常用质量管理工具
质量管理中常见的质量管理工具有哪些
质量管理中常见的质量管理工具有哪些在当今竞争激烈的市场环境中，产品和服务的质量成为企业生存和发展的关键。
为了有效地管理和提升质量，质量管理工具发挥着重要的作用。
这些工具能够帮助企业识别问题、分析原因、制定改进措施并监控效果。
下面我们就来介绍一些常见的质量管理工具。
一、检查表检查表是一种简单而实用的工具，用于收集和整理数据。
它通常是一个表格形式，列出了需要检查的项目或特征，并预留了空间用于记录观察到的结果。
例如，在生产过程中，可以制定一个检查表来记录每个产品的缺陷类型和数量。
通过检查表，可以快速、准确地收集数据，为后续的分析提供基础。
二、分层法分层法是将数据按照不同的层次或类别进行分类，以便更好地理解数据的分布和特征。
例如，可以按照时间、地点、产品型号、操作人员等因素对数据进行分层。
通过分层，可以发现不同层次之间的差异和规律，从而有针对性地采取措施。
三、排列图排列图也称为帕累托图，是根据“关键的少数和次要的多数”原理绘制的。
它将问题或缺陷按照发生频率从高到低进行排列，并以柱状图和累计百分比曲线的形式展示。
通过排列图，可以清晰地看出哪些问题是最突出的，需要优先解决。
通常，占问题总数 80%左右的少数几个问题被认为是关键问题。
四、因果图因果图又称鱼骨图，用于分析问题产生的原因。
它将问题放在鱼头位置，通过鱼骨的形式将可能的原因分为人员、设备、材料、方法、环境和测量等几个方面。
因果图有助于全面、系统地思考问题的根源，从而找到有效的解决办法。
五、直方图直方图是用于展示数据分布情况的图形工具。
它将数据分组，并以矩形的高度表示每组数据的频率。
通过直方图，可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度和分布形状，判断过程是否稳定，以及是否存在异常情况。
六、散布图散布图用于研究两个变量之间的关系。
它将两个变量的数据分别在坐标轴上标出，通过观察数据点的分布情况，可以判断两个变量之间是正相关、负相关还是无相关关系。
散布图有助于发现变量之间的潜在规律，为改进质量提供依据。
质量管理八大工具
质量管理八大工具
质量管理八大工具是指帮助企业及其员工对质量问题进行诊断、分析和解决的通用工具组合。
这些工具包括以下八项：
1. 石川图：通过图示化问题，方便人们快速识别问题，并迅速找到解决方案。
2. 流程图：以图形化的方式展示企业的业务过程和操作流程，方便员工更好地理解和执行。
3. 直方图：以条形图形式反映数据的分布情况，帮助确定问题根源。
4. 散点图：通过描绘两个变量之间的关系，识别出变量之间的相关性。
5. 控制图：实时监测过程数据，观察是否超过控制范围，从而快速发现任何可能影响质量的变化。
6. 鱼骨图：将问题分成不同的类别，直观地反映出事故发生的原因。
7. 模拟图：通过模拟实验，找到预测数值或结果的方法，对实际数据进行验证。
8. 甘特图：以条形图的形式反映项目进程、时间和进度，有助于团队成员做好时间管理和优化项目进展。
质量管理工具和方法
质量管理工具和方法
质量管理是一种组织管理过程，由一系列工具和方法构成，这些工具
和方法能够实现组织对质量的控制和保证。
以下是关于质量管理工具和方
法的具体介绍。
1、质量计划：质量计划是一个非常重要的质量管理工具，它的目的
是提出明确的目标，明确在质量方面需要达到哪些目标，并规划出如何实
现这些目标。
质量计划可以帮助组织确定质量标准、组织结构、组织资源、质量流程和控制程序等，以便更好地实现质量目标。
2、测量：测量是质量管理中最常用的管理工具，它的主要目的是帮
助组织明确产品和服务质量的实际水平，并记录测量结果，及时发现和解
决质量问题。
常用的测量技术有标准测量、统计测量和实验测量等。
3、过程分析：过程分析是一种重要的质量管理工具，它将组织的工
作流程分解成一系列独立的子流程，然后分析每个子流程的质量水平，以
