质量分析的方法分为哪几类

Ⅰ 质量管理七大手法是什么

品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。

1、 统计分析表

统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。

(1)质量分析的方法分为哪几类扩展阅读

新七大手法

1、关联图(Relationship Diagram)

关联图，又称关系图，20世纪60年代由日本应庆大学千住镇雄教授提出，是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。

2、亲和图(Affinity Diagram)

亲和图法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首创，把大量收集到的关于未知事物或不明确的事实的意见或构思等语言资料，按其相互亲和性(相近性)归纳整理这些资料，使问题明确起来，求得统一认识和协调工作,以利于问题解决的一种方法。

3、系统图(System Diagram)

系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图， 以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的一种方法。

4、过程决策程序图(PDPC)

过程决策程序图，又称PDPC(Process Decision Program Chart)法是随事态的进展分析能导致各种结果的要素，并确定一个最优过程使之达到理想结果的方法。

5、矩阵图(Matrix Diagram)

矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，确定关键点的方法，它是一种通过多因素综合思考，探索问题的好方法。

6、矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart)

矩阵数据分析法是对多个变动且复杂的因果进行解析。 矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。

7、箭条图(Arrow Diagram)

箭条图法是将项目推行时所需的各步骤、作业按从属关系用网络图表示出来的一种方法。

Ⅱ 品质的七大手法是什么

品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。
初级统计管理方法:企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。
中级统计管理方法:包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。
高级统计管理方法:包括高级实验计划法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。
品质的七大手法一般指初级统计管理方法。

Ⅲ 产品质量分析的产品质量分析的内容和方法

对于不同的产品，衡量其质量的指标也不尽相同，如有形产品和服务产品在指标上有较大区别。但反映产品质量指标水平的高低和质量的稳定性，以及顾客对质量的满意程度等三项内容是共同的。产品质量分析将对上述三项内容做出判断，寻找原因并在此基础上提出改善建议。
(一)产品质量水平分析
产品的质量水平分析通常从三个方面进行，即质量标准分析、本企业质量达标程度分析以及质量水平行业比较分析。
1.质量标准分析
(1)产品质量标准的收集：国家标准、行业标准、企业标准、企业内控标准、协议标准。
(2)产品质量标准评价
首先，对各类标准的指标内容作比较，应特别关注客户新的要求。
其次，对各类标准的指标水平作比较，评价本企业选择的标准能否满足客户要求，下一级标准能否保证上一级标准的要求，如不能满足则应进行修订与补充。
在上述基础上，选定评价本企业产品质量的标准内容。
2.本企业产品质量达标程度分析
产品质量达标程度分析的参照对象是质量标准：(1)按产品质量等级分析；(2)按产品质量合格率水平分析；(3)按质量计划完成率分析；(4)按产品质量实测水平分析。
3.产品质量水平行业比较分析
产品质量水平行业之间比较分析，其内容仍然是上述四项，但比较的基准可以选用行业的平均水平、先进水平和竞争对手水平。
(二)质量稳定性分析
1.产品质量稳定性高的典型特征
稳定性：当一个实际的系统处于一个平衡的状态时，如果受到外来作用的影响时，系统经过一个过渡过程仍然能够回到原来的平衡状态，我们判别这个系统是稳定的，否则判别系统不稳定。
在稳定的生产条件下，产品质量特性的分布应符合正态分布。
正态分布由两个参数决定：均值μ、标准差σ。
理想的产品质量特性检测数据分布应为：产品质量特性检测数据呈正态分布，平均值与指标公差中心重合，产品质量特性检测数据分布的两边距规格限有一定的余量。
2.产品质量稳定性的判别方法
产品质量分布是否在合理的范围呈现正态分布，是判别产品质量稳定性的依据。判别是否符合正态分布的方法中，直方图法是比较简便的方法之一。
(1)采集数据，制作直方图。
(2)正态分布的判别
①产品质量符合性好：近似正态分布，且数据分布中心(平均值)与指标公差中心基本重合、数据分布没有超过指标上限和下限，产品质量处于受控状态。
②产品质量符合性较好：近似正态分布，且数据分布中心(平均值)与指标公差中心稍有偏移、数据分布极少超过指标上限或下限，产品质量处于次受控状态。
③产品质量符合性差：非近似正态分布，因数据分布中心(平均值)与指标公差中心偏移较大，有较多数据超过指标上限或不限，产品质量处于失控状态。
(三)顾客满意度分析
1．顾客满意度对企业的影响
顾客满意是顾客的一种心理活动。顾客满意度用来测量一家企业(公司)在满足或超过顾客购买产品的期望方面所达到的程度。顾客满意的三个构成要素是：直接要素商品和服务、间接要素企业形象。顾客不满意只能给企业(公司)带来不良的后果，甚至威胁到企业的生存。
2.顾客满意度评价指标
用户评价指标一般可包括用户期望和产品性能，还包括产品的合用性、可信性、可用性、可靠性、可维修性、安全性、环境影响、美学规范、产品交付、产品价格、广告宣传、企业形象、服务、用户投诉、用户忠诚度等。
我国顾客满意度评价模型，选用了如下六个结构变量及其相应的指标构成，即顾客对产品：(1)预期质量；(2)感知质量；(3)感知价值；(4)满意程度；(5)忠诚度(顾客保持率)；(6)抱怨(投诉)程度。

