QC七大手法全面论述

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QC七大手法详细介绍

目的
01
记录数据
查检表法通过表格的形式，将数据记录下来，以便后续的分析和处理。
找出问题
02
03
制定解决方案
通过对数据的记录和分析，可以发现异常、偏差和问题，进而找出问题的原因。
根据问题的分析结果，制定相应的解决方案，并采取措施进行改进和优化。
使用步骤
1. 确定目标
明确查检的目的和范围，确定需要记录和分析的数据项。
3. 数据分析
对各层数据进行分别分析，可以使用统计分析、图表等方法来揭
示各层数据的特征和规律。
02
2. 数据整理
将原始数据按照分层标准进行整理，将相同类别的数据归为一层
。
04
4. 结果呈现
将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，以便于决策者和其他
利益相关者理解和使用。
05
散布图法
定义
散布图法是一种通过绘制散布图来分析两个变量之间关系的方法。
对整个查检过程进行总结和反馈，总结经验教训，优化查检表和方法。
04
层别法
定义
层别法是指将数据按照一定的分类标准进行分层，以便于对各层数据进行分别分析和处理的方法。
层别法是一种数据整理技巧，通过对数据的分层，能够将复杂的数据结构化，便于后续的数据分析。
目的
识别不同类别数据的特征和规律
通过将数据分层，可以更好地了解不同类别数据的分布和特征，进而发现其内在规律和趋势。
便于数据分析和比较
分层后的数据更易于进行比较和分析，有助于发现不同类别数据之间的差异和关联。
提高数据分析和处理的效率
通过分层处理，可以减少数据处理的工作量，提高数据分析和处理的效率。

QC7大手法的讲解

QC7大手法的讲解质量控制的7大手法，大家都知道，但是真的用的时候是不是也如鱼得水，能灵活的运用呢？咱们来一起聊聊这7个手法。

快速学习或快速回忆一下哦～首先介绍7大手法：1.) 根据事实、数据发言、检查表、散布图。

2.) 整理原因与结果之关系，以探讨潜伏性之问题特性因果图。

3.) 凡事物不能完全单用平均值来考虑，应了解事物均有变异存在，须从平均值与变异性来考虑直方图、控制图。

4.) 所有数据不可仅止于平均，须根据数据之来龙去脉、考虑适当分层法。

5.)并非对所有原因采取处置，而事先从影响较大的2~3向采取措施，即所谓管理重点排列图。

品管七大手法使用情形：· 检查表——收集、整理资料；· 排列图——确定主导因素；· 散布图——展示变量之间的线性关系；· 因果图——寻找引发结果的原因；· 分层法——从不同角度层面发现问题；· 直方图——展示过程的分布情况；· 控制图——识别波动的来源；一、检查表（数据采集表）定义：系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。

作用：了解现状收集数据以作分析之用.注意几点：§用在对现状的调查，以备今后作分析；§对需调查的事件或情况，明确项目名称；§确定资料收集人、时间、场所、范围；§资料汇总统计；检查表的分类1.) 记录用检查表---目的在收集数据型的资料，做进一步统计整理用。

2.) 点检用检查表---目的主要在检查事物、机械等的运作状况，或检查问题用。

检查表的应用步骤1.)明了制作检查表的目的。

2.)明确为达到目的所需收集的资料。

3.)确定对资料的收集方法（如运用那种统计法）和负责人。

4.)根据不同目的设计用于记录资料的调查表格，其内容应包括：调查者、调查时间、地点、和方式等栏目。

5.)对采集和记录的部分资料进行预先检查，目的是审核表格设计的合理性。

QC七大手法相关知识简介

QC七大手法相关知识简介1. 质量控制〔QC〕简介质量控制〔Quality Control，简称QC〕是一种通过测量和监控产品或效劳的特性，以确保其符合规定质量标准的方法。

QC主要包括七大手法，即直方图、折线图、箱线图、散点图、质量控制图、因果图和脑力激荡法。

下面将对这七大手法进行逐一介绍。

2. 直方图直方图是一种通过将数据分组并显示为柱状图来展示数据分布的可视化工具。

它可用于显示连续变量的分布情况，并帮助判断数据是否服从某种特定的概率分布。

直方图可以直观地展示数据的集中趋势、离散程度和偏斜程度。

3. 折线图折线图是一种连接数据点的图形展示方法，常用于显示随时间变化的信息。

它通常用于展示连续数据的趋势和变化模式。

折线图可以帮助我们分析和理解数据的变化趋势，识别周期性模式和异常值。

4. 箱线图箱线图〔Box Plot〕是一种用于显示数据集中趋势、离散程度和异常值的可视化工具。

它以五个统计量〔最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值〕为根底绘制一个矩形箱体，并用线表示异常值。

