质量控制QC的七大工具
(完整)-质量七大工具介绍
10月 720 480 260 60 300 300 2120
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手法4：检查表
检查表的分类：记录用检查表和检查用检查表
★记录用检查表功能：用于收集数据以调查不良项目、不良原因、缺点位置
及设备操作等情形，
1.记录类检查表的作法 ㈠决定分类项目，收集数据；
电器手柄检查表
㈡决定要记录的形式； ㈢数据的记号记录并整理成 次数。 2.记录类检查表的用法 ㈠作为数据的记录用纸； ㈡用作不良（缺点）发生状
底是
大师石川磬博士，又称为“石川图”。
什么 原因
★制作方法：
造成
1.明确决定问题点和期望效果的特性
的？
问题点：不良率、回修率、客户投诉、尺寸不符、外观不良等。
期望效果：工作场所洁净、安全、生产效率、品质提升等。
2.组成小组及绘图工具
小组成员：以4～10人组成，成员不受级别限制。
绘图工具：图纸、彩笔两支。
头反向时称为对策图）
法
机
人
环
料
特性
8
手法2：特性要因图（鱼骨图）
5.探讨大原因的原因（脑力激荡法） 运用脑力激荡法，寻找中小要因，一般以3～5个为宜。将各个要因绘 制于中骨上，小原因一般与中骨成60°。
其他
机
人
灯光太暗
卫生欠佳 配件不足
噪音高
无专人保养
训练不足 设备老化
技术不高
人员流动率高 人员疲劳
11
手法2：特性要因图（鱼骨图）
6.要因的讨论
将所收集的要因，由参加讨论人员确定，何者影响最大，并对最大的
各个要因作出标记，画单圈。
7.对上述讨论确定的要因再进行依次讨论，以确定出最重要的最大要
(企业管理)QC七大工具及运用技巧
QC七大工具的创新与发展
拓展应用领域
随着企业管理需求的不断变化，QC七大工具的应 用领域将不断拓展，涉及更多管理领域。
智能化发展
借助人工智能、大数据等技术，实现QC七大工具 的智能化发展，提高工作效率和准确性。
定制化服务
根据企业实际需求，提供定制化的QC七大工具解 决方案，满足企业个性化需求。
检查表
通过制定检查表，企业可 以对生产过程中的关键环 节进行定期检查，确保产 品质量符合要求。
因果图
通过分析因果关系，企业 可以找出问题的根本原因， 制定有效的解决方案。
QC七大工具的定义与重要性
排列图
通过排列图，企业可以了解各个 因素对产品质量的影响程度，优
先解决影响最大的问题。
直方图
通过直方图，企业可以对数据 进行统计分析，了解产品质量 的分布情况。
05 QC七大工具的未来发展 与展望
QC七大工具的局限性
适用范围有限
QC七大工具主要适用于质量管 理和控制领域，对于其他管理领
域的应用有限。
缺乏灵活性
传统QC七大工具的运用方式相 对固定，难以根据企业实际情况
进行灵活调整。
数据分析能力不足
传统QC七大工具在数据分析方 面相对较弱，难以满足现代企业
VS
详细描述
因果图通常用于分析问题产生的可能原因 ，并确定各因素之间的相互关系。通过因 果图，可以更好地理解问题的本质和根源 ，并采取相应的措施进行改进。
散布图
总结词
散布图是一种表示两个变量之间关系的图表工具，通过绘制散布图可以分析两个变量之间的关联程度 。
详细描述
散布图通常用于分析两个变量之间的关联性，如产品质量与生产过程参数之间的关系。通过散布图， 可以更好地了解变量之间的关系和影响，从而更好地进行质量控制和改进。
QC七大工具的主要管理功能
操作员
漏气
不漏气
漏气率p/%
A
6
13
32
B
3
9
25
C
10
9
53
合计
19
31
38
表2 按工厂分层的漏气情况
供应商
漏气
不漏气
漏气率p/%
甲厂
9
14
39
乙厂
10
17
37
合计
19
31
38
由表1和表2，人们似乎认为，降低气缸漏气率的办法可采用乙厂提供的汽缸垫和操作员B的操作方法。但实践结果表明，这样做漏气率非但没有降低，反而增加到43％，这是什么原因呢？ 这是由于仅单纯的分别考虑操作者和原材料造成漏气的情况，没有进一步考虑不同操作员用不同工厂提供的汽缸垫也会造成漏气。为此，需要进行更细致的综合分析，如表3。
图例 调整要点
直方图的用途能够直观地看出数据的分布情况能够直观地判断生产过程的稳定性与规格比较，定性评价过程能力
