质量管理的数学方法与工具

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,基本方法工具。

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。

九,直方图对大量计量值数据进行整理加工,找出其统计规律,即分析数据的分布形态,从而对其总体的分布特征进行推断的方法。

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。

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。

质量管理工程中的创新方法与工具应用质量管理工程是现代企业不可或缺的一项重要工作。

随着市场竞争的加剧和消费者对产品质量的要求不断提高，企业必须不断创新，采用新的方法和工具来提高产品质量。

本文将介绍一些质量管理工程中的创新方法与工具，并探讨它们的应用。

一、六西格玛方法六西格玛方法是一种以数据为基础的质量管理工具，它通过收集和分析大量的数据，帮助企业找出生产过程中的问题，并提出改进措施。

六西格玛方法注重数据的准确性和可靠性，通过统计分析和数学模型，帮助企业找到问题的根源，从而实现质量的提升。

在质量管理工程中，六西格玛方法被广泛应用于生产过程的改进。

企业可以通过收集和分析生产过程中的数据，找出导致产品质量问题的原因，并采取相应的措施来解决这些问题。

通过六西格玛方法，企业可以实现质量的持续改进，提高产品的一致性和稳定性。

二、故障模式和影响分析（FMEA）故障模式和影响分析（FMEA）是一种通过分析潜在故障模式和其对系统性能的影响，来预防和减少故障发生的方法。

FMEA方法通过对产品和生产过程进行全面的分析，找出潜在的故障点，并采取相应的措施来预防故障的发生。

在质量管理工程中，FMEA方法可以帮助企业预防和减少产品故障。

通过对产品和生产过程进行详细的分析，找出可能导致故障的原因，并采取相应的措施来消除这些潜在的故障点。

通过FMEA方法，企业可以提前预防故障的发生，提高产品的可靠性和稳定性。

三、质量功能展开（QFD）质量功能展开（QFD）是一种将消费者需求转化为产品设计要求的方法。

QFD方法通过收集消费者的需求和期望，将其转化为产品设计要求，并将这些要求传递给生产部门，以确保产品的质量满足消费者的期望。

在质量管理工程中，QFD方法可以帮助企业将消费者的需求转化为产品设计要求，并确保产品的质量满足消费者的期望。

通过QFD方法，企业可以更好地理解消费者的需求，并将其转化为产品设计要求，从而提高产品的市场竞争力。

四、敏捷质量管理敏捷质量管理是一种将敏捷开发方法与质量管理相结合的方法。

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。

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。

质量管理工程中的实验设计方法在质量管理工程中，实验设计方法是一种重要的工具，用于验证和优化生产过程，提高产品质量和生产效率。

实验设计方法能够帮助企业找到最佳的参数组合，从而实现质量目标，并降低生产成本。

本文将探讨质量管理工程中常用的实验设计方法，并分析其应用。

一、响应面法响应面法是一种常用的实验设计方法，它通过建立数学模型来描述输入变量与输出变量之间的关系。

在质量管理中，响应面法可以用来优化生产过程，找到最佳的参数组合。

该方法通过设计一系列实验，改变输入变量的取值，并测量输出变量的值，从而建立数学模型。

通过对模型进行分析，可以找到最佳的参数组合，以达到最佳的输出结果。

二、因子设计法因子设计法是一种常用的实验设计方法，它通过改变输入变量的取值来研究其对输出变量的影响。

在质量管理中，因子设计法可以用来确定关键因素，并优化生产过程。

该方法通过设计一系列实验，改变输入变量的取值，并测量输出变量的值，从而研究因子对输出变量的影响。

通过对实验数据进行分析，可以确定关键因素，并找到最佳的参数组合。

三、正交试验设计法正交试验设计法是一种常用的实验设计方法，它通过设计一系列实验，同时考虑多个因素的影响，从而减少实验次数，提高实验效率。

在质量管理中，正交试验设计法可以用来确定关键因素，并优化生产过程。

该方法通过选择合适的正交表，将多个因素的不同水平组合起来，设计一系列实验。

通过对实验数据进行分析，可以确定关键因素，并找到最佳的参数组合。

