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质量管理的新老七工具老七种工具:因果图、流程图、直方图、检查表、散点图、帕累托图、控制图新七种工具：关联图、亲和图、系统图、矩阵图、过程决策程序图、矩阵数据分析法、箭条图新七工具的概述20世纪70年代末80年代初,日本“质量管理研究会”根据推进全面质量管理的需要，经过多年研究和实践,提出“质量管理新七种方法”，简称“新七种工具"“新七种工具”结合统计方法和思考过程,充分体现全面质量管理特点，完善了质量管理理论. “老七种工具”偏重统计分析，“新七种工具”偏重思考分析.关联图:对具有原因—结果，或手段-目的等逻辑关系的一系列有关问题的要素用生产线连接起来并找出主要因素的方法。
可以用于分析整理各种复杂因素交织一起的多目的情况. 是指用连线图来表示事物相互关系的一种方法。
它也叫关系图法主要用途：1。
制订企业方针计划和实施措施2. 制订生产过程不良品对策3。
制订工序管理故障对策4. 制订QC小组目标规划5。
改善各部门质量工作6。
改善企业各项工作质量箭线图法，又称矢线图法，是网络图在质量管理中的应用。
箭线图法是制定某项质量工作的最佳日程计划和有效地进行进度管理的一种方法,效率高，特别是运用于工序繁多、复杂、衔接紧密的一次性生产项目上。
系统图,是指系统寻找达到目的的手段的一种方法，它的具体做法是将把要达到的目的所需要的手段逐级深入,如下图所示。
系统法可以系统地掌握问题，寻找到实现目的的最佳手段，广泛应用于质量管理中,如质量管理因果图的分析、质量保证体系的建立、各种质量管理措施的开展等。
矩阵图法运用二维、三维……多维矩阵表格，通过多元因素分析找出问题和造成问题的原因。
矩阵图的基本形式如下图所示.二维矩阵图中，从造成问题的因素中找出对的因素形成R(R1，R2，R3……）和L（L1，L2，L3……）一列一行因素,在列Ri和行Li的交点上表示各因素的关联程度,从而找出解决问题的着眼点。
矩阵图主要运用于寻找改进老产品的着眼点和研制新产品、开发市场的战略，以及寻找产品质量问题产生的原因、确立质量保证体系的关键环节等质量管理工作。
质量管理新七种工具•新七种工具的产生日本在开展全面质量管理的过程中通常将层别法、柏拉图、特性要因图、查检表、直方图、控制图和散布图称为“老七种工具”，而将关联图、KJ法、系统图、矩阵图、矩阵数据分析法、PDPC法以及箭条图统称为“新七种工具”。
这七种新工具是日本科学技术联盟于1972年组织一些专家运用运筹学或系统工程的原理和方法，经过多年的研究和现场实践后于1979年正式提出用于质量管理的。
这新七种工具的提出不是对“老七种工具”的替代而是对它的补充和丰富。
一般说来，“老七种工具”的特点是强调用数据说话，重视对制造过程的质量控制；而“新七种工具”则基本是整理、分析语言文字资料（非数据）的方法，着重用来解决全面质量管理中PDCA循环的P（计划）阶段的有关问题。
因此，“新七种工具”有助于管理人员整理问题、展开方针目标和安排时间进度。
整理问题，可以用关联图法和KJ法；展开方针目标，可用系统图法、矩阵图法和矩阵数据分析法；安排时间进度，可用PDPC法和箭条图法。
70年代以来，特别是1973年“石油危机”后，日本一些质量管理专家学者、公司经理提出“要转向思考性的TQC”。
而思考性的TQC则要求在开展全面质量管理时，应注意如下几点：(1) 要注意进行多元评价。
(2) 不要满足于“防止再发生”，而要注意树立“一开始就不能失败”的观念。
(3) 要注意因地制宜地趋向于“良好状态”。
(4) 要注意突出重点。
(5) 要注意按系统的概念开展活动。
(6) 要积极促“变”，进行革新。
(7) 要具备预见性，进行预测。
由此，对于质量管理的方法也提出了以下几点新的要求：(1) 要有利于整理语言资料或情报。
(2) 要有利于引导思考。
(3) 要有助于充实计划的内容。
(4) 要有助于促进协同动作。
(5) 要有助于克服对实施项目的疏漏。
(6) 要有利于情报和思想的交流。
(7) 要便于通俗易懂地描述质量管理的活动过程。
“新七种工具”就是在这样的要求下逐渐形成的。
全面质量管理需要的7大工具所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。
这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。
何为QC七手法：QC七手法又称为QC七工具，一般指旧QC七手法，即层别法、检查表、柏拉图、因果图、管制图、散布图和直方图。
