六西格玛常用质量管理工具课件

主讲人：赵旭Email:zhaox@应用数理学院质量管理图形工具主讲人：赵旭质量管理图形工具2质量控制的常用工具质量控制的老7种工具质量控制的新7种工具排列图(ParetoChart)因果图调查表(CheckSheet)直方图控制图散点图流程图关联图亲和图系统图矩阵图矩阵数据分析法过程决策程序图网络图2质量控制的常用工具质量控制的老7种工具质量控制的新7种工具在制品堆积

改变顺序工程设计重复供应商的过失废料定单处缓慢机器延迟决策缓慢检查延迟文件延迟把水放掉，让问题暴露出来改变供应商的废料定单处机器延迟决策缓慢文件延迟把水放掉，4质量管理的三个普遍过程

1质量计划2质量控制3质量改进4质量管理的三个普遍过程1质量计划2质量控制3质量改进51.1因果图

因果图最早由日本东京大学教授石川馨(1953)提出，因此，又称石川图(IshikawaDiagram)和鱼骨图(FishboneDiagram)。

51.1因果图因果图最早由日本东京大学教授石川馨(61.1.1因果图常用的原因归类★

6M（生产领域）▲Machine(机器)▲Method(方法)▲Material(材料)▲Manpower(人力)▲Measurement(测量)▲MotherNature(环境)★

4S（服务或使用领域）▲Surroudings(环境)▲Supplier(供应商)▲Systems(系统)▲Skills(技能)★

8P(行政或服务)▲Price(价格)▲Promotion(晋升)▲People(人员)▲Processes(过程)▲Place/Plant(场所)▲Policies(政策)▲Procedures(流程)▲Product/Service(服务)61.1.1因果图常用的原因归类★6M（生产领域）★8例1某车间动员所有人员都参与讨论尺寸不合格的原因，画出了因果图，并调查了所有零件尺寸的波动情况，探讨各因素对不合格的影响。健康：疲劳、疾病素质：经验、教育、培训精神：集中、注意力操作者机器材料操作方法例1某车间动员所有人员都参与讨论尺寸不合格的原因，画出了因果8例18例19

因果图主要有三个方面的作用：▲分析因果关系▲表达因果关系▲通过识别症状、分析原因，寻找措施、促进问题解决9101.1.2因果图的注意事项▲确定原因时应通过充分讨论，集思广益，以免疏漏▲应尽可能具体到确定原因▲有多少质量特性，就要绘制出多少张因果图▲验证★使用因果图的注意事项

▲在数据的基础上客观地评价每个因素的重要性▲因果图使用时要不断加以改进

101.1.2因果图的注意事项▲确定原因时应通过充分讨论，111.2排列图

排列图(Pareto图)最早由朱兰博士提出，主要采用了意大利经济学家Pareto(1897)提出的原则—“关键的少数，次要的多数”，也就是问题的80%是由20%的原因造成的。排列图是对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采用的一种简单图示技术。通过区分最重要的与较次要的原因，用最少的措施获取最佳的改进效果。111.2排列图排列图(Pareto图)最早由朱兰12例2表1铸件不合格项调查表12例2表1铸件不合格项调查表131314铸件不合格项目排列图

14铸件不合格项目排列图15例2

某公司进行复杂电子产品生产。测试车间注意到测试失效导致的返工费用(每件大约20万美元)高昂---返工费用直接影响利润。测试车间组织一个专门的项目小组，负责发现问题的原因，并减少返工费用。15例2某公司进行复杂电子产品生产。测试车间注意到测16例2最主要的缺陷返工费用缺陷返工费用($)零件故障错线未校准零件短路断路其它总计72000410002600012000100003000019100016例2最主要的缺陷返工费用缺陷返工费用($)零件故障72017例2最主要的4种缺陷占返工费用的80%；最主要的5种缺陷占返工费用的85%。17例2最主要的4种缺陷占返工费用的80%；点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表示出来点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表示出来2.由左至右划上一条较粗的线条作为鱼的骨干，箭头指向问题点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表示出来2.由左至右划上一条较粗的线条作为鱼的骨干，箭头指向问题3.将要因进行分类（常用人机料法环的分类方法），并绘制到鱼骨图当中，箭头由要因指向骨干，60度斜插于骨干上点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表示出来2.由左至右划上一条较粗的线条作为鱼的骨干，箭头指向问题3.将要因进行分类（常用人机料法环的分类方法），并绘制到鱼骨图当中，箭头由要因指向骨干，60度斜插于骨干上4.针对大要因进行集体思考，检讨出中小要因，并按照上面的做法绘制到鱼骨图当中使用时机：1.发掘原因2.整理问题点击进入注意事项点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表问题鱼的鱼头尽量采用问题的形式(参见错误范例1)常以人机料法环作为大要因进行思考，分析时应尽可能全面，不宜偏重某一方面问题鱼鱼头向右，用来寻找问题的影响因素；对策鱼鱼头向左，用来寻找可行的对策(如例1)注意事项例1错误范例1问题鱼的鱼头尽量采用问题的形式(参见错误范例1)注意事项例1点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下面找到“双轴线-柱图”，点击“下一步”排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下面找到“双轴线-柱图”，点击“下一步”3.在数据产生区域中，框选不良项目栏、不良DPPM栏和累计百分比栏，点“确定”排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下面找到“双轴线-柱图”，点击“下一步”3.在数据产生区域中，框选不良项目栏、不良DPPM栏和累计百分比栏，点“确定”4.双点“柱子”在“选项”中将“分类间距”调整为“0”，并勾选“依数据点分色”，点”“确定”排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下面找到“双轴线-柱图”，点击“下一步”3.在数据产生区域中，框选不良项目栏、不良DPPM栏和累计百分比栏，点“确定”4.双点“柱子”在“选项”中将“分类间距”调整为“0”，并勾选“依数据点分色”，点”“确定”5.双点“左坐标轴”在“刻度”中调整最小值为0，最大值为总数，点“确定”排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下面找到“双轴线-柱图”，点击“下一步”3.在数据产生区域中，框选不良项目栏、不良DPPM栏和累计百分比栏，点“确定”4.双点“柱子”在“选项”中将“分类间距”调整为“0”，并勾选“依数据点分色”，点”“确定”5.双点“左坐标轴”在“刻度”中调整最小值为0，最大值为总数，点“确定”6.双点“右坐标轴”在“刻度”中调整最小值为0，最大值为1，点“确定”排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下面找到“双轴线-柱图”，点击“下一步”3.在数据产生区域中，框选不良项目栏、不良DPPM栏和累计百分比栏，点“确定”4.双点“柱子”在“选项”中将“分类间距”调整为“0”，并勾选“依数据点分色”，点”“确定”5.双点“左坐标轴”在“刻度”中调整最小值为0，最大值为总数，点“确定”6.双点“右坐标轴”在“刻度”中调整最小值为0，最大值为1，点“确定”7.在图表中的空白区域点右键，在菜单中选择“图表选项”，选择“标题”“图表标题”输入A机种不良现象排列图“分类X轴”输入不良项目“数值Y轴”输入DPPM点“确定”使用时机：1.把握重点问题2.调查问题原因排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项301.3直方图

