【基础】不做门外汉，这些质量管理方法你必须知道！

路与坚持 2016-09-11

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质量

管理方法中，以SPC、qc7大手法、精益生产测量系统分析尤为常用，因此，做质量管理应该掌握和熟知这些方法，把它们当做工作中的忠实伙伴，随时调遣。

质量管理的发展主要经历了三个阶段，质量检验、统计质量控制和全面质量管理，全面质量管理也称为现代质量管理，其中，ISO9000一系列质量管理体系以及我们熟知的六西格玛就是这个阶段的产物。在统计质量控制阶段，由于统计方法在质量管理中应用，逐步形成了一些质量管理基本方法，这些基本方法有：

抽样检验

抽样检验又称抽样检查，是从一批产品中随机抽取少量产品（样本）进行检验，据以判断该批产品是否合格的统计方法和理论。它与全面检验不同之处，在于后者需对整批产品逐个进行检验，把其中的不合格品拣出来，而抽样检验则根据样本中的产品的检验结果来推断整批产品的质量。如果推断结果认为该批产品符合预先规定的合格标准，就予以接收；否则就拒收。所以，经过抽样检验认为合格的一批产品中，还可能含有一些不合格品。

测量系统分析

测量系统分析(Measurement Systems Analysis,MSA) 数据是通过测量获得的，对测量定义是：测量是赋值给具体事物以表示他们之间关于特殊特性的关系。这个定义由C．Eisenhart首次给出。赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。

质量功能展开(QFD)

质量功能展开是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析，转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具，用来指导产品的健壮设计和质量保证。这一技术产生于日本，在美国得到进一步发展，并在全球得到广泛应用。质量功能展开是开展六西格玛必须应用的最重要的方法之一。在概念设计、优化设计和验证阶段，质量功能展开也可以发挥辅助的作用。

方差分析与回归分析

方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；在线性回归中，按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多元线性回归分析。

FMEA潜在失效模式与后果分析

在企业实际的质量管理体系运作中，虽然都会去编制一份有关“预防措施”的形成文件的程序，但真正可以达到预见性地发现较全面的潜在问题通常存在较大难度。为能有效地实施“预防措施”，使可能存在的潜在问题无法出现，需要一个从识别问题到控制潜在影响的管理系统，这里主要介绍一种行之有效且便于操作的制定和实施“预防措施”的方法，即“潜在失效模式及后果分析”，或简称为FMEA。

FMEA是在产品设计阶段和过程设计阶段，对构成产品的子系统、零件，对构成过程的各个工序逐一进行分析，找出所有潜在的失效模式，并分析其可能的后果，从而预先采取必要的措施，以提高产品的质量和可靠性的一种系统化的活动。

实验设计(DOE)与田口三次设计

实验设计已广泛运用了从航天业到一般生产制造业的产品质量改善、工艺流程优化甚至已运用到医学界。通过对产品质量，工艺参数的量化分析，寻找关键因素，控制与其相关的因素。根据实际需求，判别与选择不同的实验设计种类，设计你的实验步骤，发现如何控制各种影响因素，以最少的投入，换取最大的收益，从而使产品质量得以提升，工艺流程最优化。

三次设计是在20世纪70年代由日本质量管理专家田口玄一提出的，包括系统设计（第一次设计）、参数设计（第二次设计）和容差设计（第三次设计）。它是一种优化设计，主要用于质量管理前期的技术开发、产品开发、工艺开发，从而可提高产品设计质量，降低成本，缩短设计开发周期。三次设计是田口质量管理理论体系中线外质量控制的主要内容。

三次设计即三阶段设计，所谓三阶段设计，是建立在试验设计技术基础之上的一种在新产品开发设计过程中进行三阶段设计的设计方法。它是在产品设计阶段就进行质量管理，在专业设计的基础上用正式交试验法对零件的参数进行优选，以求减少各种内、外因素对产品功能稳定性的影响，选择零件最佳组合和最合理的容差范围，尽量用价格低廉的、低等级的零件来完成优质、廉价、性能稳定和抗干扰性强的产品的优化设计方法。

精益生产

精益生产（Lean Production），简称“精益”，是衍生自丰田生产方式的一种管理哲学。

包括众多知名的制造企业以及麻省理工大学教授在全球范围内对丰田生产方式的研究、应用并发展，促使了精益生产理论和生产管理体系的产生，该体系目前仍然在不断演化发展当中。从过去关注生产现场的Kaizen转变为库存控制、生产计划管理、流程改进（流程再造）、成本管理、员工素养养成、供应链协同优化、产品生命周期管理（产品概念设计，产品开发，生产线设计，工作台设计，作业方法设计和改进）、质量管理、设备资源和人力资源管理、市场开发及销售管理等企业经营管理涉及的诸多层面。

精益生产是通过系统结构、人员组织、运行方式和市场供求等方面的变革，使生产系统能很快适应用户需求不断变化，并能使生产过程中一切无用、多余的东西被精简，最终达到包括市场供销在内的生产的各方面最好结果的一种生产管理方式。与传统的大生产方式不同，其特色是“多品种”，“小批量”。

首先不同的企业在行业特点上不尽相同，就拿流程行业和离散行业来说，流程行业，比如化工，医药，金属等，一般偏好设备管理，如TPM（Total Productive Maintenance）,因为在流程型行业需要运用到一系列的特定设备，这些设备的状况极大的影响着产品的质量；而离散行业，比如机械，电子等，LAYOUT，生产线的排布，以及工序都是影响生产效率和质量的重要因素，因此离散行业注重标准化，JIT（Just In Time），看板以及零库存。

可靠性工程

提高系统（或产品或元器件）在整个寿命周期内可靠性的一门有关设计、分析、试验的工程技术。系统可靠性是指在规定的时间内和规定条件（如使用环境和维修条件等）下能有效地实现规定功能的能力。系统可靠性不仅取决于规定的使用条件等因素，还与设计技术有关。有组织地进行可靠性工程研究，是20世纪50年代初从美国对电子设备可靠性研究开始的。到了60年代才陆续由电子设备的可靠性技术推广到机械、建筑等各个行业。后来，又相继发展了故障物理学、可靠性试验学、可靠性管理学等分支，使可靠性工程有了比较完善的理论基础。

SPC统计过程控制

SPC即统计过程控制。在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。

基本统计图

包括（1）条图：又称直条图，表示独立指标在不同阶段的情况，有两维或多维，图例位于右上方。

（2）百分条图和圆图：描述百分比（构成比）的大小，用颜色或各种图形将不同比例表达出来。

（3）线图：用线条的升降表示事物的发展变化趋势，主要用于计量资料，描述两个变量间关系。

（4）半对数线图：纵轴用对数尺度，描述一组连续性资料的变化速度及趋势。

（5）直方图：描述计量资料的频数分布。

（6）散点图：描述两种现象的相关关系，等。

品管七大手法

又称新旧QC七大工具（手法），都是由日本总结出来的。日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新七种工具。旧QC七大手法偏重于统计分析，针对问题发生后的改善，新QC七大手法偏重于思考分析过程，主要是强调在问题发生前进行预防。之所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。

有用的质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图、趋势图等。

品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图等所谓的QC七工具。

其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。

组织性的质量管理方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法，它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容有制定质量方针，建立质量保证体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进行质量诊断等。