老年人健康监测产品公司质量管理分析（参考）.docx

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1、老年人健康监测产品公司质量管理分析目录一、 项目基本情况2二、 过程能力7三、 过程能力的计算和评价9四、 过程质量控制的特点10五、 质量数据与分布规律16六、 常用的质量改进工具19七、 质量改进工具概述36八、 质量改进的PDCA循环法39九、 质量改进的一般步骤45十、 公司基本情况47十一、 SWOT分析说明49十二、 人力资源分析58劳动定员一览表58十三、 项目风险分析60十四、 项目风险对策62一、 项目基本情况（一）项目承办单位名称xxx有限公司（二）项目联系人潘xx（三）项目建设单位概况公司不断建设和完善企业信息化服务平台，实施“互联网+”企业专项行动，推广适合企业需求的信

2、息化产品和服务，促进互联网和信息技术在企业经营管理各个环节中的应用，业通过信息化提高效率和效益。搭建信息化服务平台，培育产业链，打造创新链，提升价值链，促进带动产业链上下游企业协同发展。公司秉承“以人为本、品质为本”的发展理念，倡导“诚信尊重”的企业情怀；坚持“品质营造未来，细节决定成败”为质量方针；以“真诚服务赢得市场，以优质品质谋求发展”的营销思路；以科学发展观纵观全局，争取实现行业领军、技术领先、产品领跑的发展目标。 公司满怀信心，发扬“正直、诚信、务实、创新”的企业精神和“追求卓越，回报社会” 的企业宗旨，以优良的产品服务、可靠的质量、一流的服务为客户提供更多更好的优质产品及服务。经过

3、多年的发展，公司拥有雄厚的技术实力，丰富的生产经营管理经验和可靠的产品质量保证体系，综合实力进一步增强。公司将继续提升供应链构建与管理、新技术新工艺新材料应用研发。集团成立至今，始终坚持以人为本、质量第一、自主创新、持续改进，以技术领先求发展的方针。（四）项目实施的可行性1、符合我国相关产业政策和发展规划近年来，我国为推进产业结构转型升级，先后出台了多项发展规划或产业政策支持行业发展。政策的出台鼓励行业开展新材料、新工艺、新产品的研发，促进行业加快结构调整和转型升级，有利于本行业健康快速发展。2、项目产品市场前景广阔广阔的终端消费市场及逐步升级的消费需求都将促进行业持续增长。3、公司具备成熟的

4、生产技术及管理经验公司经过多年的技术改造和工艺研发，公司已经建立了丰富完整的产品生产线，配备了行业先进的染整设备，形成了门类齐全、品种丰富的工艺，可为客户提供一体化染整综合服务。公司通过自主培养和外部引进等方式，建立了一支团结进取的核心管理团队，形成了稳定高效的核心管理架构。公司管理团队对行业的品牌建设、营销网络管理、人才管理等均有深入的理解，能够及时根据客户需求和市场变化对公司战略和业务进行调整，为公司稳健、快速发展提供了有力保障。4、建设条件良好本项目主要基于公司现有研发条件与基础，根据公司发展战略的要求，通过对研发测试环境的提升改造，形成集科研、开发、检测试验、新产品测试于一体的研发中心

5、，项目各项建设条件已落实，工程技术方案切实可行，本项目的实施有利于全面提高公司的技术研发能力，具备实施的可行性。坚持稳中求进工作总基调，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，构建新发展格局，坚持党委领导、政府主导、社会参与、全民行动，实施积极应对人口老龄化国家战略，以加快完善社会保障、养老服务、健康支撑体系为重点，把积极老龄观、健康老龄化理念融入经济社会发展全过程，尽力而为、量力而行，深化改革、综合施策，加大制度创新、政策供给、财政投入力度，推动老龄事业和产业协同发展，在老有所养、老有所医、老有所为、老有所学、老有所乐上不断取得新进展，让老年人共享改革发展成果、安享幸福晚年。（五）项

6、目建设选址及建设规模项目选址位于xx（以选址意见书为准），占地面积约48.00亩。项目拟定建设区域地理位置优越，交通便利，规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备，非常适宜本期项目建设。项目建筑面积54259.65，其中：主体工程37255.68，仓储工程6272.00，行政办公及生活服务设施6510.02，公共工程4221.95。（六）项目总投资及资金构成1、项目总投资构成分析本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算，项目总投资22521.64万元，其中：建设投资16798.62万元，占项目总投资的74.59%；建设期利息246.09万元，占项目总投资的1.09%；