六、散布图： 又称相关图，是研究两个变量之间关系的一种图形工具，能大概掌握原因与结果之间是否有关联及关联的程度如何。 散布图的判读：
控制图的种类： 按用途分： 分析用控制图：利用控制图对已经完成的生产过程进行分析，以评估该过程是否稳定，或确认改进的效果； 控制用控制图：对正在进行的生产过程实施质量控制，以保持过程的稳定。 当确认生产过程处于稳定受控状况时，再将分析用控制图的控制界限延长，转化为控制用控制图。
（B）偏心型
调整分布中心，使分布中心与公差中心重合。
直方图与质量标准（公差T)的关系分析
（C）无富余型
调整要点
表明工序能力不足，应采取措施提高工序能力。
QC七种工具
第一概述一、起源新旧七种工具都是由日本人总结出来的。
日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新七种工具。
之所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。
有用的质量统计管理工具当然不止七种。
除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。
二、旧七种工具QC旧七大手法指的是：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。
三、新七种工具QC新七大手法指的是：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。
相对而言，新七大手法在世界上的推广应用远不如旧七大手法，也从未成为顾客审核的重要方面。
第二层别法一、定义层别法是所有手法中最基本的概念，亦即将多种多样的资料，因应目的的需要分成不同的类别，使之方便以后的分析。
二、通常的层别方法使用的最多的是空间别：作业员：不同拉、班、组别机器：不同机器别原料、零件：不同供给厂家别作业条件：不同的温度、压力、湿度、作业场所产品：不同的产品别（如同时生产Ni-Cd和Ni-MH电池）时间别：不同批别、不同时间生产的产品其他：如使用不同的工艺方法生产的同种产品别三、应用层别法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的的加以分门别类的归纳及统计。
第三检查表一、概述检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。
但或许正因为其简单而不受重视，所以检查表使用的过程中存在的问题不少。
不妨看看我们现在正在使用的各种报表，是不是有很多栏目空缺？是不是有很多栏目的内容用笔进行了修改？是不是有很多栏目内容有待修改？二、定义以简单的数据，用容易理解的方式，制成图形或表格，必要时记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查之用。
三、目的记录某种事件发生的频率。
四、时机1.当你必须记下某种事件发生的具体情况时；2.当你想了解某件事件发生的次数时；3.当你想收集资讯时。
QC七种工具使用方法
QC七种工具使用方法QC七种工具指的是质量管理中常用的七种工具，也称为“七个Q工具”（Seven Quality Tools），用于问题分析、数据采集和分析、质量改进等质量管理活动。
这七种工具分别是：排列图、因果图、控制图、直方图、散点图、流程图和帕累托图。
下面将详细介绍这七种工具的使用方法。
一、排列图（Pareto Chart）排列图是一种按照重要性降序排列的柱状图，用于帮助团队识别问题的原因的相对重要性。
使用排列图的步骤如下：1.确定需要分析的问题。
2.收集相关数据，并将其按照发生频率或重要性进行排序。
3.绘制柱状图，将问题的原因按照重要性从左到右排列。
4.添加累积百分比曲线，以显示每个原因对总问题的贡献。
5.分析柱状图和累积百分比曲线，找出主要原因，并制定改进措施。
二、因果图（Cause and Effect Diagram）因果图也称为鱼骨图或石川图，用于帮助团队识别问题的潜在原因。
使用因果图的步骤如下：1.确定需要分析的问题，并将其写在因果图的头部。
