CCAA质量管理【学习笔记】备考知识点笔记（三）质量管理方法与常见工具

第二部分质量管理领域专业知识

《质量管理体系基础考试大纲》中规定的考试内容：

3.2 质量管理领域专业知识

a) 了解质量管理方法与工具相关知识，包括：

质量管理方法与工具的内涵与作用、发展历程与应用现状、分类与选择常用的应用软件；

质量管理工具的统计理论与基础，如：质量特性数据的分类及特征、典型的概率分布、统计量与抽样分布、基础统计方法；

质量管理工具的基础方法与工具，如：质量调查的基础方法与工具、质量数据资料分析的基础工具、质量非数据资料分析的基础工具；

质量设计方法与工具，如：任务分解法、产品质量先期策划、质量功能展开、实验设计、可靠性设计；质量评价方法与工具，如：符合性评价模型、成熟度的典型评价方法、服务质量分析与评价的典型方法、顾客满意测评、质量经济性评价方法；质量改进方法与工具，如：系统性的质量改进方法与工具、结构化的质量改进方法与工具、质量改进的推广工具。

b) 了解风险管理基础知识，如：ISO 31000 风险管理标准基本内容；

c)了解质量管理自我评价基础知识，如：GB/T19580《卓越绩效评价准则》中自我评价方法

第一节质量管理方法与工具

1 质量管理方法与工具分类原则

通过质量管理方法与工具来有效地采集、分析数据是“循证决策”的基础。

质量管理方法与工具分类原则如下：

(1)根据分析数据的性质对质量管理方法与工具进行分类

◆定性数据分析工具。如因果图、分层图、PEST 分析和 SWOT。

◇定量数据分析工具。如 BSC 与战略地图、实验设计、可靠性设计。

(2)根据产品(服务或项目)实现的过程特点对质量管理方法与工具进行分类

该原则结合 PDCA 的质量管理方法，较为系统，所以本书采用了该分类原则。

◆战略分析方法与工具，如 PEST 分析、SWOT 分析、BCG 矩阵、BSC 与战略地图(BSCI)、标杆管理。

◆过程策划方法与工具，如过程方法、流程框架设计、流程分析工具、服务蓝图、BPR 业务流程重组。

◆风险识别及评估方法与工具，如风险管理框架、FMEA 失效模式与影响分析、风险矩阵、故障树、HRA 人因可靠性分析。

◆项目策划及质量设计方法与工具，如 WBS 任务分解法、QFD 质量功能展开。

◆过程控制相关的方法与工具，如 SPC 统计过程控制、MSA 测量系统分析、控制计划。

◆检验及准入方法与工具，如计量型抽样检验、散料抽样检验。

◆质量评价方法与工具，如符合性评价模型、成熟度的典型评价方法。

(3)根据质量管理方法与工具形成和应用的历史时期分类

“老七种”工具

包括调查表、分层法、因果图、排列图、散点图、直方图、控制图。

◆“新七种”工具

包括关联图、亲和图、矩阵图、系统图、网络图、矩阵数据分析法、PDPC 法。

图一质量管理方法与工具框架模型图

(4)质量管理方法与工具的应用软件

质量管理方法与工具中涉及大量的数据资料和非数据资料，为了便于这些方法的高效率运用，目前开发出多种应用软件可供选择，如典型商用软件中的Minitab 软件、JMP 软件，以及对特定领域中应用的专用软件。其中在质量管理领域中最为常用的 Minitab 软件基本可以解决一些数据化方法及工具的应用，一

些特定领域中的专用软件也是在此基础上开发的。

1)典型的商业软件

◆Office 系列中的 Excel 软件；
◆Minitab: 统计分析软件，编辑、计算等11个菜单，丰富的图形功能；
◆JMP: 数据采集、清洗、可视化及基本数据分析；

2)特定领域的专用软件

◆ProFicient: 丰富的 SPC 方法与工具，应用于统计过程控制
◆IQ-RM/FMEA: 需求管理、FAEA 措施追踪、设计评审、风险统计分析及团队协调等功能

