如何对生产运营系统进行诊断评价

这里就概要介绍常用的初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，供网友们参考。

单选1.质量管理所进行的所有管理性质活动是为了实现D质量成本2.控制图法是以控制图的形式，判断和预报生产过程中质量状况是否发生C波动3.排列图法是用于统计和显示一定时间内各种类型缺陷或问题的D类别4.排列图法有助于确定造成大多数问题的B多数关键原因5.直方图的作用是用来显示质量波动的D倾向6.散布图法是用来控制影响产品质量的相关因素的方法，它主要分析研究两种因素的何种因素 B互动关系7.六西格玛管理设计目标是：在生产过程中降低产品及流程的C缺陷概率8.快速换模法增大生产批量，减少作业狡猾，是利用一人多机，成组技术和柔性制造技术来实现的，即尽量利用 D缓冲时间9.在减低周转库存方面比较成功的经验是日本企业的B零库存发10.缩短生产---配送周期这种策略主要用来降低那种库存D安全库存11.利用ABC管理法对库存进行管理时对于A物资，应当实行的控制方式是D经济订购12.经济批量模型假定库存费用的构成为:换产费用和A保管费用13.设备综合工程学追求的目标是经济的 D寿命周期费用14.全员生产维修是以设备一生为目标的全系统D预防维修15.设备管理化，专业化，网络化的实质是建立设备维修A信息平台 16.在设备管理中，可靠性标志着机器在其整个使用周期内保持所需质量指标是 B性能17.可靠性工程通过研究设备的初始参数在使用过程中的变化，预测设备的行为和D故障概率18.采用故障诊断技术后可以改变事后维修为维修为B预知维修19设备磨损的阶段磨损特征是C先慢后快20.如果设备的磨损处于第三阶段则应采取的措施是C按时检测二多选题1.与制造业比较服务业的主要特点有哪些B生产与消费同时进行 C提供物性产品为主 D消费者反作用（干预）相对程度大 E质量可以直接和衡量2.生产与运作中，与控制战略决策的主要内容有A库存策略 B管理人员的选择 C库存量的大小 D设备的选择 3.与订货生产型比较，属于补充存货性生产类型的特点主要有A标准产品 B以通用设备加工为主 C价格事先确定 E生产与运作管理难度相对小一些4.以加工装配式生产比较，连续生产的突出特征有A用户数量较多 B产品品种数较多 C生产能力可明确规定 E在制品库存较多5.大批大量生产类型的的突出特点有A设备按工艺专业化布置 C设备利用率高 D劳动定额制定详细 6.企业生产能力中管理能力主要包括 B管理人员的管理经验 C应用管理理论的水平 D应用管理方法的水平 7.适宜采用平行移动生产的产品是 D大批大量生产类型的 E采用工艺专业化的生产单位8.对设备使用情况进行评价，就设备技术经济性来说，主要指标有C设备故障率 D设备磨损率 E设备维修率9.生产与运作现场管理的特点包括A基础性 B系统性 D动态性 10生产与运作现场管理的任务有A工序管理 B信息管理 C物流管理 D标志管理 11.5S活动常用的工具有A红牌 B看板 C定点拍摄 E检查表

直方图的作用是用来显示质量波动的 直方图在质量控制中的作用？

（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期。

品管七大手法是什么？

拓展资料在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。

品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种

图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。

1、 统计分析表

统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。

2、 数据分层法

数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。

数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。

如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的基础工作。

举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。

3、排列图（柏拉图）

排列图又称为柏拉图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图早用排列图分析财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。

在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据归集的数据，以不良原因，不良状况发生的现象，有系统地加以项目别（层别）分类，计算出各项目别所产生的数据（如不良率，损失金额）及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形。

在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。

柏拉图的使用要以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能画制成柏拉图。

柏拉图分析的步骤；

（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。

（2） 纵轴虽可以表示件数，但以金额表示比较强烈。

（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上。

（5） 绘上柱状图。

柏拉图法（重点管制法），提供了我们在没法面面俱到的状况下，去抓重要的事情，关键的事情，而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的，而是有数据依据的，并用图形来加强表示。也就是层别法提供了统计的基础，柏拉图法则可帮助我们抓住关键性的事情。

