质量工具(QC七大手法)
QC七大手法的常用办法和工具
QC七大手法的常用办法和工具质量控制(QC)七大手法是一种常用的质量管理方法，广泛应用于制造业、服务业以及各个行业中。
通过使用七大手法，企业可以及时发现和解决质量问题，提高产品的质量水平和客户满意度。
在本文中，我们将介绍QC七大手法的常用办法和工具。
1. 增加一项：在生产过程中，为了保证产品的质量，我们经常需要增加一项。
增加一项的意思是在已有工作或操作的基础上，再增加一道检验或查错工序，以提高产品的质量。
增加一项的主要目的是通过增加检查或查错工序，提前发现可能存在的问题，从而避免生产出不合格品。
常用的办法包括：增加人工检查、增加自动化设备检测、增加抽样检验等。
通过增加一项，可以有效提升产品的质量。
2. 保持一项：保持一项是指在生产过程中，持续保持原有工作或操作的稳定状态，确保产品的质量不受到外界干扰的影响。
保持一项的常用办法包括：制定严格的作业标准和操作规程、进行定期的设备维护保养、保持工作环境的整洁和安全等。
通过保持一项，可以确保产品质量的稳定性和可靠性。
3. 识别一项：识别一项是指在生产过程中，通过科学的分析方法，识别出可能导致质量问题的主要因素或问题点。
识别一项的常用工具和方法包括：流程图分析、鱼骨图分析、因果关系图分析、5W1H分析法等。
通过识别一项，可以帮助企业找出潜在的问题源头，从而采取相应的纠正措施，提高产品的质量。
4. 指定一项：指定一项是指在生产过程中，根据质量要求和标准，明确规定工作和操作的具体要求和方法。
指定一项的常用办法包括：建立严格的工作指导书、制定详细的工作流程和操作规程、设立质量检验点等。
通过指定一项，可以确保工作和操作按照标准和规定进行，从而提高产品的质量。
5. 确认一项：确认一项是指在生产过程中，通过实际的检验和测试，确认产品是否符合质量要求和标准。
确认一项的常用工具和方法包括：测量仪器、试验设备、样本检验等。
通过确认一项，可以确保产品的质量达到预期要求。
6. 解决一项：解决一项是指在生产过程中，针对已经发现的问题，采取相应的纠正和改进措施，解决质量问题。
质量管理的qc七大手法详细介绍
质量管理是现代企业生产过程中非常重要的一个环节。
而在质量管理中，QC七大手法是非常关键的一部分。
本文将详细介绍质量管理的QC七大手法，为读者提供全面的了解和知识。
一、整理（Seiri）整理是指清除不必要的物品，只留下必要的物品。
在质量管理中，整理是非常重要的一环，它可以提高生产效率，减少浪费，使生产过程更加流畅。
只有把生产过程中的“无用之物”清除出去，企业才能更好地进行质量管理。
二、整顿（Seiton）整顿是指合理地安排必要的物品，减少寻找物品的时间。
在生产过程中，整顿可以让工作场所变得整洁、清爽，让员工能够更加高效地工作。
通过整顿，企业可以减少错误和浪费，提高产品的质量。
三、清扫（Seiso）清扫是指使工作场所保持清洁。
在质量管理中，清扫是非常重要的一环，它可以降低工作场所的事故率，减少杂物对生产过程的干扰，保障产品的质量。
四、清洁（Seiketsu）清洁是指使工作场所保持整洁、清爽。
在质量管理中，清洁可以提高员工的工作积极性和生产效率，让员工在一个整洁的环境中工作，有利于保障产品的质量。
五、遵守纪律（Shitsuke）遵守纪律是指要求员工遵守企业的规章制度、操作规程，做好本职工作。
在质量管理中，遵守纪律可以保障生产过程的正常进行，有利于提高产品的质量。
六、标准化（Seiketsu）标准化是指建立符合国家标准和企业要求的生产工艺流程，加强操作规范。
在质量管理中，标准化可以保障产品的质量和一致性，帮助企业提高生产效率，降低成本。
七、自律（Jishu）自律是指员工自觉遵守标准化操作规程，保障产品的质量。
在质量管理中，自律可以提高员工对质量的重视程度，保障产品的质量和企业的声誉。
总结起来，质量管理的QC七大手法是非常重要的一环，它涵盖了生产、管理、人员培训等多个方面，能够有效地提高产品的质量和企业的竞争力。
企业在质量管理中应当重视QC七大手法的实施，不断优化和提升生产管理水平，使产品质量得到更好的保障。
QC七大手法——质量工具简介及应用
分布中心偏向一方（或左或右），使得 直方图的结构成不对称的坡形状。表明过 程中存在人为因素，如不合理的加工习惯 方式、勉强作业等，应具体查找并改善。
偏向型
2.5 直方图
分布中心像孤岛一样没有主体，使得直 方图看起来有点凌乱无章。表明安排的过 程不合理或过程进行中存在材料混杂、操 作欠熟练、测量不正确等。
• 应用
--选择项目，分析问题 --收集、处理数据并进行排序 --制作图表 --分析主要因素，实施质量改进 --针对前3个主要原因采取改进措施 --采取措施后，重新绘制柏拉图以对比实施 措施的效果
2.2 柏拉图法
• 示例
如：组件事业部生产多晶硅组件的日产量为600 件，不良品是82件，为分析原因，降低不良率， 采用柏拉图表将统计问题点的原因归类排列，如 下：
二、旧QC七大手法简介
2.3 特性要因图
2.3 特性要因图
• 定义
