排列图法直方图法以与散布图法
生产制造过程控制常用的几种工具
生产制造过程控制常用的几种工具一、常用的分析法分层法调查表法排列图法因果分析图法直方图法散布图法1.分层法含义：把收集到的原始质量数据，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。
又称分类法，就是将零乱的质量数据按某一属性进行分类，找出影响产品质量问题的主要原因。
关键:同一层内的数据波动幅度尽可能小；各层之间的差别尽可能大分层标志：操作者、设备、原材料、操作方法、时间、检测手段、缺陷项目等示例如某班某日生产中出现了40件次品，按生产时间（班次）、操作者进行分层，得到表中所示的资料。
从表中可以看出，次品数量与时间（班次）没有多大关系，但受设备的影响较为明显，甲设备生产的次品总比乙设备要多。
由此可见，甲设备是导致产品不合格的主要原因。
某班日生产分层运用分层法时，常用的分层标志有：1. 操作者：包括操作者的姓名、年龄、工种、性别、技术级别等。
2. 生产手段：如机器、输入设备、输出设备、工艺装备等。
3. 操作方法：指操作规程、工序名称等。
4. 原材料：包括供应厂家、批次、成分等。
5. 检查条件：指检查人员、测试仪器、测试方法等。
6. 时间：如日期、班次等。
7. 环境条件：包括地区、温度、清洁度、湿度、震动等。
2.调查表法含义：利用这类统计图表进行数据收集、整理和粗略分析•缺陷位置调查表•不良项目调查表•不良原因调查表•过程分布调查表优点：简便易行，概括性强，一目了然，省时省力。
缺点：系统性差，难以将所有应调查事项包含内，易于流于形式。
3.排列图法1897年意大利经济学家柏拉图（1848---1923）分析社会经济结构，发现80%的财富掌握在20%的人手里，后被称“柏拉图法则”。
1907年美国经济学家劳伦兹使用累积分配曲线描绘了柏拉图法则，被称为“劳伦兹曲线”。
1930年美国品管泰斗朱兰博士将劳伦兹曲线应用到品质管理上。
20世纪60年代，日本品管大师石川馨在推行自己发明的QCC品管圈时使用了排列图法，从而成为品管七大手法要素：两个纵坐标、一个横坐标、若干顺序排列的直方块、一条累计百分率曲线4.因果分析图法因果分析图又叫特性要素图、树枝图和鱼刺图等，主要用于整理和分析产生质量问题的因素及各因素与质量问题之间的因果关系因果分析图法三种类型：A、整理问题型（各要素与特性值间不存在原因关系，而是结构构成关系,对问题进行结构化整理）B、原因型（特性值通常以“为什么……”来写）C、对策型（特性值通常以“如何提高/改善……”来写）5.直方图法含义：通过对测定或收集来的数据加以整理，来判断和预测生产过程质量不合格品率优点：任何情况都能使用直方图。
5.3 常用质量管理工具
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两个变量的六种相关类型
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例如，在工艺方法方面，导致焊缝质量的因素可 能有图纸混乱、要求不清等；
在设备方面，可能原因有电流不稳定、仪表不准 等。
将各个方面可能造成焊缝质量缺陷的所有原因都 列举出来后，就可以用鱼刺图清楚地表达出来， 然后再逐一进行论证。焊缝质量鱼刺分析图如图 所示。
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焊缝质量鱼刺分析图
N=120
➢ 是基于“关键的少数，次制要图的人：多XX数X ”提出的。
80/20原则
制图时间：XXX
➢ 由两个纵坐标、一个横坐标、几个直方块和一条 折线所构成
➢ 累计百分比将影A 响因素B 分成A、B、C C三类
累计百分比0-80 A类；80-90 B类；90-100 C类
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四、调查表法
1.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。
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因果分析图法事例1：
胎瘪
路滑
质量管理的老7种工具
质量管理的老7种工具老七种工具：分层法排列图法因果分析图法调查表法直方图法散布图法控制图法产生背景:日本，二十世纪六十年代。
老七种工具的特点：强调用数据说话，重视对制造过程的质量控制通俗易懂,一线员工易于掌握质量管理老7种工具1.分层法概念分层法又称分类法，即：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。
原则➢根据分层的目的➢按照一定的标志➢数据的归类➢分层的关键质量数据分层的标志(5M1E)操作者、机器设备、原材料、测量、方法、环境。
不同的时间；不同的检验手段；废品的缺陷项目。
分层法实例（1）某轧钢厂一个车间的生产情况统计如下：甲乙丙三班各轧制钢材2000t，共轧制6000t，其中轧废169t。
如果只知道这样三个数据，则无法对质量问题进行分析。
下表是进行的分层分析。
分层法实例（2）某产品的汽缸体与气缸盖之间经常发生漏油现象，使用分层法分析其主要原因。
解：通过现场调查发现主要原因是密封不好。
该装配工序是由甲乙丙三个工人各自完成的；并发现漏油的主要原因是三个人在涂粘结济方法上的不同以及所使用的气缸垫分别来自A 和B两个协作厂。
调查的数据如下：调查总数50个，漏油19个，漏油发生率0.38。
现采用分层法按操作者和协作厂分层收集整理数据。
按操作者分层结论：工人乙的操作方法漏油发生率比较低。
按协作厂分层结论：B厂的气缸垫漏油发生率比较低。
