质量管理工具-统计方法-散布图、直方图
质量管理七大工具简介
排列图示例
废品统计表
项目 废品数(件) 频率(%) 累计频率(%) 欠铸 1746 36.23 36.23 冷隔 1537 31.89 68.12 小砂眼 913 18.95 87.07 粘砂 493 10.23 97.3 其他 130 2.7 100 合计 4819 100
废 品
数 4000
3000
质量管理七大工具简介
质量管理七种工具
老七种工具（O7） 新七种工具（N7）
1. 检查表 2. 排列图 3. 散布图 4. 因果图 5. 分层法 6. 直方图 7. 控制图
1. 关联图 2. 系统图 3. 亲和图 4. 矩阵图 5. PDPC法 6. 箭条图 7. 矩阵数据解析法
O7与N7的差异
老七种工具
检查表 排列图 散布图 因果图 分层法 直方图 控制图
1、排列图
排列图亦称柏拉图,是按分类数据的大小从多到少顺次排列的柱形图,是用以明示 各类因素对最终结果影响大小的工具,亦称排列各种改进可能性的工具。
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
1、检查表
系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和 简单分析的统计图表 。
2、用途：用在对现状的调查，以备今后作分析； 3、制作步骤
确定搜集资料的具体目的. 列举所需数据数据的项目. 确立对数据数据的分析方法、所釆用的统计工具. 绘制检查表. 评审与试用.
4、要点
❖ 对需调查的事件或情况，明确项目名称 ； ❖ 确定资料收集人、时间、场所、范围； ❖ 资料汇总统计；
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.
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。
质量管理五大工具
• 定期检查：按照检查表的周期和要求，进行定期检查 • 记录检查结果：将检查结果记录下来，便于分析 • 分析检查结果：通过检查结果，分析质量问题，制定改进措施
检查表在质量管理中的应用实例
检查表在质量管理中的应用实例
• 某企业提高产品合格率 • 设计检查表，包括产品外观、尺寸、功能等方面的检查项目 • 定期进行检查，记录检查结果 • 分析检查结果，发现问题，制定并实施改进措施
五大工具综合运用的局限性
• 过于依赖数据：忽略非量化因素，可能导致问题被忽视 • 循环周期较长：需要较长时间才能看到改进效果
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DOCS
谢谢观看
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• 收集质量数据：收集需要监控的质量数据 • 整理数据：对数据进行整理，满足控制图设计要求 • 分析控制图：通过控制图分析数据点，发现质量问题
控制图在质量管理中的应用实例
控制图在质量管理中的应用实例
• 某企业提高产品合格率 • 收集生产工艺参数的数据，绘制控制图 • 分析控制图，发现异常数据点 • 针对异常数据点，制定并实施改进措施
CREATE TOGETHER
DOCS
DOCS SMART CREATE
质量管理五大工具及其应用
01
质量管理五大工具简介
五大工具的定义与作用
五大工具是指广泛应用于质量管理的五个方法
• PDCA循环：计划、执行、检查、处理四个阶段的循环过程 • 检查表：用于记录和检查质量问题的工具 • 直方图：用于显示质量数据分布的图形工具 • 散布图：用于分析两个质量变量之间关系的图形工具 • 控制图：用于监控质量过程稳定性的图形工具
20世纪中后期，五大工具逐渐被全球企业广泛应用
新旧七种质量管理常用七种工具对比
新旧七种质量管理常用七种工具对比新七大手法要紧应用在中高层管理上，而旧七手法要紧应用在具体的实际工作中。
因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨与管理水准比较高的公司QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。
QC新七大手法：关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。
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。
但或者许正由于其简单而不受重视，因此检查表使用的过程中存在的问题很多。
使用检查表的目的：系统地收集资料、积存信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理与分析。
也就是确认有与没有或者者该做的是否完成（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要紧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个月或者3个月或者半年等时期里的废品或者不合格品的数据。
2、进行分层，列成数据表，马上收集到的数据资料，按不一致的问题进行分层处理，每一层也可称之一个项目；然后统计一下各类问题(或者每一项目)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，作为计算与作图时的基本根据。
