qc七大手法简介培训资料
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QC七大手法培训资料(完整版)
企业将更加注重QC七大手法的培训 和普及，提高全员质量意识和问题解 决能力
人工智能和机器学习技术的应用将进 一步提高QC七大手法的智能化水平， 减少人为因素对产品质量的影响
QC七大手法的应用范围将进一步拓 展，不仅局限于制造业，还将广泛应 用于服务业、医疗、教育等领域
THANKS
感谢观看
REPORTING
解决方法
该企业运用QC七大手法中的层 别法、检查表、柏拉图、因果图 等工具，对生产过程中的各个环 节进行全面分析，找出主要问题
点并制定相应措施。
实施效果
通过改进生产工艺和加强员工培 训，该企业成功降低了产品不良 率，提高了产品质量和客户满意
度。
案例二
问题描述
某车间生产成本过高，导致企业 利润下降。
降低生产成本
QC七大手法可以帮助企业及时发现并 解决生产过程中的问题，避免问题扩 大化导致生产停滞或返工等浪费现象， 从而降低生产成本。
通过QC七大手法对生产过程进行持续 改进和优化，企业可以提高生产效率和 资源利用率，进一步降低生产成本。
提升客户满意度
QC七大手法强调以客户为中心的质量管理思想，通过了解客户需求和期望，制定相 应的质量标准和控制措施，确保产品符合客户要求。
因果图构建与分析
因果图基本概念
解释因果图的定义及作 用，说明其在质量管理
中的应用场景。
因果图构建步骤
详细介绍因果图的构建 过程，包括确定问题、 列出可能原因、绘制因
果图等。
因果图分析方法
阐述如何从因果图中识 别主要原因，以及针对 这些原因采取相应的解
决措施。
因果图应用实例
通过具体案例，展示因 果图在质量问题分析中
直方图绘制与解读
人工智能和机器学习技术的应用将进 一步提高QC七大手法的智能化水平， 减少人为因素对产品质量的影响
QC七大手法的应用范围将进一步拓 展，不仅局限于制造业，还将广泛应 用于服务业、医疗、教育等领域
THANKS
感谢观看
REPORTING
解决方法
该企业运用QC七大手法中的层 别法、检查表、柏拉图、因果图 等工具，对生产过程中的各个环 节进行全面分析，找出主要问题
点并制定相应措施。
实施效果
通过改进生产工艺和加强员工培 训，该企业成功降低了产品不良 率，提高了产品质量和客户满意
度。
案例二
问题描述
某车间生产成本过高，导致企业 利润下降。
降低生产成本
QC七大手法可以帮助企业及时发现并 解决生产过程中的问题，避免问题扩 大化导致生产停滞或返工等浪费现象， 从而降低生产成本。
通过QC七大手法对生产过程进行持续 改进和优化，企业可以提高生产效率和 资源利用率，进一步降低生产成本。
提升客户满意度
QC七大手法强调以客户为中心的质量管理思想，通过了解客户需求和期望，制定相 应的质量标准和控制措施，确保产品符合客户要求。
因果图构建与分析
因果图基本概念
解释因果图的定义及作 用，说明其在质量管理
中的应用场景。
因果图构建步骤
详细介绍因果图的构建 过程，包括确定问题、 列出可能原因、绘制因
果图等。
因果图分析方法
阐述如何从因果图中识 别主要原因，以及针对 这些原因采取相应的解
决措施。
因果图应用实例
通过具体案例，展示因 果图在质量问题分析中
直方图绘制与解读
QC七大手法培训教程
层别法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。
层别法的目的
把杂乱无章的资料加以分门别类归纳。
层别法的步骤
确定层别的对象、设计层别项目、收集数据并进行层别、比较分析与对策。
提高效率
通过柏拉图可以快速找到问题的症结所在，避免在次要因素上浪费时 间和精力。
柏拉图绘制方法与技巧
1. 收集数据
收集需要分析的数据，并进行分类整 理。
2. 计算频数
统计各类别数据的频数，并按照从大 到小的顺序排列。
柏拉图绘制方法与技巧
3. 绘制柱状图
以类别为横坐标，频数为纵坐标，绘制柱状图。
4. 绘制折线图
在柱状图上添加一条折线，表示各类别数据的累积百分比。
柏拉图绘制方法与技巧
数据分类要合理
01
分类过少可能导致信息损失，分类过多则可能使得数据分布的
规律性不明显。
柱状图与折线图的组合要恰当
02
