由于人的因素和人的可靠性，即使在计划良好、技术装备精良的组织和系统中，也不可避免地会出现某种故障和错误。在项目过程中可能发生的错误或计划外风险会导致客户对管理团队产生负面的意见。此外，一些错误和风险可能无法修复，或者可能过于昂贵而无法克服。因此，一个精心准备的质量管理计划对于一个组织来说是必不可少的，以确保项目团队所执行的管理计划能够满足客户的满意度和他们的需求。在这个阶段，Ishikawa的七个质量工具对于确定、识别和评估问题、问题的原因以及持续改进过程的建议都是非常有用的。这些工具可以被列为;直方图，流程图，散点图，帕累托图，因果图，检查表和控制图。
1.柱状图
1.1直方图的目的
直方图用于以图形和数值形式定义一组数据的变化和出现频率。
1.2描述
在大多数可视化演示中，使用频率分布，每一个频率分布都是为了表明特定数据在特定时间内出现的频率。最常见的显示发生频率的方法是一种叫做直方图的质量工具。它们可能看起来像柱状图，但在某些方面有所不同。
直方图是在一个图表中显示所有数据集的强大工具。当需要显示一个数据与另一个数据的比较时，它是有用的。它们是一种图形化的表示方式，为研究和评价数据提供了直观的手段。它是由法国统计学家a.m. Guerry发明的。与帕累托图不同的是，在直方图中，只显示产品的一种性质的出现频率。导致我们使用直方图的产品的特定性质必须是数值的和可变的。下面的图1是一个例子。在这里，产品的某一特性，在接下来的1000个产品中有缺陷的数量和它们发生的概率用数字表示。从图中可以看到，分布中间有一堆次品。它呈钟形曲线，通常称为正态分布。
我们通常使用直方图;
- 我们用来可视化的数据是数值的。
- 有必要评估过程是否可能满足客户的需求。
- 对于特定的数据，需要确定直方图将显示的分布形状。
- 对多个过程的输出进行比较，以评估它们之间是否存在差异。
在制作上述目的的直方图时，应注意以下几点:
- 调查数据应该是可变的。
- 观测数据应置于X轴，频率应置于Y轴。
- 在一个直方图中，只考虑一个特定的质量特征，与该特征相关的观测数据值放在X轴上。
- 列之间的间隔应该相同。
- 为了达到更准确的分布，应注意插入不少于50个数据点。
1.3直方图的构建
在制作直方图时，应该遵循一些步骤。具体情况如下:
- 为了获得更多可验证的结果，至少应该收集50个数据点。
- 找出最高和最低数据点之间的差异，这被称为范围。
- 收集到的数据点应根据其数量划分到X轴上。例如，如果我们有低于50个数据点，X轴应该分成5到7个区间。同样，对于50 ~ 100个数据点，轴应分成8-10个区间。对于超过250个数据点，间隔数必须在15到20之间。确定类的数量是至关重要的一步，因为在解释数据集中的变化时，它将显示直方图的有效性。
- 每个区间的大小必须按以下公式计算;
- 间隔的大小=范围/类的数量
- 通过使用最小和最大的数据点，直方图的边界应该被定义。
- 在最后一步之前，需要对每个类的频率进行计算。
- 最后一步是绘制直方图并绘制相关数据。
1.4结论
直方图是一种有用的工具，可以识别和解释一组数据中所面临的变化。任何我们需要展示或指出的东西，我们都可以用直方图的质量工具简单明了地完成。但重要的是要始终考虑到，直方图不能给出问题的解决方案，但它们可以为改进过程提供一些启示。
2.流程图
2.1流程图的目的
流程图直观地说明了完成一项任务所需要的一系列活动。高级流程图可以帮助使用它们的人理解复杂的流程，而不涉及会造成混乱的细节。详细的流程图可以帮助使用他们的人分析他们的流程，以提高效率和优化。
同时，参与流程图构建过程的人也开始更好地理解流程。因为他们参与了，他们开始对质量和过程的改进更感兴趣。他们开始确定改进流程的部件。他们也开始理解所有的人和所有的流程是如何融入整个业务的。
2.2流程图说明
流程图是可视的图表，它通过将过程分解为活动来显示过程。此外，它们还展示了这些活动从头到尾是如何相互关联的。
要了解一个过程，首先要做流程图。无论这个过程是管理过程还是生产过程，这些图表都提供了完成任务所需步骤的可视化解释。当我们查看流程图时，我们可以看到这个过程以及这个过程的步骤是如何包含在整个业务中并与之相适应的。
流程图可以有多种类型。图片、符号或者仅仅是圆形和正方形都可以用来画流程图。这些图表也可以显示一个过程，或者只是一个过程的一部分，或者多个过程一起显示。画流程图没有一种方法，画流程图也没有错误的方法。一个流程图的好坏，应该与画它、使用它、理解它的人的好坏平行。
2.3流程图的构建
在准备流程图时，应该正确地确定将要参与的人员。这些人应该是实际执行过程的人以及过程的涉众。
由于构建流程图需要比预期更多的时间，所以应该给团队成员足够的时间来完成他们的工作。
在流程图的构建过程中，提问是至关重要的一步。下面是一些有助于构建流程图的问题:
- 哪件事会先发生?(定义起点)
- 接下来会发生什么?(按顺序列出主要步骤)
- 这个过程的输出流向哪里?(确定方向)
- 这个过程的输入来自哪里?(确定方向)
- 输入如何到达流程?