Ⅳ 化学考试质量分析的基本方法。。。急急急。。。

质量分析的基本方法有：容量法 反容量法 间接容量法 重量法 仪器法

Ⅳ 质量问题分析手法

质量问题分析是制造业占比较大的质量工作，质量专业人员每天都在不断分析解决质量问题。关于的你说的的质量分析手法非常的多如5Y,5D,8D等等，但是质量分析本身也有其自己的流程步骤，那些分析工具与方法是质量分析过程中的工具应用。

质量分析与刑事侦查类似，有相当强的专业性与逻辑性。

详细讲解可以参考网络文库：如何进行专业的质量分析2019

Ⅵ 如何进行教学质量分析

一．进行教学质量分析的意义
学校之间的竞争，说到底，还是教学质量的竞争，而不在于学校大楼有多雄伟，场地有多宽阔，规模有多大。学校办得如何，它在社会上的反响怎样，能不能得到百姓的拥护与信赖，关键在于这所学校教学质量的高与低。中国教育学会副会长，华东师范大学终身教授叶澜老师讲：把育人质量摆在办学第一位的学校才是好学校；把主要精力放在教学质量、学生可持续发展上的教学干部才是好干部。
以教学中存在的实际问题为课题，将实践行动与研究探索紧密结合的行动研究法，越来越多地受到广大教育工作者的重视。其实，作为学校，日复一日、年复一年，每时每刻都在自觉或不自觉地尝试着教学行动研究：“对自己的教学行动进行反思→意识到教学问题所在→拿出新的教学行动方案→再尝试教学行动”。在这个循环往复的行动研究过程中，“教学行动反思”一环起着极其重要的作用。它是发现并提出问题，明确今后行动研究方向，进而提高教学行动研究质量的前提与保证。
及时撰写教学质量分析报告，进行全面的反思和分析，就是教学干部或教师对自己所分管的学校教学工作、学科教学成绩状况进行全面、深刻、系统地反思，总结经验、查找不足，进而拿出新的具体措施、制订出下一步行动研究方案的过程，就是不断接收、吸纳新的教学思想，不断调整教学改革方向的过程。可以说，它是不断提高教学质量，保证学校教学工作稳定、可持续发展的“驱动器”。
二．我区各小学质量分析现状
通过一次性检查、督导评估以及调研，我们发现如下情况：
1．只有不到10%的学校有比较规范的质量分析，每次大型考试后能及时进行数据统计，进行全面有针对性的质量分析，且分析比较规范，能够发现教学中存在的问题提出改进措施，引起教师重视，为教学指明方向。
约有50%的学校每次考试后能进行质量分析，但是存在一定的问题，过程不够规范，分析不够具体，改进措施笼统。
还有一部分学校的质量分析只是为了迎接检查，将老师的分析进行堆砌，简单的复制粘贴，缺少数据统计，缺少提炼，更没有有价值的建议和措施。
2．质量分析报告质量高的学校的教学成绩属于全区同类学校中的佼佼者，这是不争的事实。而没有正式的质量分析，分析不规范的学校成绩明显居于后列。
3．具体问题是：
（1）不重视：学校领导没有认识到质量分析的重要作用，并不进行系统的分析；
（2）不全面：要么只对考试学科进行分析，对考查学科置之不理，要么只就数字分析，浮于表面，还有的是一篇教学工作总结，没有从成绩入手；
（3）不科学：数据统计不全面不科学，缺少全面的统计、横向纵向的比较、没有目标的达成度，分析不完善、不具体，没有与学校工作联系，没有指导意义，改进措施笼统，缺乏操作性。
三．教学质量分析的程序
教学质量分析是一个自下而上在自上而下的完整过程。一般来说要经历如下几个流程：
1．教师个人对任教学科成绩的统计和分析
2．年级组长对整个年级、教研组长（主任）对整个学科成绩的统计和分析
3．主管教学的校长对全校成绩的统计和分析
4．召开教学质量分析会：全校——分学科——年级组学科组内——教师个人——班级学生
四．什么是教学质量分析报告
教学质量分析报告或称质量评价报告，是一种大型正规性考试或检测以及考查结束后，对教育教学质量进行客观分析并对今后教育教学工作提出指导或建议性意见的书面报告。其作用是汇报教学工作，剖析教师教学和学生学习现状，指导学校教学工作，为学校强化教学管理提供依据，是教研员、学校管理者、广大教师常用的一种文体。
五．教学质量分析报告的种类
对于一所学校来说，从分析者的角度看，大致可以分为以下几类：
1．学校教学质量分析报告——校长或主管教学的副校长