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(4)栏，然后计算出累计百分数，计入第(5)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者鱼骨图。
按其形状，有人又叫它为树枝图或者鱼刺图。
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、加工方法与工作环境。
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，直到能够采取措施为止。
PDCA常用质量管理工具概述
四、鱼骨图
是分析质量特性（结果）与可能影响质量 特性的因素（原因）的工具，又叫因果图。
是由日本管理大师石川馨先生所发明出来 的，故又名石川图
“风暴”结束之后，按照“人员、机器、方 法、材料、环境”五类，对“风暴”的原 因组织归类和评估，分出可控因素、不可 控因素、常量或噪音，绘制鱼骨图。
鱼骨图的结构
1.0 1.3
1.1
平均
2.06%
1.5%
（仪器校正前后不合格率总推移分层）
2、列表分层法
XX制剂室为三班轮班制，上周三班所生产的制剂均为同一产品，结果为：
产量（件） 不合格率（%）
A班 10000 0.3
B班 10500 0.4
C班 9800 0.2
以班别来加以统计，可得知各班组的产量及不良率状况，以便于有依据地采取
大原因
大骨
小骨
中骨
小原因
主骨
特特 性性
中原因
因素（原因）
影响因素（原因）
质量（结果） 特性（结果）
鱼刺图（形如鱼刺） 石川图（石川罄发明）
鱼骨图
事项
规定
环境
等候区 病房 病床
信息设备 治疗设备 检查设备
设备
手卫生
沟通 身份
安全计划 安全教育
手术
安全目标
安全流程
麻醉 危急值
操作常规
规章制度 患者安全
变量 1
散布图分类
1、强正相关。图(a)所示x增大，y也随之线性增大。x与y之间可用直线 y=a+bx(b为正数)表示。此时，只要控制住x，y也随之被控制住了，就属 这种情况。 2、弱正相关。图(b)所示，点分布在一条直线附近，且x增大，y基本上随 之线性增大，此时除了因素x外可能还有其它因素影响y。 3、无关。图(c)所示，x和y两变量之间没有任何一种明确的趋势关系。说 明两因素互不相关。
质量管理新七大工具
质量管理七种工具
老七种工具（O7） 新七种工具（N7）
1. 检查表 2. 排列图 3. 散布图 4. 因果图 5. 分层法 6. 直方图 7. 控制图
1. 关联图 2. 系统图 3. 亲和图 4. 矩阵图 5. PDPC法 6. 箭条图 7. 矩阵数据解析法
O7与N7的差异
老七种工具
理性面 大量数据资料 问题发生后的改善
质量管理新七种工具内容亲和图法又称kj法affinitydiagram关联图法relationsdiagram系统图法systematicdiagram过程决策计划图法processdecisionprogramchart简称pdpc法矩阵图法matrixdiagram箭头图法arrowdiagram矩阵数据分析法matrixdataanalysis质量管理七种工具检查表检查表排列图排列图散布图散布图因果图因果图分层法分层法直方图直方图控制图控制图老七种工具o7新七种工具n7关联图关联图系统图系统图亲和图亲和图矩阵图矩阵图pdpcpdpc法矩阵数据解析法矩阵数据解析法o7与n7的差异老七种工具老七种工具新七种工具新七种工具理性面感性面大量数据资料大量的语言资料问题发生后的改善问题发生前计划构想从复杂事物中运用图表形式整理出语言和数据等信息用于质量管理
关联图法类型
1 按应用形式分 多目的型 单一目的型
2 按结构形式分 中央集中型 单向汇集型 关系表示型 应用型
多目的型
亲和图法（又称KJ法或A型图法）
把大量收集到的事实、意见或构思等语言资 料，按其相互亲和性(相近性)归纳整理这些资料， 使问题明确起来，求得统一认识和协调工作,以 利于问题解决的一种方法。
实例
现在有一个部件，它有两个部分组成，由四个工 序完成。为了节省时间，加工管子和加工盘子可以同 时开始，将以上的工艺过程用箭条图表示如下：
常用质量管理统计方法1
常用质量管理统计方法常用的质量管理统计方法包括：旧QC七大手法（检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法（亲和图、树图、关联图、箭条图、PDPC、矩阵图、矩阵数据分析法），以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。
简介如下：一、检查表（调查表、统计分析表）1、概念：系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。
2、分类：不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。
3、用途：用在对现状的调查，以备今后作分析。
4、制作步骤（1）确定搜集资料的具体目的。
（2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。
（3）确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。
（4）根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。
