质量管理的数学方法与工具
14
一、统计分析表
统计分析表方法也叫质量调查表方法或检查表法， 它最早是由美国的菲根堡姆先生提出的。
在质量管理中统计图表作用是收集、统计数据，进 行数据整理并对影响产品质量的原因作粗略的分析。
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2、常用的统计分析表格
6 6.525-6.575 6.55 7 6.575-6.625 6.60 8 6.625-6.675 6.65 9 6.675-6.725 6.70
频数记号
频数
3 3 9 32 38
10 3 1 1
38
(8) 画直方图。 以分组号为横坐标，以频数为高度作纵坐标，作直 方图，如图下所示。
39
频数 40 35 30 25 20 15 10 5 0
21
频数分布表
组号 按厚度分组 组中值
频数记号
1 6.275-6.325 6.30 2 6.325-6.375 6.35 3 6.375-6.425 6.40 4 6.425-6.475 6.45 5 6.475-6.525 6.50
6 6.525-6.575 6.55 7 6.575-6.625 6.60 8 6.625-6.675 6.65 9 6.675-6.725 6.70
（一）质量的变异性 在生产过程中，生产出绝对相同的两件产品是不可能
的。无论把环境和条件控制得多么严格，无论付出多 大努力去追求绝对相同的目标，也是徒劳的，它们总 是或多或少存在着差异。这就是质量变异的固有本 性——波动性，也称变异性。
9
（二）质量变异的原因
质量变异的原因可以 从来源和性质两个不同的角度加以分析。
日 交合 期 验格
数数
不 合格 品
不 合格 品 类 型
废 次 返修 废 品 次品 返 修 合 格
品 品 品数 类型 类品类 品率数数型型（%）
20
频数分布调查表
该表应用于以产品质量特性值为计量值的 工序中，其目的是为了掌握这些工序产品 质量的分布情况，比直方图更为简单。频 数分布调查表的一般格式如表2-2所示。
分组。例题中100个数据，常分为10组左右。 也有人用这样一个经验公式计算组数：
k=1+3.31(logn) 例中n=100，故：
k=1+3.31(1ogn)=1+3.31(log100)=7.62≈8 一般由于正态分布为对称形，故常取k为奇数。所以
例中取k=9。
34
(4) 求出组距(h)。
组距即组与组之间的间隔，等于极差除以组数， 即组距
因此，作分层表。 表2-1、2-2
表2-1 按操作者分层表
操作者 李× × 张× × 徐× ×
合计
漏气/个 6 3 10 19
不漏气/个 漏气率/%
13
32
9
25
9
53
31
38
表2-2 按密封垫生产分层表
供应厂 A厂 B厂 合计
漏气/个 9 10 19
不漏气/个 漏气率/%
14
39
17
37
31
38
多半是由于分组不当或检测 数据不准而造成。
锯齿型
46
(5) 平顶型 无突出顶峰，通常由于
11
第二节 过程控制常用工具
一、统计分析表 二、分层法 三、直方图 四、散布图 五、排列图 六、因果图 七、控制图
12
教材23页提示
ISO 9004和 GB/T 19004 在质量改进项目中广泛使用的工具和方法
13
科学管理方法的综合应用
PDCA循环应用以QC七种工具（直方图、控制图、因 果图、排列图、相关图、分层法和统计分析表）为 主的统计处理方法。
123 6.3 6.4
直方图
4567
6.5
6.6
89
组序
6.7 蛋糕厚度(cm)
40
2.直方图的用途
直方图在生产中是经常使用的简便且能发挥很大作 用的统计方法。其主要作用是： (1) 观察与判断产品质量特性分布状态 (2) 判断工序是否稳定。 (3) 计算工序能力，估算并了解工序能力对产品质量 保证情况。
环境
工作地的温度、湿度、照明和清
（Environment） 洁条件等；
24
例2-1：
某厂罐头经常发生漏气现象，为解决这一质量问题， 对灌装工序进行现场统计。
(1) 收 集 数 据 ： n=50 ， 漏 气 数 f=19 ， 漏 气 率 p
