质量管理工具有哪些？7 种基本质量工具

提升工作质量的七个质量工具

对于那些工作中需要保证质量或者改善流程的人来说，迅速有效地找出并解决与质量相关的问题非常关键。然而，统计质量控制可能对普通人来说变得很复杂，这让培训和质量保障的过程变得更加困难。

但其实，通过遵循一些基本的原则，大部分的质量控制问题都能轻松搞定。这些基本原则被称为“质量的七个基本工具”。掌握了这些基础的质量工具，不管在哪个行业，都能够轻松地管理产品或流程的质量。

质量工具的起源

这些质量工具最初在1950年代由日本的工程学教授石川馨（Kaoru Ishikawa）开发，称为QC七大工具，目的是帮助具有不同技术背景的员工执行有效的质量控制措施。

那时候，统计质量控制的培训对于非技术背景的员工来说太复杂，导致了在实际操作中很难实现有效的质量控制标准化。公司们发现，通过将培训简化为一些用户友好的基本原则，即七个质量工具，能够确保在更大规模上取得更好的表现。

7 个质量工具

1. 层别法: 也叫分层分析，这是一种帮助你将数据、物体和人分开成不同小组的工具。通过这样做，你可以更好地理解数据的意义，并发现当所有数据混在一起时看不见的模式。
2. 直方图: 这是一种展示不同组数据的频率分布的质量管理工具。直方图可以帮助快速识别流程中需要改进的地方。
3. 检查表: 检查表或计数表是一种用于收集定量或定性数据的工具。通过勾选或计数来记录数据，帮助识别流程或产品中的缺陷及其原因。
4. 因果图（鱼骨图）: 由石川馨引入，鱼骨图帮助找出导致某个效果的各种因素，通常用来解决质量问题。图形中右侧表示问题，左侧列出各种根本原因。
5. 帕累托图（80-20规则）: 帕累托图显示各个值的相对重要性，帮助识别并集中解决对过程影响最大的因素。
6. 散点图: 通过展示两个变量之间的关系，散点图是找出因果关系的理想工具，有助于识别质量缺陷及其原因。
7. 控制图（舒哈特图）: 以发明者沃尔特·A·舒哈特的名字命名，控制图帮助判断一个过程是否稳定和可预测。通过检测数据偏差，控制图可以预测过程性能，节省时间和金钱。

其他工具：流程图

流程图有时被视为七大基本QC工具之一，替代分层。它记录组织结构和流程流动，是识别流程或系统中的瓶颈和不必要步骤的理想工具。

通过绘制流程图，可以更直观地了解各步骤的执行对象和顺序，为优化流程提供有力支持。

推荐项目管理系统

1. PingCode: 全流程的软件研发项目管理工具，适用于各类团队。
2. Worktile: 被广泛应用于各行各业的项目管理软件。
3. Redmine: 开源的基于web的项目管理和问题跟踪工具，支持多种操作系统和语言。
4. Asana: 全球知名的工作管理和协作平台，普遍受欢迎。
5. Jira: 最早的软件研发过程管理工具之一，专用于缺陷跟踪和敏捷管理。

使用这些工具和系统，将帮助你更好地管理项目，提高质量控制水平，从而提升整体工作效率。