影响因素分析用啥模型

第四节　质量管理的常用方法

企业要实现并不断提高产品质量，就要清楚目前产品质量的主要问题及其产生的原因是什么。实践中，有些问题往往不是一下子就能看出来，而是需要根据生产数据应用统计方法进行分析才能发现。质量管理中常用的分析方法主要有分层法、调查表法、排列图法、因果图法、直方图法、散布图法和控制图法等。下面分别加以简要介绍。

一、分层法

分层法(也叫分类法)，是一种把记录的原始质量数据，按照一定的性质、来源、影响因素等标志加以分类整理，以便分析质量问题及其主要影响因素的方法。它是一种最基础的质量分析方法。分层的目的，是为了把性质不同的数据和错综复杂的影响因素分析清楚，找到问题的症结所在，以便对症下药，解决问题。一般把性质相同，在同一条件下收集的数据归在一起。当数据分散程度较大时，也可以通过分层，将这些数据按某种特征分成两个以上的组。分层时，尤其应使同一层内的数据波动幅度尽可能小，而层间的差别尽可能大，这是分层的关键。

二、检查表法

检查表法是利用统计图表进行数据整理和粗略原因分析的一种工具。常用类型有:缺陷位置检查表、不合格品分项检查表、不合格原因统计表。

(1)缺陷位置检查表。它是以缺陷位置为主要标志进行统计的一种调查分析方法。它可以检查表的形式，也可以是将所发生的缺陷标记在产品图的相应位置上并附以缺陷的种类和数据记录的一种统计图表。如表5-2所示。

表5-2　汽车表面缺陷统计表　　受检单位:

(2)不合格品项目检查表。它是以不合格品项目种类为主要标志而设计的调查统计表。如表5-3所示。产品不同，其不合格项目的划分也不同。

表5-3　某批模板不合格品项目调查表

(3)不合格原因统计表。它是以不合格原因为主要标志而设计的统计调查表。如表5-4所示。

表5-4　某批产品不合格原因调查统计表

三、因果图法

因果图也叫特性要因图或特性因素图。因其形状像鱼刺和树枝，又称鱼刺图或树枝图。因果图是日本质量管理专家石川馨最早提出，故其也称为石川图。它是一种通过带箭头的线将质量问题与原因之间的关系表示出来，进而系统分析影响产品质量的各因素及主要因素的工具。如图5-5所示。由于它可以通过集智纳谋、集思广益，充分调动和发挥全体员工参与和改进管理的积极性，因而被广泛应用于生产实践中。

在应用因果图进行问题原因分析时，原因的分类可以从大到小逐步展开，直到能针对原因采取有效措施为止。在系统找出产生问题的诸原因后，还应进一步分析确定其中的主要原因，以便在实施解决方案时能抓住关键，起到事半功倍的效果。

图5-5　因果图的形式

【阅读资料5-5】　　　　某机械制造厂零件精度差因果分析图如图5-6所示。

图5-6　零件精度差因果分析图

四、排列图法

排列图的全称是“主次因素排列图”。它是由意大利经济学家帕累托为分析社会财富的分布状况而设计的，故也称为帕累托图。它是用来寻找影响产品质量各因素中的主要因素的一种简便而有效的方法。它由两个纵轴、一个横轴、多个直方形和一条曲线(折线)构成。其中左边纵轴表示频数，右边纵轴表示累计频率，横轴表示影响产品质量的各因素，并按其影响大小，从左到右依次排列。直方形的高度表示影响因素的大小，曲线为各项因素累计频率的连线。如图5-7所示。

应用排列图分析影响问题的主要因素时，应注意主要因素不宜过多，最好为1～2个，否则就违背了抓关键的管理原则。一般来讲，选择图中累计百分比占80%及以下的项目作为重点改进的项目。另外，为避免横轴太长而不美观，应将影响小于5%的因素归为“其他类”，并放在横轴的最后。

【阅读资料5-6】　　　　某医院某年对护理差错的原因进行统计分析，其排列图如图5-7所示。

分析:如图5-7所示可知，发错药和打错针是某医院某年护理的主要差错，是要重点解决的问题。

图5-7　某医院护理差错因素排列图(示意图)

五、直方图法

直方图又称质量分布图。它是将产品质量频数的分布状态用矩形表示，并根据矩形的分布形状与公差界限的距离来观察、分析、探索质量分布规律，进而分析判断生产过程是否正常的一种质量管理方法。它是工序质量分析控制的主要工具之一。

直方图由一个横轴、一个纵轴和一系列的柱形构成。其中，横轴表示质量特性值;纵轴表示频数，即质量特性值的多少，通常为个、件等;直方形的宽度为质量特性值的组距，直方形的高度为质量特性值的计数值。如图5-8所示。

