解决能力，为企业的发展注入新的动力。
综上所述，质量管理五大工具在质量管理中发挥着重要作用，通过培训员工掌握这些工具的使用方法，企业可以提升质量管控的水平，持续改进产品和服务质量，实现企业可持续发展的目标。
成品检验不合格问题统计表及排列图(柏拉图)
(检出不合格品总台数÷检验总台数)
95.05%
不合格类别
不合格品数量(台)
1 不合格百分比
2 影响度百分比
累计不合格数量(台)
累计影响度百分比
不
▶不良1
合
▶不良2 ▶不良3
格
▶不良4 ▶不良5
统
▶不良6 ▶不良7
计
▶不良8 ▶不良9
明
▶不良10 ▶不良11
细
▶不良12 ▶不良13
(每种不合格品数÷检验成品总数) (每种不合格品数÷不合格品总数)
99.4% 1
100.0%100.0%
80.0%
60.0%
40.0%
20.0% 1
0.0%
▶不良1 ▶不良2 ▶不良3 ▶不良4 ▶不良5 ▶不良6 ▶不良7 ▶不良8 ▶不良9 ▶不良10 ▶不良11 ▶不良12 ▶不良13 ▶不良14 ▶不良15
不合格品数量(台)
累计影响度百分比
数
25.60%
43
35
1.03%
20.83%
78
20
0.59%
11.90%
98
15
0.44%
8.93%
113
13
0.38%
7.74%
126
10
0.29%
5.95%
136
9
0.27%
5.36%
145
6
0.18%
3.57%
151
6
0.18%
3.57%
157
3
0.09%
1.79%
160
3
0.09%
成品检验不合格问题统计数据一览表
统计年份：20XX年 统计月份：XX月
QC工具之柏拉图
连续改善是我们永恒旳追求！
报告完毕，谢谢！
42% 24% 15% 10% 6%
合计百分比
42% 66% 81% 91% 97%
其他
合计
9
0.2 0.5
300 6.0
3% 100%
100%
类型一
只有一种情况 有缺陷及相应旳频率
第一步.在表格中录入相应资料和数据。也可从excel复制
第二步.选择菜单 统计—质量工具—pareto
第三步.从左侧圈内旳列名相应选到右圈旳空格内
4 柏拉图旳制作措施
4、画纵坐标。在横坐标旳两端画两个纵坐标，左边旳 纵坐标按度量单位标定，其高度必须与全部项目旳量 值和相等。右边旳纵坐标应与左边旳纵坐标等高，并 从0到100%进行标定； 5、在每个项目上画长方形，它旳高度表达该项目度量 单位旳量值，显示每个项目旳影响大小； 6、由左到右累加每个项目旳量值，并画出合计频率曲 线（帕累托曲线），用来表达各个项目旳合计影响； 7、利用排列图拟定对质量改善最为主要旳项目（关键 旳少数项目）
虚焊 72 66%
连焊 漏件
45
30
81% 91%
不良项目
破损 18 97%
其它 9
100%
100% 80% 60% 40% 20% 0%
1 柏拉图简介
（2）柏拉图简介
1897年，意大利学者柏拉图分析社会经济构造，发觉 绝大多数财富掌握在极少数人手里，称为“柏拉法则”。
美国质量教授朱兰博士将其应用到品管上，创出了 “Vital Few, Trivial Many”(主要旳少数,琐细旳多数) 旳名词,称为“柏拉图原理”。
帕累托法则往往称为二八原理，即百分之八十旳问题 是百分之二十旳原因所造成旳。帕累托图在项目管理中主 要用来找出生产大多数问题旳关键原因，用来处理大多数 问题。
质量控制工具柏拉图的应用ppt课件
2010年8月各项留置管道累计总人次：152，意外拔管人次：15，
总意外拔管率为9.87% 14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2
33
11
12
高危导管可留置时间内意外拔管率查检表
日期 8.1~8.7 8.8~8.14 8.15~8.21 8.22~8.28 8.29~8.31 原因 医护 患者 并发 医护 患者 并发 医护 患者 并发 医护 患者 并发 医护 患者 并发 合计 拔管率 % 累计百分比% 项目 因素 因素 症 因素 因素 症 因素 因素 症 因素 因素 症 因素 因素 症 气管插管
10
三、柏拉图绘制注意要点
• 只划出左边纵轴或两边纵轴完全一样 • 横轴的项目依数据大小排列（应该由大到小） • 左边纵轴的最大值应为横轴所有数据的总合，
右边的百分比确不是100％ • 『其它』项表示原因未明、或项目多却为小的
原因，一定要放在最右边，且所占的比率不应 大于最前面几项，否则表示有错误，要再分析
1
3 1.97
79.94
动脉留置针
1
胸腔引流管
气切套管
透析管
1
2 1.32
93.31
1
1 0.66 100.00
0
0 100.00
0
0 100.00
说明：原因（1）医护因素包括：镇静不到位，约束不妥，操作不当等。（2）患者因素包括： 神志不清，烦躁，不理解，不配合。（3）并发症包括：堵管，感染，导管断裂、扭曲等。
QC 七大手法(层别法,柏拉图,查检表,特性要因图)
2. 層別法
•层别法之项目(一)
对象
层别项目
1.时间 2.作业员
上、下午别、日夜别、小时别、日期别、周别、旬 别、月别、年别 人员别、年龄别、经验年数别、男女别、班别、线 别、教育程度别
3.顾客
国内外别、对象别、经销商别、零售别
生产部别、采购部别、行政部别、研发部别、资材 4.部门（单位）
QC七大手法
品管 7 大手法(又稱為 Q7 tools), 是基礎的品 管分析技術手法, 為從事品管或品保、研發、 生技相關工作人員所必練的基本功 !