确定组织的质量保证水平。
4、控制图：控制图是质量管理中一种常用的工具，它是一种分析质
量变量变化趋势的方法，用于确定质量控制的上下限，以便及时发现异常
事件。
控制图通常有均值控制图、分布控制图和变异控制图等多种。
质量管理的常用工具与手法
质量管理的常用工具与手法
质量管理的常用工具与手法包括以下几种：
1. PDCA循环：PDCA循环又叫戴明环，PDCA循环是全面质量管理所应遵循的科学程序。
2. 5W1H：在质量管理活动中，对研究对象的研究内容和工作目标进行具体明确的解答。
3. 三不原则：三不原则是指来料不接受、不制造、不放行的质量管理原则。
4. 流程图：用于分析作业流程，帮助识别瓶颈问题，对流程进行持续改进。
5. 质量功能展开（QFD）：质量功能展开是一种将顾客需求转化为一组质量特性，并确定如何在制造过程中实现的系统方法。
6. 统计过程控制（SPC）：利用统计方法对生产过程中的工艺质量进行实时监控，能够在工艺过程失控之前发现潜在问题，以防止不合格品的产生。
7. 测量系统分析：是对一组测量数据的系统性误差进行调整的一种方法，以使数据趋于真实值。
8. 失效模式与影响分析（FMEA）：这是一种预先发现潜在问题的质量控制方法，能够优化产品设计、开发和生产过程。
9. 风险分析：确定产品或过程特性变异的概率以及其导致产品不符合规定要求的严重程度。
使用这些工具与手法，有助于提高质量管理过程的科学性和有效性。
质量管理的七种工具
质量管理的七种工具质量管理是指通过使用各种工具和方法，提高产品或服务的质量，以满足客户的需求和期望。
七种质量管理工具是管理者在质量管理中常用的工具，它们帮助管理者进行定量分析、数据收集、问题识别等，从而促进企业持续改进和发展。
接下来，将介绍七种质量管理工具。
1.帕累托图(Pareto Chart)帕累托图是一种按重要性排序的柱形图。
它将问题按照重要程度从高到低进行排序。
通过帕累托图，管理者可以识别到最主要的问题，从而确定改进的方向和重点。
2.流程图(Flow Chart)流程图是一种通过图表形式展示工作流程的工具。
通过绘制和分析流程图，可以识别出潜在的问题和改进机会，从而提高工作效率和产品质量。
3.控制图(Control Chart)控制图是一种用于监控过程稳定性和检测异常的工具。
通过绘制控制图，可以对过程进行实时的数据收集和分析，从而及时发现和纠正问题。
4.因果图(Cause and Effect Diagram)因果图也被称为鱼骨图或石墨图，是一种用于分析问题根本原因的工具。
通过构建因果关系图，可以找出问题的主要原因，从而有针对性地制定解决方案。
5.散点图(Scatter Diagram)散点图是一种用于确定两个变量之间关系的工具。
通过绘制散点图，可以分析和理解变量之间的关联性，从而帮助确定问题的根本原因。
6.直方图(Histogram)直方图是一种用于展示数据分布情况的工具。
通过绘制直方图，可以快速地理解数据的分布情况以及可能存在的问题，从而有针对性地进行改进和优化。
7.流程控制图(Process Control Chart)流程控制图是一种用于监控和改进过程能力和稳定性的工具。
通过绘制流程控制图，可以对过程进行实时的监控和调整，从而确保产品质量的稳定性。
这七种质量管理工具是质量管理中常用的工具，它们可以帮助企业识别问题、发现潜在的改进机会，并且进行有针对性的解决。
通过正确的使用和分析这些工具，管理者可以提高产品或服务的质量，满足客户的需求和期望，从而实现企业的持续发展。
质量控制 7种工具
质量控制 7种工具质量控制 7种工具质量控制是一种系统化的方法，用于确保产品和服务的质量达到预期标准。
而质量控制工具是帮助分析、监测和改善质量的技术手段。
本文将介绍7种常用的质量控制工具，以帮助您实施有效的质量管理。
1.流程图流程图是一种图形化的工具，用于显示和分析产品或服务的工作流程。
