全面质量管理的常用方法
统计分析表方法
统计分析表方法也叫质量调查表方法，它最早是由美国的菲根堡姆先生提出的，是在全面质量管理中利用统计图表来收集、统计数据，进行数据整理并对影响产品质量的原因作粗略的分析。调查表中所利用的统计表格是一种为了便于收集和整理数据而自行设计的空白表。在调查产品质量时，只需在相应的栏目内填入数据和记号。
统计分析表是最为基本的质量原因分析方法，也是最为常用的方法。在实际工作中，经常把统计分析表和分层法结合起来使用，这样可以把可能影响质量的原因调查得更为清楚。需要注意的是，统计分析表必须针对具体的产品，设计出专用的调查表进行调查和分析。
常见的统计分析表
常用的统计分析表主要有以下几种：
◆缺陷位置调查表
若要对产品各个部位的缺陷情况进行调查，可将产品的草图或展开图画在调查表上，当某种缺陷发生时，可采用不同的符号或颜色在发生缺陷的部位上标出。若在草图上划分缺陷分布情况区域，可进行分层研究。分区域要尽可能等分。缺陷位置调查表的一般格式可参照表8-1绘制。
◆不合格品统计调查表
所谓不合格品，是指不能满足质量标准要求的产品。不合格品统计调查表用于调查产品质量发生了哪些不良情况及其各种不良情况的比率大小。以内燃机车修理厂柴油机总装工段一次组装不合格的返修为例，如表8-2所示。
◆频数分布调查表
频数分布调查表是预先制好的一种频数分布空白表格。该表应用于以产品质量特性值为计量值的工序中，其目的是为了掌握这些工序产品质量的分布情况，比直方图更为简单。频数分布调查表的一般格式如表8-3所示。
直方图方法
什么是直方图
直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。
直方图是将测量所得到的一批数据按大小顺序整理，并将它划分为若干个区间，统计各区间内的数据频数，把这些数据频数的分布状态用直方形表示的图表。通过对直方图的研究，可以探索质量分布规律，分析生产过程是否正常。直方图的一般格式如图8-1所示。
直方图分析
在一般情况下，计量值直方图图形的中心附近最高，而愈向左右则愈低，多呈左右对称的形状。实际上形成各种各样的图形，具体分为正常型、孤岛型、双峰型、折齿型和陡壁型等形状。
◆正常型直方图
正常型直方图是最为常见的图形，特点是中心附近频数最多，离开中心则逐渐减少，呈现左右对称的形状。当一种产品处于稳定期的时候，产品合格率的分布情况应该是呈现出正常型的特点，接近于正态分布。◆孤岛型直方图
孤岛型直方图的特点是在直方图的左端或者右端出现分立的小岛。当工序中有异常原因，例如在短期内由不熟练的工人替班加工，或者是测量有了系统性的错误时，会产生孤岛型直方图。◆双峰型直方图
双峰型直方图的特点是分布中心附近频数较少，左右各出现一个山峰形状。造成这种结果的原因可能是：观测值来自两个总体，进而产生了两个分布，说明数据分类存在问题；或者是两个产品混在了一起，这时应当再加以分层，然后再画直方图。
◆折齿型直方图
折齿型直方图的特点是在区间的某一位置上频数突然减少，形成折齿形或者梳齿形。造成这种结果的原因可能是：由于数据分组太多，或者是测量误差过大，或者是观测数据不准确所导致，应重新进行数据的收集和整理。
◆陡壁型直方图
陡壁型直方图的特点是直方图平均值偏离中心靠近一侧，频数多集中于同一侧，而另一侧则逐渐减少，形成一侧较陡，左右非对称的图形。当产品质量较差时，为了得到合格的产品，需要进行全数检查，以便剔除不合格品，当剔除不合格品以后的产品数据频数作直方图时，就会产生陡壁型直方图，这是一种非自然形态的直方图。
工序能力指数