什麼是QC 七大手法？
1.柏拉圖 2.特性要因圖(魚骨圖)
3.直方圖(次數分配圖) 4.層別法
5.查檢表
Joytech Proprietary and Confidential
2. 檢查或點檢使用的查檢表
・用於設備點檢，檢查 ・檢查某些作業是否做了或是點檢
某些設備的部位是否正常使用的表格
Joytech Proprietary and Confidential
Joy Technology
Accton Group Family
1. 查檢表 (Check Sheet)
记录用检查表
Joy Technology
Accton Group Family
1. 查檢表 (Check Sheet)
点检用检查表
作用：防止不小心的失误、起备忘录作用。
项目/周别
1
2
3
4
1、清除铁屑
○
○
○
○
2、螺丝紧固
○
○
○
☆
3、润滑加油
○
☆
柏拉图
意义
• 当我们面对众多的问题需要解决的时候,由 于时间与其它原因导致无从着手,在此我们 就可以用制作柏拉图这种方法,从中找出众 多问题中最主要的问题,加以单一性的改善, 这样,我们就有足够多的时间与空间去思考 与制订相应的对策。
定义
• 柏拉图Pareto Diagram是为寻找影响产品质量的主 要问题，用从高到低的顺序排列成矩形，表示各 原因出现频率高低的一种图表。柏拉图是美国品 管大师朱兰博士运用意大利经济学家柏拉图（ Pareto）的统计图加以延伸所创造出来的，柏拉 图又称排列图。 意大利经济学家Vilfredo.Pareto巴 雷托（柏拉图）在分析社会财富分配时设计出的 一种统计图，美国品管大师朱兰博士Joseph Juran 将之加以应用到质量管理中。柏拉图能够充分反 映出“少数关键、多数次要”的规律，也就是说 柏拉图是一种寻找主要因素、抓住主要矛盾的手 法。
范例
在制作柏拉图之前，首先要用层别法制作下表，分别记录不良项目， 不良率，不良百分比，不良累计百分比。
利用上表的项目与数据就可以制作出下面的柏拉图。
2500 94% 90% 85% 2000 74% 70% 1500 62% 60% 50% 46% 1000 40% 30% 20% 10% 0 显示屏无显示 显卡插槽松动 电源线接触不良 按钮损坏 风扇异响 系统蓝屏 其他故障 0% 80% 100% 100%
28% 500
不良项目样本数：7822
一般我们需要把这两个表放在一起，给人一种更为直观的感觉。从中我们就可以 根据二八定律，很明显地看出需要改进的前面所占的那80 ％的不良项目，而后面 所占的那20 ％的不良项目，由于我们时间、空间、人力、物力、财力等多方面的 因素，可以暂时不予改进。柏拉图的意义和作用就体现在这里。
质量体系五大工具七大手法定义及详细解读
质量体系五大工具APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤.产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。
有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺.产品质量策划有如下的益处：◆ 引导资源，使顾客满意；◆ 促进对所需更改的早期识别;◆ 避免晚期更改；◆ 以最低的成本及时提供优质产品。
SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常,恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的.SPC非常适用于重复性的生产过程，它能够帮助组织对过程作出可靠的评估，确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统,及时监控过程的情况,以防止废品的产生，减少对常规检验的依赖性，定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。
⊙SPC实施意义可以使企业：◆ 降低成本◆ 降低不良率，减少返工和浪费◆ 提高劳动生产率◆ 提供核心竞争力◆ 赢得广泛客户⊙实施SPC两个阶段分析阶段:运用控制图、直方图、过程能力分析等使过程处于统计稳态，使过程能力足够。
