品管七大工具[1]
品管7大工具
WHAT、ＷHERE、WHEN、WHO、WHY、HOW 三、5M1E法
MAN、MACHINE、MATERIAL、METHOD、
MEASUREMENT、ENVIRONMENT 四、系统图法
七大工具之二 柏拉图
柏拉图，又名排列图，用从高到低的顺序排列成矩形， 表示各原因出现频率高低的一种图表。其原理是80%的 问题仅来源于20%的主要原因。
– 关联图 – 系统图 – 亲和图 – 矩阵图 – PDPC法 – 箭条图 – 矩阵资料解析法
七大工具简介
• 两种品管七大工具的区别
品管七大工具 理性面 大量的数据资料 问题发生后的改善
品管新七大工具 感性面 大量的语言资料 问题发生前计划、构想
• 两种品管工具之间相辅相成，无替代关系
七大工具之一 特性要因图
柏拉图的制作方法
1.决定不良的分类项目 2.决定数据收集期间,并且按照分类项目收集数据 3.记入图表纸并且依数据大小排列书出柱形 4.点上累计值并用线连结 5.记入柏拉图的主题及相关数据
七大工具之二 柏拉图
• 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
七大工具之四 层别法
❖表一 ❖表二
泄漏调查表（人员分类）
操作人员 泄漏(次) 不泄漏(次)
甲
6
13
乙
3
16
丙
10
9
合计
19
31
新老七种质量管理工具
新老七种质量管理工具如对您有帮助，请购买打赏，谢谢您！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。
(品管工具QC七大手法)品管七大工具
（品管工具QC七大手法）品管七大工具品管七大工具品质管理七大工具应用概述1．表示事物特征于质量管理活动中收集到的数据大均表现为杂乱无章的，这就需要运用统计方法计算其特征值，以显示出事物的规律性。
如平均值、中位数、标准偏差、方差、极差等。
2．比较俩事物的差异于质量管理活动中，实施质量改进或应用新材料、新工艺，均需要判断所取得的结果同改进前的状态有无显著差异，这就需要用到假设检验、显著性检验、方差分析和水平对比法等。
3．分析影响事物变化的因素为了对症下药，有效地解决质量问题，于质量管理活动中能够应用各种方法，分析影响事物变化的各种原因。
如因果图、调查表、散布图、排列图、分层法、树图、方差分析等等。
4．分析事物之间的相互关系于质量管理活动中，常常遇到俩个甚至俩个之上的变量之间虽然没有确定的函数关系，但往往存于着壹定的关联关系。
运用统计方法确定这种关系的性质和程度，对于质量活动的有效性就显得十分重要。
这里就可利用散布图、实验设计法、排列图、树图、头脑风暴法等。
5．研究取样和试验方法，确定合理的试验方案用于这方面和统计技术有：抽样方法、抽样检验、实验设计、可靠性试验等。
6．发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布情况和动态变化用于这方面的统计技术有：频数直方图、控制图、散布图、排列图等。
7．描述质量形成过程用于这方面的统计技术有流程图、控制图等。
产品质量波动1、正常波动正常波动是由随机原因引起的产品质量波动。
这些随机因素于生产过程中大量存于，对产品质量经常发生影响，但它所造成的质量特性值波动往往比较小。
壹般情况下这些质量波动于生产过程中是允许存于的，所以称为正常波动。
2、异常波动异常波动是由系统原因引起的产品质量波动。
这些系统因素于生产过程中且不大量存于，对产品质量也不经常发生影响，壹旦存于，它对产品质量的影响就比较显著。
壹般说来于生产过程中是不允许存于的。
质量管理的壹项重要工作，就是要找出产品质量波动规律，把正常波动控制于合理范围内，消除系统原因引起的异常波动。
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。
关于质量管理七种工具的描述
关于质量管理七种工具的描述质量管理是一个重要的概念，对于任何组织或企业而言都至关重要。
为了确保产品或服务的质量，质量管理采用了多种工具和技术来监控和改进质量水平。
在质量管理领域，有一套被称为“质量管理七种工具”的基本工具，它们被广泛应用于问题解决、质量改进和决策制定的过程中。
第一种工具是流程图，也被称为程序图。
流程图是一种用于展示工作流程的图形表示工具，通过图形化的方式展示各个步骤和活动之间的关系，帮助人们更好地理解和分析工作流程，发现潜在的问题和改进的机会。
第二种工具是因果图，也被称为鱼骨图或石川图。
因果图通过将问题或现象的根本原因与其结果之间的关系图形化表示，帮助人们找到问题的根本原因，进而采取相应的改进措施。
第三种工具是直方图，也被称为柱状图。
直方图通过将数据按照一定的区间进行分类，并以柱状图的形式展示各个区间的频率分布情况，帮助人们更好地理解数据的分布情况，识别异常值和趋势。
第四种工具是散点图，它是一种用于展示两个变量之间关系的图表。
散点图通过将数据点按照两个变量的取值在坐标系中表示，可以帮助人们判断变量之间是否存在相关性或趋势。