通过绘制流程图，您可以清楚地了解每个步骤的顺序和依赖关系，以及哪些步骤可能引起质量问题。
在分析质量问题时，可以通过流程图找到潜在的改进点，以提高系统的效率和质量。
2.鱼骨图鱼骨图，也称为因果图或石墨烯图，是一种分析问题根本原因的工具。
它以鱼骨的形状展示各种潜在的问题因素，如人员、方法、材料和环境等。
通过绘制鱼骨图，您可以追溯问题的根本原因，并采取相应的纠正措施，以消除质量问题。
3.流程控制图流程控制图是一种统计工具，用于监控和控制过程的稳定性和能力。
它通过绘制过程数据的控制界限，以及跟踪过程数据是否在控制界限内，来确定过程是否稳定和可控。
流程控制图可用于发现过程中的变异性，并及时采取措施，以保证产品和服务质量的稳定性。
4.直方图直方图是一种可视化数据分布的工具。
它将数据按照一定的区间划分，并绘制出频率分布的柱状图。
通过直方图，您可以快速了解数据的分布情况，比较不同数据的相对频率，以及检测是否存在异常值。
直方图可用于分析问题的根本原因，并制定相应的改进措施。
5.散点图散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图形。
它通过绘制数据点来显示变量之间的相关性。
散点图可用于分析两个变量之间的关系，并判断是否存在正向或反向相关。
通过分析散点图，您可以确定变量之间的影响因素，并针对性地采取措施，以提高质量和性能。
6.控制图控制图是一种用于监控和控制过程的工具。
它通过绘制过程数据的上下限控制界限，以及跟踪过程数据是否在控制界限内，来判断过程是否稳定和可控。
控制图可用于快速识别过程中的特殊因素和异常情况，并采取纠正措施，以提高质量和稳定性。
质量管理工具-七大工具
质量管理工具-七大工具质量管理工具-七大工具一、统计过程控制（SPC）统计过程控制是一种通过收集和分析数据来监控和改进制造过程的质量管理工具。
SPC使用统计技术来识别和预测制造过程中可能出现的异常，并采取措施加以纠正，以防止不良品产生，提高产品质量。
二、失效模式与影响分析（FMEA）失效模式与影响分析是一种识别、评估和优先处理潜在失效模式及其相关风险的方法。
FMEA通过分析产品或过程的潜在失效模式，确定这些失效可能对产品或过程的影响，并为预防和减轻这些失效提供建议。
三、过程失效模式与影响分析（PFMEA）过程失效模式与影响分析是FMEA的扩展，它专门针对制造或装配过程中的潜在失效模式进行分析。
PFMEA更注重于分析制造过程中的失效模式，以及它们对产品质量和制造过程的影响。
四、风险优先度矩阵（RPN）风险优先度矩阵是一种评估产品或过程中潜在风险的方法。
RPN根据每个风险的严重性、发生率和可检测性来确定风险的优先级，以便将资源集中在最重要的风险上，采取优先行动。
五、测量系统分析（MSA）测量系统分析是一种评估测量系统准确性和可靠性的方法。
MSA通过分析测量系统的误差、偏移和重复性，确保测量结果的准确性和一致性，以便为产品质量提供可靠的依据。
六、统计过程控制（SPC）统计过程控制再次被强调，因为它是质量管理中非常重要的工具之一。
SPC用于监控和改进制造过程中的关键过程参数，确保产品质量的稳定性和一致性。
通过实施SPC，企业可以及时发现异常，采取措施防止不良品的产生，并持续改进制造过程。
七、产品质量先期策划（APQP）产品质量先期策划是一种在产品开发初期就进行质量策划的方法。
APQP 的目标是在产品设计阶段就识别和解决潜在的质量问题，确保产品从设计到制造的整个过程中的质量可靠性。
通过APQP，企业可以在产品开发初期就确定并解决潜在的质量问题，避免在制造过程中出现质量问题，提高产品质量和客户满意度。
总结：以上是七种常用的质量管理工具，它们在质量管理中发挥着重要的作用。
质量管理的七种工具
质量管理的七种工具是指一组被广泛应用于质量管理和问题解决过程中的工具和技术。
这些工具可以帮助分析问题、找出根本原因并采取适当的改进措施。
以下是七种常用的质量管理工具：