2．学科教学质量分析报告——主管学科的主任或教研组长
3．教研组教学质量分析报告——备课组长或年级组长（一般可以省略）
4．班主任教学质量分析报告——班主任（初中的经验）
5．教师个人质量分析报告——任课教师
6．学生个人的分析报告——学生（对于有能力的学生而言）
六．教学质量分析报告的特点
1．针对性：教学质量分析报告是在某种考试或考查结束后，针对试题或考试效果所作的实事求是的分析，解决教师所关心的考得怎么样、今后怎么办这样的问题。
2．功利性：教学质量分析报告指出的是学科教学中所出现的确确实实的问题，提出的是实实在在的改进措施，对今后的教学工作有帮助作用，对下一步提高质量有促进作用，是对考试的理性认识。
3．时效性：教学质量分析的目的是针对试卷中出现的问题，改进今后的教学工作，为进一步提高质量奠定基础，时间性很强。因此分析要迅速，报告要及时，如果时过境迁，就失去了指导意义。
4．指导性：质量分析报告不同于其它的应用文，它要求我们分析试题特点、教学效果时要抓准典型试题，典型问题。分析典型时，要与当时教育发展的形势、任务、要求以及基层学校存在的倾向性结合起来，使分析报告具有普遍意义和指导作用。一篇好的分析报告，能引起反思、引起改进、引起调整教学思路和学习策略。当前，我们分析试题时，要站在素质教育的高度，以新课程标准为依据，这样，才能站得高、看得远，指导作用强。
5．全面性：对于学期或学年的质量分析报告来说，如果仅仅就考试学科进行分析，很明显就违背了“学生全面发展”的目标，其结果只能是导致师生只注重笔试，忽视音体美等综合素质的提升，这是片面和狭隘的。需要注意的是：千万不能就数据说数据，不能只见树木不见森林，要将考试结果与平日教学工作相联系。还要关注整个报告项目的全面。
七．教学质量分析报告的结构
1、考试及批卷组织形式介绍
这是数据是否真实客观的前提，对监考、批卷中出现的问题要客观的予以呈现，比如谁监考不认真、批卷漏洞多、数据统计不准确等情况都应进行总结，这既是为以后考试做好规范，也是为下一步分析奠定基础。
2、试卷出处及评价
主要有：
（1）创设试卷的策略思想；
（2）试卷考查的内容；
（3）试题分数权重；
（4）试题的难度及效度和信度。
如果是自己命的题，就更应该进行客观的评价和分析。即使是区里的命题，也可以进行客观的评价。不一定非要指出问题，对试题的难度、对教学的导向都应该有所分析，这也是下一步分析的基础。
3、考试整体的数据呈现及认识
（1）必须准确。这是一个重头戏，是所有老师最为关注的地方，所以首要的要求是准确。分析前必须经过多种形式的反复校对，不容许出任何的疏漏。可以在分析前将表格下发给老师校对。
（2）呈现应该多层面、多维度。优秀率、及格率、平均分的统计，全校总体成绩、年级组成绩统计，年级班级达标情况，与区均值比较统计，与前次考试比较统计等等。
（3）根据校长思路、学校传统、学校考核指标以及考试具体情况等因素确定数据的呈现形式。要重点突出、立场鲜明、不卑不亢。
（4）要对数据进行解读，从中得出学校教学质量的总体发展水平。
4、从考试中提炼的优势、经验及发现的问题
教学质量分析报告不同于向上级领导所作的教学工作汇报，也不同于教学工作总结和一般的教学论文。教学质量分析报告是反思内容与反思过程的具体承载形式。重在体现“分析”、“反思”，这是教学质量分析报告的主要特点。也是最能体现分析者水平的地方。
具体要从以下几方面进行分析：
（1）分析学生。学生的成绩与表现，包括基础知识、基本技能、兴趣态度、学习习惯、品德修养、审美情趣等。分析时，可以着重从知识和能力、过程和方法、情感态度和价值观等方面进行考虑。
（2）分析教师。教师是学生的第一责任人。有一流的教师，才有一流的学生。学生的学习成绩怎样，总能从教师身上找到根源与佐证。分析教师时，可以着重从备课、上课、批改、反思、辅导等方面去考虑。
（3）分析学校。教学干部是学校教学规章的制订者，教学实施的研究者、指导者和管理者。教学干部只要研究到位、指导到位、管理到位、服务到位，教师就能落实到位。可以着重从教学常规管理、课外校外活动、教科研工作、教师队伍培养等方面去考虑。