=38% (2)分析原因
通过分析，漏气可能有两个原因： a) 操作工人李、张、徐三人的操作方法有差异； b)密封垫分别由A、B两厂供给，原材料有差异。
4
第一节 PDCA质量管理法
-戴明环
质量管理大师：威 廉·爱德华兹·戴明 （William Edwards Deming）
A P
CD
5
PDCA循环管理发明人——戴明学说核心
1 、高层管理的决心及参与； 2、 群策群力的团队精神； 3、 通过教育来提高质量意识； 4、 质量改良的技术训练； 5、 制定衡量质量的尺度——标准； 6、 对质量成本的分析表认识——不断改进运动； 7、 各级员工的参与。
第二章 质量管理的数学方法与工具
1
本章共分四节
第一节 PDCA质量管理-戴明环 第二节 过程控制常用工具 第三节 控制图 第四节 过程控制新常用工具
2
课程回顾
质量 质量特性 质量管理 质量管理的发展历程 朱兰和戴明的主要理论
预习导入
分层法和调查表法 相关图 直方图
漏气率大大降低。
三、直方图
直方图法是适用于对大量计量值数据进行整理加 工，分析数据分布的形态，以便对其总体的分布 特征进行推断，对工序或批量产品的质量水平及 其均匀程度进行分析的方法。
作直方图的步骤可分为八步。
30
1.作直方图的方法步骤如下
(1) 收集数据 一般收集数据都要随机抽取50个以上质量特性数 据，最好是100个以上的数据，并按先后顺序排 列。表2—4是收集到的某产品数据，其样本大小
32
(2) 找出数据中的最大值xmax，最小值xmin，和
极差R。
上题统计数据为：
xmax=6.63，xmin=6.30， 极差R= xmax- xmin=6.63-6.30=0.33。 区间[xmax, xmin]称为数据的散布范围
33
(3)确定组数k。
k与数据数多少有关。数据多，多分组；数据少，少
频数
3 3 9 32 38 10 3 1 1
22
二、分层法
分层：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。又称分类法或分组法。
分层的目的：把错综复杂的影响质量的因素分析清楚， 以便数据能更加明确地反映客观实际。
23
质量数据分层的标志(5M1E)
0
3
不漏气/个
5
4
徐× × 漏气/个
3
7
不漏气/个
7
2
合 计 漏气/个
9
10
不漏气/个 14
17
合计/个 6 13 3 9 10 9 19 31
从表2—3再次提出降低漏气率的措施是：使用A 厂提供的密封垫时，要采用工人张的操作方法。
使用B厂提供的气缸垫时，要采用工人李操作方法 实践表明，上述的分层法及采用的措施十分有效，
由分层表，人们似乎以为，降低罐头漏气率的办法 可采用B厂提供的气缸垫和工人张的操作方法。
但实践结果表明，这样做漏气率非但没有降低，反 而增加到43%，这是什么原因呢? 为此，进行更细致的综合分析，如表2-3。
多因素分层法
操作者及漏气情况
A厂
B厂
李× × 漏气/个
6
0
不漏气/个
2
11
张× × 漏气/个
16
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。
17
例如： 汽车车身缺陷位置分析图表
车型 工序 检查目的
喷漆缺陷
h) 2
36
(6)
(wi)。
所谓组中值，就是处于各组中心位置的数值，
又叫中心值。
某组的中心值(wi)=(某组的上限+某组的下限)/2 (7) 统计各组频数。
统计频数的方法，如下表所示。
37
直方图频数分布表
组号 按厚度分组 组中值 1 6.275-6.325 6.30 2 6.325-6.375 6.35 3 6.375-6.425 6.40 4 6.425-6.475 6.45 5 6.475-6.525 6.50
用n=100表示。
31
举例： 某食品厂生产生日蛋糕厚度标准为 6.28-6.60cm，测量蛋糕100个，数据如下：