4、因果分析图

所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。

某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。

（1） 果分析图使用步骤

步骤1：有关人员。

召集与此问题相关的，有经验的人员，人数4-10人。

步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。

步骤3：由的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问。（脑力激荡 法）

步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。

步骤5：就所搜集的原因，何者影响，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色 圈。

步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为重要的可以再圈上两圈，三圈。

步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为先处理。

因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易秦效。

（2）因果分析图与柏拉图之使用

建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表。建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的重要少数项目。再利用特性原因图针对这些项目形成的原因逐予于探讨，并采取改善对策。所以因果分析图可以单独使用，也可连接柏拉图使用。

（3） 因果分析图再分析

要对问题形成的原因追根究底，才能从根本上解决问题。形成问题之主要原因找出来以后，再以实验设计的方法进行实验分析，拟具体实验方法，找出工作方法，问题也许能得以解决，这是解决问题，更是预防问题。

任何一个人，任何一个企业均有它追求的目标，但在追求目标的过程中，总会有许许多多有形与无形的障碍，而这些障碍是什么，这些障碍何于形成，这些障碍如何破解等问题，就是原因分析图法主要的概念。

一个管理人员，在他的管理工作范围内所追求的目标，假如加以具体的归纳，我们可得知从项目来说不是很多。然而就每个追求的项目来说，都有会有影响其达成目的的主要原因及次要原因，这些原因就是阻碍你达成工作的变数。

如何将追求的项目一一地罗列出来，并将影响每个项目达成的主要原因及次要原因也整理出来，并使用因果分析图来表示，并针对这些原因有地加以强化，将会使你的管理工作更加得心应手。

同样地，有了这些原因分析图，即使发生问题，在解析问题的过程中，也能更快速，更可靠。

5、直方图

直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。

6、散布图

散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。

在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关连，有些呈不规则形有关连。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。

7、控制图

控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：1 ）数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。

以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。

品管七大手法又称新旧QC七大工具(手法):

1. 旧QC七大手法:

1).检查表(Tally Sheet);

检查表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。

2).数据分层法(Data Stratification);

数据分层法又称为层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多，如果不把这些因素区别开来，则难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。

数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要处理相当复杂的资料，就得懂得如何把这些资料有系统、有目的地加以分门别类的归纳及统计。科学管理强调的是以管理的技法，来弥补以往靠经验、靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。

3).排列图(或帕累托图)(Pareto Diagram);

排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图早用排列图分析财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。

柏拉图使用以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能制成柏拉图。

（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别；

（2） 纵轴虽可以表示件数，但以金额表示比较强烈；

（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期；

（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上；

（5） 绘上柱状图；

4).直方图(Histogram);

在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。

直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。作直方图的目的就是通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的质量。具体来说，作直方图的目的有：①判断一批已加工完毕的产品；②验证工序的稳定性；③为计算工序能力搜集有关数据。直方图将数据根据异进行分类，特点是明察秋毫地掌握异。

直方图的作用:

(1)显示质量波动的状态；

(2)较直5).因果分析图(Characteristic Diagram);观地传递有关过程质量状况的信息；

(3)通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。

所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。分析图使用步骤：步骤1：召集与此问题相关的，有经验的人员，人数4-10人。步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。步骤3：由的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问（脑力激荡法）。步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。步骤5：就所搜集的原因，何者影响，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色圈。步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为重要的可以再圈上两圈，三圈。 步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为先处理。因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易奏效。 直方图(Histogram)直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。

6).散布图(Scatter Diagram);

散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。

7).管制图(或控制图)(Control Chart)

控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出，管制图使用后，就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：1 ）数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。

以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。

2. 新QC七大手法:

1).关联图(Relationship Diagram);

关联图，又称关系图，20世纪60年代由日本应庆大学千住镇雄提出，是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。

2).亲和图(Affinity Diagram);