7、流动资金5476.93万元，占项目总投资的24.32%。2、建设投资构成本期项目建设投资16798.62万元，包括工程费用、工程建设其他费用和预备费，其中：工程费用14763.65万元，工程建设其他费用1515.23万元，预备费519.74万元。（七）资金筹措方案本期项目总投资22521.64万元，其中申请银行长期贷款10044.57万元，其余部分由企业自筹。（八）项目预期经济效益规划目标1、营业收入（SP）：47100.00万元。2、综合总成本费用（TC）：36406.97万元。3、净利润（NP）：7828.52万元。4、全部投资回收期（Pt）：4.95年。5、财务内部收益率：28.44%。

8、6、财务净现值：16619.41万元。（九）项目建设进度规划本期项目按照国家基本建设程序的有关法规和实施指南要求进行建设，本期项目建设期限规划12个月。（十）项目综合评价主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积32000.00约48.00亩1.1总建筑面积54259.65容积率1.701.2基底面积17920.00建筑系数56.00%1.3投资强度万元/亩344.142总投资万元22521.642.1建设投资万元16798.622.1.1工程费用万元14763.652.1.2工程建设其他费用万元1515.232.1.3预备费万元519.742.2建设期利息万元246.092.3流动资金

9、万元5476.933资金筹措万元22521.643.1自筹资金万元12477.073.2银行贷款万元10044.574营业收入万元47100.00正常运营年份5总成本费用万元36406.976利润总额万元10438.037净利润万元7828.528所得税万元2609.519增值税万元2124.9810税金及附加万元255.0011纳税总额万元4989.4912工业增加值万元16516.3213盈亏平衡点万元16987.70产值14回收期年4.95含建设期12个月15财务内部收益率28.44%所得税后16财务净现值万元16619.41所得税后二、 过程能力1、过程能力过程能力（PC）是指过程（或

10、工序）处于稳定状态下的实际加工能力，它是衡量工序质量的一种标志，又叫工序能力，在机械加工业中又叫加工精度。SPC的基准就是统计控制状态或称稳态。过程能力反映了稳态下该过程本身所表现的最佳性能（分布宽度最小）。因此，在稳态下，过程的性能是可预测的，过程能力也是可评价的。离开稳态这个基准，对过程就无法预测，也就无法评价。过程能力决定于由偶然因素造成的标准差。通常用6倍标准差（六西格玛）表示过程能力，它的数值越小越好。2、过程能力指数过程能力指数，简称Cp或Cpk，以往称为工序能力指数，现在则统一称为过程能力指数。Cp是用于反映过程处于正常状态时，即人员、机器、原材料、工艺方法、测量和环境（5MIE

11、）充分标准化并处于稳定状态时，所表现出的保证产品质量的能力。过程能力是表示生产过程客观存在着分散的一个参数。但是这个参数能否满足产品的技术规格要求，仅从它本身还难以看出。因此，还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求（公差、规格等质量标准）的程度。这个参数就叫做过程能力指数，也称为工序能力指数或工艺能力指数。它是技术规格要求和工序能力的比值。三、 过程能力的计算和评价（一）过程能力的计算当生产过程处于稳定状态时，一定的工序能力指数与一定的不合格品率相对应。根据所采用数据类型的不同和技术要求的不同，工序能力指数和不合格概率的计算又可以分为四种情况。（二）过程能力评价过程能力指数客观且定量地

12、反映了过程能力满足质量标准的程度。它与生产过程中的加工能力和管理水平有关。过程能力指数越大，产品的加工质量就越高。因此，在实际生产中，根据过程能力指数的大小对过程的加工能力进行分析和评价，以便于采取必要的措施，既要保证过程质量，又要使成本适宜。1、无偏状态下过程能力评价一般情况下，无偏状态是指过程中心与质量标准公差中心重合。（1）特等一过程能力过于充裕。在过程或工序允许的情况下，可考虑放宽管理或降低成本，可放宽检查，如人和设备的配备可相对降低一些，这样可以带来降低成本、提高效率的效果；提高产品的原设计精度，改进产品性能；加大抽样间隔，减少抽验件数，降低检验的各种消耗。（2）1等过程能力充裕。按

