【2020年质量管理学统计过程控制质量管理旧七种工具:第七种】在质量管理的理论体系中，统计过程控制（SPC）是确保产品质量稳定性和可预测性的关键手段。而“旧七种工具”作为传统质量管理方法的重要组成部分，至今仍被广泛应用于生产与服务流程的改进中。其中，第七种工具——散布图（Scatter Diagram），虽然在现代数据分析技术面前显得相对简单，但在早期的质量管理实践中具有不可替代的作用。

一、散布图的基本概念

散布图，又称相关图或散点图，是一种通过观察两个变量之间关系来分析质量特性变化的图形工具。它将数据以点的形式绘制在坐标系上，横轴代表一个变量，纵轴代表另一个变量，从而帮助管理者判断两个因素是否存在某种关联性，如正相关、负相关或无明显关系。

在质量管理中，散布图常用于识别影响产品质量的关键因素。例如，在制造过程中，可以将产品尺寸偏差与温度、压力等工艺参数进行对比，寻找可能的影响路径。

二、散布图的应用场景

1. 识别变量之间的关系

通过散布图，可以直观地看出两个变量是否相关，以及相关程度的强弱。这对于后续的因果分析和改进措施制定具有重要意义。

2. 发现异常点或离群值

在数据分布中，某些异常点可能反映出系统中的特殊原因变异，这些点可以通过散布图快速识别出来，进而采取相应的纠正措施。

3. 辅助其他工具使用

散布图常与其他质量管理工具如直方图、帕累托图等结合使用，形成更全面的质量分析体系。

三、散布图的绘制步骤

1. 收集数据

首先需要收集两组相关的数据，通常为连续型数据，例如时间与产量、温度与硬度等。

2. 确定坐标轴

将其中一个变量作为横轴（X轴），另一个作为纵轴（Y轴）。通常，X轴表示自变量，Y轴表示因变量。

3. 绘制数据点

根据每对数据在坐标系中标出对应的点。

4. 分析趋势

观察点的分布形态，判断是否存在线性、曲线或其他形式的相关关系。

5. 得出结论

根据图形特征，提出可能的解释或进一步验证的方向。

四、散布图的优缺点

优点：

- 直观易懂，便于非技术人员理解；

- 能够快速发现变量之间的潜在联系；

- 操作简便，不需要复杂的计算。

缺点：

- 无法准确量化相关程度，需结合相关系数等数学方法；

- 对于多变量关系分析能力有限；

- 受样本量和数据精度影响较大。

五、结语

尽管随着大数据和人工智能技术的发展，传统的质量管理工具正在被更为先进的分析手段所补充甚至取代，但散布图作为一种基础且实用的工具，依然在许多行业中发挥着重要作用。特别是在缺乏复杂数据分析能力的基层管理中，它仍然是发现问题、分析问题的重要工具之一。

在2020年的质量管理实践中，散布图虽不再是“最前沿”的工具，但它所承载的质量思维和分析方法，依然是推动企业持续改进的重要基石。