亲和图法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首创，把大量收集到的关于未知事物或不明确的事实的意见或构思等语言资料，按其相互亲和性(相近性)归纳整理这些资料，使问题明确起来，求得统一认识和协调工作,以利于问题解决的一种方法。

3).系统图(System Diagram);

4).过程决策程序图(PDPC);

过程决策程序图，又称PDPC(Process Decision Program Chart)法是随事态的进展分析能导致各种结果的要素，并确定一个过程使之达到理想结果的方法。

5).矩阵图(Matrix Diagram);

矩阵图法就是从问题的中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，确定关键点的方法，它是一种通过多因素综合思考，探索问题的好方法。

6).矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart);

矩阵数据分析法是对多个变动且复杂的因果进行解析。 矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。

7).箭条图(Arrow Diagram)

箭条图法是将项目推行时所需的各步骤、作业按从属关系用网络图表示出来的一种方法。

QC七大手法主要用于统计管理,还有IE七大手法也是用于现场改善的手法,具体可以参阅一些关于品管七大手法的书籍.

品管七大手法又称新旧QC七大工具（手法），都是由日本总结出来的。日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新七种工具。

旧QC七大手法偏重于统计分析，针对问题发生后的改善，新QC七大手法偏重于思考分析过程，主要是强调在问题发生前进行预防。之所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。

有用的质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图、趋势图等。

品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图等所谓的QC七工具。

其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。

直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉统计学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。

按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。

A.鱼骨图:鱼骨追原因.

(寻找因果关系)

B.柏拉图:柏拉抓重点.

(找出“重要的少数”)

C.层别法:层别作解析.

(按层分类,分别统计分析)

D.查检表:查检集数据.

(调查记录数据用以分析)

E.散布图:散布看相关.

(找出两者的关系)

F.直方图:直方显分布.

(了解数据分布与制程能力)

G.管制图:管制找异常.

(了解制程变异)

品检的9大步骤，7大手法

科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。

“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。

“老七种”：

1柏拉图分析的步骤：、分层法（分类法、分组法）

质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E）。为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。

2、调查表

用于收集和记录数据的一种表格形式,

便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析

3、排列图

对发生频次从到的项目进行排列——简单图示技术。

4、直方图

直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。

5、因果图（Causeand effectdiagram)

——石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图

以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。

6、控制图

也叫质量管理图或监控图。它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。控制图的一般格式如图8-7所示。

7、相关图法

相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系，来控制影响产品质量中相关因素的一种有效的常用方法。相关图是把两个变量之间的相关关系，用直角坐标系表示的图表，它根据影响质量特性因素的各对数据，用小点表示填列在直角坐标图上，并观察它们之间的关系。

“新七种”：

1、系统图

表示某个质量问题与组成要素之间的关系，从而明确问题的重点，寻求达到目的所应采取的适当的手段和措施的树状图形(倒立逻辑关系因果图）

2、关联图

把几个问题及涉及这些问题的关系极为复杂的因素之间的因果关系用箭头连接起来的图形。

3、KJ法——亲和图

KJ法（川喜田二郎KawakitaJiko）——利用卡片对语言资料进行

归纳整理的方法。KJ法的主体方法，把收集到的大量有关特定主题的意见、观点、想法等语言文字资料，按它们相互亲近的程度用图形加以归纳、汇总。

4、矩阵图

从作为问题的事项中,找出成对的因素群,分别排列成行和列

在其交点上表示成对因素间相关程度的图形。

方法——多元思考。

5、PDPC过程决策程序图

在制定阶段，进行系统设计时，，事先预测可能发生的障碍

（不理想事态或结果），从而设计出一系列对策措施，以的

可能引向终目标。

6、箭条图

箭条图又称为网络技术，我国称为统筹法，它是安排和编制日程，有效地实施管理进度的一种科学管理方法，其工具是箭条图。

所谓箭条图，是把推进所必须的各项工作，按其时间顺序和从属关系，用网络形式表示的一种"矢线图"。一项任务或工程，可以分解为许多作业，这些作业在生产工艺和生产组织上相互依赖、相互制约，箭条图可以把各项作业之间的这种依赖和制约关系清晰地表示出来。通过箭条图，能找出影响工程进度的关键和非关键因素，因而能进行统筹协调，合理地利用资源，提高效率与效益。

