产品质量的统计管理ppt课件

1、第一节 产质量量的特性、规范和分级 第二节 产质量量的统计目的第三节 产质量量的变异与数据特征第四节 产质量量的过程控制第五节 产质量量控制图第六节 产质量量管理常用的工具主要内容.第一节 产质量量的特性、规范和分级 产质量量的统计管理也称为产质量量控制，就是运用统计实际，控制产品在消费过程中质量的稳定性，以保证消费出的产品符合质量规范的一种管理方法。 一、工业产质量量的特性产品的内在质量 性能 时间性 可信性 平安性 经济性 顺应性 .一、工业产质量量的特性产品的外观质量 产品的外观质量是指产品的外部属性。如产品的外型、色泽、光洁度、包装等。 二、工业产质量量规范国际规范国家规范(GB) 部

2、颁规范 部颁规范 .一、工业产质量量的特性三、工业产质量量分级 中华人民共和国国家规范(GBT1270791)。该导那么规定，对于在中华人民共和国境内消费和销售的工业产品(包括技术引进产品，由独资、合资、协作消费的在中华人民共和国境内销售的产品)，产质量量程度原那么上划分为三个等级，即优等品、一等品、合格品。优等品 指其产质量量规范到达国际先进程度，且实物质量程度与国外同类产品相比到达近5年内的先进程度。 一等品 指其产质量量规范到达国际普通程度，且实物质量程度到达国际同类产品的普通程度。 合格品 指按我国般程度规范(国家规范、行业规范、地方规范或企业规范)组织消费，实物质量程度到达相应规范的

3、要求。.第二节 产质量量的统计目的一、 反映产品本身质量的统计目的产品平均技术性能目的 产质量量等级目的 产质量量等级目的包括产质量量等级率和产品平均等级两种。.第二节 产质量量的统计目的产质量量等级率 产品平均等级 .第二节 产质量量的统计目的直接以产品等级表示产质量量 根据一系列质量规范和技术条件，将工业产品按其质量高低，可划分为优等品、一等品和合格品三级。入库产品抽查合格率 .第二节 产质量量的统计目的综合质量分 当产品的质量是由多项技术特性和参数决议时，需求对其质量给以综合的评价，实际中通常采用计算综合质量分的方法来处理。 综合质量分是指根据产品的质量规范规定一定数量的抽查工程，按照百

4、分制，根据每个工程在整个产品中的重要程度，确定定的质量分数，各项总和为100分。经过对各项技术性能的检验，得到各个工程的分数，然后将各个工程的分数汇总为产质量量分。根据这个分数就可以对产质量量的高低作出综合评价和比较。.二、反映企业消费作业质量的统计目的产品合格率 废品率 返修率返工率 .二、反映企业消费作业质量的统计目的质量损失率 内部损失本钱 外部损失本钱 是指产品交货前因未满足规定的质量要求所损失的费用。其统计范围详细包括报废损失费、返修费、降级损失费、停工损失费和产质量量事故处置费等。 是指产品交货后因未满足规定的质量要求，导致索赔、修缮、改换或信誉损失等所损失的费用，其统计范围包括索

5、赔费、退货损失费、折价损失费、保修费等。 .第三节 产质量量的变异与数据特征 一、工业产质量量的变异要素现代工业产品的质量普通都是经过规格和规范反映出来的，如灯泡、电池要有一定的运用寿命，钢丝绳、化学纤维要有一定的抗拉强度，电器元件要有一定的稳定性等。但是无论在任何情况下，按一定的标淮(包括设计规范、资料规范、工艺规范、任务规范等)制造的大量同类产品间总是存在着差别，称之为变异。即同类产品的质量总是不会一模一样绝对一样，而是存在着差别或分散的情况。 .第三节 产质量量的变异与数据特征根据产质量量变异的来源分类 根据质量变异的来源，可以把产质量量要素划分为普通要素和特殊要素。产质量量的普通要素包

