直方图是通过对数据的加工整理，从而分析掌握质量数据的分布状况的估算工序不合格品率的一种方法。

直方图是通过对数据的加工处理，从而分析和掌握质量数据的分布和估算工序不合格品率的一种方法，有频数直方图和频率直方图两种。

直方图是通过对数据的加工处理，从而分析和掌握质量数据的分布和估算工序不合格品率的一种方法，有频数直方图和频率直方图两种。

根据已知数据得：C_P=T/(6σ)≈(T_U-T_L)/(6S)=（20.00-19.991）/（6*0.00131）≈1.15。


由上可知，1.00＜C_P=1.15＜1.33，该工序的过程能力等级为二级，工序的过程能力正常。


直方图又称质量分析图，它是由很多直方形连起来的，表示质量数据离散程度的一种图形，用以整理质量数据，找出规律，通过对它的观察来分析、判断工序是否处于受控状态，并根据质量特性的分析结果进行适当地调整，解决其存在问题的一种常用质量管理方法。

通过直方图的观察与分析，可了解产品质量的波动情况，掌握质量特性的分布规律，以便对质量状况进行分析判断。同时可通过质量数据特征值的计算，估算施工生产过程总体的不合格品率，评价过程能力等。

2020/2019教材P198
：一、直方图法的主要用途（1）整理统计数据，了解统计数据的分布特征，即数据分布的集中或离散状况，从中掌握质量能力状态。

工序能力指数是指某一工序的工序能力满足质量要求的程度，用C_p表示。采取双侧公差计算工序能力指数时，设工序公差为T，公差上限和下限分别为T_u和T_L,公差中心为T_m，样本标准偏差为δ。若工序总体均值或工序分布中心与公差中心重合，即=T_m这种状态被称为工序无偏，则C_p=T/6σ=（T_u-T_L）/6δ。代入数据得：C_p=(20.000-19.991)/(6*0.00131)=1.15。
由上可知，1.00＜C_p=1.15＜1.33，该工序能力等级为二级，工序能力正常。
影响质量的因素可以分为两大类：偶然性因素和系统性因素。偶然性因素影响的大小和方向是随机的，对产品质量影响较小，因这些因素而产生的产品质量的波动属于正常波动；系统性因素则会引起产品质量的较大波动，致使制造过程处于非稳定状态或非统计控制状态。
排列图又称主次因素分析图或帕累托图，它是根据“关键的少数，次要的多数”原理，将数据分项目排列作图，以直观的方法来表明质量问题的主次及关键所在的一种方法；因果分析图又称特性要因图、树枝图或鱼刺图，其在质量管理过程中的主要作用在于通过深入剖析，找出质量问题与众多因素的因果结构；控制图是被用来反映生产过程中工序质量随时间的动态变化，并以此为依据来维持生产过程的稳定性的一种管理工具。

2018版教材P199
一、直方图法的主要用途( 1 )整理统计数据，了解统计数据的分布特征，即数据分布的集中或离散状况，从中掌握质量能力状态。