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在質量管理中，我們經常對過程的某一特性的數據畫直方圖，用來直觀地判斷質量特性的分布。通過直方圖與容限的比較，可以觀察樣本數據分布的中心偏差和變異程度，判斷過程中是否存在系統性變異，以及過程能力的水平。

尋找質量問題的直觀工具2—直方圖

上圖中前三小直方圖無系統偏差，圖1中工序能力正常，圖2中合格品基本合格，圖3中不合格率高，圖4中有系統偏差。

Minitab軟件繪制直方圖的方法：

按照圖形->直方圖…的順序打開直方圖對話框，選擇要直方圖的數據。此時，變量框底部的選擇按鈕將由灰色變為黑色。點擊它，選中的變量將進入圖形變量框的X變量。通過重復這個操作，可以同時對多個變量進行直方圖。讓其他軟件保持默認狀態。此時點擊OK鍵，索引的直方圖將被畫空。Minitab軟件會根據樣本大小和極值自動對原始數據進行分組。

1.正常型直方圖

如圖1-1所示，反映的過程處于統計控制狀態，即生產過程是穩定的，這是正常生產時質量特性的分布狀態，表現為左右兩側近似對稱分布，數據出現在圖形中心的頻率越來越多，出現在左右兩側的頻率逐漸減少，屬于統計分布中的正態分布，即正態分布。是一個很好的分配狀態。但正態分布不代表產品合格率高，需要分析分布的系統變異和隨機變異程度。

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2.平頂型直方圖

如圖1-2所示，表示分布的隨機變異大，即標準差大，是不良的分布狀態。原因是工序能力低，或者生產過程中可能存在緩變因素，比如設備溫度上升慢或者刀具磨損。圖中兩側為截頂形狀的平頂分布，一般是不合格品全部檢驗剔除后，剩余合格品的分布狀態。其特點是產品100%合格，但合格的低質產品比例大，所以這種平頂分布代表一批低質產品。

3.右偏型直方圖

如圖1-3所示，原因是工藝只設定了公差下限，比如產品的耐壓性。有時候是按照“寧大勿小”的運作模式生產，比如加工軸承。

4.左偏型直方圖

如圖1-4所示，原因是工藝只設定了容許上限，如食品中有害元素的限量。有時候是“寧小勿大”的操作方式造成的，比如打孔。

5、雙峰型直方圖

如圖2-1所示，表明數據來自兩個不同的總體，如將兩個工人的產品混合成一批或使用兩批不同的原料進行加工。

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6.孤島型直方圖

如圖2-2所示，孤島型可以看作是一種極端的雙峰型，可能是操作疏忽、原料混雜、過程中的短時移位或測量誤差造成的。

7.鋸齒型直方圖

如圖2-3所示，原因可能是產品組太多或測量工具不準確等。

8.U字型直方圖

如圖2-4所示，這是一種異常的分布狀態，可能由兩種原因造成。第一種是全面檢驗剔除不合格品后的雙峰分布的分布；二是對正態分布的產品進行全面檢驗，剔除不合格產品并將合格產品分成若干等級，按不同價格銷售。圖中所示為合格的低檔產品。比如不合格的標準有兩種，國家標準和國際標準。符合國際標準的產品被挑選出來出口，而符合國內標準的產品則呈U型分布。