箱线图可以帮助我们判断数据的分布形态和离群值。

5. 散点图散点图是一种以点的形式表示两个变量之间关系的图形展示方法。

它可以帮助我们观察变量之间是否存在线性关系、趋势或聚集。

散点图常用于发现异常值、识别异常情况和检测数据的相关性。

6. 质量控制图质量控制图〔Control Chart〕是一种用于监控过程稳定性和识别异常情况的工具。

它通过绘制样本数据的统计量，如平均值或范围，以及控制限来帮助我们判断过程是否在统计控制下。

质量控制图常用于质量管理和过程改良。

7. 因果图因果图〔Cause and Effect Diagram〕，也称为鱼骨图或石川图，是一种用于分析问题根本原因的图形工具。

它以一个问题为中心，将可能导致该问题的多个因素分别列在鱼骨的骨架上。

因果图可以帮助我们理解问题产生的多个可能原因，并通过分析和改良这些因素来解决问题。

QC七大手法完整版介绍

QC七大手法完整版介绍七大质量控制手法是指通过一系列工具和技术来管理和控制产品或项目的质量，确保其达到预期的标准和要求。

以下是七大质量控制手法的完整版介绍：1.散点图：散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。

通过将两个变量的取值绘制在坐标轴上，可以观察到可能的相关性。

散点图可以用于分析数据，发现可能的关联和异常点，并帮助确定合适的控制措施。

2.流程图：流程图是一种图形化表示过程的工具。

通过绘制不同步骤和决策之间的连接，可以清晰地展现整个过程的流程和逻辑。

流程图可以帮助识别可能的瓶颈和错误，并优化流程，提高效率和质量。

3.直方图：直方图是一种用于显示数据分布情况的图表。

通过将数据按照一定的范围进行分类和统计，并用条形图表示各个范围内的频率，可以直观地了解数据的分布情况和偏差。

直方图可以用于分析数据质量，检测异常数据和确定控制上限和下限。

4.控制图：控制图是一种用于监控过程稳定性和质量的统计工具。

通过绘制过程数据点的变化趋势和控制限，可以追踪过程的中心线和变异范围，及时发现和纠正异常，确保过程在可控范围内。

控制图可以用于实时监控和改进过程质量。

5.因果图：因果图是一种用于分析问题根本原因的工具。

通过将问题细分为各个因素，并挖掘这些因素之间的因果关系，可以找到问题的本质原因。

因果图可以帮助识别和解决问题的潜在因素，指导改进措施的制定。

6. Pareto 分析：Pareto 分析是一种按重要性排序的方法，用于确定改进工作的优先级。

通过将问题或缺陷按照发生频率或影响程度进行分类和统计，并用累积百分比曲线表示，可以快速找到重要问题并采取相应措施。

Pareto 分析可以帮助决策者集中精力解决最重要的问题，提升整体质量。

7.效果图（雷达图）：效果图是一种用于比较和评估多个指标综合表现的图表。

通过将不同指标的取值绘制在雷达图上，可以直观地比较各个指标的相对优劣，并找到改进的方向和重点。

效果图可以用于综合评估产品或项目的质量表现，制定改进措施和目标。

QC七大手法详细讲解

PERIOD: M/C#: INSPECTOR: SAMPLING FREQUENCY: 4/20 4/21 4/24
.
4
实例：
设备每日检查表
序号
日期项目