第五种工具是控制图，它是一种用于监控过程稳定性和控制过程变异的工具。
控制图通过将过程数据按照时间顺序在图表上表示，结合控制限和规则，帮助人们判断过程是否在可控范围内，以便及时采取纠正措施。
第六种工具是检查表，也被称为检查单或清单。
检查表是一种用于记录和跟踪质量检查和评估结果的工具，帮助人们系统地收集和分析数据，以便识别和解决问题。
最后一种工具是散点图，它是一种用于展示两个变量之间关系的图表。
散点图通过将数据点按照两个变量的取值在坐标系中表示，可以帮助人们判断变量之间是否存在相关性或趋势。
这七种质量管理工具都具有一定的特点和应用场景，但它们的共同目标都是帮助人们理解和改进质量，确保产品或服务的符合标准和客户的期望。
需要注意的是，这些工具并不是孤立存在的，往往需要结合其他质量管理技术和方法来实现有效的质量管理。
第4讲2老品管七大工具
材料
操作者
王 操 作李 者
张
漏油 不漏油
漏油 不漏油
漏油 不漏油
合计
漏油 不漏油
共计
综合分层
汽缸垫
一厂
二厂
6
0
2
11
0
3
5
4
3
7
7
2
9
10
14
17
23
27
合计
6 13 3 9 10 9 19 31 50
由表1和表2容易看出：为降低漏油率，应采用李师傅的操作方法和 选用二厂的汽缸垫。然而事实并非如此简单，当采用此方法后，漏油率 并未降到预期的指标（见表3），即漏油率为3/(3+4) =43%；所以这样分层 是有问题的。正确的方法应该是：
●因果关系的层次必须分明；最高层次原因应该寻求到可以 直接采取具体措施为止。
●对于末端因素，特别是合格的“要因”应科学论证； ●应反映在相应的对策表上。 ●原因分析展开不充分，只是依靠少数人“闭门造车”。 ●画法不规范。
17
一个运用因果图的实例-1
QScR
18
一个运用因果图的实例-2
室外气温影响
①按操作者分层；表1。 ②按汽缸垫生产厂家分层。见表2。
操作者 王 李 张
合计
供应厂家 一 二
合计
表1 漏油
6 3 10 19 表2 漏油 9 10 19
按操作者分层 不漏油 13 9 9 31
按供应方分层 不漏油 14 17 31
漏油率（%） 32 25 53 38
漏油率（%） 39 37 38
表3
① 明确收集资料的目的； ② 究竟需要哪些资料？ ③ 确定分析方法及负责人； ④ 根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式；
全面质量管理七大工具
全⾯质量管理七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。
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。
使⽤检查表的⽬的：系统地收集资料、积累信息、确认事实并可对数据进⾏粗略的整理和分析。
也就是确认有与没有或者该做的是否完成（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主要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。
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鱼⾻图。
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。
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。
品管七大工具
2、缺陷位置调查表
大多是画成产品外形图、展开图，然后在其上对缺陷位置的分布进行调查。缺陷位置调查表宜与措施相联系，能充分反映缺陷发生的位置，便于研究缺陷什么缘故集中在那儿，有助于进一步观看、探讨发生的缘故。
除产品外形图，用语言或文字描述缺陷发生的频数也是能够的，如表1-2所示。
（2）解决工作质量问题也可用排列图
不仅产品质量，其他工作如节约能源、减少消耗、安全生产等都可用排列图改进工作，提高工作质量。检查质量改进措施的成效。采取质量改进措施后，为了检验其成效，可用排列图来核查。假如确有成效，则改进后的排列图中，横坐标上因素排列顺序或频数矩形高度应有变化。
四、因果图
因果图是表示质量特性与缘故的关系的图。要紧用于查找质量问题产生的缘故，既分析缘故与结果之间的关系。关于要紧质量问题能够采取排列图法获得，然后依照分析问题的缘故，采取适当的措施加以解决。在生产过程中，引起质量波动要紧与人员、机器、材料、工艺方法和环境等因素有关，而一个问题的发生往往有多种因素交错在一起，从表面上难以迅速找出其中要紧的因素。我们能够运用收集信息的各种方法将阻碍质量的各种因素反映在一张图上，比较缘故大小和主次，从而迅速找出产生问题的要紧缘故；也确实是依照反映出来的要紧问题（最终结果），找出阻碍它的大缘故、中缘故、小缘故、更小缘故等等。探讨质量缘故，要从大到小，从粗到细，寻根究底，然后采取措施。因果图确实是通过层层深入的分析研究来找出阻碍质量缘故的简便而有效的方法，从交错混杂的大量阻碍因素中理出头绪，逐步地把阻碍质量要紧、关键、具体缘故找出来，从而明确所采取的措施。