6.56 6.46 6.48 6.50 6.42 6.43 6.52 6.49 6.44 6.50 6.48 6.56 6.50 6.52 6.47 6.48 6.46 6.50 6.56 6.38 6.41 6.37 6.47 6.49 6.45 6.44 6.50 6.49 6.46 6.46 6.55 6.52 6.44 6.50 6.45 6.44 6.48 6.46 6.52 6.46 6.48 6.48 6.32 6.40 6.52 6.34 6.46 6.43 6.30 6.46 6.59 6.63 6.59 6.47 6.38 6.52 6.45 6.48 6.31 6.46 6.40 6.54 6.46 6.51 6.48 6.50 6.68 6.60 6.46 6.52 6.48 6.50 6.56 6.50 6.52 6.46 6.48 6.46 6.52 6.56 6.52 6.48 6.46 6.45 6.46 6.54 6.54 6.48 6.49 6.40 6.41 6.45 6.34 6.44 6.47 6.47 6.41 6.51 6.54 6.47
过程质量控制常用10种工具
过程质量控制常用10种工具一,矩阵图把问题及与其有对应关系的各因素按数学矩阵形式排列,并在其交点处标出三者之间关系程度,从中确定关键点。
是中高层管理人员计划控制的管理方法之一。
二,水平对比法利用量化的标准寻找行业“最佳做法”将过程和结果效益同公认的处于领先地位的竞争者的过程结果和效益进行比较,从而认清目标并据此进行过程和系统化的改进。
是高层管理人员的重要管理工具。
三,平衡记分卡通过由顾客下过程下工序过程管理效益质量指标和学习、能力成长等四个项目组成的四维度矩阵表将企业的目标,岗位的职能任务逐一转化为量化的指标和初始行动,从而进行全面评价和考核,避免片面性。
是企业绩效评价和考核的基本模式工具。
四,过程决策程序图为了完成某个项目业务或达到某个目标,在制定行动计划或方案设计时,预测可能出现的障碍和结果。
并相应提出各种应变计划的方法,这样在计划执行过程中遇到不利情况时,仍能按其他方案顺利进行,以达到预定的计划目标。
是中高曾管理决策组织领导的基本工具。
五,统筹法网络图把推进计划所必须的各过程和作业按顺序占用时间从属关系用网络形式表示出矢线走向,找出影响工作计划进度的关键和非主导因素从而进行统筹协调。
取得最佳结果。
是计划管理非常有效的控制工具方法。
六,因果图用来揭示过程的输出,缺陷和问题,与其潜在原因的关系,表述并分析其因果关系。
是管理和作业中进行偏差纠正的重要方法。
七,排列图帕累托原则,80%的结果源于 20%的原因。
比较不同的问题原因和问题类型所导致缺陷产生的频率及其生产的影响,选出最重要的改进项中的优先项目,确定关键变量或决定主要原因,基本方法工具。
进行解决。
是管理工作中找出关键点的基本数据分析方法。
八,散步图验证因果假设的一种途径从若干成对数据中验证自变量与因变量之间是否存在相关关系。
是管理层对工作过程输出结果进行数据分析的基本工具。
九,直方图对大量计量值数据进行整理加工,找出其统计规律,即分析数据的分布形态,从而对其总体的分布特征进行推断的方法。
质量管理常用的工具与方法
质量管理的常用工具与手法一、因果图和排列图1.因果图因果图又名“鱼刺图”，由日本著名的质量管理专家石川兴发明。
因果图是用来思考和显示已知结果与潜在原因之间关系的图，通过对因果关系进行分析和表达，便于解决问题。
因果图的程序一般而言，因果图的程序主要有五个：第一，简明扼要地规定结果。
第二，规定可能原因的主要类别。
第三，在右边方框理画出结果，在左边画出主要类别，作为结果框的输入。
第四，寻找所有下层次的原因，并画在相应的主枝上，然后继续寻找。
第五，从最高层次原因中选取和识别少量的、看起来对结果影响最大的原因，并对它们开展进一步的研究。
因果图的应用图1所示的是因果分析图。
图1 因果分析案例图从图1可见，首先要画一个粗箭头，把问题放到右边，作为结果框的输出。
如电灯不亮，需要从灯泡问题、电源问题、电线问题、开关问题等方面进行分析。
然后再逐一细查原因，步步深化。
灯泡原因分析完后，再用同样的方法从电源上、电线上、开关上分析原因。
