全面质量管理的常用七种工具要点
全面质量管理知识竞赛质量管理的七大工具及应用场景
全面质量管理知识竞赛质量管理的七大工具及应用场景全面质量管理是指综合运用各种管理方法和工具，通过持续的改进和优化流程，提高产品或服务的质量。
在全面质量管理中，七大质量管理工具被广泛应用。
这些工具不仅可以帮助企业识别问题，还可以有效地分析和解决质量管理中的挑战。
本文将介绍全面质量管理的七大工具及其应用场景。
一、流程图流程图是一种用图表形式描绘和分析工作流程的工具。
通过流程图，可以清晰地了解工作流程的每个环节以及各个环节之间的关系。
流程图可以帮助企业识别潜在的问题和风险，并优化工作流程。
在质量管理中，流程图可以被用于改进产品生产流程、服务流程以及项目管理流程等。
通过绘制和分析流程图，企业可以发现并解决流程中的瓶颈和问题，提高工作效率和产品质量。
二、鱼骨图鱼骨图，又被称为因果图或石川图，是一种用于分析问题和找出潜在原因的工具。
通过绘制鱼骨图，可以将问题的各个因素和可能的原因进行分类和分析。
鱼骨图可以帮助企业识别潜在的问题根源，并采取相应的措施进行改进。
在质量管理中，鱼骨图可以用于分析产品质量问题、服务质量问题以及项目管理中的挑战等。
通过使用鱼骨图，企业可以更加深入地了解问题产生的原因，并采取相应的措施解决问题，提高质量。
三、直方图直方图是一种用于展示数据分布和频率的统计工具。
通过绘制直方图，可以直观地了解数据的特征和分布情况。
直方图在质量管理中被广泛应用于收集和分析数据，以便进行问题识别和改进工作。
在质量控制中，直方图可以用于识别和排除产品质量异常，提高产品的一致性和可靠性。
企业可以通过使用直方图来评估质量变化和改进措施的有效性，进一步提高产品或服务的质量水平。
四、散点图散点图是一种用于揭示变量之间关系的统计图表。
通过绘制散点图，可以观察到变量之间的相关性是否存在，从而帮助企业进行问题分析和改进决策。
在质量管理中，散点图可以帮助企业分析和评估不同变量之间的关系，以便预测和解决潜在的质量问题。
企业可以通过绘制散点图来分析产品或服务的关键指标，并根据分析结果制定改进措施，提高质量绩效。
全面质量管理的常用七种工具要点
全面质量管理的常用七种工具要点全面质量管理（Total Quality Management，TQM）是一种广泛应用于企业管理的管理哲学和方法，旨在通过持续改进和客户满意度来提高企业的绩效和效率。
常用的七种工具是在TQM实现过程中必不可少的重要工具，下面我们将介绍这些工具的要点。
1. 流程图流程图是一种以图形化的方式展示业务流程的工具，可以帮助企业管理者更加清晰地了解企业的业务流程，并通过针对流程中的瓶颈进行优化来提高作业效率。
2. 直方图直方图是一种图形化的工具，可以用于呈现数据的频率分布情况。
直方图可以让管理者更加直观地了解数据的性质，比如数据的集中程度、分散程度而不需要进行复杂的计算，从而在决策中提供更精确的信息。
3. 散点图散点图是一种用于可视化两个变量之间关系的图表，可以用于判断两个变量之间是否有相关性。
使用散点图可以让管理者更加清晰地了解数据的特点，从而帮助管理者制定更加合适的业务策略。
4. 控制图控制图可以用于监控生产过程中的变化，通过对生产过程中的不同性能进行测量、分析和监控，控制图可以帮助企业及时识别和解决潜在问题，以减少产品的质量缺陷，提高生产工艺的稳定性。
5. 五力分析五力分析是一种用于评估行业竞争环境的工具，通过分析竞争对手、买家、供应商、潜在进入者和替代品等五个方面的因素，描绘企业所处的竞争环境，为企业制定相应的策略提供信息。
6. Pareto图Pareto图是一种表达贡献度不平衡的图表，它显示的是某种因素上的数量和贡献度之间的关系。
通过分析Pareto图，企业可以找到主要因素和次要因素，以便更好地确定优化方向。
7. 回归分析回归分析是一种用于确定两个或多个变量之间关系的分析方法。
通过回归分析，企业管理者可以确定变量之间的相关性，并对公司内部或竞争对手的业务战略提出更加清晰的认识。
全面质量管理中的七种常用工具是企业管理过程中不可缺少的重要工具，它们可以帮助企业在制定战略和业务方案时更加科学、准确和可靠。
全面质量管理的七种工具
全面质量管理的七种工具
全面质量管理（Total Quality Management，简称TQM）是一种以持续改进、质量控制和客户满意为核心的管理理念和方法。