1. 流程图：用于展示和分析工作流程，揭示流程中的瓶颈和改进潜力。
2. 因果图（鱼骨图）：通过将问题因素分类为人员、方法、机器、材料和环境等方面，揭示问题的多方面原因和关联性。
3. 直方图：用来以可视化的方式表示数据的分布情况，帮助分析数据的特征和异常情况。
4. 控制图：用于监控和分析过程的稳定性和可预测性，及时检测并纠正异常情况。
5. 矩阵图（优先级矩阵）：用于评估和优先排序问题或改进方案，将不同因素按照重要性和紧迫性进行分类和分析。
6. 散点图：用于显示两个变量之间的相互关系，帮助识别可能的关联和趋势。
7. 流程控制图：用于分析流程中的关键控制点和变量，确保流程在可控范围内运行。
这些质量管理工具可以帮助团队更好地理解问题，找出潜在的改进机会，并采取适当的措施。
根据实际情况，选择和应用适当的工具将有助于提高质量管理和问题解决的效果。
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第十三章常用质量管理工具在质量管理中，经常要用到一些方法和工具。
目前较常用的有所谓七种工具，即排列图法、分层法、因果分析图法、调查表法、直方图法、散布图法、控制图法。
其中控制图法将在第十四章介绍。
※本章要求（1）了解常用质量工具的种类和作用（2）了解分层法、调查表法和直方图法的概念，了解使用步骤和注意事项（3）掌握排列图法和因果分析法的概念、使用步骤和注意事项（4）熟悉散布图法的概念、使用步骤和注意事项※本章重点（1）分层法的概念、使用步骤和注意事项（2）排列图法和因果分析法的概念、使用步骤和注意事项§1分层法一、概念所谓分层法，就是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。
分层法又称分类法，是质量管理中常用来分析影响质量因素的重要方法。
根据分层的目的，按照一定的标志加以区分，把性质相同、在同一条件下收集的数据归在一起。
分层时，应使同一层的数据波动幅度尽可能小，而层间的差别尽可能大：（1）按不同的操作者分。
如按新、老工人，男、女不同工龄，操作技术水平高低进行分类。
（2）按机器设备分。
如按不同型号、新旧程度进行分类。
（3）按原材料分。
如按不同的供料单位、不同的进料时间、不同的生产环境等标志分类。
（4）按操作方法分。
如按不同的切屑用量、温度、压力等工作条件进行分层。
（5）按不同的时间分。
如按不同的班次、不同的日期进行分类。
（6）按不同的检验手段分。
如按不同的测量仪器、测量者进行分层。
（7）按生产废品的缺陷项目分。
如按铸件的裂纹、气孔等缺陷分层。
§2排列图法一、概念排列图又称主次因素分析图或帕累托图（Pareto）。
它是用来找出影响产品质量主要因素的一种有效工具。
排列图是有两个纵坐标、一个横坐标、几个直方块和一条折线所构成（见图13-1）。
排列图的横坐标表示影响产品质量的因素或项目，按其影响程度大小，从左到右依次排列。
排列图的左纵坐标表示频数（如件数、金额、工时、吨位等），右纵坐标表示频率（以百分比表示），直方块的高度表示某个因素影响大小，从高到底，从左到右，顺序排列。
折线表示个影响因素大小的累积百分数，是由左到右逐渐上升的，这条折线就称为帕累托曲线。
一般，把因素分成A、B、C三类：A类，累计百分数在80%以下的诸因素；B类，累计百分数在80-90%的诸因素；C累，累计百分数在90-100%的诸因素。
图13-1二、制作步骤第一步，确定所要调查的问题和收集数据。
第二步，设计一张数据记录表，将数据填入其中，并计算合计栏。
第三步，制作排列图用数据表，表中列有各项不合格数据，累计不合格数，各项不合格所占百分比以及累计百分比，如下表所示。
表13-2 排列图数据表不合格类型不合格数累计不合格比率(%)累计比率(%)断裂1041045252擦伤421462173污染201661083弯曲10176588裂纹6182391砂眼4186293其它142007100合计200-100-第四步，画两根纵轴和一跟横轴，左边纵轴，标上件数（频数）的刻度，最大刻度为总件数（总频数）；右边纵轴，标上比率（频率）的刻度，最大刻度为100%。
