七大分析原因方法

1. QC七大手法

前言
公司應具備質量意識、危機意識、改善意識、尋求自身工作的改善方法，在管理上應用統計技術和觀念，在全員工努力之下來滿足顧客要求和社會要求。
在品質活動中所採用的統計方法，即我們常講的「品管七大手法」和「品管新七大手法」。

第一章 品管七大手法簡介
品管七大手法：
檢查表——收集、整理資料；
排列圖——確定主導因素；
散布圖——展示變數之間的線性關系；
因果圖——尋找引發結果的原因；
分層法——從不同角度層面發現問題；
直方圖——展示過程的分布情況；
控制圖——識別波動的來源：
一、檢查表（數據採集表）
系統地收集資料和累積數據，確認事實並對數據進行粗略的整理和簡單分析的系統的統計圖表。
注意幾點：
用在對現狀的調整，以備今後作分析；
對需調查的事件或情況，明確項名稱；
確定資料收集人、時間、場所、范圍；
數據對人員的能力進行培訓；
二、排列圖
用從高到低的順序排列的一組矩形表示各原因出現頻率高低的一種圖表，原理是80%的問題僅來源於20%的主要原因。
注意幾點：
明確問題和現象；
尋找不良的情況統計數據；
頻率計算和累計；
對頻率從高到低的順序排列；
三、散布圖
研究成對出現的不同變數之間相關關系的坐標圖。
注意幾點：
收集足夠的數據，至少年宮30對；
橫坐標表示數據（原因），縱坐標表示因變數（結果）；
正確判斷變數之間的關系模式；
因果圖的後續工作，提供直觀的相關性驗證；
四、因果圖
用於尋找造成問題產生的原因，即分析原因與結果之間關系的一種方法。
注意幾點：
充分組織人員全面觀察，從人、機、料、法、環、測方面尋找；
針對初步原因展開深層的挖掘；
記下制圖部門和人員、制圖日期、參加人員；
五、分析法
按照一定的類別，把記錄收集到的數據加以分類整理的一種方法。
注意幾點：
確定分層的類別和調整的對象；
設計收集數據的表格；
收集和記錄數據；
整理資料並繪制相應圖表；
比較分析和最終的推論；
分層法示例：
某空調維修部，幫助客戶安裝後經常發生製冷液泄漏，通過現場調查，得知泄漏的原因有兩個：一是管子裝接時，操作人員不同（有甲、乙、丙三個維修人員按各自不同的技術水平操作）；二是管子和接頭的生產廠家不同（有A、B兩家工廠提供配件）。於是收集數據作分層法分析（見表一、表二），試說明表一、表二的分層類別，並分析應如何防止滲漏？
六、直方圖
用於分析和掌握數據的分布狀況，以便推斷特性總體分布狀態的一種統計方法。
注意幾點：
確定過程特性和計算標准值；
收集數據，必要是計量值數據；
數據針對一個范圍時期收集至少50-100個；
確定積差分組組界、組間距；
作次數分配表；
七、控制圖
控制圖是用於分析和控制過程質量的一種方法。
控制圖是一種帶有控制界限的反映過程質量的記錄圖形，圖的縱軸代表產品質量特性值（或由質量特性值獲得的某種統計量）；臘敏模橫軸代表按時間順序（自左至右）抽取的各個樣本號；圖內有中心線（記為CL），上控制界限（記為UCL）和下控制界限（記為LCL）三條線（見下圖）。
注意幾點：
確定產品型號、工序名稱、品質特性；
確定子組大小（4-5）、收集成電路100個以上數據和頻率；
計算各組的平均值X（取至測定值最小單位下一位數）
計算各組之極差R（最大值-最小值=R）；
計算總平均X
計算極差的平均R
計算控制界限
X控制圖：中心線（CL）=X
控制上限（UCL）=X-AR2

第二章 品管新七大手法概述
一、品管新大手法的來源
1972年日本科技聯盟整理出七個新手法；
1977年在日本開始在企業中推行實施；
1978年由日本水野滋，近藤良夫教授召開研討會命為「品管新七大手法」；
1979年日本科技聯盟正拿改式公布品管新七手法。
二、品管新、舊七大手法淺說
品管新七大手法的使用情形，可歸納如下：
關聯圖——理清復雜因素間的關系；
系統圖——系統地尋求實現目標的手段；
親和圖——從雜亂的語言數據中汲取信息；
矩陣圖——多角度考察存在的問題；
PDPC法——預測設計中可能出現的輪緩障礙和結果；
箭條圖——合理制定進度計劃；
矩陣數據解析法——多變數轉化少變數數據分析；
品管新七大手法的特點：
整理語言資料；
引發思考，有效解決規零亂問題；
充實計劃；
防止遺漏，疏忽；
使有關人員了解；
促使有關人員的協助；
確實表達過程；
品管新七大手法在品管手法中的地位：
並不取代品管七大手法；
與品管七大手法相輔相成；
與品管七大手法的差異。
兩種品管七大手法的區別：
品管七大手法
品管新七手法