柱状图用于展示各类别的频数，折线图用于展示累积百分比，
二者结合可以清晰地展示数据的主次关系和分布情况。
标题和标签要准确
在制作检查表之前，首 先要明确检查的目的和
需要收集的数据。
设计表格
根据检查目的，设计合 适的表格
尽量简化检查表的内容 ，避免过于复杂或冗余
的信息。
明确标准
在检查表中明确各项内 容的判断标准，以便后 续的数据分析和问题处
理。
检查表案例分析
案例一
案例二
案例三
生产线质量检查表。该检查表用于记 录生产线各工序的质量情况，包括不 良品数量、不良品类型、不良品处理 情况等。通过对检查表的数据分析， 可以及时发现生产过程中的问题，并 采取相应的措施进行改进。
层别法的目的
把杂乱无章的资料加以分门别类归纳。
层别法的步骤
确定层别的对象、设计层别项目、收集数据并进行层别、比较分析与对策。
提高效率
通过柏拉图可以快速找到问题的症结所在，避免在次要因素上浪费时 间和精力。
柏拉图绘制方法与技巧
1. 收集数据
收集需要分析的数据，并进行分类整 理。
2. 计算频数
统计各类别数据的频数，并按照从大 到小的顺序排列。
柏拉图绘制方法与技巧
3. 绘制柱状图
以类别为横坐标，频数为纵坐标，绘制柱状图。
4. 绘制折线图
在柱状图上添加一条折线，表示各类别数据的累积百分比。
柏拉图绘制方法与技巧
数据分类要合理
01
分类过少可能导致信息损失，分类过多则可能使得数据分布的
规律性不明显。
柱状图与折线图的组合要恰当
02
柱状图用于展示各类别的频数，折线图用于展示累积百分比，
二者结合可以清晰地展示数据的主次关系和分布情况。
标题和标签要准确
在制作检查表之前，首 先要明确检查的目的和
需要收集的数据。
设计表格
根据检查目的，设计合 适的表格
尽量简化检查表的内容 ，避免过于复杂或冗余
的信息。
明确标准
在检查表中明确各项内 容的判断标准，以便后 续的数据分析和问题处
理。
检查表案例分析
案例一
案例二
案例三
生产线质量检查表。该检查表用于记 录生产线各工序的质量情况，包括不 良品数量、不良品类型、不良品处理 情况等。通过对检查表的数据分析， 可以及时发现生产过程中的问题，并 采取相应的措施进行改进。
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SPC 手册里面描述的控制图选用程序
Hale Waihona Puke Here comes your footer
27
8.控制图 e.控制图的判断准则？
1. 点子没有超出控制线（在控制线上的点子按出超出处理），控制界限内的点 子排列无缺陷，反映工序处于控制状态，生产过程稳定，不必采取措施。
2. 控制图上的点子出现下列情形之一时，即判断生产过程异常： 1）点子超出或落在控制线上； 2）控制界线内的点子排列不随机：
f.控制图的八大判异准则？
缺陷
图例
判异原则一
缺陷
图例
判异原则三
一点落在A区以 外
连续6点递增或 递减
判异原则二
连续九点落在中 心线同一侧
判异原则四
连续14点中相邻 点上下交替
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28
8.控制图 f.控制图的八大判异准则？
缺陷
图例
判异原则五
缺陷
图例
判异原则七
连续3点中有2点 落在中心线同一侧 的B区以外
2. 计数值控制图
a.不良率控制图(P chart) b.不良数控制图(Pn chart) c.缺点数控制图(C chart) d.单位缺点数控制图(U chart)
按控制图用途分类
1.解析用控制图
2.管制用控制图
术语解释：
1.计量值数据---连续型数据
是可以连续取值的数据，可以用测量仪器具体 测量出小数点一下的数值。如长度，温度，压 力等
Here comes your footer
6
b.分层的原则？
2.层别法
分层原则是使用同一层次内的数据波动（或意见差异）幅度尽可能小，而层与 层之间差别尽可能大，否则都起不到归类汇总的作用。
QC七大手法简介培训资料
2.运用数据应注意的重点: 2.1 收集正确的数据 2.2 避免主观的判断 2.3 要把握事实真相
第一章 查检表(2)
二 查检表 1.定义: 为了便于收集数据,使用简单记录填记并予统计整
理,以作进一步分析或作为核对,检查之用而设计的一种表格 或图表.
