事實上，質量管理的方法可以分為兩類:壹類是基於全面質量管理思想的組織質量管理；二是基於數理統計的質量控制。
組織質量管理方法是指從組織結構、業務流程和人員工作方法的角度進行質量管理的方法。它基於全面質量管理的思想，其主要內容包括制定質量方針、建立質量保證體系、開展QC小組活動、分擔各部門質量責任、進行質量診斷等。
統計質量控制是美國貝爾電話實驗室的W.A.Shewhart博士在1924中首先提出的控制圖的起點。半個多世紀以來有了很大的發展。現在這些方法大致可以分為以下三類。
(1)初級統計管理方法:又稱常用統計管理方法。主要包括控制圖、因果圖、相關圖、排列圖、統計分析表、數據分層法、散點圖等所謂的QC七大工具(或稱質量控制七大技術)。利用這些工具，我們可以從不斷變化的生產過程中，系統地收集與產品質量有關的各種數據，運用統計方法對數據進行整理、處理和分析，然後繪制各種圖表，計算壹些數據指標，找出質量變化規律，實現質量控制。日本著名質量管理專家石川薰(Kaoru ishikawa)曾說過，企業中95%的質量管理問題，都可以通過企業中從上到下的全體員工靈活運用這七種QC工具來解決。全面質量管理的實施也離不開企業各級各部門人員對這些工具的掌握和靈活運用。
(2)中間統計管理方法:包括抽樣調查方法、抽樣檢查方法、功能檢查方法、實驗計劃方法、方法研究等。這些方法不壹定是企業全體員工都掌握的，主要是相關技術人員和質量管理部門的人在使用。
(3)先進的統計管理方法:包括先進的實驗計劃方法和多元分析方法。這些方法主要用於復雜的工程分析和質量分析，通常只有專業人員借助計算機手段才能使用。
這裏簡單介紹壹下初級統計質量管理常用的七種方法，即所謂的“QC七大工具”，供網友參考。
(1)統計分析表
統計分析表是利用統計表整理數據並初步分析原因的工具，其格式可以多種多樣。這種方法雖然簡單，但實用有效。
(2)數據分層方法
數據分層的方法本質上是壹樣的，把相同條件下收集的數據匯總在壹起進行對比分析。因為在實際生產中，影響質量變化的因素很多。如果不區分這些因素，就很難得到變化的規律。數據分層可以根據實際情況采用多種方式進行。比如根據不同的時間和班次，根據使用的設備類型，根據投料時間和原料成分，根據檢驗方法和使用條件，根據不同的不良品等等。數據分層法常與上述統計分析表結合使用。
數據分層法的應用主要是壹個系統化的概念，即如果妳要處理相當復雜的數據，妳必須知道如何系統地、有目的地對這些數據進行分類和總結。
科學管理強調管理技巧，以彌補以往基於經驗和視覺判斷的管理的不足。這種管理技術不僅需要建立正確的思想，還需要應用數據，從而分析工作，采取正確的措施。
如何建立原始數據，並根據需要的目的收集這些數據，也是很多質量控制方法最基礎的工作。
比如中國的航空市場，這幾年隨著開放越來越激烈。為了贏得市場，航空公司不僅加強了各種措施，還在服務質量上下了功夫。我們在飛機上也能經常看到客戶滿意度調查。這項調查是通過問卷進行的。問卷的設計通常分為地面服務質量和飛機服務質量。地面分為預訂和等待；飛機分為飛行姿態，餐飲，衛生等等。通過這些調查，我們可以收集這些數據，並獲得在哪裏加強服務質量。
③帕累托圖(柏拉圖)