直方图可以概括来自过程的数据，并用图形化方式展示数据的频率分布。直方图以可视化方式提供数据分布的位置、散度和形状等，从而找出数据变化的规律，以便预测工序质量状况。301.3直方图直方图可以概括来自过程的数据，并用311.3.1位置★均值(Mean/Average)

---所有观测值的算术平均★中位数(50%分位点)

---所有观测值从小到大排列后的中间值★众数(Mode)

---发生频率最高的值或取值范围311.3.1位置★均值(Mean/Average)321.3.2散度★极差(Range)

---数据中最大值最小值之间的差值

★标准差(StandardDeviation)

---数据偏离观测平均值的一种度量

★四分位数极差(Inter-QuartileRange)

---数据的上、下四分位数之间的差值321.3.2散度★极差(Range)331.3.3分布的形状--偏度偏度是刻画数据的分布是否对称的一种度量,定义如下

331.3.3分布的形状--偏度偏度是刻画数据的分布是否对34峰度是刻画数据分布陡峭程度的一种度量，其定义如下1.3.4分布的形状--峰度34峰度是刻画数据分布陡峭程度的一种度量，其定义如下1.3351.3直方图

直方图可以概括来自过程的数据，并用图形化方式展示数据的频率分布。直方图以可视化方式提供数据分布的位置、散度和形状等，从而找出数据变化的规律，以便预测工序质量状况。351.3直方图直方图可以概括来自过程的数据，并用点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据公式，计算出第一组下界与上界点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据公式，计算出第一组下界与上界4.依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据公式，计算出第一组下界与上界4.依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界5.统计出现在各组内的数据个数点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据公式，计算出第一组下界与上界4.依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界5.统计出现在各组内的数据个数6.点击“插入”选择“柱状图”按提示完成左图点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据公式，计算出第一组下界与上界4.依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界5.统计出现在各组内的数据个数6.点击“插入”选择“柱状图”按提示完成左图7.双点“柱子”在“选项”中将“分类间距”调整为“0”，“确定”使用时机：1.了解数据的分布形态点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于43已知车削某个外圆尺寸为mm的零件，为调查其外圆尺寸的分布情祝，从加工过程中随机抽取100个零件，测得尺寸的值(单位：0.0001mm)如下表所示。直方图43已知车削某个外圆尺寸为mm的零件，为调查其外圆44直方图44直方图451.3.6如何使用直方图★直方图的常见类型

451.3.6如何使用直方图★直方图的常见类型461.3.6如何使用直方图★直方图与规格限的比较

461.3.6如何使用直方图★直方图与规格限的比较471.3.7箱线图

箱线图提供了数据的一种直观表示，可以同时展示数据的多个数字特征，比如位置或中心趋势，数据的波动，对称性与离群值的判定等。此外，平行并排的箱线图，有助于比较几批数据。JohnWTukey471.3.7箱线图箱线图提供了数据的一种48

某商业运输飞机的机翼前导边缘支架上12个孔的直径数据(单位：毫米)如下表。机翼前导支架上孔的直径的箱线图1.3.7箱线图

48某商业运输飞机的机翼前导边缘支架上12个孔的直径49

下图是不同厂家的地毯耐久性数据(单位：月)的箱线图比较。

1.3.7箱线图

49下图是不同厂家的地毯耐久性数据(单位：月)的箱线501.4调查表

调查表是质量小组对历史数据或当前观测等进行系统记录和编辑数据的工具，以便清晰地探测和展示关注问题的规律和趋势。

调查表可以采用任何形式，只要能够形象展示获得的信息即可。当然，在调查表上用检查标记或简单的符号记录数据，数据便于整理。

501.4调查表调查表是质量小组对历史数据或当前观511.4.1工序分布调查表每次测量结果出来后，就在表中适当的格子里打一个“×”，数据测量结束，调查表也就出来了。想了解某零件尺寸加工的波动情况。该零件直径的公差要求为(8.300-0.008,8.300+0.008)mm511.4.1工序分布调查表每次测量结果出来后，就在表中521.4.2不合格项调查表

521.4.2不合格项调查表531.4.3不合格位置调查表

531.4.3不合格位置调查表541.4.4不合格原因调查表

541.4.4不合格原因调查表551.5散点图

散点图(ScatterPlot)经常用来分析研究两个变量是否存在相互关系。散点图主要通过点阵的排布，发现其中的排布规律或特征，从而在把握质量问题的现状、设定改进目标、确定因果关系、验证改进的效果等方面起到重要作用。551.5散点图散点图(ScatterPlot)561.5.1散点图的常见类型561.5.1散点图的常见类型571.5.2散点图的绘制方法★收集一定数量(一般需50到100组)的相互对应的两组数据例如，用切割机切割钢料，切割机皮带速度影响切割长度，通过测试所得数据列于下表。