2.确定主要的因果类别，例如人员、设备、方法、材料、测量等。
3.在这些类别下，列出所有可能的潜在原因。
4.绘制一条横线，将潜在原因与主要类别连接起来。
5.分析因果图，找出主要原因，并制定改进措施。
三、控制图（Control Chart）控制图是一种用于监测和控制过程稳定性和能力的统计图表。
使用控制图的步骤如下：1.收集过程数据，并按照时间顺序排序。
2.计算平均值和标准偏差，并确定控制限。
3.绘制控制图，将样本数据绘制在上下控制限内。
4.分析控制图，判断过程是否处于统计控制中。
5.根据控制图的分析结果，采取相应的措施，以维持过程的稳定性和能力。
四、直方图（Histogram）直方图是一种用于显示数据分布情况的统计图表。
使用直方图的步骤如下：1.收集数据，并将其按照一定的间隔进行分组。
2.绘制直方图，将每个组的频率或频率密度绘制在垂直轴上。
3.根据直方图的形状，分析数据的分布特征。
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。
质量管理的老七种工具
质量管理；老七种工具一、质量管理的老七种工具指的是什么？质量管理的老七种工具是对应质量管理的新七种工具而言的，又叫做QC其中工具，包括统计分析表、数据分层表、排列图、因果分析图、直方图、散布图和控制图七种，其中工具可以单独使用也可以配合使用。
目的是服务质量管理。
二、质量管理的老七种工具的主要作用是什么？1、统计分析表：统计分析表是利用统计方法对数据进行整理和初步原因分析并形成表格以供直接阅读的一种工具，其格式多种多样，可以根据用户的习惯来自行制定，有利于对质量数据进行分类汇总查找规律。
2、数据分层表：数据分层法是统计分析表的延伸，就是将性质相同的，条件相同条件下收集的质量数据归纳比较。
例如统计分析表如果具体到每个车间工段的话，数据分层表可以具体到其班组和生产材料及影响因素，检查者的素质能力等。
可以按检查手段，按使用条件、和时效等进行分层，进行质量深入分析。
3、排列图。
排列图是在统计分析基础上，对影响质量的各个因素进行逐层分析后，通过直观手段呈现质量影响主要因素或者高频因素的一种质量管理图形，又叫柏拉图，图形的左侧纵坐标是影响频数，右侧纵坐标是影响频率，坐标趋势线是累积频数，横坐标是影响因素从大到小的排列组合4、因果分析图。
因果分析图又叫鱼骨图，是一种以原因作为因素，以结果为质量问题特征的关系图。
用箭头对应来代表。
因果分析图可以通过头脑风暴法来集思广益，调动员工发现质量问题并查找原因的积极性。
5、直方图。
直方图与排列图的作用类似，但是形式不一样。
主要是反映质量问题和管理效果总体分布的一种工具。
通过直方图可以较为直观的看出质量的特征的分布，有利于质量管理的高效准确开展。
6、散布图。
散布图的作用是通过若干数据的对应关系，使得特征和原因分布在一定平面区间内，作为查找质量特征发生原因或者条件的一种借鉴工具。
有利于判断质量问题以及客观条件和发生原因等变量之间的对应关系。
7、控制图。
控制图分为供分析的控制图和供管理用的控制图。
质量控制QC 七种工具
QC老七种工具之二[排列图]
❖ 排列图的分类
分析现象用排列图 这种排列图与以下不良结果有关，用来发现主
要问题。 （1） 质量：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修； （2） 成本：损失总数、费用等； （3） 交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等； （4） 安全：发生事故、出现差错等。
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QC老七种工具之二[排列图]
20
QC老七种工具之三[因果图]
❖ 别名
石川图、鱼刺图、特性要因图
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QC老七种工具之三[因果图]
❖ 概念及用途
因果图是一种用于分析质量特性（结果）与可 能影响质量特性的因素（原因）的一种工具。 它可用于以下几个方面：
（1）分析因果关系；
（2）表达因果关系；