- 哪件事会最后发生?(定义停止点)
在定义数据以构建流程图之后，使用标准化的图形符号来记录该过程。然后可以将结果与实际过程进行比较，并确认其是否正确和完整。
2.4流程图的类型
一般有四种流程图类型。根据建模者的不同视角，这些模型也有所不同:
- 文档流程图:它们显示流经系统的文档的控件。
- 数据流程图:它们显示对系统中流动的数据的控制。
- 系统流程图:它们在资源或物理层面上显示控件。
- 程序流程图:它们显示系统内部程序中的控件。
然而，有许多分类的流程图，这是在上面显示的。
2.5结论
流程图为用户提供了可视化的说明和流程说明。这些图表是理解每个过程的第一步。此外，这些图表激励团队合作和员工对业务的参与。
3.散点图
3.1散点图的目的
散点图主要用于需要确定两个变量之间的相关性，以某种方式相互影响，观察一个变量在另一个变量改变时的变化。
3.2描述
使用散点图可以预测哪种函数更适合表示两个变量之间的关系。说明变量之间关系的两种方法是用数字和图形来确定关系的程度。的确，散点图显示了两个变量线性相关的方向和数量。两个变量的线性相关的方向和数量是通过一种称为相关系数的现象来测量和定义的，相关系数表示为“r”。这个r值总是在-1和1之间。在r=0的情况下，变量之间没有关系。“r”数越高，越接近1，变量之间的正相关性越强。相反，最低“r”数越接近-1，负相关性越强。
下图为美国间歇泉的喷发等待线与喷发持续时间之间的相关性。根据两个变量的关系，我们可以从这张图中得出结论，有两种类型的火山爆发。“短等待-持续时间短的喷发”和“长等待-持续时间长的喷发”。点之间的紧密程度表示变量之间的相关水平，变量位于X轴和Y轴上。
3.3散点图的构建
在制作散点图时，应该遵循以下步骤:
- 选择两项，我们要检验它们之间的相关性。通常，最好使用两个具有潜在因果关系的变量。此时，一个结果及其原因可以作为散点图的输入
- 数据采集。在直方图中，使用尽可能多的数据将使我们得到更可靠和准确的结果。
- 将数据点放在X轴和Y轴上。
- 将每组配对数据绘制到坐标轴上。这些点取决于我们收集了多少数据点。
- 评估图表和结果。
3.4散点图的评价
我们可以从图中检测到的结果的解释可以根据所呈现的关系而有所不同。如果两个变量之间有很强的关系，其中一项的改变会自动影响另一项的改变。但如果没有关系，其中一个的变化根本不会影响到另一个。因此，解释分为三类;
- 正相关关系:X轴上的变量增加，Y轴上的变量增加，反之亦然。最佳拟合线的斜率为正。
- 负相关关系:当X轴上的变量增加时，Y轴上的变量减少，反之亦然。最佳拟合线的斜率为负。
- 没有关系:在X轴和Y轴上的变量之间没有定义关系。它们的变化互不影响。
3.5结论
散点图向用户展示了质量特征和可能受其影响的因素之间的相关性。让这个质量工具如此有用的是;它易于使用、解释和与他人交流。
4.帕累托图
4.1帕累托图的目的
的帕累托图在问题中设定优先级，决定哪些问题必须先解决。因为没有一个组织有足够的资源来处理所有的问题，所以优先级是很重要的。帕累托图图形化地列出了摘要中的要点，并显示了数据组之间不同点的关联重要性。
帕累托图的目的是强调一组因素中最重要的。在质量控制中，它通常象征最常见的缺陷来源、频率较高的缺陷类型或客户投诉最常见的原因等。帕累托图对改进生产过程特别有用。
4.2帕累托图描述
意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托通过描述人口给定特征的频率分布，发展了帕累托概念。帕累托图是一种既包括折线图又包括柱状图的图表。柱状图从左到右显示了每个类别的累计总和。
帕累托图从最高频率到最低频率设置数据的优先级。这些图表决定了“至关重要的少数”类别，这些类别解释了最大的连接频率，并将“不重要的许多”分开。
帕累托图可以提供问题的答案，这将有助于发现业务或团队面临的最大问题，以获得团队应该集中精力的最高进步率。
4.3帕累托图的构建
要开始绘制帕累托图，应该将数据范围划分为组(段、类别、箱等)。然后，类别或列应该按顺序排列(从左边频率最高的列开始，一直到右边)。然后确定每个组内存在的数据点的数量，并注意将类别与频率匹配来制作图形。在数据类别上方，应计算并放置连接的频率线。这是每个类别的累计百分比。
