质量管理的数学方法与工具

质量管理的常用工具与手法一、因果图和排列图1.因果图因果图又名“鱼刺图”，由日本著名的质量管理专家石川兴发明。

因果图是用来思考和显示已知结果与潜在原因之间关系的图，通过对因果关系进行分析和表达，便于解决问题。

因果图的程序一般而言，因果图的程序主要有五个：第一，简明扼要地规定结果。

第二，规定可能原因的主要类别。

第三，在右边方框理画出结果，在左边画出主要类别，作为结果框的输入。

第四，寻找所有下层次的原因，并画在相应的主枝上，然后继续寻找。

第五，从最高层次原因中选取和识别少量的、看起来对结果影响最大的原因，并对它们开展进一步的研究。

因果图的应用图1所示的是因果分析图。

图1 因果分析案例图从图1可见，首先要画一个粗箭头，把问题放到右边，作为结果框的输出。

如电灯不亮，需要从灯泡问题、电源问题、电线问题、开关问题等方面进行分析。

然后再逐一细查原因，步步深化。

灯泡原因分析完后，再用同样的方法从电源上、电线上、开关上分析原因。

这种分析的思路就是因果图的思路。

2.排列图排列图又名排队图，是为了对最主要到最次要的项目进行排列而作出的简单图示。

排列图的作用一般而言，排列图主要有三个用途：第一，按重要性顺序显示出每个项目对整个问题的作用。

第二，提出识别改进的机会。

第三，用最小的努力获得最大的成功。

排列图的应用[案例]快速热水器的排列图2000年，某热水器厂商开发出了一种快速热水器产品，这种热水器打开5秒钟后，就能完成将水加热，而且可以持续24小时源源不断地供应热水。

但在试验过程中，出现了一个问题，即关键发热零件有时会突然烧掉。

要查出上述问题的原因，可以用排列图表进行分析。

表1 排列图分析表名称频数累计频数累计频率拉弧25125176.9%功率不合格3728888.3%掉膜1630493.3%端面不平1031496.3%其他12326从表1可见，首先，统计最近发生的所有问题，统计出各种制品中的共326个残缺品；其次，再逐项进行分类，例如拉弧一项就占了251个，功率不合格的占了37个，发热膜脱落的有16个，端面不平有10个，还有12个是由于其他原因。

1-5-1符合性评价模型1、质量管理体系审核∶系统性的质量管理评价方法，除了对体系运行的符合性作出判断，还为质量管理体系的改进、提升指明方向。

2、过程审核VDA6.3：对产品开发和实现过程及其有效性进行客观分析与评价。

（P1潜在供方分析，P2项目管理，P3产品策划与过程开发，P4产品和过程开发的实施，P5供应商管理，P6过程分析与生产，P7顾客支持，顾客满意、服务）3、产品审核VDA6.5∶由独立于产品开发部门和产品检验部门之外的人员，站在顾客角度，依照技术标准/技术规范、合同或供货协议等准则，对产品所进行的独立质量检查和评价其适用性的活动。

目的体系审核质量管理体系评价基本要求的完整性和有效性过程审核（服务审核）物质类产品的实现过程和服务的落实（无形的）评价质量能力· 对特定的产品或产品组及其过程· 服务产品审核产品评价质量特性1-5-1符合性评价模型4、分层审核∶由组织各层级（包括基层、中层和高层）的管理人员以一定频次（如基层每天，中层每周，高层每月）所实施的一种标准化的审核活动。

1-5-2成熟度的典型评价方法1、克劳斯比质量管理成熟度方格5个等级∶不确定期、觉醒期、启蒙期、理智期、卓越期6个维度∶管理层对质量的认识和态度，质量管理在组织管理中的地位，问题处理，质量成本占营业额比例，质量改进活动，公司的质量心态1-5-2成熟度的典型评价方法2、基于ISO9004的成熟度评价∶IS09004∶2018附录A，设置1~5个成熟度等级。