这种分析的思路就是因果图的思路。
2.排列图排列图又名排队图，是为了对最主要到最次要的项目进行排列而作出的简单图示。
排列图的作用一般而言，排列图主要有三个用途：第一，按重要性顺序显示出每个项目对整个问题的作用。
第二，提出识别改进的机会。
第三，用最小的努力获得最大的成功。
排列图的应用[案例]快速热水器的排列图2000年，某热水器厂商开发出了一种快速热水器产品，这种热水器打开5秒钟后，就能完成将水加热，而且可以持续24小时源源不断地供应热水。
但在试验过程中，出现了一个问题，即关键发热零件有时会突然烧掉。
要查出上述问题的原因，可以用排列图表进行分析。
表1 排列图分析表名称频数累计频数累计频率拉弧25125176.9%功率不合格3728888.3%掉膜1630493.3%端面不平1031496.3%其他12326从表1可见，首先，统计最近发生的所有问题，统计出各种制品中的共326个残缺品；其次，再逐项进行分类，例如拉弧一项就占了251个，功率不合格的占了37个，发热膜脱落的有16个，端面不平有10个，还有12个是由于其他原因。
质量管理新老七种工具解析
质量管理的办法、技术和工具进行了整理，主要包括：传统的检查、测试、统计抽样和6σ。
另外，业界在开展全面质量管理的过程中，通常将因果图、流程图、直方图、检查表、散点图、排列图和控制图称为“老七种工具”，而将相互关系图、亲和图、树状图、矩阵图、优先矩阵图、过程决策程序图和活动网络图称为“新七种工具”。
传统工具：1 检查指对工作产品进行检视来判断是否符合预期标准。
检查的结果含有度量值，检查常常也叫做评审、审计、走查。
检查的目的是检测和识别软件产品异常。
一次检查通常针对产品的一个相对小的部分。
发现的任何异常都要记录到文档中，并提交。
2 测试是用来确认一个项目的品质或性能是否符合需求说明书所提出的一些要求。
示例：在项目质量监控过程中，在完成每个模块编码工作之后就要做的必要测试，称为单元测试。
3 统计抽样从感兴趣的群体中选取一部分进行检查统计抽样（适当的抽样调查可降低质量控制成本）、趋势分析、缺陷修复审查等。
4 6σ采用以顾客为中心的评测方法，驱动组织内各个层次开展持续改进，包括：单位产品缺陷（DPU）；每百万次运作所存在的缺陷（DPMO）；组建项目团队，提供积极培训；注重支持团队活动的倡导者；培训具有高素质的过程改进专家；确保在持续改进过程初期确定合理的测评标准；委派有资历的过程专家指导项目团队工作。
6σ管理（每一百万个机会里面有3.4个瑕疵）老七种工具：1 因果图（鱼刺图）定义：石川图、鱼骨图问题的特性总是受到一些因素的影响，我们通过脑力激荡找出这些因素，并将它们与特性值一起，按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚，并标出重要因素的图形就叫特性要因图。
因其形状如鱼骨，所以又叫鱼骨图（以下称鱼骨图），它是一种透过现象看本质的分析方法。
又叫因果分析图、鱼刺图或石川图；该图的“鱼头”代表质量问题，每个“鱼刺”代表了一个可能的差错原因或检验点。
因果图（又叫因果分析图、石川图或鱼刺图）直观地反映了影响项目的各种潜在原因或结果及其构成因素同各种可能出现的问题之间的关系。
质量管理工程中的创新方法与工具应用
质量管理工程中的创新方法与工具应用质量管理工程是现代企业不可或缺的一项重要工作。
随着市场竞争的加剧和消费者对产品质量的要求不断提高，企业必须不断创新，采用新的方法和工具来提高产品质量。
本文将介绍一些质量管理工程中的创新方法与工具，并探讨它们的应用。
一、六西格玛方法六西格玛方法是一种以数据为基础的质量管理工具，它通过收集和分析大量的数据，帮助企业找出生产过程中的问题，并提出改进措施。
六西格玛方法注重数据的准确性和可靠性，通过统计分析和数学模型，帮助企业找到问题的根源，从而实现质量的提升。
在质量管理工程中，六西格玛方法被广泛应用于生产过程的改进。
企业可以通过收集和分析生产过程中的数据，找出导致产品质量问题的原因，并采取相应的措施来解决这些问题。
通过六西格玛方法，企业可以实现质量的持续改进，提高产品的一致性和稳定性。