13、过程进行管理，正常运转；非重要过程或工序可允许小的外来波动；对不重要的过程或工序可放宽检查，工序控制抽样间隔可放宽。（3）2等过程能力尚可。必须加强对生产过程的监控，防止外来波动；调查4MIE因素，作必要改进；严格执行各种规范、标准、制度；坚持合理的抽样方案和检验规程。（4）3等一过程能力不足。必须采取措施提高过程或工序能力，通过因果图、排列图找出需要改进的因素；分析质量标准是否脱离实际，应实事求是地修正质量指标过严的情况；加强质量检验工作。（5）4等一过程能力严重不足。立即追查原因，采取紧急措施，提高工序能力，对4MIE必须进行根本性的改革，要从根本上消除影响质量的关键因素。2、有偏状态下过

14、程能力评价一般情况下，有偏状态是指过程分布中心与质量标准公差中心不重合，出现了偏移。从统计的角度看有偏状态，中心偏移使得过程分布中心值不在目标值上，偏移量的出现使得过程能力指数Cp降低，过程输出的不合格品率增加。四、 过程质量控制的特点1、统计过程质量控制的基本概念所谓控制是要以某个标准为基准，一旦偏离了这个基准，就要尽快加以纠正，使之保持这个基准。SPC（统计过程控制）就是以统计控制状态（稳态）作为基准的，这是一个非常重要的基本概念。统计控制状态也称稳态，即过程中只有正常因素（随机因素）而无异常因素（系统因素）产生的变异的状态。影响质量变异的原因包含正常因素（随机因素）和异常因素（系统因素）

15、两大类。正常因素的特点表现为：对质量变异的影响是微小的；在过程中是始终存在的；对质量变异的影响方向是不确定的。由正常因素所造成的质量变异称为正常质量波动，鉴于正常质量波动的原因难以查明、难以消除，所以常采取持续改进的方法。异常因素的特点表现为：对质量变异的影响很大；在过程中时有时无；对质量变异的影响方向是确定的；异常因素是可以控制的（可以查明、可以消除）。由于异常因素所造成的质量变异、质量波动，其原因可以查明、可以消除，所以采取的态度应该是“严加控制”。正常质量波动表现出质量数据形成典型分布（在确定的生产条件下，质量数据的分布中心和标准偏差表现为确定的值）。异常质量波动表现出质量数据的典型分布

16、遭到破坏，即质量数据的分布中心和标准偏差发生显著的变化。统计过程控制就是要保持过程中只有正常因素起作用，控制异常因素的作用，使过程处于稳定受控状态。为了实现过程控制，必须采用科学的质量控制方法，如统计技术中分布状态、控制图，来捕捉过程中的异常先兆，并结合专业技术消除异常的质量波动。也就是说，统计过程控制是通过应用统计技术识别异常、消除异常，把不合格原因消灭于过程之中，达到预防不合格品产生的目的。2、统计过程质量控制的步骤质量控制大致可以分为7个步骤。（1）选择控制对象。（2）选择需要监测的质量特性值。（3）确定规格标准，详细说明质量特性。（4）选定能准确测量该特性值的监测仪表，或自制测试手段。

17、（5）进行实际测试并做好数据记录。（6）分析实际与规格之间存在差异的原因。（7）采取相应的纠正措施。当采取相应的纠正措施后，仍然要对过程进行监测，将过程保持在新的控制水准上。一旦出现新的影响因子，还需要测量数据，分析原因，进行纠正，因此这7个步骤形成了一个封闭式流程，称为“反馈环”。这点和六西格玛质量突破模式的DMAIC有共通之处。质量控制技术包括两大类：抽样检验和过程质量控制。抽样检验通常是指生产前对原材料的检验或生产后对成品的检验，根据随机样本的质量检验结果决定是否接受该批原材料或产品，过程质量控制是指对生产过程中的产品随机样本进行检验，以判断该过程是否在预定标准内生产。抽样检验用于检验与

18、评价，而过程质量控制应用于各种形式的生产过程。因此，所谓统计过程质量控制，是利用数理统计的方法，对生产过程的各个阶段进行控制。从而达到改进与保证产品质量的目的。SPC强调全过程预防为主的思想。SPC不仅可用于制造过程，而且还可以用于服务过程，以改进和保证服务质量。SPC强调全员参加，人人有责，强调采用科学的方法来达到目的。3、SPC的特点许多质量管理技术是对已生产出来的产品进行分析、检验或评估，以找出提高产品质量的途径和方法，这是事后补救的方法。而统计过程控制与其他方法不同，它是在生产过程的各个阶段对产品质量进行适时的监控与评估，因而是一种预防性的方法，强调全员参与和整个过程的控制。因而其特点