3、基于GB/T19580的成熟度评价∶《卓越绩效评价准则》-GB/T19580-2012，量化打分，满分1000分（1）对过程的评价∶ADLI四要素（方法，展开，学习，整合）（2）对结果的评价∶Le-T-C- I四要素（水平，趋势，对比，整合）1-5-4顾客满意测评1、概念∶通过测量顾客对产品或服务的满意程度以及决定满意程度的相关因素和行为趋势，利用数学模型进行统计分析得到顾客对某一特定产品或服务的满意程度。

质量管理的办法、技术和工具进行了整理，主要包括：传统的检查、测试、统计抽样和6σ。

另外，业界在开展全面质量管理的过程中，通常将因果图、流程图、直方图、检查表、散点图、排列图和控制图称为“老七种工具”，而将相互关系图、亲和图、树状图、矩阵图、优先矩阵图、过程决策程序图和活动网络图称为“新七种工具”。

传统工具：1 检查指对工作产品进行检视来判断是否符合预期标准。

检查的结果含有度量值，检查常常也叫做评审、审计、走查。

检查的目的是检测和识别软件产品异常。

一次检查通常针对产品的一个相对小的部分。

发现的任何异常都要记录到文档中，并提交。

2 测试是用来确认一个项目的品质或性能是否符合需求说明书所提出的一些要求。

示例：在项目质量监控过程中，在完成每个模块编码工作之后就要做的必要测试，称为单元测试。

3 统计抽样从感兴趣的群体中选取一部分进行检查统计抽样（适当的抽样调查可降低质量控制成本）、趋势分析、缺陷修复审查等。

4 6σ采用以顾客为中心的评测方法，驱动组织内各个层次开展持续改进，包括：单位产品缺陷（DPU）；每百万次运作所存在的缺陷（DPMO）；组建项目团队，提供积极培训；注重支持团队活动的倡导者；培训具有高素质的过程改进专家；确保在持续改进过程初期确定合理的测评标准；委派有资历的过程专家指导项目团队工作。

6σ管理（每一百万个机会里面有3.4个瑕疵）老七种工具：1 因果图（鱼刺图）定义：石川图、鱼骨图问题的特性总是受到一些因素的影响，我们通过脑力激荡找出这些因素，并将它们与特性值一起，按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚，并标出重要因素的图形就叫特性要因图。