6、括：人员(man)、机器(machine)、原资料(material)、加工方法(method)、丈量工具(measure)和环境(environment)，简记为5M1E。根据产质量量变异的缘由分类根据产质量量变异的缘由可以分为三大类：随机要素、系统要素、异常的特殊要素。.第三节 产质量量的变异与数据特征随机要素又称偶尔要素，是一些随机的、偶尔性要素所产生的产质量量的变化，随机要素对质量影响比较小，不易识别，可以加以控制或减少，但技术上难以消除，或经济上不值得消除。例如原资料的化学成分、热处置结果、机床的振动、刀具的硬度、室温的变化及环境的文明情况等。 系统要素又称为非偶尔要素，是一些不经常

7、发生的、对产质量量影响比较大而又前后呈现一定规律的要素，容易识别，也能消除。如刀具的磨损、原资料不合格、机器设备缺点、操作方法不当等。 异常的特殊要素是在特殊情况下产生的，如电力供应混乱、机器失灵、操作人员思想不集中等 随机要素是不可防止的，系统要素是可以防止的；产质量量控制就是要对系统性要素呵斥的产质量量差别加以控制，以保证消费出来的产质量量符合规范。.第三节 产质量量的变异与数据特征按质量要素对质量作用的强弱分类 按质量要素对质量作用的强弱程度可以划分为主要要素与次要要素。影响产质量量的要素非常多，然而并非一切的要素都同样重要，其中有一些要素，虽然数量不多，但一旦出现显著的变动，便会产生艰

8、苦的、系统的影响，而另一类要素虽然数目很多，可是影响甚微，不会呵斥大范围的质量问题。.第三节 产质量量的变异与数据特征二、产质量量统计管理中数据的特征 产质量量统计管理中的数据可以分成两大类：计量值数据和计数值数据。计量值数据是指可以用仪器丈量的延续性数据，如长度、强度、温度、硬度、分量、压力、时间、成分等。计数值数据是指只能用自然数表示的数据，如合格品件数、废品数、疵点数等。计数值数据还可进一步细分为计件值数据和计点值数据。计件值数据是按产品个数计数的数据，如合格品件数、废品件数等；计点值数据是按点计数的数据，如缺陷、气孔数等。 .第四节 产质量量的过程控制一、过程才干产品工序是指一个或一组

9、)工人在一个任务场地上(如一台机床或一个装配工位等)对一个(或假设干个)任务对象延续完成的各项操作的总和，它是构成消费过程的根本单位，也是构成产质量量的根本单元。 过程才干也称为工序才干，是指工序处于控制形状下的实践加工才干，即在影响过程质量的一切要素都充分规范化和规范化后，工序处于稳定形状下所表现出来的保证过程质量的才干。.第四节 产质量量的过程控制工序处于控制形状下，过程质量的变异通常是由正常动摇引起的，质量特性普通呈正态分布，质量特性值的分布与质量规范用公差表示之间的关系，如图10.4.1所示。 .第四节 产质量量的过程控制由于规范差能反映过程才干的强弱，所以实际中人们常用作为根底来表征

10、过程才干。为了经济性地实现过程质量控制，在实际中通常运用来描画过程才干，这是由于当消费过程处于受控形状时，在距平均值范围内的产品占整个产品的99.73，废品率仅为0.27。显然,以 即6 为规范来衡量过程才干是具有足够的准确度和良好的经济性的。因此，过程才干为6 。 .第四节 产质量量的过程控制二、过程才干指数过程才干指数普通表达式为假设用抽取样本的实测值计算出的样本规范偏向s来估计，那么过程才干指数为 .三、过程才干指数的计算(一) 计量值为双侧公差情况下的过程才干指数的计算工序分布中心与公差带中心重合 .三、过程才干指数的计算解： .三、过程才干指数的计算工序分布中心 与公差带中心不重合