又称鱼骨图、石川图。旨在用图解的方式表示 出某种特性与其可能形成原因之间的关系，针对 结果寻求原因，罗列所有可能的原因进行改善。
• 特点
能清晰反映造成结果的各类因果关系。
2.3 特性要因图
• 分析原理
大要因
中要因 小要因
主骨 小骨 中骨 大骨
2.2 柏拉图法
根据以上数据统计信息，绘制的柏拉图如下：
不良数
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 破损 30 裂纹 23 64.64% 崩边 13 80.49% 36.59% 30 23 13 80.49% 87.80% 95.12%
120.00%
100.00%
100.00% 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 4 删线不良 4 0.00%
QC七大手法
QC七大手法具体内容1.检查表2.层别法3.柏拉图4.因果图5.散步图6.直方图7.控制图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。
其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。
组织性的质量管理方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法，它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容有制定质量方针，建立质量保证体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进行质量诊断等。
统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，现在这些方法可大致分为以下三类。
（1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。
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（或叫品管七大手法）。
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。
（2）中级统计管理方法：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。
这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。
（3）高级统计管理方法：包括高级实验计划法、多变量解析法。
这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。
质量管理工具QC七大手法
开会
43 9.0 87.7
改善活动
40 8.3 96.0
Others
19 4.0 100.0
直方图
现场工作人员经常要面对许多数据，如果我 们应用统计绘图的方法，将这些数据加以整 理，则生产过程中的质量散布的情形、问题 点所在及过程、能力等，均可呈现在我们的 眼前；我们即可利用这些信息来掌握问题点 并采取对策。直方图为生产现场最常用的图 表之一。
无画面
14 8.2 88.2
画面倾斜
13 7.6 95.9
Others
7 4.1 100.0
100 80 60 40 20 0
应用柏拉图应 注意的事项
01
柏拉图是按所选取的项目来分析，因此只能针对所做 项目加以比较，对于项目以外的分析无能为力。
02
若发现各项目的分配比例相关不多时，则不符合柏拉 图法则，应从其他角度再做分析。
质量管理工具
PART 1
ISO
/VDA . /TS
/QS
质 00 帮 询
国 曾 咨金 自
量助 管多 理 90 家
师
90 6 00
家 注 册
任 知 名
询志 有冬 限，
我 介
体 系
00
公 司
1
/QS
绍 审 跨 公 上
核 国 司海
ISO /TS
认通 证 16 过
94 9 90
90 员 公 咨 奕
16 00 94 9
确定特性：如不合格率、停机率、 客户抱怨、材料费等
02
绘制骨架
03
大略记载各类原因：可由4M1E人、 机、料、法、环等五大类着手
04
依据大要因，分出中要因
质量管理QC品管七大手法
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。
例如：点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S 活动检查表、工程异常分析表等。
1、组成要素①确定检查的项目；②确定检查的频度；③确定检查的人员。
2、实施步骤①确定检查对象；②制定检查表；③依检查表项目进行检查并记录；④对检查出的问题要求责任单位及时改善；⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认；⑥定期总结，持续改进。