理性面
感性面

大量的數據資料
大量的語言資料

問題發生後的改善
問題發生前計劃、構想

兩種品管手法之間相輔相成；

2. 七大手法是指什麼

七大手法是關系圖，系統圖法和KJ法，辯漏箭頭圖法和矩陣圖法，PAPC法和矩陣數據解析法。關系圖，又稱關聯圖是用來分析事物之間原因與結果，目的與手段等復雜關系的一種圖表，它能夠幫助人們從事物之間的邏輯關系中，尋找出解決問題的辦法。

七大手法特點

品管新七大手法，也叫品管新七大工具，是常用的統計管理方法，又稱為初級統計管理方法，其作用主要是用較便捷的手法來解決一些管理上的問題，與原來的舊品管七大手法相比，它主要應用在中高層管理上，而舊七手法主要應談灶閉用在具體的實際工作中。

七大手法主要是指企業質量管理中常用的質量管理工具，有老七種和新七種之分，質量問題的原因多方面來源於含裂不同條件，為真實反映質量問題的實質性原因和變化規律，須將大量綜合性統計數據按數據的不同來源需要進行追溯進行分類，再進行質量分析的方法。

3. QC七大手法是哪7種

QC七大手法又稱作品管七大手法，分別是：控制圖、因果分析圖、直方圖、排列圖、檢查表、層別法、散布圖。

1、控制圖

控制圖又稱為管制圖。用來區分引起質量波動的原因是偶然的還是系統的，可以提供系統原因存在的信息，從而判斷生產過程是否處於受控狀態。

控制圖按其用途可分為兩類，一類是供分析用的控制圖，用控制圖分析生產過程中有關質量特性值的變化情況，看工序是否處於穩定受控狀；再一類是供管理用的控制圖，主要用於發現生產過程是否出現了異常情況，以預防產生不合格品。

2、因果分析圖

所謂因果分析圖，就是將造成某脊旦猛項結果的眾多原因，以系統的方式圖解，即以圖來表達結果（特性）與原因（因素）之間的關系。其形狀像魚骨，又稱魚骨圖。

因果分析圖是以結果作為特性，以原因作為因素，在它們之間用箭頭聯系表示因果關系。當出現了某種質量問題，未搞清楚原因時，可針對問題發動大家尋找可能的原因，使每個人都暢所欲言，把所有可能的原因都列出來。

3、直方圖

直方圖又稱質量分布圖，柱狀圖，它是表示資料變化情況的一種主要工具。用直方圖可以解析出資料的規則性，比較直觀地看出產品質量特性的分布狀態，對於資料分布狀況一目瞭然，便於判斷其總體質量分布情況。

直方圖的作用：顯示質量波動的狀態；較直觀地傳遞有關過程質量狀況的信息；通過研究質量波動狀況之後，就能掌握過程的狀況，從而確定在什麼地方集中力量進行質量改進工作。

4、排列圖

排列圖又稱為柏拉圖、重點分析圖、ABC分析圖，排列圖是分析和尋找影響質量主原因素的一種工具，其形式用雙直角坐標圖，左邊縱坐標表示頻數（如件數金額等），右邊縱坐標表示頻率（如百分比表示）。

分折線表示累積頻率，橫坐標表示影響質量的各項因素，按影響程度的大小（即出現頻數多少）從左向右排列。通過對排列圖的觀察分析可抓櫻橋住影響質量的主原因素。

5、檢查表

檢查表是利用統計表對數據進行整理和初步原因分析的一種工具，其格式可多種多樣，這種方法雖然較簡單，但實用有效，主要作為記錄或者點檢所用。

6、層別法

層別法就是將性質相同的，在同一條件下收集的數據歸納在一起，以便進行比較分析。數據分層可根據實際情況按多種方式進行。

例如，按不同時間，不同班次進行分遲輪層，按使用設備的種類進行分層，按原材料的進料時間，按原材料成分進行分層，按檢查手段，按使用條件進行分層，按不同缺陷項目進行分層，等等。數據分層法經常與上述的統計分析表結合使用。