在特定条件下，质量特性值总会表现出特定的分布规律。直方图法就是根据质量特性值的离散程度，找出其分布规律，并据此分析、判断产品质量和工作质量的好坏，进而开展适当的调整，达到解决质量问题的最终目的的一种质量管理方法。

图5-8　直方图

从直方图可以直观地看出产品质量特性的分布形态，便于判断过程是否出于控制状态，以决定是否采取相应对策措施。直方图从分布类型上来说，可以分为正常型和异常型。正常型是指整体形状左右对称的图形，此时过程处于稳定(统计控制状态)状态。如图5-9(a)所示。如果是异常型，就要分析原因，加以处理。常见的异常型主要有如图5-9中(b)～(g)所示的六种情形。

图5-9　直方图形状

六、控制图

控制图(又称管理图)，它是一种对生产过程质量特性值进行跟踪测定、记录、评价，从而监察过程是否处于受控状态的统计控制方法。它是一种进行工序质量动态控制的重要工具。

控制图由中心线(CL)、上控制线(UCL)、下控制线(LCL)以及按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列构成。如图5-10所示。在生产过程中，定时抽取样本，把测得的数据点一一描在控制图中。如果数据点落在两条控制界限之间，且排列无缺陷，则表明生产过程正常，否则表明生产条件发生异常，需要对过程采取措施，使生产过程恢复正常。

控制图还可以帮助我们区分产品质量波动究竟是由于偶然性因素引起还是非偶然性因素引起，从而判断生产是否处于控制状态。因而它在工序质量过程控制中可以发挥较好的监控、报警和预防作用。

图5-10　质量管理图

七、散布图

散布图又称散点图、相关图，它是一种用来分析研究两个变量之间相关关系及相关程度的方法。它通过收集研究变量的多组数据(一般为30组以上)，并将它们描点在坐标图上，通过对这些点的分布进行观察分析，进而判断两个变量之间的相关关系和相关程度。

散布图由一个坐标系和许多组变量数据点所构成。

生产实践中，我们有时很想知道某两个变量之间的关系，以便我们能较方便和准确地对它们中的某一个变量进行控制而实现对另一变量控制的目的。例如我们想较准确了解热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系、某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。在这种情况下用散布图来分析是很方便的。

散布图可用于三种情形的分析。一是分析特性与要因之间的关系;二是分析某一特性与另一特性之间的关系;三是分析同一特性的两个要因之间的关系。两变量之间的散布图大致可分为下列六种情形。如图5-11所示。

图5-11　两变量之间的散布图

以上介绍了质量管理常用的一些方法，这些方法集中体现了质量管理“以事实和数据为基础进行分析和判断”的特点。最后需要指出的是:这些方法看起来比较简单，但能够在实际工作中正确、灵活地应用并不是一件简单的事，还需要我们在实践中不断应用积累经验。

【阅读资料5-7】　　　　　质量管理新七种工具介绍

关联图、KJ法、系统图、矩阵图、矩阵数据分析法、PDPC法以及箭条图统称为“质量管理的新七种工具”。这七种新工具是日本科学技术联盟于1972年组织一些专家运用运筹学或系统工程的原理和方法，经过多年的研究和现场实践后于1979年正式提出用于质量管理的。这新七种工具的提出不是对“老七种工具”的替代，而是对它的补充和丰富。一般说来，“老七种工具”的特点是强调用数据说话，重视对制造过程的质量控制;而“新七种工具”则基本是整理、分析语言文字资料(非数据)的方法，着重用来解决全面质量管理中PDCA循环的计划阶段的有关问题。因此，“新七种工具”有助于管理人员整理问题、展开方针目标和安排时间进度。

1.关联图

它是把若干个存在的问题及其因素间的因果关系用箭条连接起来的一种图示工具，是一种关联分析说明图。通过关联图可以找出因素之间的因果关系，便于统观全局、分析以及拟定解决问题的措施和计划。质量管理中的问题，多是由各种各样的因素组成。解决如此复杂的问题，不能以一个管理者为中心一个一个因素地予以解决，必须由多方有关人员密切配合，在广阔范围内开展卓有成效的工作才行。关联图法即是适应这种情况的方法。关联图法可用于以下方面:制订质量管理的目标、方针和计划。产生不合格品的原因分析、制订质量故障的对策、规划质量管理小组活动的展开、用户索赔对象的分析等。关联图的绘制形式一般有四种。即中央集中型的关联图;单向汇集型的关联图;关系表示型的关联图;应用型的关联图。