二、层别法层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类，将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组，加以层别。
层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用，也可单独使用。
例如：抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。
实施步骤：①确定研究的主题；②制作表格并收集数据；③将收集的数据进行层别；④比较分析，对这些数据进行分析，找出其内在的原因，确定改善项目。
三、柏拉图柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。
它可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图，又因为柏拉图的排序识从大到小，故又称为排列图。
1、分类1）分析现象用柏拉图：与不良结果有关，用来发现主要问题。
A品质：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等；B成本：损失总数、费用等；C交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等；D安全：发生事故、出现差错等。
2）分析原因用柏拉图：与过程因素有关，用来发现主要问题。
A操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况等；B机器：设备、工具、模具、仪器等；C原材料：制造商、工厂、批次、种类等；D作业方法：作业环境、工序先后、作业安排等。
2、柏拉图的作用①降低不良的依据；②决定改善目标，找出问题点；③可以确认改善的效果。
QC七大手法概述及作用说明
QC七大手法概述及作用说明1. QC（Quality Control）简介质量控制（Quality Control，简称QC）是指在产品或服务生产过程中，通过一系列的检测、测量、评估和纠正措施，确保产品或服务达到预期的质量要求的管理活动。
通过质量控制手法的应用，可以提高产品或服务的质量、效率和可靠性，并帮助组织及时发现和纠正潜在的问题，提高客户满意度和市场竞争力。
2. QC七大手法概述QC七大手法是指常用于质量控制领域的七种基本工具和技术，它们是：1.流程图2.帕累托图3.控制图4.直方图5.散点图6.因果图7.5W1H分析法下面将对每种手法进行详细的概述和作用说明。
2.1 流程图流程图是一种通过图形化的形式来描述工作流程和操作步骤的工具。
它通过使用各种符号和箭头表示不同的任务和决策，清晰地展示了工作流程的各个环节和关键节点。
流程图可以帮助团队成员更好地理解工作流程，识别潜在的瓶颈和改进机会。
2.2 帕累托图帕累托图也称为80/20法则（Pareto Principle），它是基于意大利经济学家帕累托（Vilfredo Pareto）的观察而得名。
帕累托图通过按照频率和影响力对问题或原因进行排序，确定关键因素和主要贡献因素。
它可以帮助质量控制团队优先处理最重要的问题和原因，提高效率和效果。
2.3 控制图控制图是一种用于监控和改进过程稳定性和能力的工具。
它以时间为横轴，以关键指标（如质量特性、工序时间、成本等）为纵轴，通过统计分析过程数据，绘制出一条中心线和上下限控制线。
通过实时监控测量数据，可以判断过程的稳定性和能力，并及时采取相应的纠正措施。
2.4 直方图直方图是一种以长方形的形式显示数据分布情况的统计图表。
它通过将数据按照不同的范围划分为一系列等宽的区间，然后绘制每个区间的柱状图，表示该区间内数据的频率。
直方图能够直观地显示数据的分布情况，帮助识别数据的偏移和异常值。
2.5 散点图散点图是一种用于表示两个变量之间关系的图表。
QC七大手法和九大步骤
Q C七大手法和九大步骤 Revised by Petrel at 2021QC七大手法和九大步骤食品论坛2018-05-13QC七大手法“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。
“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。
“老七种”1分层法（分类法、分组法）质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E）。
为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。
2调查表用于收集和记录数据的一种表格形式,便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析。
3排列图对发生频次从最高到最低的项目进行排列——简单图示技术。
4直方图直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。