7、散布圖

散布圖又叫相關圖，它是將兩個可能相關的變數數據用點畫在坐標圖上，用來表示一組成對的數據之間是否有相關性。這種成對的數據或許是特性一原因，特性一特性，原因一原因的關系。通過對其觀察分析，來判斷兩個變數之間的相關關系。

假定有一對變數x和y,x表示某一種影響因素，y表示某一質量特徵值，通過實驗或收集到的x和y的數據，可以在坐標圖上用點表示出來，根據點的分布特點，就可以判斷x和y的相關情況。

4. 分析問題原因關鍵項的方法有哪些

目前在實際工作中,通常採用的分析方法有五種：
1、對比分析法
也叫比較分析法，是通過實際數與基數的對比來提示實際數與基數之間的差異，藉以了解經濟活動的成績和問題的一種分析方法。在科學探究活動中，常常用到對比分析法，這種分析法與等效替代法相似。對比法， 戲劇常用的一種主要藝術手法。一般有三種對比:人物對比、場面對比、細節對比。
2、因素分析法
又稱經驗分析法，是一種定性分析方法。該方法主要指根據價值工程對象選擇應考慮的各種因素，憑借分析人員的知識和經驗集體研究確定選擇對象。該方法簡單易行，要求價值工程人員對產品熟悉，經驗豐富，在研究對象彼此相差較大或時間緊迫的情況下比較適用，缺點是無定量分析、主觀影響大。
因素分析法是利用統計指數體系分析現象總變動中各個因素影響程度的一種統計分析方法，包括連環替代法、差額分析法、指標分解法等。 因素分析法是現代統計學中一種重要而實用的方法，它是多元統計分析的一個分支。使用這種方法能夠使研究者把一組反映事物性質、狀態、特點等的變數簡化為少數幾個能夠反映出事物內在聯系的、固有的、決定事物本質特徵的因素。
因素分析法的最大功用，就是運用數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特徵和聯系進行由表及裡、由此及彼、去粗取精、去偽存真的處理，從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次，使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化，並保持其基本的信息量。
3、相關分析法
揭示某一礦區鑽孔自然彎曲趨勢的另一方法是進行相關分析，又稱回歸分析，即利用數理統計原理,求出反映鑽孔自然彎曲趨勢的回歸方程。通常設孔深為自變數，頂角和方位角為因變數，建立相關關系式這兩個相關關系式就代表鑽孔頂角和鑽孔方位角隨孔深而變化的規律。
4、差額計演算法
確定引起某個經濟指標變動的各個因素的影響程度的一種計算方法。與"連續替代法"內容相同。在幾個相互聯系的因素共同影響著某一個經濟指標的情況下，可應用這一方法計算各個因素對該經濟指標發生變動的影響程度。在衡量某一因素對於一個經濟指標的影響時，假定只有這一因素變動，而其餘因素不變。確定各個因素替代順序，然後按照這一順序進行替代計算。這種方法是假定各個因素依照一定的順序發生變動而進行替代計算的， 因此分析出來的結果具有一定程度的假定性。
5、比例法
比例法亦稱「間接計演算法」。它是利用過去兩個相關經濟指標之間長期形成的穩定比率來推算確定計劃期有關指標的一種方法。

5. qc的七大手法是什麼

QC七大手法：

（1）關聯圖(Relationship Diagram)

關聯圖，又稱關系圖，20世紀60年代由日本應慶大學千住鎮雄教授提出，是用來分析事物之間「原因與結果」、「目的與手段」等復雜關系的一種圖表，它能夠幫助人們從事物之間的邏輯關系中，尋找出解決問題的辦法。

（2）親和圖(Affinity Diagram)

親和圖法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首創，把大量收集到的關於未知事物或不明確的事實的意見或構思等語言資料，按其相互親和性(相近性)歸納整理這些資料，使問題明確起來，求得統一認識和協調工作,以利於問題解決的一種方法。

（3）系統圖(System Diagram)

系統圖就是把要實現的目的與需要採取的措施或手段，系統地展開，並繪製成圖， 以明確問題的重點，尋找最佳手段或措施的一種方法。

（4）過程決策程序圖(PDPC)

過程決策程序圖，又稱PDPC(Process Decision Program Chart)法是隨事態的進展分析能導致各種結果的要素，並確定一個最優過程使之達到理想結果的方法。

（5）矩陣圖(Matrix Diagram)