7、矩阵数据分析法

矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。

数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法（Principal component ysis），利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。

QC九大步骤

1. 发掘问题 6. 选择对象

2.选定题目 7. 草拟行动

3.追查原因 8. 成果比较F q)z-K

4.分析资料 9. 标准化

5.提出办法

一. 发掘问题

发掘问题之方向:

1.问题小易发挥

2.不花钱即可由小组自行解决

3.有预期之成果(成就感)K

4.可达到演练和实用之目的

脑力激荡法原则

1.不要随意打断或者批评别人的讲话,如

要发言,等人家说完再说.

2.欢迎自由奔放的意见.

3.意见越多越好.

4.在他人的意见中寻找灵感

二. 选 定 题 目

短期内可以做到不要别人支持

选题方向: 团队合作 提高生产力

提高品质 降低成本

工 具: 选题评估

0f)m3p v/S

三. 追 查 原 因

针对问题,经由脑力激荡,从4M1E找出

可能发生的原因.

工具:鱼骨图(特性要因图)

四. 分 析 资 料

用QC七大工具找出产生问题的重点,加以分分

类,排列及编辑,以使小组成员修作明确的决择.| H

工具: 查检表 管制图 直方图

特性要因图 柏拉图 散布图

层别法;? ~

B L0m:F S

五. 提 出 办 法

针对问题重点提出解决办法,同时订出解决

方案的标准,以确定小组是否有能力解决.bbN\(_7q"G

工具:鱼骨图(特性要因图)

六. 选 择 对 象

1.采用全员认为能发挥的方式.

2.朝防止再发之方向选择.

3.对策无副作用.

选择对策要根据现状分析,检讨如何改善

并将预期的成果显现出来

七. 草 拟 行 动

3W

WHAT WHO WHEN

1.把每一样工作细节列下来.

2.每位组员参与讨论取得协议.

3.开始分配任务(平均分配、组员性向、 职位相关)

4.制定完成时间和期限.

八. 成 果 比 较

1.期间比较(改善前、改善中、改善后)

2.特性值比较(品质提高、成本降低、效率提升)

3.无形成果比较(意识、能力、信心、责任感、方法应用)

4.比较基准一致,且勿以单一角度比较

工具: 柏拉图比较 推移图比较

九. 标 准 化

依据现场实际状况合理制定材料、设备、制品等作业方法、手训、规定、规格等标准有组织有系统灵活有效运用以达到经营管理之目的.

1. 效果维持 2 . 减少因人而异,提高效率

3. 技术储蓄 4. 明确权限责任易于管理

5. 易于追查不良原因 6. 教育训练

哪些工程方法适用于所有质量属性

系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图， 以明确问题的重点，寻找手段或措施的一种方法。

1、首先排列图法2、其次因果分析图法（又叫树枝图或鱼刺图）是用来寻找某种质量问题产生原因的有效工具。（又叫主次因素分析图或帕累特图）是用来寻找影响工程（产品）质量主要因素的一种有效工具。

3、然后直方图法（又叫频数分布直方图）它以直方图形的高度表示一定范围内数值所发生的频数，据此可掌握产品质量的波动情况，了解质量特征的分布规律，以便对质量状况进行分析判断。

4、控制图法——动态分析方法，控制图法是典型的动态分析方法。采用动态分析方法，可以随时了解生产过程中质量的变化情况，及时采取措施，使生产处于稳定状态，起到预防出现废品的作用。

QC7大手法是什么？

2.KJ法--开发, TQM推行, QCC推行, 品质改善

QC7大手法是统计分析表法和措施表法、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。

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。

特点

1、明显的自主性

QC小组以职工自愿参加为基础，实行自主管理，自我教育，互相启发，共同提高，充分发挥小组成员的聪明才智和积极性、创造性。

2、广泛的群众性

QC小组是吸引广大职工群众积极参与质量管理的有效组织形式，不仅包括人员、技术人员、管理人员，而且更注重吸引在生产、服务工作线的作人员参加。广大职工群众在QC小组活动中学技术、学管理，群策群力分析问题，解决问题。