构造帕累托图的出发点是选择一个不产生收益的过程。如果工艺需要返工或报废，那么返工或报废这些零件的原因将被识别出来，并为问题的原因制作一个列表。现在，我们有足够的数据来做一个图表。制作帕累托图后，可以看出哪些问题最容易引起麻烦，应该有两三个突出的问题。然后我们可以集中精力处理这些最棘手的问题。在使用帕累托图来改进过程之后，为了检查改进是如何工作的，我们可以再做一个帕累托图，那些造成最大伤害且必须解决的问题将再次显示在这张图中。
在帕累托图的例子中，出现的频率显示在左纵轴上。右轴表示总出现次数的累计百分比。由于原因数量减少，累积函数的形状为凹函数。
4.4结论
使用帕累托图没有错误的问题或错误的过程选择。要提高质量，最重要的是做点什么，从哪里开始。如果你开始使用帕累托图来确定你的业务在哪里有问题，你会发现关于你的业务或流程的一些事情，你会知道在哪里发展。
5.因果图
5.1因果图的目的
因果图为了从项目中获得良好的输出，并提供持续的改进过程，它发挥着重要的作用，因为它给了我们关于整个项目中问题和问题的根本原因的想法。选择因果图作为图形表示的人将会知道导致我们出现特定质量问题的根本原因是什么。
5.2描述
因果图也是石川于1943年在东京大学开发的七个质量工具之一。它一直被用来确定、调查和显示问题或后果的根本原因。此图表还有助于在一个图表中显示问题的所有相关原因。这让我们能够在一页中看到所有的东西，并将清除这种情况。我们想要解决的问题、结果或情况写在图表的右边，而所有可能相关的原因都写在左边。由于子因与主因相连，它们共同构成鱼骨。由于形状或多或少有点像鱼骨，故又称“鱼骨图”。
很明显，我们可以用统计方法从问题出发，最终找出原因。但除此之外，因果图给我们的是它直观地展示了结果和原因之间直接而明确的关系。而原因显示主要分为6大类;人/人，测量，机器/设备，材料，方法和环境。
5.3因果图的构建
制作如下所示的因果图时，应遵循以下步骤:
- 组建了绘制因果图的项目组。要注意的是，群体中的每个成员都有关于质量关注点的预认知。其中一名成员被选为协调人。他/她有责任以简单易懂的方式倾听和记录其他团队成员提出的想法和想法。
- 与情况相关且需要改进的关注点必须被识别为效果，并在其周围画一个方框并添加一个箭头。
- 下一步必须由团队成员进行头脑风暴，讨论在前一步中确定的可能导致这种影响的实体。此外，这些原因之间的关系的可能性，必须进行调查。
- 此步骤必须与前一个步骤一起执行。因为在这里，必须识别和分析在某种程度上与主要原因相关并影响主要原因的子原因。确保确定所有可能导致主要原因的因素。在准备图表时，必须详细地确定环境和业务因素。每个团队成员的意见都应该被采纳，以确定问题的所有可能原因。
- 最后一步必须更详细地关注原因，可以使用其他质量工具和技术来制定改进计划。重点的原因必须得到团队成员的同意。
5.4结论
因果图是非常有效和强大的质量工具以便更好地了解我们的项目。这个图需要团队合作，以及对我们正在进行的过程项目的预先了解。因为这个图表为我们的项目提供了一个改进，所以它确实需要知识。因为团队成员拥有的信息越多，就有越多的机会来改进他们，从而提出更好的产出。
6.检查表
6.1检查表的作用
检查表以系统、有组织和简单的方式收集过程中的数据。
6.2检查表说明
检查表是一个简单的文件，我们用来实时收集数据，并在数据创建的位置。检查表通常是一个空白的表格，旨在以快速、有效和简单的方式登记所需的信息。
由于数据收集是统计分析的起点，它非常重要，有时会成为混乱和无组织的练习。检查表是一种简单的形式，我们可以用结构化的方式收集数据，我们可以很容易地将其转换为有用的信息。检查表以图形格式有效地显示信息。检查表是一种表单或表格，用于在收集数据时注册数据。检查表还有助于按类别组织收集的数据。它们显示了每个特定值发生的次数，并且随着收集到的数据越来越多，检查表提供的信息变得越来越有用。
检查表的主要应用是记录显示不同问题发生频率的数据，以及记录被认为是问题原因的事件的频率。