2.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.决定查验基准、数量、时间、对象等. 5.设计表格实施查验.
第五章 图表与管制图
2. 管制图的分类:
2.2 计数值管制图: 用于非可量化的产品特性如不良数，缺点数等间断性
数据，分为: P-Chart不良率管制图 Pn-Chart不良数管制图 C-Chart缺点数管制图 U-Chart单位缺点数管制图
第五章 图表与管制图
3. 管制图管制界限计算:
-X=(x1+x2+......+xn)/n -X=(-X1+-X2+....+-Xn)/n 中心线(CL)=- -X 上限(UCL)=- -X+A2*R 下限(LCL)=- -X-A2*R
39
41.2 41 40.6
41.2 40.6
CL=40.6 40.4 40.4 40.4
关系的分类: A.要因与特性的关系. B.特性与特性的关系. C.特性的两个要因间的关系.
散布图的判读:
1. X增大,Y也随之增大,称为强正相关.
Y
Y
X 2.
0
X
0.85<r<1
X增大,Y也随之增大,但增大的幅度不显著.
Y
Y X
0
X
0.7<r<0.85
3. X增大时,Y反而减小,称为强负相关.
第一章 查检表(2)
二 查检表 1.定义: 为了便于收集数据,使用简单记录填记并予统计整
理,以作进一步分析或作为核对,检查之用而设计的一种表格 或图表.
2.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.决定查验基准、数量、时间、对象等. 5.设计表格实施查验.
第五章 图表与管制图
2. 管制图的分类:
2.2 计数值管制图: 用于非可量化的产品特性如不良数，缺点数等间断性
数据，分为: P-Chart不良率管制图 Pn-Chart不良数管制图 C-Chart缺点数管制图 U-Chart单位缺点数管制图
第五章 图表与管制图
3. 管制图管制界限计算:
-X=(x1+x2+......+xn)/n -X=(-X1+-X2+....+-Xn)/n 中心线(CL)=- -X 上限(UCL)=- -X+A2*R 下限(LCL)=- -X-A2*R
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41.2 41 40.6
41.2 40.6
CL=40.6 40.4 40.4 40.4
关系的分类: A.要因与特性的关系. B.特性与特性的关系. C.特性的两个要因间的关系.
散布图的判读:
1. X增大,Y也随之增大,称为强正相关.
Y
Y
X 2.
0
X
0.85<r<1
X增大,Y也随之增大,但增大的幅度不显著.
Y
Y X
0
X
0.7<r<0.85
3. X增大时,Y反而减小,称为强负相关.
qc七大手法培训资料ppt完整版
提高员工对QC七大手法的理解和应用能力 01
促进企业产品质量提升，降低生产成本 02
适应市场竞争，提升企业核心竞争力 03
qc七大手法简介
01 检查表
通过表格形式进行数据收集和整理，便于分析和 解决问题。
02 层别法
将数据按照不同层次进行分类，找出数据间的差 异和规律。
03 柏拉图
根据数据大小排序，以直观的图形展示主要问题。
03
04
05
直观展示两组数据之间 的相关关系；
可用于判断数据之间的 相关程度；
为进一步的数据分析和 问题解决提供线索。
散布图绘制步骤与技巧
步骤 1. 收集两组相关数据；
2. 选择合适的坐标轴比例；
散布图绘制步骤与技巧
01 3. 在坐标轴上标出数据点；
02 4. 观察点的分布情况和趋势。
散布图绘制步骤与技巧
练习
提供几个实际案例，让学员尝试使用因果图进行分析，并讨论分析结果和改进措施的有 效性。通过练习加深学员对因果图原理和应用的理解。
06
qc七大手法之五：散布图
散布图原理及意义
01
02
原理：通过收集两组数 意义 据（自变量和因变量）， 在坐标轴上以点的形式 表示出来，通过观察点 的分布情况和趋势，分 析两组数据之间的关系。
VS
直方图意义
能够清晰地展示数据的分布规律，帮助分 析人员快速识别数据中的异常值、偏态分 布等问题，为后续的数据分析和质量控制 提供有力支持。