综上：建议采用乙的工作方法和B厂的气缸垫。
实施结果：漏油发生率增加了原因：没有考虑两者之间的关系措施：重新考虑分层与协作厂联合分层结论：B厂↔工人甲A厂↔工人乙2.排列图法概念➢排列图又称主次因素分析图或帕累托图（Pareto）。
➢由两个纵坐标、一个横坐标、几个直方块和一条折线所构成。
➢累计百分比将影响因素分成A、B、C三类。
排列图又叫巴雷特图（pareto diagram）,其原理是意大利经济学家帕累托在分析社会财富分布状况时得到的“关键的少数和次要的多数”的结论。
QC旧七大手法概述
QC七大手法
UCL A区 B区 C区 CL C区 B区 A区 LCL 图九－1
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CL＋3σ CL＋2σ CL＋σ CL CL-σ CL-2σ CL-3σ
QC七大手法
由于过程正常的情况下，下述8种准则出现的
概率都很小，若出现即判断过程异常。 准则1：一个点落在A区外；如图九－2
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QC七大手法
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QC七大手法
程调整到稳态后，才能延长控制图的控制限 作为控制用控制图，这就是控制用控制图阶 段。故日本有句名言：“始于控制图，终于 控制图”。所谓“始于控制图”是指对过程 的分析从应用控制图对过程进行分析开始； 所谓“终于控制图”是指对过程的分析结束， 最终建立控制用控制图。 分析用控制图
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QC七大手法
偶然波动与异常波动都是产品质量的波动，
控制图上的控制限就是区分偶然波动与异常 波动的科学界限。 常规控制图的实质是区分偶然因素与异常因 素两类因素。
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QC七大手法
4、控制图的作用：按下列情形分别考虑 情形1、应用控制图对生产过程进行监控，如 出现图上的点上升趋势，显然过程有问题， 故异因刚一露头就可发现，于是可及时采取 措施加以消除，这当然是预防。 情形2、更经常的是控制图上的点无任何预兆， 突然出界显示异常。这时应查出原因，采取 措施加以消除。
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QC七大手法
控制用控制图
当过程达到所确定的状态后，才能将分析用 控制图控制限延长作为控制用控制图。进入 日常管理后，关健是保持所确定的状态。经 过一个阶段使用后，可能又会出现异常，这 时应查出异因，采取必要措施，加以消除， 以恢复统计控制状态。
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QC七大手法
9、判异准则 判异准则有两类：①点子出界应判异；② 界内点排列不随机判异。关于判异准则，常 规控制图的标准GB/T4091-2001有8种准则， 将控制图等分为6个区、每个区宽1σ。这6个 区的编号为A、B、C、C、B、A。（如图九 －1）其中两个A区、B区及C区关于中心线 CL对称；需要指明的是这些判异准则主要适 用X均值图，且假定质量特性值服从正态分布。
全面质量管理常用七种工具和方法(TOM)
TQM全面质量管理的常用七种工具方法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、统计分析表法和措施计划表法质量管理讲究科学性，一切凭数据说话。
因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要，为此必须根据本班组，本岗位的工作特点设计出相应的表格。
常用的统计分析表有以下几种，供参考。
１.不良项目调查表某合成树脂成型工序使用的不良项目调查表如下。
每当发生某种不良时，工人就可在相应的栏目里画上一个调查符号，这样，下班时哪些不良项目发生了多少，立即可知。
２.零件尺寸频数分布表此表与不良项目调查表属同一类型。
第二栏为零件尺寸的分组，第四栏的“ ”与不良项目调查表中的“正”是相同的符号。
工人每加工完一个零件，经检测后，将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应的尺寸组，然后再在第四栏中记录符号，待到下班或完工时，再统计第五栏。
这样的图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸的分布情况。
３.汽车油漆缺陷统计表该表的特点是直观，而且将每个缺陷的部位表示出来了。
４.不良原因调查表要分清不良的发生原因，可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查，填写不良原因调查表。
下表为调查了甲、乙两位工人5天生产塑料勺不良原因的调查表。
５.不合格品分类统计分析表下表为某工序同时生产三种规格的轴承，按不良项目分别统计。
表的右侧和下边的合计栏均画作虚线，表示可根据需要取舍。
需要注意的是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目，下面还细分若干细目，这是表格设计的一种技巧，与此对应，下边合计栏也应合理设计。
6. 措施计划表措施计划表，又称对策表。
在制订一个具体的改进措施计划后，所有对策编制成计划表的形式。
下表为某照相机厂生产一种自拍照相机，为了解决自拍质量问题，针对所分析的原因，制订的改进措施计划表。