571.5.2散点图的绘制方法★收集一定数量(一般需50到581.5.2散点图的绘制方法581.5.2散点图的绘制方法591.5.3散点图的相关性分析

相关分析是一种分析处理变量与变量之间相关程度的方法。应用散点图，可以定性的判断两随机变量之间是否相关，是正相关，负相关或无相关。在相关分析中，引入相关系数定量表示两个随机变量与之间的相关程度。相关系数r的取值范围是[-1,1]。如果相关系数的绝对值接近于1，则说明具有较强的线性相关关系；如果r大于0且接近于1，则变量之间呈正线性相关，如果r小于0且接近于-1，则变量之间呈负线性相关。

591.5.3散点图的相关性分析相关分析是一种601.6控制图

控制图是通过研究过程波动及其原因来监视、控制和改进生产过程的工具。601.6控制图控制图是通过研究过程波动及611.7流程图

流程图是将过程(如工艺过程、检验过程、质量改进过程等)的步骤用图的形式表示出来的一种图示技术。

通过过程中各步骤间关系的研究，能够发现故障或问题存在的潜在原因。611.7流程图流程图是将过程(如工艺过程、检验过621.7.1流程图的要素621.7.1流程图的要素63家电产品顾客投诉后维修服务的流程图1.7.2流程图的应用示例63家电产品顾客投诉后维修服务的流程图1.7.2流程图的641.8分层法

分层法是根据数据产生的特征（如：何人、何处、何种方法、何种设备等）将数据划分成若干组，把各层因素进一步细分后进行研究，有助于问题的发现和解决。

“不分层就不能搞质量管理”

---石川馨

★

分层原则同一层次内的数据波动幅度尽可能小，而层与层之间的差异尽可能大。

641.8分层法分层法是根据数据产生的特征（651.8.1常用的分层方法★按操作者或作业方法分层★按机器设备分层★按原料分层★按时间分层★按作业环境状况分层651.8.1常用的分层方法★按操作者或作业方法分层661.8.2实例某面包厂用两台机器（Ⅰ和Ⅱ）、两只烤箱（A和B）生产面包。规定面包的重量为200～225克。每天从两台机器生产出的新鲜面包中随机抽出4只测定面包的重量，连续测量20天，得到的数据如下表。661.8.2实例某面包厂用两台机器（Ⅰ和Ⅱ）、两67实例按机器分层的直方图

67实例按机器分层的直方图68实例按烤箱分层的直方图

68实例按烤箱分层的直方图69质量管理的七大基本工具★流程图了解流程★调查表收集数据★直方图/散点图/控制图数据分析★因果图分析问题产生原因★排列图确定解决问题的次序★分层法逐级分层以便问题定位具体问题具体分析69质量管理的七大基本工具★流程图702质量管理的新七种工具★

关联图法★

亲和图法★

系统图法★

矩阵图法★

矩阵数据分析法★

过程决策程序图法★

网络图法702质量管理的新七种工具★关联图法712.1关联图法

关联图，又称关系图，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。

关联图由圆圈(或方框)和箭头组成，其中圆圈中是文字说明部分箭头由原因指向结果，由手段指向目的。文字说明力求简短、内容确切易于理解，重点项目及要解决的问题要用双线圆圈或双线方框表示。

712.1关联图法关联图，又称关系图，是用来分析722.1关联图法

关联图法适用于多因素交织在一起的复杂问题的分析和整理．它将众多的影响因素以一种较简单的图形来表示，易于抓住主要矛盾、找到核心问题，也有益于集思广益．迅速解决问题。具体绘制方法：▲提出认为与问题有关的所有因素。▲用灵活的语言简明概要地表达它。▲把因素之间的因果关系用箭头符号做出逻辑上的连接。▲掌握全貌。▲找出重点。722.1关联图法关联图法适用于多因素交织在一起点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题关联图点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题关点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题2.分析可能造成该问题的影响因素关联图点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题2点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题2.分析可能造成该问题的影响因素3.重新组织语言后抄写至卡片上关联图点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题2点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题2.分析可能造成该问题的影响因素3.重新组织语言后抄写至卡片上4.用箭头表示出各张卡片之间的关系，如：由于“喝太多碳酸饮料”导致“喝太少白开水”，所以箭头就是由前者指向后者关联图点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题2点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题2.分析可能造成该问题的影响因素3.重新组织语言后抄写至卡片上4.用箭头表示出各张卡片之间的关系，如：由于“喝太多碳酸饮料”导致“喝太少白开水”，所以箭头就是由前者指向后者5.依照步骤“4”将各卡片之间的相关性连接起来关联图点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题2点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题2.分析可能造成该问题的影响因素3.重新组织语言后抄写至卡片上4.用箭头表示出各张卡片之间的关系，如：由于“喝太多碳酸饮料”导致“喝太少白开水”，所以箭头就是由前者指向后者5.依照步骤“4”将各卡片之间的相关性连接起来6.统计卡片进出箭头的个数，进一个箭头计“+1”出一个箭头计“-1”，将结果记录在各张卡片上关联图点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题2点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题2.分析可能造成该问题的影响因素3.重新组织语言后抄写至卡片上4.用箭头表示出各张卡片之间的关系，如：由于“喝太多碳酸饮料”导致“喝太少白开水”，所以箭头就是由前者指向后者5.依照步骤“4”将各卡片之间的相关性连接起来6.统计卡片进出箭头的个数，进一个箭头计“+1”出一个箭头计“-1”，将结果记录在各张卡片上7.对卡片进行分类箭头只进不出是现象箭头只出不进是主因箭头有进有出且进多于出是中间因素出多于进的中间因素是关键中间因素关联图点击这里开始演示导航视窗1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题2点击这里开始演示导航视窗关联图1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题2.分析可能造成该问题的影响因素3.重新组织语言后抄写至卡片上4.用箭头表示出各张卡片之间的关系，如：由于“喝太多碳酸饮料”导致“喝太少白开水”，所以箭头就是由前者指向后者5.依照步骤“4”将各卡片之间的相关性连接起来6.统计卡片进出箭头的个数，进一个箭头计“+1”出一个箭头计“-1”，将结果记录在各张卡片上7.对卡片进行分类箭头只进不出是问题箭头只出不进是主因箭头有进有出是中间因素出多于进的中间因素是关键中间因素8.对关联图的结果进行判读。计算出平均分=箭头数/卡片数（计算结果需向上求整）。各卡片中分数为负值（即主因与关键中间因素）且绝对值大于平均分的，选定为主要影响因素使用时机：1.理清众多影响因素的因果关系点击这里开始演示导航视窗关联图1.确认检讨的现象，拟定讨论的812.2亲和图法