左边总频数的刻度与右边总频率的刻度（100%）高度相等。
横轴上将频数从大到小依次列出各项。
第五步，在横轴上按频数大小画出矩形，矩形的高度代表各不合各项频数大小。
第六步，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）。
根据以上数据制作出排列图见图13-2：图13-2三、注意事项（1）要做好因素的分类。
（2）主要因素不能过多。
（3）数据要充足。
（4）适当合并一般因素。
（5）合理选择计量单位。
（6）重画排列图以作比较。
四、适用范围改进任何问题都可以使用排列图法：适用于各行各业以及各个方面的工作改进活动。
分层法与排列图的结合也可以使用。
§3因果分析图法一、概念⏹也叫特性因素图/鱼刺图/石川图，是整理和分析影响质量（结果）的各因素之间的一种工具。
⏹形象地表示了探讨问题的思维过程，通过有条理地逐层分析，可以清楚地看出“原因-结果”“手段-目标”的关系，使问题的脉络完全显示出来。
因果图的基本格式为由特性，原因，枝干三部分构成。
如图13-3：图13-3二、制作步骤第一步确定分析对象。
把要分析的质量特性问题，填入主干线箭头指向的方块中。
第二步记录分析意见。
把大家针对质量特性问题所提出的各种原因，用长短不等的箭线排列在主干线的两侧。
属于大原因的，用较长的箭线指向主干线；属于某大原因内次一级的中原因，用略短的箭线指向该大原因的箭线；属于小原因的箭线指向与它关联的中原因的箭线。
第三步检查有无遗漏。
即对所分析的种种原因检查一下，看有无遗漏，若有遗漏可及时补上。
第四步记上必要事项。
注明绘图者、参加讨论分析人员、时间等可供参考事项。
三、注意事项（1）问题尽量具体、明确、有针对性（2）集思广益（3）分析到能采取具体措施为止（4）主要原因的确定（5）对关键因素采取措施后，再用排列图等方法来检验其效果§4调查表法一、概念调查表法是利用统计表来进行数据整理和粗略原因分析的一种方法，也叫检查表法或统计分析表法。
统计分析表是最为基本的质量原因分析方法，也是最为常用的方法。
在实际工作中，经常把统计分析表和分层法结合起来使用，这样可以把可能影响质量的原因调查得更为清楚。
需要注意的是，统计分析表必须针对具体的产品，设计出专用的调查表进行调查和分析。
常用类型（1）缺陷位置调查表。
若要对产品各个部位的缺陷情况进行调查，可将产品的草图或展开图画在调查表上，当某种缺陷发生时，可采用不同的符号或颜色在发生缺陷的部位上标出。
若在草图上划分缺陷分布情况区域，可进行分层研究。
分区域要尽可能等分。
缺陷位置调查表的一般格式可参照下表绘制。
（2）不良项目调查表。
不合格品统计调查表用于调查产品质量发生了哪些不良情况及其各种不良情况的比率大小。
以内燃机车修理厂柴油机总装工段一次组装不合格的返修为例，如表所示。
（3）不良原因调查表。
要弄清楚各种不良品发生的原因，就需要按设备、操作者、时间等标志进行分层调查，填写不良原因调查表。
表13-3 不良项目调查表年月日品名工厂名工序：最终检验部门制造部不合格种类检验员检查总数：2530 批号 02－8－6备注：全数检验合同号 02－5－3不合格种类检查结果小计表面缺陷砂眼加工不合格形状不合格其它正正正正正正正一正正正正正正正正正正正正正一正正正362046510总计107§5直方图法一、概念直方图（histogram）法是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理，从而找出数据变化的规律，以便测量工序质量的好坏。
直方图是常用的QC工具。
二、作图步骤第一步收集数据。
数据个数一般为50个以上，最少不少于30个。
第二步求极差R。