是质量管理及改善运用的有效工具.QC手法的适用范围：QC手法的用途非常广泛，可以用于企业管理的方方面面（包括计划管控、员工思想意识行为管理、质量管控、成本管控、交期管控、士气管理、环境管理、安全管理、效率管理、绩效考核、日常管理等等），但主要用于品质管理及改善。
七大手法口诀：因果追原因、检查集数据、柏拉抓重点、直方显分布、散布看相关、管制找异常、层别作解析因果图（特性要因图、石川图、鱼骨图）：定义：当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有条理的图形，这个图形就称为特性要因图，又叫鱼骨图（Fish-Bone Diagram）。
用途说明：1.整理问题。
2.追查真正的原因。
3.寻找对策。
制作步骤：1. 决定问题或品质的特性——特性的选择不能使用看起来很抽象或含混不清的主题。
2. 决定大要因——须是简单的完整句，且具有某些程度或是方向性。
3. 决定中小要因。
4. 决定影响问题点的主要原因。
5. 填上制作目的、日期及制作者等资料。
应注意事项：1.脑力激荡。
2.以事实为依据。
3.无因果关系者，予以剔除，不予分类。
4.多加利用过去收集的资料。
5.重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W2H原则执行。
（1）WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？（2） WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？（3） WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？（4） WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？（5） WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？（6）HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？（7）HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？6.依据特性别，分别制作不同的特性要因图。
全面质量管理的常用七种工具要点全面质量管理的常用七种工具所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。
这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。
一、统计分析表法和措施计划表法质量管理讲究科学性，一切凭数据说话。
因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要，为此必须根据本班组，本岗位的工作特点设计出相应的表格。
常用的统计分析表有以下几种，供参考。
１. 不良项目调查表某合成树脂成型工序使用的不良项目调查表如下。
每当发生某种不良时，工人就可在相应的栏目里画上一个调查符号，这样，下班时哪些不良项目发生了多少，立即可知。
２. 零件尺寸频数分布表此表与不良项目调查表属同一类型。
第二栏为零件尺寸的分组，第四栏的“ ”与不良项目调查表中的“正”是相同的符号。
工人每加工完一个零件，经检测后，将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应的尺寸组，然后再在第四栏中记录符号，待到下班或完工时，再统计第五栏。
这样的图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸的分布情况。
３. 汽车油漆缺陷统计表该表的特点是直观，而且将每个缺陷的部位表示出来了。
４. 不良原因调查表要分清不良的发生原因，可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查，填写不良原因调查表。
下表为调查了甲、乙两位工人5天生产塑料勺不良原因的调查表。
５. 不合格品分类统计分析表下表为某工序同时生产三种规格的轴承，按不良项目分别统计。
表的右侧和下边的合计栏均画作虚线，表示可根据需要取舍。
需要注意的是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目，下面还细分若干细目，这是表格设计的一种技巧，与此对应，下边合计栏也应合理设计。
