质量管理七大手法

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质量管理七大手法是常用的统计管理方法，包括检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图。此七种手法是解决品质管理问题的重要工具，下面将针对这七大手法进行详细介绍。

检查表法：用于明确检查项目、确定检查频度和人员，通过定期或不定期对所需检查的项目进行检查并记录问题点。常见应用包括点检表、工作改善检查表等。

层别法：将大量相关数据按组分类，便于分析和管理。常与柏拉图、直方图等结合使用，也可单独使用，如制作抽样统计表、不良类别统计表等。

柏拉图法：在层别法基础上，将数据从大到小排列并绘制累积值图形，以识别关键问题和主要因素。用于品质管理分析，包括分析现象与原因，如品质不良、成本损失、交货期问题等。

因果图法：通过鱼骨图的形式，分析品质特性和可能影响因素之间的因果关系，用于问题分析和寻找解决对策。主要分为追求原因型和追求对策型。

散布图法：描绘两个变量之间的关系，判断其相关性与程度。变量分为正相关、负相关、不相关和曲线相关。通过收集数据并绘制在坐标系上，分析两个变量的关系。

直方图法：针对产品或过程特性值，利用常态分布原理，将数据分组并计算每组出现次数，描绘成直方图，用于分析数据分布情况。常见的直方图形态包括正常型、缺齿型、偏态型等。

控制图法：通过监控生产过程，及时发现质量隐患，以预防为主进行质量管理。控制图提供过程质量状态的记录，包括中心线、控制线和样本数据点，帮助判断过程是否处于稳定状态。控制图种类分为计量值和记数值两大类，具体应用需根据工序特点选择。

制作控制图时，首先需抽取样本并计算统计量，然后在控制图上描点。若发现异常状态，需立即查明原因并采取措施。现场抽样法用于确定初始控制线，需确保数据收集方法合理，层别划分准确。

控制图识别异常现象的关键在于样本点的位置和变化趋势。当数据点超出管理界限或排列异常时，表示生产过程存在异常，需追究原因并采取对策。异常现象揭示能力受数据分组、样本收集方法、层别划分等因素影响，应综合使用多种图表以达到最佳效果。

使用质量管理七大手法时，应注重数据收集的准确性和方法的合理性，确保控制图的有效性，及时发现并解决生产过程中的问题，从而提高产品质量和生产效率。