亲和图法，指把大量收集到的事实、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。亲和图法由日本人川喜田二郎所创。812.2亲和图法亲和图法，指把大量收集到的事实、点击这里开始演示导航视窗亲和图1.明确目的及语言数据的来源点击这里开始演示导航视窗亲和图1.明确目的及语言数据的来源点击这里开始演示导航视窗亲和图1.明确目的及语言数据的来源2.记录下收集到的语言数据点击这里开始演示导航视窗亲和图1.明确目的及语言数据的来源2点击这里开始演示导航视窗亲和图1.明确目的及语言数据的来源2.记录下收集到的语言数据3.将各语言数据抄写至卡片上，确认描述的准确性和简洁性，并删除相同内容的卡片点击这里开始演示导航视窗亲和图1.明确目的及语言数据的来源2点击这里开始演示导航视窗亲和图1.明确目的及语言数据的来源2.记录下收集到的语言数据3.将各语言数据抄写至卡片上，确认描述的准确性和简洁性，并删除相同内容的卡片4.依据各语言数据的亲和性（即有亲近感，所表述内容类似）将卡片分组放置点击这里开始演示导航视窗亲和图1.明确目的及语言数据的来源2点击这里开始演示导航视窗亲和图1.明确目的及语言数据的来源2.记录下收集到的语言数据3.将各语言数据抄写至卡片上，确认描述的准确性和简洁性，并删除相同内容的卡片4.依据各语言数据的亲和性（即有亲近感，所表述内容类似）将卡片分组放置5.将各组卡片所表达的关键语以简洁的文字表述出来，完成“亲和卡”点击这里开始演示导航视窗亲和图1.明确目的及语言数据的来源2点击这里开始演示导航视窗亲和图1.明确目的及语言数据的来源2.记录下收集到的语言数据3.将各语言数据抄写至卡片上，确认描述的准确性和简洁性，并删除相同内容的卡片4.依据各语言数据的亲和性（即有亲近感，所表述内容类似）将卡片分组放置5.将各组卡片所表达的关键语以简洁的文字表述出来，完成“亲和卡”6.如各“亲和卡”间有亲和性，则可重复“5”中的操作。最后用一个标题来汇整各“亲和卡”中的内容，完成亲和图使用时机：1.认清事实点击这里开始演示导航视窗亲和图1.明确目的及语言数据的来源288▲掌握各种问题重点，想出改善对策；▲市场调查和预测；▲企业方针，目标的判定及推广；▲研究开发，效率的提高；▲全面质量管理的推行。亲和图的适用范围88▲掌握各种问题重点，想出改善对策；亲和图的适用范围892.3系统图法

系统图法又叫树图法，是把要实现的目的、需要采取的措施或手段，系统的展开分析，并绘制成图，以明确问题的重点，并寻找最佳手段或措施的一种方法。因系统图由方块和箭头组成，形状似树枝，所以又名树型图、树枝系统图、家谱图、组织图等。

892.3系统图法系统图法又叫树图法，是把要实现点击这里开始演示导航视窗系统图1.明确检讨的问题，记录在左边。如果有限制条件，记录在问题的下面点击这里开始演示导航视窗系统图1.明确检讨的问题，记录在左边点击这里开始演示导航视窗系统图1.明确检讨的问题，记录在左边。如果有限制条件，记录在问题的下面2.由问题分析“一次因”，依次列于问题的右侧，并用箭头连接点击这里开始演示导航视窗系统图1.明确检讨的问题，记录在左边点击这里开始演示导航视窗系统图1.明确检讨的问题，记录在左边。如果有限制条件，记录在问题的下面2.由问题分析“一次因”，依次列于问题的右侧，并用箭头连接3.从“一次因”进行展开，进而分析“二次因”(可使用三Why法进行思考)。依次列于“一次因”的右侧并用箭头连接点击这里开始演示导航视窗系统图1.明确检讨的问题，记录在左边点击这里开始演示导航视窗系统图1.明确检讨的问题，记录在左边。如果有限制条件，记录在问题的下面2.由问题分析“一次因”，依次列于问题的右侧，并用箭头连接3.从“一次因”进行展开，进而分析“二次因”(可使用三Why法进行思考)。依次列于“一次因”的右侧并用箭头连接4.依照“3”的做法，进而检讨“三次因”“四次因”……一直检讨至不可展开为止点击这里开始演示导航视窗系统图1.明确检讨的问题，记录在左边点击这里开始演示导航视窗系统图1.明确检讨的问题，记录在左边。如果有限制条件，记录在问题的下面2.由问题分析“一次因”，依次列于问题的右侧，并用箭头连接3.从“一次因”进行展开，进而分析“二次因”(可使用三Why法进行思考)。依次列于“一次因”的右侧并用箭头连接4.依照“3”的做法，进而检讨“三次因”“四次因”……一直检讨至不可展开为止5.整理系统图中的语言描述，确认描述的准确性不会存在歧义点击这里开始演示导航视窗系统图1.明确检讨的问题，记录在左边点击这里开始演示导航视窗系统图点击进入注意事项1.明确检讨的问题，记录在左边。如果有限制条件，记录在问题的下面2.由问题分析“一次因”，依次列于问题的右侧，并用箭头连接3.从“一次因”进行展开，进而分析“二次因”(可使用三Why法进行思考)。依次列于“一次因”的右侧并用箭头连接4.依照“3”的做法，进而检讨“三次因”“四次因”……一直检讨至不可展开为止5.整理系统图中的语言描述，确认描述的准确性不会存在歧义6.重新确认“问题”到“因”之间的关系。可依据“因为有XXX影响因素的存在，所以才造成XXX的问题”的方式进行检查使用时机：1.寻求目的的执行对策点击这里开始演示导航视窗系统图点击进入注意事项1.明确检讨的当绘制完成系统图后，反向的确认尤为重要，因为会直接影响到最终目的的能否达成。应以解决问题为目的，尽量将系统图展开至三、四阶。对策展开型(如例1)，应以最后一阶的对策去执行；构成要素分析性，应尽量以最后一阶要因进行分析检讨。注意事项例1当绘制完成系统图后，反向的确认尤为重要，因为会直接影响到最终一、矩阵图定义：矩阵图是以矩阵的形式分析问题与因素、因素与因素、现象与因素之间的相互关系的图形。一般把问题、因素、现象放在图中的行或列的位置，而把他们之间的相关关系放在行和列的交点处，并用不同的符号表示出他们的相关程度。常用的相关程度符号有三种：△、○、◎。△代表不相关（或可能有关系）；○代表弱相关（或有关系）；◎代表强相关（或有密切关系）2.4矩阵图法一、矩阵图定义：2.4矩阵图法二、矩阵图用途：1、确定系列产品的研制或改进的关键环节；2、产品的质量展开；3、寻找产品的不良现象与原材料、设备、工艺之间的关系；4、拟定与市场相关联的产品战略方案；5、加强质量审核制度并使之效能化；6、明确产品特性与管理职能或负责部门的关系；7、明确用户质量要求与工序管理项目之间的关系。二、矩阵图用途：L型矩阵图：一般将两个对应事项A与B的元素，分别按行和列排列而成。它用于分析若干个目的（或问题）的手段（原因），见图1；三、矩阵图分类：