矩陣圖法就是從多維問題的事件中，找出成對的因素，排列成矩陣圖，然後根據矩陣圖來分析問題，確定關鍵點的方法，它是一種通過多因素綜合思考，探索問題的好方法。

（6）矩陣數據分析法(Matrix Data Analysis Chart)

矩陣數據分析法是對多個變動且復雜的因果進行解析。 矩陣圖上各元素間的關系如果能用數據定量化表示，就能更准確地整理和分析結果。這種可以用數據表示的矩陣圖法，叫做矩陣數據分析法。在QC新七種工具中，數據矩陣分析法是唯一種利用數據分析問題的方法，但其結果仍要以圖形表示。

（7）箭條圖(Arrow Diagram)

箭條圖法是將項目推行時所需的各步驟、作業按從屬關系用網路圖表示出來的一種方法。

(5)七大分析原因方法擴展閱讀：

1、在質量管理發展史上先出現了「QC」，產品經過檢驗後再出貨是質量管理最基本的要求。QC職能為生產加工過程中的管控及製程數據的統計分析，並將相關信息提供給其它部門。

2、質量控制的主要功能就是通過一系列作業技術和活動將各種質量變異和波動減少到最小程度。它貫穿於質量產生、形成和實現的全過程中。除了控制產品差異，質量控制部門還參與管理決策活動以確定質量水平。

3、質量控制是為了通過監視質量形成過程，消除質量環上所有階段引起不合格或不滿意效果的因素。以達到質量要求，獲取經濟效益，而採用的各種質量作業技術和活動。

4、質量管理的方法可以分為兩大類：一是建立在全面質量管理思想之上的組織性的質量管理；二是以數理統計方法為基礎的質量控制。

6. 如何分析質量的根本原因

如何分析質量的根本原因

:很多時候，我們只是把現象當做根本原因，這是質量人需要解決的問題。光靠我們質量人是遠遠不夠的，質量的推廣要讓全公司每一個角落都滲透質量的意識，這樣公司的質量才會有進步...

做了十幾年的質量，我最關注的是找出根本原因。無論是公司內部、員工、產品質量還是給客戶的改善，如果找不到根本原因，其他不良狀況就會連續發生，組織最後就要救火。很多時候，我們只是把現象當做根本原因，這是質量人需要解決的問題。光靠我們質量人是遠遠不夠的，質量的推廣要讓全公司每一個角落都滲透質量的意識，這樣公司的質量才會有進步。

在QC七大手法裡面，用到原因分析的是因果分析圖，也叫魚骨圖。需要提醒的是排列圖，也叫柏拉圖，我做到第八年時，才發現它是不可以做原因分析的。它是找問題的，是分析和尋找影響質量主原因素的。在新QC七大手法中，有兩個是可以用來做原因分析的：一個就是系統圖，還有一個是關聯圖。除了這三個方法，還有正交試驗、交叉實驗、假設實驗等等方法。

因果圖是用於單一問題的原因分析。魚骨圖，就一個魚頭下面就一根魚刺，千萬不要把兩個問題放在因果圖里一起分析。有些做得不到位的公司把兩個問題放在一起分析，比如把外觀不良和供應不良一起做原因分析，最後就錯了。因果圖一定是針對單一的問題來做。系統圖也是分析單一問題的，層層展開，然後告訴你原因之間的關系。關聯圖可以做兩個或者兩個以上的原因分析，而且它的很多原因之間是有關聯的。但是關聯圖很復雜，大家在對關聯圖掌握之前，建議多使用因果圖和系統圖。

還有一個方法就是5
Why分析。在系統裡面，其實也要求做預防性維護、預測性維護，但總是有人不按照游戲規則來做。有些公司就會對員工做懲罰，但是他們以後還是會這樣犯錯誤。我們要思考如何教會員工去做各方面的改進，例如要想想有沒有這方面的標准，為什麼沒有。有時80%的問題不是員工的問題，而是管理上的問題。

進行5
Why分析時，如果你問到最後一個答案無法控制的時候，請回答上一個答案。上面一個答案已經有可以採取的方法了，我覺得到那個地方可以截止了，那就是一個末端因素，我們所說的根本原因。可以直接採取對策的那部分因素，叫末端因素。

所有的問題其實是可以分解的，分解成銷售問題、設計問題、生產問題、運輸問題、安裝問題等等。我們不能把所有問題都放在質量的筐子裡面，說是質量問題。其實大家都存在問題，我們只是協助、教育、管理，幫助大家解決這些問題。我覺得質量這種思維，如果在公司生根開花，能夠給到每一個部門、員工甚至到高層，他就會慢慢理解地理解什麼是質量。