在TQM中，有许多工具被用于帮助组织达到高质量的目标。
以下是常用的七种TQM工具：
1. 流程图：流程图是通过图形化的方式展示工作流程和操作步骤的工具。
它可以帮助识别流程中的问题和瓶颈，并优化工作流程。
2. 控制图：控制图用于监控过程的变化和波动，帮助判断是否存在特殊原因的变动。
通过对控制图的分析，可以及时发现并纠正过程中的异常情况。
3. 帕累托图：帕累托图是一种按重要性排序的直方图，在质量管理中用于识别主要问题或原因。
它可以帮助决策者优先解决最重要的问题，提高效率。
4. 回顾模板：回顾模板用于记录和分析过程中的问题和教训，并总结出改进措施。
通过回顾模板，可以促进知识共享和经验积累，提高团队的学习和进步。
5. 直方图：直方图是一种用于展示数据分布和频率的图表。
在质量管理中，直方图可以帮助对数据进行分析和解释，了解数据的特征和趋势。
6. 散点图：散点图用于显示两个变量之间的关系，帮助识别变量之间的相互影响和趋势。
通过散点图的分析，可以找到改进质量的关键因素。
7. 核查表：核查表用于记录数据和信息，并帮助确保工作的一致性和准确性。
通过核查表的使用，可以标准化工作流程和操作，并提高工作的质量和效率。
这些工具在TQM中被广泛应用，可以帮助组织更好地理解和改进质量管理过程，提高产品和服务的质量，满足客户的需求和期望。
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。
全面质量管理需要的7大工具
全面质量管理需要的7大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。
何为QC七手法：QC七手法又称为QC七工具，一般指旧QC七手法，即层别法、检查表、柏拉图、因果图、管制图、散布图和直方图。
是质量管理及改善运用的有效工具.QC手法的适用范围：QC手法的用途非常广泛，可以用于企业管理的方方面面（包括计划管控、员工思想意识行为管理、质量管控、成本管控、交期管控、士气管理、环境管理、安全管理、效率管理、绩效考核、日常管理等等），但主要用于品质管理及改善。
七大手法口诀：因果追原因、检查集数据、柏拉抓重点、直方显分布、散布看相关、管制找异常、层别作解析因果图（特性要因图、石川图、鱼骨图）：定义：当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有条理的图形，这个图形就称为特性要因图，又叫鱼骨图（Fish-Bone Diagram）。
用途说明：1.整理问题。
2.追查真正的原因。
3.寻找对策。
制作步骤：1. 决定问题或品质的特性——特性的选择不能使用看起来很抽象或含混不清的主题。
2. 决定大要因——须是简单的完整句，且具有某些程度或是方向性。
3. 决定中小要因。
4. 决定影响问题点的主要原因。
5. 填上制作目的、日期及制作者等资料。
应注意事项：1.脑力激荡。
2.以事实为依据。
3.无因果关系者，予以剔除，不予分类。
4.多加利用过去收集的资料。
5.重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W2H原则执行。
（1）WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？（2） WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？（3） WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？（4） WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？（5） WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？（6）HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？（7）HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？6.依据特性别，分别制作不同的特性要因图。
全面质量管理的常用七种工具要点
全面质量管理的常用七种工具要点全面质量管理的常用七种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。