全面质量管理常用七种工具和方法(TOM)
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地常用七种方法.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、统计分析表法和措施计划表法质量管理讲究科学性，一切凭数据说话.因此对生产过程中地原始质量数据地统计分析十分重要，为此必须根据本班组，本岗位地工作特点设计出相应地表格.常用地统计分析表有以下几种，供参考.文档收集自网络，仅用于个人学习１.不良项目调查表某合成树脂成型工序使用地不良项目调查表如下.每当发生某种不良时，工人就可在相应地栏目里画上一个调查符号，这样，下班时哪些不良项目发生了多少，立即可知.文档收集自网络，仅用于个人学习２.零件尺寸频数分布表此表与不良项目调查表属同一类型.第二栏为零件尺寸地分组，第四栏地“ ”与不良项目调查表中地“正”是相同地符号.工人每加工完一个零件，经检测后，将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应地尺寸组，然后再在第四栏中记录符号，待到下班或完工时，再统计第五栏.这样地图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸地分布情况.文档收集自网络，仅用于个人学习３.汽车油漆缺陷统计表该表地特点是直观，而且将每个缺陷地部位表示出来了.４.不良原因调查表要分清不良地发生原因，可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查，填写不良原因调查表.下表为调查了甲、乙两位工人天生产塑料勺不良原因地调查表.文档收集自网络，仅用于个人学习５.不合格品分类统计分析表下表为某工序同时生产三种规格地轴承，按不良项目分别统计.表地右侧和下边地合计栏均画作虚线，表示可根据需要取舍.需要注意地是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目，下面还细分若干细目，这是表格设计地一种技巧，与此对应，下边合计栏也应合理设计.文档收集自网络，仅用于个人学习. 措施计划表措施计划表，又称对策表.在制订一个具体地改进措施计划后，所有对策编制成计划表地形式.文档收集自网络，仅用于个人学习下表为某照相机厂生产一种自拍照相机，为了解决自拍质量问题，针对所分析地原因，制订地改进措施计划表.二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素地一种有效方法.排列图中有两个纵座标，一个横座标，几个直方形和一条曲线.左边地纵座标表示频数(件数金额等)，右边地纵座标表示频率(以百分比表示)，有时，为了方便，也可把两个纵座标都画在左边.横座标表示影响质量地各个因素，按影响程度地大小从左至右排列；曲线表示各影响因素大小地累计百分数，这条曲线称帕累托曲线.通常把累计百分数分为三类：～％为类，是累计百分数在％地因素，显然它是主要因素.累计百分数～％地为类，是次要因素；累计百分数在～％地为类，这一区间地因素是一般因素.作排列图需注意:文档收集自网络，仅用于个人学习不重要地项目很多时，横轴会变得很长，通常就把这些项目并列入“其它”项内.“其它”项地高度即便比前项目高，也排列在最后.横轴上各问题(项目)地宽度为多少，一般没有严格要求，但各问题(项目)间地宽度却要求相等.左纵坐标地最大值可参考质量问题(项目)数量地最大值；右纵坐标地最大值是％，左右两纵坐标地刻度相互无关.文档收集自网络，仅用于个人学习制作排列图地步骤：１.收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题地数据.如，可收集个月或个月或半年等时期里地废品或不合格品地数据.文档收集自网络，仅用于个人学习２.进行分层，列成数据表，即将收集到地数据资料，按不同地问题进行分层处理，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)反复出现地次数(即频数)；按频数地大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算和作图时地基本依据.例如，甲厂收集到某半年地锥柄扭制钻头废品地数据.经分层整理后列成地数据表，见下表()()()栏.文档收集自网络，仅用于个人学习３.进行计算，即根据第()栏地数据，相应地计算出每类问题在总问题中地百分比，计入第()栏，然后计算出累计百分数，计入第()栏.文档收集自网络，仅用于个人学习４.作排列图.即根据上表数据进行作图.需要注意地是累计百分率应标在每一项目地右侧，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.文档收集自网络，仅用于个人学习三、因果分析图法因果分析图又叫特性要因图.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地一种有效工具.文档收集自网络，仅用于个人学习因果分析图地“果”，指地是大黑箭头所指地方框中地质量特性，即质量问题，“因”是与大黑箭头成°夹角地中箭头及与中箭头成°夹角地小黑箭头.文档收集自网络，仅用于个人学习画因果分析图要召开与质量特性有关人员参加地技术民主会，共同讨论，边谈边记画出草图.分析原因时要从大到小，从粗到细，寻根究底，直到可以采取措施为止.主要原因要采取投票或举手表决地办法确定.一般每人只准提两到三个主要问题，票数最多地为主要问题.用方框框起来作为标志.画好草图还要到现场进行核对，漏项地要补上，已经采取措施改进了地要取消.