常用质量管理统计方法1.doc

精品文档就在这里-各类专业好文档，值得你下载，教育，管理，论文，制度，方案手册，应有尽有-常用质量管理统计方法常用的质量管理统计方法包括：旧QC七大手法（检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法（亲和图、树图、关联图、箭条图、PDPC、矩阵图、矩阵数据分析法），以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。简介如下：一、检查表（调查表、统计分析表）1、概念：系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。2、分类：不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。3、用途：用在对现状的调查，以备今后作分析。4、制作步骤（1）确定搜集资料的具体目的。（2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。（3）确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。（4）根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。（5）用收集和记录的部分资料进行表格试用，目的是检查表格设计的合理性。（6）如有必要应评审和修改调查表。5、注意事项（1）应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要项目上加注记号；（2）记录时要考虑到层別，按人员、机台、原料、时间等分类；（3）数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來；（4）尽可能以记号、图形标记，避免使用文字；（5）检查项目不宜太多，以4-6项为宜（针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。6、应用实例不良项目/周别123合计1、划伤正正一正一三202、尺寸偏差正一正一123、污点二一一44、变形正二7记录人： 审核：二、数据分层法（分类法、分组法）1、概念：数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。数据分层法经常与统计分析表结合使用。3、应用步骤（1）收集数据。（2）将采取到的数据根据不同目的按照分层原则选择分层类别。（3）将数据按待定的分层类别进行分层。（4）将数据按层进行归类。（5）根据归类结果画分层归类类图或表。（6）根据归类图或表寻找规律，发现问题。4、应用实例 成品验货不良品统计表序号不良项目12345678合计1振音68754721402外壳松动36372446353喇叭无声15372643314表面脏污46303534285机内有物23116832266插头不良447101036357合 计2032242119401922195三、排列图（帕累托图、柏拉图）1、概念它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列的一种图表。排列图由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序排列的矩形和一条累计百分比拆线组成。分为分析现象用排列图和分析原因用排列图。2、用途（1）识别重点。（2）识别进行质量改进的机会。（3）检查改进效果。3、应用步骤（1）确定分析项目。（2）明确度量。（3）确定分析周期。（4）收集数据制作统计表。（5）绘制排列图。（6）确定结论。4、应用实例某公司检验中发现有50个不良品，不良项目ABCD及不良数如下表，请根据这些数据绘制排列图。排列图应用实例3020100405060%100%ABCD不良数累计影响度(%)10%60%20%80%90%四、因果图（鱼骨图、鱼刺图、石川图）1、概念 是表示质量特性波动与其潜在（隐含）原因的关系，即表达和分析因果关系的一种图表。因果图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。2、应用步骤（1）明确问题。（2）确定原因类别（人、机、料、法、环）。（3）画框架图。（4）层层展开完成全图。（5）对结果有影响的原因都客观、认真地分析出来并纳入因果图中。（6）确定未端原因。