监控阶段：运用控制图等监控过程⊙SPC的产生:工业革命以后，随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成,如何控制大批量产品质量成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。
于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。
1924年,美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法"，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。
质量控制工具柏拉图的应用
06
柏拉图应用注意事项及建议
注意事项
数据的准确性
柏拉图分析依赖于准确的数据，因此，确保数据来源可靠和准确 是至关重要的。
数据的完整性
柏拉图需要足够的数据来进行分析，如果数据不完整或存在偏差， 可能会导致分析结果不准确。
确定主要因素与次要因素
根据累计不良品率确定主要因素
在柏拉图分析中，主要因素是指对产品质量影响最大的因素。通常 ，主要因素是那些累计不良品率最高的特性。
次要因素
次要因素是指对产品质量影响较小的因素。这些因素可能包括一些 次要的特性和数据。
制定改进措施
针对主要因素制定改进措施，以降低不良品率，提高产品质量。这 些措施可以包括改进工艺、更新设备、加强培训等。
数据的代表性
柏拉图所用的数据应该是能够代表整体情况的样本，如果数据不具 备代表性，分析结果可能无法反映实际情况。
建议措施
定期进行数据分析
柏拉图分析是一个持续的过 程，应该定期进行数据分析 ，以便及时发现问题并采取
相应的措施。
建立数据收集系统
为了确保数据的准确性和完 整性，应该建立一套完善的 数据收集系统，以便对数据
进行有效的管理和监控。
培训数据分析人员
柏拉图分析需要专业的数据 分析人员来进行，因此，需 要对数据分析人员进行系统 的培训，以提高他们的专业 能力和分析水平。
THANKS
感谢观看
05
柏拉图与其他质量控制工具比较
柏拉图与直方图比较
01
柏拉图和直方图都是用于描述数据分布和识别异常值的工 具。
质量七大工具-柏拉图、排列图ParetoDiagram
质量七大工具-柏拉图、排列图ParetoDiagram排列图(Pareto Diagram，柏拉图、帕累托图)什么是排列图法排列图法，又称主次因素分析法、帕累托（Pareto）图法，它是找出影响产品质量主要因素的一种简单而有效的图表方法。
1897年意大利经济学家帕累托（1848---1923）分析社会经济结构，发现80%的财富掌握在20%的人手里，后被称“帕累托法则”。
1907年美国经济学家劳伦兹使用累积分配曲线描绘了柏拉图法则，被称为“劳伦兹曲线”。
1930年美国品管泰斗朱兰博士将劳伦兹曲线应用到品质管理上。
20世纪60年代，日本品管大师石川馨在推行自己发明的QCC品管圈时使用了排列图法，从而成为品管七大手法。
排列图是根据“关键的少数和次要的多数”的原理而制做的。
也就是将影响产品质量的众多影响因素按其对质量影响程度的大小，用直方图形顺序排列，从而找出主要因素。
其结构是由两个纵坐标和一个横坐标，若干个直方形和一条折线构成。
左侧纵坐标表示不合格品出现的频数（出现次数或金额等），右侧纵坐标表示不合格品出现的累计频率（如百分比表示)，横坐标表示影响质量的各种因素，按影响大小顺序排列，直方形高度表示相应的因素的影响程度（即出现频率为多少），折线表示累计频率（也称帕累托曲线）。
通常累计百分比将影响因素分为三类：占0%～80%为A类因素，也就是主要因素；80%～90%为B类因素，是次要因素；90%～100%为C类因素，即一般因素。
由于A类因素占存在问题的80%，此类因素解决了，质量问题大部分就得到了解决。
为了方便理解，下面举个例子。
某酒杯制造厂对某日生产中出现的120个次品进行统计，做出排列图，如下图所示：排列图表明：酒杯质量问题的主要因素是划痕和气泡，一旦这些问题得到纠正，大部分质量问题即可消除。
排列图的作用1、作为降低不良依据。
2、决定改善的攻击目标。
3、确认改善效果。
4、用于发现现场的重要问题点5、用于整理报表或记录。
QC品管七大工具之一柏拉图
----柏拉图又叫排列图。它是将质量改进项目从最重 要到最次要顺序排列而采用的一种图表。 ----柏拉图由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低 顺序（“其他”项例外）排列的矩形和一条累计百分比折 线组成。
