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总结一下质量管理传统7种工具的原理及应用范围。
总结一下质量管理传统7种工具的原理及应用范围。
质量管理传统7种工具是质量管理中经典的工具集合，主要包括流程图、直方图、因果图、控制图、检查表、 Pareto图和散点图，这些工具能够帮助企业识别和解决质量问题，提高产品和服务的质量，保障客户满意度。
1.流程图：它是一种图形化的表示企业工作流程和操作流程的工具，它可用于详细列举流程中每一步骤，以及确定所需时间和资源。
流程图应用范围主要在于了解和改善流程、减少流程浪费、提高效率、降低错误率等。
2.直方图：它是一种图表，用于表示各种数据的分布情况，以便找到数据的中心位置、范围、密度、偏度和峰度等参数，从而评估数据的质量。
直方图适用于对不同数据维度进行比较，发现和分析异常值等。
4.控制图：它是一个跟踪过程或产品的参数变量，以便识别系统的特殊因素和常见因素，并以此加以控制。
控制图的应用范围主要在于检测质量问题、发现和跟踪过程中的变化、实现连续改进等。
5.检查表：它是一个记录产品或流程评估结果的表格，可以用于分析流程中有无缺陷和异常，识别问题所在，以及确定改进措施。
检查表的应用范围主要在于检查产品或工作过程，快速发现错误、标准化流程、验证方案的有效性等。
6. Pareto图：它是一个按降序排列的条形图，将质量问题按照重要性排序，以便确定要优先解决的问题。
Pareto图主要应用于发现主要质量问题、找出影响核心问题的根本原因等。
7.散点图：它是一个统计数据图表，用于确定两个变量之间的关系和相关性，以便预测未来的趋势和发现异常值。
散点图的应用范围主要在于识别变量之间的趋势、发现新的机遇、预测未来的结果等。
总之，以上的7种传统的质量管理工具，都是有其自身的特点和适用范围，企业可以根据实际情况和需要选择合适的工具来帮助识别和解决质量问题，提高产品和服务的质量。
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。
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。
质量管理七个工具
质量管理七个工具
当然可以，让我用更接地气的语言给您讲讲质量管理里头常用的几件“宝贝”：传统那些老好用的工具：
分分类看看（层别法）：就像整理衣柜一样，把数据分成不同的堆，这样容易看出哪个堆里的问题多。
重点少数原则图（帕累托图）：列出问题，按次数多少排排队，先搞定那个最常捣乱的问题。
柱状图（直方图）：画一堆柱子，看看数据扎堆在哪里，是挤一块儿还是分散开。
点点连线找关系（散点图）：两个东西的关系好不好，用点表示出来，连上线，一眼看出是不是好朋友。
监控仪表盘（控制图）：就像汽车仪表盘，告诉你过程稳不稳定，有异常就亮红灯。
清单记事本（检查表）：简单直接，把看到的问题记下来，方便统计。
鱼骨头找病因（鱼骨图）：问题像条鱼，一根根刺就是可能的原因，拔刺治鱼病。
新式升级版工具：
关系网图（关联图）：画个圈圈连连看，看哪些因素互相扯上关系，谁影响了谁。
同类项合并（亲和图）：想法多得像超市商品，分类摆好，找起来就容易了。
问题拆解树（系统图）：复杂问题像棵树，从根开始，枝枝叶叶分开，一步步拆解。
决策路线图（PDPC）：想象你要去旅行，先画个路线，考虑各种可能，万一走不通咋办。
矩阵对对碰（矩阵图）：用表格看关系，谁跟谁好，谁跟谁不合，一目了然。
矩阵数据分析：矩阵图的高级玩法，不只是看关系，还深入分析数据背后的故事。
箭头指路图（箭条图）：项目步骤像条路，箭头指方向，看清先后顺序，别走冤枉路。
这些工具就像是质量管理的小帮手，各有各的本事，用对了，管理起来就轻松多了。
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。
全面质量管理的常用七种工具
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、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⑷栏，然后计算出累计百分数，计入第⑸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。
质量管理七种工具
质量管理七种工具质量管理七种工具是指在质量管理过程中广泛应用的七种方法。
它们为质量管理提供了一种系统性和科学性的方法，有助于提高产品和服务的质量。
本文将对这七种工具进行详细介绍，包括流程图、因果图、直方图、散点图、控制图、帕累托图和5W1H分析。
一、流程图流程图是一种图形化展示工作流程的工具，通过图形化的方法展示业务流程，帮助管理者和员工更清晰地理解和操作流程。
在流程图中，使用不同的图形代表不同的工作流程，不同的连接线代表不同的联系关系。