1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15
1
各部位油量是否正常
2
操作按钮功能确认
3
气缸及操作手柄是否正常
4
电机传动链条声音是否正常
5
自动上料系统是否正常
6
光电感应系统是否正常
7
自动送料是否到位
8
手动送料是否正常
9
放松手柄功能确认
10
B NO.2
A NO.1
B NO.2
日期不良项目尺寸外观材料其它尺寸外观材料其它尺寸外观材料其它尺寸外观材料其它
.
3
2.点检用查检表:
主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施情形,或为预防发生不良或事故,确保安全时使用.这种点检表可以防止遗漏或疏忽造成缺失的产生. 把非作不可、非检查不可的工作或项目,按点检顺序列出,逐一点检并记录之.
作法:
1.明确目的. 2.决定查检项目. 3.决定检查方式(抽检、全检). 4.决定检验基准、数量、时间、对象等. 5.设计表格实施检验.
.
2
查检表的种类:
1.记数用查检表:
主要用在根据收集之数据以调查不良项目、不良原因、工程分布、缺点位置等情形必要时对收集的数据要予以层别.
操作员机台号
A NO.1
它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又称“石川图”.

QC七大手法详细讲解

qc七大手法详细讲解
目录
CONTENTS
• 特性要因图法 • 柏拉图法 • 层别法 • 查检表法 • 散布图法 • 控制图法 • 直方图法
01 特性要因图法
定义与特点
01
定义
特性要因图法，也称为鱼骨图，是一种用于表示因果关系的图形工具，通过将问题的结果（特性）与可能的原因（要因）关联起来，帮助分析者系统地研究和分析问题。
使用步骤
1. 确定变量
明确需要分析的两个变量，例如尺寸和不良率。
2. 收集数据
收集相关数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 绘制散布图
将数据绘制在散布图上，通常使用笛卡尔坐标系。
4. 分析关系
观察散布图上的点分布，分析两个变量之间的关系。
5. 判断关联性
根据散布图中点的分布情况，判断两个变量是否具有关联性。
绘制控制图
根据收集到的数据，绘制控制图，包括中心线、上控制限和下控制限。
监控与分析
在控制图上标记数据点，观察数据点的分布情况，分析生产过程的稳定性。
异常处理
当发现异常数据点时，及时采取措施进行调整和改进，确保生产过程的稳定性和产品质量。
实例分析Βιβλιοθήκη 实例某生产线上生产一种电子元件，通过控制图法监控其电阻值。
6. 监控与评估
对改进措施的实施效果进行监控和评估，确保问题得到有效解决
。
5. 制定改进措施
针对关键因素制定相应的改进措施，并实施。
4. 确定关键因素
根据柏拉图的分析结果，确定对质量影响最大的关键因素。
实例分析
在某生产线上，产品不合格率较高，通过柏拉图法分析发现，主要原因是原材料质量不稳定和生产设备老化。

