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1、质量管理工具 1. 老七种质量管理工具 2. 新七种质量管理工具 3. 其他质量管理工具 一. 老七种质量管理工具 1.1 因果图 1.2 流程图 1.3 散布图 1.4 直方图 1.5 排列图 1.6 检查表 1.7 控制图 1.1 因果图 1.1.1 因果图的概念 1.1.2 因果图的制作 1.1.3 因果图实际应用的局限性 1.1.1 因果图的概念 因果图是一种用于分析质量特性（结果） 与可能影响质量特性的因素（原因）的一 种工具。它可用于以下几个方面： （1）分析因果关系； （2）表达因果关系； （3）通过识别症状、分析原因、寻找措 施、促进问题解决。 大骨 小骨 中骨 主骨特 性 因
2、素（原因）特性（结果） 因素（原因） 特性（结果） 特 性主骨 大骨 中骨 小骨 鱼刺图（形如鱼刺） 石川图（石川罄发明） 1.1.2 因果图的制作 问题提出： 某中学在分析期末考试成绩时发现，计算 机基础课程的考试成绩普遍不理想。拟用 因果图法分析原因。 本案例的质量特性（结果）为（计算机）“ 课程考试成绩偏低”。 为了找出原因，学校组织任课老师、教研 室主任、教务处主任、学生代表、家长代 表座谈，各抒己见，找出主要原因、第二 层原因、第三层原因，直到能发现具体的 原因并能提出具体的措施为止。 主要原因 1人员员 2机器 3材料 4环环境 5方法 6测测量 主要 原因 第二层层原因 第三 层
3、层原 因 确认认原因及 采取措施 人员员 教师师水平低 教学任务务重 没有认认真备备 课课 学生原因 旷课旷课 太多 加强检查检查 、教 育和处罚处罚 基础础 差 主要 原因 第二层层原因 第三层层 原因 确认认原因及 采取措施 机器 投影仪仪故障 计计算机数量 太少 立即购买购买 足够够 电脑电脑 材料 教材不合适 内容太深 习题习题 太少 主要 原因 第二层层原因 第三层层 原因 确认认原因及 采取措施 环环境 室温偏高 电风电风 扇 损损坏 方法 理论论教学太多 主要 原因 第二层层原 因 第三层层原 因 确认认原因及 采取措施 测测量 考试试不合 理 过过分偏重 理论论 强行记忆记忆
4、内容多 增加操作、技 能性题题目 题题量大 直接原因可采取的措施 旷课旷课 太多加强检查检查 、教育和处罚处罚 计计算机数量太少 立即购买购买 足够电脑够电脑 强行记忆记忆 内容多 增加操作、技能性题题目 至此，我们找到学生成绩低的最直接、 可以采取措施解决的原因如下： 下面是如何绘制直观的因果图。 测 考试 成绩 偏低 人机料 环法 业务水平低 备课不认真 任务重 学生原因 基础差 旷课多 绘制因果图的要点： 1确定原因时应通过大家集思广益 ，充分发扬民主，做到“重要的因素 不要遗漏，不重要的因素不要绘制” 。同时，确定原因应尽可能具体，否 则对解决问题用处不大。 2有多少质量特性，就要绘制
5、多少张因果 图。比如，同一批产品的长度和重量都存 在问题，必须用两张因果图分别分析长度 波动的原因和重量波动的原因。 若许多因素只用一张因果图来分析，势必 使因果图大而复杂，无法管理，问题解决 起来也很困难，无法对症下药。 3如果分析出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，直至能采取措施为止。 1.1.3 因果图实际应用的局限性 （1）由于空间限制，图上的文字不得不 尽量简化，无法表达复杂的意思； （2）当列举到第三层原因且每层原因的 数目不超过4个时，制作一个整齐美观的 图形已经十分困难了； （3）手工作图或利用Office软件绘图功能 制作这种图形
6、的效率很低，而且很难应付 增加或减少原因的场合； （4）从上面过程可以看出，步骤1是最关 键的一步。实际上，在这一步完成的时候 ，我们已经找到了问题的答案，或者说这 个问题已近解决了。绘制一张直观的因果 图似乎并没有多大意义。 1.2 流程图 流程图就是将一个过程（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。 流程图的符号 开始和结束 活动说明 决策或判断 过程流程的流向 开始 铜杆或铝 拉丝 导体 退火 软导体 单根绝缘线芯 绞线 成缆 多根绝缘线芯 铠装线芯 挤护套 检 验 入成品库 不格品处理 Y N 1.3 散布图 1.3.1 散布图的概念 1.3
7、.2 散布图的制作 1.3.3 相关系数 1.3.4 一元线性回归方程 学习方式：全国招生 函授学习 权威双证 国际互认 认证项目：注册高级职业经理、人力资源总监、营销经理、财务总监、酒店经理、企业培训师 、品质经理、生产经理、营销策划师等高级资格认证。 颁发双证：通用高级职业经理资格证书（全国通用钢印证书）MBA高等教育研修结业证书 （随证书附全套学籍档案与高等教育人才推荐函） 收费标准 ：仅收取1280元 网址： 报名电话：045188723232 咨询教师:王海涛老师 地址：哈尔滨市道外区南马路120号职工大学109室美华教育。 近千本MBA职业经理教程免费下载 -请速登陆： 1.3.1
8、 散布图的概念 为了直观地观察着两个变量的趋势， 可以画一张图。把每一对（x, y）看 成是直角坐标系中的一个点，在图中 标出n个点，所得到的图形称为散布 图（又称散点图）。 1.3.2 散布图的制作 问题提出： 合金的强度y（107Pa）与合金中碳的 含量x（%）有关。监测数据如下表所 示。 x0.10 0.11 0.12 0.13 0.14 0.15 y42.00 43.50 45.00 45.50 45.00 47.50 x0.16 0.17 0.18 0.20 0.21 0.23 y49.00 53.00 50.00 55.00 55.00 60.00 讨论：能看出什么规律吗？如果数据