（3）通过识别症状、分析原因、寻找措施， 促进问题解决。
3
七种工具为什么？
❖ QC工具一览表
序号 1 2 3 4 5 6 7
老七种工具 调查表 排列图 因果图 散布图 分层法 直方图 控制图
新七种工具 关联图 亲和图 树图 矩阵图 网络图 PDPC法
矩阵数据解析法
4
七种工具为什么？
❖ QC老工具浅说
调查表——调查问题的原因类别和数量关系，为 排列图、直方图提供数据； 排列图——分析因素影响的大小； 因果图——分析原因与结果的关系，找到问题的 原因；
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QC老七种工具之四[散布图]
❖ 应用实例
Y 体 重
X
身高
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QC老七种工具之四[散布图]
❖ 思考练习题
现有一化学反应的温度和反应时间对应数据如下： 试以散布图手法了解其二者之间的关系为何？
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QC老七种工具之五[分层图]
QC七种工具及使用方法
将收集到的数据以点的形式 绘制在坐标系上，其中横轴 表示一个变量，纵轴表示另 一个变量。
观察散布图上的点分布情况 ，判断两个变量之间是否存 在关联性，如果点分布比较 集中，说明两个变量之间存 在较强的关联性，如果点分 布比较分散，则说明两个变 量之间关联性较弱。
如果两个变量之间存在线性 关系，可以通过回归分析等 方法进一步确定它们之间的 关系。
在生产过程中，通过直方图分析产品质量检测数 据的分布情况，识别异常值和改进方向。
市场调研
在市场调研中，通过直方图分析消费者对产品或 服务的评价分布，了解消费者需求和偏好。
3
数据分析
在数据分析中，通过直方图分析各种数据的分布 情况，如销售数据、用户行为数据等，帮助企业 了解市场和用户行为。
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05
散布图
定义与特点
定义
散布图是一种将两个变量之间的关系以 图形的方式表示出来的方法。
VS
特点
能够直观地展示两个变量之间的关联程度 ，通过观察散布图上的点分布情况，可以 判断两个变量之间是否存在线性关系、是 否需要进一步分析。
使用方法
收集数据
绘制散布图
分析关联性
判断线性关系
收集需要分析的两个变量的 数据，例如，产品的尺寸和 重量。
收集数据
收集有关产品质量的数据，并按照影响程度进行排序。
制作图表
根据收集的数据，制作柏拉图图表，展示各因素对整 体质量的影响程度。
分析原因
针对关键因素，分析其产生的原因，并制定相应的解 决措施。
适用场景
质量改进
当产品存在质量问题，且问题集 中在少数关键因素上时，可以使 用柏拉图进行问题分析和改进。
QC质量管理新旧七大工具介绍
QC质量管理新旧七大工具介绍在质量管理领域，质量控制（Quality Control，QC）是一个关键的概念。
它旨在通过采取各种措施来确保产品或服务符合质量标准，并满足客户的期望。
为了更好地实施质量控制，各种工具被开发出来，以帮助企业进行有效的质量管理。
在本文中，我们将介绍QC质量管理的新旧七大工具，包括流程图、帕雷图、控制图、散点图、直方图、因果图和检查表。
通过学习和应用这些工具，企业可以更好地管理和控制其产品和服务的质量。
一、流程图流程图是一种可视化表示过程步骤的图表。
它帮助人们更好地理解和分析一个过程的各个步骤及其相互关系。
在质量管理中，流程图可用于识别和分析存在的问题或瓶颈，并为改进提供指导。
通过绘制一个清晰且易于理解的流程图，企业可以更好地理解其质量管理过程，并找出提高质量的关键因素。
二、帕雷图帕雷图是用来识别和解决问题的强大工具。
它是一个条形图，按照某个因素的重要性对问题进行排序，并以此为依据制定优先解决方案。
通过帕雷图，企业可以在众多问题中识别出最具影响力的几个，并集中资源解决这些问题，以获得质量的全面改进。
三、控制图控制图是用于监测和控制质量的重要工具。
它可以追踪产品或过程中的变异，并提供反馈指示何时需要采取纠正措施。
