质量管理学--第二章--质量管理旧七种工具-前六种(质量数据的统计处理)
质量管理旧7大工具
1.检查表(Data collection form) 分层法(Stratification) 散布图(Scatter) 排列图(Pareto) 直方图(Histogram) 因果图(Cause-Effect diagram) 控制图(Control Chart) 1. 查检表（Check List）以简单的数据或容易了解的方式，作成图形或表格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查用，其目的在於『现状调查』。
2. 柏拉图（Pareto Diagram）根据所搜集之数据，以不良原因、不良状况、不良发生或客户抱怨的种类、安全事故等，项目别加以分类，找出比率最大的项目或原因并按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。
用以判断问题症结之所。
3. 特性要因图（Characteristic Diagram）一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）的影响时，将这些要因加以整理，而成为有相互关系而且有条且有系统的图形。
其主要目的在阐明因果关系，亦称『因果图』，因其形状与鱼骨图相似故又常被称作『鱼骨图』。
4. 散布图（Scatter Diagram）把互相有关连的对应数据，在方格上以纵轴表示结果，以横轴表示原因，然后用点表示分布形态，根据分析的形态未研判对应数据之间的相互关系。
5. 管制图（Control Chart）一种用於调查制造程序是否在稳定状态下，或者维持制造程序在稳定状态下所用的图。
管制纵轴表产品品质特性，以制程变化数据为分度；横轴代表产品的群体号码、制造曰期，依照时间顺序将点画在图上，再与管制界限比较，以判别产品品质是否安定的一种图形。
6. 直方图（Histogram）将搜集的数据特性值或结果值，在一定的范围横轴上加以区分成几个相等区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形。
因此也叫柱形图。
7. 层别法（Stractification）针对部门别、人别、工作方法别、设备、地点等所搜集的数据，按照它们共同特徵加以分类、统计的一种分析方法品管七大手法七大手法：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图一、检查表检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法，有时叫做查检表或点检表。
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。
质量管理老七种工具的使用方法
1
81
98.78％
铆裂
1
82
100％
合计
82
82
注意事项：当一种产品有两种或两种以上不 合格时，事先必须规定如何记录。
中、重卡第六横梁件铆接铆钉质量缺陷调查表
例二：
不合格位置调查表
#2022
机翼划伤位置记录表
单位：×车间×工段
日期： 年 月 日
操作者：× × ×
排 列 图
目从最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图 示技术。 排列图是由一个横坐标、两个纵坐标、几个按 高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成。
定义：排列图又叫帕累托图。它是将质量改进项
按重要性顺序显示每个质量改进项目对整 个质量问题的作用。 识别进行质量改进的机会。
作用
制作排列图的步骤
#2022
第七步，在横轴上按频数大小画出矩形，矩形的高度代表
各不合格项频数的大小。
第八步，在每个直方柱右侧上方，标上累计值(累计频数和
累计频率百分数)，描点，用实线连接，画累计频数折线(帕累
托曲线)。
第九步，在图上记入有关必要事项，如排列图名称、数
据、单位、作图人姓名以及采集数据的时间、主题、数据合计
序号
缺陷
频率
累计频数
频率×100
累击频率×100
1 2 3 4 5 6 7
精磨外圆 精切环槽 精镗销孔 垂直摆差 斜 油 孔 磨 偏 差 其 它
229 136 56 42 15 14 8
229 365 421 463 478 492 500
45.8 27.2 11.2 8.4 3.0 2.8 1.6
注意事项：
数据的性质分类要明确； 从品质(不良率/缺陷数)、效率(工时)、成本 (各项费用)等项目的日报、周报、月报中发现问题 同一问题有很多项目在一起应层别； 层别所得资料要能与对策相连接。
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
质量管理老七种工具
图3-7外径尺寸直方图
图3-7根据工人的分层法
除了新老七种工具外，还有流程图、简易图、正交试验设计法、优选法、水平对比法、头脑风暴法等，各种质量管理工具都不单独存在和使用的，同一个项目中会分别用到多个工具，或将多个工具整合起来应用以反映某一个问题。实际上,我们大多用排列图或直方图确定问题，用控制图、检查表、散布图、分层法等统计方法分析根本原因，结合相关技术来确定对策；在此之后，运用排列图等方法确
图3-4是某药品的质量分布直方图，
控制图是美国休哈特博士于1927年发明，为统计质量控制提供了有效的工具。它是一种用于判断过程正常还是异常的统计工具，可以有效地区分过程的波动是固有的还是异常因素所引起的。在人、机、法等生产条件确定时，生产过程处于正常状态，其质量数据所形成的典型分布是在可重复的情况下，即可使用控制图。一张控制图只能控制一个控制对象，其控制对象可以是质量特性、质量指标、工艺参数等，
认对策实施的效果，并将有效的对策标准化；完成上述步骤后，我们便要运用P D C A循环实现项目质量管理。通过管理循环的持续进行，不断改善生产,最终达到我们要的目的.