3)应用于风险控制领域

大型企业质量管理平台软件： ERP, 主流ERP 品牌产品均开发有 QMS 模块。

第二节质量管理的基础方法与工具

1 抽样调查方法

1.1合格评定抽样调查的原则

(1)明确抽样的对象和总体；

(2)抽取样本要独立和随机；

(3)抽取的样本必须具有代表性；

(4)抽取样本要适度均衡；

(5)抽取样本方案确定后不能随意扩大抽样。

1.2 抽样的基本方式

(1)简单随机抽样

简单随机抽样是指从总体中抽取几个抽样单元构成样本，并保证n 个抽样单元所有的可能组合都有相等的被抽到的概率。

(2)系统随机抽样

系统随机抽样也称机械抽样或等距抽样，即将总体中要抽取的产品按某种标志排列，并按一套规则随机抽取1个或1组产品的抽样方法。

(3)分层随机抽样

分层随机抽样是将总体单位按某些重要标志分割成互不重叠的层，在每层中采用简单随机抽样或其他抽样方法抽取若干个样本个体，由各层的样本个体组成一个样本。

(4)整群随机抽样

整群随机抽样是将总体分成若干个互不重叠的群，每群由若干个体组成，再从总体中抽取若干个群，抽出的群中所有的个体组成样本。

2 调查表法

2.1 概念

调查表又叫检查表、统计分析表，是用来系统地收集资料和积累数据，确认事实并对资料进行粗略整理和分析的图表。

2.2 用途

为了反映过程和结果的现状，通过调查表中设置的项目，有目的地搜集数据和信息，用于汇总、统计、数据处理和分析，它在过程、产品和服务改进、解决问题方面直观、方便。

2.3 步骤

(1)确定收集资料的具体目的(将要解决的问题);
(2)确定表格所需记录的内容；
(3)编制用于记录资料的表格。表格应包括收集人、收集地点、收集时间等项目；
(4)通过收集和记录某些资料来试用表格；
(5)根据需要，评审并修订表格。

2.4 类别

根据表格应用的目的不同，表格体现的形式也不一样，常用的调查表有不合格项目调查表、不合格位置调查表、不合格分布调查表等。另外对于项目多的设备保养、现场工作状况等资料的收集，还可以采用检查点检表的形式，在指导操作的同时收集信息。

3 头脑风暴法

3.1 概念

头脑风暴法，又称畅谈法、集思法、脑力激荡法。是指采用会议的形式，引导每个参加会议的人围绕某个中心议题，充分解放思想，激发灵感，在头脑中掀起风暴，毫无顾忌，畅所欲言地发表独立见解的一种方法。

3.2 用途

使用头脑风暴法可引导小组成员创造性地思考问题，产生或澄清大量观点、问题或议题。头脑风暴法可以用来识别过程中存在的质量问题并寻求解决的办法，还可用来识别潜在的质量改进的机会。绘制因果图、树图、亲和图时，应用该方法比较普遍。

3.3 步骤

(1)准备阶段；
(2)创造性思维产生阶段(7条会议规则，平等、围绕主题、人人发言、尊重别人、如实记录、确认记录、充分发言);
(3)整理阶段。

第三节质量数据资料分析的基础工具

排列图、因果图和对策表，人们称为两图一表，在质量管理中应用普遍，是在解决质量问题时经常采用的方法。

1 排列图

排列图是建立在帕累托原则之上的，即80%的结果源于20%的原因。排列图的目的是比较不同的缺陷类型所导致的结果或对顾客的影响，以便找出最重要的需要优先解决的问题。

1.1 概念

排列图又叫做帕累托图，它是将质量改进项目从最重要到最次要进行排列的一种图，是为寻找主要问题或影响质量的主要因素所使用的图。

1.2 应用步骤

(1)明确分析对象，收集某时间段内的数据，并确定缺陷项。
(2)将各项缺陷的频数按从大到小的顺序排列，计算各自占总缺陷数的比例(%)和累计比例(%)。
(3)将横坐标按从大到小的顺序，依次列出各种缺陷项，将量值最小的1个或几个项目归并成“其他”项，放在最右端，数量可超过倒数第2项。
(4)以左侧纵坐标为缺陷发生频数，右侧纵坐标为比例(%)。左边总频数的刻度与右边总频率的刻度(100%)高度相等。
(5)在横坐标上的每个缺陷处，画出与其发生频数对应的柱形图。
(6)由左至右累加每个缺陷项的比例，画出累计频率曲线。