19、可总结为以下几点。（1）产品质量的统计观点。应用数理统计方法分析和总结产品质量规律的观点是现代质量管理的基本观点之一。产品质量的统计观点包括以下两方面内容。产品质量或过程质量特性值是波动的。在生产过程中，产品的质量特征值的波动是不可避免的，它是由设备（Machine）、材料（Material）、操作人（Man）、工艺（Method）、环境（Environment），即4MIE五个方面等基本因素的波动综合影响所致。由于产品在生产中不断受4MIE等质量因素的影响，而这些质量因素是在不断变化的，即使同一个工人，用同一批原材料在同一台机器设备上所生产出来的同一种零件，其质量特性值也不会完全一样。它们或

20、多或少存在差异。这是质量变异的固有本性波动性。产品公差制度的建立已表明产品质量是波动的。产品质量的变异具有统计规律。即产品质量特性值的波动具有统计规律性。产品质量特性值的波动幅值及出现不同波动幅值的可能性大小，服从统计学的某些分布规律。在质量管理中，常用的分布主要有正态分布、二项分布、泊松分布等，而寿命特性值很多服从指数分布。知道了质量特性值服从什么分布，就可以利用这一点来保证与提高产品的质量。因此，可以用统计理论来保证与改进产品质量。统计过程质量控制就是在这种思想指导下产生的。（2）发现及纠正异常因素。从对质量的影响大小来看，质量因素的波动分为两种：正常波动和异常波动，或称为偶然误差（偶然因

21、素）和系统误差（异常因素）。产生质量波动的因素分为随机因素和异常因素两大类。随机因素对产品质量和过程的影响可用质量改进的技术与方法进行识别、减小和降低；异常因素对产品质量的影响很大，在生产过程中应利用SPC控制技术及时分析，并纠正和消除。因此，在正常生产过程中一旦发现异常因素，则应尽快地把它找出来，并采取措施将其消除。这就是抓主要矛盾。SPC控制技术是发现及纠正异常因素的科学工具。（3）稳定状态是过程质量控制追求的目标。在生产过程中，只有随机因素而没有异常因素的状态称为稳定状态，也叫统计控制状态。在统计控制状态下，对产品质量的控制不仅可靠而且经济，所产生的不合格品最少。因此，稳态生产是过程控制

22、所追求的目标。（4）预防为主是统计过程控制的重要原则。质量是制造出来的，不是检验出来的。统计过程控制的目的是在生产过程中实施一种避免浪费，不生产废品的预防策略，发挥质量管理人员、技术人员、现场操作工人的共同作用，从上、下工序过程的相互联系中进行分析，实现“预防为主”的原则，在生产过程中保证产品质量。现代质量管理强调以预防为主，要求在质量形成的整个生产过程中，尽量少出或不出不合格品，这就需要研究两个问题：一是如何使生产过程具有保证不出不合格品的能力；二是如何把这种保证不出不合格品的能力保持下去，一旦这种保证质量的能力不能维持下去，应能尽早发现，及时得到情报，查明原因，采取措施，使这种保证质量的能

23、力继续稳定下来，保持下去，真正做到防患于未然。前一个问题一般称为生产过程的工序能力分析，后一个问题一般称为生产过程的控制。五、 质量数据与分布规律1、质量数据的基本概念定量分析是现代质量管理中的基本特征之一。为了进行定量分析，就必须有数据。因此，在质量管理中要特别重视对数据的搜集、整理和分析工作。质量数据是指某质量指标的质量特性值，在质量控制过程中，将检测和分析得到的质量特性值用数字记录下来，简称质量数据。由于质量一词含义丰富，既包括狭义的产品质量，也包括广义的工作质量，因而质量指标在企业中就多种多样，质量数据在企业中几乎无处不在。在质量数据统计分析中，从样本到总体的问题，即统计推断问题。所谓

24、统计推断，就是根据抽样分布律和概率理论，由样本结果（统计数）来推论总体特征（参数）。因此，特别关注三项指标，一是数据的集中位置，二是数据的分散程度，三是数据的分布规律。质量数据是指由个体产品质量特性值组成的样本（总体）的质量数据集，在统计上称为变量；个体产品质量特性值称变量值，根据质量数据的特点，可以将其分为计量值数据和计数值数据。（1）计量值数据。计量值数据是指可以连续取值的数据，属于连续型变量。其特点是在任意两个数值之间都可以取精度较高一级的数值。它通常可以用仪器测量的连续性数据，如长度、重量、强度、时间、标高、位移等。（2）计数值数据。计数值数据是指不能连续取值的，只能用自然数表示的数据