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。
质量管理(新旧)七种工具
（旧）质量管理七工具（新）质量管理七工具直方图是用来分析数据信息的常用工具，它能够直观地显示出数据的分布情况。
关联图用于将关系纷繁复杂的因素按原因—结果或目的—手段等目的有逻辑地连接起来的一种图形方法。
流程图是将一个过程的步骤用图的形式表示出来的一种图示工具。
它既可以用来描述现有过程，亦可用来设计一个新过程。
亲和图用于归纳、整理由“头脑风暴”法产生的观点、想法等语言资料，按它们之间的亲近关系加以归类、汇总的一种图示方法。
排列图又叫帕累托图，它是将各个项目从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。
树图也叫系统图，它可以系统地将某一主题分解成许多组成要素，以显示主题与要素、要素与要素之间的逻辑关系和顺序关系。
控制图用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。
水平对比法是通过不断地将企业流程与世界处于领先地位的企业相比较，以获得有助于改善经营绩效的信息。
它是一项有系统的、持续性的评估过程。
调查表又叫检查表、统计分析表等，用来系统地收集资料和积累数据，确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。
矩阵图是以矩阵的形式分析因素间相互关系及其强弱的图形。
它由对应事项、事项中的具体元素和对应元素交点处表示相关关系的符号构成。
因果图又叫鱼刺图，用来罗列问题的原因，并将众多的原因分类、分层的图形。
雷达图胜于描绘现有状况与目标之间差距的大小程度。
散布图是用来发现和显示两组相关数据之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系的一种示图工具。
头脑风暴法也称集思广益法，它是采用会议的方式，引导每个人广开言路、激发灵感，畅所欲言地发表独立见解的一种集体创造思维的方法。
全面质量管理常用七种工具和方法范文
全面质量管理常用七种工具和方法范文第一种工具是流程图。
流程图是用来表示工作流程的图形化工具。
它通过图形化的方式展示每个步骤和环节的顺序和关系，从而帮助人们更好地理解和管理业务流程。
流程图可以帮助企业发现和解决流程中的问题，提高效率和质量。
第二种工具是因果图。
因果图也被称为鱼骨图或是石头图。
它通过将问题的根本原因和相关因素进行分类和分析，从而帮助人们找出问题的根本原因，并采取相应的改进措施。
通过因果图，企业可以快速、准确地找到问题的源头，避免重复出现。
第三种工具是直方图。
直方图是用来表示数据分布情况的图形化工具。
它通过将数据按照一定的间隔进行分组，并用矩形条形表示每个分组的频数或频率，以便于人们更直观地了解和分析数据的分布情况。
直方图可以帮助企业判断是否存在异常情况，并进行相应的调整和优化。
第四种工具是散点图。
散点图是用来表示两个变量之间关系的图形化工具。
它通过将两个变量的取值进行对应，并在坐标系中绘制相应的点，从而展示两个变量之间的相互关系。
散点图可以帮助企业找出变量之间的相关性，进而做出正确的决策。
第五种工具是控制图。
控制图是用来监控和控制过程稳定性的图形化工具。
它通过绘制样本数据的均值与控制限之间的关系，从而判断过程是否处于控制状态。
控制图可以帮助企业及时发现和纠正过程中的变化，避免出现质量问题。
第六种工具是检查表。
检查表是用来记录和整理数据的工具。
它通过列出需要检查的项目和标准，将数据按照一定的格式进行记录和统计，从而方便人们进行数据分析和决策。
检查表可以帮助企业更有效地收集和管理数据，提高数据的准确性和可信度。
第七种工具是帕累托图。
帕累托图是用来分析和解决问题的工具。
它通过将问题按照重要程度进行排序和分类，从而帮助人们找出解决问题的关键点，优先解决重要问题。
帕累托图可以帮助企业利用有限资源解决最重要的问题，提高效率和质量。
在实践中，这七种工具和方法经常被应用于全面质量管理中。
企业可以根据自身的特点和需求选择合适的工具和方法，并加以灵活运用。
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§2
质量管理的旧七种工具 （数理统计工具）
分层法 因果图 检查表 排列图 直方图 散布图（相关分析、回归分析） 控制图（第三章）
1. 分层 2. 因果图 3. 检查表
4. 帕累托图—排列图
5. 频率分布图--直方图 6. 散布图—相关分析 7. 控制图
第一种
分层法 (Categorizing)
原因 设备 人员 材料 时间 总计 6日 10 7日 6 3月 8日 6 9日 9 总计 10 5 10 6 31
3、不合格位置检查表