画因果分析图地注意事项：文档收集自网络，仅用于个人学习. 影响产品质量地大原因，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.文档收集自网络，仅用于个人学习. 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.各种意见都要记录下来.四、分层法分层法又叫分类，是分析影响质量(或其它问题)原因地方法.我们知道，如果把很多性质不同地原因搅在一起，那是很难理出头绪来地.其办法是把收集来地数据按照不同地目地加以分类，把性质相同，在同一生产条件下收集地数据归在一起.这样，可使数据反映地事实更明显、更突出，便于找出问题，对症下药.企业中处理数据常按以下原则分类：文档收集自网络，仅用于个人学习)按不同时间分：如按不同地班次、不同地日期进行分类；)按操作人员分：如按新、老工人、男工、女工、不同工龄分类；)按使用设备分：如按不同地机床型号，不同地工夹具等进行分类)按操作方法分：如按不同地切削用量、温度、压力等工作条件进行分类；)按原材料分：如按不同地供料单位不同地进料时间，不同地材料成份等进行分类.)按不同地检测手段分类.)其它分类：如按不同地工厂、使用单位、使用条件、气候条件等进行分类.文档收集自网络，仅用于个人学习总之，因为我们地目地是把不同质地问题分清楚.便于分析问题找出原因.所以，分类方法多种多样，并无任何硬性规定.为了便于理解，举两个例子说明.文档收集自网络，仅用于个人学习例一加工一根轴，其前工序是两个车工甲、乙操作地，其后工序是另外两个磨工丙、丁操作地.现在要研究磨加工过程中出现地废品.如果把丙、丁两个人加工地零件混在一起研究，只能知道这道工序上问题，而不知每个人地加工情况.如果把车工甲加工地零件分成两部分让丙、丁磨，统计后进行分析.再把车工乙加工地零件分成两部分让丙、丁磨；又统计后分析，这样就可以清楚地了解每个人地加工情况.文档收集自网络，仅用于个人学习例二有一种零件在四轴自动磨床上进行磨加工.如果要分析这台磨床加工问题，把四根轴加工出地零件分别分析，就能找出每一个轴上存在地问题.如果四根轴所磨地零件混在一起分析，就很难找出问题症结所在.文档收集自网络，仅用于个人学习五、直方图法直方图，又称质量分布图.直方图法，是指通过对生产过程中产品质量分布状况地描绘与分析，来判断生产过程质量地一种常用方法.直方图地格式如图所示：分组数以～组为宜收集数据个左右文档收集自网络，仅用于个人学习. 直方图地观察分析：作直方图地目地，是通过观察图地形状，来判断生产过程是否稳定，预测生产过程地不合格品率.那幺如何观察和分析呢？首先要看图形本身地形状;然后用公差(标准)要求来与之比较，这样就可大致有个结论.文档收集自网络，仅用于个人学习关于图形，对直方形多少有参差不齐不必太注意，而应着眼于图形地整个形状.常见地几种图形见图:)直方呈锯齿状，这多因测量方法或读数有问题，也可能是数据分组不当所引起地.)直方以中间为顶峰，左右对称地分散.正常状况都是这样分布.)直方地顶峰偏向一侧，有时象跳动等形位公差是这样地分布地；也有时因加工习惯造成这样地分布，如孔加工往往偏小，而轴加工往往偏大等等.)在远离主分布中心地地方又出现小地直方.这表示有某种异常，可能加工条件有变动.)两个顶峰，这往往是两个不同地分布混在一起所致.)直方呈平顶形，往往是由于生产过程中某种缓慢地倾向在起作用，如工具地磨损，操作者地疲劳等影响.文档收集自网络，仅用于个人学习用直方图与公差(或标准)进行对比，看直方图是否都在公差要求地当中.不过应当注意，这时想地是生产过程，并不是少数加工出来地产品.这种对比大体有六种情况.文档收集自网络，仅用于个人学习２.工序能力和工序能力指数工序能力，是指工序在一定时间里，处于控制状态(稳定状态)下保证质量地能力.文档收集自网络，仅用于个人学习工序能力指数(或)是反映工序能力地指标.按其等级地高低,在管理上可以作出相应地判断和处置.六、控制图法：文档收集自网络，仅用于个人学习控制图法是以控制图地形式，判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动地一种常用地质量控制统计方法.它能直接监视生产过程中地过程质量动态，具有稳定生产，保证质量、积极预防地作用.文档收集自网络，仅用于个人学习控制图地基本形式如下图所示.在直角坐标中有三条线.纵坐标表示需要控制地质量特性值，横坐标表示按系统取样方式得到子样地编号；上、下两条虚线表示上控制界限()和下控制界限()，中间地细直线表示中心线().在控制图上，把采取系统取样方式取得地子样质量特性值，用点子描在图上地相应位置.若点子全部落在上下控制界限之间，且点子排列没有什幺异常状况时，应说明生产过程是处于稳定状态(控制状态).否则，判定生产过程中出现异常因素，则应查明原因，设法消除.文档收集自网络，仅用于个人学习１.控制图地种类：控制图在实践中，根据质量数据通常可分为两大类七种.) 计量值控制图.平均值－极差控制图，一般用符号图表示.中位数－极差控制图，一般用符号图表示.单值－移动极差控制图，一般用符号图表示) 计数值控制图.不合格品数控制图，一般用符号图表示.不合格品率控制图，一般用符号图表示.缺陷数控制图，一般用符号图表示.单位缺陷数控制图，一般用符号图表示控制图地种类虽有不同，但它们地基本原理却是共同地.文档收集自网络，仅用于个人学习２.控制图地观察如果点子落到控制界限之外，应判断工艺过程发生了异常变化.