因其形状如鱼骨，所以又叫鱼骨图（以下称鱼骨图），它是一种透过现象看本质的分析方法。

又叫因果分析图、鱼刺图或石川图；该图的“鱼头”代表质量问题，每个“鱼刺”代表了一个可能的差错原因或检验点。

因果图（又叫因果分析图、石川图或鱼刺图）直观地反映了影响项目的各种潜在原因或结果及其构成因素同各种可能出现的问题之间的关系。

质量管理的数学原理质量管理是一种通过采取措施和方法来确保产品和服务满足顾客需求的过程。

在质量管理中，数学原理被广泛应用，它们为质量管理提供了理论基础和实践指导。

本文将介绍质量管理中一些重要的数学原理，并讨论它们在实际应用中的作用。

1. 统计学原理统计学是质量管理中最常用的数学工具之一。

它通过收集和分析数据来评估和改进过程的性能。

统计学原理包括描述性统计、概率论、抽样理论、假设检验和方差分析等。

这些原理可以帮助质量管理人员了解过程的变异性，并作出合理的决策。

2. 六西格玛原理六西格玛是一种以统计学为基础的质量管理方法。

它通过减少过程的变异性来提高质量水平。

六西格玛原理基于统计学的标准差概念，通过测量和分析过程的性能，确定并消除造成质量问题的根本原因。

通过应用六西格玛原理，组织可以实现质量的持续改进。

3. 控制图原理控制图是一种用于监控过程性能的图表工具。

它基于统计学原理，通过绘制过程数据的变化趋势，帮助质量管理人员判断过程是否处于控制状态。

控制图原理可以帮助质量管理人员及时发现和纠正过程中的异常，确保产品和服务的稳定性和可靠性。

4. 因果图原理因果图是一种用于分析问题根本原因的图表工具。

它基于因果关系的概念，帮助质量管理人员确定问题的根本原因，并制定相应的改进措施。

因果图原理可以帮助质量管理人员系统地分析和解决复杂的质量问题，提高质量管理的效果。

5. 算法原理算法是质量管理中常用的数学工具之一。

它通过定义一系列步骤和规则，帮助质量管理人员解决特定的问题。

算法原理可以帮助质量管理人员设计和实施有效的质量管理过程，提高工作效率和质量水平。

6. 概率原理概率是质量管理中重要的数学概念之一。

它用于描述事件发生的可能性，并帮助质量管理人员评估和控制风险。

概率原理可以帮助质量管理人员制定合理的决策和计划，提高质量管理的可靠性和可预测性。

7. 线性规划原理线性规划是一种用于优化问题的数学方法。

在质量管理中，线性规划原理可以帮助质量管理人员确定最佳的资源分配方案，以实现质量和成本的最优平衡。

过程质量控制常用10种工具控制图常见的图形及原因分析过程质量控制常用10种工具一，矩阵图把问题及与其有对应关系的各因素按数学矩阵形式排列，并在其交点处标出三者之间关系程度，从中确定关键点。

是中、高层管理人员计划，控制的管理方法之一。

二，水平对比法利用量化的标准，寻找行业“最佳做法”，将过程和结果，效益同公认的处于领先地位的竞争者的过程，结果和效益进行比较，从而认清目标，并据此进行过程和系统化的改进。

是高层管理人员的重要管理工具。

三，平衡记分卡通过由顾客（下过程，下工序），过程管理，效益（质量）指标和学习、能力成长等四个项目组成的四维度矩阵表，将企业的目标，岗位的职能任务逐一转化为量化的指标和初始行动，从而进行全面评价和考核，避免片面性。

是企业绩效评价和考核的基本模式工具。

四，过程决策程序图为了完成某个项目业务或达到某个目标，在制定行动计划或方案设计时，预测可能出现的障碍和结果。

并相应提出各种应变计划的方法，这样在计划执行过程中遇到不利情况时，仍能按其他方案顺利进行，以达到预定的计划目标。

是中、高曾管理决策，组织领导的基本工具。

五，统筹法（网络图）把推进计划所必须的各过程和作业，按顺序，占用时间，从属关系，用网络形式表示出矢线走向，找出影响工作计划进度的关键和非主导因素，从而进行统筹，协调。