3、作图要点（1）明确需要分析的质量问题或确定需要解决的质量特性 ； （2）召集同该质量问题有关的人员展开头脑风暴；（3）向右画一条带箭头的主干线将质量问题写在图的右边，一般按5M1E分类，然后围绕各大原因逐级分析展开到能采取措施为止； （4）记录有关事项 。 4、应用实例，如，复印机复印不清楚的因果图：新旧程度精神不集中复印不清楚使用人员操作速度药液液量颜色深浅原稿保管时间污染清晰度书写整齐强度卷曲度复印机滚筒转动不灵活灯泡亮度使用时间干净度复印纸纸质量感光度保管方法保管时间复印法放纸方式环境干燥时间房间不洁手不洁稿纸质量五、散布图（相关图）1、概念用于分析两个测定值之间的相关关系的一种方法。2、制作步骤（1）搜集数据资料。对欲进行研究的两组数据用备好的检查表搜集成对数据；（至少30对） （2）画出长度大致相等的横轴与纵轴，记上组的名称、计量单位,作好尺度标记； （3）按成对数据在图上绘点；（4）分析各点的散布状态,考察二者是否具有相关关系及其相关程度,必要时须通过相关系数的计算或其它判定方法予以判定。3、散布图判断六、直方图（柱状图、质量分布图）1、概念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。2、目的作直方图的目的就是通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的质量。具体来说，作直方图的目的有：（1）测知制程能力； （2）调查是否混入两个以上不同群体； （3）测知分配中心或平均值；（4）测知分散范围或差异； （5）与规格比较计算不良率；（6）测知有无假数据；（7）制定规格界限。3、制作步骤（1）集中和记录数据，求出其最大值和最小值。数据的数量应在100个以上，在数量不多的情况下，至少也应在50个以上。 （2）将数据分成若干组，并做好记号。分组的数量在620之间较为适宜。 数据N50-100100-250250以上组数K6-107-1210-20K=1+3.32LgN (N代表收集的数据总数）（3）计算组距的宽度。用组数去除最大值和最小值之差，求出组距的宽度。 （4）计算各组的界限位。各组的界限位可以从第一组开始依次计算，第一组的下界为最小值减去组距的一半，第一组的上界为其下界值加上组距。第二组的下界限位为第一组的上界限值，第二组的下界限值加上组距，就是第二组的上界限位，依此类推。 （5）统计各组数据出现频数，作频数分布表。 （6）作直方图。以组距为底长，以频数为高，作各组的矩形图。 4、直方图分析（1）标准型结论：过程在正常情况下运转。（2）锯齿型结论：作频数分布表时，分组过多；测量有问题或读错测量数据。（3偏峰型结论：当下限（或上限）受到公差等因素限制时，往往会出现这种形状。（4）陡壁型结论：显示有假数据；当工序能力不足，为找出符合要求的产品经过全数检查，或过程中存在自动反馈调整时，常出现这种形状。（5）平顶型结论：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。（6）双峰型结论：当有两种不同的平均值相差大的分布混在一起时。（7）孤岛型结论：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个分布的少量数据。七、控制图（一）概念控制图又称为管制图，是对过程质量特性值进行测定、记录、评估、从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特博士在1924年首先提出，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。如下图： （ UCL= +3， CL=， LCL=-3）（二）分类1、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态；另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。2、根据国标GB/T4091-2001,常规控制图分为如下几类：数据分布控制图简记计量值正态分布均值-极差 控制图一R 控制图均值-标准差 控制图一s 控制图中位数-极差 控制图Me一R 控制图单值-移动极差 控制图x一Rs 控制图计件值二项分布不合格品率 控制图P 控制图不合格品数 控制图nP 控制图计点值泊松分布单位缺陷数 控制图U 控制图缺陷数 控制图C 控制图（三）应用控制图需要考虑的一些问题1、控制图用于何处?原则上讲,对于任何过程,凡需要对质量进行控制管理的场合都可以应用控制图。