直方图绘制步骤与技巧
绘制步骤 收集数据并进行整理；
确定数据分组数和数据组距；
直方图绘制步骤与技巧
计算每个数据组的频数和频率； 绘制直方图，用矩形条的高度表示每个数据组的频率。
促进企业产品质量提升，降低生产成本 02
适应市场竞争，提升企业核心竞争力 03
qc七大手法简介
01 检查表
通过表格形式进行数据收集和整理，便于分析和 解决问题。
02 层别法
将数据按照不同层次进行分类，找出数据间的差 异和规律。
03 柏拉图
根据数据大小排序，以直观的图形展示主要问题。
03
04
05
直观展示两组数据之间 的相关关系；
可用于判断数据之间的 相关程度；
为进一步的数据分析和 问题解决提供线索。
散布图绘制步骤与技巧
步骤 1. 收集两组相关数据；
2. 选择合适的坐标轴比例；
散布图绘制步骤与技巧
01 3. 在坐标轴上标出数据点；
02 4. 观察点的分布情况和趋势。
散布图绘制步骤与技巧
练习
提供几个实际案例，让学员尝试使用因果图进行分析，并讨论分析结果和改进措施的有 效性。通过练习加深学员对因果图原理和应用的理解。
06
qc七大手法之五：散布图
散布图原理及意义
01
02
原理：通过收集两组数 意义 据（自变量和因变量）， 在坐标轴上以点的形式 表示出来，通过观察点 的分布情况和趋势，分 析两组数据之间的关系。
VS
直方图意义
能够清晰地展示数据的分布规律，帮助分 析人员快速识别数据中的异常值、偏态分 布等问题，为后续的数据分析和质量控制 提供有力支持。
直方图绘制步骤与技巧
绘制步骤 收集数据并进行整理；
确定数据分组数和数据组距；
直方图绘制步骤与技巧
计算每个数据组的频数和频率； 绘制直方图，用矩形条的高度表示每个数据组的频率。
(完整版)最新QC七大手法培训资料.
QC七大手法培训资料前言:优良的品质是靠科学的方法管理出来的,QC七大手法正是现场品质管理最常用的科学的工具之一。
第一种手法:排列图排列图是指:将问题的原因或是状况进行分类,然后把所有的数据由大到小排列后,所绘出的累计柱状图。
它是由意大利经济学家巴雷特(Vifredo Pareto在分析社会财富分配状况时发现的,大部分的财富集中在少部分手中,为此他设计出能够反映这种规律的图,所以也有后来有美国人裘兰(Joseph Juran博士加以推广使用。
人称为“巴雷特图”或“柏拉图”，1.作用:在现场众多的不良品问题中,找出关键的前几名,以便决定今后管理工作的重点。
2.作成方法:①列出所有不良项目,并收集相应时期的数据。
②按数据大小,排列不良项目。
③设定坐标系,填上坐标值,坐标值要能反映蛭大、最小数据左纵坐标为不良数据,右纵坐标为不良率累计百分比,横坐标为不良项目。
④按数据多少,绘出术状图,并在其X轴下方记入项目。
⑤计算各项目所占比例,累计后将其值记入坐标系中。
⑥将各比例点连接起来,一直到100%。
⑦记和图名、作成者、长、作成时间等相关内容。
例如,某厂T550录音机1998年3月份,工序内不良的发生情况如下:通过排列图,可以很直观地看出,头4位不良,占了总不良的80以上,根据抓大放小、针对关键的原则,1998年4月起的主要管理重点,应为头4项,而其他3项则暂不予理会。
3.该方法实战时注意事项:①重点管理占80%的前几项不良,其他剩余的项目并非全然不予理会,当前几项不良消失后,后几位又升上来,成为必须重点对策的不良。
②“其他”一栏的数据一般不能超过20%,否则便要再往下细分。
在现场管理中,此图通常在不良品的等级、种类、数量、损失金额、原因的分析上用的较多。
二、第二种手法——因果图因果图是指:用树状结构画出因果关系的图。
又由于它的形状像它是由日本人石川馨首先提出的,所以有人称之为“石川图”，鱼的骨头,也有人称之为“鱼骨图”、“鱼刺图”。
QC七大手法培训资料
不良率
15 19
0
4.注意之事项: (1)凡收集数据时,必须详细记载履历,否则无法层别; (2)层别之方向角度很多,究竟如何层别,必须靠过去的经验，理论，感觉; (3)不同方向之层别不可混在同一张查检表上; (4)层别的方向不限定只一个,只要有怀疑之处,皆可透过层别加以探讨.