取得最佳结果。

是计划管理非常有效的控制工具，方法。

六，因果图用来揭示过程的输出，缺陷和问题，与其潜在原因的关系，表述并分析其因果关系。

是管理和作业中进行偏差纠正的重要方法。

七，排列图帕累托原则：80%的结果源于20%的原因。

比较不同的问题原因和问题类型所导致缺陷产生的频率及其生产的影响，选出最重要的改进项中的优先项目，确定关键变量或决定主要原因，进行解决。

是管理工作中找出关键点的基本数据分析方法。

八，散步图验证因果假设的一种途径，从若干成对数据中验证自变量与因变量之间是否存在相关关系。

是管理层对工作过程输出结果进行数据分析的基本工具。

6西格玛七大指标体系随着现代管理理念的发展，各种管理方法和工具不断涌现。

而其中，6西格玛是当前被广泛应用于企业质量改进与管理的一种方法。

6西格玛通过利用统计学和数学方法，帮助企业发现和解决问题，提高产品和服务质量，实现持续的改进。

在6西格玛体系中，有七大核心指标，它们是关键的成功要素，本文将为您详细介绍。

一、缺陷率缺陷率是指产品或服务在生产或提供过程中出现缺陷的比率。

在6西格玛体系中，通过对缺陷率进行统计和分析，企业可以判断其产品或服务的质量水平，并进一步制定改进策略。

对于有品质要求的企业而言，控制缺陷率是非常重要的。

二、准时交付率准时交付率是指企业按照合同约定的时间准时向客户交付产品或服务的能力。

对于提供服务的企业来说，及时交付是赢得客户信任的关键。

通过衡量准时交付率，企业可以了解自身生产或供应链环节中是否存在瓶颈，以及如何进行优化，提高交付效率。

三、产品或服务质量满意度产品或服务质量满意度是指客户对企业产品或服务的满意程度。

通过定期开展客户满意度调查以及收集客户的反馈意见，企业可以了解自身产品或服务的不足之处，并针对性地进行改进。

高质量的产品和服务能够满足客户需求，提高客户忠诚度，为企业带来长期的竞争优势。

四、全员参与程度全员参与程度是指企业员工在质量改进过程中的参与度。

6西格玛注重团队合作和员工积极参与，通过培训和激励机制，激发员工的信心和动力，使得每个人都能够为质量改进贡献力量。

全员参与程度的提高不仅能够推动质量改进的持续进行，还能够增强员工的凝聚力和归属感。

五、成本节约率成本节约率是指企业在生产和运营中实现的成本节约比率。

通过对各项成本进行分析和管理，企业可以找到成本高昂的环节，并采取相应措施进行节约。

成本节约对于企业来说是一项重要的经营目标，它既能够提高企业的利润率，也能够为客户提供具有竞争力的价值。

六、交付周期交付周期是指企业从接收客户订单到交付产品或服务的时间。

在6西格玛体系中，通过对交付周期的测量和分析，企业可以了解自身的交付能力，进而通过流程优化和资源调配来缩短交付周期。

质量管理七大工具在食品危害分析与关键控质量管理七大工具指的是在质量管理领域中广泛应用的方法和技术，用于帮助分析问题、采取正确的决策和实施有效的质量控制措施。

在食品危害分析与关键控制点（HACCP）中，七大工具也发挥着重要的作用，帮助食品企业识别潜在的危害，确定关键控制点（CCP），并确保食品的安全和质量。

1.流程图：流程图是一种用线性符号表示一个过程的图形工具，通过绘制食品制造过程的流程图，可以清晰地展示每个步骤和操作的顺序。

流程图有助于识别潜在的危害和决定监控点，确保食品从原材料到最终产品的每个环节都得到妥善控制。

3.控制图：控制图是一种用于监测质量过程的工具，通过绘制过程参数的变化情况，可以判断是否出现异常或趋势变化。

在HACCP中，控制图用于监测关键控制点的过程参数，如温度、时间和pH值等，及时调整和纠正过程，以确保食品质量符合标准要求。

4. 流程能力分析：流程能力分析是一种通过统计方法评估过程的能力是否满足规定要求的工具。

在HACCP中，流程能力分析可以帮助判断关键控制点的过程是否稳定，并通过计算过程能力指数（Cp、Cpk）或过程性能指数（Pp、Ppk）等，评估过程的能力和可靠性。

5.散点图：散点图用于显示两个变量之间的相关性，通过绘制观测数据的点，并了解两个变量是否存在相关性或趋势。

在HACCP中，散点图可用于分析食品原材料、工艺参数和危害之间的关系，帮助确定关键控制点和危害的监控方法。

6.直方图：直方图是一种用来展示数据分布情况的图表，通过将数据按照不同的区间分组，并绘制柱状图，可以直观地了解数据的分布情况。

在HACCP中，直方图可用于分析食品过程参数的分布情况，判断过程是否在可控范围内，并为设定监控限值提供参考。

7.指标图：指标图是一种用于跟踪和显示过程指标或性能指标的工具，通过绘制指标的趋势图，可以快速了解过程的变化和趋势。

在HACCP中，指标图用于监控关键控制点的指标，如温度、湿度、微生物菌落数等，及时发现异常情况并采取措施，确保食品质量和安全。

质量分析方法(优质文档，可直接使用，可编辑，欢迎下载）质量管理基本工具和方法一、数据处理和数理统计基本方法数据是进行质量管理的基础，而数理统计方法正是收集、整理数据的常用工具。