帕累托圖(Pareto diagram)又稱柏拉圖，是以此圖的發明者，19世紀的意大利經濟學家柏拉圖命名的。柏拉圖首先用帕累托圖來分析社會財富的分配。他發現意大利80%的財富集中在20%的人手裏。後來人們發現很多場合都遵守這個規律，所以稱之為帕累托定律。後來，美國質量管理專家朱蘭博士將柏拉圖的統計圖進行了擴展，並應用於質量管理。排列圖是分析和尋找影響質量的主要因素的工具。其形式為雙直角坐標圖，左邊縱坐標表示頻率(如件數等。)右邊縱坐標表示頻率(如百分比)。虛線表示累計百分比，橫坐標表示影響質量的各種因素，按影響程度(即發生頻率)從左至右排列。通過觀察和分析帕累托圖，可以抓住影響質量的主要的、原始的因素。事實上，這種方法不僅在質量管理中非常有用，在許多其他管理工作中也非常有用，例如庫存管理。
在質量管理的過程中，有很多問題需要解決，但我們往往不知道從哪裏入手。但其實只要能找出幾個有影響的原因，就能解決80%以上的問題。柏拉圖根據收集到的數據對項目(級別)進行系統分類，並計算出各項數據(如不良率、損失金額)和各項目所占比例，然後按大小順序排列，加上累計值的圖形。
在工廠或辦公室，低效率、缺陷、不良品等損失也可以根據其原因或現象換算成損失金額的80%以上，這就是所謂的柏拉圖分析。
柏拉圖的使用要以層次法的項(現象)為基礎，柏拉圖可以根據順序調整後的統計表來畫。
柏拉圖分析的步驟；
(1)要處理的事情要根據情況(現象)或原因進行分類。
(2)縱軸雖然可以表示件數，但最好用金額來強烈表達。
(3)決定資料收集的周期，從什麽時候到什麽時候，作為柏拉圖資料的基礎，周期要盡量有規律。
(4)項目按壹半大小從左到右排列在橫軸上。
(5)繪制直方圖。
(6)連接累積曲線。
柏拉圖的方法(key control method)為我們提供了在無法面面俱到的情況下，重要的事情和關鍵的事情，而這些重要的事情不是靠直覺判斷，而是以數據為基礎，以圖形為強化。也就是層次法提供了統計基礎，柏拉圖定律可以幫助我們抓住關鍵的東西。
(4)因果關系分析圖
因果分析圖以結果為特征，以原因為因素，用箭頭表示兩者之間的關系。因果分析圖是充分調動員工大腦，找出原因，集思廣益的好方法，特別適用於工作組的質量民主管理。當出現某個質量問題，原因不明確時，可以發動大家尋找問題可能的原因，讓大家暢所欲言，列出所有可能的原因。
所謂因果分析圖，就是用系統的方式來說明某壹結果的諸多原因，也就是用壹個圖來表達結果(特征)與原因(因素)之間的關系。其形狀似魚骨，又稱魚骨圖。
某個結果的形成必然有其原因，要盡量用圖解的方法找出原因。日本品控權威石川薰博士首先提出了這個概念，所以特征原因圖也叫【石川圖】。因果分析圖可以用在壹般管理和工作改進的各個階段，尤其是在建立意識的初期，容易明確問題的原因，設計解決問題的步驟。
(1)使用結果分析圖表的步驟
步驟1:召集相關人員。
召集與此問題相關的有經驗人員，最好是4-10。
第二步:掛壹張大白紙，準備2-3支彩筆。
第三步:大會成員就影響問題的原因發言，發言內容記錄在地圖上。中間不允許批評和質疑。(頭腦風暴法)
第四步:時間約1小時，收集20-30個理由即可結束。
第五步:至於收集到的原因，哪壹個影響最大，那麽大家輪流發言。經過咨詢，認為影響最大的會用紅色圈出來。
第六步:和第五步壹樣，對於已經用紅圈圈起來的，如果認為最重要，可以用兩三個圈圈起來。
第七步:再畫壹張原因圖，去掉沒有圈出來的。圓圈較多的列是最優先的。
因果分析圖提供了壹個把握重要原因的工具，所以參與者要包括對這項工作有經驗的人，這樣容易有效果。
(2)因果分析圖和柏拉圖的用法
要建立柏拉圖，就要逐級建立所需目的統計表。建立柏拉圖的目的是為了掌握幾個對全局有重大影響的重要項目。復用特征原因圖對這些項目的原因逐壹進行了討論，並采取了改進對策。因此，因果分析圖可以單獨使用，也可以與柏拉圖結合使用。
