常用质量管理七种工具质量管理第一部分因果图排列图直方图检查表分层法散布图控制图1、因果图1.1因果图定义因果图是表示质量特性波动与其潜在（隐含）原因的关系，即表达和分析因果关系的一种图表，它是由日本著名质量管理专家石川馨博士创造的，因此也叫石川图。其形状像鱼骨刺，也称鱼骨刺图.1.2绘制要点绘制因果图，首先要明确结果，也就是针对什么问题来进行分析。然后设定原因的类别，再按每一个原因类别一层一层的展开分析，一直分析到很具体的原因，即分析到可以直接采取对策的程度为止。见图;第一层原因一个因果图只能对一个问题进行分析，不同的两个问题就要分别用两个因果图来各自分析。因为不同的问题，具体的影响原因是不相同的，如果两个问题用一个因果图来分析，所分析出的原因就没有针对性，就会造成逻辑上的混乱。用因果图来分析问题的原因，要展示造成问题的原因全貌，也就是要把所有可能影响问题的原因都分析到因果图上去。为避免遗漏某一方面的问题，要先确定原因的类别，然后按每一类别一层一层地展开分析下去。因果图通常是用“5M1E”来作为原因类别的，即：人(Man)、设备(Machine)、材料(Material)方法(Method)、测量(Measure)、环境(Environment)制动毂更换频繁2、排列图2.2排列图作法如下：热电分厂课题为“提高锅炉球磨机出口温度运行稳定性”的QC小组对2006年1月—3月造成1#锅炉球磨机出口温度运行周期短的故障原因进行统计，统计结果如下表所示：故障发生排列图计控室课题为“降低DCS系统故障率”的QC小组，在活动中作了排列图如下:故障发生排列图3、直方图3.1直方图的概念展示用表格难以说明的大量数据显示各种数值出现的相对频率揭示数据的中心、波动及形式快速阐述数据的潜在分布为预测过程提供有利信息可以发现“过程是否能够满足顾客需要”3.3直方图的作图步骤（一）第三步，确定各组界限。为避免数据落在组界上，组界值的末位数应取测量值单位的1/2。例如，测量单位为0.001mm，组界的末尾数应取0.001/2=0.0005(mm)。分组界限应能把最大值和最小值包括在内。在决定组界限时，可先从第一组起。第一组的上界限值就是第二组的下界限值，第二组的下界限值加上组距就是第二组的上界限值，也就第三组的下界限值，……，依此类推，可定出各组的组界。为了计算的需要，往往要决定各组的中心值。每组上下界限相加除以2，所得数据即为组中值。组中值为各组数据的代表值。第四步，作频数分布表。将测得的原始数据分别归入相应组中，统计各组数据个数，即频数fi，填好各组频数后，检查总数是否与数据总数相符，避免重复或遗漏。第五步，画直方图。横坐标表示质量特性，纵坐标为频数（或频率），在横轴上标明各组组界，以组距为底，频数为高画出一系列的直方柱，就成了直方图。3.4如何使用直方图3.5直方图常见的形状我们领导说了，数量不多也得砸!!!4、散布图散布图散布图是研究成对出现的两组相关数据之间关系的简单示图。散布图由一个纵坐标，一个横坐标，许多散布的点子组成散布图的作用散布图可以用来发现和确认两组相关数据之间的关系并确认两组相关数据之间预期的关系。散布图的应用程序收集成对数据（x，y）标明x轴和y轴找出x和y的最大值和最小值，并用这两个值标定横轴（x）和纵轴（y）描点判断1.強正相关:X增大,Y也随之增大,称谓強正相关.3.强负相关:X增大时,Y反而减小,称为强负相关.5.曲线相关:X开始增大时,Y也随之增大,但达到某一值后,当X增大时,Y却减小.简单象限法当nⅠ+nⅢ>nⅡ+nⅣ时，为正相关；当nⅠ+nⅢ<nⅡ+nⅣ时，为负相关；当nⅠ+nⅢ=nⅡ+nⅣ时，为不相关。散布图的实例某酒厂要判定中间产品酒醅中的酸度含量和酒度2个变量之间有无关系，存在什么关系。应用散布图的注意事项应将不同性质的数据分层作图；散布图的数据不能任意扩大相关判断范围；散布图中出现的个别偏离分布趋势的异常点，应当查明原因予以剔除。5、控制图控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号；图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线(见下图)普通原因(正常波动)：又称偶然因素（偶因），是大量地客观存在的，是过程所固有的，但对过程质量特性影响很小，是人们无法加以消除的。特殊原因(异常波动)：又称异常因素（异因），不是过程所固有的，但对过程质量特性的影响教大，查明原因后，是可以加以消除的。发现已经存在的