分析的时候要注意以下几点：
（1）优势与问题要并存，既要让老师充满信心，又要清醒地认识到问题。
（2）不能简单的罗列各学科问题，必须整合提炼。
（3）既要综合，又要具体。所谓综合就是结合学校的管理来说，不能把所有责任都一揽子推到教师身上，从学校计划入手，结合学校目标，围绕学校主要工作来分析。所谓具体，就是要分析到年级组、班级、任课教师，甚至分析到某一个学生。不仅要对考试的整体情况作出分析评价，还要对学生进行个体化的了解和分析。它包括：
a.分类比较研究与个别化评价
教育学理论和实际教育经验都告诉我们，同样的分数并不意味着同样的发展，同样的等级并不意味着有同样的答题结构和答题思路。因此，通过分析比较各个学生（特别是尖优生和有典型代表意义的学生）具体的答题情况，了解学生答题时的个性特点和思维过程，了解学生的特殊才能与天赋或思维缺陷，能够更好地对学生进行具有针对性的评价和指导。
b.学习困难学生的诊断分析
就是分析研究学生的试卷，了解学生思维过程的缺陷，从而找到学生可能的学习困难所在和可能的先觉知识缺陷，并通过与学生面谈来验证，进而采取必要的补救措施。有选择地研究那些学习特别困难且需要帮助的学生的试卷，结合平时观察和测验判断，对学生因材施教，这是教师的责任，也是最具人文关怀的教育方法。
c.教学诊断分析
通过学生答卷进行分析，比如选择题的各个选项比例，有可能发现一定范围内共同存在的学习错误和教学薄弱环节，从而对教学存在的问题作出诊断分析，提出改进教学或教学补救的方案，这是教师提高教学能力、促进教师专业成长的一项有效措施。
（4）要用事实说话。不能高高在上，必须深入调查，亲自统计、阅卷。例如作文出现的问题，必须要有得分率的统计，具体案例的分析。
6、改进措施及意见
（1）要关注整体和个体.
（2）要针对前面所提到的问题。
（3）切忌空洞，要有可行性。
八．教学质量分析报告的一般形式与要求
1.题目要简练，揭示报告主题。为揭示教学质量分析报告的主题，同时体现文体特点，拟题时，可采用正、副标题的形式。如：《让每一个学生都得到发展与提高——××小学教学质量分析报告》。
2.关键词要准确，亮明报告的重点与创新点。应以报告中多次出现的，突出学校教改、课改重点与亮点的词作为关键词。关键词不要多，3－5个为宜,要抓住特点、找准典型，不要面面俱到。每次考试，由于学生形形色色的都有，所以反映在答卷上千奇百怪，因此在写分析报告时，一定要把学生中普遍存在的典型性问题作为重点，进行深层次的分析，找准症结，提出对策。
3.结构框架要垂直升降，清晰有序。安排教学质量分析报告的结构框架，与报告前的分析思路正好相反，可按照由此及彼、由教学管理到教学质量的顺序去考虑。一般可这样安排报告的结构框架：一、学校基本情况；二、主要教学成绩（报告重点之一）1.学校办学目标；2.学校教学常规管理；3.学校教、科研工作； 4.内容要集中，突出教学工作重点。既然是“教学质量分析报告”，就不宜过多地将德育、后勤管理等内容掺杂进来。
5.论述要客观，详实具体。既要详细、实事求是地介绍学校或自己分管学科的“主要教学成绩”，进而总结成功教学经验、教学管理经验，又要全面、客观分析学校或自己分管学科教学存在着的“主要问题与成因”，并拿出详实具体、切实可行、具有可操作性的“加强与改进方法”。对“主要教学成绩”谈得很清楚、具体，而对教学存在着的“主要问题与成因”、“加强与改进方法”两部分内容却轻描淡写，示意性地一带而过，这样的教学质量分析报告反思的全面性、深刻性是不够的，对以后的教改、课改是不会起到多大指导、促进作用的。
6.要将定性分析与量化展示有机结合。既要注重运用语言准确论述，又要注重运用清晰的数据来如实反映。如，学科基本功（朗读、背诵、查字典、单词认读、数学口算、数量关系等）测查统计，学科作业良好率测查，写字规范、端正、匀称、紧凑测查统计，学科综合考试成绩（优秀率、良好率、合格率、待合格率）统计。
7.语言要朴实、准确。“教学质置分析报告”属行动研究论文范畴，因此语言基本表达方式应以论述、分析为主。报告中要少描写、抒情，不使用夸张。
8．对事不对人，不怕得罪人。
9．优势要说够，问题要说透。