2.KJ法

它是针对某一问题，充分收集各种经验、知识、想法和意见等语言、文字资料，通过A型图解进行汇总，并按其相互亲和性归纳整理这些资料，使问题明确起来，求得统一认识和协调，以利于问题解决的一种方法。KJ法的主要用途:归纳思想、认识事物;打破现状;计划组织;为着共同的目标，小组成员提出自己的经验、意见和想法，然后将这些资料编成卡片并利用A型图解进行整理。

3.系统图(也称树型图)

它是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图，以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施。在计划与决策过程中，为了达到某种目的，就需要选择和考虑某一种手段;而为了采取这一手段，又需要考虑它下一级的相应手段。这样，上一级手段成为下一级手段的行动目的。如此把要达到的目的和所需的手段按顺序层层展开，直到可以采取措施为止，这样，就能对问题有一个全面的认识。然后从图形中找出问题的重点，提出实现预定目标的最理想途径。系统图的主要用途:新产品研制过程中设计质量的展开;制订质量保证计划，对质量保证活动进行展开;与因果图结合使用;目标、方针、实施事项的展开;明确部门职能、管理职能;对解决企业有关质量、成本、交货期等问题的创意进行展开。

4.矩阵图法

它是指借助数学上矩阵的形式，把与问题有对应关系的各个因素，列成一个矩阵图;然后，根据矩阵图的特点进行分析，从中确定关键点(或着眼点)的方法。这种方法，先把要分析问题的因素分为两大群(如R群和L群)，把属于因素群R的因素(R1、R2、……、Rm)和属于因素群L的因素(L1、L2、……、Ln)分别排列成行和列。在行和列的交点上表示R和L的各因素之间的关系，这种关系可用不同的记号予以表示(如用“○”表示有关系等)。用于多因素分析时，可做到条理清楚、重点突出。它在质量管理中，可用于寻找新产品研制和老产品改进的着眼点，寻找产品质量问题产生的原因等方面。

5.矩阵数据分析法

矩阵数据分析法与矩阵图法类似。它区别于矩阵图法的是:不是在矩阵图上填符号，而是填数据，形成一个分析数据的矩阵。它是一种定量分析问题的方法。目前，只是作为一种“储备工具”提出来的，应用这种方法，往往需求借助电子计算机来求解。

6.PDPC(process Decision program Chart的英文缩写)法

PDPC法又称为过程决策程序图法。其工具就是PDPC图。所谓PDPC法，是为了完成某个任务或达到某个目标，在制订行动计划或进行方案设计时，预测可能出现的障碍和结果，并相应地提出多种应变计划的一种方法。这样在计划执行过程中遇到不利情况时，仍能按第二、第三或其他计划方案进行，以便达到预定的计划目标。利用PDPC法，可从全局、从整体掌握系统状态以作出全局性判断，可按时间顺序掌握系统的进展情况。

7.箭条图

又称为网络计划技术。我国称之为统筹法。它是安排和编制最佳日程计划，有效地实施管理进度的一种科学管理方法。其工具是箭条图。所谓箭条图是把推进计划所必需的各项工作，按其时间顺序和从属关系，用网络形式表示的一种“矢线图”。一项任务或工程，可以分解为许多作业，这些作业在生产工艺和生产组织上相互依赖、相互制约，箭条图可以把各项作业之间的这种依赖和制约关系清晰地表示出来。通过箭条图，能找出影响工程进度的关键和非关键因素，因而能进行统筹协调，合理利用资源，提高效率与效益。关键路线是箭条图中一个极其重要的概念。关键路线又称为主要矛盾线，其周期决定了整个作业进度的周期。关键路线上的延迟或提前，将直接导致整个项目总工期的拖延或提前完成。要缩短总工期，必须抓住关键路线上的薄弱环节，采取措施、挖掘潜力，以压缩工期。关键路线能使管理者对工程做到心中有数、明确重点。

【阅读资料5-8】　　　　　6σ管理法

6Sigma(六西格玛)是一套系统的业务改进方法体系，是旨在持续改进企业业务流程，实现客户满意的管理方法。它通过系统地、集成地采用质量改进流程，实现无缺陷的过程设计(面向6Sigma的设计，并对现有过程进行过程定义(define)、测量(measure)、分析(analyze)、改进(improve)、控制(control)，简称DMAIC流程;消除过程缺陷和无价值作业，从而提高质量和服务、降低成本、缩短运转周期，达到客户完全满意，增强企业竞争力。其方法体系不仅仅是统计技术，而且是一系列的管理技术和工业工程技术的集成。6Sigma管理已开始从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具，继而成为全球追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措之一。6Sigma管理逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种管理哲学。