我們一定要去分解，具體到每一個問題，然後每一個問題都有相應的人員做分析、改進，公司才能夠理解什麼是質量。

如果站在一個更高的角度來看的話，其實質量是用很多方法的，並不是說我們抓著一個標准或者功能不放。作為公司的高層，作為總監或總經理的角色，他就會衡量質量跟公司的風險。作為高層就要考慮，不僅僅為了質量而做質量，很多時候你要能掌握風險。無論我們是做體系、做流程或者是做改進的，都是在降低風險。客戶也想降低風險。出現質量問題時，我們拿出依據來告訴客戶，當時我們產品出廠的狀態是合格的，這也叫可追溯性。如果沒有可追溯性，就要賠償客戶的損失。還有一些是客戶使用不當造成的問題。

原因分析有四個重要環節。第一個，是要對存在的問題、原因作分析。第二個是要展開問題的全貌。第三個，我認為最重要的，要分析到可直接採取對策那一層。第四個，要恰當地運用這些統計方法。原因一定是具體的，不是抽象性的。
例如供應不合理，然後又說員工的品質意識差，沒按照流程做，後來又說來料不合格，如果不找到根本原因是很難改的。還有一種是人為式的。很多公司都會遇到這樣的問題，例如設備原因，一分析是因為沒錢，沒錢是因為效益不好，然後是因為領導不得力，分析到這一層就沒法改了。我們一定要分析到可以採取措施的那一層，哪怕它是第一原因，如果它沒有對策方法，你不要把它作為根本原因。你可以做的是採取對策的那一部分。

我認為在分析根本原因時，QC方法寧可不用，也一定不能錯用。尤其是如果大家以後要參加全國的六西格瑪發布會或者是一些重要場合的話，用錯就不行。另外，還要學以致用，也就是要知行合一，運用之後才能有收獲，千萬不能紙上談兵。

一間公司如果想要把質量做強，僅靠我們這些質量人是遠遠不夠的，應該把全公司的人都帶動起來。要做好質量，縱橫要聯系，上下也要聯系，要四通八達。上要跟總經理溝通，下要跟主管溝通，橫向要跟生產、工程師、財務、人事等溝通。所以質量人要有很強的交際能力和溝通能力，要學會合縱連橫，把公司的所有資源都整合起來才能提高質量。