但这里还要求：对于所确定的控制对象一质量指标应能够定量,这样才能应用计量值控制图。如果只有定性的描述而不能够定量,那就只能应用计数值控制图。所控制的过程必须具有重复性,即具有统计规律。对于只有一次性或少数几次的过程显然难于应用控制图进行控制。2、如何选择控制对象?在使用控制图时应选择能代表过程的主要质量指标作为控制对象。一个过程往往具有各种各样的特性,需要选择能够真正代表过程情况的指标。例如：假定某产品在强度方面有问题,就应该选择强度作为控制对象。在电动机装配车间,如果对于电动机轴的尺寸要求很高,这就需要把机轴直径作为我们的控制对象。在电路板沉铜缸就要选择甲醛、 Na0H、的浓度以及沉铜速率作为多指标统一进行控制。 3、怎样选择控制图?选择控制图主要考虑下列几点:首先根据所控制质量指标的数据性质来进行选择,如数据为连续值的应选择一R、一s、ME一Rs或x一Rs图;数据为计件值的应选择p或pn图,数据为计点值的应选择c或u图。最后, 还需要考虑其他要求,如检出力大小,抽取样品、取得数据的难易和是否经济等等。例如要求检出力大可采用成组数据的控制图,如一R图。4、如何分析控制图?如果在控制图中点子未出界,同时点子的排列也是随机的,则认为生产过程处于稳定状态或控制状态。如果控制图点子出界或界内点排列非随机,就认为生产过程失控。对于应用控制图的方法还不够熟悉的工作人员来说,即使在控制图点子出界的场合,也首先应该从下列几方面进行检查:样品的取法是否随机,数字的读取是否正确,计算有无错误,描点有无差错,然后再来调查生产过程方面的原因,经验证明这点十分重要。5、对于点子出界或违反其他准则的处理。若点子出界或界内点排列非随机,立即追查原因并采取措施防止它再次出现。 6、对于过程而言,控制图起着告警铃的作用,控制图点子出界就好比告警铃响,告诉现在是应该进行查找原因、采取措施、防止再犯的时刻了。虽然有些控制图,如一R控制图等,积累长期经验后,根据图与R图的点子出界情况,有时可以大致判断出是属于哪方面的异常因素造成的,但一般来说,控制图只起告警铃的作用,而不能告诉这种告警究竟是由什么异常因素造成的。7、控制图的重新制定。控制图是根据稳定状态下的条件(人员、设备、原材料、工艺方法、环境,即4M1E)来制定的。如果上述条件变化,如操作人员更换或通过学习操作水平显著提高,设备更新,采用新型原材料或其他原材料,改变工艺参数或采用新工艺,环境改变等,这时,控制图也必须重新加以制定。由于控制图是科学管理生产过程的重要依据，所以经过相当时间的使用后应重新抽取数据,进行计算,加以检验。 8、控制图的保管问题。控制图的计算以及日常的记录都应作为技术资料加以妥善保管。对于点子出界或界内点排列非随机以及当时处理的情况都应予以记录,因为这些都是以后出现异常时查找原因的重要参考资料。有了长期保存的记录,便能对该过程的质量水平有清楚的了解,这对于今后在产品设计和制定规格方面是十分有用的。（四）判异准则主要适用于图和单值图，且假定质量特性服从正态分布。将控制图等分为6个区域，每个区宽1。这6个区的标号分别为A、B、C、C、B、A。准则1：原因：计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障等。准则2：原因:过程平均值减少的缘故。准则3：原因:工具逐渐磨损、维修逐渐变坏等。准则4：原因:由于轮流使用两台设备或由位操作人员轮流进行操作而引起的系统效应。实际上是一个分层不够不问题。准则5：原因:由于过程的参数发生了变化。准则6：原因:由于过程的参数发生了变化。准则7：原因:可能有数据虚假或数据分层不够。准则8：原因: 数据分层不够。（五）常规控制图的做法及其应用1、一R控制图（1）对于计量值数据而言,这是最常用最基本的控制图。它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合。控制图主要用于观察分布的均值的变化,R控制图用于观察分布的分散情况或变异度的变化,而一R图则将二者联合运用,用于观察分布的变化。（2）图的中心线及控制限公式为： UCL= + CL= LCL=- 式中为一与样本大小n有关的常数。 （3） R图的中心线及控制限公式为： UCL= CL= LCL=式中,系数D3、D4为一与样本大小n有关的常数。（4）应用实例例，厂方要求对汽车引擎活塞环的制造过程建立一R控制图进行控制。现取得25个样本，每个样本包含5个活塞环的直径的观测值，如活塞环直径的数据表所示。