品质统计手法培训品质控制(Quality control)—是指满足客户使用需求之系列活动及服务
在工业发展的初期，品质控制的唯一方法，就是仅仅将瑕疵（不良品）剔除，此种方式之弊端在于：①重工所浪费之无效工时；②不良品之根源没有得以有效控制而导致同样问题再次发生，进而提高了制造成本
随着工业的不断发展，及市场状况之频繁变化，管理人员要想了解品质状况必须从一大堆数据里慢慢总结、反复比较，才能大概掌握
当今之企业管理讲究快速对策，生产线在飞速运转，耽误一分钟时间，可能已经造成巨大损失，管—理人员面临两个选择停止生产或继续生产，怠工会浪费无效工时，但如果继续生产可能损失更大，到底如何决策，依据什么决策
当然，首先得了解现状，如果没有一种形象的表达工具，恐怕难以应付
进而慢慢便有品质统计的诞生，即，将生产中的一些问题整理成用线条、图案表示，这样一来，管理者要想了解目前的品质状况，只需一看图表便一目了然，管理人员便可快速、准确判断实施什么对策
对于品质统计之由来在此不在赘述，下面着重将一些工业制造中常用的统计手法作以阐述： 一、 QC 七大手法（数据表达工具）1 、 柏拉图：该图表之主要功能在于，将多个问题对象分析出重点，在众多品质问题中，大至可分为两大类：a—、倾向性问题即，由于错用物料或机器不稳定引起的数量较多之不良；b—、偶然性问题即，由于操作人员一时疏忽造成之个别不良
如果两种问题同时出现，应先解决哪个呢，当然是第一个，怎么才能判断，柏拉图可以很明确的告诉你
50959085 7840 623042 2010打翻移位假焊短路立起浮起不良数(PCS）1008642 其它(注：①、如上图，将问题点按其数量从大到小顺序，列入图表 X 座标
②、将累计不良率从小到大，不良数从大到小对映 Y 座标刻度用线条画入图 表，如图，用虚线标出前三项重大问题，使其更加醒目
） 累计不良率 100