Ⅶ 质量管理里面，进行问题原因分析的方法有哪些

共七种统计分析方法,另一种是综合运用

在统计过程控制中可以应用各种统计方法，保证并改进质量。其中最常用的统计方法有控制图、排列图、因果图、散布图、直方图、检查表、分居法，统称为常用的七种工具。本文结合一些实例把部分统计工具在印制板、SMT质量控制中的应用情况作一些介绍。
一、引言
20世纪二、三十年代，美国人休哈特博士首先提出过程控制的概念与实施过程监控的方法，经过几十年的发展，现己形成统计过程控制理论，即SPC(Statistical Process Control)。它是应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证与改进质量的目的。SPC强调全过程的预防为主。SPC的精髓是全系统的，要求全员参加，人人有责，强调用科学方法来保证达到目的。质量控制中的统计工具是SPC在现场应用过程中所采用的重要的统计方法。
二、SPC的理论要点
在SPC中最常用、最重要的是控制图理论。控制图可用来直接监控过程，是七种工具的核心。SPC理论要点主要包括以下内容。
1．产品质量的统计观点
产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点。它包括两部分内容：(1)产品质量是具有变异性的。(2)产品质量的变异具有统计规律性。认识了统计规律的特点和性质，我们就可以用来保证与改进产品质量。控制图就是在这种思想指导下提出来的。
2． 抓住异常因素就是抓住主要矛盾
将质量因素分为偶然因素和异常因素。偶然因素对产品质量影响微小，随生产过程始终存在。难以去除。反之，异常因素对产品质量影响很大，在生产过程中有时存在，又不难去除。因此，在生产过程中，要时刻关注异常因素，一旦发生，要尽快把它找出来，并采取措施消除，这就是住主要矛盾。控制图是发现异常因素的主要工具。
3．稳定状态是生产过程追求的目标
在生产过程中，只存在偶然因素而没有异常因素的状态称为稳定状态，简称为稳态，也叫作统计控制状态。在稳态下生产，我们对产品的质量有完全的把握，同时，生产过程也是最经济的，所生产的不合格品最少，因此，稳定状态是生产过程追求的目标，一道工序稳定称为稳定工序，道道工序稳定的生产线称为全稳生产线。建立全稳生产线是建立产品质量保证体系的基础。
4．预防为主是质量管理的重要原则
SPC中的控制图和其他经常采用的统计方法，在实际应用中都遵循预防为主这一质量管理的重要原则。
在SPC的进行过程中有一个关键的步骤，即确定关键变量，(关键质量因素)，要完成这一工作，要对生产过程中每道工序进行分析，此时我们常用的是因果图。当要找出对最终产品影响最大的关键变量时，我们常采用排列图。下面对排列图和因果图的使用进行举例说明。
三、排列图
现场质量管理往往有各种各样的问题，我们应从何入手?怎样抓住关键?一般说来，任何事物都遵循“少数关键，多数次要”的客观规律。例如，大多数废品由少数人员造成，大部分设备停顿时间由少数故障引起。排列图即是一种能够反映出这种规律的图。此图是将各种问题按原因或状况分类，把数据从大到小排列后所作出的累计柱形图。
例一：某厂为降低多层印制板的翘曲度，对98年6月至99年5月期间印制板产生翘曲超标的原因进行统计，列出统计表，做出排列图。
表1翘曲度超标因素统计表
序号 1 2 3 4 5
项目 层压产生翘曲 热风整平产生翘曲 布线不匀产生翘曲 其他 合计
频数 82 11 6 3 102
累计频数 82 93 99 102
累计百分比 80.4% 91.2% 97.1% 100%
排列图的作法如下：
步骤1：针对所存在的问题收集一定期间的数据，此时间不可过长，以免统计对象有变动；也不可过短，以免只反映一时情况而不全面。然后将数据按原因、工序、人员、部位或内容等进行分类，并统计各
项目的频数。参见表1。