11、工序分布中心 与公差带中心不重合的情况，如图10.4.3所示，图中 .三、过程才干指数的计算工序分布中心 与公差带中心不重合 .三、过程才干指数的计算(例10.4.2).三、过程才干指数的计算 质量规范、过程才干和过程才干指数之间的关系，如图10.4.4所示。.三、过程才干指数的计算.三、过程才干指数的计算.三、过程才干指数的计算(二) 单侧公差情况下的过程才干指数计算计量值情况下的过程才干指数计算当设计规范规格要求为单侧公差的情况，即只给出规格上限或下限，如图10.4.5所示。.(二) 单侧公差情况下的过程才干指数计算 式(10.4.6) 为只给出上限单侧规范的情况，即只给出上限要求，而对下

12、限没有要求，例如机械产品的圆度、平行度等，只希望上限愈小愈好； 式(10.4.7)为只给出下限单侧规范的情况，如产品的机械强度、寿命、可靠性等要求不低于某个下限值，且希望愈大愈好。 .(二) 单侧公差情况下的过程才干指数计算计件值情况下的过程才干指数计算 式10.4.8中样本大小，普通为定值，以减小误差。.计件值情况下的过程才干指数计算 以不合格品率p作为检验产质量量目的，并以pu作为规范要求时，CP值的计算。.计件值情况下的过程才干指数计算(例10.4.3) 例10.4.3由某批零件随机抽取大小为的样本20个，其中不合格品数分别为：2, 1, 3, 5, 2, 4, 1, 0, 3, 2,

13、6, 4, 9, 3, 7, 1, 8, 3, 5, 0，当允许样本不合格品数(np)u为10时，求过程才干指数。 .计点值情况下的过程才干指数计算 .计点值过程才干指数计算(例10.4.4) 例10.4.4 由某批产品中抽取大小为n=100的样本20个，其中疵点数分别为：0，3，1，2，3，1，2，3，2，1，2，4，2，3，5，3，4，2，3，2当允许样本疵点数为8时，求过程才干指数。 解： .四、过程才干的分析与提高途径过程才干分析 .四、过程才干的分析与提高途径.四、过程才干的分析与提高途径对于属于特级才干的过程，允许有较大的动摇，这时可思索降低本钱措施，适当放宽控制和检验；对于属于级

14、才干的过程，允许有一定程度的动摇，假设不是重要的工件，可适当放宽控制和检验；对于二级才干的过程，需严厉控制，检验不可放宽，否那么易产生较多的不合格品；对于属于三级才干的过程，应采取措施提高过程才干，如已出现一些不合格品，那么需严厉检验，必要时进展全检；对于属于四级才干的过程，必需清查缘由，采取果断措施，并对产品进展全检。经过对过程才干进展分析，可以对过程进展诊断，对设计合理性进展验证并为技术经济分析提供可靠的资料和根据。 .四、过程才干的分析与提高途径提高过程才干指数的措施 调整工序加工的分布中心，减少偏移量；提高过程才干，减少工序加工的规范偏向；调整质量规范。在保证产质量量前提下，适当放宽公

15、差以降低消费本钱。.第五节 产质量量控制图 控制图是于1962年由美国贝尔实验室休哈特(W.A.Shewart)博士首先提出，现已成为消费中控制过程质量的主要方法。 一、产质量量控制图的分类 产质量量控制图是用来分析和判别工序能否处于稳定形状的一种图形工具。 .一、产质量量控制图的分类(一) 根据控制界限的计算方法分类 根据控制界限的计算方法可分为3方式控制图和概率界限方式控制图。3控制图 3控制图就是在控制图上标点的统计量于处建立控制线。 美国、日本、我国及世界上许多国家都采用三倍规范差( )来确定控制界限。 .一、产质量量控制图的分类 在消费过程稳定的形状下，以标点的统计量越出控制界限的概

