以下是质量控制的五种核心方法，综合多个权威来源整理而成：

一、统计过程控制（SPC）

通过统计分析技术对生产过程进行实时监控，区分随机波动与异常波动，利用控制图判断过程是否受控，并及时预警异常趋势，帮助管理人员采取纠正措施。

二、分层法

将数据按性质或条件分类（如操作人员、设备、原材料等），分析各类数据的内在规律，找出主要影响因素，为制定改进措施提供依据。

三、因果图（鱼骨图）

用于分析质量问题的根本原因，通过头脑风暴法将问题分解为人、机、料、法、环等五大类因素，帮助团队系统地识别潜在问题源。

四、排列图（帕累托图）

结合频率和影响程度，将问题按优先级排序，优先解决主要问题，从而提高整体质量水平。

五、控制图

以图形方式展示过程数据分布，通过设定控制限判断过程是否稳定。常见的控制图包括X-bar图、R图、S图等，适用于重复性生产过程的质量控制。

补充说明：

1. 动态控制法 ：与SPC类似，但更强调实时调整控制策略，适用于复杂多变的工艺过程。

2. 测量系统分析（MSA） ：评估测量系统的准确性和稳定性，确保测量数据可靠性。

3. 失效模式与效果分析（FMEA） ：在产品设计阶段识别潜在失效模式，评估风险并制定预防措施。

以上方法需结合具体场景选择使用，通常建议先通过数据收集与整理（如分层法、因果图），再通过统计工具（如SPC、控制图）进行深入分析，最后通过过程改进措施实现质量提升。