分类 ：
① 分析现象用柏拉图：与不良结果有关，用来发现主要问题。
A 品质：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等；
B 成本：损失总数、费用等；
C 交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等；
D 安全：发生事故、出现差错等。
② 分析原因用柏拉图：与过程因素有关，用来发现主要问题。
A 操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况等； B 机器：设备、工具、模具、仪器等；
C 原材料：制造商、工厂、批次、种类等；
D 作业方法：作业环境、工序先后、作业安排等。
柏拉图的作用:
① 降低不良的依据；
② 决定改善目标，找出问题点；
③ 可以确认改善的效果。
实施步骤:
① 收集数据，用层别法分类，计算各层别项目占整体项目的百分数；
② 把分好类的数据进行汇总，由多到少进行排列，并计算累计百分数；
③ 绘制横轴和纵轴刻度；
④ 绘制柱状图；
⑤ 绘制累积曲线；
⑥ 记录必要事项
⑦ 分析柏拉图
⑧ 要点:
A 柏拉图有两个纵坐标，左侧纵坐标一般表示数量或金额，右侧纵坐标一般表示数量或金额的累积百分数；
B 柏拉图的横坐标一般表示检查项目，按影响程度大小，从左到右依次排列；
C 绘制柏拉图时，按各项目数量或金额出现的频数，对应左侧纵坐标画出直方形，将各项目出现的累计频率，对应右侧纵坐标描出点子，并将这些点子按顺序连接成线。
应用要点及注意事项：
① 柏拉图要留存，把改善前与改善后的柏拉图排在一起，可以评估出改善效果；
② 分析柏拉图只要抓住前面的2~3项九可以了；
③ 柏拉图的分类项目不要定得太少，5~9项教合适，如果分类项目太多，超过9项，可划入其它，如果分类项目太少，少于4项，做柏拉图无实际意义；
④ 作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时，柏拉图就失去意义，与柏拉图法则不符，应从其它角度收集数据再作分析；
⑤ Y 柏拉图是管理改善的手段而非目的，如果数据项别已经清楚者，则无需浪费时间制作柏拉图；
⑥ 其它项目如果大于前面几项，则必须加以分析层别，检讨其中是否有原因；
⑦ 柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策，但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时，或者即使解决但花费很大，得不偿失，那么可以避开第一位项目，而从第二位项目着手。
因果图
所谓因果图，又称特性要因图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决，是一种用于分析品质特性（结果）与可能影响特性的因素（原因）的一种工具。又称为鱼骨图。
分类：
① 追求原因型：在于追求问题的原因，并寻找其影响，以因果图表示结果（特性）与原因（要因）间的关系；
② 追求对策型：追求问题点如何防止、目标如何达成，并以因果图表示期望效果与对策的关系。
实施步骤：
① 成立因果图分析小组，3~6人为好，最好是各部门的代表；
② 确定问题点；
③ 画出干线主骨、中骨、小骨及确定重大原因（一般从5M1E即人Man、机Machine、料Material、法Method、测Measure、环Environment六个方面全面找出原因）；
④ 与会人员热烈讨论，依据重大原因进行分析，找到中原因或小原因，绘至因果图中；
⑤ 因果图小组要形成共识，把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识；
⑥ 记入必要事项
应用要点及注意事项：
① 确定原因要集合全员的知识与经验，集思广益，以免疏漏；
② 原因解析愈细愈好，愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法；
③ 有多少品质特性，就要绘制多少张因果图；
④ 如果分析出来的原因不能采取措施，说明问题还没有得到解决，要想改进有效果，原因必须要细分，直到能采取措施为止；
⑤ 在数据的基础上客观地评价每个因素的主要性；
⑥ 把重点放在解决问题上，并依5W2H的方法逐项列出，绘制因果图时，重点先放在“为什么会发生这种原因、结果”，分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”；
Why——为何要做？（对象）
What——做什么？（目的）
Where——在哪里做？（场所）
When——什么时候做？（顺序）
Who——谁来做？（人）
How——用什么方法做？（手段）
How much——花费多少？（费用）
⑦ 因果图应以现场所发生的问题来考虑；
⑧ 因果图绘制后，要形成共识再决定要因，并用红笔或特殊记号标出；
⑨ 因果图使用时要不断加以改进。
散布图
将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。
分类：
① 正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大；
② 负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小；
③ 不相关：变量X（或Y）变化时，另一个变量并不改变；
④ 曲线相关：变量X开始增大时，Y也随着增大，但达到某一值后，则当X值增大时，Y反而减小。;
实施步骤：
① 确定要调查的两个变量，收集相关的最新数据，至少30组以上；
② 找出两个变量的最大值与最小值，将两个变量描入X轴与Y轴；
③ 将相应的两个变量，以点的形式标上坐标系；
④ 计入图名、制作者、制作时间等项目；
⑤ 判读散布图的相关性与相关程度。
应用要点及注意事项：
① 两组变量的对应数至少在30组以上，最好50组至100组，数据太少时，容易造成误判；
② 通常横坐标用来表示原因或自变量，纵坐标表示效果或因变量；
③ 由于数据的获得常常因为5M1E的变化，导致数据的相关性受到影响，在这种情况下需要对数据获得的条件进行层别，否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系；
④ 当有异常点出现时，应立即查找原因，而不能把异常点删除；
⑤ 当散布图的相关性与技术经验不符时，应进一步检讨是否有什么原因造成假象。
直方图
直方图是针对某产品或过程的特性值，利用常态分布（也叫正态分布）的原理，把50个以上的数据进行分组，并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描绘在横轴上。
实施步骤 ：
① 收集同一类型的数据；
② 计算极差（全距）R=Xmax-Xmin；
③ 设定组数K：K=1 3.23logN