16、率所取定的值来确定控制界限，其取值如0.05, 0.025, 0.001等，以此来确定控制界限。 英国、北欧等采用这种控制图。概率界限控制图 .一、产质量量控制图的分类 (二) 根据所采用的统计量分类 根据所采用的统计量不同，可分为计量数据控制图和计件数据控制图。 计量数据控制图 计量数据控制图适用于产质量量数据为延续变量，可以用某一区间的任何数值来表示产质量量特性。 . (二) 根据所采用的统计量分类计数数据控制图 计数数据控制图适用于产品的质量数据为不延续变量，只能以正整数来表示的产质量量特性。如不合格品数、废品数、疵点数等都是不延续变量。 .二、单值控制图的制造(控制图)单值控制图属于计

17、量值控制图 ，常运用于从工序中只能获得一个测定值的情况。 详细作图步骤如下：确定中心线CL(Central Line)；确定控制上限UCL(Upper Control Limit)和控制下限LCL(Lower Control Limit)；绘制单值控制图.二、单值控制图的制造例10.5.1).三、平均值与级差控制图.三、平均值与级差控制图.三、平均值与级差控制图.三、平均值与级差控制图R控制图 .三、平均值与级差控制图.三、平均值与级差控制图 控制图的制造步骤 数据的选取与分组 选取一定数量的数据，普通为50-200个，至少取25组数据，过少影响精度，过多烦琐。 制造控制图 .三、平均值与级差

18、控制图(例10.5.2) 例10.5.2 某种零件的质量特性值是零件的外径，为了控制产品的质量，从延续消费工序中每隔半小时抽检制品一次，每次抽捡5件，共抽25次，测得数据如表10.5.2所示，试制造 控制图。.三、平均值与级差控制图(例10.5.2).三、平均值与级差控制图(例10.5.2).三、平均值与级差控制图(例10.5.2).四、平均值与规范差控制图 平均值与规范差控制图是均值控制图和规范差控制图一同运用的一种控制图，它经过直接判别质量特性的平均值和规范差能否处于或坚持在所要求的程度，进而判别消费过程能否处于稳定形状。 .四、平均值与规范差控制图.四、平均值与规范差控制图.四、平均值与

19、规范差控制图.四、平均值与规范差控制图.四、平均值与规范差控制图(例 10.5.3) 在Excel任务表中输入如表10.5.2所示的样本数据，点击主菜单中的“工具菜单，在弹出的子菜单中点击“数据分析，出现数据分析对话框，如图10.5.4a)所示。 .四、平均值与规范差控制图(例 10.5.3).四、平均值与规范差控制图(例 10.5.3) 选择“描画统计，点击确定，弹出描画统计对话框，在“输入区域选项的矩形框中，拖动鼠标选取B3:F27，分组方式选择“逐行，并根据需求选择其它参数，如图10.5.4b)所示。.四、平均值与规范差控制图(例 10.5.3)点击确定，弹出的输出结果窗口如图10.5.

20、4 c)所示。.四、平均值与规范差控制图(例 10.5.3).四、平均值与规范差控制图(例 10.5.3) 计算控制界限 .制造图 .五、其他计量控制图 .五、其他计量控制图.六、计件控制图 计件控制图与计点控制图都属于计数数据控制图，计件值控制图又可分为不合格品数控制图(pn控制图)与不合格品率控制图(p控制图)。 控制图与控制图本质上没有差别。因此，在样本n不变的情况下，可用不合格品数pn替代不合格品率p。不合格品数控制图(pn控制图) .六、计件控制图运用pn控制图有以下要求：1要求样本值n较大，否那么不能按正态分布作近似计算；2要求n值要固定，否那么，控制图的中心线、上、下限将随值的变

21、化而变化，运用起来不方便。.六、计件控制图不合格品率控制图(p控制图) .六、计件控制图(例10.5.3) 例 10.5.3 延续25个任务日抽取某零件的不合格品数的统计资料如表10.5.4所示，试制造控制图监控消费过程。.六、计件控制图(例10.5.3).六、计件控制图(例10.5.3).七、计点数控制图 计点控制图是经过控制产品上疵点或缺陷的数目，来控制产品的质量。 计点控制图可分为缺陷数控制图c控制图与单位缺陷数控制图u控制图。 c控制图仅限于各组样本量相等时运用，无论样本组的样本量相等或不相等均可运用u控制图。.七、计点数控制图缺陷数控制图(c控制图) 当样本容量n一样时，可用c控制图

