常用质量管理工具 新旧七种工具
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
质量管理七种工具
检查表示例
铸造不良情况检查表
项目 地点
日期 废品数 不良分类
欠铸 冷隔 小砂眼 粘砂 其他 合计
铸造质量不良 质检科
1月 2月 224 258 240 256 151 165 75 80XX 班次
2000年1月-6月
3月 4月 5月 356 353 332 283 272 245 178 168 144 90 94 82 27 23 16 934 910 819
步骤六：绘画条柱 •每条条柱的高度相差于垂直轴的值，各条柱阔度应一致。条柱之间没有空间。
步骤七：制作说明（图例） •给柏拉图一个名称，注明绘图基本数据来源，包括时期、负责人、日期等作为将来参考之用。
1、甚么是累积线？ 累积线是以一项或多个项目的累积百分比用图表表示。 2、绘制有累积线的柏拉图 步骤一：绘画横轴、纵轴及条柱
在工作中的应用
统计基本概念
＊ 数据的分类 A. 计数型数据：只能取一组特定的数值，而不能取这 些数值之间(如：人数、件数、缺陷点数等)或这些 数值间的比值(如不合格品率)。 B. 计量型数据：用各种计量仪器测出，以数值形式表 现的测量结果，取给定范围内的任何一个可能的数 值(如：长度、重量、时间、温度等)。 计量值与计数值数据差别，决定了数据所反映的统计的性质不同，进而数据的处理方法也有变化。例 如，计量数据属于连续概率分布，最典型的使正态分布；而计数值数据属于离散概率分布，最典型 的是二项分布和泊松分布。
2、柏拉图的制作 – 确定数据的分类及其计量单位. – 确定数据的时间周期. – 搜集数据. – 整理数据及计算. – 作图. – 将不良类型分类
3、制作柏拉图时, 应注意以下几点
• "重要的少数"最好只1~2项,最多不宜超过3项,否则就失去了捕捉"少数"的本意,必要时可考虑重新分 类.
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。
质量管理有新旧七种工具
在IE中有很多与数字有联系的东西，比如IE七大手法就是我们常常提到而且常常用到的知识。
但是据我了解IE七大手法似乎没有一个定论。
有很多种说法，那幺那种才是正宗的呢？也许没有。
我们都知道质量管理有新旧七种工具，老七种工具分别为排列图、因果图、直方图、控制图、散布图、调查表、分层法；新七种工具分别为关联图、系统图（也称树图）、亲和图（也称KJ 法A型图解）、PDPC法（也称过程决策程序图法）、矩阵图、矩阵数据分析法、矢线图。
那幺IE七大手法是什幺呢？我查过一些资料，并没有从书中找到关于IE七大手法的介绍，同时从美国、日本传来的资料也并未说过有什幺IE七大手法。
我曾想是不是某些公司或者IE工作人员受QC新旧七种工具的影响，而创造出来的IE七大手法。
以下是收集来的各种IE七大手法版本：一、IE人员主要从事的七个方向，它们是：1.研究与开发管理；2.生产系统设计与控制；3.效率工程；4.质量控制与质量保证；5.实施规划与物流分析；6.工业卫生与安全；7.人力资源管理。
二、基础IE里的东西：IE手法包括：方法研究（程序分析、动作分析），作业测定，布置研究，Line Balance等，但好象不够七个。
在现场IE里,IE七大手法包括:程序分析、动作分析，搬运分析,动作经济原则,作业测定，布置研究，Line Balance。
三、台湾公司教材里面的1、工程分析。
2、搬运工程分析。
3、运动分析（工作抽查work sampling）4、生产线平衡。
5、动作分析。
6、动作经济原则。
7、工厂布置的改善。
四、其它的各种说法1、IE七大手法为：作业分析、程序分析（运用ECRS技巧）、动作分析（动作经济原则）、时间分析、稼动分析、布置搬动分析、生产线平衡2、七大手法：流程分析法、动作分析法、动作经济原则、时间研究、工作抽查法、人机配置法、工作简化法3、七大手法：动作改善法（动改法）、防止错误法（防错法）、5*5W1H法（五五法）、双手操作法（双手法）、人机配合法（人机法）、流程程序法（流程法）、工作抽样法（抽样法）4、七大手法：程序分析、时间分析、动作分析、流水线分析、稼动分析、物料分析、环境分析。
新老七种质量管理工具
新老七种质量管理工具老的七种工具1、检查表（Check Sheet）：也有叫查检表、检查单……。
用于现场收集数据。
内容应当考虑满足以下用具的使用。
也可以作防错工具，提醒操作者应当如何做。
2、层别法（Stratification）：将数据按照不同类别、层次进行分类统计、分析的方法。
以便查出问题。
为此，利用检查表收集数据时就要设计好类别、层次。
3、特性要因图（Characteristic Diagram）：也叫因果图、鱼刺图。
针对结果、现象问题分析可能的原因。
原因的原因……，一直分解到根本原因。
通常结合层别法，针对不同层别分别进行分析。