柏拉图(Pareto)
因果图分析例:
材料
人员
堆太高 成板不良
不耐高温
厚度不均
变形 材质不良 不配合
未遵守标准
拿取不良
赶产量
无训练
为
品质不一 来源多
无奖惩办法
技术差
何
茶
新手
杯
无标准 操作不当
擦试不干净
未用清洁剂 松动
外
设计不良 观 不
短暂停机 良
保养不当
高
赶产量
繁杂
未锁紧
老旧
未规划
方法
设备
3. 因果图应注意之事项:
1.制作因果图时,以一组人(约4~7人)透过脑力激荡术,一起讨论效果最 佳;
步骤三:作图
15
10
100° 89.4°
5
0 毛边
偏心
内孔粗糙 肉厚不均 其它
履历: 1.数据收集期间; 2.数据来源; 3.总检查数;
4.数据收集人;
5.......
步骤四:作结论
造成某零件不良的项目有很多,影响较大的是毛边,偏心及内孔粗糙,三者占 89.4%,应该对此三项作为分析改善的重点.
4.制作柏拉图应注意之事项:
层
别
项
目
男女.老少.学历.资历.班.组.课.个人.熟练等
早.中.晚.日期.周.月.四季.开始时.终了时等
QC七大手法(培训资料)
系，将QC七大手法与其他质量管理方法有机结合，实现全面质量管
理。
THANKS
因果图概述
因果图是一种用于分析问题产生原因及其相互之间关系的图 表，也称为鱼骨图或石川图。
因果图应用步骤
确定问题、收集数据、绘制因果图、识别主要原因、制定改 进措施。
直方图(histogram)
直方图概述
直方图是一种用于显示数据分布情况的图表，它将一组数据的频数和频率之 间的关系用条形图的形式表现出来。
直方图应用步骤
收集数据、计算数据特征值、绘制直方图、观察数据分布情况、制定改进措 施。
控制图(control chart)
控制图概述
控制图是一种用于监控和识别过程是否处于统计控制状态的图表，它可以帮助我 们及时发现异常值并采取相应的改进措施。
控制图应用步骤
确定控制界限、收集数据、绘制控制图、观察数据点是否超出控制界限、制定改 进措施。
流程图应用步骤
确定流程范围、绘制流程图、识别流程中的瓶颈和问题、优化流程、更新流程图 。
03
qc七大手法应用案例
案例一：柏拉图在生产中的应用
总结词
发现问题、重点改善
详细描述
通过柏拉图的统计，明确生产中存在的主要问题，针对主要问题进行重点改 善，提高生产效率和产品质量。
案例二：因果图在质量管理中的应用
理解问题
分析数据
了解问题的本质和背景，明确需要解决的问 题。
运用统计方法和其他工具，对数据进行深入 分析，以揭示潜在问题和规律。Fra bibliotek制定方案
实施方案
根据分析结果，制定解决问题的方案，明确 目标和实施计划。
运用各种资源，积极推进方案的实施，并对 实施过程进行监控和调整。
QC七大手法培训
QC七大手法的重要性
01
02
03
提高产品质量
通过运用QC七大手法， 可以发现并解决产品生产 过程中的问题，从而提高 产品质量。
提升生产效率
通过分析生产流程，优化 生产过程，减少浪费，提 高生产效率。
增强团队协作
QC七大手法需要团队成 员共同参与，有助于增强 团队协作精神。
QC七大手法的基本原则
系统性
直方图的应用实例
总结词
以某生产线上的产品尺寸数据为例，通过制作直方图 可以直观地展示产品尺寸的分布情况，发现异常值和 异常分布，从而找出可能存在的问题和改进的方向。
详细描述
某生产线生产了一批产品，为了了解产品尺寸的分布情 况，我们收集了该批次产品的尺寸数据，并制作了直方 图。通过观察直方图，我们发现产品尺寸主要集中在某 个范围内，但也有一些异常值和异常分布。这可能是因 为生产过程中的某些环节出现了问题，例如设备精度不 足、操作不当等。针对这些问题，我们可以采取相应的 措施进行改进，例如调整设备参数、加强员工培训等， 以提高产品的质量和稳定性。
直方图在QC七大手法中的作用
总结词
直方图在QC七大手法中主要用于分析数据的分布情况， 识别数据的异常值和异常分布，从而找出可能存在的问 题和改进的方向。
详细描述
在质量管理中，直方图是一种非常重要的工具，它可以 直观地展示数据的分布情况，帮助我们发现数据的异常 值和异常分布。通过观察直方图的形状、分布和异常区 域，我们可以分析出可能存在的问题，例如生产过程中 的异常、设备故障、原材料质量问题等。这些分析结果 可以为后续的质量改进提供方向和依据。
03
改进工具
查检表不仅是数据收集的工具，还可以作为改进的工具。通过分析查检
QC七大手法(培训资料)
因果图
总结词
描述因素与结果之间关系的图表工具
详细描述