6. 措施计划表措施计划表，又称对策表。
在制订一个具体的改进措施计划后，所有对策编制成计划表的形式。
下表为某照相机厂生产一种自拍照相机，为了解决自拍质量问题，针对所分析的原因，制订的改进措施计划表。
全面质量管理七种工具全面质量管理（Total Quality Management，简称TQM）是一种注重全体员工，全面参与，不断改进，以客户满意度为核心的企业管理方法。
在TQM中，七种工具是非常重要的一部分，被视为提高企业管理质量和效率的基本工具和手段。
下面，我们来逐步介绍下这七种工具。
第一种工具：流程图。
流程图可以将复杂的工作流程化为简单的图形表示，清晰的呈现出工作的步骤和程序。
企业可以通过这种方式找出潜在的问题和改进点，进而提高工作效率和品质水平。
第二种工具：直方图。
直方图可以直观的展示出数据的分布情况，可以让企业更直观地了解到生产过程中的差异和问题，在调整生产过程中提供更有针对性的数据分析。
第三种工具：散点图。
散点图是一种以坐标轴上两个变量数值为基础的图表，能够帮助企业发现数据关系和变化趋势，从而在提高生产品质和降低成本等方面提供有价值的信息。
第四种工具：控制图。
控制图是企业管理中应用较为广泛的工具之一。
它可以帮助企业把握过程的变化和趋势，并在过程中统计和记录数据变化情况，从而发现异常情况并及时进行调整，确保生产效率稳定和品质合格。
第五种工具：因果图。
因果图又称“鱼骨图”，可以将企业的问题分门别类地展示出来。
从而帮助企业快速了解问题的来源，通过交叉对比加以解决，提高工作质量和效率。
第六种工具：直观图。
直观图是一种通过人眼对数据进行的某一种形式的直观展示工具。
能够让人员更直观地了解和理解数据和过程中的信息和规律。
第七种工具：检查表。
检查表是用来记录和归纳复杂信息的一种表格或格式。
能够帮助企业记录和管理不同环节的数据，是一种非常实用的管理工具。
总之，全面质量管理七种工具是一种帮助企业实现高效管理和持续发展的基本手段。
通过其协助企业不断优化生产过程和提高产品质量，不断满足客户需求和提升经济效益，让质量成为企业发展的核心竞争力。
全⾯质量管理常⽤7⼤⼯具导读所谓全⾯质量管理常⽤七种⼯具，就是在开展全⾯质量管理活动中，⽤于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量⽔平的常⽤七种⽅法。
这些⽅法不仅科学，⽽且实⽤，作为班组长应该⾸先学习和掌握它们，并带领⼯⼈应⽤到⽣产实际中。
何为QC七⼿法QC七⼿法⼜称为QC七⼯具，⼀般指旧QC七⼿法，即层别法、检查表、柏拉图、因果图、管制图、散布图和直⽅图。
是质量管理及改善运⽤的有效⼯具。
QC⼿法的适⽤范围QC⼿法的⽤途⾮常⼴泛，可以⽤于企业管理的⽅⽅⾯⾯（包括计划管控、员⼯思想意识⾏为管理、质量管控、成本管控、交期管控、⼠⽓管理、环境管理、安全管理、效率管理、绩效考核、⽇常管理等等），但主要⽤于品质管理及改善。
七⼤⼿法⼝诀因果追原因、检查集数据、柏拉抓重点、直⽅显分布、散布看相关、管制找异常、层别作解析。
因果图（特性要因图、⽯川图、鱼⾻图）定义：当⼀个问题的特性（结果）受到⼀些要因（原因）影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有条理的图形，这个图形就称为特性要因图，⼜叫鱼⾻图（Fish-Bone Diagram）。
⽤途说明：1.整理问题。
2.追查真正的原因。
3.寻找对策。
制作步骤：1. 决定问题或品质的特性——特性的选择不能使⽤看起来很抽象或含混不清的主题。
2. 决定⼤要因——须是简单的完整句，且具有某些程度或是⽅向性。
3. 决定中⼩要因。
4. 决定影响问题点的主要原因。
5. 填上制作⽬的、⽇期及制作者等资料。
应注意事项：1.脑⼒激荡。
2.以事实为依据。
3.⽆因果关系者，予以剔除，不予分类。
4.多加利⽤过去收集的资料。
5.重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W2H原则执⾏。
（1） WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？（2） WHAT——是什么？⽬的是什么？做什么⼯作？（3） WHERE——何处？在哪⾥做？从哪⾥⼊⼿？（4） WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？（5） WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？（6） HOW ——怎么做？如何提⾼效率？如何实施？⽅法怎样？（7） HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量⽔平如何？费⽤产出如何？6.依据特性别，分别制作不同的特性要因图。