4、排列图（Pareto Diagram）：也叫帕累图。
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。
5、散布图（Scatter Diagram）：采用层别法做分析时，如果发现A和B两个因素可能相关，可加以利用，譬如，只要控制A也就控制B了。
散布图两个坐标分别代表两个因素，把数据点上，很容易发现是否相关，如何相关的。
6、控制图（Control Chart）：也叫管制图。
用来分析过程是否稳定。
稳定后用来控制过程是否发生特殊原因，也可以和前面各种工具结合用来验证改进过程的效果。
7、直方图（Histogram）：用来检查数据的分布状态，判别是否正常。
常常结合控制图使用。
新的七种工具1、亲和图（Affiliate Chart）：也叫KJ法。
把大量的意见、资料、事实、构思、方案等利用这中方法，根据相近性，把相同、相近的归在一起，形成统一的认识。
2、系统图（System Chart）：把目的和实现目的的措施、手段根据系统展开，绘制成图形，从中发现最佳的措施、方法。
主要把目标分解成措施，把措施当成下层次的目标，再确定措施，如此下去。
图形可以用阶梯类型，也可以用树状的。
QC七种工具
第一概述一、起源新旧七种工具都是由日本人总结出来的。
日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新七种工具。
之所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。
有用的质量统计管理工具当然不止七种。
除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。
二、旧七种工具QC旧七大手法指的是：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。
三、新七种工具QC新七大手法指的是：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。
相对而言，新七大手法在世界上的推广应用远不如旧七大手法，也从未成为顾客审核的重要方面。
第二层别法一、定义层别法是所有手法中最基本的概念，亦即将多种多样的资料，因应目的的需要分成不同的类别，使之方便以后的分析。
二、通常的层别方法使用的最多的是空间别：作业员：不同拉、班、组别机器：不同机器别原料、零件：不同供给厂家别作业条件：不同的温度、压力、湿度、作业场所产品：不同的产品别（如同时生产Ni-Cd和Ni-MH电池）时间别：不同批别、不同时间生产的产品其他：如使用不同的工艺方法生产的同种产品别三、应用层别法的应用，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的加以分门别类的归纳及统计。
第三检查表一、概述检查表是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。
不妨看看我们现在正在使用的各种报表，是不是有很多栏目空缺？是不是有很多栏目的内容用笔进行了修改？是不是有很多栏目内容有待修改？二、定义以简单的数据，用容易理解的方式，制成图形或表格，必要时记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查之用。
三、目的记录某种事件发生的频率。
四、时机1.当你必须记下某种事件发生的具体情况时；2.当你想了解某件事件发生的次数时；3.当你想收集资讯时。
质量管理的旧七种工具是什么
质量管理的旧七种工具是什么？质量管理的旧七种工具是：1、分层法分层法又叫分类法，是整理质量数据的一种重要方法。
它是把所收集起来的数据按不同的目的加以分类，将性质相同、生产条件相同的数据归为一组，使之系统化，便于找出影响产品质量的具体因素。
2、排列图排列图也叫巴雷特图、主次因素分析图和ABC法。
它是用来找出影响质量的主要因素的一种方法。
它一般由两个纵坐标、一个横坐标、几个长方形和一条折线组成。
左边的纵坐标表示频数（如件数、金额、时间等）；右边的纵坐标表示频率；横坐标表示影响质量的各种因素，按频数大小自左至右排列；长方形的高度表示因素频数的大小；折线由表示各因素的累计频率的点连接而成。
3、因果图因果图是整理和分析影响产品（工程、工作）质量的各因素（原因）之间的关系，即表示质量特性与原因之间的关系的一种工作图。
它又称因果分析图、树枝图或鱼刺图。
4、直方图直方图又称质量分布图和质量散布图。
它是将数据按大小顺序分成若干间隔相等的组，以组距为底边，以落入各组的频数为高所构成的矩形图。
直方图是用来整理质量数据，从中找出规律，用以判断和预测生产过程中质量好坏的一种常用工具。
5、管理图管理图，又称控制图。
它是用于分析和判断工序是否处于稳定状态，带有管理界限的图。
它有分析用管理图和控制用管理图两类。