因果图是一种用于描述因素与结果之间关系的图表工具。它通过将各种因素 和结果之间的关系以图形化的形式展现出来，帮助人们系统地分析问题的原 因和结果，从而制定相应的解决方案。
散布图
总结词
展示两个变量之间关系的图表工具
详细描述
散布图是一种用于展示两个变量之间关系的图表工具。它通过将两个变量以图形 化的形式展示出来，帮助人们直观地了解两个变量之间的关系，从而为制定决策 提供依据。
QC七大手法(培训资料)
xx年xx月xx日
目录
• QC七大手法简介 • QC七大手法详解 • QC七大手法的实践应用 • 总结与展望
01
QC七大手法简介
什么是QC七大手法
• QC七大手法最初是由日本的高德拉特博士提出的 ，主要包括因果图、系统图、关联图、亲和图、过 程图、数据分析和直方图等七种质量管理工具。这 些方法旨在帮助企业更好地理解和解决质量问题， 提高生产效率和产品质量。
方案。
04
总结与展望
QC七大手法的总结与评价
QC七大手法是一套广泛应用于质量管理领域的工具，包括柏拉图、因果图、直方 图、层别法、散布图、控制图和检查表。
这些手法具有简明易懂、操作性强、便于推广等特点，能够帮助企业提高产品质 量、降低成本、增强市场竞争力。
在实践中，QC七大手法也得到了广泛的应用和认可，成为质量管理领域的重 QC七大手法适用于各种企业和行业，包括制造业、服务 业、医疗保健行业等。这些方法可以帮助企业识别和解决 质量问题，提高生产效率和产品质量。同时，这些方法也 可以帮助企业更好地了解客户需求和市场变化，提高企业 的竞争力和适应性。
QC七大手法_-_
3月 4月 5月 356 353 332 283 272 245 178 168 144 90 94 82 27 23 16 934 910 819
2000.09.18 全部
6月 合计 223 1746 241 1537 107 913 72 493 32 130 675 4819
5
6
第一章 品管七大手法簡介
對策系統圖
设备的改善
降低包 装作业 不良率
工具的设立与改善 加强培训
消除人为因素
将目前大格式的架位用隔板区分成小格式 建立设备位置
制作量具，以便套量小产品在管内的数量 将目前使用的数字转章加刻一正而记号
将繁多的制程加以整理使有系统化易于理解 利用工作会议讲解制程的规定方法 每星期五分批举行专业训练
每天工作前10分钟作精神教育 每班班长随时抽查标准化动作执行情况 强化班长工作安排能力 统一作业方法 使用目视管理方法制作唛头对照表 有进出口提供出货班机时间表
14
第一章 品管七大手法簡介
六、直方圖 ❖用於分析和掌握資料的分佈狀況，以便推
斷特性總體分佈狀態的一種統計方法。 ❖注意幾點： §確定過程特性和計量標準值； §收集資料，必須是計量值資料； §資料針對一個範圍時期收集至少50-100個； §確定積差R,分組數K,組間距h,分組組界； §作次數分配表；
26
QCC CASE STUDTY
效果推移圖
ppm 改
2700
善 前
改善中
改善后
2400
2100
1800
1500
1200
900
目标线
600
300
实际线
0
27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 周次
2000.09.18 全部
6月 合计 223 1746 241 1537 107 913 72 493 32 130 675 4819
5
6
第一章 品管七大手法簡介
對策系統圖
设备的改善
降低包 装作业 不良率
工具的设立与改善 加强培训
消除人为因素
将目前大格式的架位用隔板区分成小格式 建立设备位置
制作量具，以便套量小产品在管内的数量 将目前使用的数字转章加刻一正而记号
将繁多的制程加以整理使有系统化易于理解 利用工作会议讲解制程的规定方法 每星期五分批举行专业训练
每天工作前10分钟作精神教育 每班班长随时抽查标准化动作执行情况 强化班长工作安排能力 统一作业方法 使用目视管理方法制作唛头对照表 有进出口提供出货班机时间表
14
第一章 品管七大手法簡介
六、直方圖 ❖用於分析和掌握資料的分佈狀況，以便推
斷特性總體分佈狀態的一種統計方法。 ❖注意幾點： §確定過程特性和計量標準值； §收集資料，必須是計量值資料； §資料針對一個範圍時期收集至少50-100個； §確定積差R,分組數K,組間距h,分組組界； §作次數分配表；
26
QCC CASE STUDTY
效果推移圖
ppm 改
2700
善 前
改善中
改善后
2400
2100
1800
1500
1200
900
目标线
600
300
实际线