频数
柏拉图格式
150 100 50 0● A
帕累托曲线
● ● ●
● ●
100%
50%
●
0 B 项目 C D E 其他
应用实例
某公司QC小组在2001年对其电子产品的用户反馈单进 行了统计，整理后的资料如下：
用户对公司产品质量的反馈统计
序号 A B C D E F G 项目 接头焊接缺陷 网线外露 内毛边 成型不足 成型部缩水 绝缘缺陷 导通缺陷 频数 4871 2123 1521 998 981 51 41 累计 4871 6994 8515 9513 10494 10545 10586 累计 ％ 46.02 66.08 80.45 89.88 99.15 99.63 100.00
作图步骤
1) 选择要进行质量分析的项目； 2) 选择用来进行质量分析的度量单位，如出现的次数（频数、件数）、 成本、金额或其他； 3) 选择进行质量分析的数据的时间间隔； 4) 画横坐标； 5) 画纵坐标； 6) 在每个项目上画长方形，它的高度表示该项目度量单位的量值，显 示出每个项目的影响大小； 7) 由左到右累加每个项目的量值（以％表示），并画出累计频率曲线 （帕累托曲线），用来表示各个项目的累计影响； 8) 利用柏拉图确定对质量改进最为重要的项目（关键的少数项目）。
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 他”栏内，因此“其他”栏总在最后； 4) 确定了主要因素，采取了相应的措施后，为了检查“措施效果”， 还要重新画出排列图。
qc小组活动常用质量工具解析及运用案例
标题：QC小组活动常用质量工具解析及运用案例一、概述随着市场对产品质量要求越来越高，企业对产品质量管理的重视程度也在不断提升。
而在质量管理中，质量工具的运用是非常关键的一环。
本文将针对QC小组活动中常用的质量工具进行解析，并结合实际案例进行详细的运用分析。
二、柏拉图图柏拉图图是一种常用的质量管理工具，它能够直观地展示问题发生的原因及其频率，帮助团队找出问题的根本原因。
下面以某企业生产线频繁出现质量问题为例，介绍柏拉图图的运用。
1. 问题描述：生产线A产品频繁出现质量问题，主要表现为外观瑕疵和尺寸不合格。
2. 数据采集：通过对产线A进行抽检，记录了外观瑕疵和尺寸不合格的次数。
3. 绘制柏拉图图：根据数据绘制柏拉图，分析外观瑕疵和尺寸不合格的发生频率及其原因。
4. 原因分析：通过柏拉图图的分析，发现外观瑕疵主要原因是操作工人技术水平不足，尺寸不合格主要原因是设备问题。
5. 解决方案：针对以上问题，采取相应的培训和维护措施，有效减少了产品质量问题的发生率。
通过柏拉图图的运用，企业得以清晰地了解了问题的根本原因，并采取了针对性的解决措施，最终提升了产品质量。
三、帕累托图帕累托图是另一种常用的质量管理工具，它能够帮助团队确定关键问题并设置优先解决的目标。
接下来以某公司客户投诉问题为例，介绍帕累托图的运用。
1. 问题描述：某公司近期收到了大量客户投诉，主要问题包括产品质量不稳定、交货延误和服务态度差。
2. 数据汇总：对客户投诉问题进行统计，分别列出了不同投诉原因的数量。
3. 绘制帕累托图：根据投诉数据绘制帕累托图，确定了产品质量不稳定、交货延误和服务态度差为三大主要问题。
4. 优先解决方案：针对不同问题的投诉数量，确定了重点解决的优先次序。
优先解决产品质量不稳定问题，其次是交货延误问题，最后是服务态度差问题。
5. 实施结果：公司针对帕累托图的分析，采取了相应的措施，有效降低了客户投诉率，提升了客户满意度。
通过帕累托图的运用，企业得以快速定位关键问题，并选择优先解决的重点，最终提升了客户满意度。
质量控制工具-柏拉图的应用
质量控制工具-柏拉图的应用正文：一、引言质量控制工具-柏拉图是一种常用于识别和解决问题的图形化方法。
它可以帮助团队进行数据分析和决策制定，以改善质量和效率。
本文将详细介绍柏拉图的应用，并说明如何使用该工具来解决质量控制问题。
二、质量控制工具-柏拉图的概述柏拉图是一种以直方图为基础的质量控制工具。
它可以按照数据的频率分布，将问题分解成不同的因素，帮助团队确定最重要的因素，并设定优先处理的方向。
柏拉图通常分为两个部分：左侧为问题的因素，右侧为对应的频率或数量。