如果点子虽未跳出控制界限，但其排列有下列情况，也判断工艺过程有异常变化；) 点子在中心线地一侧连续出现７次以上；) 连续７个以上地点子上升或下降) 点子在中心线一侧多次出现，如连续１１个点中，至少有１０个点(可以不连续)在中心线地同一侧) 连续３个点中，至少有２点(可以不连续)在上方或下方横线以外出现(即很接近控制界限) ) 点子呈现周期性地变动在图、－图和图中，对极差和移动极差地控制观察，一般只要点子未超出控制界限，就属正常情况.文档收集自网络，仅用于个人学习七、散布图法散布图法，是指通过分析研究两种因素地数据之间地关系，来控制影响产品质量地相关因素地一种有效方法.在生产实际中，往往是一些变量共处于一个统一体中，它们相互联系、相互制约，在一定条件下又相互转化.有些变量之间存在着确定性地关系，它们之间地关系，可以用函数关系来表达，如园地面积和它地半径关系：π ；有些变量之间却存在着相关关系，即这些变量之间既有关系，但又不能由一个变量地数值精确地求出另一个变量地数值.将这两种有关地数据列出，用点子打在座标图上，然后观察这两种因素之间地关系.这种图就称为散布图或相关图.文档收集自网络，仅用于个人学习散布图法在工厂生产中会经常用到，例如，棉纱地水分含量与伸长度之间地关系，喷漆时地室温与漆料粘度地关系；热处理时钢地淬火温度与硬度地关系；零件加工时切削用量与加工质量地关系等等，都会用到这种方法.下图就是反映钢地淬火温度与硬度关系地散布图.散布图地观察分析文档收集自网络，仅用于个人学习根据测量地两种数据作出散布图后，就可以从散布图上点子地分布状况，看出两种数据之间是否有相关关系，以及关系地密切程度.文档收集自网络，仅用于个人学习散布图地基本形式有六种.以上七种质量管理工具，各有所长，各有特色，难易程度也不同，各班组长可结合自己地工作实际，有选择地练习和应用，在循序渐进地过程中，相信你能带领班组成员取得良好地成果.文档收集自网络，仅用于个人学习全面质量管理地工具采购部必须采用全面质量管理工具判断采购和供应商及其产品地质量.常用地管理工具如下所示：.鱼缸会议这是一种组织会议地方式.不同地群体本着合作地精神，一起分享各自地观点和资讯.适用于使供应商和采购经理等与之利益攸关地群体加强沟通.使用程序：将与会者分成内外两圈；内圈人员会上比较活跃，外圈人员则从旁观察、倾听，必要时提供资讯.()会议结束时推荐改进方案，取得外圈人员地赞同..横向思维为老问题寻找新解决方案地工具.适于老方法、旧思路不再管用或已经不够好，需要寻找新采购方法和思路时使用.这种方法能开创新思路，激发创意，找出可行地解决方案.使用程序：确定须解决地采购问题；运用幽默、随机排列和对流行观念地挑战来制定横向思维解决方案；对找到地各种想法加以适当地提炼和取舍..帕雷托分析法强调为地问题找出关键地几个致因(通常为).当一个问题地产生有多个变数因素并需要找出其中最关键地因素时使用.这种方法直观地展示出如何确定问题地优先顺序，将资源集中在何处才能取得最佳效益，又称柏拉图法.使用程序：找出问题和可能地原因；收集有关原因地资讯；绘制帕雷托分析图，横坐标表示影响采购质量地原因，纵坐标表示质量问题，以出现次数、频率或造成地成本来表示；找出最关键地几个原因；依据重要性排序，利用改进技术消除产生采购质量问题地原因..质量功能分布图( )是一种产品和流程设计工具，用于将客户期待转化成产品或流程地特点.该方法分辨基本地产品与流程特色和所期望地产品与流程特色，同时，提供评估产品或流程变化影响地框架准则.使用程序：研究客户地需求；找出符合客户需求地流程设计特色；建立一个矩阵图，将客户地需求与设计特色进行比较（即性能／方案矩阵图）并加以计分；选取个左右分数最高地设计特色，然后再按个层次建立矩阵图：设计特色和关键部件特点、关键部件特点和工艺要求、工艺要求和生产要求..关联树图对关联项进行层次分类.提供一种可为同一目标寻求多种不同实现途径.注意：该图示能很有逻辑地揭示出该采用什么方法来实现目标，需要哪些行动和资源.快捷地方法将各种想法总括出来，并在相关地枝权出现时随即增加细节，但如果选用地方法经不起分析，要随时准备回到关联树图上来..方案效果分析法用于分析手头解决方案可能产生地效果.在提议进行采购变革时可运用这种方法，以看清各解决方案地效果.使用程序：记下正在考虑实施地僻决方案，放在图地左馘，笔头黜指向右方；在主箭头两侧用分箭头标出各种重大效果；通过集思广益，找出所有可能地效果并添到图上.计划实施行动以确保该方案行之有效.文档收集自网络，仅用于个人学习。
常用统计分析方法
常用统计分析方法排列图因果图散布图直方图控制图控制图的重要性控制图原理控制图种类及选用统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。
常用统计分析方法与控制图获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。
常用统计分析方法此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。
排列图排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具.1.排列图的画法排列图制作可分为5步:(1)确定分析的对象排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等.(2)确定问题分类的项目可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。
(3)收集与整理数据列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。
最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。
(4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi(1)式中，f为各项目发生频数之和。