0
27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 周次
QC7大手法培训资料(品管)
浮高 脏污 掉件 破损 脚变形 其他
不良内容
浮高 脏污 掉件 破损 脚变形 其他 总计
层别法的作法
1.明确层别的目的、对象及特性值 2.决定层别项目 3.依照每一个层别搜集数据 4.解析数据，究明原因
层别法制作和使用的注意事项
1.明确数据的性质及履历(5W2H)： 1-1.了解5W2H，即谁(Who)，什么(What)，何时(When)，何处(Where)， 为何(Why)， 如何做(How)，省多少钱(How Much). 1-2.相异制品，应先予以区别. 1-3.为配合目的而设计用查检表来收集数据(为能取得层别后数据需 先设计数据记录用纸等) 1-4.为能层别不良项目别，先准备容器存放
2.0%
1.0%
0.0%
()
No. 项目 1 生产数 2 匹配不良数 3 不良比率
3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 合计
260,512 167,088 119,069 121,683 121,759 143,920 157,170
1,091,201
5,797 3,861 5,113 830 3,031 4,662 3,245
层别分类
不良数 656 264 44 39 20 25 1048
占有率 62.60% 25.19% 4.20% 3.72% 1.91% 2.39% 100.00%
累计占有率 0.00% 62.60% 87.79% 95.71% 97.61%
100.00%
事例介绍---不良内容别柏拉图
700
600
500
◆ 時间之层別 小时、日期、周別、月別、上下午、日夜班、季节、、、等
◆ 原材料之层別 供应商、批号、材质、产地、大小、成份、儲存时间、、、等
不良内容
浮高 脏污 掉件 破损 脚变形 其他 总计
层别法的作法
1.明确层别的目的、对象及特性值 2.决定层别项目 3.依照每一个层别搜集数据 4.解析数据，究明原因
层别法制作和使用的注意事项
1.明确数据的性质及履历(5W2H)： 1-1.了解5W2H，即谁(Who)，什么(What)，何时(When)，何处(Where)， 为何(Why)， 如何做(How)，省多少钱(How Much). 1-2.相异制品，应先予以区别. 1-3.为配合目的而设计用查检表来收集数据(为能取得层别后数据需 先设计数据记录用纸等) 1-4.为能层别不良项目别，先准备容器存放
2.0%
1.0%
0.0%
()
No. 项目 1 生产数 2 匹配不良数 3 不良比率
3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 合计
260,512 167,088 119,069 121,683 121,759 143,920 157,170
1,091,201
5,797 3,861 5,113 830 3,031 4,662 3,245
层别分类
不良数 656 264 44 39 20 25 1048
占有率 62.60% 25.19% 4.20% 3.72% 1.91% 2.39% 100.00%
累计占有率 0.00% 62.60% 87.79% 95.71% 97.61%
100.00%
事例介绍---不良内容别柏拉图
700
600
500
◆ 時间之层別 小时、日期、周別、月別、上下午、日夜班、季节、、、等
◆ 原材料之层別 供应商、批号、材质、产地、大小、成份、儲存时间、、、等
QC七大手法培训资料
03
改进措施执行不到位
即便通过散布图分析确定了问题所在， 若后续的改进措施执行不力或监督不到 位，也难以达到预期的改进效果。因此 ，确保每项措施都被有效实施并定期评 估其成效至关重要。
分析方法选择不当
散布图的分析过程中，选择合适的统计 方法和解读图表是关键。错误的方法选 择可能导致误导性的结论，因此必须根 据数据特性和研究目的精心选择分析技 术。
历史背景与发展
01 QC七大手法的起源
QC七大手法起源于日本，由质量管理专家石川馨在20世纪50年 代提出，旨在通过系统化的分析工具，解决生产过程中的质量问 题，提升生产效率与产品质量。
02 发展历程与演变 03 国际影响与推广
自QC七大手法诞生以来，随着科技的进步和管理理念的更新， 这些手法经历了不断的完善与发展，逐渐形成了一套完整的质量 管理工具体系，广泛应用于各行各业。
数据的可视化呈现