它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。
直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。
5因果图（Causeandeffectdiagram)——石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。
5控制图也叫质量管理图或监控图。
它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。
这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。
7相关图法相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。
它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系，来控制影响产品质量中相关因素的一种有效的常用方法。
相关图是把两个变量之间的相关关系，用直角坐标系表示的图表，它根据影响质量特性因素的各对数据，用小点表示填列在直角坐标图上，并观察它们之间的关系。
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检查表
旧QC 七大手法
分层法 柏拉图
散布图 鱼骨图
偏重于统计分析，针对问题发生后的改善，得到世界的广泛推广和应用。
二、旧QC七大手法简介
旧QC七大手法，也叫品管七工具，是目前 全世界应用比较广泛的品质管理工具，它具 有简单实用的特性。
日本著名的品质管制专家石川馨曾说过， 企业内95%的品质管制问题，可通过企业上 上下下全体人员活用品管七工具而得到解 决特别。说明：其实这些工具并不仅局限于质量管理应用，对
• 特点
能清晰反映造成结果的各类因果关系。
2.4 鱼骨图
• 分析原理
大要因
中要因
小要因
中骨
大骨
主骨
小骨
需解决的问题
2.4 鱼骨图
• 应用
--确定项目(即明确需要解决的问题) --从5M1E(人机料法环测)6个方面分析原因 --展开确定的原因，绘制图表 --筛选主要原因（可结合柏拉图法进行） --针对主要原因优先采取改进措施 --确认实施措施的效果
87.80% 80.49%
64.64%
23
13 6
裂纹
崩边
脏污
23
13
6
64.64% 80.49% 87.80%
95.12% 100.00%
6
4
玻璃缺 损
删线不 良
6
4
95.12% 100.00%
120.00% 100.00% 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 0.00%
由图表可看出：形 成问题的主要原因 是破损、裂纹、崩 边，其所占的比例 为80.49%。
2.1 检查表
• 应用
--明确要检查的项目及具体的要求 --设计表单 --实施检查，保持检查记录 --分析、总结检查记录
2.1 检查表
• 类别及示例
点检用检查表：只记录结果是与否或好与坏
办公室6S检查表
项目
检查内容
整理 过期、失效文件及时清理
整顿 资料柜、文件盒等分类摆放整齐
清扫 地面保持无尘、无屑、无水渍
2.3 柏拉图法
• 示例
某公司生产产品的日产量为600件，不良品是82件，为分析原因， 降低不良率，采用柏拉图表将统计问题点的原因归类排列，如下：
序 不良原因 不良数
1
破损
30
2
裂纹
23
3
崩边
13
4
脏污
6
5 删线不良
4
6 玻璃缺陷
6
合计
82
不良比例
36.59% 28.05% 15.85% 7.32% 4.88% 7.32% 100%
---准确、真实且具有代表性的原始数据
---分层要清楚，具备参照性、可比性
---层次的划分一般以产品种类、性质、人员的 部门、班组等进行
2.3 柏拉图法（又称排列图）
• 定义
针对众多问题中占80%以上的主要问题，通过排 序 将突出问题表现出来而首先加以解决（二八原则）。
• 特点
及时发现关键的少数和次要的多数，明确问题的症 结所在，从而针对关键的少数实施改进。
• 特点
直观的反映过程状况，了解数据群的对准倾向和散 布状态。此方法需要用到一定的数学及统计学知 识，有一定难度。
2.6 直方图
• 常见的直方图类型
正态型
这是一种比较理想的状态，直方图 的结构成抛物线型，有一条位于图 面中心的数据量最多的分布中心 线，两边基本对称。表明过程属于 统计控制状态 。
偏向型
• 特点
及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预 防不合格品发生 。
2.7 控制图
•类别
计量型： 计数型：
X-s控制图 X-R控制图 Me-R控制图 X-MR控制图
P控制图 Pn控制图 C控制图 控制图
因此，要降低产品 不良率，应优先解 决破损、裂纹和崩 边的问题。
2.3 柏拉图法
• 注意事项
一般情况下针对分析出的前3项主要原因，其所 占份额应该是所有原因的70%-80%以上，如果低 于这个比例，则实施柏拉图法其意义不大。