流程图不仅能够提高工作效率和质量，还能够帮助管理者更好地掌握业务运作情况，并对工作流程进行合理的调整。
二、因果图因果图也叫鱼骨图或者石墨烯图，是一种将因素和影响之间的关系绘制成图形的图表，在质量管理中主要用于分析问题根本原因。
因果图以问题或结果作为中心，将问题或结果影响的各个因素分解成不同的部分，将分析的因素逐级展开，并通过逐步拆解的方法找到问题的根本原因。
三、直方图直方图是一种将数据以柱状图形式表示的图表，在质量管理中主要用于分析数据分布情况和判断数据质量。
直方图将一系列数据分成若干个区间，并将每个区间的数据以柱状图的形式表示。
与其他图表相比，直方图能够更直观、更清晰地展示数据的分布情况。
四、散点图散点图是一种将两个变量的相互关系以点的形式表示的图表，在质量管理中主要用于分析两个变量之间的相关性。
散点图将两个变量的取值以点的形式表示，通过观察点的分布情况，可以判断出两个变量之间的相关性。
散点图不仅能够发现数据之间的相关性，还能够对数据进行预测和预测误差分析。
五、控制图控制图是一种用于监测工作过程的图表，通过检查过程数据的变化来判断过程是否稳定。
在质量管理中，控制图是一种重要的质量控制工具。
控制图将一组数据以图形的形式表示，并画出上限、中心线和下限。
通过监测数据是否在控制线之间波动，可以判断该工作过程是否处于稳定状态，并及时对不稳定因素进行调整，保证产品质量的稳定性和一致性。
质量控制 7种工具
必须要记住！
1.明确图表制定目的。 向对方传达的，自己 想说的是什么？
2.用最恰当的方式表现 重要和必要的。 不是所有的都必须要用 图表说明，只用于那些 有必要的。
3.看图表就可以理解到。 不需要太多的说明， 看的人不能理解的图表 干脆就不要做。
5.图表
练习题 以下是某电子公司品质管制分任组调查结果。根据其内容制定图表。
305
278
195
162
98
分任组数
2140
2155
1720
1560
1176
组员数
2003年
2002年
2001年
2000年
1999年
年度
1.分任组数及分任组成员数的推移
2.主题决定方法（n=305） -分任组成员协议： 75.1% -上司与分任组长协议：16.1% -上司指示： 6.9% -其他： 1.9%
数据分布
4.品质管制7种工具
4.1 质量控制7种工具发展
数据(DATA)
层别、点检表、特性要因图、柏拉图、 图表、直方图、散点图、控制图
质量控制 7种工具
质量控制新7种工具
亲和图法，关联图法， 系统图法，矩阵图法，箭头图法， 过程决策图法，矩阵数据分析法
4.品质管制7种工具
4.1 品质管制7种工具发展
6.柏拉图
6.1 起源
V.Pareto理论 意大利.1897年
劳伦兹曲线 美国.1907年
不平等度
平等线
不平等曲线 A
0
100%
100%
O
Q
所得额的累计比率
朱兰的 柏拉图 美国
0
100%
100%
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夹具磨损
没有积极性
疲劳
颈
有
刀
冷却液不标准
上道工序加工不良
切削速度
痕
浓度不当 材质不当
中心孔位 置不正确
转速高 进给量大
用错刀具 刀具管理不善
材料
工艺方法
小组名称： 组长： 成员： 日期：
2020/10/14
CATARCTR
5
绘制因果图注意事项
确定原因时应集思广益，充分发扬民主 所要分析的质量特性问题，应提得尽可能具体 一张因果图只反映一个质量特性问题 原因分析到绘制能采取具体措施为止 检查无遗漏 要运用其它工具和技术进行验证 不断完善，纳入受控文件进行控制
分析，得到缺陷种类及数据如下：
缺陷 断 擦 污 弯 裂 砂 其 合 类型 裂 伤 染 曲 纹 眼 它 计 缺陷数 104 42 20 10 6 4 14 200
2020/10/14
CATARCTR
10
排列图
日期：4月1日至7月31日 调查铸件总数： 5000件
2020/10/14
CATARCTR
11
2020/10/14
CATARCTR
6
排列图
质量问题是以质量损失（缺陷项目和 损失金额）的形式来体现的。大多数损失 是由少数几种的缺陷引起的( Pareto原则) ， 而这这几种缺陷又是由少数原因引起的。 因此，只要明确这些“关键的少数”，就 可以消除这些特殊原因，避免由此引起的 大量损失。用排列图法，可以实现这一目 的。
2020/10/14
CATARCTR
20
直方图的作用
展示用表格难以说明的大量数据 显示各种数值出现的相对频率 揭示数据的中心、波动及形状 快速阐明数据的潜在分布 为预测过程提供有利信息 可以发现“过程是否能满足顾客要求”
2020/10/14
CATARCTR
21
直方图的绘制步骤
明确衡量过程的特性值 收集数据 计算极差 数据分组 作频数分布表 画直方图 在图上记录有关资料
选题 分析问题 采取对策，进行改进 改进前后比较
2020/10/14
CATARCTR
13