全面质量管理七种工具
全面质量管理七种工具全面质量管理（Total Quality Management，简称TQM）是一种注重全体员工，全面参与，不断改进，以客户满意度为核心的企业管理方法。
在TQM中，七种工具是非常重要的一部分，被视为提高企业管理质量和效率的基本工具和手段。
下面，我们来逐步介绍下这七种工具。
第一种工具：流程图。
流程图可以将复杂的工作流程化为简单的图形表示，清晰的呈现出工作的步骤和程序。
企业可以通过这种方式找出潜在的问题和改进点，进而提高工作效率和品质水平。
第二种工具：直方图。
直方图可以直观的展示出数据的分布情况，可以让企业更直观地了解到生产过程中的差异和问题，在调整生产过程中提供更有针对性的数据分析。
第三种工具：散点图。
散点图是一种以坐标轴上两个变量数值为基础的图表，能够帮助企业发现数据关系和变化趋势，从而在提高生产品质和降低成本等方面提供有价值的信息。
第四种工具：控制图。
控制图是企业管理中应用较为广泛的工具之一。
它可以帮助企业把握过程的变化和趋势，并在过程中统计和记录数据变化情况，从而发现异常情况并及时进行调整，确保生产效率稳定和品质合格。
第五种工具：因果图。
因果图又称“鱼骨图”，可以将企业的问题分门别类地展示出来。
从而帮助企业快速了解问题的来源，通过交叉对比加以解决，提高工作质量和效率。
第六种工具：直观图。
直观图是一种通过人眼对数据进行的某一种形式的直观展示工具。
能够让人员更直观地了解和理解数据和过程中的信息和规律。
第七种工具：检查表。
检查表是用来记录和归纳复杂信息的一种表格或格式。
能够帮助企业记录和管理不同环节的数据，是一种非常实用的管理工具。
总之，全面质量管理七种工具是一种帮助企业实现高效管理和持续发展的基本手段。
通过其协助企业不断优化生产过程和提高产品质量，不断满足客户需求和提升经济效益，让质量成为企业发展的核心竞争力。
全面质量管理的七种工具
全面质量管理的七种工具全面质量管理的七种工具，是指在质量管理中常用的一系列方法和工具，旨在帮助企业提高产品质量、提高效率、降低成本、提升客户满意度和信誉度。
这七种工具是作为全面质量管理的重要组成部分，将其运用到质量管理实践中，可以帮助企业更加系统地分析和解决问题，提高质量管理水平，提升竞争优势。
接下来就让我们一起详细了解一下这七种工具。
第一种是流程图。
流程图是通过可视化的方式来表示业务和生产流程的图表。
通过绘制流程图，可以清晰地展现出各个流程节点之间的关系、流程中的步骤和决策点，从而帮助人们更好地理解和分析流程，发现问题，提出改进建议。
流程图的使用可以帮助企业精细化管理流程，提高效率和降低错误率。
第二种是因果图。
因果图也被称为鱼骨图或石川图，它是一种用于发现问题根本原因的图表工具。
因果图通过将问题的根本原因分解成不同的类别，进行归纳和梳理，从而帮助团队全面深入地了解问题产生的原因，制定解决方案。
因果图的使用可以帮助企业解决问题，减少缺陷和损失。
第三种是直方图。
直方图是一种用于显示数据分布的图表工具。
通过绘制直方图，可以直观地展现出数据的分布情况，帮助人们更好地理解和分析数据，进行数据对比和评估。
直方图的使用可以帮助企业了解生产过程中的数据变化情况，找出异常，进行数据分析，改进生产流程。
第四种是散点图。
散点图是一种用于展现两个变量之间关系的图表工具。
通过绘制散点图，可以清晰地展示出两个变量之间的相关性，帮助人们收集数据，发现规律，进行预测和分析。
散点图的使用可以帮助企业了解不同因素之间的关系，辅助决策和改进，提高生产效率和质量。
第五种是帕累托图。
帕累托图是一种用于分析问题优先级的图表工具。
通过绘制帕累托图，可以帮助团队清晰地了解各个问题的重要性和影响程度，从而有针对性地确定改进和解决问题的优先顺序。
帕累托图的使用可以帮助企业合理分配资源，集中精力解决最重要的问题。
第六种是控制图。
控制图是一种用于监控生产过程稳定性和变异情况的图表工具。
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全面质量管理的常用七种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。
二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法，其形式如下图。