7. 質量管理裡面，進行問題原因分析的方法有哪些

共七種統計分析方法,另一種是綜合運用

在統計過程式控制制中可以應用各種統計方法，保證並改進質量。其中最常用的統計方法有控制圖、排列圖、因果圖、散布圖、直方圖、檢查表、分居法，統稱為常用的七種工具。本文結合一些實例把部分統計工具在印製板、SMT質量控制中的應用情況作一些介紹。
一、引言
20世紀二、三十年代，美國人休哈特博士首先提出過程式控制制的概念與實施過程監控的方法，經過幾十年的發展，現己形成統計過程式控制制理論，即SPC(Statistical Process Control)。它是應用統計方法對過程中的各個階段進行監控，從而達到保證與改進質量的目的。SPC強調全過程的預防為主。SPC的精髓是全系統的，要求全員參加，人人有責，強調用科學方法來保證達到目的。質量控制中的統計工具是SPC在現場應用過程中所採用的重要的統計方法。
二、SPC的理論要點
在SPC中最常用、最重要的是控制圖理論。控制圖可用來直接監控過程，是七種工具的核心。SPC理論要點主要包括以下內容。
1．產品質量的統計觀點
產品質量的統計觀點是現代質量管理的基本觀點。它包括兩部分內容：(1)產品質量是具有變異性的。(2)產品質量的變異具有統計規律性。認識了統計規律的特點和性質，我們就可以用來保證與改進產品質量。控制圖就是在這種思想指導下提出來的。
2． 抓住異常因素就是抓住主要矛盾
將質量因素分為偶然因素和異常因素。偶然因素對產品質量影響微小，隨生產過程始終存在。難以去除。反之，異常因素對產品質量影響很大，在生產過程中有時存在，又不難去除。因此，在生產過程中，要時刻關注異常因素，一旦發生，要盡快把它找出來，並採取措施消除，這就是住主要矛盾。控制圖是發現異常因素的主要工具。
3．穩定狀態是生產過程追求的目標
在生產過程中，只存在偶然因素而沒有異常因素的狀態稱為穩定狀態，簡稱為穩態，也叫作統計控制狀態。在穩態下生產，我們對產品的質量有完全的把握，同時，生產過程也是最經濟的，所生產的不合格品最少，因此，穩定狀態是生產過程追求的目標，一道工序穩定稱為穩定工序，道道工序穩定的生產線稱為全穩生產線。建立全穩生產線是建立產品質量保證體系的基礎。
4．預防為主是質量管理的重要原則
SPC中的控制圖和其他經常採用的統計方法，在實際應用中都遵循預防為主這一質量管理的重要原則。
在SPC的進行過程中有一個關鍵的步驟，即確定關鍵變數，(關鍵質量因素)，要完成這一工作，要對生產過程中每道工序進行分析，此時我們常用的是因果圖。當要找出對最終產品影響最大的關鍵變數時，我們常採用排列圖。下面對排列圖和因果圖的使用進行舉例說明。
三、排列圖
現場質量管理往往有各種各樣的問題，我們應從何入手?怎樣抓住關鍵?一般說來，任何事物都遵循「少數關鍵，多數次要」的客觀規律。例如，大多數廢品由少數人員造成，大部分設備停頓時間由少數故障引起。排列圖即是一種能夠反映出這種規律的圖。此圖是將各種問題按原因或狀況分類，把數據從大到小排列後所作出的累計柱形圖。
例一：某廠為降低多層印製板的翹曲度，對98年6月至99年5月期間印製板產生翹曲超標的原因進行統計，列出統計表，做出排列圖。
表1翹曲度超標因素統計表
序號 1 2 3 4 5
項目 層壓產生翹曲 熱風整平產生翹曲 布線不勻產生翹曲 其他 合計
頻數 82 11 6 3 102
累計頻數 82 93 99 102
累計百分比 80.4% 91.2% 97.1% 100%
排列圖的作法如下：
步驟1：針對所存在的問題收集一定期間的數據，此時間不可過長，以免統計對象有變動；也不可過短，以免只反映一時情況而不全面。然後將數據按原因、工序、人員、部位或內容等進行分類，並統計各
項目的頻數。參見表1。
步驟2：將工序按頻數從大到小排列，並計算各自的累計百分比，計算結果見表1所示。
步驟3：以左側縱坐標為頻數，橫坐標按頻數從大到小依次列出各工序，將頻數用直方表示，成為挪若干個直方相連由左至右逐個下降的圖形，即排列圖。見圖1所示。
步驟4：以右側縱坐標為比率，依次將各工序的累計比率用折線表示，參見圖1。注意，累計比率100％刻度應對應於不合格品頻數102的高度。
排列圖是一種頻數分布圖，用於找出少數關鍵，分清主次，抓住主要矛盾。因次，對於排列圖應注意觀察以下幾點：(1)哪一項是最主要的?前多少項是包含60％以上內容，?(2)哪些項目採取措施後，可使存在的問題減少百分之幾?(3)對照採取措施前後的排列圖，研究各個組成項目的變化。本例由圖1可以看出，出現翹曲超標的主要原因是由層壓工序引起的，占總數的80．4％。換句話說，只要解決了這道工序的問題，由翹曲超標產生的不合格率就可以降低80．4％。因果圖是日本質量管理專家首先提出的。在發生質量問題後，為了找出其原因，分析與研究諸原因之間的因果關系而採用的一種樹狀圖，或魚刺圖，就是因果圖。它把影響產品質量的諸因素之間的因果關系清楚地表現出來，使人們一目瞭然，便於採取措施解決，因此，因果圖廣泛應用於製造業和服務業中。下面結合實例介紹因果圖。例二：在上一例里已經提到應用排列圖分析多層板翹曲的原因，並己知層壓是多層板產生翹曲的主要質量因素。那麼，現在希望通過因果圖找出層壓過程中使多層板產生翹曲的主要原因。以便採取有針對性的措施來解決問題。
因果圖的作法如下：
步驟1：將層壓為何產生翹曲作為該問題的特性，在它左側畫一個從左到右的粗箭頭，
步驟2：將造成板翹曲的原因分為人、設備、工藝、材料四大類，用長箭頭表示，見圖2。
步驟3：分別對人、設備、工藝、材料進行分析，找出導致它們不好的原因，逐類細分，直到能具體採取措施為止。具體參見圖2。例三：某研究所為解決SMT表面貼裝質量不好的問題，對影響表面貼裝質量的諸因素進行分析，並希望通過因果圖找出表面貼裝質量不好的主要原因，以便採取有針對性的措施來解決問題。