二、故障模式和影响分析（FMEA）故障模式和影响分析（FMEA）是一种通过分析潜在故障模式和其对系统性能的影响，来预防和减少故障发生的方法。
FMEA方法通过对产品和生产过程进行全面的分析，找出潜在的故障点，并采取相应的措施来预防故障的发生。
在质量管理工程中，FMEA方法可以帮助企业预防和减少产品故障。
通过对产品和生产过程进行详细的分析，找出可能导致故障的原因，并采取相应的措施来消除这些潜在的故障点。
通过FMEA方法，企业可以提前预防故障的发生，提高产品的可靠性和稳定性。
三、质量功能展开（QFD）质量功能展开（QFD）是一种将消费者需求转化为产品设计要求的方法。
QFD方法通过收集消费者的需求和期望，将其转化为产品设计要求，并将这些要求传递给生产部门，以确保产品的质量满足消费者的期望。
在质量管理工程中，QFD方法可以帮助企业将消费者的需求转化为产品设计要求，并确保产品的质量满足消费者的期望。
通过QFD方法，企业可以更好地理解消费者的需求，并将其转化为产品设计要求，从而提高产品的市场竞争力。
四、敏捷质量管理敏捷质量管理是一种将敏捷开发方法与质量管理相结合的方法。
质量管理的数学方法与工具食品质量
2、3、4、5、6、7、8、9 → 5
03
4、6、8、10、12、14、16 → （8+10）/2=9
04
*
*
极差R 极差是一组数据中最大数与最小数之差，级差虽能表示数据的分散程度，但只利用了一组数据中最大和最小的2个数据，没有考虑到其他数据的影响程度。 标准偏差S 标准偏差是能够较准确地表示样本数据分散程度的统计特征值,用符号S表示,计算公式为
03
另一类是表示数据的分散程度，例如极差，标准偏差等；
04
平均值
05
平均值是将所有数据之和为分子，数据的总个数为分母的商。
中位数
01
中位数可以认为是平均值的近似值，把数据按大小顺序排列，当有相同数值时应重复排列，取处于最中间位置的数据即为中位数。当数据的个数为偶数时，取中间位置的两个数据平均值为中位数。
负相关
分别划1条与x、y轴平行的平行线，使得每条线左右两边的分布点相等或大致相等。
01
分别计算4个象限所拥有的点，当1、3象限点数大于2、4象限点数时为正相关，小于为负相关。
02
*
*
03
应将不同性质的数据分层作图，否则将会导致不真实的判断结论。
相关图相关性规律的适用范围一般局限于观测值数据的范围内，不能任意扩大相关判断范围→标准曲线的线性范围。
样本
又叫子样，它是从总体中抽取出来的一个或多个提供检验的单位产品。
总体是无限的或包含数量很多的个体，全数检查不可能或工作量过大，费用很高，
03
有的产品要检查某一质量特性必须进行破坏性试验。
04
样本：
05
一种从总体中抽取一部分个体进行测试和研究的方法，这一部分个体的全体就叫样本。
qm4老7种质量管理工具和方法
日本的质量管理者首先打破了统计技 术就是数理统计的禁区。
图表或经过整理的数据特征值，也纳 入统计技术的范畴。
• 推断型统计技术
• 描述性统计技术
统计技术
2019/10/12
2000 版ISO9000 族标准将统计技术提升为质量管理体 系的一个基础，强调的不是统计技术本身，而是“统计 技术的作用”，即将统计技术作为分析、解决问题，提 高质量管理体系有效性和促进持续改进的一种工具。
数理整理和统计
2019/10/12
在质量管理中最强调的是事实管理，就是要掌握事实， 要掌握事实就必须设计检查表收集数据。
记录用检查表
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13
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总体又叫母体，是研究对象的全体。
一批零件、一个工序或某段时间内生产的同类产 品的全部都可以称为总体。
个体:构成总体的基本单位。 每个零件、每件产品都是一个个体。
数据的收集-总体、个体
2019/10/12
在质量管理上，我们把我们所要了解和 控制的对象产品全体或表示产品性质的质 量特性值的全体，称为总体。