质量管理的旧七种工具是什么？质量管理的旧七种工具是：1、分层法分层法又叫分类法，是整理质量数据的一种重要方法。
它是把所收集起来的数据按不同的目的加以分类，将性质相同、生产条件相同的数据归为一组，使之系统化，便于找出影响产品质量的具体因素。
2、排列图排列图也叫巴雷特图、主次因素分析图和ABC法。
它是用来找出影响质量的主要因素的一种方法。
它一般由两个纵坐标、一个横坐标、几个长方形和一条折线组成。
左边的纵坐标表示频数（如件数、金额、时间等）；右边的纵坐标表示频率；横坐标表示影响质量的各种因素，按频数大小自左至右排列；长方形的高度表示因素频数的大小；折线由表示各因素的累计频率的点连接而成。
3、因果图因果图是整理和分析影响产品（工程、工作）质量的各因素（原因）之间的关系，即表示质量特性与原因之间的关系的一种工作图。
它又称因果分析图、树枝图或鱼刺图。
4、直方图直方图又称质量分布图和质量散布图。
它是将数据按大小顺序分成若干间隔相等的组，以组距为底边，以落入各组的频数为高所构成的矩形图。
直方图是用来整理质量数据，从中找出规律，用以判断和预测生产过程中质量好坏的一种常用工具。
5、管理图管理图，又称控制图。
它是用于分析和判断工序是否处于稳定状态，带有管理界限的图。
它有分析用管理图和控制用管理图两类。
前者专用于分析和判断工序是否处于稳定状态，并且用来分析产生异常波的原因；后者专用于控制工序的质量状态，及时发现并消除工艺过程的失调现象。
6、散布图散布图，又称相关图。
它是在处理计量数据时，分析、判断、研究两个相对应的变量之间是否存在相关关系，并明确相关程度的一种方法。
7、调查表调查表，又称检查表、统计分析表，它是为分层收集数据而设计的图表，用来进行数据整理和粗略的原因分析。
可根据不同的目的要求，设计多种多样的调查表。
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精心整理所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。
这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。
新七大手法主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。
因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。
QC新七大手法：关系图、系统图法、KJ一、检查表检查表又称调查表，统计分析表等。
使用检查表的目的：系统地收集资料、积累信息、11个月或3个月或半年2)反复出现的次数(即频数)；按频数的大小次序，3、进行计算，即根据第(3)栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4)栏，然后计算出累计百分数，计入第(5)栏。
4、作排列图。
即根据上表数据进行作图。
需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。
三、因果图法又叫特性要因图或鱼骨图。
按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。
它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。
画因果分析图的注意事项：1、影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法和工作环境。
每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到可以采取措施为止。
2、讨论时要充分发挥技术民主，集思广益。
别人发言时，不准打断，不开展争论。
各种意见都要记录下来。
四、分层法分层法又叫分类，是分析影响质量(或其他问题)原因的方法。
我们知道，如果把很多性质不同的原因搅在一起，那是很难理出头绪来的。
其办法是把收集来的数据按照不同的目的加以分类，把性质相同，在同一生产条件下收集的数据归在一起。
这样，可使数据反映的事实更明显、更突出，便于找出问题，对症下药。