(2)(5)画排列图排列图由两个纵坐标，一个横坐标，几个顺序排列的矩形和一条累计频率折线组成。
如图1所示为一排列图实例。
2.排列图用途(1)确定主要因素、有影响因素和次要因素根据排列图可以确定质量问题的主要因素：累计频率Fi在0-80%左右的若干因素。
常用的质量统计分析方法
常用的质量统计分析方法常用的数理统计方法有七种，包括分层法、排列图法、因果分析图法、相关图法、统计分析表法、直方图法和控制图法。
1．分层法（又称分类法）。
分层法是将收集来的数据根据不同的目的，按其性质、来源、影响因素等加以分类和分层进行研究的方法。
它是分析影响质量原因的一种重要方法。
它的作用是，可以使杂乱的数据和错综复杂的因素系统化、条理化，从而找到主要问题，采取相应的措施。
分层的目的主要是为了分清责任找出原因。
应用分层法研究影响质量因素时，可先对操作者、机器、材料、方法、测量、环境和时间等方面进行分层，然后在小范围内再分层。
2．排列图法。
排列图法又称主次因素分析图法。
它是找出影响产品质量主要因素的一种简单而有效的方法。
图11-4 金笔不合格原因排列图排列图是根据"关键的少数和次要的多数"的原理而制作的。
也就是把影响产品质量的因素或项目，按其对质量影响程度的大小，顺序排列起来，就形成排列图。
它的作用是能从多因素中找出关键因素，从而确定从何处人手解决问题。
其结构是由两个纵坐标、一个横坐标，几个直方形和一条曲线所组成。
左纵坐标表示产品频数（产品出现的次数），即不合格品体数；右纵坐标表示频率（产品出现的次数和总的次数之比），即不合格品累计百分数；横坐标表示影响产品质量的各个因素或项目，按影响质量程度的大小从左至右依次排列；每个直方形的高度表示该因素影响的大小；曲线上每点的高度表示该因素累计百分数的大小，该曲线又称为巴雷特曲线。
为了利用排列图较准确地找到影响产品质量的主要因素，通常把曲线的累计百分数分为三级作为判断标准，与此三级相对应的因素就分为三类：（1）累计百分数在0-80％为A类，在这一区间的因素是（主要因素，其中占累计百分数50-80％区间的因素）关键因素，一般这种关键因素有一两个，是解决问题的入手处；（2）累计百分数在80一90％的为B类，是次要因素；（3）累计百分数在90一100％的为C类，这一区间的因素是一般影响因素。
质量管理的统计方法
质量管理的统计方法早期，最常采用的统计技术是抽样检验。
它是以小批量的抽样为基准进行检验，以确定大量或批量产品质量的最常使用的方法。
现在，在质量控制方面已转为以预防为重点了。
人们正努力研究一种消除不合格品根源的方法。
基于这一目的，近年来，推出了七种重要的方法，这些方法不需要做大量的统计计算，因此容易被工厂基层职员所掌握。
1 分层法2 排列图法3 因果分析图法4 直方图法5 散布图法6 控制图法7 调查表法1 分层法分层法又称分类法，就是将零乱的质量数据按某一属性进行分类，找出影响产品质量问题的主要原因。
如某班某日生产中出现了40件次品，按生产时间（班次）、操作者进行分层，得到表8-1所示的资料。
从表8-1可以看出，次品数量与时间（班次）没有多大关系，但受设备的影响较为明显，甲设备生产的次品总比乙设备要多。
由此可见，甲设备是导致产品不合格的主要原因。
表8-1 某班日生产分层运用分层法时，常用的分层标志有：1. 操作者：包括操作者的姓名、年龄、工种、性别、技术级别等。
2. 生产手段：如机器、输入设备、输出设备、工艺装备等。
3. 操作方法：指操作规程、工序名称等。
4. 原材料：包括供应厂家、批次、成分等。
5. 检查条件：指检查人员、测试仪器、测试方法等。
6. 时间：如日期、班次等。
7. 环境条件：包括地区、温度、清洁度、湿度、震动等。
运用分层法进行数据分层时往往可以按几个不同的层别分层而分别得到某一方面的结论，但是不同层别的数据之间存在着有机联系时，即因素之间存在着交互作用时，孤立分层进行分析将会导致错误的结论，这时应将不同层中有关联的因素放在一起进行综合考虑。
2 排列图法排列图又称主次因素排列图，是质量管理工作中常用的一种统计工具，是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。
排列图是由意大利经济学家帕累特（Pareot）最先提出和应用的，故又称为帕累特图。
1906年，帕累特在研究社会财富分布问题时，首先运用了排列图，借助于排列图这一工具，他发现占人口极少数的富人占有社会财富的大部分，而占人口总数绝大多数的穷人却处于贫苦的边缘，即发现了关键的少数和次要的多数的规律。
2024版QC七大手法(工具)完整版介绍
目录
• 七大手法概述 • 检查表法 • 排列图法 • 因果分析图法 • 分层法 • 直方图法 • 控制图法 • 散布图法
01
七大手法概述
定义与背景
定义
QC七大手法是指在质量管理中常用的七种统计工具和技术，用 于收集、整理、分析和解释数据，帮助解决质量问题并改进过 程。
背景
QC七大手法起源于日本，在制造业中得到广泛应用，并逐渐发 展成为质量管理领域的基础工具。这些手法具有简单易学、实 用有效的特点，适用于各种行业和领域的质量管理工作。
重要性及应用领域
重要性
QC七大手法对于提高产品质量、降低生产成本、提升客户满意度等方面具有 重要意义。它们能够帮助企业更好地理解和控制生产过程中的各种变异，及时 发现并解决问题，从而实现持续改进和提升竞争力。
绘制步骤与注意事项
3. 绘制控制图
在坐标纸上绘制控制图，将收集到的 数据点标在图上，并用直线连接各点 形成折线图。
4. 分析判断
观察控制图上的数据点和折线走势， 判断生产过程是否处于稳定状态，是 否存在异常因素。