1、L型2、T型3、X型L型矩阵图：三、矩阵图分类：1、L型2、T矩阵图选用对照表矩阵图点击这里开始演示导航视窗矩阵图1.明确目的，即为何制作矩阵图点击这里开始演示导航视窗矩阵图1.明确目的，即为何制作矩阵图点击这里开始演示导航视窗矩阵图1.明确目的，即为何制作矩阵图2.列出各项目之内容点击这里开始演示导航视窗矩阵图1.明确目的，即为何制作矩阵图点击这里开始演示导航视窗矩阵图1.明确目的，即为何制作矩阵图2.列出各项目之内容3.依据“矩阵图选用对照表”，根据项目的个数选择矩阵图的形式点击这里开始演示导航视窗矩阵图1.明确目的，即为何制作矩阵图点击这里开始演示导航视窗矩阵图1.明确目的，即为何制作矩阵图2.列出各项目之内容3.依据“矩阵图选用对照表”，根据项目的个数选择矩阵图的形式4.绘制矩阵图，并将各项目内容填入图表当中点击这里开始演示导航视窗矩阵图1.明确目的，即为何制作矩阵图点击这里开始演示导航视窗矩阵图1.明确目的，即为何制作矩阵图2.列出各项目之内容3.依据“矩阵图选用对照表”，根据项目的个数选择矩阵图的形式4.绘制矩阵图，并将各项目内容填入图表当中5.建立评价基准，及对应的符号点击这里开始演示导航视窗矩阵图1.明确目的，即为何制作矩阵图点击这里开始演示导航视窗矩阵图1.明确目的，即为何制作矩阵图2.列出各项目之内容3.依据“矩阵图选用对照表”，根据项目的个数选择矩阵图的形式4.绘制矩阵图，并将各项目内容填入图表当中5.建立评价基准，及对应的符号6.根据项目之间的相关性在表格中填入符号使用时机：点击这里开始演示导航视窗矩阵图1.明确目的，即为何制作矩阵图1072.5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，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,将多个变量化为少数综合变量,得出有价值的规律或结论。矩阵数据分析法的原理：在矩阵图的基础上，把各个因素分别放在行和列，然后在行和列的交叉点中用数量来描述这些因素之间的对比，再进行数量计算，定量分析，确定哪些因素相对比较重要的。

1072.5矩阵数据分析法矩阵图上各元素间的关系如1082.5矩阵数据分析法矩阵数据分析法的用途：进行顾客调查、产品设计或者其他各种方案选择，做决策的时候，往往需要确定对几种因素加以考虑，然后，针对这些因素要权衡其重要性，加以排队，得出加权系数。矩阵数据分析法的步骤：▲确定需要分析的各个方面▲组成数据矩阵▲确定对比分数1082.5矩阵数据分析法矩阵数据分析法的用途：易于控制、易于使用、网络性能、软件兼容、便于维护矩阵数据分析法的步骤：▲确定需要分析的各个方面▲组成数据矩阵分数范围从0到9分，自己和自己对比的地方都打0分，以“行”为基础，逐个和“列”对比，确定分数。易于控制、易于使用、网络性能、软件兼容、便于维护矩阵数据分

ABCDEFGH1

易控制易使用网络性能软件兼容便于维护总分权重%2易控制04131926.23易使用0.2500.200.330.251.033.04网络性能150331234.95软件兼容0.3330.3300.33411.66便于维护140.33308.3324.2

总分之和34.37

ABCDEFGH1

易控制易使用网络性能软件兼容便于维护总1101112.6过程决策程序图法

过程决策程序图法（PDPC法)针对要达成目标的计划，尽量导向预期理想状态的一种手段。要求在制定计划或系统设计时，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最大的可能引向最终目标(达到理想结果)。该法可用于防止重大事故的发生，因此也称之为重大事故预测图法。

