精益车间质量管理的核心是基于以数据的事实来准确定位，在此基础上进行品质质量的维持和改善。支撑精益车间维持和改善的最为重要的思路就是“用数据说话”，这一思路也被称为“基于事实的管理”。 这里所说的数据，不仅包括投诉产生的数量、时间以及投诉产生时的状态，也包括顾客的反馈记录和反应。即这里所说的数据在概念上要大大超过数字本身，包括所有的事实经过。也可以说，这里所说的数据不是头脑中想象的推断，而是实际发生的事实本身。充分认识把握发生的事实本身，在此基础上开展相应的活动，才是对“用数据说话”的最好诠释。
为什么要用数据说话？
精益车间采用数据的原因，是为了能够客观且符合逻辑地进行判断，防止通过主观臆想来进行判断。因为一旦通过主观臆断来判断出现问题的原因，就会导致做出错误的判断，在错误的判断的基础上，无论进行何种形式的处置，都不会得到期望的改进效果。在精益车间质量改善项目中，不管是QCC还是六西格玛，用数据说话是改善的前提。没有足够准确的数据分析就无法明确精益车间改善目标，改善重点方向，无数据基准的武断原因分析可能导致无法找到真因，从而对策达不到理想效果甚至无效，导致精益车间改善失败。为了防止出现这种情况，就需要“用数据说话”。
数据收集的注意要点
用数据说话，数据收集是前提。为保证基于事实的管理，数据收集工作就非常重要。所以要注意以下五个要点：
1.保证数据收集及时性：数据收集不及时，可能会导致异常没有及时发现导致贻误最好的处置时间。
2.保证数据收集完整性：提前做好数据收集的设计和规划，比如表格设计应包含需要的全部数据，并且监督做好数据记录。
3.数据收集的特殊性：提前规划好数据记录源，防止重复记录，冗余记录，导致数据源不唯 一，数据统计困难。
4.数据准确性：准确性是指数据是否存在异常或错误，如数据收集错误可能会导致决策失误。
5.数据一致性：防止出现不同方所记录数据不一致，内容冲突问题，比如因数据记录的约束条件不统一、数据命名或定义不一致等。
运用统计手法提高“用数据说话”的效果
新旧QC七大工具是基础知识但是效果却非常明显。按照石川馨博士的理解，95%的现实问题都可以通过运用这些手法予以解决。
旧QC七大工具：检查表、柏拉图、直方图、控制图、因果图、散布图、层别法。
1.检查表：检查表是为便于收集现场真实信息的总账本，其制作方法没有特别固定的格式和顺序。重点是研究如何能够准确迅速地收集需要的信息。
2.柏拉图：柏拉图按照出现频率多少的顺序将项目进行排列，从而可以得出重点需要解决的问题。
3.直方图：直方图是将量化数据分成若干个区间，对区间内的出现次数加以整理而成的图标。直方图以连续量的数据为基础，可以从中找出数据连续出现的情况，有助于提高流程把控能力，解决问题。
4.控制图：在时间系列的图表中加入了中心线、上方管理极限值和下方管理极限值。流程的输出数据中，通常情况下都会有上下波动。通过控制图可判断数据波动是偶然波动还是流程变化导致的波动。
5.因果图：也叫鱼骨图，是从结构上对结果的特性和对结果能够产生影响的各个因素之间关系加以整理而成的图。
6.散布图：散布图是通过将两个一组的参数来从视觉上加以表现的图，散布图是研究因果关系的有力工具。
7.层别法：层别法就是将收集的数据按照属性的标准加以区分、解析，并找出其中倾向性。
QC七大工具是用于处理定量的数据，如果涉及处理定性的数据，则可使用新QC七工具：亲和图、关联图、系统图、矩阵图、PDPC法、箭头图、矩阵数据解析法。
1.亲和图：从大量的语言信息中，根据相似性进行分层整理
2.关联图法：将原因与结果、目的和手段之间的关系加以整理，以图表的形式表现出来，可以使结构更加一目了然。
3.系统图法：基于问题的着眼点，将可能出现的分支以图标的形式进行表现
4.矩阵图法：将问题的现象和各个要素通过矩阵的星河列对应分布来表现其中的对应关系
5.PDPC法：为了更好的预测今后的行动，对设定后的事态和应对方案进行表现
6.箭头图法：以箭头的形式对活动的各项因素的前后关系与日程加以表现
7.矩阵数据解析法：通过使用结果的指标数据减少为少数指标
新QC七大工具主要处理语言信息，根据信息种类的不同可与QC七大工具并用。
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