(3)因果圖的再分析
我們應該找到問題的根源，這樣才能從根本上解決問題。找出問題的主要原因後，用實驗設計的方法進行實驗分析，提出具體的實驗方法，找出最佳的工作方法。問題可能完全解決，就是解決問題，預防問題。
任何壹個人，任何壹個企業都有它的目標，但是在追求目標的過程中，總會遇到很多有形的和無形的障礙，而這些障礙是什麽，如何形成，如何解決等等。，是原因分析圖表法的主要概念。
壹個管理者，在他的管理工作範圍內追求的目標，如果具體歸納，我們可以知道，從項目並不多。然而，對於妳追求的每壹個項目，都有主要原因和次要原因會影響妳的目標。這些原因是阻礙妳完成工作的變量。
如何把所追求的項目壹壹列出來，把影響每個項目達成的主要原因和次要原因整理出來，用因果分析圖表達出來，並針對這些原因有計劃地加強，會讓妳的管理工作更加得心應手。
同樣，有了這些原因分析圖，即使出現問題，在分析問題的過程中也能更快更可靠。
(5)直方圖
直方圖又稱直方圖，是表示數據變化的主要工具。直方圖可以用來分析混沌數據的規律性，直觀地看到產品質量特性的分布，數據的中心值或分布壹目了然，便於判斷其整體質量分布。做直方圖的時候，涉及到壹些統計學的概念。首先數據要分組，那麽如何合理分組是關鍵問題。分組通常按照等組距原則進行。兩個關鍵數字是組數和組距。
(6)散點圖
散點圖又稱相關圖，是在壹個坐標圖上點畫兩個可能相關的變量數據，以表示壹對數據之間是否存在相關性。這種配對數據可能是特征-原因、特征-特征、原因-原因的關系。通過觀察和分析，可以判斷兩個變量之間的相關性。這個問題在實際生產中也很常見，比如熱處理時淬火溫度與工件硬度的關系，材料中某壹元素的含量與材料強度的關系。這種關系雖然存在，但很難用精確的公式或函數關系來表達。在這種情況下，用相關圖來分析就非常方便了。假設有壹對變量X和Y，X代表某個影響因素，Y代表某個質量特征值，通過實驗或采集，可以將X和Y的數據用坐標圖上的點來表示，根據點的分布特征可以判斷X和Y的相關性。
在我們的生活和工作中，很多現象和原因是有規律聯系的，有些則是無規律聯系的。要想了解它，可以借助散點圖統計來判斷它們之間的相關性。
(7)控制圖
控制圖也叫控制圖。控制圖最早是由美國貝爾電話實驗室的W.A.Shewhart博士在1924年提出的。自此，控制圖成為科學管理，尤其是質量管理的重要工具。它是壹種有控制邊界的圖形，用來區分質量波動的原因是偶然的還是系統的，可以提供系統原因存在的信息，從而判斷生產過程是否處於受控狀態。根據用途，控制圖可以分為兩類。壹種是分析用控制圖，用於分析生產過程中質量特征值的變化，看過程是否處於穩定受控狀態；另壹類是用於管理的控制圖，主要用於發現生產過程中有無異常情況，防止不合格品。
統計管理方法是質量控制的有效工具，但在應用中必須註意以下問題，否則將達不到應有的效果。這些問題主要是:1)數據錯誤。數據錯誤的原因可能有兩個，壹是人為使用了錯誤的數據，二是因為沒有真正掌握統計方法；2)數據收集方法不正確。如果取樣方法本身是錯誤的，那麽後續的分析方法再正確也是無用的；3)數據的記錄被錯誤復制；4)異常值的處理。通常在生產過程中得到的數據總是包含壹些異常值，會導致分析結果不正確。
以上概述了初級統計質量管理的七種常用方法，即所謂的“QC七大工具”，體現了質量管理“基於事實和數據進行判斷和管理”的特點。最後需要指出的是，這些方法看似簡單，但要能在實際工作中正確靈活地運用，卻不是壹件簡單的事情。