通过观察和分析这些数据，团队可以制定出改进质量的策略。
三、柏拉图的步骤1.收集数据：首先，团队需要收集相关的数据，这可能涉及到实地调查、统计分析等。
收集到的数据应该准确、全面，并且具有代表性。
2.分析数据：将收集到的数据进行整理和分析，计算出各个因素的频率或数量。
可以使用电子表格软件或专业的统计软件来帮助进行数据分析。
3.绘制柏拉图：在纸上或电子媒介上绘制柏拉图，根据分析结果在左侧绘制因素，并在右侧绘制对应的频率或数量。
可以使用柱状图或折线图的形式绘制柏拉图。
4.分析结果：观察柏拉图并进行结果分析。
根据柏拉图上的数据，团队可以找出最重要的因素，并确定优先处理的方向。
5.制定改进措施：根据分析结果，团队可以制定出改进质量的具体措施和时间表。
这些措施可以针对柏拉图上的每个因素进行，以达到质量控制的目标。
四、质量控制工具-柏拉图的应用场景1.生产过程控制：柏拉图可以用于控制生产过程中的关键问题，例如产品缺陷率、工艺纠偏等。
通过分析柏拉图上的因素和频率，可以找出制造过程中最需要改进的环节，并制定相应的改进措施。
2.客户满意度分析：柏拉图可以用于分析客户的满意度，帮助企业了解客户对产品和服务的需求和偏好。
通过将不同因素和频率绘制成柏拉图，可以直观地看出客户对各方面的评价情况，并根据结果提出改进建议。
3.供应商评估：柏拉图可以用于评估供应商的表现，例如按时间交付率、产品质量等指标进行评估。
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。
质量管理工具-柏拉图(排列图)
一、柏拉图的定义及作用
柏拉图（排列图）
• 柏拉图的定义:
根据所收集之数据, 按不良原因, 状况, 发生位置等不同区分标 准, 以寻求占最大比率的原因, 状况或位置的一种图形 (80/20法则)。
• 柏拉图的作用:
1. 找出影响产品质量的主要因素(主要问题)； 2. 识别质量改进的机会。
四、柏拉图的范例
柏拉图（排列图）
XX不合格品缺陷统计表
序号 1 2 3
4 5 6 7
缺陷类别 顶部充不满
气孔 成型不良
表面疵点 色斑 变形 其它 合计
发生频数 108 40 14
7 4 3 4 180
频率% 60 22.2 7.8
3.9 2.2 1.7 2.2 100
累计频率% 60 82.2 90
报 告
160
的 发
140
生
次 120
数
100
第7步 排列: 将问题以递减次序从左到 右排在水平线上, 频率排在垂直线上
80
33%
60
HOTrep 服务线问题
100%
列出累计百分比
92% 89%
93%
90
85%
80%
80
72%
70
64%
60
55%
50
45%
40
30
并标出计量单位; 第8步 列出累计百分比;
93.9 96.1 97.8 100
四、柏拉图的范例
柏拉图（排列图）
XX不合格品缺陷排列图
次数
频率
180
160 140
82.2%
90% 93.9%
120 100
QC七大手法-数据分析之品质改善_手把手教你绘制柏拉图,一起学起来吧
4.4鼠标右键单击红色“累计百分比”折线图，并在弹出的快捷菜单中选择“设置数据系统格式”；5.3鼠标左键单击“图形工具--布局--次坐标轴水平（类别）轴--设置所选内容格式”5.4在弹出的“设置坐标轴格式”对话框中，选择“坐标轴选项--位置坐标轴--在刻度线上”；5.5“累计百分比”系列折线将以0刻度线开始；5.6鼠标左键单击“图形工具--布局--垂直（值）轴--设置所选内容格式”；5.7在弹出的“设置坐标轴格式”对话框中，设置“坐标轴选项--最大值--固定：2413”（频次总数），设置“坐标轴选项--最小值--固定：0”；5.8重复“方法/步骤5：柏拉图制作第6-7步”设置“次坐标轴水平（值）轴”的最大值为100%(1.0),最小值为0；5.9增加数据标签：鼠标左键单击“图形工具--布局--其他数据标签选项”，并在弹出的5.10取消网格线：鼠标左键单击“图形工具--布局--网格线--主要横--无”，绘图区横网5.11增加坐标轴标题：鼠标左键单击“图形工具--布局--坐标轴标题”，分别设置主要横坐标轴标题、主要纵坐标标题和次要纵坐标标题，6.2增加80-20分割线：点击“插入--形状--直线”，按住【Shift】从80%累计百分比位置从右到左画一条直线与红色直线相交时停止，然后按住【Shift】从交点处从上到下划到柱子边框时停止；6.3 80-20分割线增粗、变虚线、变色：右键鼠标分别点击横向和纵向两条分割线，并且在弹出的快捷菜单中点击“设置对象格式”，然后在弹出的“设置形状格式”对话框中将线型“宽度”更改为2.25磅，将“短划线类型”更改为虚线，将“线型颜色”变为红色；6.4增加图表标题：鼠标左键单击“图形工具--布局--图表标题--图表上方”，为柏拉图增加图表标题，同时更改字体为隶书，字号20，颜色红色。
