1. 什么是分層法

分層法(Stratification)，又稱數據分層法、分類法、分組法、層別法，是把收集的原始數據，按照一定標志加以分類整理的一種方法。石川馨 ( Ishikawa Kaoru，QCC之父、日本式質量管理的集大成者）曾經說過，”不對數據進行分層, 就不能搞好質量管理“。

在實際生產過程中，引起質量波動的因素是多種多樣的，有時來自多方面的因素交錯在一起，使得質量數據雜亂無章。在分析質量問題時，如果不把這些因素區別開來就難以得出變化的規律，無法直接得出分析結果。

為了能反映質量波動的真實原因和變化規律，就必須對質量數據進行歸類和整理，把錯綜復雜的多種因素分開。

分層的目的就是把雜亂無章的原始數據和錯綜復雜的多種因素，按目的、來源、性質等不同的標志加以分類整理，將標志相同的數據歸為一層，從而將總體數據分為若干層次，使之系統化。這樣能更確切地反映數據所代表的客觀事實，便于查明質量波動的真實原因和變化規律，進而采取糾正預防措施。

2. 如何應用分層法

從方法論的角度，或者更確切地講，我們可以通過過程方法來分層收集數據，并將需要分層的數據放在過程中去研究，數據分層是數據分析的基礎工作之一，數據分析則是質量管理體系的基礎。

上文已提到分層的目的，即按照“標志”歸納整理雜亂無章的原始數據和錯綜復雜的多種因素，為分析和解決問題提供“子彈”。

數據分層與收集數據的目的緊密相關，目的不同，分層的方法和粗細程度也不同。在收集數據前就應使用分層法，分層越細判斷就越準確。但要注意有時分層過細，歸納的數據反而不能反映各標志的代表性。

所以，分層的粗細與對過程的掌握程度和要解決的問題相關，要結合實際情況，如果對過程的了解甚少，分層就比較困難。

分層法使用場合很廣泛，如果一次分層不能識別質量特性的波動，就需要多次分層或復合分層。分層時可以按不同的標志合理組合，以便使問題暴露得更清楚。

在過程發生變化時，使用分層法并結合其他質量工具，如直方圖、柏拉圖、散點圖、檢查表、魚骨圖等，可以快速找出影響質量波動的重點因素，獲取正確而有效的信息。

舉個例子，某制造型企業的降廢品項目中，對收集的廢品數據，質量人員首先使用分層法和柏拉圖確定廢品率排在前幾位的物料號、發生工序和缺陷項等，再按照5MIE分層，并使用魚骨圖(Fishbone)結合5why分別進行分析，從而發現廢品發生的原因并采取糾正措施。

從PDCA的角度，分層法的應用總結如下：

3. 如何有效分層

為使分層能達到應有的作用，分層的原則是使同一層內的數據波動幅度盡可能小，而層與層之間的差別盡可能大，否則可能就起不到歸類和匯總的作用。

3.1 按照5M1E分層：

²人員Man：工廠（集團型）、部門、車間、班組、性別、年齡、技術等級、新老員工等。

例如，某生產線按照白班和夜班兩個班次，對比兩個班組同一產品的一周內的廢品率。

²機器Machine：設備種類、型號、新舊程度、生產線、模具、刀具、夾具等。

例如，某電子廠要改善國產設備SMT焊接的穩定性，對比國產設備和進口設備的各工序的一次交檢合格率和工藝參數。

²物料Material：供應商、產地、型號、批號、爐號、模腔號、產品特性、顏色、成分、氣味等。

例如，某企業在新產品模具調試時，對比同一注塑件的不同模腔號的尺寸穩定性并分析，通過數據對比進行修模。

²方法Method：工藝方法、工藝參數、過程特性、操作方法、生產節拍等。

例如，某企業在新項目投資時，對比感應焊、硬釬焊、軟釬焊、激光焊的投資成本、產出效率和質量穩定性等，以確定投資策略。

²測量Measurement：測量設備、測量方法、測量人員、抽樣方法、測量環境等。

例如，針對不同的質量特性（外觀、尺寸、功能/性能和破壞性試驗等），對比AQL、固定數量、百分比等抽樣方法對企業的適用性和成本，以采取不同的抽樣方案。

²環境Environment：照度、清潔度、溫度、濕度、噪音、環境氣候等分層；

例如，我國醫藥行業標準YY_0033-2000 《無菌醫療器具生產管理規范》中附表A1-無菌醫療器具潔凈室（區）空氣潔凈度級別表，對潔凈室(區)的空氣潔凈度按照潔凈度級別、塵埃大小和數量、微生物種類和數量等進行分層，以滿足不同區域的潔凈度要求。

3.2 按照項目分層：

為了做好項目管理，可以按照項目的投資額、預估銷售額、新客戶、新生產場所、新產品、新零件、新工藝、工藝改進等進行分層，針對不同的項目等級，項目管理的側重點也有所區別。

3.3 按照缺陷分層：

按照缺陷嚴重度等級、缺陷影響、缺陷部位、缺陷項、缺陷數量、缺陷金額等。

不僅僅是制造業，每個行業基本上都對缺陷嚴重程度和/或問題嚴重程度進行分級，如軟件行業通常將Bug的嚴重程度定為4個級別：致命(Fatal)、嚴重(Critical)、一般(Major)、較小(Minor)，也有定義為三個級別：嚴重(Urgent)、中等(Medium)、輕微(Low)。

制造業以汽車行業為典型代表，在DFMEA和PFMEA中將嚴重度分為10級。進行缺陷分析時，可以對缺陷數據將嚴重度和其他維度組合分層。

3.4 其他分層：

還有很多其他分層方式，比如按照時間（班次、周、月、季、年等）、區域（省、市、縣及國外區域等；同一工廠的不同區域或流水線等）、使用條件、作業條件等。

4. 分層法應用舉例

某公司10車間對注塑工序的質量數據進行監控時，按照產線02、注塑設備001、3套前蓋模具、壁厚尺寸特性8.5±0.3mm和模腔號，收集一段時間內的測量數據，得到質量數據的分布直方圖。

從上面的直方圖可以看出，壁厚8.5±0.3mm都在上下限公差范圍內，但不能體現每個模具和模腔號的數據分組情況，即使用分組直方圖，數據也是疊加在一起的，并不能直觀每個模具及對應的每個模腔質量數據分布趨勢。下面我們按照模具和模腔號分層，通過質量管理軟件，使用箱線圖來直觀看下壁厚的質量數據分布。從下圖可以看出，前蓋模具003生產質量較穩定，前蓋模具001的A-4模腔號質量波動較大。