25、，属于离散型变量。如合格品件数、废品数、错字数、质量缺陷点数等。计数值数据还可进一步划分为计件值数据和计点值数据。计件值数据是指按产品个数计数的数据，如合格品件数、废品件数等；计点值数据是指按点计数的数据，如缺陷、棉布上的疵点数、铸件上的砂眼数等。计数值是指具有离散分布性的数据。2、质量数据的统计特征值应用统计过程质量控制，其基本的做法就是用有限的样本去分析推断总体的特征。过程的质量特性值是不断波动的。当搜集到的数据足够多时，就会发现一个现象，即所有数据都在一定范围内分散在一个中心值周围，越靠近中心值，数据越多；越偏离中心值，数据越少。这意味着数据的分散是有规律的，表现为数据的集中性。数据的分

26、散性和集中性统称为数据的“统计规律性”。质量数据的集中趋势和离散程度反映了总体质量变化的内在规律性。（1）质量数据的位置特征值。在分析质量数据的分布状态时，描述数据分布集中趋势主要有算术平均值、中位数等。（2）数据的离散特征数。数据的分散程度在质量管理中就是质量特性值的波动性，反映过程能力。在分析数据的分布状态时，常被用于表示数据分布的离散程度的特征数，主要有极差、标准偏差等。3、质量数据的分布规律质量数据具有个体数值的波动性和总体分布的规律性。在统计过程质量控制中，各种统计技术的应用都是以质量数据的分布规律为依据进行的，其中最常用的有正态分布、二项式分布和泊松分布。（1）正态分布。正态分布是

27、一种最常见的连续性随机变量的概率分布。其特征是“钟”形曲线。实际工作中，正态曲线下横轴上一定区间的面积反映该区间的例数占总例数的百分比，或变量值落在该区间的概率（概率分布）。不同范围内正态曲线下的面积可用公式计算。轴与正态曲线之间的面积恒等于1。（2）二项分布。二项分布是一种典型的离散性分布。（3）泊松分布。泊松分布P（A）中只有一个参数入，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差。在实际事例中，当一个随机事件，例如，某电话交换台收到的呼叫来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白细胞等，以固定的平均瞬时速率入（或称密度）随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（

28、面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。六、 常用的质量改进工具1、调查表（1）调查表的含义。调查表是用于收集和记录统计数据的一种表格形式，以便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析，以获得对事实的明确认识的一种表格。调查表又称为检查表、分析表、核对表。调查表既适用于收集数字数据（定量分析），又适用于收集非数字数据（定性分析）。在质量管理和质量改进的工作过程中普遍应用各种统计方法，以探索事物的规律性。统计的对象是数据，而所收集的数据是否具有代表性，将直接关系到统计方法的应用效果。而且，数据往往具有一定的时效，过时的数据就会失去应有的价值。应用调查表就是为了能采用简便的方法，迅速

29、收集到能反映事物客观规律的数据，这对于各种统计方法的应用都具有非常重要的意义。特别是作为信息源，可为原因分析和质量改进决策提供依据。（2）制作步骤。调查表具体的制作与操作步骤如下。确定对象。首先要明确调查最终要达到的目的，据此来确定具体的产品或零件作为调，查的主要对象。设计表格。根据调查对象和调查目的的特点，设计形式多样的调查表。记录汇总。确定调查周期，在规定期限对调查对象进行调查、记录，最后进行汇总整理。分析结果。分析调查记录的结果，找出主要原因，制定改进措施。2、分层法（1）分层法的含义，所谓分层法，就是把收集来的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类整理，以便分析质量问题及其影响因素

30、的一种方法。分层法又称分类法，是质量管理和质量改进中常用来分析影响质量因素的重要方法。在实际生产中，影响质量变动的因素很多，这些因素往往交织在一起，如果不把它们区分开来，就很难得出变化的规律。有些分布，从整体看好像不存在相关关系，但如果把其中的各个因素区别开来，则可以看出，其中的某些因素存在着相关关系；有些分布，从整体看似乎存在相关关系，但如果把其中的各个因素区分开来，则可以看出，不存在相关关系。可见用分层法，可使数据更真实地反映实施的性质，有利于找出主要问题，分清责任，及时加以解决。（2）分层法的依据和方法。根据分层的目的，按照一定的标志加以区分，把性质相同、在同一条件下收集的数据归集在一起