案例分析
某厂为降低产品不良品率
2020/10/14
CATARCTR
14
影响产品不合格因素排列图
6月1日至7月31日
2020/10/14
CATARCTR
15
产品尺寸缺陷因果图
操作者
疲劳 健康
疾病 教育培训
9月1日至10月31日
2020/10/14
CATARCTR
18
改进前后不良品排列图比较
6月1日至7月31日
9月1日至10月31日
总改进效果
改进效果
Hale Waihona Puke 2020/10/14CATARCTR
19
直方图
直方图是从工序中随机抽取样 本，将从数据中获取的数据进行整 理，绘成图，从中找到质量波动规 律，预测工序质量的一种工具。
经验
注意力 精神
心情
形状
成分
原料质量 贮存
排列 尺寸
零件和原料
机器
稳定
操作 不平衡
变形
夹具和工具
磨损
产品尺寸缺陷
拧紧程度 定位
顺序
位置 装配
角度 程序
动作
速度
作业方法
2020/10/14
CATARCTR
16
影响产品尺寸缺陷因素排列图
2020/10/14
CATARCTR
17
改进后影响产品不合格因素排列图
QC七种工具
分散控检直排因 层布制查方列果 法图图表图图图
2020/10/14
CATARCTR
1
因果图
又称特性要因图，石川图或鱼刺图
用图解法对影响过程或产品质量问题的各种因 素进行全面系统的观察和分析，找出其因果关 系
使小组能集中于问题的实质，围绕问题产生集 体智慧和意见
集体智慧的火花集中于问题的原因而不是问题 的现状
2020/10/14
CATARCTR
2
因果图的基本结构
大原因(大骨) 小骨
中骨 主骨
因素(原因)
2020/10/14
CATARCTR
特性
特性(结果)
3
因果图作图步骤
选题，分析对象，确定质量特性。
组织讨论，找出所有可能会影响结果的 因素。
找出各因素之间的因果关系，在图上以 因果关系的箭头表示出来。
2020/10/14
CATARCTR
22
直方图原始数据表（单位：mm）
2.510 2.517 2.522 2.522 2.510 2.511 2.519 2.532 2.543 2.525 2.527 2.536 2.506 2.541 2.512 2.515 2.521 2.536 2.529 2.524 2.529 2.523 2.523 2.523 2.519 2.528 2.543 2.538 2.518 2.534 2.520 2.514 2.512 2.534 2.526 2.530 2.532 2.526 2.523 2.520 2.535 2.523 2.526 2.525 2.523 2.522 2.502 2.530 2.522 2.514 2.533 2.510 2.542 2.524 2.530 2.521 2.522 2.535 2.540 2.528 2.525 2.515 2.520 2.519 2.526 2.527 2.522 2.542 2.540 2.528 2.531 2.545 2.524 2.522 2.520 2.519 2.519 2.529 2.522 2.513 2.518 2.527 2.511 2.519 2.531 2.527 2.529 2.528 2.519 2.521
制作排列图注意要点
把握问题的实质，以确定“关键的少 数”。
通常将因素按累计比率分为三类：
A类因素：累计比率在0~80%之间；
B类因素：累计比率在80~90%之间；
C类因素：累计比率在90~100%之间。
“其它”项不能过大，否则分类不够 理想。
2020/10/14
CATARCTR
12
排列图和因果图结合使用
2020/10/14
CATARCTR
7
排列图的分类
分析现象用排列图：与不良结果有关
质量：缺陷、故障、顾客抱怨、退货或维修等 成本：损失金额或费用等 交货期：存货短缺或交货期拖延 安全：发生事故或出现差错等
分析原因用排列图：与过程有关
操作者：班次、性别、年龄、经验等 机器：设备、工具、模具、仪器 原材料：供应商、批次、种类 作业方法：作业安排、方法等 作业环境：温度、湿度、光线、噪声等
2020/10/14
CATARCTR
8
作排列图的步骤
明确问题以及如何收集数据 设计数据记录表（检查表），记录数据 将数据从大到小排列，并累计计算 画排列图 在图上画累计频数折线 在图上记入必要事项
2020/10/14
CATARCTR
9
排列图示例
例：某厂随机调查4月1日至7月1日的 产品共5000件，对其逐一检查，进行缺陷
根据对结果影响的重要程度，将认为对 结果有显著影响的重要原因标示出来。
在因果图上标出有关信息。
2020/10/14
CATARCTR
4
因果图示例
机床
操作者
环境
主轴松动 漏油
无作业标准
情绪
光线弱
轴承磨损
油压不稳
缺乏作业技能
光线
机床精度不够
工作纪律松驰
油中有气泡
未经培训
薪金低
日夜加班
气温高
光线过强
轴