步骤2：将工序按频数从大到小排列，并计算各自的累计百分比，计算结果见表1所示。
步骤3：以左侧纵坐标为频数，横坐标按频数从大到小依次列出各工序，将频数用直方表示，成为挪若干个直方相连由左至右逐个下降的图形，即排列图。见图1所示。
步骤4：以右侧纵坐标为比率，依次将各工序的累计比率用折线表示，参见图1。注意，累计比率100％刻度应对应于不合格品频数102的高度。
排列图是一种频数分布图，用于找出少数关键，分清主次，抓住主要矛盾。因次，对于排列图应注意观察以下几点：(1)哪一项是最主要的?前多少项是包含60％以上内容，?(2)哪些项目采取措施后，可使存在的问题减少百分之几?(3)对照采取措施前后的排列图，研究各个组成项目的变化。本例由图1可以看出，出现翘曲超标的主要原因是由层压工序引起的，占总数的80．4％。换句话说，只要解决了这道工序的问题，由翘曲超标产生的不合格率就可以降低80．4％。因果图是日本质量管理专家首先提出的。在发生质量问题后，为了找出其原因，分析与研究诸原因之间的因果关系而采用的一种树状图，或鱼刺图，就是因果图。它把影响产品质量的诸因素之间的因果关系清楚地表现出来，使人们一目了然，便于采取措施解决，因此，因果图广泛应用于制造业和服务业中。下面结合实例介绍因果图。例二：在上一例里已经提到应用排列图分析多层板翘曲的原因，并己知层压是多层板产生翘曲的主要质量因素。那么，现在希望通过因果图找出层压过程中使多层板产生翘曲的主要原因。以便采取有针对性的措施来解决问题。
因果图的作法如下：
步骤1：将层压为何产生翘曲作为该问题的特性，在它左侧画一个从左到右的粗箭头，
步骤2：将造成板翘曲的原因分为人、设备、工艺、材料四大类，用长箭头表示，见图2。
步骤3：分别对人、设备、工艺、材料进行分析，找出导致它们不好的原因，逐类细分，直到能具体采取措施为止。具体参见图2。例三：某研究所为解决SMT表面贴装质量不好的问题，对影响表面贴装质量的诸因素进行分析，并希望通过因果图找出表面贴装质量不好的主要原因，以便采取有针对性的措施来解决问题。

Ⅷ qc七大手法

品检的七大手法
“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。

“老七种”：
1、分层法（分类法、分组法）
质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E）。为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。
2、调查表
用于收集和记录数据的一种表格形式,
便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析
3、排列图
对发生频次从最高到最低的项目进行排列——简单图示技术。
4、直方图
直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。
5、因果图（Causeand effectdiagram)
——石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图
以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。
6、控制图
也叫质量管理图或监控图。它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。控制图的一般格式如图8-7所示。
7、相关图法
相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系，来控制影响产品质量中相关因素的一种有效的常用方法。相关图是把两个变量之间的相关关系，用直角坐标系表示的图表，它根据影响质量特性因素的各对数据，用小点表示填列在直角坐标图上，并观察它们之间的关系。

