阐述质量管理常用的各种统计方法

㈠ 如何运用质量管理七大手法

首先你得了解什么是质量管理七大手法：
质量管理七大手法: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。

QC七工具统计分析表
统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。
数据分层法
数据分层法就是将性质相同的，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，则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，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，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，即在于要处理相当复杂的资料，就得懂得如何把这些资料加以有系统、有目的地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。
排列图
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。

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。
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，才易凑效。
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。
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。

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。

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，有些呈规则的关联，有些呈不规则形有关联。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。

编辑本段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。

㈡ 质量管理的统计方法有哪些

七种统计方法如下:
(1)统计调查表法。是利用专门设计的统计表对质量数据进行收集、整理和粗略分析质量状态的一种方法。
(2)分层法。是将调查收集的原始数据，根据不同的目的和要求，按某一性质进行分组、整理的分析方法。
(3)排列图法。是利用排列图寻找影响质量主次因素的一种有效方法。
(4)因果分析图法。是利用因果分析图来系统整理分析某个质量问题(结果)与其产生原因之间关系的有效工具。
(5)直方图法。它是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法。
(6)控制图。用途主要有两个:过程分析，即分析生产过程是否稳定。过程控制，即控制生产过程质量状态。
(7)相关图。在质量控制中它是用来显示两种质量数据之间关系的一种图形。

㈢ 质量管理的几种统计方法

QC七大手法（检查表，柏拉图等）可以直接在网上搜 QC七大手法，有很多资料，希望对你有用。
网络文库里面资料比较多

㈣ 质理控制常用的统计方法有哪些

直方图法、控制图法与相关图法 一、直方图法 （一）直方图的用途
直方图法即频数分布直方图法，它是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法，所以又称质量分布图法。
作用——①通过直方图的观察与分析，可了解产品质量的波动情况，掌握质量特性的分布规律，以便对质量状况进行分析判断。
②可通过质量数据特征值的计算，估算施工生产过程总体的不合格品率，评价过程能力等。 二、控制图法
（一）控制图的定义及其用途 1.控制图的定义
控制图又称管理图。它是在直角坐标系内画有控制界限，描述生产过程中产品质量波动状态的图形。利用控制图区分质量波动原因，判明生产过程是否处于稳定状态的方法称为控制图法。 2.控制图的用途
控制图是用样本数据来分析判断生产过程是否处于稳定状态的有效工具。它的用途主要有两个：
（1）过程分析，即分析生产过程是否稳定。为此，应随机连续收集数据，绘制控制图，观察数据点分布情况并判定生产过程状态。
（2）过程控制，即控制生产过程质量状态。为此，要定时抽样取得数据，将其变为点子描在图上，发现并及时消除生产过程中的失调现象，预防不合格品的产生。 （二）控制图的种类 1.按用途分析
（1）分析用控制图。分析生产过程是否处于控制状态；连续抽样。
（2）管理（或控制）用控制图。用来控制生产过程，使之经常保持在稳定状态下；等距抽样。 2.按质量数据特点分类 （1）计量值控制图 （2）计数值控制图 （三）控制图的观察与分析
当控制图同时满足以下两个条件：一是点子几乎全部落在控制界限之内；二是控制界限内的点子排列没有缺陷。我们就可以认为生产过程基本上处于稳定状态。如果点子的分布不满足其中任何一条，都应判断生产过程为异常。

㈤ 质量控制七种统计分析方法的用途各有哪些

现代工业生产通常是按照同一设计、采用同样的原料、在相同的设备和操作条件下进行的，产品质量在一定程度上是均匀的，又由于许多不可避免的随机因素的作
用，产品质量又必然会有波动。若没有系统性因素的作用，则产品质量特征是服从一定的概率分布的。这使数理统计方法有可能应用到质量管理中去，从而产生了统
计质量控制的理论和方法。那么，常用的统计质量控制的分析方法及用途都有哪些？

统计质量控制分析方法之一：排列图法

利用排列图寻找影响质量主次因素的一种有效方法。

统计质量控制分析方法之二：统计调查表法

利用专门设计的统计表对质量数据进行收集、整理和粗略分析质量状态的一种方法。

统计质量控制分析方法之三：直方图法

将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法。

统计质量控制分析方法之四：分层法

将调查收集的原始数据，根据不同的目的和要求，按某一性质进行分组、整理的分析方法。

统计质量控制分析方法之五：因果分析图法

利用因果分析图来系统整理分析某个质量问题（结果）与其产生原因之间关系的有效工具。

统计质量控制分析方法之六：控制图

用途主要有两个：过程分析，即分析生产过程是否稳定。过程控制，即控制生产过程质量状态。

统计质量控制分析方法之七：相关图

在质量控制中它是用来显示两种质量数据之间关系的一种图形。

以上就是统计质量控制的几种分析方法及用途，它不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程。采用统计质量控制的这几种方法可以帮助企业在质量控制上真正作到"事前"预防和控制。