四、Taguchi方法Taguchi方法是一种常用的实验设计方法，它通过优化设计参数，减少产品对外部环境的敏感性，提高产品质量和稳定性。

在质量管理中，Taguchi方法可以用来优化生产过程，提高产品质量。

该方法通过选择合适的实验设计，考虑设计参数的变化范围，进行一系列实验。

通过对实验数据进行分析，可以确定最佳的设计参数，以达到最佳的产品质量。

五、实验设计方法的应用案例为了更好地理解实验设计方法的应用，以下是一个实际案例。

管理的数学方法与工具食品质量管理数学在食品质量管理中起到了重要的作用，它为管理者提供了许多方法和工具，帮助他们更好地分析和解决问题，提高食品质量管理水平。

首先，数学在统计分析方面发挥了重要作用。

食品质量管理需要对大量的数据进行分析和处理，以了解产品的质量水平、生产过程中的潜在问题等。

常用的统计方法包括均值、标准差、方差等，它们可以帮助管理者了解产品的分布情况和变异程度，进而制定相应的控制策略。

此外，还可以利用统计方法进行假设检验，判断质量控制措施的有效性，以及对各种因素对食品质量的影响进行分析，为提高食品质量提供依据。

其次，数学在食品质量控制中的模型建立和优化方面也发挥了重要作用。

数学建模是将实际问题抽象化、数学化的过程，可以帮助管理者找到问题的本质和规律，从而制定科学合理的管理方案。

在食品质量管理中，可以利用统计模型来描述产品的质量特性，如正态分布模型、指数分布模型等，以及回归模型来研究各种因素对产品质量的影响，进而制定相应的控制策略。

此外，还可以利用优化方法来优化生产过程，最大程度地提高产品的质量，如线性规划、动态规划等。

另外，数学在食品质量管理中的决策分析方面也起到了关键作用。

在管理过程中，管理者需要根据各种因素和目标制定决策方案，通过数学模型和方法，可以对不同的决策方案进行评估和比较，帮助管理者做出正确的决策。

比如，在供应链管理中，可以利用数学方法建立供应链模型，分析不同决策方案对供应链效益的影响，帮助管理者选择最佳的供应链策略。

此外，还可以利用风险分析方法，对食品安全风险进行评估和管理，提高食品质量的安全性。

此外，数学在食品质量管理中的标准制定方面也起到了重要作用。

食品质量管理需要依据一定的标准和指标来进行评估和比较，从而确定产品的质量水平。

数学可以帮助管理者建立标准和指标体系，确定评价指标的权重，以及制定评价方法和标准化的流程，从而实现对食品质量的科学评估和管理。

总之，数学在食品质量管理中的方法和工具是多种多样的，包括统计分析、模型建立和优化、决策分析、标准制定等。

新老七种质量管理工具老的七种工具1、检查表（Check Sheet）：也有叫查检表、检查单……。

用于现场收集数据。

内容应当考虑满足以下用具的使用。

也可以作防错工具，提醒操作者应当如何做。

2、层别法（Stratification）：将数据按照不同类别、层次进行分类统计、分析的方法。

以便查出问题。

为此，利用检查表收集数据时就要设计好类别、层次。

3、特性要因图（Characteristic Diagram）：也叫因果图、鱼刺图。

针对结果、现象问题分析可能的原因。

原因的原因……，一直分解到根本原因。

通常结合层别法，针对不同层别分别进行分析。

4、排列图（Pareto Diagram）：也叫帕累图。

根据20：80规律，把各种原因根据某个统计数据从多到少、从大到小排列，确定关键的少数。

抓主要原因的主要方面。

根据这个原理也可以用来确定其他的分析工作，确定主要因素。

5、散布图（Scatter Diagram）：采用层别法做分析时，如果发现A和B两个因素可能相关，可加以利用，譬如，只要控制A也就控制B了。

散布图两个坐标分别代表两个因素，把数据点上，很容易发现是否相关，如何相关的。

6、控制图（Control Chart）：也叫管制图。

用来分析过程是否稳定。

稳定后用来控制过程是否发生特殊原因，也可以和前面各种工具结合用来验证改进过程的效果。

7、直方图（Histogram）：用来检查数据的分布状态，判别是否正常。

常常结合控制图使用。

新的七种工具1、亲和图（Affiliate Chart）：也叫KJ法。

把大量的意见、资料、事实、构思、方案等利用这中方法，根据相近性，把相同、相近的归在一起，形成统一的认识。

2、系统图（System Chart）：把目的和实现目的的措施、手段根据系统展开，绘制成图形，从中发现最佳的措施、方法。

主要把目标分解成措施，把措施当成下层次的目标，再确定措施，如此下去。

图形可以用阶梯类型，也可以用树状的。