3、高度的性

这不仅是指QC小组的组长可以是推选的，可以由QC小组成员轮流担任课题小组长，以发现和培养管理人才；同时还指在QC小组内部讨论问题，解决问题时，小组成员间是平等的，不分职位与技术等级高低，高度发扬，各抒已见，互相启发，集思广益，以保证既定目标的实现。

4、严密的科学性

QC小组在活动中遵循科学的工作程序，步步深入地分析问题，解决问题；在活动中坚持用数据说明事实，用科学的方法来分析与解决问题，而不是凭“想当然”或个人经验。

下面是通用QC七大手法，基本上工厂都用这个1 直方图

测定值的存在范围分成几个区间，每个区间为底边，然后以这个区间所测定值，出现次数之比例面积排列成长方形图。又名直方图，这就是所谓在可看见的测定值分布状态以图形表示，容易看得见，分布的情况，也易了解，测定值偏心及瑕疵的程度，此图乃在核对规格值及看制造工程状况时用的。2 柏拉特图

以不良率，不良个数，损失的件数为纵轴，而以原因别、工程别、品种别等的不同层别而以次数多的放在横轴左边，然后依次排列，以直形图标之。同时也是累积次数曲线表示图，这种图表对有问题的不良、工程、成品功效。同时如果想要解决的话，也可以预测其所达到的功效如何？以上所谓不良解析的工作就叫柏拉特图解析。3 检查表

取测定值的方法，是能够和所欲之目的相吻合，并且为了能让测定值整理起来方便，预先设计一个图表，然后纪录缺点数，不良项目等所发生的原因，当然在改进作业标准的检讨确认（检讨用）时，也可使用到，只要简单地作张图表，就可以得到许多已经整理好的情报。

4 特性要因图

如果想要了解品质之特性及其所波及之影响整理主要原因及其因果关系，使其一目了然的方法，就是做张鱼骨形的图，石川图表即可全部涵盖了。

5 散布图

取测定值ＸＹ，Ｘ做横轴，Ｙ做纵轴，划上刻度，以测定值作定值打点出来，做成图形。将品质特性及其所受到影响的主要原因之间的关系，主因及主因间的关系，或是品质特性及其它品质特性的关系，比如说两变量间的相关关系以图表之，这在调整的时候可以用得着。6 管制图

为了要了解工程的安定状态如何,就用一种保持工程安定状态的图，用一中心线（ＣＬ）和上下管理制界限（ＵＣＬ、ＬＣＬ），然后以品质、工程的条件等以点的方式在图上逐步标明之。

7 层别法测定值是依据所取得之特征（例如制品种类、机械装置、工具或原料、材料、零件、作业种类等），分成两个以上不同的集团。假如有任何因作业员、机械或原料的不同而影响到成品品质时，我们即可将测定值按其层次之不同分别整理，使其更容易了解，而在获得有益的情报时能够派上用场。

一、QC七大手法分为：1、简易七大手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图

2、QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图

3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法

计数值：以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。（数一数）

计量值：以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据，一般为计量值，如长度、重要、浓度，有小数点的凡四舍五入都称之。（量一量）

4、QC七大手法由五图，一表一法组成：五图：柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图（鱼骨图）一表：查检表（甘特图）一法：层别法二、介绍简易七大手法：

1、甘特图：用途1、工作进度安排2、查核工作进度3、掌握现况4、日常管理用是一种容易、有效的一种进度自我管理。2、统计图（条形图）：用途

1、异常数据一目了然。2、容易对照比较。3、易看出结论。应用普通报章、杂志均可看到的图表。应用到层别法。3、推移图（趋势图）：用途1、数据对时间变化管理使用。

2、可以把握现状、掌握问题点。3、效果、异比较。了解数据异简单的方法，应用很广。次品率、推移图。4、流程图：用途1、工作内容之表示。2、容易掌握工作站。

3、教育、说明用。工作说明、内容之简易表示方法。5、圆图：用途1、用以比较各部分构成比例。

所谓新QC7TOOL法是相对老7TOO而言的

1、关联图：对复杂因素相互纠缠的问题，搞清其结果，以找出适当解决措施的办法。作用：适用于分析整理各种复杂因素交织在一起的问题， 经多次修改、绘制，可以明确解决问题的关键，准确抓住重点。