31、。分层时，应使同一层的数据波动幅度尽可能小，而层间的差别尽可能大。按不同的操作者分。如按新、老工人，男、女不同工龄，操作技术水平高低进行分类。按机器设备分。如按不同型号、新旧程度进行分层。按原材料分。如按不同的供料单位、不同的进料时间、不同的生产环境等标志分层。按操作方法分。如按不同的切屑用量、温度、压力等工作条件进行分层。按不同的时间分。如按不同的班次、不同的日期进行分层。按不同的检验手段分。如按不同的测量仪器、测量者进行分层。按生产废品的缺陷项目分。如按铸件的裂纹、气孔、缩孔、砂眼等缺陷项目分层。（3）制作步骤。分层法可以采用统计表形式，也可以用图形的形式。其步骤如下。确定分析研究的目的和

32、对象。收集有关质量方面的数据。对有待于解决的问题，采用分层法分析，收集与此相关的数据，通常用的办法是抽样调查。根据分析研究的目的不同，选择分层的标志。按分层标志对数据资料进行分层。分层时注意使同一层内数据在性质上差异尽可能小，而不同层的数据间差异尽可能大，便于分析、找出原因。画出分层归类图（或表）。分析分层结果，找出主要问题产生的原因，并制定改进措施。3、排列图（1）排列图的含义。排列图是为了对从最关键的到较次要的要素或项目依次进行排列而采用的简单的图示技术。排列图是用来描述项目重要度的工具。在任何工作中要想取得显著效果，必须抓住主要矛盾解决重点问题，排列图就是用来寻求主要矛盾的工具。在质量改

33、进活动中，针对现场存在的诸多质量问题，可以应用排列图确定哪些是关键的项目；针对影响质量问题的诸多原因，可以应用排列图确定哪些是主要原因。（2）应用原理。排列图最早是由意大利经济学家帕累托用来分析社会财富分布状况的。他发现，少数人占有着社会上的大量财富，而绝大多数人则处于贫苦的状态，而这少数人却左右着整个社会经济发展动向的现象，即所谓“关键的少数和无关紧要的多数”的关系。后来，美国质量管理学家朱兰博士，把它应用于质量管理，ISO9000标准也将其作为质量统计常用工具。因此，排列图在质量管理中就成了改善质量活动，寻找影响质量主要因素的一种主要工具。排列图由两个纵坐标和一个横坐标，若干个直方形和一条

34、折线构成。左侧纵坐标表示不合格品出现的频数（出现次数或金额等），表示影响程度；右侧纵坐标表示不合格品出现的频率（百分比）；横坐标表示影响质量的各种因素，按影响大小顺序排列；直方形高度表示相应的因素的影响程度（即出现频率为多少）；折线表示累计频率（也称帕洛特曲线）。应该注意，分类方法不同，所制作的排列图不同。应通过不同的角度观察问题，把握住问题的实质，针对不同性质的问题采用不同的分类方法进行分类，以确定“关键的少数”，这也是排列图应用的目的。为了确认“关键的少数”，在排列图上通常按累积百分数分为三个区域：在080%间的项目为“A类项目”，即关键的少数；在80%90%间的项目为“B类项目”，即次要

35、项目；在90%100%间的项目为“C类项目”，即一般项目。B类项目和C类项目的总和是次要的多数；若所取数据为“质量损失（金额）”，画排列图时应将质量损失在左纵坐标轴上表示出来。排列图分析时采用的是“二八原则”，但并不是绝对的，应根据具体情况确定关键的少数。（3）制作步骤。确定排列项目，收集数据。存在的诸多质量问题或影响质量问题的诸多原因都可以成为排列项目，以便从中确定哪些项目为“关键的少数”。当排列项目较多时，应将含有最小项内的若干类别合并为“其他”项，以便简化分析过程，这一“其他”项的频数无论多大都应当排列在最后。选择度量单位，作成缺陷数统计表或频数分布表。在排列图中，排列项目的度量单位可以

36、是频数、件数、成本等。但是，所有的排列项目的度量单位必须是相同的、等价的，否则将不具有可比性。作直方图。按频数大小从左到右用直方图表示，使图形呈逐个下降的趋势。描线。注明必要事项。分析关键的少数要因，作为解决问题的基础。排列图的画法中大致有三种：朱兰画法；ISO9000标准画法；帕累托画法。4、因果围（1）因果图的含义。因果图又称鱼刺图、石川图，是日本质量管理先驱者石川馨所创，它是整理和分析质量问题与其影响因素之间关系的一种方法，运用因果图有利于找到问题的症结所在，然后对症下药来解决质量问题。因果图在使用时，因果分析图形象地表示了探讨问题的思维过程，利用因果分析图可以首先找出影响质量问题的大原