排列图中有两个纵座标，一个横座标，几个直方形和一条曲线。
左边的纵座标表示频数(件数金额等，右边的纵座标表示频率(以百分比表示，有时，为了方便，也可把两个纵座标都画在左边。
横座标表示影响质量的各个因素，按影响程度的大小从左至右排列；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称帕累托曲线。
通常把累计百分数分为三类：0～80％为A 类，是累计百分数在80％的因素，显然它是主要因素。
累计百分数80～90％的为B 类，是次要因素；累计百分数在90～100％的为C 类，这一区间的因素是一般因素。
作排列图需注意:不重要的项目很多时，横轴会变得很长，通常就把这些项目并列入“其它”项内。
“其它”项的高度即便比前项目高，也排列在最后。
横轴上各问题(项目的宽度为多少，一般没有严格要求，但各问题(项目间的宽度却要求相等。
左纵坐标的最大值可参考质量问题(项目数量的最大值；右纵坐标的最大值是100％，左右两纵坐标的刻度相互无关。
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3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。
２. 进行分层，列成数据表，即将收集到的数据资料，按不同的问题进行分层处理，每一层也可称为一个项目；然后统计一下各类问题(或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，作为计算和作图时的基本依据。
例如，甲厂收集到某半年的锥柄扭制钻头废品的数据。
经分层整理后列成的数据表，见下表(1(2(3栏。
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、因果分析图法因果分析图又叫特性要因图。
按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。
它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。
其基本格式如图所示:从图上可以看出，因果分析图的“果”，指的是大黑箭头所指的方框中的质量特性，即质量问题，“因”是与大黑箭头成60°夹角的中箭头及与中箭头成60°夹角的小黑箭头。
画因果分析图要召开与质量特性有关人员参加的技术民主会，共同讨论，边谈边记画出草图。
分析原因时要从大到小，从粗到细，寻根究底，直到可以采取措施为止。
主要原因要采取投票或举手表决的办法确定。
一般每人只准提两到三个主要问题，票数最多的为主要问题。
用方框框起来作为标志。
画好草图还要到现场进行核对，漏项的要补上，已经采取措施改进了的要取消。
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、加工方法和工作环境。
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，直到可以采取措施为止。
2. 讨论时要充分发挥技术民主，集思广益。
别人发言时，不准打断，不开展争论。
各种意见都要记录下来。
四、分层法分层法又叫分类，是分析影响质量(或其它问题原因的方法。
我们知道，如果把很多性质不同的原因搅在一起，那是很难理出头绪来的。
其办法是把收集来的数据按照不同的目的加以分类，把性质相同，在同一生产条件下收集的数据归在一起。
这样，可使数据反映的事实更明显、更突出，便于找出问题，对症下药。
企业中处理数据常按以下原则分类：1 按不同时间分：如按不同的班次、不同的日期进行分类；2 按操作人员分：如按新、老工人、男工、女工、不同工龄分类；3 按使用设备分：如按不同的机床型号，不同的工夹具等进行分类4 按操作方法分：如按不同的切削用量、温度、压力等工作条件进行分类；5 按原材料分：如按不同的供料单位不同的进料时间，不同的材料成份等进行分类。
6 按不同的检测手段分类。
7 其它分类：如按不同的工厂、使用单位、使用条件、气候条件等进行分类。
总之，因为我们的目的是把不同质的问题分清楚。
便于分析问题找出原因。
所以，分类方法多种多样，并无任何硬性规定。
为了便于理解，举两个例子说明。
例一加工一根轴，其前工序是两个车工甲、乙操作的，其后工序是另外两个磨工丙、丁操作的。
现在要研究磨加工过程中出现的废品。