在建筑工程质量管理过程中，我们可以采用数理统计的基本方法来收集、整理质量数据,帮助分析和发现质量问题及产生原因，以便及时制定和采取相应的纠正预防措施，提高建筑工程施工质量.1、数理统计几个基本概念：（1）母体：又称总体、检查批或批,是研究对象全体元素的集合.分为有限母体和无限母体两种，有限母体为有一定数量表现，一般为离散型数据,如一批同牌号、规格的钢材、水泥等；无限母体没有一定数量表现，如一道工序,它源源不断的生产出某一产品.（2）子样:又称试样或样本，是从母体中取出来的部分个体。

（3）随机现象：又称偶然现象,指事先不能确定结果的现象。

如抛一枚硬币，结果可能为正面向上，也可能为反面向上.（4）随机事件:又称偶然事件，为每一种随机现象的表现或结果。

如单位工程质量验收为“合格”,抛硬币的结果为“正面向上"。

（5）随机事件频率：衡量随机事件发生可能性大小的一种数量表示。

随机事件发生的次数称为频数，频数与数据总数的比值为频率。

(6）随机事件的概率:频率的稳定值为概率。

如抛硬币次数较少时，出现正面向上的频率是不稳定的，但随着抛币次数的增多，出现正面向上的概率越来越体现出稳定性，当抛币次数足够多时，出现正面向上的频率大致在0.5附近摆动，即概率为0.5。

2、样本数据的特征(1）数学期望(）：又称样本平均值或均值，为样本数据的算术平均值，表示样本数据集中的位置.()()．；；；阶样本中心矩阶样本原点矩样本方差样本均值 1ˆ 1ˆ 111)()()()(111221k k ni k i k n i k i k ni i ni iX X n X n X X n S X n X ∑∑∑∑====-==--==μα（2）中位数（μ):将数据从大到小依次排列,处在中间位置的数值称为中位数，又称中值.当样本数量为奇数是，中间一个数为中值；样本数量为偶数时，中间2个数的平均值为中值.（3）极值（L ）：一组样本数据的最大值（X max )和最小值(X min )。