全面质量管理的核心目标是不断满足顾客的需求，我们希望通过持续改进能够使质量处于相当稳定的状态，也就是说，当一个企业的质量能够保证相对稳定的时候，说明它的工序处于受控的状态，这正是工序能力指数所反映的问题。
◆正态分布与工序能力
所谓工序能力，是指工序处于受控状态，即“人机料法环”充分标准化并处于稳定状态下，所表现出来的保证产品质量的能力。工序能力也可以称为加工精度，用符号E来表示。工序能力与产品的质量指标的实际波动成反比，即质量波动越小、工序能力越高。对于处于控制状态下的工序，用质量指标分布标准差σ的6倍来表示工序能力：E＝6σ。
如果工序处于控制状态，那么产品的质量指标则服从于正态分布N（μ,2σ）。而正态分布总体落在区间μ±3σ中的概率为99.73%，它几乎已经包括了全部的产品。因此，我们把区间μ±3σ称为正态总体X的散布范围。
◆工序能力指数
工序能力指数是技术要求和工序能力的比值，用Cp来表示，T为公差，即：Cp＝T/E。工序能力指数和工序的技术要求以及加工精度都有关系。因此，它是反映工序能力满足质量要求程度的一个综合性指标。一般说来，工序能力指数越大，说明工序能力越能够满足技术要求，甚至有一定储备，则质量指标就越有保证或更有潜力。
◆对工序能力的评价和分析
工序能力指数是一个全面衡量产品质量是否稳定的指标，如果工序能力指数较大，说明工序能够满足技术的要求，甚至工序能力具有一定的储备和隐藏，还可以发挥出更大的潜力。因此，对于不同的工序能力指数，都对应有不同的评价。
控制图
◆什么是控制图
控制图也叫质量管理图或监控图。它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。控制图的一般格式如图8-7所示。
◆控制图的基本原理和用途
控制图的基本原理是把造成质量波动的六个原因（人机料法环和测量）分为两个大类：随机性原因（偶然性原因）和非随机性原因（系统原因）。这样，我们就可以通过控制图来有效地判断生产过程工序质量的稳定性，及时发现生产过程中的异常现象，查明生产设备和工艺装备的实际精度，从而为制定工艺目标和规格界限确立可靠的基础，使得工序的成本和质量成为可预测的，并能够以较快的速度和准确性测量出系统误差的影响程度。
◆控制图的主要形式
在工序质量统计中，计量值和计数值所使用的质量控制图是不一样的，通常使用的标准控制图有七种，如表8-5所示。
其他方法简介
关系图
◆什么是关系图
所谓关系图，就是对原因─结果、目的─手段等关系复杂而相互纠缠的问题，在逻辑上用箭头把各要素之间的因果关系连接起来，从而找出主要因素和项目的方法。关系图法适合于分析整理由各种复杂因素交织在一起的问题，可以明确解决问题的关键，准确抓住重点，并且易于补充和修改。关系图的一般形式如图8-8所示。
◆关系图的绘制方法
在关系图的绘制过程中，首先要提出与问题相关的全部主要因素，即利用排列图分离出A类因素和B类因素，然后用确切与简明的词汇表达各主要因素，再用箭头把各因素的因果关系（逻辑关系，而不是顺序关系）联系起来。最后，根据图形，统观全局，进行分析讨论，提出全部重点，确定解决问题的突破口。
新老七种方法的灵活运用
在全面质量管理中，新老七种工具都能发挥很重要的作用，尤其是老七种工具，由于其简单易用，目前仍旧是应用最为广泛的方法。应该注意到，各种工具的应用不是孤立的，而是相互关联的，一种工具又可能使另一种工具的结果得到深化和具体化，为解决问题创造更加良好的条件。只要充分熟悉掌握了新老各种工具的奥妙，就能在遇到实际问题时得心应手。例如，在PDCA循环中，各种工具就能够得到灵活的运用。