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㈥ 质量管理中常用统计方法有哪些

质量管理中常用统计方法有：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。

㈦ 质量管理的统计方法

统计推断是根据收集的数据(大样本或小样本)的分析和统计计算所得到的特征值，用来对物进行预测和推断的技术，如统计抽样的应用。 统计控制是根据收集的数据(大样本或小样本)的分析和统计计算所得到的特征值，用来对事物进行预测和控制的技术，如控制图的应用。 可见，统计技术在质量的产生、形成和实现的全过程中，在每一个环节都会有用武之地。 在GB/T 19004.1-1994 idt ISO 9004-1:1994 标准中，"20.1应用范围"中讲到： 确定和正确应用现代统计方法是控制组织的过程的每一阶段的重要因素。应建立并保持选择统计方法并将其用于下列工作的形成文件的程序： a) 市场分析; b) 产品设计; c) 可信性规范，寿命和耐用性预测; d) 过程控制和过程能力研究; e) 确定抽样方案的质量水平;f) 数据分析、性能评定和不合格分析; g) 过程改进; h) 安全性评价和风险分析。 可见，任何一个组织都不存在统计技术应用的有无问题。认识到统计技术的重要性，在质量环的任何阶段都是可以应用的。

三、统计方法应用中应明确的几个概念

1.统计方法研究的是统计规律 无论是自然科学还是社会科学，都有规律性问题。统计技术，就是研究其规律性的重要方法之一。从广义上讲，经验是统计，常识也是统计，统计就是规律。 有人说，一些老工匠，没有文化更不懂得统计方法，但他们可以制造出技艺精湛的工艺品。其实这不过是掌握了规律的结果，但这种掌握规律的过程要耗费大量的资源和毕生精力，况且也不是每一个人都能做得到的。但是，如果真正掌握了统计技术，运用统计技术去掌握规律，就可以在较短的时间内学会控制产品质量。因此，统计技术应用可以取得多快好省的效果。 应用统计技术可以多快好省地获得统计规律。在过程控制中，统计技术可以及时捕捉异常波动的先兆，从而提示生产者和管理者采取纠正措施，把不合格消灭在过程之中，起到预防的作用。统计技术每捕捉一个异常波动的先兆，就使我们消除一个异常因素。而在过程之中异常因素是有限的，因此应用统计技术可以使过程达到只有随机因素起作用的状态，即稳定受控状态。 2.应用统计方法要掌握分布理论 统计方法是研究随机现象中确定的数学规律的科学，而这种确定的数学规律就反映在质量数据的分布上。许多统计方法的分析和判断准则都是根据分布理论确定的。最常用的分布是正态分布，还有二项分布、泊松分布等。 3.应用统计方法要符合大数定律 研究证明，只有大量的随机现象的平均值才具有有稳定性，这就是大数定律。也就是说只有取样在一定数量之上，统计结果才具有比较准确的结论。 统计规律是建立在大量数据的基础上才能得到的，如掷硬币，字(或图)显示的概率，只有在大量试验时才会接近50%。 4.小概率事件原理的应用

小概率事件原理又称为小概率事件不发生原理。指"若事件A发生的概率很小(如0.01),但当一次或少数次试验中事件A居然发生了，就有理由认为这是异常的，不应该发生的"。 统计方法的判断准则就是根据小概率事件原理得到的。因此，应用统计方法必然存在风险，"小概率"就是判断的风险度[记为a>，与其相反的是置信度[记为b>，二者的关系是a+b=1。

四、应用统计方法需具备的基本条件

1.企业的基础管理比较扎实，有正常的管理秩序，产品质量具有可追溯性; 2.生产过程稳定，人机料法五大因素已经标准化，工序处于稳定受控状态; 3.广大职工，特别是质量管理专职人员和技术人员接受过统计方法的系统培训，具有灵活应用各种统计方法的能力; 4.具备必要的技术、物质条件，如：配备了品种齐全、示值准确的测量仪器、器具及先进的测试手段，配备了必要的计算器具和记录表格等。

㈧ 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。

(8)阐述质量管理常用的各种统计方法扩展阅读

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。

㈨ 质量管理中的统计方法有哪些

1、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。

2、排列图法：

排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。

收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。如，可收集1个月或3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。

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。

3、因果分析图法：

因果分析图又叫特性要因图。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：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。

㈩ 质量管理体系数据分析有哪些统计分析方法

按过程分类收集数据，然后进行分析。
列如：与顾客有关的过程，可以选择一个方向为顾客订单数量和按时交付数量来分析。
公式：按时交付数量/顾客订单数量*100%=按时交付率
最后根据每个过程得出的数据总结一个KPI报告。