七种基本质量工具七种基本质量工具，用于在PDCA循环的框架内解决与质量相关的问题。

分为老七工具和新七工具。

1）老七工具老七工具包括因果图、流程图、核查表、帕累托图、直方图、控制图和散点图。

（1）因果图，又称鱼骨图或石川馨图，用来追溯问题来源，回推到可行动的根本原因。

（找根本原因）（2）流程图，也称过程图，用来显示在一个或多个输入转化成一个或多个输出的过程中，所需要的步骤顺序和可能分支。

（可能有助于了解和估算一个过程的质量成本）（3）核查表，又称统计表，用于收集数据的核对清单。

（4）帕累托图，是一种特殊的垂直条形图，用于识别造成大多数问题的少数重要原因。

（二八法则：80%的问题是由20%的原因导致，找主要原因）（5）直方图，是一种特殊形式的条形图，用于描述集中趋势、分散程度和统计分布形状。

与控制图不同，直方图不考虑时间对分布内的变化影响。

（显示问题次数）（6）控制图，是一张实时展示项目进展信息的图表。

用来确定一个过程是否稳定，或者是否具有可预测的绩效。

虽然控制图最常用来跟踪批量生产中的重复性活动，但也可用来检测成本与进度偏差。

对于重复性过程，控制界限通常设在离过程均值（0西格玛）正负3西格玛的位置。

如果（1）某个数据点超出控制界限，或（2）连续7个点落在均值的同一侧，就认为过程已经失控。

（7）散点图，又称相关图，显示两个变量间的关系。

（找共同原因，找相关性）2）新七工具新七工具包含亲和图、过程决策程序图、关联图、树形图、优先矩阵、活动网络图和矩阵图。

（1）亲和图。

亲和图与心智图相似。

针对某个问题，产生出可联成有组织的想法模式的各种创意。

在项目管理中，使用亲和图确定范围分解的结构，有助于WBS的制订。

（2）过程决策程序图(PDPC)。

用于理解一个目标与达成此目标的步骤之间的关系。

PDPC有助于制订应急计划，因为它能帮助团队预测那些可能破坏目标实现的中间环节。

（3）关联图。

它是关系图的变种，有助于在包含相互交叉逻辑关系（可有多达50个相关项）的中等复杂情形中创新性地解决问题。

如何利用概率论和数理统计提高产品质量在当今竞争激烈的市场环境下，企业要提高产品质量是至关重要的。

为了降低产品的缺陷率并提高顾客满意度，利用概率论和数理统计方法成为了一种常用的手段。

本文将探讨如何利用概率论和数理统计来提高产品质量，以实现企业的可持续发展。

一、概率论在产品质量控制中的应用概率论是研究随机现象的规律性的数学工具。

在产品质量控制中，概率论可以帮助我们进行品质控制和缺陷分析。

首先，我们可以利用概率论中的抽样理论来进行品质控制。

通过抽取一定数量的样本进行检验，然后利用统计方法进行分析，可以得出产品质量的参数和特征。

例如，可以计算出产品的平均值、标准差等统计指标，从而判断产品的质量水平是否符合预期。

如果发现有大量样本的质量指标偏离预期，就可以及时采取措施来调整和改进生产流程，以提高产品质量。

其次，概率论还可以用来进行缺陷分析。

在生产过程中，由于各种原因可能会引发产品的缺陷。

利用概率论的方法，可以对缺陷进行分类和统计，确定缺陷出现的概率和规律。

通过分析缺陷的原因和产生的环节，可以采取相应的措施来减少或消除缺陷，提高产品质量。

二、数理统计在产品质量改进中的应用数理统计是概率论的分支，它可以用来对样本数据进行分析和推断，以得出总体的参数和特征。

在产品质量改进中，数理统计可以帮助我们进行质量问题的原因分析和改进方案的设计。

首先，数理统计可以帮助我们进行质量问题的原因分析。

通过收集和整理大量的生产数据，可以利用统计方法来分析产品质量问题的原因。

例如，可以对产品的关键指标进行分布分析，找出导致质量问题的主要因素。

通过对不同因素之间的相关性进行分析，可以确定质量问题的根本原因，并采取相应的措施来改进。

其次，数理统计还可以用来设计改进方案。

通过对产品质量数据的分析，可以确定需要改进的关键环节和参数。

然后，利用数理统计方法进行实验设计，找出最优的参数组合，从而提高产品的稳定性和一致性。

例如，可以利用方差分析来确定不同因素的影响程度，进而选择最佳的改进方案。

品质管理五大工具一、引言品质管理是现代企业管理的重要组成部分，其主要目标是通过连续的改进来提高产品和服务的品质，以满足客户的需求和期望。

在品质管理实践中，为了有效地控制和管理质量，需要采用一些特定的工具来帮助企业开展有效的品质管理工作。

本文将重点介绍品质管理中的五大工具，它们分别是统计过程控制、直方图、因果图、6Sigma、Pareto图。

这五大工具不仅可以帮助企业快速发现质量问题，还可以帮助企业进行质量改进和决策。

二、统计过程控制统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）是一种通过对过程进行统计分析的技术，以识别过程变异性、改进过程并最终实现过程稳定和问题的预警和预防的技术。