在原始数据中找出最大值和最小值，计算二者的差就是极差，即R=Xmax-Xmin。
第三步确定分组的组数和组距。
一批数据究竟分多少组，通常根据数据个数的多少来定。
可参考表13-4:表13-4 直方图分组数表第四步确定各组界限。
先取测量值单位的1/2。
分组界应该能够包括最大值和最小值。
第一组的上下限值为最小值+/-（h/2）。
第一组的上界限值就是第二组的下界限值，第二组的下界限值加上组距就是第二组的上界限值，也就是第三组的下界限值，依次类推，可定出各组的组界。
为了计算的需要，往往要决定各组的中心值。
每组的上下界限相加除以2，所得数据即为组中值。
组中值为各组数据的代表值。
第五步制作频数分布表。
将测得的原始数据分别归入到相应的组中，统计各组的数据个数，即频数fi, 各组频数填好以后检查一下总数是否与数据总数相符，避免重复或遗漏。
第六步、画直方图。
以横坐标表示质量特性（如上表中的中心值），纵坐标为频数，在横轴上标明各组组界，以组距为底，频数为高，画出一系列的直方柱，就成了直方图。
第七步在直方图的空白区域，记上有关的数据的资料。
如样本数，平均值，标准差等。
三、常见类型（1）标准型（对称型）。
数据的平均值与最大和最小值的中间值相同或接近，平均值附近的数据频数最多，频数在中间值向两边缓慢下降，并且以平均值左右对称。
这种形状是最常见的。
（2）锯齿型。
做频数分布表时，如分组过多，会出现此种形状。
另外，当测量方法有问题或读错测量数据时，也会出现这种形状。
（3）偏态型。
数据的平均值位于中间值的左侧（或右侧），从左至右（或从右至左），数据分布的频数增加后突然减少，形状不对称。
（4）平顶型。
当几种平均值不同的分布混在一起，或某种要素缓慢变化时，常出现这种形状。
（5）双峰型。
靠近直方图中间值的频数较少，两侧各有一个“峰”。
当有两种不同的平均值相差大的分布混在一起时，常出现这种形状。
（6）孤岛型。
在标准型的直方图的一侧有一个“小岛”。
出现这种情况是夹杂了其它分布的少量数据，如工序异常、测量错误或混有另一分布的少量数据。
图13-6给出了直方图各种类型的形状。
标准型偏态型孤岛型锯齿型平顶型双峰型图13-6 不同形状的直方图§6散布图法一、概念散布图(相关图)是通过分析研究两种因素的数据的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。
相关关系一般可为：原因与结果的关系；结果与结果的关系；原因与原因的关系。
▪用相关图法，可以应用相关系数、回归分析等进行定量的分析处理，确定各种因素对产品质量影响程度的大小。
如果两个数据之间的相关度很大，那么可以通过对一个变量的控制来间接控制另外一个变量。
▪相关图的分析，可以帮助我们肯定或者是否定关于两个变量之间可能关系的假设。
两个变量的相关类型在相关图中，两个要素之间可能具有非常强烈的正相关，或者弱的正相关。
这些都体现了这两个要素之间不同的因果关系。
一般情况下，两个变量之间的相关类型主要有六种：强正相关、弱正相关、不相关、强负相关、弱负相关以及非线性相关，如图所示。
二、作图步骤第一步确定研究对象。
研究对象的选定，可以是质量特性值与因素之间的关系，也可以是质量特性值之间的关系，或因素与因素之间的关系。
这里，通过分析研究合成纤维的强度y与拉伸倍数x的关系来研究散布图的作法。
第二步收集数据。
一般需要收集成对的数据30组以上，同时要记录收集数据的日期、取样方法、测定方法等有关事项。
第三步画出横坐标x与纵坐标y，添上特性值标度。
一般横坐标表示原因特性，纵坐标表示结果特性。
进行坐标轴的标度时，应先求出数据x与y的各自最大值与最小值。
划分间距的原则是：应使x最小值至最大值的距离，大致等于y最小值至最大值的距离。
其目的是为了避免因散布图作法不合适而导致判断的错误。
第四步根据数据画出坐标点。
按x与y的数据分别在横、纵坐标上取对应值，然后分别引出平行于y轴与x轴的平行线，其交点即为所求的坐标点。