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质量管理的老7种工具老七种工具：分层法排列图法因果分析图法调查表法直方图法散布图法控制图法产生背景:日本，二十世纪六十年代。
老七种工具的特点：强调用数据说话，重视对制造过程的质量控制通俗易懂,一线员工易于掌握质量管理老7种工具1.分层法概念分层法又称分类法，即：把收集来的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类整理，以便分析质量问题及其影响因素的一种方法。
原则➢根据分层的目的➢按照一定的标志➢数据的归类➢分层的关键质量数据分层的标志(5M1E)操作者、机器设备、原材料、测量、方法、环境。
不同的时间；不同的检验手段；废品的缺陷项目。
分层法实例（1）某轧钢厂一个车间的生产情况统计如下：甲乙丙三班各轧制钢材2000t，共轧制6000t，其中轧废169t。
如果只知道这样三个数据，则无法对质量问题进行分析。
下表是进行的分层分析。
分层法实例（2）某产品的汽缸体与气缸盖之间经常发生漏油现象，使用分层法分析其主要原因。
解：通过现场调查发现主要原因是密封不好。
该装配工序是由甲乙丙三个工人各自完成的；并发现漏油的主要原因是三个人在涂粘结济方法上的不同以及所使用的气缸垫分别来自A 和B两个协作厂。
调查的数据如下：调查总数50个，漏油19个，漏油发生率0.38。
现采用分层法按操作者和协作厂分层收集整理数据。
按操作者分层结论：工人乙的操作方法漏油发生率比较低。
按协作厂分层结论：B厂的气缸垫漏油发生率比较低。
综上：建议采用乙的工作方法和B厂的气缸垫。
实施结果：漏油发生率增加了原因：没有考虑两者之间的关系措施：重新考虑分层与协作厂联合分层结论：B厂↔工人甲A厂↔工人乙2.排列图法概念➢排列图又称主次因素分析图或帕累托图（Pareto）。
➢由两个纵坐标、一个横坐标、几个直方块和一条折线所构成。
➢累计百分比将影响因素分成A、B、C三类。
排列图又叫巴雷特图（pareto diagram）,其原理是意大利经济学家帕累托在分析社会财富分布状况时得到的“关键的少数和次要的多数”的结论。
质量管理7种统计工具简介目 录第一章 质量管理统计工具概述 (3)第二章 数据与图表 (3)第三章 调查表 (7)第四章 散布图 (12)X UCLLCL第五章层别法 (14)第六章直方图 (15)第七章柏拉图 (21)第八章特性要因分析图 (23)第九章操纵图 (25)第一章质量管理统计工具概述传统的统计技术是指“数理统计”。
是建立在概率论基础上的数学的一门分支，是“研究如何以有效的方式去收集、整理与分析受到随机性影响的数据，以对所观察的问题做出推断、预测，直至采取决策及行动提供根据。
”如抽样检验、实验设计、显着性检验、可靠性等都属数理统计的范畴。
这里我们要感谢日本的质量管理者，他们在推行全面质量管理（TQM）中，首先打破统计技术就是数理统计的禁区，使一些难以登上大雅之堂的，但在现场能方便使用的图表或者经整理的特征数据，也纳入统计技术的范畴。
为区别起见，人们习惯将统计技术分成两大类：推断型统计技术：要紧解决从样本如何推断总体。
概率论与数理统计研究的对象大多属此类。
描述型统计技术：要紧利用数据的特征值或者有关图表来描述事件。
质量管理七种统计工具就属此类。
第二章数据与图表一、数据＝事实质量管理八原则中的“基于事实的决策方法”原则强调：“有效决策是建立在数据与信息分析基础上的”。
数据就是质量体系现状的事实的一部分，它也是统计技术的基础。
二、数据的分类1.依特性计数型数据计量型数据2.依来源市场数据制程数据检验数据3.依时间过去数据日常数据新数据三、应用数据须注意的重点1.搜集正确可用的数据2.避免个人主观的推断3.掌握事实的真相四、整理数据的方法1.机器整理法(计算机软件…)2.人工整理法(卡片、笔记…)3.实例说明五、整理数据的原则1.发生问题而要采取改善计策前，务必有数据作为根据。
2.关于数据使用目的应清晰熟悉。
3.当数据搜集完成后，应立即使用它。
