质量管理七大工具培训教材ppt

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2025年7月26日 9:40 本文热度 54

在质量管理领域，七大工具是提升产品质量、优化流程的重要手段。它们操作简便、实用性强，能帮助我们从复杂的数据和现象中找到关键问题，为质量改进提供明确方向。以下将逐一介绍这七大工具。

一、检查表（Check Sheet）

检查表是一种为收集和整理数据而设计的表格，它能让数据收集过程更有条理，避免遗漏关键信息。

（一）作用

可以系统地收集特定问题的数据，为后续的分析提供可靠依据。比如在生产车间，可用于记录每天产品的不合格项数量及类型。

（二）制作步骤明确收集数据的目的，比如是为了了解某产品的不合格原因分布。确定需要收集的数据项目，如不合格类型、发生时间、发生地点等。设计表格样式，将数据项目合理排列。确定数据收集的周期和负责人。按照表格要求进行数据填写。

（三）应用案例

某电子厂为了解手机屏幕的不合格情况，设计检查表记录每天的不合格类型，如划痕、亮点、暗点等。一周后，通过检查表数据能直观看到划痕问题出现的次数最多，为后续解决该问题提供了数据支持。

二、柏拉图（Pareto Chart）

柏拉图又称排列图，它基于 “关键的少数，次要的多数” 原则，将数据按重要程度排序，以柱状图和折线图结合的形式展示，帮助识别主要问题。

（一）作用

能快速找出影响质量的主要因素，让我们把精力集中在关键问题上，提高质量改进的效率。

（二）制作步骤确定分析的问题和数据范围，比如某产品的不合格原因及对应数量。对数据进行分类统计，计算各类别的数量和占比。按数量从大到小排序。绘制柱状图，横轴为类别，纵轴为数量；再绘制折线图，纵轴为累计占比。在累计占比 80% 左右的位置画一条横线，横线左侧的类别即为主要问题。

（三）应用案例

某服装加工厂对衬衫的不合格品进行统计，发现线头、尺寸偏差、面料瑕疵、纽扣松动等问题。通过制作柏拉图，发现线头和尺寸偏差的累计占比达到 80%，于是重点针对这两个问题进行改进，有效降低了不合格率。

三、鱼骨图（Ishikawa Diagram）

鱼骨图又称因果图，因其形状像鱼骨而得名。它将影响质量的因素按类别进行梳理，找出问题的根本原因。

（一）作用

能全面、系统地分析问题产生的原因，避免遗漏，帮助找到根本解决办法，而不是只解决表面问题。

（二）制作步骤明确需要分析的质量问题，写在鱼骨的 “鱼头” 位置。确定主要原因类别，通常包括人、机、料、法、环、测等，作为鱼骨的主骨。针对每个主骨，进一步分析次要原因，作为子骨。继续深入分析，找出更具体的原因，直到能采取措施解决为止。对分析出的原因进行筛选，确定根本原因。

（三）应用案例

某食品厂生产的饼干出现口感偏硬的问题，用鱼骨图分析。从人（操作工人烘焙时间控制不当）、机（烤箱温度不稳定）、料（面粉含水量过高）、法（烘焙工艺参数不合理）、环（车间湿度大）、测（温度检测仪器不准）等方面入手，最终发现烤箱温度不稳定和烘焙工艺参数不合理是根本原因。

四、直方图（Histogram）

直方图是将数据按一定区间分组，以矩形的高度表示每组数据的频数，从而展示数据的分布状态。

（一）作用

能直观地反映数据的分布特征，如数据的集中程度、离散程度、是否存在异常值等，帮助判断生产过程是否稳定。

（二）制作步骤收集数据，确定数据的数量，一般建议不少于 50 个。找出数据中的最大值和最小值，计算极差（最大值 - 最小值）。确定组数和组距，组数通常根据数据数量确定，组距 = 极差 ÷ 组数。确定每组的区间范围，注意区间要连续且不重叠。统计每组数据的频数。绘制直方图，横轴为数据区间，纵轴为频数。

（三）应用案例

某机械厂对零件的直径进行测量，得到一批数据。通过绘制直方图，发现数据呈现正态分布，且在标准范围内，说明生产过程稳定。若直方图出现偏态或有数据超出标准范围，则表明生产过程存在问题，需及时调整。

五、控制图（Control Chart）

控制图是用于监控生产过程是否处于稳定状态的工具，通过设置控制界限，判断过程是否出现异常波动。

（一）作用

能及时发现生产过程中的异常情况，以便采取措施进行调整，预防不合格品的产生，保证生产过程的稳定性。

（二）制作步骤确定需要监控的质量特性，如产品的尺寸、重量等。收集数据，按时间顺序或批次分组。计算每组数据的平均值（或中位数）和极差（或标准差）。确定控制界限，通常包括中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL），一般以 ±3 倍标准差作为控制限。绘制控制图，横轴为样本组序号，纵轴为质量特性值，标注中心线和控制限，并将数据点绘制在图上。分析控制图，若数据点在控制限内且随机分布，说明过程稳定；若出现数据点超出控制限、连续多点在中心线一侧等情况，则表明过程异常。

（三）应用案例

某饮料厂监控瓶装饮料的容量，通过控制图对每小时抽取的样本进行跟踪。当发现连续 3 个数据点在中心线以上且逐渐接近上控制限时，及时检查灌装设备，发现是设备压力异常，调整后恢复正常，避免了大量不合格产品的产生。

六、散布图（Scatter Diagram）

散布图是用于研究两个变量之间相关关系的图形，通过观察数据点的分布形态，判断变量之间是正相关、负相关、不相关还是非线性相关。

（一）作用

能直观地展示两个变量之间的关系，帮助确定它们之间是否存在因果关系或关联程度，为质量改进提供依据。

（二）制作步骤确定需要研究的两个变量，如温度和产品合格率。收集成对的数据，一般建议不少于 30 对。建立坐标系，横轴为一个变量，纵轴为另一个变量。将每对数据对应的点绘制在坐标系中。观察数据点的分布形态，判断相关关系。

（三）应用案例

某化工企业研究反应温度与产品纯度的关系，绘制散布图后发现，随着温度的升高，产品纯度先上升后下降，呈现非线性相关。据此，企业确定了最佳反应温度，提高了产品纯度。

七、分层法（Stratification）

分层法又称分类法，是将收集到的数据按不同的类别进行分层，以便更清晰地分析数据，找出问题所在。

（一）作用