下表和下图是某种服务过程输出缺陷排列图作图和分析的一个例子。

表一某顾客服务过程输出缺陷排列图计算表

缺陷类型	发生频数 (2019年1月—10月)	累计缺陷数	比例(%)	累计比例(%)
A:顾客等待时间长	51	51	51	51
B:迟于规定时间回复	25	76	25	76
C:回复不准确	13	89	13	89
D:遗漏顾客信息	7	96	7	96
E:账单错误	2	98	2	98
F;收费错误	2	100	2	100
合计	100		100

2 因果图

2.1 概念

因果图又称为石川馨图或鱼刺图，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。它是揭示过程输出缺陷或问题与其潜在原因之间关系的图表，也是表达和分析其因果关

系的重要工具和文档。

2.2 应用步骤

(1)确定质量特性(结果),并将其填入因果图右侧的方框中。
(2)确定其可能原因的主要类别，画出因果图的各个“主枝”。一般来说，对制造类的问题，可以采用的典型分类方法是：人员、机器设备、材料、方法、测量和环境，即5MIE 分类法。
(3)采用头脑风暴法，将产生问题的所有可能原因，按其不同的分类填入各个主枝中。根据需要，可在各个主枝上继续分枝。位于各个分枝上的，是其下一层次的原因。
(4)找出影响质量问题的关键因素(要因以3～5个为宜),用圆圈O 或方框口框起来，作为实施质量改进措施的重点考虑对象。

对策表

3.1 概念

对策表也叫做措施计划表。其内容一般包括重要原因现状、对策、目标、措施、完成地点、完成时间和负责人等。它既是改进措施计划实施的表格，又是检查改进措施计划是否完成的依据。

3.2 应用步骤

(1)确定要纠正的重要原因；
(2)明确重要原因的现状，需采取的对策及措施，完成的人员及完成时间等；
(3)将上述内容制成表格。

4 直方图

4.1 概念

直方图是频数直方图的简称，就是将数据按其顺序分成若干间隔相等的组，在横坐标上以组距为底边，以落入各组的频数为高的若干长方形排列的图。直方图常用于了解数据的分布情况，是一组数据的图形表示，这种展示数据的方法可以清晰地体现数据的分散程度和中心趋势，并与要求的分布进行比较。

4.2 类型

(1)标准型(对称型)。数据的平均值与最大值和最小值的中间值相同或接近，平均值附近数据的频数最多，频数从中间值开始向两边缓慢下降，平均值左右对称。这种形状也是最常见的。
(2)锯齿型。作频数分布表时，如分组过多，会出现此种形状。另外，当测量方法有问题或读错测
量数据时，也会出现这种形状。
(3)偏峰型。数据的平均值位于中间值的左侧(或右侧),从左至右(或从右至左),数据分布的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，往往会出现这种形状。
(4)陡壁型。平均值远左离(或右离)直方图的中间值，频数自左至右减少(或增加),直方图不对称。当工序能力不足，使用经过全数检验后合格的产品数据，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，常出现这种状。
(6)双峰型。靠近直方图中间值的频数较少，两侧各有一个“峰”。当有两种不同的平均值相差大的分布混在一起时，常出现这种形状。
(7)孤岛型。在标准型的直方图的一侧有一个“小岛”。出现这种情况是夹杂了其他分布的少量数据，比如工序异常、测量错误或混有另一分布的少量数据。下图是各类型直方图示意图。