前者专用于分析和判断工序是否处于稳定状态，并且用来分析产生异常波的原因；后者专用于控制工序的质量状态，及时发现并消除工艺过程的失调现象。
6、散布图散布图，又称相关图。
它是在处理计量数据时，分析、判断、研究两个相对应的变量之间是否存在相关关系，并明确相关程度的一种方法。
7、调查表调查表，又称检查表、统计分析表，它是为分层收集数据而设计的图表，用来进行数据整理和粗略的原因分析。
可根据不同的目的要求，设计多种多样的调查表。
下面是三个励志小故事，不需要的朋友可以下载后编辑删除谢谢！！！你可以哭泣，但不要忘了奔跑2012年，我背着大包小包踏上了去往北京的火车，开启了北漂生涯。
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。
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(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
平顶分布
尖顶分布
(a) 零峰度
(b) 负峰度
(c) 正峰度
27
1.3.5 直方图的作图步骤
已知车削某个外圆尺寸为 mm的零件，为调查其外圆尺 寸的分布情祝，从加工过程中随机抽取100个零件，测得尺 寸 的 值(单位：0.0001mm)如下表所示。
质量管理图形工具
1
目录
★常用的质量管理工具
▲因果图 ▲排列图 ▲直方图 ▲调查表 ▲散点图 ▲控制图 ▲分层法
★质量管理的新七种工具
▲关联图 ▲亲和图 ▲系统图 ▲矩阵图
▲矩阵数据分析法 ▲过程决策程序图 ▲网络图
2
统计质量控制
在质量管理活动中频繁应用着三个这样的管理过程，即 ★质量计划 ★质量控制 ★质量改进 这些过程被称为“朱兰三部曲”。
(1)确定质量特性(结果) (2)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； (3)列出影响结果的主要原因作为大骨，也用方框框上;列 出影响大骨(主要原因)的原因，作为中骨；用小骨列出影 响中骨的第三层次的原因，如此类推。 (4)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。 (5)在因果图上记录必要的有关信息。
---所有观测值的算术平均
众数
★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
24
中位数
均值
1.3.2 散度
标准差
★极差(Range)
---数据中最大值最小值之间的差值
★标准差(Standard Deviation)
极差
---数据偏离观测平均值的一种度量
四分位数极差
★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
相对频率
众数 中位数 均值
均值 众数 中位数
众数
均值
中位数
(a) 零偏度(对称)
(b) 正偏度 (右偏型分布)
▲ 表达因果关系
▲ 通过识别症状、分析原因、寻找措施，
促进问题解决
6
1.1.1 因果图常用的原因归类
★ 6M（生产领域）
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ Machine(机器) Method(方法) Material(材料) Manpower(人力) Measurement(测量) Mother Nature(环境)
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1.3.7 箱线图
箱线图提供了数据的一种直观表示，可以同时展示数据 的多个数字特征，比如位臵或中心趋势，数据的展布或波动， 对称性与离群值的判定等。此外，平行并排的箱线图，有助 于比较几批数据。
▲最小观测值(Minimum) ▲下四分位数(1st Quartile)
▲中位数(Median) ▲最大观测值(Maximum) ▲上四分位数(3st Quartile)
耐 久 性
地毯
38
1.4 调查表
调查表是质量小组对历史数据或当前观测等进行系统记 录和编辑数据的工具，以便清晰地探测和展示关注问题的规 律和趋势。 调查表可以采用任何形式，只要能够形象展示获得的信 息即可。当然，在调查表上用检查标记或简单的符号记录数 据调查表
28
1.3.5 直方图的作图步骤
★收集数据 ★求极差R ★确定分组的组数和组距 ★确定各组界限 ★制作频数分布表 ★画直方图 ★在直方图的空白区域，标注有关数据资料
29
1.3.5 直方图的作图步骤
30
1.3.6 如何使用直方图
★直方图的常见类型
31
1.3.6 如何使用直方图
★直方图与规格限的比较
机器
稳定 操作 失衡 变形 夹具和工具 磨损 位置 安装材料 角度 尺寸不合格
项目
动作
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
20
1.2.2 层叠排列图