（2）分析缘故
通过分析，认为造成漏气有两个缘故：
①该工序涂密封剂的工人A、B、C三人的操作方法有差异；
②气缸垫分别由甲、乙两厂供给，原材料有差异。
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品管七大手法之二：直方图
制程中收集计量型的产品结果值； 分为几个相等的区间作为横轴； 将各区间内所有测定值依所出现的次数累积而成的面
积用柱子排列起來。
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直方图使用目的
了解分布的型态； 研究制程能力---CPK； 工程解析与管制； 测定数据的真伪； 计算产品的不良率； 求取分布的平均值与标准差； 借以制定规格界限LCL及UCL； 与规格或标准值比較； 调查是否混入两个以上不同群体； 了解设计管制是否合乎制程管制。
❖说明：在右端或左端形成小岛
结论：测量有错误，工艺调整错误，或不同原料。
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常见的直方图形态
高原型
❖说明：形状似高原狀
结论：不同平均值的分布混在一起，应再层別。
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常见的直方图形态
双峰型
❖说明：有两个高峰出現
结论：有两种分布混合，应再做层別。
(一)主机配件及外观
1.配件(电源线、说明书及指定配件)正确，性能良好 √
(1)配件与指定规格不符
√
(2)配件破损或变形
√
(3)配件欠缺
√
(4)配件不动作，无法使用
√
2.外观
涂装在距离60cm与标准样品比较很正常
√
(1)涂装与标准样品比较很正常
√
(2)污迹在1mm以上(使用清洁剂无法清除)
√
(3)底色暴露
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常见的直方图形态
偏态型 ( 偏态分布 )
❖说明：高处偏向一边，另一边低，拖长尾巴。可分偏右，或偏左。
结论：应检讨是否在技术上能够接受，例如磨具磨损，或设备松动。
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直方图的应用
测定制程能力、作为改善制程依据； 计算产品不良率； 测定分布形态； 借以制定规格界限； 与規格或标准值比较； 调查是否混入两个以上不同群体； 判定设计时的管制界限可否用于制程管制。
Cpk
A Cpk >1.33----足够 B 1.33 > Cak>1.0 ----尚可，须努力 C Cpk<1.0----加以改善
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品管七大手法之三：层别法
层别法又叫分层图； 是品管所有手法中最基本的概念； 是统计方法中最基础的管理工具； 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互相关系进行分组，加以层别。
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制程能力
制程精密度Cp (Capability of Precision)
❖说明：从制造过程中全数抽样或随机抽样所计算出来的样本标准差(S)再
乘以
n 以推定实际群体的标准差
n-1
❖用3δ与规格容许差比较，或是以6δ与规格公差比较。
Cp =
规格容许差
3
或
规格公差 6
制程能力指数Cpk
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与直方图有关之名词解释
次数分配 相对次数 累计次数(f) 全距(R) 组距(h) 算术平均数 中位数 众数 组中点 标准差(δ) 样本标准差(ｓ)
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直方图的制作步骤
搜集数据并记录
找出数据中的最大值(L)与最小值(S)
求全距(R)
决定组数
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案例分析2：某IT企业员工考核表
工号
姓名
职务
工龄
评核项目
等级说明
１
２
３ ４５
１
奉公守法，堪为同事之楷模
守
２
七
法 精
３
神
４
５
能致力遵守规则，服从领导。 尚能守法，但偶有松懈
守法精神欠佳，有待加强教育 法纪观念差，易影响周围同事，须常加注意
１
对新指示，新方迅速了解，进步神速，自我发展欲望强
按表現内容: ‧系统图表 ‧记录图表
‧预定图表 ‧统计图表
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按表示方法: ‧棒形图、面积图、扇形图、折线图….