企业中处理数据常按以下原则分类：1)2)3)4)5)6)7)分类方法多种多长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高度表示在给定间隔内的数据数。
直方图的作用(1)显示质量波动的状态；(2)较直观地传递有关过程质量状况的信息；(3)通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。
六、控制图法法是以控制图的形式，判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种常用的质量控制统计方法。
它能直接监视生产过程中的过程质量动态，具有稳定生产，保证质量、积极预防的作用。
1、控制图的种类：计量型数据的控制图Xbar-R图（均值－极差图）Xbar-S图（均值－标准差图）X-MR图（单值－移动极差图）（中位数图）Pnpcu2如果点子落到控制界限之外，应判断工艺过程发生了异常变化。
如果点子虽未跳出控制界限，但其排列有下列情况，也判断工艺过程有异常变化；1) 点子在中心线的一侧连续出现7次以上；2) 连续7个以上的点子上升或下降3) 点子在中心线一侧多次出现，如连续11个点中，至少有10个点(可以不连续)在中心线的同一侧4) 连续3个点中，至少有2点(可以不连续)在上方或下方2 横线以外出现(即很接近控制界限)5) 点子呈现周期性的变动在X-R图、X－R图和X-Rs图中，对极差R和移动极差Rs的控制观察，一般只要点子未超出控制界限，就属正常情况。
七、散布图法法，是指通过分析研究两种因素的数据之间的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。
在生产实际中，往往是一些变量共处于一个统一体中，它们相互联系、相互制约，在一定条件下又相互转化。
有些变量之间存在着确定性的关系，它们之间的关系，可以用函数关系来表达，如园的面积和它的半径关系：S=πr2散布图法在工厂生产中会经常用到，例如，温与漆料粘度的关系；柏拉图（排列图）什么是柏拉图（排列图）？原因，列而采用“其他”项例外）排柏拉图的主要用途(1)按重要顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问题的作用；(2)识别进行质量改进的机会。
(即识别对质量问题最有影响的因素,并加以确认)作图步骤1) 选择要进行质量分析的项目；2) 选择用来进行质量分析的度量单位，如出现的次数（频数、件数）、成本、金额或其他；3) 选择进行质量分析的数据的时间间隔；4) 画横坐标；5) 画纵坐标；6)7) 由左到右累加每个项目的量值（以％表示）个项目的累计影响；8)注意事项1) 一般来说，关键的少数项目应是本QC的意义，要考虑重新进行项目的分类；2)3)总在最后；4)应用实例某公司QC小组在2001年对其电子产品的用户反馈单进行了统计，整理后的资料，如下：的调查研究与分析。
1、80%的问题由20%的原因引起；2、80%的索赔发生在20%的生产线上；3、80%的销售额由20%的产品带来；4、80%5、80%SPC译为统计制程管制，是指“在从分析中发现制程的异常，再通过问题的分使制程恢复正常状态，再透过制程能力。
总的来说SPC是品质分析软件。
鱼骨图（因果图）问题的发生，必然有其内外因，原因的存在，又必会产生变异的结果，就是说，原因与结果之间一定存在因果关系。
在中，我们就用因果图来分析品质的异常。
什么是鱼骨图（因果图）？问题的特性总是受到一些因素的影响，我们通过头脑风暴法找出这些因素，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。
同时，鱼骨图也用在生产中，用来形象地表示生产车间的流程。
鱼刺，鱼骨图（因果图）的用法???????AB、原因型鱼骨图（鱼头在右，特性值通常以“为什么……”来写）C、对策型鱼骨图（鱼头在左，特性值通常以“如何提高/改善……”来写）鱼骨图的基本结构鱼骨图分析法的步骤①决定问题的特性。
?简单的说特性就是“工作的结果”，首先，对团队成员讲解会议目的，然后，认清、阐明需要解决的问题，并就此达成一致意见。
②特性和主骨。
?特性写在右端，用四方框圈起来。
?主骨用粗线画，加箭头标志。
③大骨和要因。
?大骨上分类书写3～6个要因，用四方框圈起来。
④中骨、小骨、孙骨。
?中骨「事实」。
?小骨要围绕「为什么会那样？」来写。
?⑤记入中骨、小骨、孙骨的“要点”。
?(不一定是最后的要因)。
????记标注NO⑦记入关联事项。
?在制成的鱼骨图下栏标注名称。
?标注制图日期。
?标注制图人姓名。