1112.6过程决策程序图法过程决策程序图法（P2.6.1顺向思维法

顺向思维法：是定好一个理想的目标，然后按顺序考虑实现目标的手段和方法。这个目标可以是任何的东西，比如大的工程、一项具体的革新、一个技术改造方案等。为了能够稳步达到目标，需要设想很多条路线。A0A1A2A3B2B1BQC1C2CrD1D2D3DsZAp2.6.1顺向思维法顺向思维法：是定好一个理想的目标2.6.2逆向思维法逆向思维应该考虑从理想状态开始，考虑实现这个目标的前提是什么，为了满足这个前提又应该具备什么条件。一步一步退回来，一直退到出发点。A0A1A2A3B2B1BQC1C2CrD1D2D3DsZAp2.6.2逆向思维法逆向思维应该考虑从理想状态开始，案例改善小组制定保证减少烟机车间打包机故障停机对均衡生产的PDPC图来指导小组工作。设想打包机突然发生故障停机组织抢修人员到位领取备件更换备件调试正常交付保证均衡生产无法采购无替换件采购配件维修人员不到位使用其他替代设备确认工艺质量要求能否达到修旧设备应急A0A1A2A3A4B1B2C1C2D1D2D3Z案例改善小组制定保证减少烟机车间打包机故障停机对均衡生产115过程决策图法的优点：

运筹帷幄，料事于先

▲能从整体上掌握系统的动态并依此判断全局▲具有动态管理的特点▲具有可追踪性▲能预测那些通常很少发生的重大事故，并在设计阶段预先考虑应付事故的措施115过程决策图法的优点：运筹帷幄，料事于先1162.7网络图法

网络图法——又称网络计划技术，它是安排和编制最佳日程计划，有效的实施进度管理的一种科学的管理方法，其工具是箭条图，故又称矢线法。具体利用统筹法，通过网络图的形式反应和表达计划的安排，选择最优方案，并组织协调和控制生产的进度和费用，达到预定目标，期间，质量和时间都是不可缺少的重要内容。

注意问题：(1)节点间不出现循环现象；(2)箭头必须从节点引出；(3)编号不能有重复；(4)节点间只有一条箭线。

1162.7网络图法网络图法——又称网络计划技术，例现在有一个部件，它有两个部分组成，由四个工序完成。例现在有一个部件，它有两个部分组成，由四个工序完成。117118质量控制的常用工具质量控制的老7种工具质量控制的新7种工具排列图(ParetoChart)因果图调查表(CheckSheet)直方图控制图散点图流程图关联图亲和图系统图矩阵图矩阵数据分析法过程决策程序图网络图118质量控制的常用工具质量控制的老7种工具质量控制的新7种119两套质量工具的关系搜集数据后定义问题搜集数据前定义问题解析法系统梳理，形成想法;制订计划119两套质量工具的关系搜集数据后定义问题搜集数据前定义问题120课堂讨论

七种质量工具与新七种工具的差异？适用场合的差异？前者偏重数据分析，根据数据分析结果定位问题，重点在制造阶段；后者偏管理，针对既定问题或目标，进行梳理和规划，重点在设计和计划阶段。

120课堂讨论七种质量工具与新七种工具的差异？适用场主讲人：赵旭Email:zhaox@应用数理学院质量管理图形工具主讲人：赵旭质量管理图形工具122质量控制的常用工具质量控制的老7种工具质量控制的新7种工具排列图(ParetoChart)因果图调查表(CheckSheet)直方图控制图散点图流程图关联图亲和图系统图矩阵图矩阵数据分析法过程决策程序图网络图2质量控制的常用工具质量控制的老7种工具质量控制的新7种工具在制品堆积

改变顺序工程设计重复供应商的过失废料定单处缓慢机器延迟决策缓慢检查延迟文件延迟把水放掉，让问题暴露出来改变供应商的废料定单处机器延迟决策缓慢文件延迟把水放掉，124质量管理的三个普遍过程

1质量计划2质量控制3质量改进4质量管理的三个普遍过程1质量计划2质量控制3质量改进1251.1因果图

因果图最早由日本东京大学教授石川馨(1953)提出，因此，又称石川图(IshikawaDiagram)和鱼骨图(FishboneDiagram)。

51.1因果图因果图最早由日本东京大学教授石川馨(1261.1.1因果图常用的原因归类★

6M（生产领域）▲Machine(机器)▲Method(方法)▲Material(材料)▲Manpower(人力)▲Measurement(测量)▲MotherNature(环境)★

4S（服务或使用领域）▲Surroudings(环境)▲Supplier(供应商)▲Systems(系统)▲Skills(技能)★

8P(行政或服务)▲Price(价格)▲Promotion(晋升)▲People(人员)▲Processes(过程)▲Place/Plant(场所)▲Policies(政策)▲Procedures(流程)▲Product/Service(服务)61.1.1因果图常用的原因归类★6M（生产领域）★8例1某车间动员所有人员都参与讨论尺寸不合格的原因，画出了因果图，并调查了所有零件尺寸的波动情况，探讨各因素对不合格的影响。健康：疲劳、疾病素质：经验、教育、培训精神：集中、注意力操作者机器材料操作方法例1某车间动员所有人员都参与讨论尺寸不合格的原因，画出了因果128例18例1129

因果图主要有三个方面的作用：▲分析因果关系▲表达因果关系▲通过识别症状、分析原因，寻找措施、促进问题解决91301.1.2因果图的注意事项▲确定原因时应通过充分讨论，集思广益，以免疏漏▲应尽可能具体到确定原因▲有多少质量特性，就要绘制出多少张因果图▲验证★使用因果图的注意事项

▲在数据的基础上客观地评价每个因素的重要性▲因果图使用时要不断加以改进

101.1.2因果图的注意事项▲确定原因时应通过充分讨论，1311.2排列图

排列图(Pareto图)最早由朱兰博士提出，主要采用了意大利经济学家Pareto(1897)提出的原则—“关键的少数，次要的多数”，也就是问题的80%是由20%的原因造成的。排列图是对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采用的一种简单图示技术。通过区分最重要的与较次要的原因，用最少的措施获取最佳的改进效果。111.2排列图排列图(Pareto图)最早由朱兰132例2表1铸件不合格项调查表12例2表1铸件不合格项调查表13313134铸件不合格项目排列图

