所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系 。其形状像鱼骨，又称鱼骨图 。
某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因 。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图] 。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题 。
分析图使用步骤：
步骤1：召集与此问题相关的，有经验的人员，人数更好4-10人 。
步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔 。
步骤3：由 *** 的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问（脑力激荡 法） 。
步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束 。
步骤5：就所搜集的原因，何者影响更大，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色圈 。
步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈 。步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为更优先处理 。
因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易奏效 。直方图(Histogram) 直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具 。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况 。在 *** 直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题 。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距 。
散布图(Scatter Diagram)
散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性 。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系 。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系 。这种问题在实际生产中也是常见的，例如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 。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的 。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y
的相关情况 。
在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关联，有些呈不规则形有关联 。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系 。
控制图(Control Chart)
控制图又称为管制图 。由美国的贝尔 *** 实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具 。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态 。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品 。
统计管理 *** 是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果 。这些问题主要是：1 ）数据有误 。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计 *** ；2
）数据的采集 *** 不正确 。如果抽样 *** 本身有误则其后的分析 *** 再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4
）异常值的处理 。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误 。
品质检验标准一般规定了对参数进行检验的标准 ***。
4品管QC.QA.IPQC.FQC.PQC.IQC.QE..OQC的定义QC.QA.IPQC.FQC.PQC.IQC.QE.OQC它们的定义分别是：
1，QC是QUALITY CONTROL的英文缩写，中文意思"质量控制" 。在ISO9000:2015对质量管理定义是:"在质量方面指挥和控制组织的协调的活动" 。质量控制定义是:"质量管理的一部分，致力于满足质量要求" 。
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