全面质量管理的常用七种分析工具
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。 二、排列图法
排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法，其形式如下图。
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。左边的纵座标表示频数(件数金额等)，右边的纵座标表示频率(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的各个因素，按影响程度的大小从左至右排列；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称帕累托曲线。通常把累计百分数分为三类：0～80％为A类，是累计百分数在80％的因素，显然它是主要因素。累计百分数80～90％的为B类，是次要因素；累计百分数在90～100％的为C类，这一区间的因素是一般因素。 作排列图需注意:
不重要的项目很多时，横轴会变得很长，通常就把这些项目并列入“其它”项内。“其它”项的高度即便比前项目高，也排列在最后。横轴上各问题(项目)的宽度为多少，一般没有严格要求，但各问题(项目)间的宽度却要求相等。 左纵坐标的最大值可参考质量问题(项目)数量的最大值；右纵坐标的最大值是100％，左右两纵坐标的刻度相互无关。
制作排列图的步骤：
１.收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。如，可收集1个月或3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。
２.进行分层，列成数据表，即将收集到的数据资料，按不同的问题进行分层处理，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)反复出现的次数(即频数)；按频数的大小次序，从大到小依次列成 数据表，作为计算和作图时的基本依据。例如，甲厂收集到某半年的锥柄扭制钻头废品的数据。经分层整理后列成的数据表，见下表(1)(2)(3)栏。
３.进行计算，即根据第(3)栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4)栏，然后计算出累计百分数，计入第(5)栏。
４.作排列图。即根据上表数据进行作图。需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，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。 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的一种有效工具。其基本格式如图所示:
从图上可以看出，因果分析图的“果”，指的是大黑箭头所指的方框中的质量特性，即质量问题，“因”是与大黑箭头成60°夹角的中箭头及与中箭头成60°夹角的小黑箭头。 画因果分析图要召开与质量特性有关人员参加的技术民主会，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的办法确定。一般每人只准提两到三个主要问题，票数最多的为主要问题。用方框框起来作为标志。画好草图还要到现场进行核对，漏项的要补上，已经采取措施改进了的要取消。 画因果分析图的注意事项：
1. 影响产品质量的大原因，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。
2. 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)原因的方法。我们知道，如果把很多性质不同的原因搅在一起，那是很难理出头绪来的。其办法是把收集来的数据按照不同的目的加以分类，把性质相同，在同一生产条件下收集的数据归在一起。这样，可使数据反映的事实更明显、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：
1)按不同时间分：如按不同的班次、不同的日期进行分类；
2)按操作人员分：如按新、老工人、男工、女工、不同工龄分类； 3)按使用设备分：如按不同的机床型号，不同的工夹具等进行分类
4)按操作方法分：如按不同的切削用量、温度、压力等工作条件进行分类；
5)按原材料分： 如按不同的供料单位不同的进料时间，不同的材料成份等进行分类。 6)按不同的检测手段分类。
7)其它分类：如按不同的工厂、使用单位、使用条件、气候条件等进行分类。
总之，因为我们的目的是把不同质的问题分清楚。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。
例一 加工一根轴，其前工序是两个车工甲、乙操作的，其后工序是另外两个磨工丙、丁操作的。现在要研究磨加工过程中出现的废品。如果把丙、丁两个人加工的零件混在一起研究，只能知道这道工序上问题，而不知每个人的加工情况。如果把车工甲加工的零件分成两部分让丙、丁磨，统计后进行分析。再把车工乙加工的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的加工情况。
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，把四根轴加工出的零件分别分析，就能找出每一个轴上存在的问题。如果四根轴所磨的零件混在一起分析，就很难找出问题症结所在。 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的描绘与分析，来判断生产过程质量的一种常用方法。 直方图的格式如图所示： 分组数以10～20组为宜 收集数据100个左右 1. 直方图的观察分析：
作直方图的目的，是通过观察图的形状，来判断生产过程是否稳定，预测生产过程的不合格品率。那幺如何观察和分析呢？首先要看图形本身的形状;然后用公差(标准)要求来与之比较，这样就可大致有个结论。
关于图形，对直方形多少有参差不齐不必太注意，而应着眼于图形的整个形状。常见的几种图形见图: a)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的。 b)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。
c)直方的顶峰偏向一侧，有时象跳动等形位公差是这样的分布的；也有时因加工习惯造成这样的分布，如孔加工往往偏小，而轴加工往往偏大等等。
d)在远离主分布中心的地方又出现小的直方。这表示有某种异常，可能加工条件有变动。 e)两个顶峰，这往往是两个不同的分布混在一起所致。
f)直方呈平顶形，往往是由于生产过程中某种缓慢的倾向在起作用，如工具的磨损，操作者的疲劳等影响。 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的当中。不过应当注意，这时想的是生产过程，并不是少数加工出来的产品。这种对比大体有六种情况，见下图。图中B是实际尺寸分布范围；T是公差范围。 图a)中B在T的中间，平均值也正好与公差中心重合，实际尺寸分布的两边还有一定的余地,这是很理想的。图b)这样的分布虽然也是落在公差界限之内，但因偏向一边，故有超差的可能，须采取措施把分布移到中间来。图c)的分布虽然也落在公差范围之内，但完全没有余地，一不小心就会超差，必须采取措施，缩小分布的范围。图d)的公差范围过分大于实际尺寸分布范围。此时应考虑经济性，可以改变工艺(由精度高变为精度低),或缩小公差。图
全面质量管理的常用七种分析工具