样本序号观 测 值1Ri174.03074.00274.01973.99274.00874.0100.038273.99573.99274.00174.00174.01174.0010.019373.98874.02474.02174.00574.00274.0080.036474.00273.99673.99374.01574.00974.0030.022573.99274.00774.01573.98974.01574.0030.026674.00973.99473.99773.98574.01473.9960.024773.99574.00673.99473.00073.00574.0000.012873.98574.00373.99374.01573.98873.9970.030974.00873.99574.00974.00574.00474.0040.0141073.99874.00073.99074.00773.99573.9980.0171173.99473.99873.99473.99573.99073.9940.0081274.00474.00074.00774.00073.99674.0010.0111373.98374.00273.99873.99974.00774.0060.0291474.00673.96773.99474.00073.98473.9900.0391574.01274.01474.99873.99974.00774.0060.0161674.00073.98474.00573.99873.99673.9970.0211773.99474.01273.98674.00574.00774.0010.0261874.00674.01074.01874.00374.00074.0070.0181973.98474.00274.00374.00573.99773.9980.0212074.00074.01074.01374.02074.00374.0070.0182173.99874.01074.01374.02074.00374.0090.0202274.00473.99973.99074.00674.00974.0020.0192374.01073.98973.99074.00974.01474.0020.0252474.01574.00873.99374.00074.01074.0050.0222573.98273.98473.99574.01774.01373.9980.035小 计平 均1850.0240.58174.0010.023 按下列步骤进行：步骤1:取预备数据。已取得预备数据如活塞环直径的数据表所示。 步骤2:计算样本均值。例如,对于第一个样本,有 1=74.010其余类推。 步骤3:计算样本极差R。例如,对于第一个样本, xmax =74.030, xmin =73.992,于是有 R1=74.030-73.992=0.038 其余类推。 步骤4:计算样本总均值与平均样本极差。由于=1850.024, =0.581, 故 =74.001 =0.023 步骤5:计算R图与图的控制线。计算一R图应该从R图开始,因为图的控制界限中包含,所以若过程的变异度失控,则计算出来的这些控制界限就没有多大意义。对于样本大小n=5,从附录V查得D3=0,D4=2.115,又从步骤4知R=0.023,于是代入式 (5.3-10)后,得到R图的控制线为 UCL=2.115(0.023)=0.049 CL=0.023 LCL=0(0.023)=0如一R控制图所示。事实上,LCL=D3=(1一3d2/d3) ,当n=5,1-3d2/d3=1-3(0.864)/2.326=-0.114为负值,但R不可能为负,故此时LCL不存在。这里,LCL=0不过作为R的自然下界而已。当把25个预备样本的极差描点在R图中后,根据判断稳态的准则(1) 知过程的变异度处于控制状态。于是可以建立图。对于样本大小n=5,从附录V查得A2=0.577,又从步骤4得知=74.001,R=0.023,于是 代入公式后,得到图的控制线为： UCL=+=74.001+0.577(0.023)=74.014 CL=74.001 LCL=-=74.001一0.577(0.023)=73.988 如图（-R控制图）所示。当把预备样本的均值描点在图中后,根据判断稳态的准则(1)知过程的均值处于稳态。由于图和R图都处于统计稳态,且从得知该厂过程也处于技术稳态,于是上述-R图可加以延长,作为控制用控制图供日常管理之用。 2、-s(均值-标准差)控制图（1）当样本大小n10或12，这时应用极差估计总体标准差的效率降低，需要用S图来代替R图。