2.4 鱼骨图
• 定义
又称特性要因图、石川图。旨在用图解的方式表 示出某种特性与其可能形成原因之间的关系，针 对结果寻求原因，罗列所有可能的原因进行改 善。
2.2 分层法
类别 不良项目
电性能 尺寸 外观
机械性能 总不良数 不良率 直通率
A级品
5 7 10 6 28 3.5% 96.5%
B级品
产
品
7
批
12
量
4
：
4
800
27
片
3.38%
96.62%
根据上图的统计分析数据可看出： A级品外观不良品问题较突出，B级品的缺损有待加强控制。
2.2 分层法
• 注意事项
2.5 散布图
• 示例
温度与压强之间的变化关系，在相同体积条件 下压强会随着温度的升高而增大，它们之间的关 系为正比的散布关系。
P
压强
P2
P1
T
0
T1
T2 温度
2.5 散布图
• 注意事项
散布图所反映的可能是一种趋势，对于定性的 结果还需要具体分析。
2.6 直方图
• 定义
用一组宽度相同、高度各异的矩形的排列状态表 示数据分布状况，从而达到分析过程的质量和合 格与否。
清洁 现场垃圾存放不超过垃圾桶的2/3
素养 按规定着装，穿工作服、佩戴工作牌
安全 开关按扭、空开有标识，用途明确
判定 √ √ √ × √ √
问题描述 垃圾桶内垃圾过满
2.1 检查表
• 类别及示例
记录用检查表：用来收集计量或计数资料
不合格品分类检查表
不合格种类
检查记录
小计
线密度超标
正正正T
17
外观不良
分布中心偏向一方（或左或右），使 得直方图的结构成不对称的坡形状。 表明过程中存在人为因素，如不合理 的加工习惯方式、勉强作业等，应具 体查找并改善。
2.6 直方图
孤岛型 双峰型
分布中心像孤岛一样没有主体，使 得直方图看起来有点凌乱无章。表 明安排的过程不合理或过程进行中 存在材料混杂、操作欠熟练、测量 不正确等。
2.6 直方图
• 注意事项
--数据的量要足够，否则不能准确反应结果
--分组很重要，如果分组偏大或偏小，会导致直 方图不规则的形状
--数据值绝对不可以落在组界上，否则无法对数 据归类
--直方图仅显示过程的分布状态，改进质量还需 深入和具体分析
2.7 控制图
• 定义
用于区分质量波动是偶然原因引起的还是系统原 因引起的，判断生产过程是否处于稳定状态，并 画有控制界限的一种图。
B
大
负相关：
A
两组数据成正比关
系，A增大，B反而
减小
B
不相关：
A
两组数据散乱状态，
A增大，B可能增大
或减小
B
2.5 散布图
• 应用
--收集数据(数据应是有对应或关联性质的成对 数据，且数据量不宜太少，至少要30组以上)
--建立二维坐标系统，根据变量的值设定刻度 --根据变量在坐标上的刻度描出坐标点 --根据坐标点的阵群分布判定变量之间的关系 --确定判定结果，实施对策
（如：要制作某塑料件产品孔径测量数据的直方 图，其规格是10.5±1mm）
--收集样本数据如下(至少50组)
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
9.5 10.1 10 10.1 10.5 10.2 10.3 10.9 10.5 10.8
9.7 9.8 10.6 10 10.4 9.7 10.7 10.4 10.2 10.8
2.3 柏拉图法
• 应用
——收集数据，用层别法分类，计算各层别项目占整体项目的百分数； ——把分好类的数据进行汇总，由多到少进行排列，并计算累计百分数； ——绘制横轴和纵轴刻度； ——绘制柱状图； ——绘制累积曲线； ——记录必要事项 ——分析柏拉图，针对前3个主要原因采取改进措施 ——采取措施后，重新绘制柏拉图以对比实施效果
2.4 鱼骨图
• 示例
针对生产部一季度产能不达标的分析：
人员
机器
环境
人员配备不足
新员工操作不熟 练，导致效率低
春节停产后，炉 台无法完全恢复
物料无法按期到货
工艺参数调整
物料
来料不合格
方法
测试
温湿度、洁净度 不达标，需调整
生产部一季度产 能不达标
测试设备能力不足
2.4 鱼骨图
• 注意事项
--分析原因注重多方面意见和看法（头脑风 暴 --一）个特性要因图只分析一个特性，要具体化
有两个分布中心，使得直方图看起来 像两座山峰。说明样本的数据来自两 个不同的合体，表明数据收集渠道或 过程中的产品归类方式有问题。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2.6 直方图
起伏型
没有明显的分布中心，直方图看起来像 锯齿一样。说明制图时数据分组不当或过 程的测量方法有问题。
2.6 直方图
• 应用及示例
--确定制作对象和样本特性的类别
质量工具简介 (QC七大手法)
质量管理部 2015年9月
目录
一、QC七大手法新、旧对比
二、旧QC七大手法简介
一、QC七大手法新、旧对比
矢线图法 PDPC法
关联图法
新QC 七大手法
亲和图法 系统图法
矩阵数据 分析法
矩阵图法
偏重于思考分析过程，主要是强调在问题发生前进行预防，但是应用较少。
控制图 直方图