14铸件不合格项目排列图135例2

某公司进行复杂电子产品生产。测试车间注意到测试失效导致的返工费用(每件大约20万美元)高昂---返工费用直接影响利润。测试车间组织一个专门的项目小组，负责发现问题的原因，并减少返工费用。15例2某公司进行复杂电子产品生产。测试车间注意到测136例2最主要的缺陷返工费用缺陷返工费用($)零件故障错线未校准零件短路断路其它总计72000410002600012000100003000019100016例2最主要的缺陷返工费用缺陷返工费用($)零件故障720137例2最主要的4种缺陷占返工费用的80%；最主要的5种缺陷占返工费用的85%。17例2最主要的4种缺陷占返工费用的80%；点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表示出来点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表示出来2.由左至右划上一条较粗的线条作为鱼的骨干，箭头指向问题点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表示出来2.由左至右划上一条较粗的线条作为鱼的骨干，箭头指向问题3.将要因进行分类（常用人机料法环的分类方法），并绘制到鱼骨图当中，箭头由要因指向骨干，60度斜插于骨干上点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表示出来2.由左至右划上一条较粗的线条作为鱼的骨干，箭头指向问题3.将要因进行分类（常用人机料法环的分类方法），并绘制到鱼骨图当中，箭头由要因指向骨干，60度斜插于骨干上4.针对大要因进行集体思考，检讨出中小要因，并按照上面的做法绘制到鱼骨图当中使用时机：1.发掘原因2.整理问题点击进入注意事项点击这里开始演示导航视窗鱼骨图1.将要检讨的特性用问题形式表问题鱼的鱼头尽量采用问题的形式(参见错误范例1)常以人机料法环作为大要因进行思考，分析时应尽可能全面，不宜偏重某一方面问题鱼鱼头向右，用来寻找问题的影响因素；对策鱼鱼头向左，用来寻找可行的对策(如例1)注意事项例1错误范例1问题鱼的鱼头尽量采用问题的形式(参见错误范例1)注意事项例1点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下面找到“双轴线-柱图”，点击“下一步”排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下面找到“双轴线-柱图”，点击“下一步”3.在数据产生区域中，框选不良项目栏、不良DPPM栏和累计百分比栏，点“确定”排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下面找到“双轴线-柱图”，点击“下一步”3.在数据产生区域中，框选不良项目栏、不良DPPM栏和累计百分比栏，点“确定”4.双点“柱子”在“选项”中将“分类间距”调整为“0”，并勾选“依数据点分色”，点”“确定”排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下面找到“双轴线-柱图”，点击“下一步”3.在数据产生区域中，框选不良项目栏、不良DPPM栏和累计百分比栏，点“确定”4.双点“柱子”在“选项”中将“分类间距”调整为“0”，并勾选“依数据点分色”，点”“确定”5.双点“左坐标轴”在“刻度”中调整最小值为0，最大值为总数，点“确定”排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下面找到“双轴线-柱图”，点击“下一步”3.在数据产生区域中，框选不良项目栏、不良DPPM栏和累计百分比栏，点“确定”4.双点“柱子”在“选项”中将“分类间距”调整为“0”，并勾选“依数据点分色”，点”“确定”5.双点“左坐标轴”在“刻度”中调整最小值为0，最大值为总数，点“确定”6.双点“右坐标轴”在“刻度”中调整最小值为0，最大值为1，点“确定”排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累计百分比2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下面找到“双轴线-柱图”，点击“下一步”3.在数据产生区域中，框选不良项目栏、不良DPPM栏和累计百分比栏，点“确定”4.双点“柱子”在“选项”中将“分类间距”调整为“0”，并勾选“依数据点分色”，点”“确定”5.双点“左坐标轴”在“刻度”中调整最小值为0，最大值为总数，点“确定”6.双点“右坐标轴”在“刻度”中调整最小值为0，最大值为1，点“确定”7.在图表中的空白区域点右键，在菜单中选择“图表选项”，选择“标题”“图表标题”输入A机种不良现象排列图“分类X轴”输入不良项目“数值Y轴”输入DPPM点“确定”使用时机：1.把握重点问题2.调查问题原因排列图点击这里开始演示导航视窗1.将数据输入到Excel中，其它项1501.3直方图

直方图可以概括来自过程的数据，并用图形化方式展示数据的频率分布。直方图以可视化方式提供数据分布的位置、散度和形状等，从而找出数据变化的规律，以便预测工序质量状况。301.3直方图直方图可以概括来自过程的数据，并用1511.3.1位置★均值(Mean/Average)

---所有观测值的算术平均★中位数(50%分位点)

---所有观测值从小到大排列后的中间值★众数(Mode)

---发生频率最高的值或取值范围311.3.1位置★均值(Mean/Average)1521.3.2散度★极差(Range)

---数据中最大值最小值之间的差值

★标准差(StandardDeviation)

---数据偏离观测平均值的一种度量

★四分位数极差(Inter-QuartileRange)

---数据的上、下四分位数之间的差值321.3.2散度★极差(Range)1531.3.3分布的形状--偏度偏度是刻画数据的分布是否对称的一种度量,定义如下

331.3.3分布的形状--偏度偏度是刻画数据的分布是否对154峰度是刻画数据分布陡峭程度的一种度量，其定义如下1.3.4分布的形状--峰度34峰度是刻画数据分布陡峭程度的一种度量，其定义如下1.31551.3直方图