22、来控制产品的缺陷数。 .七、计点数控制图缺陷数控制图(c控制图) 计点控制图的样本量没有一致的规定，只需使样本上总有缺陷出现即可。对容易发生缺陷的产品，样本量可以取小些，而对缺陷出现较为稀少的产品，其样本量取大些。.七、计点数控制图缺陷数控制图(c控制图) 控制图的绘制过程概括如下： 第一步搜集数据，普通取2025个样本容量一样的产品，假设较小时，可将几个样本编为一组，使每组缺陷数=0的点尽量减少，否那么用来作控制图是不适宜的；第二步检查每个样本的缺陷数；第三步计算控制界限；第四步绘制图。.单位缺陷数控制图(控制图) u控制图主要用于对单位缺陷数控制的场所，是经过测定样本上单位数量(如面积、长

23、度、时间、分量、容积等)上的缺陷数来控制产质量量的。另外，也用于控制事故、缺点、灾祸等的发生次数。 u控制图与c控制图具有一样的原理。u控制图与c控制图不同之处在于，u控制图的样本容量n可以是不固定的，只需能求出每单位缺陷数即可。因此，经常用于控制纺织品的疵痕数、涂漆外表的疵点数、印刷排字中的错字数、车间事故发生的次数等。 u控制图的绘制程序与c控制图的绘制程序根本一样，只需求利用公式u=c/n，把缺陷数c换算成规范单位缺陷数u。 七、计点数控制图.七、计点数控制图u控制图的控制限为 .七、计点数控制图(例10.5.4) 例10.5.4某种类型纺织品出厂时抽检22组，发现的疵点数如表10.5.

24、5所示，试制造u控制图控制产质量量。 .七、计点数控制图(例10.5.4).七、计点数控制图(例10.5.4).七、计点数控制图(例10.5.4)(4) 制造控制图.八、产质量量控制图的统计分析运用产质量量统计图的条件由于只需在大批量消费的条件下，产品的质量分布才符合正态分布曲线。因此，利用正态分布曲线的性质控制产质量量必需具备以下条件： 必需是成批消费的产品或零部件 ;必需具备相对稳定的消费过程; 的控制界限必需小于公差范围;必需具备一致的丈量仪器。 .八、产质量量控制图的统计分析 控制图中质量特性的选择 选定质量特性需求从以下几个方面思索： 为了使控制最终获得最正确效果，应尽量采取影响产质

25、量量特性的根本缘由有关的特性或接近根本缘由的特性作为控制工程;有些虽然不是最终产质量量的特性，但为了到达最终产品的质量目的，消费过程中所要求的质量特性也应列为控制工程;在同样可以满足对产质量量控制的情况下，应该选择容易测定的控制工程;在同样可以满足产质量量控制的情况下，应该选择对消费过程容易采取措施的控制工程; 产品的质量特性有时不止一个，那么应同时采取几个特性作为控制工程。 .八、产质量量控制图的统计分析计量控制图与计数控制图的选择 由于大多数工序输出的质量特性具有可计量特性，计量值因包含更多的信息而具有较高的灵敏度，容易检查出现异常动摇的缘由。计量控制图所需求的数据比计数控制图的数据少得多

26、，且更为有效，有助于减少检验费用，以及缩短消费与采取纠正措施之间的时间间隔。 有些质量特性，如酒的口感、毛皮的手感，如今还无法定量，只能用计数控制图；用多种目的来衡量的场所，只需其中一项目的不到达要求，就以为产品不合格，此时运用计数控制图就比较简单。 计数控制图最大的缺陷是：当样本量n变化时，p图与u图的UCL、LCL随样本量n变化而变，呈凹凸状，不但作图不方便，而且无法对界内点判异与判稳。.八、产质量量控制图的统计分析 数据处置 数据分组 尽量使组内的变异较小和较为均匀。在数据分组过程中，尽量将大致一样条件下所搜集的质量特性值分在一组，组中不应有不同本质的数据，以保证组内仅有偶尔要素的影响。