我们可以层叠排列图，首先在第一层排列图下确定最主 要的类别(项目)，然后进行第二层排列图便只在最主要的类 别上展开。 只要需要或可能，就应该继续上述过程。
如果层叠得当，就可以非常容易 地确定造成问题的根本原因。
21
例2
返 工 费 用 (K$) 累 积 返 工 费 用 比 率
7
例1
某车间动员所有人员都参与讨论尺寸波动的原因，画出
了因果图，并调查了所有零件尺寸的波动情况，探讨各因素
对不合格的影响。
疲劳 健康 疾病 素质 教育 培训 形状 成分 材料的性质 贮存 零件和材料 尺寸 排列 直径 拧紧程度 定位 顺序 操作方法 程序
经验
操作者 集中 精神 检验 注意力 方法 零件
★在每个直方柱右侧上方，标上累计值，描点，用实线连接， 画累计频数折线(帕累托曲线)。 ★在图上记入有关必要事项。
17
铸件不合格项目排列图
18
例2
某公司进行复杂电子产品生产。测试车间注意到测试失 效导致的返工费用(每件大约20万美元)高昂---返工费用直 接影响利润。 测试车间组织一个专门的项目小组，负责发现问题的原 因，并减少返工费用。
散点图(Scatter Plot)经常用来分析研究两个变量是否 存在相互关系。 散点图主要通过点阵的排布，发现其中的排布规律或特 征，从而在把握质量问题的现状、设定改进目标、确定因果 关系、验证改进的效果等方面起到重要作用。
44
1.5.1 散点图的常见类型
32
1.3.6 如何使用直方图
▲ 当直方图符合公差要求时： (a) 现在的状况不需要调整，因为直方图充分满足公差要求。 (b) 直方图能满足公差要求，但不充分。这种情况下，应考 虑减少波动。 ▲ 当直方图不满足公差要求时： (c) 必须采取措施，使平均值接近规范的中间值。 (d) 采取措施，以减少变异(波动)。 (e) 要同时采取(c)和(d)的措施，既要使平均值接近规格的 中间值，又要减少波动。
19
例2
最主要的前5种缺陷返工费用
缺陷 零件故障 错线 未校准零件 短路 断路 其它
返工费用($) 72000 41000 26000 12000 10000 30000
返 工 费 用 (K$)
累 积 返 工 费 用 比 率
零件故障
错线
未校准零件
短路
断路
其它
最主要的4种缺陷占返工费用的80%； 最主要的5种缺陷占返工费用的85%。
每次测量结果 出来后，就在表中 适当的格子里打一 个“×”，数据测 量结束，直方图也 就出来了。如果在 一张调查表上，数 据要分层时，可用 不同的颜色，不同 的记号，便于随后 识别。
40
1.4.2 不合格项调查表
41
1.4.3 不合格位臵调查表
42
1.4.4 不合格原因调查表
43
1.5 散点图
★绘制因果图的注意事项
▲确定原因时应通过充分讨论，集思广益，以免疏漏
▲应尽可能具体到确定原因
▲有多少质量特性，就要绘制出多少张因果图 ▲验证
★使用因果图的注意事项
▲在数据的基础上客观地评价每个因素的重要性
▲因果图使用时要不断加以改进
12
1.2 排列图
排列图(Pareto图)最早由朱兰博士提出，主要采用了意 大利经济学家Pareto(1897)提出的原则—“关键的少数，次 要的多数”，也就是问题的80%是由20%的原因造成的。 排列图是对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采 用的一种简单图示技术。通过区分最重要的与较次要的项目， 用最少的措施获取最佳的改进效果。
将小于3.125%。
Pafnuty Lvovich Chebychev (1821-1894)
36
1.3.7 箱线图
某商业运输飞机的机翼前导边缘支架上12个孔的直径数 据(单位：毫米)如下表。
机翼前导支架上孔的直径的箱线图
37
1.3.7 箱线图
下图是不同厂家的地毯耐久性数据(单位：月)的箱线图 比较，可以看出厂家4的质量相对而言最好，但是质量稳定 性较差，而厂家3的产品质量相对较好，且最为稳定。
重置
MOS-FET
二极管A
二极管B
Op Amp
其它
前5类故障零件的排列图
1.3 直方图
直方图可以概括来自过程的数据，并用图形化方式展示 数据的频率分布。 直方图以可视化方式提供数据分布的位臵、展布和形状 等，从而找出数据变化的规律，以便预测工序质量状况。
23
1.3.1 位臵
★均值(Mean/Average)
13
1.2.1 排列图绘制的步骤
★ 确定所要调查的问题以及如何收集数据 ▲选题，确定所要调查的问题是哪一类问题 ▲确定问题调查的时间
▲确定哪些数据是必要的，以及如何将数据分类
▲确定收集数据方法，包括数据收集时间与数据收集形式。 ★设计一张数据记录表 ▲表1是某铸造企业在调查铸件质量问题时的数据记录表
John W Tukey
34
1.3.7 箱线图
箱线图也可以用来检测离群值(点)。 按照Tukey箱线图关于离群值的定义： ▲ ▲ 当然，这里假定数分布对称。另外，离群值并不意味着 存在异常变异/波动。
35