车型 Ⅱ—B 检查部位 车身
工序
检查目的
喷漆
喷漆缺陷
检查人
检查件数 872
会议记录不详细 会议报告准备不充分
会议 失败
开会前没计划 未能调动与会者积极性 会议环境太差 未能及时通知与会者
会议资料备份不够
材料
方法
其他
问题 7
因果关系图示例 7
Product产品 Promotion促销
错误的广告信息 质量问题 产品过时 广告力度不够
产品线过于狭窄
经销商不够承诺感
目标的冲突与矛盾
第二章
质量管理旧七种工具:前六种 (质量数据的统计处理)
分层法 §1 质量数据的统计处理 因果图 §2 质量管理的旧七种工具 检查表 （数理统计工具） 排列图 直方图 散布图（相关分析、回归分析） 控制图（第三章）
统计技术的概念
对已收集到的数据进行整理、 分析和解释，做出一定结论，
小时 30 RSL-5 停机损失 (1月1日- 3月31日)
12%
1月30日
14%
其他 问题 导轨罩 松动
刀片从 RSL-5 通过输送带流 入刀片盒 刀片盒
13%
2月8日 2月3日 2月2日 1月19日
1月13 日
20
刀片输送 带填充
61%
3月18日 3 月8 日 3 月3 日
卸料主输送带
主输送 带修理
100
导轨罩松 B 轴存 在的问 动 题
80
其他问 题
总损失
100
总损失
30
110 20
20
20
60 10
80 10 320
分析问题 (C): 发现原因
卸料主 输送带 主输送带性能不稳， 松垮 主输送带滚柱、导轨、 输送带销子磨损 固定机器上的刀片 导致主输送带问题 主输送带停机，车 工并不知情 没有信号给车工 机器输送带
*
Ο × ×
色斑
× × Ο
×
流漆 * 尘粒
Ο
使用检查工作工具要回答的问题
•什么事实基础或数据模式将有助于我们 更好地了解问题及其原因？
•我们如何将自己对问题的“见解”转化为
“事实”？ •是否能围绕问题的事件模式进行分析， 从而有助于我们发现问题的原因？
55
第四种
排列图法 (Pareto Diagram)
设备方面
方法方面
问题 2
因果关系图示例 2
操作
干燥 时间
复印机
滚动 条件 速度
原件
卷曲 程度 纸质
原件 安放
灯光 亮度 配套 程度 干净 程度
可分辨性
纸质 手脏 曝光 能力 工作 台脏
复 印 图 像 淡
新度
复印纸
显影液
环境
问题 3
因果关系图示例 3
RSL-5 因刀片输送带 问题而停机
分析问题 (A): 了解情况
统计推断
以寻找和发现事物发展的趋势
和问题产生的原因或对过程进
统计控制
行控制的方法。
统计技术的作用
1、提供表示事物特征的依据； 2、比较两个事物之间的差异； 3、分析影响事物变化的原因； 4、分析两种特征之间的相互关系； 5、研究抽样及试验方案； 6、研究分布理论； 7、研究质量形成全过程的变化规律。
机器输送带 所有停机损失的 74% 是因 为刀片输送带引起的
10
2 月4 日
2 月3 日 1月18日 1月17日
主输送 带阻塞
RSL-5
分析问题 (B): 收集数据
RSL-5 停机清单 – 分钟
日 期
4月 4日 4月 8日 4月12日 4月13日 4月22日
刀片输送带故障 卸料主输 机器输 送带 送带
20 6 1 2 3 4 4 0 事项
材料
旋钮尺寸 同电位器 间距不合 电位器 轴尺寸
工具 螺丝刀不好 过长
开口 偏移
幅窄
不醒目
旋 钮 脱 落
个人差别
不熟练 操作者
无图 工艺程序
使用帕累托图要回答的问题
• 所有问题或状况的相关重要性如何？ • 解决问题的起点应当是什么？
• 我们应当将注意力集中于何处？
分层法—— 把混杂在一起 的不同类型 数据进行归类。
分层法
操作人员 设备 工作时间 原材料 工艺方法 工作环境。
依据不同的标准 先进行不同性质的数据 归类；
再进行其他方法的分析。
第二种
因果分析图法 (Cause and Effect Diagram) (Fishbone Diagram)
刀具无法工作
拉丝状的刀片 编程方法: 切割时不停顿
车工
操作方法
问题 4
因果关系图示例 4
技术创新 产品效能
客户服务
制造优势 IT支持
开发成本
产品方向
能力管理
成本
人员与文化
成长
收入
营销网络
世界级 目标市场占有率 领先企业
市场 规模 产品覆盖率 市场份额
资产 市场形象 市场领先
利润与成长
市场竞争力
问题 5
60%
40% 38 15 20% 10 8 5 3 6 0 项目
2
3
4
改进后维修项目分类累计表
案例1
序号 1 2 3 项目 修理电灯开关 换公共区灯泡 换、修水龙头 次数 20 17 9 累计数 20 37 48 累计百分比
33.3 61.6 76.6
91.6
93.3 100.0
4
5 6
金属栏除锈
§1
质量数据的统计处理
一、质量数据的作用与分类 二、统计数据的取样 三、质量变异及其统计特征量描述.