直方图可以概括来自过程的数据，并用图形化方式展示数据的频率分布。直方图以可视化方式提供数据分布的位置、散度和形状等，从而找出数据变化的规律，以便预测工序质量状况。351.3直方图直方图可以概括来自过程的数据，并用点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据公式，计算出第一组下界与上界点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据公式，计算出第一组下界与上界4.依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据公式，计算出第一组下界与上界4.依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界5.统计出现在各组内的数据个数点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据公式，计算出第一组下界与上界4.依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界5.统计出现在各组内的数据个数6.点击“插入”选择“柱状图”按提示完成左图点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据公式，计算出第一组下界与上界4.依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界5.统计出现在各组内的数据个数6.点击“插入”选择“柱状图”按提示完成左图7.双点“柱子”在“选项”中将“分类间距”调整为“0”，“确定”使用时机：1.了解数据的分布形态点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于163已知车削某个外圆尺寸为mm的零件，为调查其外圆尺寸的分布情祝，从加工过程中随机抽取100个零件，测得尺寸的值(单位：0.0001mm)如下表所示。直方图43已知车削某个外圆尺寸为mm的零件，为调查其外圆164直方图44直方图1651.3.6如何使用直方图★直方图的常见类型

451.3.6如何使用直方图★直方图的常见类型1661.3.6如何使用直方图★直方图与规格限的比较

461.3.6如何使用直方图★直方图与规格限的比较1671.3.7箱线图

箱线图提供了数据的一种直观表示，可以同时展示数据的多个数字特征，比如位置或中心趋势，数据的波动，对称性与离群值的判定等。此外，平行并排的箱线图，有助于比较几批数据。JohnWTukey471.3.7箱线图箱线图提供了数据的一种168

某商业运输飞机的机翼前导边缘支架上12个孔的直径数据(单位：毫米)如下表。机翼前导支架上孔的直径的箱线图1.3.7箱线图

48某商业运输飞机的机翼前导边缘支架上12个孔的直径169

下图是不同厂家的地毯耐久性数据(单位：月)的箱线图比较。

1.3.7箱线图

49下图是不同厂家的地毯耐久性数据(单位：月)的箱线1701.4调查表

调查表是质量小组对历史数据或当前观测等进行系统记录和编辑数据的工具，以便清晰地探测和展示关注问题的规律和趋势。

调查表可以采用任何形式，只要能够形象展示获得的信息即可。当然，在调查表上用检查标记或简单的符号记录数据，数据便于整理。

501.4调查表调查表是质量小组对历史数据或当前观1711.4.1工序分布调查表每次测量结果出来后，就在表中适当的格子里打一个“×”，数据测量结束，调查表也就出来了。想了解某零件尺寸加工的波动情况。该零件直径的公差要求为(8.300-0.008,8.300+0.008)mm511.4.1工序分布调查表每次测量结果出来后，就在表中1721.4.2不合格项调查表

521.4.2不合格项调查表1731.4.3不合格位置调查表

531.4.3不合格位置调查表1741.4.4不合格原因调查表

541.4.4不合格原因调查表1751.5散点图

散点图(ScatterPlot)经常用来分析研究两个变量是否存在相互关系。散点图主要通过点阵的排布，发现其中的排布规律或特征，从而在把握质量问题的现状、设定改进目标、确定因果关系、验证改进的效果等方面起到重要作用。551.5散点图散点图(ScatterPlot)1761.5.1散点图的常见类型561.5.1散点图的常见类型1771.5.2散点图的绘制方法★收集一定数量(一般需50到100组)的相互对应的两组数据例如，用切割机切割钢料，切割机皮带速度影响切割长度，通过测试所得数据列于下表。

571.5.2散点图的绘制方法★收集一定数量(一般需50到1781.5.2散点图的绘制方法581.5.2散点图的绘制方法1791.5.3散点图的相关性分析

相关分析是一种分析处理变量与变量之间相关程度的方法。应用散点图，可以定性的判断两随机变量之间是否相关，是正相关，负相关或无相关。在相关分析中，引入相关系数定量表示两个随机变量与之间的相关程度。相关系数r的取值范围是[-1,1]。如果相关系数的绝对值接近于1，则说明具有较强的线性相关关系；如果r大于0且接近于1，则变量之间呈正线性相关，如果r小于0且接近于-1，则变量之间呈负线性相关。

591.5.3散点图的相关性分析相关分析是一种1801.6控制图

控制图是通过研究过程波动及其原因来监视、控制和改进生产过程的工具。601.6控制图控制图是通过研究过程波动及1811.7流程图

流程图是将过程(如工艺过程、检验过程、质量改进过程等)的步骤用图的形式表示出来的一种图示技术。

通过过程中各步骤间关系的研究，能够发现故障或问题存在的潜在原因。611.7流程图流程图是将过程(如工艺过程、检验过1821.7.1流程图的要素621.7.1流程图的要素183家电产品顾客投诉后维修服务的流程图1.7.2流程图的应用示例63家电产品顾客投诉后维修服务的流程图1.7.2流程图的1841.8分层法

分层法是根据数据产生的特征（如：何人、何处、何种方法、何种设备等）将数据划分成若干组，把各层因素进一步细分后进行研究，有助于问题的发现和解决。

“不分层就不能搞质量管理”

---石川馨

★

分层原则同一层次内的数据波动幅度尽可能小，而层与层之间的差异尽可能大。

641.8分层法分层法是根据数据产生的特征（1851.8.1常用的分层方法★按操作者或作业方法分层★按机器设备分层★按原料分层★按时间分层★按作业环境状况分层651.8.1常用的分层方法★按操作者或作业方法分层1861.8.2实例某面包厂用两台机器（Ⅰ和Ⅱ）、两只烤箱（A和B）生产面包。规定面包的重量为200～225克。每天从两台机器生产出的新鲜面包中随机抽出4只测定面包的重量，连续测量20天，得到的数据如下表。661.8.2实例某面包厂用两台机器（Ⅰ和Ⅱ）、两187实例按机器分层的直方图

67实例按机器分层的直方图188实例按烤箱分层的直方图

68实例按烤箱分层的直方图189质量管理的七大基本工具★流程图了解流程★调查表收集数据★直方图/散点图/控制图数据分析★因果图分析问题产生原因★排列图确定解决问题的次序★分层法逐级分层以便问题定位具体问题具体分析69质量管理的七大基本工具★流程图1902质量管理的新七种工具★

关联图法★

亲和图法★

系统