结合前面所提精益质量管理两层次任务，对基本任务而言，支持工具重点是直方图和控制图，相关理论是统计过程控制，即SPC；对第二层任务而言，在前面工具基础上，重点是6西格玛管理理论和方法。
1、直方图简介
直方图是将质量数据按顺序分成若干间隔相等的组，以组距为底边，以落入各组的数据频数为依据，按比例构成的若干矩形条排列的图。
直方图的典型作用包括：观察与判断产品质量特性分布状况；通过直方图形状，判断生产过程是否正常，判断工序是否稳定，并找出产生异常的原因；计算工序能力，估算生产过程不合格品率。
在生产过程是否正常的判断上，通过直方图的典型形状就可判断。直方图典型形状包括：正常型、偏向型、双峰型、锯齿型、平顶型和孤岛型。通过已总结出的不同形状常见质量原因，这为迅速发现和解决质量问题提供了重要途径。
对正常型直方图再进一步与公差限的结合，可直观快速的判断工序能力和质量状况，直观发现工序异常。如典型图形有：理想型、偏心型、无富余型、富余型、能力不足型。
2、控制图简介
控制图是画有控制界限对生产过程中产品质量进行控制的一种图。控制图是直方图的一种变形，其将直方图顺向转90度再反转，再绘制中心线和上下控制限。中心线为样本某统计量的均值，上下控制限分别为均值基础上的正负三倍标准差。
当生产中不存在系统误差时，产品质量特性（总体）服从正态分布，样品值出现在均值加减3σ范围内的概率为0.9973。根据相关统计定理，如果生产处于受控状态，则认为样品值一定落在此3σ范围内。
控制图较直方图最大的特点是引入了时间序列或样本序列，通过观察样本点相关统计值是否在控制限内以判断过程是否受控，通过观察样本点排列是否随机从而及时发现异常。控制图较直方图在质量预防和过程控制能力方面大为改进。
控制图的主要用途有：分析判断生产过程是否稳定；及时发现生产中异常情况，预防不合格品产生；检查生产设备和工艺装备的精度是否满足生产要求；对产品进行质量评定。
3、六西格玛管理简介
在6西格玛管理中，通常使用西格玛水平Z作为满足顾客要求程度的质量水平度量。西格玛水平是综合了标准差与公差限的计算值，公式为Z=（USL- LSL）/2σ，即顾客要求的公差限除以两倍标准差。由于顾客要求是不断提高的，即公式中分子所代表的公差将不断减少，要求标准差应不断降低，以适应顾客要求提高企业质量竞争力。
达到6西格玛水平是指Z等于6。用正态分布来解释，就是在正态分布单侧从均值到公差上限或下限范围内可容纳6个标准差；传统控制图理论则是单侧3个标准差，不合格率控制在0.27%水平。6西格玛管理对控制图3倍控制限进行了彻底突破，将西格玛水平指标由3提高到6。我们应认识到，以3西格玛水平为标准的控制图及统计过程控制SPC理论和方法，在实际中仍是有效的。随着西格玛水平的提高，3倍标准差的控制限区间得到不断压缩，通过控制图仍能有效发现质量异常。
Z还有另一种表达形式：用百万分之缺陷率（ppm）来表示。一个服从正态分布的过程，其超出规范限的缺陷百分比与西格玛水平是一一对应的。根据这个规律，我们可以通过测量缺陷的比率，估算过程的西格玛水平Z，并以此考察过程满足顾客要求的能力。
当分布中心无漂移时，即样本均值与分布中心重合时，3西格玛水平对应的不合格率为0.27%，即2700ppm；6西格玛水平对应的不合格率为十亿分之二，即0.0024ppm。分布中心无漂移为理想状态。当分布中心上下漂移1.5σ时，3西格玛水平对应的不合格率为66807ppm；4西格玛水平为 6210ppm；5西格玛水平为233ppm；6西格玛水平为3.4ppm。GE采取了上下漂移1.5σ来设定西格玛标准，6西格玛水平为3.4ppm。这成为6西格玛管理的默认标准。
在企业追求由3西格玛向6西格玛的过程中，每提高1个西格玛水平，质量水平均呈数十倍的改善。据研究，对一个3西格玛水平的企业来说，提高一个西格玛水平可获得下述收益：利润率增长20%、产出能力提高12%—18%、减少劳动力12%、资本投入减少10%—30%。
质量控制工具
质量协助工具应用介绍