9、量 再大一些？ 制作方法： 1、在X-Y坐标系上直接描点 2、利用Excel的插入/图表/XY散 点图自动生成。 建议： Excel是一个储量大量数据的简便、 高效、经济的工具。 1.3.3 相关系数 如果n个点基本在一条直线附近，但又不 完全在一条直线上，则可以用相关系数r 来表示它们之间的线性相关程度。 r = Lxy/(Lxx*Lyy)1/2 其中， Lxy = （xi- Ax）*（yi-Ay） Lxx = （xi-Ax）2 Lyy = （yi-Ay）2 Ax: xi的平均值， Ay：yi的平均值 x0.10 0.11 0.12 0.13 0.14 0.15 0.16 0.17 0.18
10、 0.20 0.21 0.23 y42.0 43.5 45.0 45.5 45.0 47.5 49.0 53.0 50.0 55.0 55.0 60.0 Ax0.16 Ay49.21 xi-Ax-0.06 - 0.05 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02 0.04 0.05 0.07 yi-Ay-7.21 - 5.71 -4.21 -3.71 -4.21 -1.71 -0.21 3.79 0.79 5.79 5.79 10.79 (xi-Ax)20.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
11、 0.01 (yi-Ay)251.96 32.5 9 17.71 13.75 17.71 2.92 0.04 14.38 0.63 33.54 33.54 116.4 6 (xi-Ax)*(yi- Ay) 0.42 0.28 0.16 0.11 0.08 0.01 0.00 0.04 0.02 0.24 0.30 0.77 Lxy2.43 Lxx0.02 Lyy 335.23 (Lxx*Lxy)1/22.49 r0.97 ABMN公式 1 x 0.10 0.11 0.23 2 y 42.00 43.50 60.00 3 Ax 0.16 average(b1.m1 ) 4 Ay 49.21 av
12、erage(b2.m2 ) 5 xi-Ax -0.06 -0.05 0.07 B1-$B$3 6 yi-Ay -7.21 -5.71 10.79 B2-$B$4 7 (xi-Ax)2 0.00 0.00 0.01 B5*B5 8 (yi-Ay)2 51.96 32.59 116.46 B6*B6 ABMN公式 9 (xi-Ax)* (yi-Ay) 0.42 0.28 0.77 B5*B6 10 Lxy 2.43 SUM(B9:M9) 11 Lxx 0.02 SUM(B7:M7) 12 Lyy 335.23 SUM(B8:M8) 13 (Lxx*Lxy)1/2 2.49 POWER(B11*B
13、12,0.5) 14 r 0.97 B10/B13 不同r值下点的散布示意图 r =1（完全线性相关） n个点完全在呈上升趋势的直线上。 r = -1（完全线性相关） n个点完全在呈下降趋势的直线上） 0r1（正线性相关） 当x值增加时，y值也有增大的趋势） -1r0（负线性相关） 当x值增加时，y值有减小的趋势 r = 0 （线性不相关） n个点的分布毫无规律 r = 0（线性不相关） 两个变量之间可能存在某种曲线关系 1.3.4 一元线性回归方程 当两个变量之间存在线性相关关系时，常 常希望建立两者间的定量关系表达式，即 一元线性回归方程。 一元线性回归方程就是对这条直线的一种 估计。 设
14、一元线性回归方程的表达式为： Y = a +bx 可以证明，式中的a和b可以通过下式求出 ： b = Lxy/Lxx a = Ay-b*Ax Y = 28.5297 + 130.6022x 1.4 直方图 1.4.1 直方图的概念 1.4.2 直方图的制作 1.4.3 直方图的常见类型及其分析 1.4.4 直方图与公差限的比较 1.4.1 直方图的概念 直方图是对定量数据分布情况的一种图形 表示，由一系列矩形（直方柱）组成。 它将一批数据按取值大小划分为若干组， 在横坐标上将各组为底作矩形，以落入该 组的数据的频数或频率为矩形的高。 通过直方图可以观测并研究这批数据的取 值范围、集中及分散等分
15、布情况。 1.4.2 直方图的制作 假设某机械加工厂加工轴承，随机抽取100 件轴承测量其直径，获得数据如下（单位 ：mm，计量最小单位：0.1mm）。 1. 将数据录入到Excel中 2. 确定并计算几个基本参数 计计量最小单单位（mm ） 0.1 样样本总总数（n）100 最大值值（MAX）6.55 MAX(A1:J10) 最小值值（MIN）6.27 MIN(A1.J10) 平均值值（AVERAGE）6.40 Acerage(A1.J10) 标标准偏差（STDEVA ） 0.049 STDEVA(A1:J10) 3. 根据分组参考原则，确定分组数k为10 样样本总总数分组组数 50 1006 10 100 2507 12 25010 20 4. 计算幅度C和最低组的下侧边界值 分组数（k ） 10 幅度（C）0.03 (MAX - MIN)/k 最低组的下 侧边 界值 6.22 MIN-0.