QC七大手法介绍

QC七大手法介绍概述质量控制〔Quality Control，简称QC〕是指通过各种手段和方法，确保产品或效劳在生产过程中的符合质量要求。

为了更好地实施质量控制，QC采用了七大手法，即：相对论、因果图、检查表、直方图、散点图、控制图和PDCA循环。

这篇文档将详细介绍这七大手法的根本原理和应用。

1. 相对论相对论是一种质量管理中常用的工具和方法，用于分析产品或效劳的相对重要性和优先级。

通过相对论分析，可以根据不同的需求和要求，制定出优先级高的任务和目标，从而提高质量管理的效率。

相对论分析的根本步骤包括：确定要比拟的对象，确定比拟的标准，评估每个对象的得分，得出相对重要性和优先级。

因果图是一种用于分析问题根本原因的工具。

通过因果图分析，可以找出导致问题发生的根本原因，从而采取相应的措施来解决问题。

因果图通常采用鱼骨图或者石墨烯图的形式展示，其中问题作为中心节点，各种可能的原因作为分支节点。

通过分析节点之间的关系，可以找出问题的根本原因并提出解决方案。

3. 检查表检查表是一种记录和系统化检查过程的工具。

通过检查表可以确保每个步骤都得到正确执行，并及时发现和修正错误。

检查表通常包括了所需的步骤、标准和对应的结果，通过逐个勾选和记录，可以方便地跟踪和控制过程的执行情况。

直方图是一种用于统计数据分布情况的工具。

通过绘制数据的频率分布，可以直观地了解数据的特点和规律，从而评估产品或效劳的质量水平。

直方图通常由横轴和纵轴组成，横轴表示数据的范围，纵轴表示数据的频率。

通过观察直方图的形状和分布，可以推断出数据的中心趋势和离散程度。

5. 散点图散点图是一种用于分析两个变量之间关系的工具。

通过将两个变量的取值绘制在坐标系上，可以观察到它们之间的关系。

散点图通常由横轴和纵轴组成，分别表示两个变量的取值。

通过观察散点图的分布和趋势，可以判断两个变量之间是否存在相关性，并进一步分析其影响和关联。

控制图是一种可用于监控过程稳定性和变化的工具。

新QC七大手法完整版介绍

新QC七大手法完整版介绍1. 原因递消法(Cause and Effect Diagrams)：也被称为鱼骨图或石墨图。

这是一种用于分析和识别问题根本原因的图形化工具。

它将问题看作是一个“鱼骨”，问题是鱼头，根本原因是鱼刺。

通过细分问题和原因的关系，我们可以确定问题的主要原因，并提出解决方案。

2. 控制图(Control Charts)：控制图是用来监测和分析过程稳定性的统计工具。

它可以根据过程中的变异性来判断是否存在特殊因素，并及时采取措施来避免问题的发生。

控制图通常用于跟踪关键过程指标(KPI)，例如产品质量、生产效率等。

3. 计数法(Check Sheets)：计数法是一种用来搜集和分析数据的工具。

它可以帮助我们记录数据并统计出现的频率。

通过对数据进行分类和统计，我们可以快速了解问题的分布和趋势，进一步分析问题的原因。

4. 直观图(Pareto Charts)：直观图是一种按照重要性排序的条形图。

它显示了问题的主要原因及其相对重要性。

通过直观图，我们可以集中关注并解决产生最多问题的主要原因，避免浪费时间和资源。

5. 散布图(Scatter Diagrams)：散布图是用来确定两个变量之间关系的图表。

它通过将数据点绘制在二维坐标系中，明确显示变量之间的关联性。

通过散布图，我们可以确定可能存在的因果关系，并采取相应措施来改进质量问题。

6. 流程图(Flow Charts)：流程图是一种图形化表示工作流程或过程的工具。

它通过绘制过程的各个步骤和决策点，帮助我们理解和分析过程中可能发生的问题。

通过流程图，我们可以确定影响产品或服务质量的关键环节，并提出改进措施。

7. 直方图(Histograms)：直方图是一种用来展示数据分布情况的图表。

它将数据划分为不同的组或区间，并绘制出每个组的频率。

通过直方图，我们可以直观地了解数据的分布情况和趋势，并提醒我们采取适当的措施来改进质量问题。

这些新QC七大手法是广泛应用于质量管理中的工具，通过数据分析和图形化展示帮助我们识别和解决质量问题。

QC七大手法详细讲述

Quality Training
QC七大手法:
➢ 柏拉图
8/2原则 80%的质量问题都是由及少数的原因引起的，只要解决了这80%的问题，质量就能得到很大的提到。根据数据统计，造成一个质量问题的前5项原因一般都占80%以上。 TOP5
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2020/8/9
Quality Training
2020/8/9
Quality Training
QC七大手法:
➢ 柏拉图
8/2原则 80%的质量问题都是由及少数的原因引起的，只要解决了这80%的问题，质量就能得到很大的提到。根据数据统计，造成一个质量问题的前5项原因一般都占80%以上。 TOP5
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Quality Training
过程的开始和结束
工序和说明
判断
过程的流向
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2020/8/9
QC七大手法:
➢ 流程图
实例： Control Plan
Quality Training
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2020/8/9
QC七大手法:
➢ 流程图
实例：印锡工位焊锡不足分析流程
QC七大手法:
➢ 因果图（鱼刺图）
作用：（1）对影响质量特征的因素进行全面系统的观察和分析（4M1E)，找出影响质量特征的主要因素
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2020/8/9
Quality Training
QC七大手法:
➢ 因果图（鱼刺图）
Machine
！
！