它可以通过控制过程变异性来控制产品的质量，并且可以大大降低缺陷率，提高产品性能和质量的一致性。

统计过程控制的核心是监控过程并分析控制图。

控制图是通过将过程数据分析后绘制的一张图表，通过控制上下限来判断过程是否在“控制”状态之内。

如果在控制状态，那么就可以认为过程是稳定、可靠的，并且可以预测和控制质量；如果不在控制状态，那么就需要对过程进行改进来调整过程。

三、直方图直方图是一种用来展示数据分布的图形，通过将一系列数据值划分成若干组（即按照数值范围将数据划分为多个区间），并计算每组区间内的数据数量，然后将这些数量绘制成条形，来展示数据的分布情况。

直方图非常适合用于自然数据(例如身高、体重等)，并且可以通过组数和区间宽度的调整来切换数据展示的精度。

在品质管理中，直方图可以很好地展示产品或者过程的分布情况，通过对其进行分析，可以很容易地发现该产品或者过程的主要问题，并且可以为改进提供指导。

四、因果图因果图是一种用图形的方式来表示问题的原因和影响的技术，也称为鱼骨图、石川图或者事故原因分析图，其核心思想是通过将问题（或者效果）放在鱼骨图的头部，并将这个问题视为鱼骨图的主干，然后将与该问题相关的因素放在鱼骨图的分支上，进而形成鱼骨状结构，通过连接各个分支的关系，可以快速地识别问题的原因及其影响。

SPC ·DOE ·FMEA ·QFD四个质量工具详解(质量工程学)质量工程学四个重要方法：SPC（统计过程控制）、DOE（实验设计）、FMEA（故障模式及影响分析）、QFD （质量功能展开）。

它们的基础理论该如何运用以及所能带来的优势有哪些。

SPC在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。

它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。

波动分为两种：正常波动和异常波动。

正常波动是偶然性因素（不可避免因素）造成的。

它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。

异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。

它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。

过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。

统计过程控制（简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。

它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。

它认为，当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。

由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。

SPC 正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制。

因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。

实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。

第二步则是用控制图对过程进行监控。

控制图是SPC中最重要的工具。

目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图，但控制图不仅限于此。

4M1E4M1E法（图1）4M1E法指Man（人），Machine(机器)，Material（物），Mothod（方法），简称人、机、事、物方法，告诉我们工作中充分考虑人、机、事、物四个方面因素，通常还要包含1E：Environments（环境），故合称4M1E法。

也就是人们常说的：人、机、料、法、环现场管理五大要素.要素详解人4M1E法(图2)所谓人（Man），就是指在现场的所有人员，包括主管、司机、生产员工、搬运工等一切存在的人。

现场中的人，班组长应当注意什么呢？首先应当了解自己的下属员工。

人，是生产管理中最大的难点，也是目前所有管理理论中讨论的重点，围绕这“人”的因素，各种不同的企业有不同的管理方法。

人的性格特点不一样，那么生产的进度，对待工作的态度，对产品质量的理解就不一样。

有的人温和，做事慢，仔细，对待事情认真；有的人性格急躁，做事只讲效率，缺乏质量，但工作效率高；有的人内向，有了困难不讲给组长听，对新知识，新事物不易接受；有的人性格外向，做事积极主动，但是好动，喜欢在工作场所讲闲话。

那么，作为他们的领导者，你就不能用同样的态度或方法去领导所有人。

应当区别对待（公平的前提下），对不同性格的人用不同的方法，使他们能“人尽其才”。

发掘性格特点的优势，削弱性格特点的劣势，就是要你能善于用人。

如何提高生产效率，就首先从现有的人员中去发掘，尽可能的发挥他们的特点，激发员工的工作热情，提高工作的积极性。

人力资源课程就是专门研究如何提高员工在单位时间内工效，如何激发员工的热情的一门科学。

简单的说，人员管理就是生产管理中最为复杂，最难理解和运用的一种形式。

机机（Machine），就是指生产中所使用的设备、工具等辅助生产用具。

生产中，设备的是否正常运作，工具的好坏都是影响生产进度，产品质量的又一要素。

一个企业在发展，除了人的素质有所提高，企业外部形象在提升；公司内部的设备也在更新，。

为什么呢？好的设备能提高生产效率，提高产品质量。