“新七种”：
1、系统图
表示某个质量问题与组成要素之间的关系，从而明确问题的重点，寻求达到目的所应采取的最适当的手段和措施的树状图形(倒立逻辑关系因果图）
2、关联图
把几个问题及涉及这些问题的关系极为复杂的因素之间的因果关系用箭头连接起来的图形。
3、KJ法——亲和图
KJ法（川喜田二郎KawakitaJiko）——利用卡片对语言资料进行
归纳整理的方法。KJ法的主体方法，把收集到的大量有关特定主题的意见、观点、想法等语言文字资料，按它们相互亲近的程度用图形加以归纳、汇总。
4、矩阵图
从作为问题的事项中,找出成对的因素群,分别排列成行和列
在其交点上表示成对因素间相关程度的图形。
方法——多元思考。
5、PDPC过程决策程序图
在制定计划阶段，进行系统设计时，，事先预测可能发生的障碍
（不理想事态或结果），从而设计出一系列对策措施，以最大的
可能引向最终目标。
6、箭条图
箭条图又称为网络计划技术，我国称为统筹法，它是安排和编制最佳日程计划，有效地实施管理进度的一种科学管理方法，其工具是箭条图。
所谓箭条图，是把推进计划所必须的各项工作，按其时间顺序和从属关系，用网络形式表示的一种"矢线图"。一项任务或工程，可以分解为许多作业，这些作业在生产工艺和生产组织上相互依赖、相互制约，箭条图可以把各项作业之间的这种依赖和制约关系清晰地表示出来。通过箭条图，能找出影响工程进度的关键和非关键因素，因而能进行统筹协调，合理地利用资源，提高效率与效益。
7、矩阵数据分析法
矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。
数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法（Principal component analysis），利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。

七大手法的画法
其实很简单，任何的手法都是以查检表为基础，也就是要获得第一手资料才可以着手进行柏拉图等一些图表的制作，

品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种

图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本着名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。

1、 统计分析表

统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。

2、 数据分层法

数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。

数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。

科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。

如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。
举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。

3、排列图（柏拉图）

排列图又称为柏拉图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。

在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据归集的数据，以不良原因，不良状况发生的现象，有系统地加以项目别（层别）分类，计算出各项目别所产生的数据（如不良率，损失金额）及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形。

在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。

柏拉图的使用要以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能画制成柏拉图。
柏拉图分析的步骤；
（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。
（2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈。
（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期。
（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上。
（5） 绘上柱状图。
（6） 连接累积曲线。

柏拉图法（重点管制法），提供了我们在没法面面俱到的状况下，去抓重要的事情，关键的事情，而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的，而是有数据依据的，并用图形来加强表示。也就是层别法提供了统计的基础，柏拉图法则可帮助我们抓住关键性的事情。

4、因果分析图

因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。

所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。

某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。
（1） 果分析图使用步骤
步骤1：集合有关人员。
召集与此问题相关的，有经验的人员，人数最好4-10人。
步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。
步骤3：由集合的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问。（脑力激荡 法）
步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。
步骤5：就所搜集的原因，何者影响最大，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色 圈。
步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈。
步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为最优先处理。

因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易秦效。

（2）因果分析图与柏拉图之使用

建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表。建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的重要少数项目。再利用特性原因图针对这些项目形成的原因逐予于探讨，并采取改善对策。所以因果分析图可以单独使用，也可连接柏拉图使用。

（3） 因果分析图再分析

要对问题形成的原因追根究底，才能从根本上解决问题。形成问题之主要原因找出来以后，再以实验设计的方法进行实验分析，拟具体实验方法，找出最佳工作方法，问题也许能得以彻底解决，这是解决问题，更是预防问题。

任何一个人，任何一个企业均有它追求的目标，但在追求目标的过程中，总会有许许多多有形与无形的障碍，而这些障碍是什么，这些障碍何于形成，这些障碍如何破解等问题，就是原因分析图法主要的概念。
一个管理人员，在他的管理工作范围内所追求的目标，假如加以具体的归纳，我们可得知从项目来说不是很多。然而就每个追求的项目来说，都有会有影响其达成目的的主要原因及次要原因，这些原因就是阻碍你达成工作的变数。

如何将追求的项目一一地罗列出来，并将影响每个项目达成的主要原因及次要原因也整理出来，并使用因果分析图来表示，并针对这些原因有计划地加以强化，将会使你的管理工作更加得心应手。

同样地，有了这些原因分析图，即使发生问题，在解析问题的过程中，也能更快速，更可靠。

5、直方图

直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。

6、散布图

散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。

在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关连，有些呈不规则形有关连。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。

7、控制图

控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：1 ）数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。

以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。最后还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。

Ⅸ 质量分析方法都有哪些

QC七大手法 五大工具