27、 数据分层 可按不同条件对质量特性值进展分层控制，作分层控制图 控制界限的重新计算 控制图经过运用一定时期后，消费过程有了变化，例如加工工艺改动、刀具改动、设备改动以及进展了某种技术改革和管理改革措施后，应重新搜集最近期间的数据，以重新计算控制界限并作出新的控制图。.八、产质量量控制图的统计分析消费异常的判别 点越出控制界限是最重要的讯号，假设是出现这种情况，就要研讨出现这种情况时所用的原资料、消费工艺、机器或其他要素有无发生变化，从中找出点失去控制的缘由。 此外，当一切的点均在控制界限内，它们的陈列方向和位置呈现某种特殊形状时，例如，假设干点延续在中心线一侧、假设干点延续上升或下降、假设干点

28、接近控制界限、点出现周期性变化等情况，也意味着消费过程中有异常情况，需求及时采取措施。.第六节 产质量量管理常用的工具a)规范型，数据总体呈正态分布，是消费正常情况下呈现的图形，据此可断定过程处于稳定形状；b)与 c)为偏态型，也称陡壁型，通常是由于习惯性加工、返修或剔除废品后呵斥的分布外形d)平项型，直方图上没有突出的顶峰，这主要是消费过程中有某种缓慢变化的要素呵斥的；e)孤岛型，在直方图的左边或右边有孤立的小岛出现，这种图形通常是由于工艺条件发生突变呵斥的； d)双峰型，直方图上出现两个顶峰，其缘由是未来自两种不同消费条件的数据混在一同整理而呵斥的。 e)锯齿型，它通常是由于分组过多或丈量

29、数据不准等缘由呵斥的。一、直方图的外形分析.第六节 产质量量管理常用的工具 当过程处于稳定形状后，直方图还需求进一步与质量规范(通常是公差)进展比较，以便判别过程才干能否满足质量规范的要求。直方图与质量规范的相互关系参见10.4节图10.4.4。二、帕累托图(Pareto) 帕累托图建立在帕累托“关键的少数和次要的多数结论的根底上，运用这一原理，就意味看在质量改良的工程中，少数的工程往往产生主要的、决议性的影响。经过区分最重要和最次要的工程，就可以用最少的努力获得最大的改良。 帕累托图在方式上是条形图和线形图的组合，其中，直条的长短表示各组绝对数的多少，同时用线段的逐渐上升趋势表示各组百分比接

30、近100%的过程。 .二、帕累托图(Pareto) 在帕累托图上，对结果有较大影响的只是“柱高的前两、三项，而后面的工程对改善效果影响不大。因此，可以根据重要程度把影响要素分为A、B、C三类。A类要素 在陈列图上所占比艰苦，约占全部要素的7080，这是影响产质量量的主要要素。所在。B类要素 在陈列图中所占比重较小，约占全部要素的15%一25%减去A类要素所占的百分比，这类要素是影响产质量量的次主要要素。C类要素 在陈列图中所占比重较小，是除去A、B两类要素所剩余的要素。这类要素是次要要素。 阅历阐明，处理A类要素，即处理“柱高的工程比处理“柱低的工程要容易的多，“柱低的要素普通很难控制。.二、

31、帕累托图(Pareto)(例10.6.1) 例10.6.1某种产品一次交验的合格率低，产生不合格品的要素经调查所得统计数据如表10.6.1所示，试用帕累托图对问题进展分析。.二、帕累托图(Pareto)(例10.6.1) 由图10.6.2可以看出，呵斥不合格品要素的前三项即加工方法、工艺和原资料所占的比例超越了80%，如能针对这三项进一步分析，并采取对策即可处理大部分问题。对影响产质量量的主要要素，可继续画出第二张、第三张巴累托图。 对影响产质量量的主要要素分析得愈详细，所能采取的措施针对性也就愈强。制造帕累托图的资料，普通取13个月的资料较好。时间太长，消费过程变化较大，时间太短，资料不能反