（5）用收集和记录的部分资料进行表格试用，目的是检查表格设计的合理性。
（6）如有必要应评审和修改调查表。
5、注意事项（1）应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要项目上加注记号；（2）记录时要考虑到层別，按人员、机台、原料、时间等分类；（3）数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來；（4）尽可能以记号、图形标记，避免使用文字；（5）检查项目不宜太多，以4-6项为宜（针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。
6、应用实例二、数据分层法（分类法、分组法）1、概念：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。
2、分类方法：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。
数据分层法经常与统计分析表结合使用。
3、应用步骤（1）收集数据。
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TS16949推进宣传(九)
---常用统计分析方法介绍（二）----散布图、直方图
一、散布图
在质量问题的原因分析中，常会接触到各个质量因素之间的关系。
这些变量之间的关系往往不能进行解析描述，不能由一个（成几个）变量的数值精确地求出另一个变量的值，我们称之为非确定性关系。
散布图就是将两个非确定性关系变量的数据对应列出，标记在坐标图上，来观察它们之间的关系的图表。
1.散布图的画法
(1)收集数据
所要研究的两个变量如果一个为原因，另一个为结果时，则一般取原因变量为自变量，取结果变量为因变量。
通过抽样检测得到两个变量的一组数据序列。
(2)在坐标上画点
在直角坐标系中，把上述对应的数据组序列以点的形式一一描出。
注意，横轴与纵轴的长度单位选取原则是使两个变量的散布范围大致相等，以便分析两变量之间的相关关系。
2.散布图的用途
(1)确定两变量（因素）之间的相关性
两变量之间的散布图大致可分下列六种情形。
1)强正相关（完全正线性相关）。
x增大，y也随之线性增大。
x与y之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。
此时，只要控制住x，y也随之被控制住了，图1就属这种
情况。
图1
2)弱正相关。
图2所示，点分布在一条直线附近，且x增大，y基本上随之线性增大，此时除了因素x外可能还有其它因素影响y。
图2
3)无关。
图3所示，x和y两变量之间没有任何一种明确的趋势关系。
说明两因素互不相关。
图3
4)弱负相关。
图4所示，x增大，y基本上随之线性减小。
此时除x之外，可能还有其它因素影响y。
图4
5)强负相关（完全负线性相关）。
图5所示，x与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。
y随x的增大而减小。
此时，可以通过控制x而控制y的变化。
图5
6)非线性相关。
图6所示，x、y之间可用曲线方程进行拟合，根据两变量之间的曲线关系，可以利用x的控制调整实现对y的控制。
图6
(2)变量控制。
通过分析各变量之间的相互关系。
确定出各变量之间的关联性类型及其强弱。
当两变量之间的关联性很强时，可以通过对容易控制（操作简单、成本低）的变量的控制达到对难控制（操作复杂、成本高）的变量的间接控制。
(3)可以把质量问题作为因变量，确定各种因素对产品质量的影响程度。
当同时分析各种因素对某一质量指标的作用关系时，或某一质量现状的引发因素包含多种因素时，应尽可能将质量数据按照各种可能因素类型进行分层，如：按操作人员分层、按使用设备分层、按工作时间分层、按使用原材料分层、按工艺方法分层或按工作环境分层
等等。
将因素分层之后使原来无关的数据得以进一步细分，从而提示出更准确的内在联系。
二、直方图
直方图是适用于对大量计量值数据进行整理加工、找出其统计规律。
即分析数据分布的形态，以便对其总体分布特征进行推断的方法。
主要图形为直角坐标系中若干顺序排列的矩形。
各矩形底边相等，为数据区间。
矩形的高为数据落入各相应区间的频数。
1.直方图画法
(1)收集数据。
数据个数一般在100个左右，至少不少于50个。
理论上讲数据越多越好，但因收集数据需要耗费时间和人力、费用，所以收集的数据有限。
(2)找出最大值L，最小值S和极差R。
找出全体数据的最大值L和最小值S，计算出极差R=L-S。
(3)确定数据分组数k及组矩h。
通常分组数k取4-20。
设数据个数为n，通常取等组距，h=R/k。
(4)确定各组上、下界.只需确定第一组下界值即可根据组距h确定出各组的上、下界取值。
注意一个原则：应使数据的全体落在第一组的下界值与最后一组（第k组）的上界值所组成的开区间之内。
(5)累计频率画直方图。
累计各组中数据频数fi，并以组距为底边，fi为高，画出一系列矩形，得到直方图。
见图7所示。
图7 直方图
2.直方图用途
(1)计算均值和标准差S
均值表示样本数据的“质量中心”，可以按下式计算，
(3)
式中，n为数据个数。
样本数据的分散或变异程度可用下列样本标准差进行度量：
(4)
(2)从直方图可以直观地看出产品质量特性的分布形态，便于判断工序是否处于统计控制状态，以决定是否采取相应处理措施。