（2）应用公式：s图的控制线为 ： UCL= CL= LCL=式中,系数B3、B4可从附录V查得。 图的控制线为： UCL=+ CL= LCL=-式中，系数A3可从附录查得。3、Me R控制图（1）用中位数图代替均值图。由于中位数的计算简便，所以多用于现场需要把测定的数据直接记入控制图进行控制的场合，这是为了简便，当然规定奇数个数据。它受异常数据的影响较少。（2）应用公式：R图的控制线为： UCL= CL= LCL=Me图的控制线为： UCL= Me +A4 CL= Me LCL= Me -A4式中,系数D3、D4、A4为一与样本大小n有关的常数。4、X Rs控制图（1）多用于对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合；取样费时、昂贵的场合；以及如化工等气体与液体流程式过程，产品均匀的场合。（2）应用公式：Rs图的控制线为： UCL=s CL=s LCL=sX图的控制线为： UCL= +E2 CL= LCL=-E25、p不合格品率)控制图（1）用于控制对象为不合格品率或合格品率等计算质量指标的场合。（2）p图的控制线为： UCL=-3 CL= LCL=+36、pn(不合格品数)控制图 （1）用于控制对象为不合格品数的场合。（2）pn图的控制线为： UCL=n-3 CL= LCL=n+37、c(缺陷数)控制图（1）用于控制一部机器、一个部件、一定的长度、一定的面积或任何一定的单位中所出现的不合格数目。（2）c图的控制线为： UCL=+3 CL= LCL=-38、u(单位缺陷数)控制图（1）u图与c图的关系和p图与pn图的关系相似。如果各个样本的检查单位也即样本大小是变化的,这时应将各个样本的缺陷数折算成平均每个检查单位的缺陷数,简称平均缺陷数,然后用u图进行控制。（2）u图的控制线： UCL=+3 CL= LCL=-3八、亲和图（KJ法、A型图解法）1、概念它是收集到的大量有关某一特定主题的意见、观点、想法和问题，按它们之间相互亲近程度加以归类、汇总的一种图。2、主要用途：（1）认识事物； （2）打破现状，提出新的方针； （3）促进协调，同一思想；（4）贯彻方针。 3、应用步骤（1）确定主题（2）收集语言资料（3）制作语言资料卡片（4）汇总（5）绘制亲和图（6）报告结论4、应用实例什么问题可以用亲和图？这样的问题最适合用亲和图不容易找出解决问题的办法必须解决的问题很多人进行策划，得到共识有充分的时间去查明本质问题需要快速解决的问题简单的问题这样的问题不要用亲和图去解决由一个人使用A型图解解决问题九、树图（系统图）1、概念系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图，以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施。2、用途（1）新产品研制过程中设计质量的展开；（2）制订质量保证计划，对质量保证活动进行展开；（3）与因果图结合使用；（4）目标、方针、实施事项的展开；（5）明确部门职能、管理职能；（6）对解决企业有关质量、成本、交货期等问题的创意进行展开。3、应用步骤（1）确定主题；（2）确定主要层次；（3）构造树图；（4）针对这个主要类别确定其组成要素和子要素；（5）把针对每们主要类别的组成要素及其子要素放在主要类别右边相应的方框内；（6）评审画出的树图，确保无论在顺序上或逻辑上都没有差错和空当。4、应用实例如何使QC落实加强培训观念要正确内训外训购置书刊设黑板报圈员家举行烤肉郊游标语举办读书会圈会活泼化多交流竞赛活动活泼化宣导公司内公司外国际性技能操作十、关联图1、概念类似与鱼刺图法，是把若干个存在的问题及其因素间的因果关系用箭条连接起来的一种图示工具，是一种关联分析说明图。通过关联图可以找出因素之间的因果关系，便于统观全局、分析以及拟定解决问题的措施和计划。2、用途（1）分析制造过程中不良品的原因，尤其是潜在原因的分析；（2）在影响事件的因素众多，各因素相互关联性大的时，能够使各关系与要因间逻辑明确；（3）深入探讨该问题事件；（4）有效的推进QC小组活动。3、应用步骤（1）广泛分析收集原因；（2）初步确认；（3）整理；（4）寻找关系并绘图；（5）找到未端原因。（箭头只出不进）4、应用实例某车间照明耗电量大,针对此情况运用关联图进行原因分析。照明耗电大管理不严乱 盖 房乱 接 灯用一亮八灯 头 多光 线 暗厂 房 低开关集中控制检 查 差节电意识差长 明 灯缺乏节电教育责任不明十一、箭条图（矢线图、网络图）1、概念箭条图又称为网络计划技术，我国称为统筹法，它是安排和编制最佳日程计划，有效地实施管理进度的一种科学管理方法，其工具是箭条图。