第四章 质量控制的工具

图表和控制曲线

　　QC一般不筛选数字，对QC来说，数字越多越好，要把尽可能多的数字列成图表形式，作成帕列托图或其他图表。图表和曲线给人的印象非常直观，它能立刻直观地描绘当时的状态。

　　一种手工绘制的有效地用来确定次品原因的曲线是控制曲线。横座标表示时间或日期，纵座标给出质量数据，例如次品率。看看变化的曲线就能找出与正常情况不同的分歧点。在一个特定的公司里，一位有经验的QC专家能够立刻看到在什么加工工序出了什么问题。
　　表7显示的数据是炼制烫猪烙铁产品的曲线。这是一间座落于气候寒冷地区的工厂制造的。冬天，出现了烫猪烙铁产量下降的现象，工人们并不知道为什么。对冬天的产量的进一步测试表明，每当出现风雪时，便出现了产量下降的情况。明显的，关键问题在于暴风雪和产量下降的关系，一旦工人们确定了其原因，他们便能找到在暴风雪的日子里提高产量的办法。

　　另一个经常使用的曲线是相关图。横座标通常表示原因值，纵座标表示有效值，交叉点表示它们的相互关系。1970年，发表了一篇预期日本人寿命的报告，它给出了每一个县每一个区的数字。日本经济增长在六十年代中期达到顶峰，环境污染成为一个严重的社会问题。尽管如此，但正是东京和大坂的公民－－他们住在受污染最严重的地区－－的寿命最长。而那些没有受到污染的农村地区，人们的寿命不长。这个报告并没有极大地鼓舞环境保护运动的领导人。但毕竟不同的是，人的寿命长，对那些生活在主要城市的人来说，归因于良好的日常饮食和有效的医疗保障。这是一种关系图能表现的事情，一种不希望的事实要比公众意见重要的多。

　　这样的事例给我们提出了一个重要的启事。当你面对一个没有办法解释的情况时，它总是诱惑你按照你已经知道的东西去接受你心中想到的第一个结论。相信表面现象是很危险的，它会引导你走向错误的道路，除非你的分析是基于实际数据并经过检查，否则便不可靠。
　　在质量管理中，所有的解释总是基于实际数据或事实。在产品生产中，你永远面对的问题就是怎样与可靠性打交道。在此意义上说，QC方法可以称为“事实控制”或“基于事实的控制”。