4.数据的整理与运用，改善前、改善后所具备的条件应一致。
精益改善中用于分析解决问题的七种统计工具精益管理理念里，解决问题有两种不同的手段。
第一种手段用于有数据可用且通过分析数据就能解决问题的情况中。
生产相关领域出现的问题大多数属于这一类别。
分析解决问题的七种统计工具包括：1.帕累托图（pareto)。
此图表将问题按原因和现象分类。
根据优先级，用一个条形图将问题表现在图表中，用100%表示损失总值。
2.因果图（cause-and-effectdiagrams)。
此图用于分析某个过程或某种情况的特征，以及造成这些特征的因素。
因果图也被叫做“鱼骨图”或“哥斯拉骨架图”。
3.直方图（histograms)。
用测量得到的频率数据表现某一数值的峰值。
质量特征的波动被称做“分布”（distribution),以极性图表示的频率数据被称做直方图。
此图主要用在通过检查“离差”(dispersion)的形状、中值以及“散布”（dispersement)的本质来确认问题。
4.控制图（controlcharts)。
变动分为两种类型：一种是在正常状态下发生的不可避免的波动，另一种是由某种原因造成的变动。
后一种被称作“异常”。
控制图借助折线图（linegraph)探测异常趋势。
与标准的折线图不同，这里的折线图的控制线位于中央、顶端和底层。
样品数据以点的形式标注在图上，用来评估过程状况与趋势。
5.散点图（scatterdiagrams)。
散点图上标注出两组相对应的数据。
标注出的点之间的关系显示对应数据之间的关系。
6.分层法（graphs)。
可用的图形有很多种，取决于想要什么形状以及分析目的。
条形图（bargraph)通过并列的条形柱来比较数值，而折线图则用来表示一段时间内的变化波动。
扇形图（circlegraph)表示数值的分类统计，雷达图（radarchart)帮助分析以往评估项目。
7.检查表（checksheets)。
设计表格，针对某一情况进行日常记录，将结果列在表中。
这些工具被质量控制小组、工程师、经理广泛使用，用来发现和解决问题。
常用的QC七种工具质量管理中统计方法很多，这里主要介绍一些最常用的方法，俗称“QC七种工具”，有检查表、分层法、排列图、因果分析图、直方图、散布图、控制图。
1）检查表检查表又称调查表、核对表、统计分析表。
它是用来记录、收集和积累数据，并能对数据进行整理和粗略分析的统计图表，它由于简便易用，既能整理数据又能直观分析，所以在质量管理活动中得到广泛的应用。
常见的调查表形式有：项目调查表、缺陷位置调查表、质量分布调查表、矩阵调查表等。
（一）不合格品项目调查表主要用来调查生产现场不合格品项目频数和不合格品率，以便继而用于排列图等分析研究。
成品抽样检验及外观不合格品项目调查表（二）缺陷位置调查表许多产品或零件常存在气孔、疵点、碰伤、脏污等外观质量缺陷。
缺陷位置调查表可用来记录、统计、分析不同类型的外观质量缺陷所发生的部位和密集程度，进而从中找出规律性，为进一步调查或找出解决问题的办法提供事实依据。
这种调查分析的做法是：画出产品示意图或展开图，并规定不同外观质量缺陷的表示符号。
然后逐一检查样本，把发现的缺陷，按规定的符号在同一张示意图中的相应位置上表示出来。
这样，这张缺陷位置调查表就记录了这一阶段(这一批)样本的所有缺陷的分布位置、数量和集中部位，便于进一步发现问题、分析原因、采取改进措施。
下图是反映橡胶手套各部位破损频数的缺陷位置调查表，“＊”表示破损发生的位置：(实际就是在实物图形上直接标出)（三） 质量分布调查表质量分布调查表是对计量数据进行现场调查的有效工具。
它是根据以往的资料，将某一质量特性项目的数据分布范围分成若干区间而制成的表格，用以记录和统计每一质量特性数据落在某一区间的频数。
见下表是一张某零件重量实测值分布调查表。
从表格的形式看，质量分布调查表与直方图的频数分布表相似。
不同点：质量分布调查表的区间范围是根据以往资料，首先划分区间范围，然后制成表格，以供现场调查记录数据；而频数分布表则是首先收集数据，再适当划分区间，然后制成图表，以供分析现场质量分布状况之用。