QC七大手法

数量 33 21 14 13 12 9 9 5 116
占比 28.4% 18.1% 12.1% 11.2% 10.3% 7.8% 7.8% 4.3%
累计占比 28.4% 46.6% 58.6% 69.8% 80.2% 87.9% 95.7% 100.0%
第二节柏拉图
步骤4:记入图表用纸并按数据大小排列画出柱状图
第二节柏拉图
三、制作方法步骤 1:确定分析的对象和分类项目。
◦ 对象确定一般按产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等。
◦ 分类项目一般可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。
步骤 2:決定收集数据的期间，并按分类项目，在期间內收集数据。
第二节柏拉图
式）。 b.将检查项目、频率列出。 c.检查并作好记录（包括作业场所、工程、日期
等）。 d.异常事故处理及记录。
第一节检查表
例2：记录检查表
结构件检查表 2017 年 2 月 15 日
产品名：外壳上盖
工序：成型
批号：1702
作业单位：注塑车间作业人：王三
检查总数:1200(全检) 检查者：IPQC
QC七大手法口诀： • 检查集数据 • 柏拉抓重点（排列图） • 散布看相关 • 鱼骨追原因（因果图） • 分层作解析 • 直方显分布 • 控制找异常
第二章老QC七大手法详述
第一节检查表第二节柏拉图第三节因果图第四节散布图第五节分层法第六节直方图第七节控制图
5
20.0%
0 无声音失真
0.0% 闪烁显示错误无画面马赛克亮度不足不开机
数量累计占比
第二节柏拉图
步骤 6:记入必要的事项

QC七大手法简述

1.记录用(或改善用)查检表主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目、不良原因、工程分布、缺点位置等情形.决定所要收集的数据及所希望把握的项目.决定所要设计的表格形式.
2.点检用查检表主要功用是为要确保作业实施、机械整备的实施情形，或为预防发生不良或事故.确保安全时使用。
4.1.2 查检表—范例生产线机种切换查检表
2.计数值管制图所谓计数值管制图系管制图所依据数据均属于以单位计数者.如不良数,
缺点数等间继据均属之. a.不良率管制图(P chart) b.不良数管制图(PN chart) c.缺点管制图(C chart) d.单位缺点数管制图(U chart)
4.5.2 管制图—种类
依用图分类﹕
1).解析制程用如群体未知﹐亦即µ 及δ 为未知时﹐必须先
4.5.2 管制图—范例
X-R管制圖
產品名稱版本品質特性測量單位日期時間
X1 樣本 X2 測定 X3
值 X4 X5
ΣX X R
PCI SLOT
金手指鍍金厚度 mm
///
2.85 3.33 3.89 3.24 2.94
16.25
3.25 1.04
4.20 3.13 3.52 3.46 3.41
QC七大手法
1. QC七手法概述
※ 作业的结果或多或少皆有变异存在﹐这些变异的形成﹐背后都有某些原因。为维持结果安定﹐乃有必要发拙造成结果变异的主要原因﹐从这些原因着手﹐进行品质的改善工作﹐亦即﹐为维持作业结果(包含产品﹑业务)的品质﹐必须掌握原因与结果的关系.
※ 品管手法系从少数数据获取较多可靠﹑客观资讯的最有效手段﹐它可广泛应用在品质的开发﹑改善﹑管理等活动上﹐品管常用的手法有七个﹐一般皆称为品质管制的七个道具或七项手法。

QC七大手法(工具)完整版介绍

QC七大手法（工具）完整版介绍“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。

“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。

今天我们一起来回顾一下“老七种”。

何为QC七手法：QC七手法又称为QC七工具，一般指旧QC七手法，即层别法、检查表、柏拉图、因果图、管制图、散布图和直方图。

是质量管理及改善运用的有效工具。

QC手法的适用范围：QC手法的用途非常广泛，可以用于企业管理的方方面面（包括计划管控、员工思想意识行为管理、质量管控、成本管控、交期管控、士气管理、环境管理、安全管理、效率管理、绩效考核、日常管理等等），但主要用于品质管理及改善。

七大手法口诀：因果追原因、检查集数据、柏拉抓重点、直方显分布、散布看相关、管制找异常、层别作解析。

因果图（特性要因图、石川图、鱼骨图）：定义：当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有条理的图形，这个图形就称为特性要因图，又叫鱼骨图（Fish-Bone Diagram）。

用途说明：1.整理问题。

2.追查真正的原因。

3.寻找对策。

制作步骤：1. 决定问题或品质的特性——特性的选择不能使用看起来很抽象或含混不清的主题。

2. 决定大要因——须是简单的完整句，且具有某些程度或是方向性。

3. 决定中小要因。

4. 决定影响问题点的主要原因。

5. 填上制作目的、日期及制作者等资料。

应注意事项：1.脑力激荡。

2.以事实为依据。

3.无因果关系者，予以剔除，不予分类。

4.多加利用过去收集的资料。

5.重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W2H原则执行。

.WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？.WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？.WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？.WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？.WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？.HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？.HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？6.依据特性别，分别制作不同的特性要因图。