32、映实践情况。.三、分层法和调查表分层法 分层法也称分类法或分组法，它把“类或“组称为层。它在分层时要求同一层内的数据动摇尽能够小，而层与层之间的动摇尽能够大。普通可按以下几种特征进展分层：按日期、季节、班次等时间要素分层；按操作人员的性别、年龄、技术等级等要素分层； 按机器设备的种类、型号、精度等级等要素分层； 按工艺规程、操作条件(如速度、温度、压力)等分层；按原资料的成分、消费厂家、规格、批号等分层；按丈量方法、丈量仪器等分层； 按噪声、清洁程度、采光、运输方式等操作环境要素分层； 按运用单位、运用条件等分层。 .三、分层法和调查表 调查表 调查表也称检查表，它是搜集和整理质量原始数据的一

33、种表格。因产品对象、工艺特点、调查目的和分析对象等的不同，其调查表的格式也不同。常用的调查表有：不良工程调查表查表、缺陷位置调查表、不良缘由调查表、工序分布调查表等。 .四、因果图 因果图(cause and effect diagram)也称为石川图或鱼刺图，是由日本学者石川馨博士(Kaoru Ishikawa)于1972年在他的一书中初次运用。它是以结果为特性，以缘由为要素，在它们之间用箭头联络起来，表示因果关系的图形。 因果图的主要内容有： 结果问题或特性。 指任务和消费过程出现的结果，例如尺寸、分量、纯度及强度等质量特性；工时、产量、不合格品率、缺陷率、事故率、本钱、噪声等任务结果。这

34、些特性或结果是期望进展改善和控制的对象。 缘由 指对结果可以产生影响的要素。 枝干 表示结果与缘由之间的关系，及缘由与缘由之间的关系称为枝干。最中央的干为主干，用双箭头表示；从主干下两边依次展开的称为大枝、中枝、小支和细枝，用单线箭头表示。.四、因果图因果图是从实践阅历中编辑而成的一种方法，经过对问题即结果有影响的一些较重要的要素加以分析和分类，并在同一张图上把它们的关系用箭头表示出来，来对因果作明确系统的整理。. 五、其它质量管理新工具简介1977年底日本人正式开场推行能运用于全面质量管理的新7种工具。这7种工具是以分析文字资料(非数据)为主的质量管理方法，包括关联图法、KJ法、系统图法、矩

35、阵图法、矩阵数据分析法、网络图法和PDPC法，主要运用于PDCA (Plan Do Check Action)循环的方案(P)阶段。 .五、其它质量管理新工具简介关联图关联图是用带箭头的连线把表示事物因果关系的要素联络起来的图。KJ法KJ法是由日本人川喜田二郎在质量管理实际中总结、归纳的一种新方法，用来将一大堆杂乱无章的言语文字资料，按其内在相互关系(亲和性)加以整理，从而理出思绪，抓住问题的本质，找出处理问题的新途径和方法。 系统图法系统图法是把用于功能分析的功能系统图和方法运用到全面质量管理中的一种方法。 .五、其它质量管理新工具简介矩阵图法 矩阵图法是借助数学上的矩阵方式，把与问题有对应关系的各个要素陈列成一个矩阵图，然后对矩阵图进展分析找到关键点，进而使问题得到处理的方法。矩阵数据分析法在矩阵图中，假设“关键点不用符号表示，而用数据表示，这样就可以对这些数据进展解析运算，得到所需的结果。这种方法称为“矩阵数据分析法。 箭头图法箭头图法即网络分析技术，又称矢绘图法，它是方案评审法在质量管理中的运用，用来制定质量管理日程方案，明确管理的关键，进展质量管理进度控制等。过程决策程序图法(Process decision program chart)过程决策程序图法简称为PDPC法，它经过对事态开展过程中能够出现