37、因，然后寻找到大原因背后的中原因，再从中原因找到小原因和更小的原因，最终查明主要的直接原因。这样有条理地逐层分析，可以清楚地看出“原因一结果”“手段一目标”的关系，使问题的脉络完全显示出来，最终找出影响质量问题的根本原因。因此在质量管理活动中，尤其在质量分析和质量改进活动中得到广泛的应用。（2）制作步骤。确定要分析的质量问题，画出主干线。找出影响结果的因素。采用“头脑风暴法”等方法，集思广益，尽可能地找出可能影响结果的所有因素。确定原因的类别，画出分支线。大原因数目一般不少于2个，不多于6个；然后分析寻找影响质量的中原因、小原因等，直至每个分支都找出了潜在的根本原因。检查每个因果链的逻辑合理性

38、，画出因果分析图。制定解决的措施。找出主要原因后，应拟定适当的措施，到现场去解决问题。5、直方图（1）直方图的含义。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，从而找出数据变化的规律，以便测量工序质量的好坏。直方图的应用主要显示数据的波动形态，即样本数据的分布。直观地传达有关过程的情况和信息。根据直方图所提供的信息，可以推算出数据分布的特征值、过程能力指数及过程的不合格品率等。这种推算一般要比控制图的推算更加准确，决定在何处集中力量进行改进，即为质量改进提供机会。（2）制作步骤。收集数据。数据个数一般为50个以上，最少不少于30个。求极差R。在原始数据中找出最大值和最小值，计

39、算两者的差就是极差。确定分组的组数和组距。一批数据究竟分多少组，通常根据数据个数的多少来定。确定各组界限。制作频数分布表，将测得的原始数据分别归入相应的组中，统计各组的数据个数，各组频数填好以后检查一下总数是否与数据总数相符，避免重复或遗漏。画直方图。以横坐标表示质量特性，纵坐标为频数，在横轴上标明各组组界，以组距为底，频数为高，画出一系列的直方柱，就成了直方图。在直方图的空白区域，记上有关数据的资料。如样本数、平均值、标准差等。（3）直方图的观察与分析。直方图可以直观地观察出质量特性的分布形态，便于判断过程是否处于统计控制状态，以决定是否采取相应对策措施。直方图的观察主要是看两个方面，一是观

40、察图形的形状，二是将直方图的位置和规格标准进行比较，从而得出结论。直方图图形形状分析。一般情况下，作直方图的目的是为了研究工序质量的分布状况，判断工序是否处于正常状态。因此，在画出直方图后要进一步对其图形进行分析。在正常生产条件下，所得到的直方图如果不是标准形状的，就要分析其产生的原因，采取措施。*正常型。又称对称型，特点是中间高、两边低、左右基本对称，这是理想状态的图形，说明工序稳定。*平顶型。直方的高度差不多，频数分布详尽。这是由缓慢的因素起作用所造成的，如车辆老旧，保修质量下降，人员素质逐步下降等。*双峰型。直方图中出现两个高峰，这是把两种不同类型的数据混在一起造成的。如两种不同的车型混

41、合抽样，或两种不同营运方式的车辆混合抽样所致。*锯齿型。直方参差不齐形如锯齿，可能是数据分组过多或计算有误，应重新分组计算。*偏向型。直方的顶峰不在中间位置，偏向一边，有时是数据分组不当所致，有时质量分布本身就是这种规律，如春节运输期间的日运量就是偏向型的分布。*孤岛型。在直方群以外又出现小的直方群，像孤岛一样。说明有异常质量波动，如原料发生变化、在短期内由不熟练工人替班、测量有错误等，都会造成孤岛型分布。此时应查明原因，采取措施。直方图数据范围与质量标准间的关系。当工序处于稳定状态后，还需要进一步与质量标准（通常是公差T）进行比较，以判断工序能力能否满足质量标准的要求。公差通常是尺寸公差的简