一 数据的作用与分类
数据的作用
1、现场控制
2、调查分析 3、数量调节 4、检查测量 5、验证证实
数据的分类
1、计量数据 2、计数数据 （计件／计点） 3、顺序数据
4、点数数据
5、优劣数据
6、考核奖惩
例：记录生产轴承的缺陷
日期：2007年2月
数据搜集人：×××
缺陷 尺寸缺陷 形状缺陷 重量缺陷 光洁度缺陷 总计 6日 10 7日 6
3月 8日 6 9日 9
总计 10 5 10 6 31
2、不合格项目（原因）检查表
排列图
数 量
累 计 比 例
不良因素
帕累特图(Pareto)
220 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 A B
步骤5：针对所确定的主要原因采取改进措施，并由 改进效果检查所确定的主要原因是否正确。
因果关系图示例 1
分析患近视的原因
材料方面
字太小 印刷不清楚
环境方面
灯光太暗
灯光太强 桌椅高度
人为方面
常揉眼睛 常盯屏幕
先天近视
意外伤害
近视
书本质量
距离过近 看书方法不对 走路看书 躺着看书 长时间看书不休息
坐车看书
维修项目分类累计表
次数 56 38 15
累计数 累计百分比 56 94 109
43.0 72.3 83.8
91.5
97.7 100.0
4
5 6
修理电灯开关
金属栏除锈 其它
10
8 3
119
127 130
7月1日～8月31日
项 目 次 数
n＝130
130 120 110 100 90 80 70 60 56 50 40 30 20 10 0 1 100% 80% 累 计 百 分 比
因果关系图示例 5
系统
浪费和返工率 操作等待时间 机器停工时 间 机器停工时间
设备
工作体系 延时成本
提高生产率
供应商价格
成本因素
顾客的质量期望
库存水平
人员
人员配备水平
质量
材料
问题 6
因果关系图示例 6
主题置于箭头， 逐次展开，直到 可掌握
设备
投影机故障
麦克风音质模糊
人力
与会者迟到
会议主持者未能控制全局 与会者未积极发言
无法看到刀片 刀片盒外部已经装满，堵塞 严重，使主输送带无法运行 斜槽位置不正确，无法 将刀片装入盒内
机器输送带与主输送带运 行速度不同 刀片在途中被挂在各 种尖利的锋口上
RSL-5 因刀片 输送带问题而 停机
车工忘记打开输 送带电源 没有超驰
车工关掉机器输送带电 源，让大量刀片积压
切割太深，现有刀具无法 加工
(二)质量数据统计特征的描述 1、数据的分布~数据的波动 2、数据的统计特征量
描述数据： 分布、波动中心的 描述数据： 分布、波动范围的
三 质量变异及其统计特征量描述
（三）质量管理中常见的概率分布 1、超几何分布：批量一定，容量为n的样本中恰好含有x个 计件 不合格品的概率服从超几何分布。 2、二项分布： 批量无限，容量为n的样本中恰好含有x个 计件 不合格品的概率服从二项分布。 离散点构成； n充分大时，近似正态分布。 3、泊松分布： 单位产品上所发生的缺陷数的数学模型。 计点 离散点构成； λ充分大时，近似正态分布。 4、正态分布： 常见、广泛、 1、中间高、两边低 计量 2、左右对称 连续变量的分布。