检查表用于清楚地识别所观察到的内容。所观察到的事件应明确分类。数据收集过程应该很容易，数据应该以一种使数据可靠和有价值的方式分组。相似的问题必须在相似的类别中。然后，应该创建一种以更少的努力提供最有帮助的信息的格式。
检查表是显示数据的有效方法，而且易于使用。它们显示了问题的根本原因。检查表也是构造其他图形工具的第一步。它提供了一个有组织的统一数据集合。
6.3检查表的构建
创建检查表的第一步应该是定义要记录的事件、问题或过程，并对这些事件进行分类。如果有些事件不容易归入现有组，那么应该为这些事件添加其他类别。
然后，对于数据的记录，应该确定合适的间隔和周期。这个时间间隔应该是有代表性的。检查表应设计为在数据记录期间使用，并应易于理解。所有列都应适当分类。数据收集应在约定的时间间隔内进行，每个人都应了解所记录的任务和事件。应该对数据进行分析，以确定频率异常高或低的事件。然后把这些信息写在检查表上。
检查表主要有四种类型:
6.3.1不良品检查表
为了确定在过程中发生了什么类型的缺陷或问题，使用了这种类型的检查表。在这些检查表中，通常有一个过程中可能出现的问题或缺陷的列表。当出现缺陷或问题时，在该问题的列中放置一个标记。在这种类型的检查表中使用的数据是可数的。
6.3.2缺陷部位检查表
这种类型的检查表有助于发现产品上缺陷或问题的位置。如果产品的外观很重要，就会使用这些。这种类型的检查表通常包括产品的图片。为了表明产品表面出现缺陷的位置，可以在图片上做标记。
6.3.3缺陷原因检查表
这种类型的检查表用于发现缺陷或问题的原因。在数据收集过程中，会针对该类型监视多个变量。例如，机器类型、日期、时间和操作员的数据可以在同一检查表中监控。
6.3.4检查确认检查表
为了确保应用了正确的程序，使用了这种类型的检查表。这种类型的检查表通常有一个在采取行动之前需要完成的任务列表。最终检查、操作检查、服务性能检查、机器维护检查表是检查确认检查表的示例。
6.4结论
检查表是收集数据的有用方法。它们易于使用和理解，并让用户以简单、有组织和系统的方式收集数据。有许多类型的检查表正在使用。最常见的类型是缺陷项目，缺陷位置，缺陷原因和检查确认检查表。
7.控制图
7.1控制图的目的
它是一种工具，用于确保业务或生产过程是否持续处于控制之下，并通过研究变化及其来源来帮助改进过程绩效。使用控制图将帮助我们在需要的地方对过程的输出质量进行调整。
7.2描述
控制图的形成是为了检查过程是否在统计上处于控制之中，以及过程在时间内的变化。控制图可以提前通知我们在不久的将来可能发生的问题。通过控制图，人们可以解释从过程数据中得到的变化，并使过程处于控制之中。所使用的方法被称为统计控制过程。控制图的目的是将项目过程中可能发生的变化保持在可接受的上下限范围内。控制图只通知我们缺陷的存在;它没有给出任何解决方案来克服它。下面是使用控制图的一些好处;
- 揭示质量性质的本质变化。
- 衡量质量变化的绩效。
- 以确定质量性能的平均水平。
在控制图上必须定义3个级别。这些是上限控制极限(UCL)，中心线(CL)和下限控制极限(LCL)。的se limits or lines are calculated from samples that are taken from the particular process. And the points in the chart refer to the samples and usually minimum 25 points are required to come up with an accurate control chart.
根据我们拥有的数据类型，选择最合适的控制图，将使我们更快、更有效地达到结果。控制图的类型可以定义为平均控制图和范围控制图。平均控制图显示了过程与标称设计值的接近程度，而范围控制图表明了可变性的数量和标称值周围的分布。
7.3控制图的构建
控制图的构建包括三个主要步骤:
7.3.1数学模型
步骤1:数据收集
首先，我们需要决定要检查过程或产品的哪种质量特征。然后选取n个单元的m个样本作为对照。对于每个单元，测量确定的质量特性并记录在电子表格中。
在每种情况下，控制图的X轴显示样本数。绘制的数据取决于Y轴的图表类型:
第三步:计算中心线和控制界限