质量8大工具——直方图的主要作用是什么？

直方图的主要作用是什么？直方图是通过对收集到的数据进行处理，然后得到精确的数据分布状况，解析出数据的规则性，进而直观的判断产品质量特性波动的分布状况。所以直方图又叫质量分布图，是一种统计报告图，是质量管理工具的重要工具之一。

什么是直方图？

直方图，英文名Histogram，是频数直方图的简称，由英国数学家、统计学家卡尔-皮尔逊提出来的，用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示数据的统计报告图。一般用横轴表示数据类型、组距，纵轴表示分布情况、频数。

而制作直方图，需要统计学的概念，首先需要对资料进行分组，设置合理的组距，分成合理的分组数，如果组距太大，分组太少，体现不出变化，如果组距太小，分组太大，太过细化又影响抓主要问题点。

直方图作为重要的质量管理工具，经常被运用在过程质量管控中，而最常见的作用包括：

根据数据的分布状况不同，直方图在展示数据时会呈现出不同的形态：

理想型：也就是最正常的正态分布。这表示过程处于最稳定的状态，这种直方图中间高，两边低，左右几乎对称，并且完全分布在范围上下限以内；
偏态性：偏态型又叫偏锋型，也就是分布中心偏移，也就是直方图的图的顶峰有时偏向左侧、有时偏向右侧。这个时候可能要调整分布，或者过程能力不足需要改善。
能力不足或者过剩：这种是指直方图的分布，从形状上看是符合理想型的正态分布，但是过宽或者过窄。过宽意味着超出了现有的上下限，过程能力不够或者范围过于严苛，需要放宽；过窄则是指现有的分布没有布满整个上下限的区间，能力过于富裕或者上下限范围可以收窄。
孤岛型：这种直方图是指在正常的正态分布之外有孤立的小岛，这种情况往往是指在过程中出现有异常，导致测量有误。
其他：除了几种常见的形态，还有一些异常的形态，比如双峰，锯齿，平顶等等，都是证明了数据的分布问题，不是正态分布，需要改善制程，或者分组、组距，也可能是收集数据的方法，仪器精度有问题，但是都是把质量问题充分暴露出来了。