原始阶段:旧方法（判断检验）

有很多人告诉过我，过程检验就是拿产品与标准对比，这样做主要是为了剔除不良品。因为全检需要太多的人力，物力，所以抽样检验应运而生。我认为，任何由人来完成的工作都不可避免地存在一定的不良率，所以我们在工作中应打起十二分精神，防止生产出不良品。同时，我还粗略地认为提高检验的严格程度可以从一定程度上降低不良率。简而言之，我以前认为判断检验是世上唯一的检

验方法。

阶段 1：初遇统计质量控制（SQC）

1951 年，当时我主管日本管理协会的教学工作，一位来自Nippon 电子公司的A 先生来拜访我，问我是否听说过质量控制。我回答说，我所理解的质量控制指的是致力于检验产品，提高产品的质量直至消除不良品。

这位 A 先生说：“这种解释不够完全，如果不使用统计学，就不能称为质量控制。”然后他向我解释美国式的统计质量控制方法，给我讲解了实验性规划法，如何确定显著性差异，鱼骨图，直方图，以及用于信息检验的控制图。在接下来的几个小时里，我还听他解释了诸如标准极限、控制极限、控制图、3SD 极限、X-R 控制图、P 控制图、基于统计学的抽样检验等。

给我印象最深刻的，是以降低即将出现的不良率为目标的信息检验，这是具有改革意义的思想。在这种方法之下，先画出控制图，一旦有某项指标超出允许限度，造成这一后果的原因就会被反馈给相应的流程，从而改进操作方法。更使我震惊的是，通过3SD 控制极限分类可以确定某一情况是否正常，这是真正革新性的方法。以统计理论为基础的各种检验法彻底地革新了我的想法，在我看来，实验性规划和确定显著性差异等方法是非常有效的。

A先生告诉我，他对以统计理论为基础的抽样检验有十足的信心，在这一系统里，原本仅仅依靠直觉的抽样检验获得了科学的、有统计数据支持的依据。

他临走时说的话给对我产生了深远的影响：“现在，如果不采用统计学，那就不算是质量控制。”

在此后很长一段时间里，我坚信采用统计理论的质量控制系统是质量控制的终极方法，信息检验是提高产品质量的革命性控制系统，而归纳统计学则是最为合理的方法。为推广统计质量控制，我邀请Eisaburo Nishibori 博士来日本管理协会授课，自己也一头埋进了对统计质量控制的研究中。