绘制步骤与注意事项
1. 数据要真实可靠
收集的数据必须真实可靠，不能随意篡改或 捏造。
注意事项
绘制时应尽可能全面地考虑各种可能的原因， 避免遗漏；分类要清晰明确，避免交叉重叠；
标明重要因素有助于突出重点并制定针对性 措施。
实例分析与问题解决
要点一
实例分析
以某产品质量问题为例，通过因果分析图法找出导致产品质 量问题的主要原因，包括原材料不合格、工艺参数设置不当、 设备故障等。
要点二
问题解决
02 1. 分层标准的选择要合理，能够反映出问 题的本质。
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统计过程控制（SPC）与休哈特控制图(四)第八章排列图法和因果图法一、排列图法（一）什么是排列图排列图是为寻找主要问题或影响质量的主要原因所使用的图。
它是由两个纵坐标、一个横坐标、几个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成的图。
它的基本图形,见图9-1。
排列图又称帕累托图。
最早是由意大利经济学家帕累托用来分析社会财富的分布状况。
他发现少数人占有着绝大多数财富，而绝大多数人却占有少量财富处于贫困的状态。
这种少数人占有着绝大多数财富左右社会经济发展的现象，即所谓“关键的少数、次要的多数”的关系。
后来，美国质量管理专家米兰，把这个“关键的少数、次要的多数”的原理应用于质量管理中，便成为常用方法之一（排列图），并广泛应用于其它的专业管理。
目前在仓库、物资管理中常用的ABC分析法就出自排列图的原理。
（二）排列图的作图法1．搜集数据搜集一定时期内的质量数据，按不同用途加以分层、统计。
以某卷烟厂卷烟车间成品抽样检验时外观质量不合格品项目调查表中的数据为例（表9-1）。
2．作缺陷项目统计表为简化计算和作图，把频数较少的油点、软腰和钢印三次缺陷合并为“其它”项，其频数为37。
（1）把各分层项目的缺陷频数，由多到少顺序填入缺陷项目统计表，“其他”项放在最后,见表9-1。
（2）按表9-1的表头计算累计频数和累计百分比。
并填入统计表9-2中。
3．绘制排列图绘制排列图的步骤如下：（1）画横坐标，标出项目的等分刻度。
本例共七个项目。
按统计袤的序号，从左到右，在每个刻度间距下填写每个项目的名称，如空松、贴口、......、其它。
如图9-2。
（2）画左纵坐标，表示频数（件数、全额等)。
确定原点为0和坐标的刻度比例，并标出相应数值，本例为100、200、300等等。
（3）按频数画出每一项目的直方图形，并在上方标以相应的项目频数。
如空松458、贴口297等。
（4）画右纵坐标表示累计百分比。
画累计百分比折线，可用两种方法。
方法1：定累计百分比坐标的原点为0，并任意取坐标比例（即累计百分比的比例与频数坐标的比例无关）。
按各项目直方图形的右边线或延长线与累计百分比数值的水平线的各交点，用折线连接，如图9-3、图9-4。
方法2：累计百分比坐标以频数总数N的对应高度定为100%，以各项目的直方高度为长度而截取的各点，用折线连接。
如图9-2。
（5）标注必要的说明。
在图的左上方标以总频数N，并注明频数的单位；在图的下方或适当位置上填写排列图的名称、作图时间、绘制者及分析结论等。
（三）排列图的分析绘制排列图的目的在于从诸多的问题中寻找主要问题并以图形的方法直观地表示出来。
通常把问题分为三类，A 类属于主要或关键问题，在累计百分比0~80%左右；B类属于次要问题，在累计百分比80~90%左右；C类属于一般问题，在累计百分比90~100%左右。
在实际应用中，切不可机械地按80%来确定主要问题。
它只是根据“关键的少数、次要的多数”的原则，给以一定的划分范围而言。
A、B、C 三类应结合具体情况来选定。
主要问题项目（A类），可以用划线及“A”表示，如图9-3所示（虚线一定通过累计百分比折线上的某一点）；或用阴影线表示，如图9-2；或用文字叙述来表示，如图9-4。
在排列图上，一般只分析标注主要问题（A类）即可。
（四）排列图法在应用中注意的事项1．主要项目以一至二个为宜，过多时，就失去了画排列图找主要问题的意义。
如果出现主要项目过多的情况，就应考虑重新分层排列。
2．“其它”项应放置在最后。
3．图形应完整应该注意避免机械地按80%划分主次问题；应该注明标题栏以及在图上标注总频数N、各坐标点的累计百分比、各项目的频数、左右纵坐标的名称、计量单位等。
绘制排列图可以通过图形，直观地找到主要问题。
但当问题的项目较少，主次问题已十分明显时，也可以用统计表代替画图。
为了更有效地分析问题和多方面采取措施，往往可以对一组数据采用不同的分层来绘制排列图。
如图9-3和图9-4所示是以某厂1~6月份工伤事故的频次，按事故类别和事故发生的部门，分别绘制的排列图。
三、其它常用的图表在质量管理活动中，还有一些常用的简易方法。
（一）折线图折线图常用来表示质量特性数据的波动情况青况，如图9-8。
作图简单，看起来直观。
（二）柱状圄柱状图常用来表示不同时期或同一期不同情况的对比，如图9-9。
（三）饼分图饼分图常用来表示一个系统中各部分所占的比率，如图9-10，表示某厂1988年QC小组成员结构的组成。
第九章直方图法一、什么是直方图直方图是通过对数据的加工整理，从而分析和掌握质量数据的分布状况和估算工序不合格频率的一种方法。
将全部数据分成若干组，以组距为底边，以该组距相应的频数为高，按比例而构成若干矩形，即位直方图，其基本形势见图10-1。
为什么要使用直方图呢？以前我们描述质量情况虽说已经有一级品率、平均尺寸或平均含量等统计数据，但是只有这些统计数据还不完善，不能充分说明问题。