42、称，指允许尺寸的变动量，等于最大极限尺寸与最小极限尺寸代数差的绝对值。直方图数据范围与质量标准间的关系主要看直方图是否都在公差要求之内，其次还要分析在公差之内的位置如何，这种对比大体上有6种典型的情况。（B为直方图的数据分布范围，T为公差范围）*理想型。TB，且直方图数据平均值也正好与公差中心重合，两边有一定的余地，工序处于受控状态，产品全部合格，这样的工序质量状态比较理想。*能力富裕型。TB，它的分布中心基本上无偏移，且工序能力过大，虽然无产生废品之虞，但工艺过程的经济性较差。*能力不足型。BT，直方图数据范围分布范围太大，造成很多不合格品，应立即采取措施纠正。*无富余型。B=T，它的分布中

43、心虽然无偏移，但完全没有余地，此时，应采取措施提高工序能力，必须缩小分布范围。*偏心型。B虽然在T内，但因偏向一边，其分布中心偏移，达到标准下限，工序极易产生不合格品，应立即采取措施消除偏移量。*能力严重不足型。BT，表明会产生大量的废品，这种工序的工序能力太差。应立即停产检查。6、流程图（1）流程图的含义。所谓流程图是表示工作步骤所遵循顺序的一种图形。它能使人们对整个工作过程有一个全面的、完整的了解。流程图使人们对整个过程十分了解，可透彻地理解、分析这个主过程。在全面了解的基础上，通过对流程图的分析，检查工作过程是否符合逻辑，能够充分识别问题，发现问题，从而标明了改进的机会。通过对一个过程中

44、各个步骤之间的关系进行研究，并对实际状况进行详细的调查，再将其结果与所预期的运作进行比较，人们便可以发现并推断造成问题的潜在原因，从而找出需要改进的关键环节。流程图一般可用来描述现有过程，也可以用来设计一个新过程。不论在解决问题的哪一个阶段，流程图都是质量管理和质量改进过程中最为重要的图示技术之一。（2）制作步骤。流程图由一系列容易识别的标志构成，用概圆或圆表示过程开始和结束用矩形或方形表示活动的说明、用菱形表示决策或选择、用箭头表示流向。一般流程图的具体制作步骤如下。界定过程的开始和结束。用流程图符号表示过程的第一步和最后一步，把第一步放在最上端或最左端，把最后一步结束放在底部或最右边。观察

45、从开始到结束的整个过程。规定在该过程中的步骤。包括有关的重要输入、导出重要的输出，过程中有哪些活动需要作出判断和决定。画出表示该过程的流程图草案。与该过程中涉及的相关人员共同评审已完成的流程图，视其是否遗漏任何决策点、是否可能引起某些工作按另一个不同的过程运行的特殊情况。根据评审结果改进流程图草图。与实际过程比较，验证改进后的流程图。注明正式流程图形成的日期。以备将来使用和参考，既可用作过程实际运行的记录，也可用来判别质量改进的程度和时机。流程图有很多模式，首先应学会读懂流程图，根据节点和节点间的相互关系，还原业务流程。在绘制流程图时，注意完整性、简明性和便于计算机操作原则，学习利用流程图的标

46、准图示，按照层次将流程描绘清晰。在确定最终流程之前，有必要反复试用，根据反馈及时修改和调整流程。7、系统图（1）系统图的含义。系统图就是为了达成目标或解决问题，以目的一方法或结果一原因层层展开分析，以寻找最恰当的方法和最根本的原因。系统图在质量管理中主要用来针对企业目标、方针、实施措施手段而展开。用于新产品开发研制过程中设计质量的展开，用于解决企业产品质量、成本和测量标准等问题展开，也可作为因果图分析质量问题的展开。系统图目前在企业界被广泛应用。（2）系统图的模式。系统图可根据其使用目的分为对策型系统图和原因型系统图，前者是将目的、决策手段或措施手段展开，后者是将构成系统的原因层次展开，两者绘

47、制手法基本相同。对策型系统图，以目的一方法方式展开，例如，问题是“如何提升品质”，则开始发问“如何达成此目的，方法有哪些？”，经研究发现有推行零缺点运动、推行品质绩效奖励制度等（以上为一次方法）；“推行零缺点运动有哪些方法？”（二次方法）；后续同样就每项二次方法转换成目的，展开成三次方法，最后建立对策系统图。原因型系统图：以结果一原因方式展开，例如，问题是“为何品质降低？”则开始发问“为何形成此结果，原因有哪些？”经研究发现原因是人力不足、新进人员多等（以上为一次原因）；接着以“人力不足、新进人员多”等为结果，分别追问“为何形成此结果，原因有哪些？”，其中“人力不足”的原因有招聘困难，人员素质不够等（二次原因）；后续同样就每项二次原因展开成三次原因等，最后建立原因型系统图。