绘制因果图应注意的事项1、要集合全员的知识与经验。
2、重点在解决问题，并依5W2H的方法逐项列出。
绘制要因图时，重点先放在“为什么会发生这种原因、结果”，分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”，并依5W2H的方法逐项列出。
鱼骨图应用示例某汽车齿轮零配件尺寸变异因果图直方图详解直方图直方图(Histogram)是频数直方图的简称。
直方图的作用(1)显示质量波动的状态；(2)较直观地传递有关过程质量状况的信息；(3)进工作。
(1)收集数据。
作直方图的数据一般应大于50个。
本例在生产过程中收集了100个数据，列于表一中。
(2)确定数据的极差(R)。
用数据的最大值减去最小值求得。
本例最大值X max =48(cg),最小值X min =1(cg),所以极差 R= 48-1= 47(cg).(3)确定组距(h)。
先确定直方图的组数，(k)选用表二。
(4 )确定各组的界限值。
为避免出现数据值与组界限值重合而造成频数据计算困难，组的界限值单位应取最小测量单位的1/2。
本例最小测量单位是个位，其界限值应取0.5。
分组时应把数据表中最大值和最小值包括在内。
第一组下限值为：1-0.5=0.5;第一组上限值为：第一组下限值加组距，即0.5+5=5.5;第二组下限值就是第一组的上限值，即5.5；第二组上限值就是第二组的下限值加组距，即5.5+5=10.5；第三组以后，依此类推定出各组的组界。
(5)编制频数分布表。
把多个组上下界限值分别填入频数分布表内，并把数据表中的各个数据列入相应的组，统计各组频数据(f )。
(6)按数据值比例画出横坐标。
(7)按频数值比例画纵坐标。
以观测值数目或百分数表示。
(8)画直方图。
按纵坐标画出每个长方形的高度，它代表取落在此长方形中的数据数。
(注意：每个长方形的宽度都是相等的。
)在直方图上应标注出公差范围(T)、样本大小(n)、样本平均值(x)、样本标准偏差值(s)和x的位置等。
直方图法在应用中常见的错误和注意事项a. 抽取的样本数量过小，将会产生较大误差，可信度低，也就失去了统计的意义。
因此，样本数不应少于50个。
b. 组数 k 选用不当，kc.的而定。
d. 图形不完整，标注不齐全，直方图上应标注：)不能与公差中心M相混淆；图的右上角标出：N、S、以上是对QC七大手法之一的直方图的介绍，（。
），SPC------(StatisticalProcess Control)所收集的数据加以统计分析，并针对该标准化，SPC控制图的应用控制图中包括三条线1.2.中心线3.控制图的种类数据：是能够客观地反映事实的资料和数字数据的质量特性值分为：计量值可以用量具、仪表等进行测量而得出的连续性数值，可以出现小数。
计数值计量型数据的控制图Xbar-R图（均值－极差图）Xbar-S图（均值－标准差图）X-MR图（单值－移动极差图）X-RPnpcu控制图的判异控制图可以区分出普遍原因变差和特殊原因变差1.特殊原因变差要求立即采取措施2.减少普遍原因变差需要改变产品或过程的设计错误的措施1.试图通过持续调整过程参数来固定住普通原因变差，称为过渡调整，结果会导致更大的过程变差造成客户满意度下降。
2.试图通过改变设计来减少特殊原因变差可能解决不了问题，会造成时间和金钱的浪费。
控制图可以给我们提供出出现了哪种类型的变差的线索，供我们采取相应的措施。
控制图上的信号解释有很多信号规则适用于所有的控制图（Xbar图和规则1：超出控制线的点规则2规则3：连续7点上升或下降规则4：多于2/3的点落在图中1/3以外规则5SPC控制图建立的步骤1.选择质量特性2.决定管制图之种类3.决定样本大小,抽样频率和抽样方式4.收集数据5.计算管制参数(上,下管制界线等)6.持续收集数据,利用管制图监视制程SPC控制图选择的方法1．X-R控制图X-R控2．X-s与X-R R）图而已。
3．Me-R控制图与X-R图也很相似，只是用中位数（Me）图代替均值（X）。
4．X-Rs控制图多用于对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合。
5．p控制图用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数质量指标的场合，使用p图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据；它用于控制不合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等。