如果把丙、丁两个人加工的零件混在一起研究，只能知道这道工序上问题，而不知每个人的加工情况。
如果把车工甲加工的零件分成两部分让丙、丁磨，统计后进行分析。
再把车工乙加工的零件分成两部分让丙、丁磨；又统计后分析，这样就可以清楚地了解每个人的加工情况。
例二有一种零件在四轴自动磨床上进行磨加工。
如果要分析这台磨床加工问题，把四根轴加工出的零件分别分析，就能找出每一个轴上存在的问题。
如果四根轴所磨的零件混在一起分析，就很难找出问题症结所在。
五、直方图法直方图，又称质量分布图。
直方图法，是指通过对生产过程中产品质量分布状况的描绘与分析，来判断生产过程质量的一种常用方法。
直方图的格式如图所示：分组数以10～20组为宜收集数据100个左右1. 直方图的观察分析：作直方图的目的，是通过观察图的形状，来判断生产过程是否稳定，预测生产过程的不合格品率。
那幺如何观察和分析呢？首先要看图形本身的形状; 然后用公差(标准要求来与之比较，这样就可大致有个结论。
关于图形，对直方形多少有参差不齐不必太注意，而应着眼于图形的整个形状。
常见的几种图形见图:a 直方呈锯齿状，这多因测量方法或读数有问题，也可能是数据分组不当所引起的。
b 直方以中间为顶峰，左右对称地分散。
正常状况都是这样分布。
c 直方的顶峰偏向一侧，有时象跳动等形位公差是这样的分布的；也有时因加工习惯造成这样的分布，如孔加工往往偏小，而轴加工往往偏大等等。
d 在远离主分布中心的地方又出现小的直方。
这表示有某种异常，可能加工条件有变动。
e 两个顶峰，这往往是两个不同的分布混在一起所致。
f 直方呈平顶形，往往是由于生产过程中某种缓慢的倾向在起作用，如工具的磨损，操作者的疲劳等影响。
用直方图与公差(或标准进行对比，看直方图是否都在公差要求的当中。
不过应当注意，这时想的是生产过程，并不是少数加工出来的产品。
这种对比大体有六种情况，见下图。
图中B 是实际尺寸分布范围；T 是公差范围。
图a 中B 在T 的中间，平均值也正好与公差中心重合，实际尺寸分布的两边还有一定的余地, 这是很理想的。
图b 这样的分布虽然也是落在公差界限之内，但因偏向一边，故有超差的可能，须采取措施把分布移到中间来。
图c 的分布虽然也落在公差范围之内，但完全没有余地，一不小心就会超差，必须采取措施，缩小分布的范围。
图d 的公差范围过分大于实际尺寸分布范围。
此时应考虑经济性，可以改变工艺(由精度高变为精度低, 或缩小公差。
图e 的实际尺寸分布范围过分地偏离公差中心，造成了超差或废品，应采取措施将其纠正回来。
图f 的实际尺寸的分布范围太大，产生了超差。
应采取措施缩小它，要幺放宽公差。
２. 工序能力和工序能力指数工序能力，是指工序在一定时间里，处于控制状态(稳定状态下保证质量的能力。
工序能力指数(Cp或Cpk 是反映工序能力的指标。
按其等级的高低, 在管理上可以作出相应的判断和处置，见下表：六、控制图法：控制图法是以控制图的形式，判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种常用的质量控制统计方法。
它能直接监视生产过程中的过程质量动态，具有稳定生产，保证质量、积极预防的作用。
控制图的基本形式如下图所示。
在直角坐标中有三条线。
纵坐标表示需要控制的质量特性值，横坐标表示按系统取样方式得到子样的编号；上、下两条虚线表示上控制界限(UCL和下控制界限(LCL，中间的细直线表示中心线(CL。
在控制图上，把采取系统取样方式取得的子样质量特性值，用点子描在图上的相应位置。
若点子全部落在上下控制界限之间，且点子排列没有什幺异常状况时，应说明生产过程是处于稳定状态(控制状态。
否则，判定生产过程中出现异常因素，则应查明原因，设法消除。
下图中第6点超出上控制界线，就是控制图报警的一种常见情况。
１. 控制图的种类：控制图在实践中，根据质量数据通常可分为两大类七种。
1 计量值控制图a. 平均值－极差控制图，一般用符号X-R 图表示b. 中位数－极差控制图，一般用符号X-R 图表示c. 单值－移动极差控制图，一般用符号X-Rs 图表示2 计数值控制图a. 不合格品数控制图，一般用符号Pn 图表示b. 不合格品率控制图，一般用符号P 图表示c. 缺陷数控制图，一般用符号c 图表示d. 单位缺陷数控制图，一般用符号U 图表示控制图的种类虽有不同，但它们的基本原理却是共同的。