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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产品不良统计表
组别：缝制一组 产品检验数量：3864件 不合格数：900件 不合格率：23.29%
柏拉图
900
98.77%
100% 96.55%
81090%
86.22%
72080%
63068.89%
70%
54060%
45048.33%
50%
36040% 27030% 18020% 9010%线迹不良漏缝/扭/皱缝制不良长短/不对称商标不良其它
435件185件156件93件20件11件
备注：1.从以上图表中看线迹不良、漏缝/扭/皱、缝制不良这三项问题占总不合格率86.22%；
2.以上线迹不良、漏缝/扭/皱、缝制不良这三项请生产部主管、班组长重点分析原因，并采取相
应的改善措施，在后续的生产过程中加以纠正改善，降低产品不合格率，提升产品质量。
组别：缝制二组 产品检验数量：3422件 不合格数：400件 不合格率：11.69%
柏拉图
400
98.75%
100% 95.00%
36088.25%
90%
32080.00%
80%
28070%
24057.50%
60%
20050% 16040% 12030% 8020% 4010%线迹不良件漏缝/扭/皱其它缝制不良长短/不对称商标不良230件90件33件27件20件5件
备注：1.从以上图表中看线迹不良、漏缝/扭/皱、这两项问题占总不合格率80.00%；
2.以上线迹不良、漏缝/扭/皱这两项请生产部主管、班组长重点分析原因，并采取相应的改善
措施，在后续的生产过程中加以纠正改善，降低产品不合格率，提升产品质量。
组别：缝制三组 产品检验数量：2651件 不合格数：433件 不合格率：16.33%
柏拉图
440
97.92%
100% 92.61%95.61%
39690%
87.30%
35280%
30870%
60.05%
26460% 22050% 17640% 13230% 8820% 4410%线迹不良件漏缝/扭/皱长短/不对称商标不良缝制不良其它
260件118件23件13件10件9件
备注：1.从以上图表中看线迹不良、漏缝/扭/皱这两项问题占总不合格率87.30%；
2.以上线迹不良、漏缝/扭/皱、这两项请生产部主管、班组长重点分析原因，并采取相应的改善
措施，在后续的生产过程中加以纠正改善，降低产品不合格率，提升产品质量。
柏拉图
48098.94%
100%
43289.63%
90%
38480%
74.20%
33670%
28858.13%
60%
24050%
41.01%
19240% 14430% 9620% 4810%线迹不良件漏缝/扭/皱长短/不对称缝制不良其它商标不良194件81件76件73件44件5件
备注：1.从以上图表中看线迹不良、漏缝/扭/皱、长短/不对称这三项问题占总不合格率74.20%；
2.以上线迹不良、漏缝/扭/皱、长短/不对称这三项请生产部主管、班组长重点分析原因，并采
取相应的改善措施，在后续的生产过程中加以纠正改善，降低产品不合格率，提升产品质量。
柏拉图
900
97.51%
100% 92.24%
81090%
85.59%
72080%
63073.92%
70%
54060% 45050% 36040%
27058.74%
30%
18020% 9010%线迹不良件漏缝/扭/皱其它缝制不良长短/不对称商标不良230件90件33件27件20件5件
备注：1.从以上图表中看线迹不良、漏缝/扭/皱这两项问题占总不合格率73.92%；
2.以上线迹不良、漏缝/扭/皱这两项请生产部主管、班组长重点分析原因，并采取相
应的改善措施，在后续的生产过程中加以纠正改善，降低产品不合格率，提升产品质量。