将复杂的数据以图表或图形的形式直观展现，可以 大大提高信息的可理解性和传达效率。数据可视化 不仅能够帮助我们快速捕捉关键信息，还能促进团 队间的沟通与协作。
案例分享
01
02
03
调查表法在制造业的 应用
通过一个具体案例，展示如何运 用调查表法对生产线上的问题进 行系统分析和数据收集，进而发 现生产过程中的瓶颈和改进点， 有效提升生产效率和产品质量。
相关性评估
利用散布图可以直观地评估两个变量之间的相关性强度，即它们是否同向 变化或反向变化，以及变化的一致性如何，这对于理解变量间的内在联系 非常有帮助。
典型问题与改进措施
01
数据关联性不明确
在应用散布图时，经常遇到数据间关联 性不明显的问题。这通常是由于数据采 集的样本量不足或者数据本身的变异过 大所导致，进而影响了对问题根源的判 断和分析。
QC七大手法制作培训资料-文档资料全文
表。 5. 寻求差异点，找寻真因所在。 6. 得出结论。
OHP- 42
层别法（五）
• 注意重点
1. 收集数据之前就应使用层别法。 2. QC手法的运用应该特別注意层别法的使用。 3. 管理工作上也应该活用层别法。
OHP- 43
层别法（六）
• 层别法和直方图
OHP- 44
层别法（七）
• 范例：芒果汁加工场
20
900
18
1,200
18
400
18
650
24
500
18
350
24
500
20
350
60
300
35
200
35
200
35
300
15
500
50
小計 60,000 60,000
20,000 20,000 20,000 40,000
16,200 21,600
7,200
15,600 9,000 8,400
10,000 21,000
OHP- 37
层别法（一）
• 定义
– 对观察到的现象或所收集到的数据，按照 它们共同的特征加以分类、统计的一种分 析方法。
– 是容易观察，有效掌握事实的最有效、最 简单的方法。
OHP- 38
层别法（二）
• 用途说明
1. 发现问题，界定问题。 2. 发掘问题的要因。 3. 验证要因产生的影响。
OHP- 39
良 率
1.0
0.97 (40.6 %)
(%) 0.5
2.21 1.99 (92.4 %) (83.2 %)
2.39 (100 %)
100
累 80 計
OHP- 42
层别法（五）
• 注意重点
1. 收集数据之前就应使用层别法。 2. QC手法的运用应该特別注意层别法的使用。 3. 管理工作上也应该活用层别法。
OHP- 43
层别法（六）
• 层别法和直方图
OHP- 44
层别法（七）
• 范例：芒果汁加工场
20
900
18
1,200
18
400
18
650
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500
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350
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20
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60
300
35
200
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35
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15
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小計 60,000 60,000
20,000 20,000 20,000 40,000
16,200 21,600
7,200
15,600 9,000 8,400
10,000 21,000
OHP- 37
层别法（一）
• 定义
– 对观察到的现象或所收集到的数据，按照 它们共同的特征加以分类、统计的一种分 析方法。
– 是容易观察，有效掌握事实的最有效、最 简单的方法。
OHP- 38
层别法（二）
• 用途说明
1. 发现问题，界定问题。 2. 发掘问题的要因。 3. 验证要因产生的影响。
OHP- 39
良 率
1.0
0.97 (40.6 %)
(%) 0.5
2.21 1.99 (92.4 %) (83.2 %)
2.39 (100 %)
100
累 80 計
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