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QC七大手法介绍
品控部
2009.04.20
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品管七大手法之一：检查表
将需要检查的内容或项目一一列出来； 定期的或不定期的逐项检查； 将问题点记录下来； 是最简单，使用最多，用途最广的一种品管手法。
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品管七大手法之三：层别法
层别法可单独使用，且可捕捉到问题点； 层别法也可与其它QC手法结合使用，且效果更佳； 例如与柏拉图同时使用，既可将某一主题的数据层别清楚，也
可找到关键或重要的问题，抓住重要的少数和有用的多数。
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案例分析:某五金厂2002年12月8日成品抽验不良统计表
❖说明：Cpk 是综合Ca 和 Cp 二值的指數 ❖Cpk＝(1-|Ca|)＊Cp
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制程能力判定标准
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Ca
A |Ca|<12.5%---遵守作业标准，达到规格要求，应维持 B 12.5% < |Ca| < 25%---尽可能改进为A级 C 25% < |Ca| < 50%---检讨规格及作业标准 D 50% 1.33 > Cp>1.0 |Ca| ---全面检讨所有因素，并停产
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制程能力
制程准确度 Ca(Capability of accuracy)
❖说明：生产过程中所获得的数据平均值X与规格中心值μ之间偏差的程度
Ca = 实验平均值-规格中心值 % 规格容许差
=
( X- ) (T/2)
%
T = Su－SL= 规格上限－规格下限
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8:00
4 10 2 5 1 1 2 0 1 0 26
9:00 10:00
22 3
20 32
2
6
7
2
0
2
2
1
5
1
2
4
3
0
1
3
64 54
11:00
2 5 5 9 3 0 3 1 1 2 31
① 计量数据：当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可能的数值时， ② 这样的特性值称为计量值。如 长度、重量、时间、温度等，就是计量值。 ③ 特点连续不间断。 ④ ② 计数数值：当质量特性值只能取一组特定的数值，而不能取这些数值之间 ⑤ 的数值时，这样的特性值称为计数数值。特点离散性数据
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2020/11/8
品管七大工具[1]
数据和图表 QC的基本功-查检表（Data Collection Form）； 拨开迷雾见本质-层别法（Stratification）； 寻找原因的捷径-特性要因图（Cause-Effect Diagram）； 把握重点的利器-柏拉图（Pareto Diagram）； 查看数据分布的工具-散布图（Scatter Diagram）； 品质稳定性的分析工具-直方图（Histogram）； 及时发现问题的工具-控制图（Control Chart）。
２
本月请假半天以内，且无迟到，早退现象。
３
本月请假满一天，或者迟到，早退累计达到一次
４
本月请假满二天。
５ 本月请假超过二天以，或者迟到，早退累计二次（含）以上。
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案例分析2：某IT企业员工考核表
工号
评核项目
责
五
任
感
品
六
德 言
行
姓名
职务
工龄
等级说明
１
２
３ ４５
１
责任感相当强，敢于承担责任，可以充分信赖，无须任何督
１
２
３ ４５
身体强壮，精力过人，能吃苦耐劳，可以超强度工作 身体健康，精力尚可，足可应付现任工作
身体状况适中，偶有不适，但不致于对现任工作产生影响。
身体较弱，应付现任工作感到吃力 体弱多病，经常病假，坚持正常工作有困难。
本月工作表现评语
主管评语栏
复考 初考
提拔重用
发展趋势评语
平级调用
原级留用
降级使用
工号
评核项目
配
三
合
度
出
四
勤 状
况
姓名
职务
工龄
等级说明
１
２
３ ４５
１
份内工作不仅不需任何跟催，份外工作亦能主动帮助完成。
２
绝对服从主管任何指令，毫不计较，并能全力以赴。
３
对一些指令虽非乐意，但仍肯服从，并能尽责做好。
４
对某些工作分配有抵触，并发生不服从指令之现象
５
出现二次以上不服从主管指令之现象
１
本月满勤且无迟到，早退现象。
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品管七大工具[1]
一、何谓数据
定义：依据测量所获得的数值和资料等事实。
目的：数据=事实；正确的数据=事物的本质。一切用数据说话，数 据是质量管理活动的基础，要根据事实经分析判断后再采取行动。
二、数据的分类
定性数据：利用人的感官判断而得出的数据。如美酒的香醇、人的外貌 定量数据: 分为计量数据和计数数据
K=1＋3.321ogn
求组距 (h)
求各组上组界、下组界
求组中点