图7-5 分层法与排列法的结合

相关图法

◆什么是相关图法

相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系，来控制影响产品质量中相关因素的一种有效的常用方法。相关图是把两个变量之间的相关关系，用直角坐标系表示的图表，它根据影响质量特性因素的各对数据，用小点表示填列在直角坐标图上，并观察它们之间的关系。

◆相关图的功能

用相关图法，可以应用相关系数、回归分析等进行定量的分析处理，确定各种因素对产品质量影响程度的大小。如果两个数据之间的相关度很大，那么可以通过对一个变量的控制来间接控制另外一个变量。因此，对相关图的分析，可以帮助我们肯定或者是否定关于两个变量之间可能关系的假设。

◆两个变量的相关类型

在相关图中，两个要素之间可能具有非常强烈的正相关，或者弱的正相关。这些都体现了这两个要素之间不同的因果关系。一般情况下，两个变量之间的相关类型主要有六种：强正相关、弱正相关、不相关、强负相关、弱负相关以及非线性相关，如图7-6所示。

图7-6 两个变量的六种相关类型

◆相关图法的运用实例

某一种材料的强度和它的拉伸倍数是有一定关系的，为了确定这两者之间的关系，我们通过改变拉伸倍数，然后测定强度，获得了一组数据，如表7-3所示。

表7-3 拉伸倍数与强度的对应数据 编号 1 2 3 4 5 6 拉伸倍数x 1.9 2.0 2.1 2.5 2.7 2.7 强度y 14 13 18 25 28 25 编号 7 8 9 10 11 12 拉伸倍数x 3.0 3.5 4.0 4.5 4.6 5.0 强度y 30 27 40 42 35 55 编号 13 14 15 16 17 18 拉伸倍数x 5.2 6.0 6.3 6.5 7.1 8.0 强度y 35 55 64 60 53 65 根据上表数据，我们将各个点画到二维象限中，如图7-7所示。从图中可以明显看出，拉伸倍数和强度几乎是呈线性关系的。由此可见，相关图法可以帮助我们分析某两个要素之间的关系是否存在，这对于问题的最终解决具有非常大的启发作用。

图7-7 相关图实例

【本讲小结】

当企业遭遇到质量缺陷或质量事故时，必须及时寻找到合适的措施来解决这些质量问题。排列图、鱼刺图、相关图等QC工具正是帮助企业进行全面质量管理的有力工具。这些工具根据自身的特点，可以应用在不同的场合。

运用排列图、鱼刺图和相关图等方法，是为了寻找出导致产品质量缺陷或质量事故的所有可能原因，并对各种可能的原因逐一进行分析，找到解决质量问题的有效措施，并在实践中加以落实和检验。

【本讲小结】

TQM 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。

表8-1 缺陷位置调查表范例 名 称 代 号 工序名称 （简图位置） △ 尘粒 ╳ 流漆 · 色斑 喷漆 调查项目 尘粒 流漆 色斑 日 期 检查者 制表者 ◆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。

表8-2 不合格品统计调查表举例 名 称 代 号 工段名称 柴油机 总装工段 项 目 数 不良件数 检 查 数 频 数 7 208台 310台 小 计 72 日 期 检 查 人 制 表 人 ×××年1~12月 返修项目名称 汽缸内径椭圆度超差 占返修活比率% 34.6 进水管漏水 凸轮轴超差 检爆阀座漏水 出水管漏水 栽丝漏水 其 他 总 计

46 30 24 12 10 14 208

22.1 14.5 11.5 5.8 3.8 7.7 100

◆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。

表8-3 频数分布调查表举例 名称 代号 工序名称 单位 缸头 磨平面 机一 质量特性 标准化 总数 检查数 181 181 检查者 制表者 高度 批号 日期 ××××年×月

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。

图8-1 直方图基本格式直方图分析

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