4、了解直方图的原理、作用、作图方法及应用；
本章主要要求
2019/10/12
传统的统计技术是指“数理统计”，是 建立在概率论基础上的数学的一个分支， 是“研究如何以有效的方式去收集、整 理和分析受到随机性影响的数据，以对 所观察的问题作出推断、预测，直至采 取决策及行动提供依据。
统计技术
2019/10/12
⑤按频数大小顺序作同宽、不等高的频数矩形；
食品质量安全管理 质量管理的数学方法及工具模板
因变量 因变量 因变量
强正相关
自变量 强负相关
自变量
自变量 弱正相关
因变量
因变量
因变量
弱负相关
自变量
曲线相关
自变量 不相关
自变量
强正相关：x增加导致y明显增加；x是y的显著
影响因素。
强负相关：x增加导致y明显减少；x是y的显著
影响因素。
弱正相关：x增加导致y增加，但不显著；x是y
的影响因素，但不是唯一因素。
弱负相关：x增加导致y减少，但不显著；x是y
的影响因素，但不是唯一因素。
man 人 environ- 环 ment
ji 机 machine
4M1E
法
料
method
material
人员（man）：操作人员的质量意识、技 术水平、熟练程度、身体素质等。
机器（machine）：机器设备、工器具的 精度和维护保养状况等。 材料（material）：食品原材料的化学成 分、物理性能以及外观质量等。
操作员（年龄、级别、性别等） 设备（工艺设备类型、新旧程度、生产线 等） 原材料（产地、批号、生产厂、规范、成 分等） 方法（工艺要求、操作参数、操作方法、 生产速度、检测方法等） 环境条件（温度、湿度等）
分层的原则 按照分析问题的目的和要求，选择一个或 若干个标志对数据进行分层。 同一层内的数据波动幅度尽可能小，而层 与层之间数据的差别尽可能大。 不宜简单地按单一因素分层，必须考虑各 因素的综合影响效果。
四、产品质量的波动
1. 从统计学角度对质量波动的分类
6西格玛七大指标体系
6西格玛七大指标体系随着现代管理理念的发展，各种管理方法和工具不断涌现。
而其中，6西格玛是当前被广泛应用于企业质量改进与管理的一种方法。
6西格玛通过利用统计学和数学方法，帮助企业发现和解决问题，提高产品和服务质量，实现持续的改进。
在6西格玛体系中，有七大核心指标，它们是关键的成功要素，本文将为您详细介绍。
一、缺陷率缺陷率是指产品或服务在生产或提供过程中出现缺陷的比率。
在6西格玛体系中，通过对缺陷率进行统计和分析，企业可以判断其产品或服务的质量水平，并进一步制定改进策略。
对于有品质要求的企业而言，控制缺陷率是非常重要的。
二、准时交付率准时交付率是指企业按照合同约定的时间准时向客户交付产品或服务的能力。
对于提供服务的企业来说，及时交付是赢得客户信任的关键。
通过衡量准时交付率，企业可以了解自身生产或供应链环节中是否存在瓶颈，以及如何进行优化，提高交付效率。
三、产品或服务质量满意度产品或服务质量满意度是指客户对企业产品或服务的满意程度。
通过定期开展客户满意度调查以及收集客户的反馈意见，企业可以了解自身产品或服务的不足之处，并针对性地进行改进。
高质量的产品和服务能够满足客户需求，提高客户忠诚度，为企业带来长期的竞争优势。
四、全员参与程度全员参与程度是指企业员工在质量改进过程中的参与度。
6西格玛注重团队合作和员工积极参与，通过培训和激励机制，激发员工的信心和动力，使得每个人都能够为质量改进贡献力量。
全员参与程度的提高不仅能够推动质量改进的持续进行，还能够增强员工的凝聚力和归属感。
五、成本节约率成本节约率是指企业在生产和运营中实现的成本节约比率。
通过对各项成本进行分析和管理，企业可以找到成本高昂的环节，并采取相应措施进行节约。
成本节约对于企业来说是一项重要的经营目标，它既能够提高企业的利润率，也能够为客户提供具有竞争力的价值。
六、交付周期交付周期是指企业从接收客户订单到交付产品或服务的时间。
在6西格玛体系中，通过对交付周期的测量和分析，企业可以了解自身的交付能力，进而通过流程优化和资源调配来缩短交付周期。
质量管理的新七种工具
