质量改进的七种工具与技术
第一篇：质量改进的七种工具与技术
质量改进的工具与技术
质量改进有老七种工具：因果图；排列图；直方图；检查表；分层法；控制图；散布图。
新七种工具：关连图；系统图（树图）；矩阵图；网络图（箭条图）；PDPC法（过程决策程序图）；亲和图（kj法）；矩阵数据解析法。
补充工具有：流程图；水平对比法；头脑风暴法。
一、因果图
（一）因果图的概念
因果图又称鱼刺图或石川图或特性要因图，是一种用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性的因素（原因）的一种工具。用来分析因果关系，表达因果关系；通过识别症状、分析原因、寻原因促进问题的解决。
（二）因果图的绘制
1、利用逻辑推理法绘制因果图的步骤（1）确定质量特性（结果）；
（2）将质量特性（结果）写在纸的右侧，用方框框上，从左至右画一箭头（主骨），列出影响结果的主要原因作为大骨，也用方框框上；
（3）列出影响大骨（主要原因）的原因，也就是第二层次原因，作为中骨；用小骨列出第三层次原因，以此类推；（4）将认为对质量特性（结果）有显著影响的重要原因标出来；
（5）在图上记录必要的有关信息（如产品、工序或小组名称、参加人员、日期等）。
它是用逻辑推理法去确定第一层次原因（大骨），第二层次原因（中骨），第三层次原因（小骨）与结果之间的关系，故称“逻辑推理法”。
2、利用发散整理法绘制因果图的步骤（1）确定质量特性；
（2）尽可能出所有可能会影响结果的因素；
（3）出各原因之间的关系，在因果图上以因果关系箭头联接起来；
（4）将认为对结果有显著影响的重要因素标出来；（5）在因果图上标上必要的信息。
它的特点是开放式的查原因（最有效的方法是“头脑风暴法”），然后根据对结果的影响从小骨到中骨再到大骨系统地整理这些原因，形成因果图形状，故称为“发散整理法”。
（三）因果图的注意事项
1、绘制因果图的注意事项
画直方图的四个步骤
（1）确定原因应集思广益，以免疏漏；（2）确定原因应尽可能具体；（3）有多少质量特性，就要绘制多少张因果图；
（4）验证原因必须要细化，直至能采取措施为止，如分析出的原因不能采取措施，说明原因分析尚未到位。
上述注意事项，告诉我们要实现“重要的因素（原因）不能遗漏”和“不重要的因素不要绘制”两方面要求，最终的因果图往往越小越有效。
2、使用因果图的注意事项
（1）在数据的基础上客观地评价每个因素的重要性既科学又符合逻辑；
（2）因果图使用时要不断加以改进。
二、排列图
（一）排列图是一横二纵按高低顺序排列的矩形，加上一条累计百分比折线组成的图，其目的是通过对发生频次从最高到最低的项目进行排列，以确定“关键的少数”，通过对这些“少数”原因的排除，避免由此引起大量损失。
这一方法是美国朱兰博士运用洛伦兹的图表法，将质量问题分为“关键的少数”和“次要的多数”，并将这种方法命名为“分析法”。
（二）制作排列图的步骤
1、确定所要调查的问题以及如何收集数据；
选题——确定调查期间——确定收集哪些数据及将数据分类——采用调查表形式去收集数据1、2、3、4、5、设计一张数据记录表；
将数据填入设计的数据记录表中并合计； 制作排列图用数据表；
按数量从大到小顺序，将数据填入数据表中； 画两根纵轴和一根横轴，左边纵轴标上频数（件数）的刻度，右边纵轴标上比率（频率）的刻度，最大刻度为100％，左右两边刻度高度相等；
6、在横轴上按频数大小画出矩形，矩形的高度代表不合格项频数的大小；
7、在每个直方柱右侧上方，标上累计值，描点，用实线连接成频数折线（曲线）；
8、图上记上有关必要事项，如排列图名称、数据、单位、作图人姓名，采集数据的时间、主题、数据合计数等。
（三）排列图的分类
排列图可分为分析现象用排列图和分析原因用排列图。
1、分析现象用排列图
这种排列图与不良结果（质量、成本、交货期、安全）有关，用来发现问题的主要原因。
2、分析原因用排列图
这种排列图与过程因素（操作者、机器、原材料、作业方法）有关，用来发现问题的主要原因。
（四）排列图的注意事项
1、制作排列图的注意要点
1）分类方法不同，得到的排列图不同；
2）为了抓住“关键的少数”，通常将累计比率为0%～80%的因素为A类因素即主要因素（关键的少数），80%～90%的因素为B类（次要）因素；90%～100%的因素为C类（一般）因素； 3）“其他”项占的比例大，则分类不够理想；
4）如果数据是质量损失，则一般将其在纵轴上表示出来。
2、使用排列图的注意要点
1）解决问题，应抓住“关键的少数”；
2）当造成质量原因很多时，为了分析主要原因经常使用排列图；
3）排列图可用来确定采取措施的顺序；
4）对照采取措施前后的排列图，可以对措施效果进行验证。
（五）排列图和因果图结合使用，有时特别有效。
三、直方图
（一）直方图的概念与作用
直方图法是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理后，用一系列等宽、高度不等的矩形来表示数据分布的图，通过直方图可以观测并研究这批数据的取值范围、集中及分散等分布情况。用以出过程的波动情况，预测工序质量好坏，估计产品不合格率的一种常用工具。
（二）如何使用直方图
1、直方图的常见类型
（1）标准型（对称型）。数据的平均值与中间值相同或接近，平均值附近数据的频数最多，逐步向两边缓慢下降，以平均值左右对称，这种形状最常见。
（2）锯齿型。当分组过多或测量方法有问题或读错测量数据时，会出现锯齿状。
（3）偏峰型。数据的平均值于中间值的左侧（或右侧），从左至右（或从右至左），数据分布频数增加后突然减少，形状不对称，当下限（或上限）受到公差等因素限制时，由于心理因素往往会造成这种形状。
（4）陡壁型。平均值远左离于（或右离于）中间值，频数自左至右减少（或增加），直方图不对称。当工序能力不足，经过全数检查后，将符合要求的产品画出的直方图或过程中存在自动反馈调整时，常出现这种形状。（5）平顶型。当几种平均值不同的分布混在一起，或过程中某种要素缓慢劣化时，常出现这种情况。

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