2、系统图：把要实现的目的与需要采取的措施或手段，一级一级系统地展开，以明确问题的重点，寻找手段或措施。

3、KJ法：把从杂乱无章状态中收集到的语言数据根据它们相互间的亲和性统一起来，明确需解决的问题。

4、头脑风暴法：是采用会议的方式，每个参加会议的人围绕着某个中心议题，广开言路，激发灵感，在自己头脑中掀起思想风暴，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。

5、矩阵图：是利用思考去逐步明确问题的方法，即使用数学上矩阵的形式，表示各因素之间的相互关系，从中探索问题所在，并得出解决问题的设想。

6、过程决策程序图法：是在制订阶段或进行系统设计时，事先预测可能发生的障碍，从而设计出一第列对策措施，以的可能性达到理想结果的一种方法。

7、评审法（PERT）是把推进所必须的各项工作，按其时间顺序和从属关系，用网络形式表示的一种有向线图。

品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。

其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。

组织性的质量管理方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法，它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容有制定质量方针，建立质量保证体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进行质量诊断等。

（1） 初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。

（2） 中级统计管理方法 ：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。

（3） 高级统计管理方法：包括高级实验法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。

（一） 统计分析表

统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。

（二） 数据分层法

数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。

数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。

如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的基础工作。

举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。

（三）排列图（柏拉图）

排列图又称为柏拉图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图早用排列图分析财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。

在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据归集的数据，以不良原因，不良状况发生的现象，有系统地加以项目别（层别）分类，计算出各项目别所产生的数据（如不良率，损失金额）及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形。

在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。

柏拉图的使用要以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能画制成柏拉图。

柏拉图分析的步骤；

（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。

（2） 纵轴虽可以表示件数，但以金额表示比较强烈。

（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上。

（5） 绘上柱状图。

柏拉图法（重点管制法），提供了我们在没法面面俱到的状况下，去抓重要的事情，关键的事情，而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的，而是有数据依据的，并用图形来加强表示。也就是层别法提供了统计的基础，柏拉图法则可帮助我们抓住关键性的事情。

（四）因果分析图

所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。

某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。

（1） 果分析图使用步骤

步骤1：有关人员。

召集与此问题相关的，有经验的人员，人数4-10人。

步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。

步骤3：由的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问。（脑力激荡 法）

步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。

步骤5：就所搜集的原因，何者影响，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色 圈。

步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为重要的可以再圈上两圈，三圈。

步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为先处理。

因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易秦效。

（2）因果分析图与柏拉图之使用

建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表。建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的重要少数项目。再利用特性原因图针对这些项目形成的原因逐予于探讨，并采取改善对策。所以因果分析图可以单独使用，也可连接柏拉图使用。

（3） 因果分析图再分析

要对问题形成的原因追根究底，才能从根本上解决问题。形成问题之主要原因找出来以后，再以实验设计的方法进行实验分析，拟具体实验方法，找出工作方法，问题也许能得以解决，这是解决问题，更是预防问题。

任何一个人，任何一个企业均有它追求的目标，但在追求目标的过程中，总会有许许多多有形与无形的障碍，而这些障碍是什么，这些障碍何于形成，这些障碍如何破解等问题，就是原因分析图法主要的概念。

一个管理人员，在他的管理工作范围内所追求的目标，假如加以具体的归纳，我们可得知从项目来说不是很多。然而就每个追求的项目来说，都有会有影响其达成目的的主要原因及次要原因，这些原因就是阻碍你达成工作的变数。