例如，下面两组数据是5次抽测两个班组控制冷却温度的数据：甲班：5、5、6、7、7 （℃）乙班：2、4、6、8、10 （℃）如果计算两组数据的平均值，用x来表示，则x甲=6℃, x乙=6℃。
两班的x是一样的，可是很明显，两班的控制水平是不一样的。
甲班控制得较稳定，集中在5~7℃之间，最大与最小相差2℃。
即极差R甲=7-5=2（℃）。
而乙班的温度波动较大，R乙=10-2=8（℃）。
可以说两班数据的分散程度不一样。
再看另外两组数据：甲班：3、3、4、5、5 （℃）乙班：7、7、8、9、9 （℃）这两个班的温度控制都比较稳定R丙=5-3=2℃，R丁=9-7=2℃。
但两班的平均温度不一样，X丙=4℃，X丁=8℃。
可见在分析质量情况时只看平均值或只看分散程度都是片面的，要综合起来看分布。
直方图法就是用以帮助我们分析产品质量的分布状况。
它的用途十分广泛，常用于定期报告质量状况、分析质量分散原因、测量工序能力、估计工序不合格品率等。
二、直方图的作法举一个实际例子来说明。
某工厂生产的产品，重量标准要求在1000~1050克之间（1000），为了分析产品的重量分布状况，搜集一段时间内生产的产品100个，测定重量得到100个数据，作一张直方图。
作直方图有三大步骤:；作频数分布表；画直方图；进行有关计算。
下面逐步讨论。
（一）（一）作频敏分布表频数就是出现的次数。
将数据按大小顺序分组排列反映各组频数的统计表，称为频数分布表。
频数分布表可以把大量的原始数据综合起来，比较直观、形象的形式表示分布的状况，并为作图提供依据。
具体作法按下述步骤。
1．.搜集数据将搜集到的数据填入数据表。
作直方图的数据要大于50个，否则反映分布的误差太大。
本例搜集了100个。
为了简化计算，数据表中每个测量值（x）只列出波动范围的数值。
x值如表10-1所示。
表10-1中的数字均缩去1000克，例如43代表的测量值是1043克，34代表的测量值是1034克，......依此类推。
2．计算极差（R）表10-1中，最大值X max=48，最小值X miu=1，R= X max-X miu=48-1=473．适当分组（k）组数的确定要适当。
组数太少会掩盖各组内的变化情况，引起较大的计算误差；组数太多则会造成各组的高度参差不齐，影响数据分布规律的明显性，反而难以看清分布的状况，而且计算工作量大。
组数k的确定可以参考组数选用表，见表10-2。
本例：取k =104．确定组距（h）组距用字母h表示，h=极差（R）/ 组数（k），一般取测量单位的整数倍以便于分组。
本例h=R/k=47/10=4.7≈55．确定各组界限 为了避免出现数据值与组的边界值重合而造成频数计算困难的问题，组的边界值单位应取最小测量单位的1/2，也就是把数据的位数向后移动一位，并取数值为5。
例如个位数为0.5；小数一位数(0.1)为0.05；小数二位数(0.01)为0.005。
(本例表10-1中所有数据的最小位数为个位数，因此1/2最小测量单位是1/2 X 1=O.5)。
分组的范围应能把数据表中最大值和最小值包括在内。
第一组的下限为：最小值=2最小测量单位本例第一组下限为：X min -21=1-21=0.5第一组上界限值为下界限值加上组距0.5+5=5.5第二组的下界限值就是第一组的上界限值。
第一组的上界限值加上组距就是第二组的上界限值。
照此类推，定出各组的组界。
6．编制频数分布表 频数分布袤的表头设计见表10-3。
（1）填入组顺序号及上述已计算好的组界。
（2）计算各组组中值并填入表中。
各组的组中值为： X 中=2下届界限上届界限+ 例如，第二组组中值为825.105.5=+实际上组的组中值加上组距就是下一组的组中值。
（3）统计各组频数。
统计时可在频数栏里划记号。
这一步骤很容易出差错，所以要注意力集中。
统计后立即算出总数Σf，看是否与数据总个数N相等。
频数分布表暂时先做到这里，其他栏目以后再填。
(二) 画直方图（1）先画纵坐标，再画横坐标。
纵坐标表示频数。
定纵坐标刻度时，考虑的原则是把频数中最大值定在适当的高度。
本例中频数最大为27，我们就取适当高度定为30。
原点为0，均匀标出中间各值。
（2）横坐标表示质量特性。
定横坐标刻度时要同时考虑最大、最小值及规格范围(公差)都应含在坐标值内。
本例中X max=48，X min=1，规格下限T L为0，上限T U为50，因而坐标值范围应包括从0至50(克)。
在横坐标上画出规格线，规格下限与频数坐标轴间稍留一些距离，以方便看图。
（3）以组距为底，频数为高，画出各组的直方形。
（4）在图上标图名，记入搜集数据的时间和其他必要的记录。
总频数N、统计特征值x与s是直方图上的重要数据，一定要标出，见图10-2。
三、直方图的观察分析直方图能够比较形象、直观地反映产品质量的分布状况。
使用直方图主要就是通过对图形的观察和分析来判断生产过程是否稳定，预测生产过程的不合格品率。
观察的方法是：对图形的形状进行观察；对照规格标准（公差）进行比较。
（一）对图形形状的观察分析看图形应着眼于直方图的整个形状。
实践中画出的图形常见一些参差不齐的形状，不必计较。
常见的直方图典型形状（图10-3）有以下几种：1．正常型又称对称型，见图10-3（a）。
它的特点是中:间高、两边低，呈左右基本对称。
这说明工序处于稳定状态。
2．孤岛型在远离主分布的地方出现小的直方形，犹如孤岛，见图10-3（b）。
孤岛的存在向我们揭示：短时间内有异常因素在起作用，使加工条件起了变化。
例如原料混杂、操作疏忽、短时间内有不熟练的工人替班或测量工具有误差等。
3．偏向型直方形的顶峰偏向一侧，所以也叫偏坡形，见图10-3（c）。
计量值只控制一侧界限时，常出现此现状。
有时也因加工习惯造成这样的分布，例如孔加工往往偏小，而轴加工往往偏大等。