箭条图是把推进计划所必须的各项工作，按其时间顺序和从属关系，用网络形式表示的一种矢线图。一项任务或工程，可以分解为许多作业，这些作业在生产工艺和生产组织上相互依赖、相互制约，箭条图可以把各项作业之间的这种依赖和制约关系清晰地表示出来。通过箭条图，能找出影响工程进度的关键和非关键因素，因而能进行统筹协调，合理地利用资源，提高效率与效益。2、 用途（1）用于新品开发计划和管理;（2）用于产品改进计划的制订和管理;（3）试生产阶段计划制订和管理;（4）量产阶段计划制订和管理;（5）工厂迁移计划及管理;（6）工程安装，修缮计划和管理;（7）各种事务的统筹。3、做法（1）明确主题（2）确定必要的作业和(或)日程（3）按先后排列各作业（4）考虑同步作业，排列相应位置（5）连接各作业点，标准日程（6）计算作业点和日程（7）画出要经线4、注意事项（1）有结束才有开始（2）要考虑到平行作业，不多花时间（3）一个作业只能用一个箭头（4）顺序一般从左向右（5）不得有回路5、应用实例现在有一个工程项目需要统筹施工计划，其中各作业如表所示，请画出箭条图，并指出关键路线。 根据上表绘制如下箭条图： 123456897101112A基础工程2B骨干组合4C建具装设3D外壁工程22F管配作业G内壁作业H电路配线J内部粉饰I内壁油漆K检验交房22122E外壁粉饰11十二、PDPC（过程决策程序图）1、概念为了完成某个任务或达到某个目标，在制定行动计划或进行方案设计时，预测可能出现的障碍和结果，并相应地提出多种应变计划的一种方法。2、用途（1）制订方针目标管理中的实施计划；（2）制订科研项目的实施计划；（3）在系统或产品设计时，对整个系统的重大事故或故障进行预测；（4）提前预测制造过程会出现的异常和误操作，并制订控制工序的方案和措施。3、应用步骤（1）确定所要解决的课题；（2）提出达到理想状态的手段、措施；（3）对提出的措施，列举出预测的结果及遇到困难时应采取的措施和方案；（4）将各研究措施按紧迫程度、所需工时、实施的可能性及难易程度予以分类；（5）决定各项措施实施的先后顺序，并用箭条向理想状态方向连接起来；（6）落实实施负责人及实施期限；（7）不断修订PDPC图。4、应用实例 防止产品搬运倒置设想产品搬运出现倒置损坏标明注意事项 中/英文对照不懂英文图画表示看不懂图顶端安装挂钩不看事项安装预警装置出声产品安全卸运十三、矩阵图法1、概念从问题事项中，找出成对的因素群，分别排列成行和列，找出其间行与列的关系或相关程度的大小，探讨问题点的一种方法。2、用途（1）明确各机能与各单位间的关系;（2）明确质量要求和原料特性间的关系;（3）明确质量要求和制程条件间的关系;（4）明确制程不良与抱怨或制程条件间的关系。3、分类（1）L 型矩阵图（2）T 型矩阵图（3）Y 型矩阵图a1a2a3b3b2b1c1c2c3（4）X 型矩阵图4、应用步骤（1）确定事项;（2）选择因素群;（3）选择矩阵图类型;（4）根据事实或经验评价和标记;（5）数据统计寻找着眼点。5、应用实例各种原材料特性比较矩阵图:最佳 :良好 :好 :稍差 :差十四、矩阵数据分析法矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法，利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。矩阵数据分析法，与矩阵图法类似。它区别于矩阵图法的是：不是在矩阵图上填符号，而是填数据，形成一个分析数据的矩阵。这个方法是将已知的資料，经过整理、计算、判断与解析后，利用电脑进行多变量分析，适用于复杂多变且需要解析的案例，是一种在品质管理专业领域中比较复杂的方法。使用的概率不高，只要概略熟悉即可。十五、头脑风暴法1、概念 头脑风暴法又名脑力激励法、BS法、自由思考法。是引导小组成员创造性地思考、产生和澄清大量观点、问题或议题的一门技术。2、用途实践经验表明，头脑风暴法可以排除折衷方案，对所讨论问题通过客观、连续的分析，找到一组切实可行的方案，因而头脑风暴法得到了较广泛的应用。如新产品、新工艺、新材料的开发、选择课题、原因分析、制定对策等活动中。3、注意问题（1）召开头脑风暴法参加人数一般为510人，最好由不同专业或不同岗位者组成； （2）会议时间控制在1小时左右； （3）设主持人一名，主持人只主持会议，对设想不作评论。设记录员12人，要求认真将与会者每一设想不论好坏都完整地记录下来；（4）禁止批评和评论，也不要自谦；（5）目标集中，追求设想数量，越多越好；