QC七大手法介绍

QC七大手法介绍
2010-1-23 15:34:38
1.查检集数据：查检表
为了便于收集数据，使用简单记号填记并统计整理，以作进一步分析或作为核对，检查用的一种表格或图表。

2.柏拉抓重点：柏拉图
根据搜集的数据，以不良原因，不良状况，不良发生的位置，客户抱怨种类，或安全事故等项目分门别类，计算出各分类项目所占之比例按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。

3.鱼骨追原因：鱼骨图，也称为特性要因图
将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解表达，即用图表来表达结果(特性)和原因(要因)之间的关系。

4.直方显分布：直方图
将所收集的测定值或数据的全距分为几个相等区间作为横轴，并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，叫直方图，亦称为柱状图。

5.管制找异常：管制图
是以一种实际产品品质特性，和根据过去经验所判明的制程能力的管制界限比较，而以时间顺序用图形来表示。

6.散布看相关：散布图
将两个种类的资料显示在坐标图上，借以判断两者是否相关，这种图标称之为散布图。

7.层别作解析：层别法
将各种资料，因应用目的而分类成数个项目，方便以后分析的一种方法。

qc七大手法是指什么

qc七大手法是指什么••qc七大手法是什么••qc七大手法是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。

•02“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。

•03QC七大手法： 1、层别法：层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类，将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组，加以层别。

层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用，也可单独使用。

2、查检表检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法，有时叫做查检表或点检表。

3、柏拉图柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。

它可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图，又因为柏拉图的排序识从大到小，故又称为排列图。

•044、直方图直方图是针对某产品或过程的特性值，利用常态分布（也叫正态分布）的原理，把50个以上的数据进行分组，并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描绘在横轴上。

5、因果分析图所谓因果图，又称特性要因图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决，是一种用于分析品质特性（结果）与可能影响特性的因素（原因）的一种工具。

又称为鱼骨图。

6、散布图将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。

QC七大手法

前言1.QC七手法又称为QC七工具，一般指旧QC七手法，即：1)因果图2)柏拉图3)数据及检查表4)层别法5)散布图6)直方图7)管制图是质量管理及改善运用的有效工具.2.QC手法的适用范围：QC手法的用途非常广泛，可以用于企业管理的方方面面（包括计划管控、员工思想意识行为管理、质量管控、成本管控、交期管控、士气管理、环境管理、安全管理、效率管理、绩效考核、日常管理等等），但主要用于品质管理及改善。

3.七大手法口诀：因果追原因、检查集数据、柏拉抓重点、直方显分布、散布看相关、管制找异常、层别作解析一、因果图（特性要因图、石川图、鱼骨图）：1.定义当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有条理的图形，这个图形就称为特性要因图，又叫鱼骨图（Fish-Bone Diagram）。

2.用途说明：1.整理问题。

2.追查真正的原因。

3.寻找对策。

3.制作步骤：1. 决定问题或品质的特性——特性的选择不能使用看起来很抽象或含混不清的主题。

2. 决定大要因——须是简单的完整句，且具有某些程度或是方向性。

3. 决定中小要因。

4. 决定影响问题点的主要原因。

5. 填上制作目的、日期及制作者等资料。

4.应注意事项：1.脑力激荡。

2.以事实为依据。

3.无因果关系者，予以剔除，不予分类。

4.多加利用过去收集的资料。

5.重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W2H原则执行。

•WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？•WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？•WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？•WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？•WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？•HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？•HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？6.依据特性别，分别制作不同的特性要因图。