如何将追求的项目一一地罗列出来，并将影响每个项目达成的主要原因及次要原因也整理出来，并使用因果分析图来表示，并针对这些原因有地加以强化，将会使你的管理工作更加得心应手。

同样地，有了这些原因分析图，即使发生问题，在解析问题的过程中，也能更快速，更可靠。

（五）直方图

直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。

（六）散布图

散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。

在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关连，有些呈不规则形有关连。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。

（七）控制图

控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：1 ）数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。

以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。

QC旧七大手法指的是：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。

QC新七大手法指的是：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、 箭法图解法。

1. 关联图法--TQM推行, 方针管理, 品质管制改善, 生产方式,

生产管理改善

3. 系统图法--开发, 品质保证, 品质改善

4.矩阵图法--开发, 品质改善, 品质保证

5.矩阵开数据解析法--企划, 开发, 工程解析

6. PDPC法--企划, 品质保证, 安全管理, 试作评价, 生产量管理统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，现在这些方法可大致分为以下三类。

改善, 设备管理改善

7. 箭法图解法--品质设计, 开发, 品质改善

是质量管理工具

QC老七大手法：

检查表——收集、整理资料；

排列图——确定主导因素；

散布图——展示变数之间的线性关系；

因果图——寻找引发结果的原因；

分层法——从不同角度层面发现问题；

直方图——展示过程的分布情况；

控制图——识别波动的来源。

QC新七大手法：

关联图法——TQM推行, 方针管理, 品质管制改善, 生产方式，生产管理改善

KJ法——开发, TQM推行, QCC推行, 品质改善

系统图法——开发, 品质保证, 品质改善

矩阵数据分析法——开发, 品质改善, 品质保证

矩阵开数解析法——企划, 开发, 工程解析

PDPC法——企划, 品质保证, 安全管理, 试作评价, 生产量管理改善, 设备管理改善

箭法图解法——品质设计, 开发, 品质改善

QC七大手法分为： 1、简易七大手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图2、QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法

偷天换日 过河拆桥

智能测量仪都能显示哪些图表?有什么作用?

因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。截面图

趋势图

波动图

缺陷图

直方图（6） 连接累积曲线。

历史数据图形化

直方图———概念

选题原则: 意见一致 不花钱

4、线形图1.

直方图(Histogram)又称质量分布图。是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。

一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。

2.

作用：

（1）显示质量波；

（2）直方图与标准的对照动的状态；

（3）较直观地传递有关过程质量状况的信息；

（4）通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。

Opencv13(直方图和均衡化)

论文中的图表由什么组成

论文中的图表由图表号、图表题、图表体、图表备注等要素组成。图表号采用数字按在文中出现先后顺序连续编号。图表题（名）使用简洁、明确的文字表述图表主题及属性。图表号+图表题（名）一般置于图表下方。文章中需有图表目录。

关于图的要求

智能测径仪是典型的智能检测设备，配备的软件系统契合外径检测，根据需求可定制其他类型的图像分析，测控软件的宗旨在于全方位的展现产品情况，便于分析，让工作人员更简单全面的了解产线，完成尺寸控制。

1、选择高清晰度插图，彩色图片效果会优于黑白图片；

2、不同学科对于图片有专门要求，务必遵循；

3、插图使用务必保证来源真实，如果是非原创插图，请标注插图出处；

4、插图不跨页折断。

常用图表类型

1、条形图

条形图用宽度相同的条形高度或长短表示数据多少，可横可竖，清晰直观表示出情况比较，适用于分类变量，是为常用的一种插图形式。

2、直方图

直方图又被称为质量分布图，由一些列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布，一般横轴表示数据类型、纵轴表示分布情况，多用于显示质量波动、频数变化等，适用于连续变量。

3、散点图

在回归分析中，对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图是图表形式，多用于比较跨类别的聚合数据。

线形图又被称为点状图、停顿图或星状图，适合于二维的大数据集的比较，较直观反映出数据变化的趋势，在显示长期趋势时清晰，难于捕捉短线和中线趋势。

图表设计的构成要素包括三部分，具象的要素、抽象的要素以及文字与数字。