实际意义； ④作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时，柏拉图就失去意义，与柏拉图法则不符，应从其 它角度收集数据再作分析； ⑤ 柏拉图是管理改善的手段而非目的，如果数据项别已经清楚者，则无需浪费时间制作柏拉图； ⑥其它项目如果大于前面几项，则必须加以分析层别，检讨其中是否有原因； 6 ⑦柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策， 但如果第一位的项目依靠现有条件很 难解决时，或者即使解决但花费很大，得不偿失，那么可以避开第一位项目，而从第二位项目着手。 ! 四、因果图 所谓因果图，又称特性要因图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系， 通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决，是一种用于分析品质特性（结果）与可能影 响特性的因素（原因）的一种工具。又称为鱼骨图。 1、分类 1）追求原因型：在于追求问题的原因，并寻找其影响，以因果图表示结果（特性）与原因（要因） 间的关系； 2）追求对策型：追求问题点如何防止、目标如何达成，并以因果图表示期望效果与对策的关系。 2、实施步骤 ①成立因果图分析小组，3~6 人为好，最好是各部门的代表； ② 确定问题点； ③画出干线主骨、中骨、小骨及确定重大原因（一般从 5M1E 即人 Man、机 Machine、料 Material、 法 Method、测 Measure、环 Environment 六个
方面全面找出原因）； ④与会人员热烈讨论，依据重大原因进行分析，找到中原因或小原因，绘至因果图中； ⑤因果图小组要形成共识，把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识； ⑥记入必要事项； ; P 3、应用要点及注意事项 ①确定原因要集合全员的知识与经验，集思广益，以免疏漏； ② 原因解析愈细愈好，愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法； ③ 有多少品质特性，就要绘制多少张因果图； ④如果分析出来的原因不能采取措施， 说明问题还没有得到解决， 要想改进有效果， 原因必须要细分， 直到能采取措施为止； ⑤在数据的基础上客观地评价每个因素的主要性； ⑥把重点放在解决问题上，并依 5W2H 的方法逐项列出，绘制因果图时，重点先放在“为什么会发生 这种原因、结果”，分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”； Why——为何要做？（对象） What——做什么？（目的） $ : Where——在哪里做？（场所） When——什么时候做？（顺序） Who——谁来做？（人） How——用什么方法做？（手段） How much——花费多少？（费用） ⑦因果图应以现场所发生的问题来考虑； ⑧ 因果图绘制后，要形成共识再决定要因，并用红笔或特殊记号标出； ⑨因果图使用时要不断加以改进。 / 五、散布图 & 将因果关系所对应变化的数据分别描绘在 X-Y 轴坐标系上,以掌握两个变量之
间是否相关及相关的程 度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。 1、分类 1）正相关：当变量 X 增大时，另一个变量 Y 也增大； 2）负相关：当变量 X 增大时，另一个变量 Y 却减小； 3）不相关：变量 X（或 Y）变化时，另一个变量并不改变； 4）曲线相关：变量 X 开始增大时，Y 也随着增大，但达到某一值后，则当 X 值增大时，Y 反而减小。 ; 2、实施步骤 1）确定要调查的两个变量，收集相关的最新数据，至少 30 组以上； 2）找出两个变量的最大值与最小值，将两个变量描入 X 轴与 Y 轴； 3）将相应的两个变量，以点的形式标上坐标系； 4）计入图名、制作者、制作时间等项目； 5）判读散布图的相关性与相关程度。 3、应用要点及注意事项 1）两组变量的对应数至少在 30 组以上，最好 50 组至 100 组，数据太少时，容易造成误判； 2）通常横坐标用来表示原因或自变量，纵坐标表示效果或因变量； 3）由于数据的获得常常因为 5M1E 的变化，导致数据的相关性受到影响，在这种情况下需要对数据获 得的条件进行层别，否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系； 4）当有异常点出现时，应立即查找原因，而不能把异常点删除； 5）当散布图的相关性与技术经验不符时，应进一步检讨是否有什么原因造成假象。 六、直方图 / 直方图是针对某产品或过程的特性值，利用常态分布（也叫正态分布）的
原理，把 50 个以上的数据 进行分组，并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描绘在横轴上。 1、 实施步骤 ; 1）收集同一类型的数据； 2）计算极差（全距）R=Xmax-Xmin； 3）设定组数 K： K=1 3.23logN 数据总数 组 数 & J: S- L; y, ?3 L) I4 ` 50~100 6~10 100~250 7~12 250 以上 10~20 确定测量最小单位，即小数位数为 n 时，最小单位为 10-n； 5）计算组距 h，组距 h=极差 R/组数 K； 6）求出各组的上、下限值 第一组下限值=X min-测量最小单位 10-n/2 4） 5） 6） 7 7） 第二组下限值（第一组上限值）=第一组下限值 组距 h； 7）计算各组的中心值，组中心值=（组下限值 组上限值）/2； 8）制作频数表； 9）按频数表画出直方图。 2、直方图的常见形态与判定 8） : 1）正常型：是正态分布，服从统计规律，过程正常； 2）缺齿型：不是正态分布，不服从统计规律； 3）偏态型：不是正态分布，不服从统计规律； 4）离岛型：不是正态分布，不服从统计规律； 5）高原型：不是正态分布，不服从统计规律； 6）双峰型：不是正态分布，不服从统计规律； 7）不规则型：不是正态分布，不服从统计规律。 七、控制图 1、控制图法的涵义 影响产品质量的因素很多， 有静态因素也有动态因素， 有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、 及时发现质量隐患，以便改善生
产过程，减少废品和次品的产出?控制图法就是这样一种以预防为主 的质量控制方法，它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产 过程的质量状况。控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。 控 制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表。运用控制图的目的之一就是，通过观察 控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生 了异常，一旦发现异常就要及 时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。也可以应用控制图来使生产过程达到统计控 制的状态。产品质量特性值的分布 是一种统计分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论 和知识。 控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映按时间顺序抽取的 各样本统计量的数值点。 中心线是所控制的统计量的平均值， 上下控制界限与中心线相距数倍标准差。 多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。 常用的控制图有计量值和记数值两大类，它们分别适用于不同的生产过程；每类又可细分为具体的控 制图，如计量值控制图可具体分为均值——极差控制图、单值一移动极差控制图等。 2、控制图的绘制 控制图的基本式样如图所示，制作控制图一般要经过以下几个步骤： ①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本； ②测量样本的质
质量体系五大工具和七大手法