QC七大手法

QC 七大手法QC 七大手法為：排列圖、因果圖、散布圖、直方圖、檢查表、分層法、控制圖﹔1、排列圖：意大利經濟學家巴雷特首先提出，又叫柏拉圖，在美國得到推廣﹔1.1、排列圖特點：在現場眾多的不良問題中，找出關鍵的前几名，以便決定以后工作管理的重點﹔1.2、作線方法：1.2.1、找出不良項目，收集相應時期的數據﹔1.2.2、設定坐標系，坐標值要能反映最大最小數據，右縱軸反映不良數據，右縱軸反映不良百分比，橫坐標為不良項目﹔1.2.3、按照數據多少，給出柱狀圖﹔1.2.4、計算多項比例，累計后將其值記入坐標系中﹔1.2.5、把各項比例連接起來，直到100%﹔2、因果圖：日本已故品質專家石川馨首先提出，又叫石川圖、魚骨圖﹔2.1、因果圖特點：找出影響品質的諸多原因形成的因果關系，確定其主要原因并樹立改善對策﹔2.2、作成方法：2.2.1、找出品質發生變異的項目﹔2.2.2、根據4M1E(人員、設備、物料、方法、環境)等因素出相關支干﹔2.2.3、在支干上畫出支干寫出原因，次主關系為因果關系﹔2.2.4、真正原因找出：3、散布圖：也稱為散點圖、相關圖﹔3.1、散布圖特：用于確認兩個不相干的變量之間是否存在某種內在的關系，有助于判別真假原因﹔3.2、作成方法：3.2.1確定要查的兩個變量，收集相關的最新數據﹔3.2.2、設定坐標軸，將兩個變量分別寫入X 軸、Y 軸﹔3.2.3、將兩個相對應的變量，以點的形式寫入坐標系內﹔3.2.4、觀察所有點的分布特征，搜集的點要在30個以上﹔物人環境方法設備特性為何？4、直方圖：也稱為柱狀圖4.1、弄清眾多的數據分布狀態，了解總體數據分布狀況，判定事物的發展趨向﹔4.2、作成方法：4.2.1、收集同一類型數據﹔4.2.2、設定組數，并算全距，組界中心值﹔4.2.3、經驗規律：4.2.3.1、組數通常取4~20組，數據總數為几個，組數為√N5.2.1、確定檢查對象，檢查者，檢查時間﹔5.2.2、將檢查項目記入表格中，必要時，可利用圖示說明﹔5.2.4、該表格可用于產品品質相對穩定時的維持管理上，檢查表千差萬別，不需追求統一，但要實用﹔6、分層法：6.1、特點：尋找研究事物的某項共同點，對現象的即刻判定有一定的幫助﹔6.2、作成方法：6.2.1、確定分層，按計分條件進行分層﹔6.2.2、確定該分層條件所對應的范圍﹔6.2.3、統計符合各分層條件的數據﹔7、控制圖：簡稱管制圖、管理圖，由美國休哈特在1924年創立，又稱休哈特圖，對品質引起變化的原因進行判定和管理，為QC七大手法的核心﹔7.1、作用：A、可判定品質是處于穩態還是異常狀態﹔B、可以判斷不良改善對策是否有效﹔C、可以作為日常品質維持管理的依據﹔D、能夠判斷制程是處在穩態還是異態﹔7.2、控制圖種類：7.2.1、平均值---極差控制圖：X-R 用在一般情況下(如長度、重量、計量值)7.2.2、平均值---標准差控制圖：X-S 樣本>10時，用S代替R7.2.3、中位值---極差控制圖：X-R 需要把數據直接記入控制圖7.2.4、單值------移動極差控制圖：X-R5每個數據都要進行管理7.2.5、不合格率控制圖：P 不良率、合格率、報廢率7.2.6、不合格品數控制圖：Pn 不良個數來管理品質7.2.7、缺限數控制圖： C 從預先確定的單位中統計所有不良數7.2.8、單位缺陷數控制圖：U 從非固定的試料中統計所發生的不良數7.3、穩態和異態的判斷：7.3.1、穩態：7.3.1、連續25個點都在控制線內7.3.1.1、連續35個點主要有1個點落在控制線外7.3.1.2、連續100個點主要有2個點落在控制線外7.3.2、異態：7.3.2.1、點在控制線外或在控制線上﹔7.3.2.2、點在控制線內但排列不隨機﹔7.3.2.2.1、點屢接近控制界線﹔7.3.2.2.2、點呈鏈狀﹔7.3.2.2.3、點呈間斷鏈﹔7.3.2.2.4、點呈傾向分布﹔7.3.2.2.5、點在中心線附近﹔7.3.2.2.6、點呈周期性變化﹔8、QC七大手法的作用與好處：分析異常、排除異常、減少不良，減少客訴、減少重工、排除隱患、改善品質、穩定品質、提升效率、降低成本﹔。