头脑风暴法 头脑风暴法又称畅谈法、集思法、智力激励法、脑力激荡法，是采用会议形式，引导每个参加会议的人围绕某个中心议题，充分解放思想、激发灵感，在自己头脑中掀起风暴，毫无顾忌，畅所欲言地发表独立见解的一种集体创造思维的方法。 主要用途有： 1 识别存在的质量问题并寻求解决方法； 2 识别潜在的质量改进机会； 3 用于绘制因果图、系统图、亲和图。
新七工具的应用范围 1 方针目标管理、计划实施 2 新品开发、成本管理、安全生产 3质量设计、保证、改进，QC活动等
关联图 对具有原因—结果，或手段—目的等逻辑关系的一系列有关问题的要素用箭线连接起来并找出主要因素的方法。可以用于分析整理各种复杂因素交织一起的多目的情形。 主要用途： 1 制订企业方针计划和实施措施； 2 制订生产过程不良品对策； 3 制订工序管理故障对策； 4 制订QC小组目标规划； 5 改善各部门质量工作； 6 改善企业各项工作质量。
关联图的类型 1 按应用形式分 多目的型 单一目的型 2 按结构形式分 中央集中型 单向汇集型 关系表示型 应用型
亲和图的绘制步骤 1 确定主题 2 收集资料 3 资料卡片化 4 汇总整理卡片 5 制作标签卡片 6 作图
亲和图应用的常见错误 1 应用范围错误 2 问题复杂化 3 用作因果图论证 4 采用逻辑思维画成关联图
系统图 系统图就是倒立状态的因果图，是根据目的找出手段，而又将上一级手段作为目的找出手段，按顺序层层展开的树状图。 系统图有从左到右单侧展开型和自上而下宝塔型两种形式。 主要用途有： 1 用于措施展开； 2 用于因果分析； 3 矩阵图配合使用。
亲和图 亲和图是KJ法的主体，是日本川喜田二郎首创的，是一种收集信息、按相互亲近程度用图形进行归纳整理并找出解决问题思路的图示技术。 亲和图不象关联图用逻辑推理来明确因果关系，而是按情理性归类。只适用需要时间慢慢解决、不易解决而非解决不可的问题，不适用速战速决或简单的问题。 主要用于归纳整理收集到的意见、观点和想法等语集资料 2 用短句词汇归纳要素 3 根据关系连接要素 4 改进图形表明问题要因
质量管理七大工具在食品危害分析与关键控
质量管理七大工具在食品危害分析与关键控质量管理七大工具指的是在质量管理领域中广泛应用的方法和技术，用于帮助分析问题、采取正确的决策和实施有效的质量控制措施。
在食品危害分析与关键控制点（HACCP）中，七大工具也发挥着重要的作用，帮助食品企业识别潜在的危害，确定关键控制点（CCP），并确保食品的安全和质量。
1.流程图：流程图是一种用线性符号表示一个过程的图形工具，通过绘制食品制造过程的流程图，可以清晰地展示每个步骤和操作的顺序。
流程图有助于识别潜在的危害和决定监控点，确保食品从原材料到最终产品的每个环节都得到妥善控制。
3.控制图：控制图是一种用于监测质量过程的工具，通过绘制过程参数的变化情况，可以判断是否出现异常或趋势变化。
在HACCP中，控制图用于监测关键控制点的过程参数，如温度、时间和pH值等，及时调整和纠正过程，以确保食品质量符合标准要求。
4. 流程能力分析：流程能力分析是一种通过统计方法评估过程的能力是否满足规定要求的工具。
在HACCP中，流程能力分析可以帮助判断关键控制点的过程是否稳定，并通过计算过程能力指数（Cp、Cpk）或过程性能指数（Pp、Ppk）等，评估过程的能力和可靠性。
5.散点图：散点图用于显示两个变量之间的相关性，通过绘制观测数据的点，并了解两个变量是否存在相关性或趋势。
在HACCP中，散点图可用于分析食品原材料、工艺参数和危害之间的关系，帮助确定关键控制点和危害的监控方法。
6.直方图：直方图是一种用来展示数据分布情况的图表，通过将数据按照不同的区间分组，并绘制柱状图，可以直观地了解数据的分布情况。
在HACCP中，直方图可用于分析食品过程参数的分布情况，判断过程是否在可控范围内，并为设定监控限值提供参考。
7.指标图：指标图是一种用于跟踪和显示过程指标或性能指标的工具，通过绘制指标的趋势图，可以快速了解过程的变化和趋势。
在HACCP中，指标图用于监控关键控制点的指标，如温度、湿度、微生物菌落数等，及时发现异常情况并采取措施，确保食品质量和安全。