通过使用控制图，企业可以进行实时的质量监测，识别并解决潜在问题，从而保证产品或服务的质量稳定性。
四、散点图散点图是用来表示两个变量之间关系的图表。
在质量管理中，散点图可以用来查看两个变量之间的相关性，并确定是否存在某种模式或趋势。
通过分析散点图，企业可以了解不同变量之间的关系，并采取相应措施改进质量。
五、直方图直方图是一种展示数据分布的图表。
它通过将数据分组并显示各组数据的频率，使人们更容易理解数据的分布情况。
在质量管理中，直方图可用于分析产品的质量特征，例如尺寸、重量等。
通过直方图，企业可以了解产品质量的分布情况，并根据需要进行调整和改进。
六、因果图因果图，也称为鱼骨图或石川图，是用于分析问题产生原因的工具。
7种质量管理工具
3）最后，应当注意，强相关并不一定意味变量间存 在因果关系。
4）相关程度的统计学数量化描述需要使用相关系数R。
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基本管理和策划工具
本节所要介绍的工具是管理人员在组织概念、想法和词 语时常用到的工具，常被称为“新QC七件工具”，特 点是更加面向经营管理和策划活动。这些工具是，
2. 将方图的形状与典型的各种直方图的分布形状进行对比， 可以大致看出产品的质量分布状态，分析质量问题的原 因和采取的措施。
3. 将直方图和产品的规格相比较，可以掌握过程加工的质 量状况。
4. 通过直方图可以进行过程能力指数的调查。
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七种基本质量控制工具——直方图
➢直方图实例
某个轧钢厂轧制6mm厚钢板，公差为±0.4mm，测量成品钢板厚度数 据100个，如下表 ,
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七种基本质量控制工具——控制图
➢控制图的类型 计数型控制图包括：
√ np图，用于样本容量为常数的不合格品数的控 制图。 √ P图，用于跟踪样本容量不是常数的情况下，不 合格品率的变化。 √ C图，用来标示样本容量固定时的缺陷数控制图。 √ U图，用来标示样本容量变化时的缺陷数控制图。
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七种基本质量控制工具——直方图
制造业常用的流程图 制造业常用的流程图数量繁多，现列举如下，
标识和可追溯性控制流程图 标书评审控制流程图 不合格品控制流程图 采购控制流程图
流程图使用注意事项 流程图的绘制、变更、审批必须遵循严格的程序，必须在 所涉及的所有部门得到充分沟通和确认。
9
七种基本质量控制工具——因果图
➢ 什么是因果图
■ 因果图也称为石川图或鱼骨图，用来向质量改进成 员分析产生质量问题的种种可能原因，从而找到问题 的原因和结果之间关系的一种图形化工具。 通过因果图的分析，要找出“为什么会造成这样的 问题？” 该方法常常结合头脑风暴法(Brainstorm)使用。
QC七大工具
石川图（Ishikawa diagram）是因果分析图的一种常见形式，由日本质量管理专家石川馨提出，用于表示质量问题的因果关系。
定义与概念
确定研究的问题或目标
明确要解决的问题或要达到的目标，以便有针对性地进行因果分析。
收集与问题或目标相关的数据和信息，包括历史数据、现场观察、专家意见等。
根据收集的数据和信息，分析问题产生的可能原因，并确定它们之间的因果关系。
根据分析结果，绘制因果分析图，用箭头和文字表示因果关系。
检查和分析绘制的因果图，确保其准确性和完整性。
因果分析图的绘制步骤
收集数据和信息
绘制因果图
确认和分析结果
绘制趋势线
根据散布图上的点分布情况，可以绘制一条趋势线来表示两个变量之间的关系。趋势线的斜率表示两个变量的关联程度，趋势线的截距表示两个变量的基准值。
确定坐标系
在散布图中，一个变量通常用横坐标表示，另一个变量用纵坐标表示。需要根据实际情况选择合适的坐标系，并确保坐标轴的比例尺一致。
散布图的绘制步骤
应用范围
然而，控制图并不能适用于所有情况。例如，对于非稳定的生产过程或非计量性的数据，控制图可能无法提供有效的监控。
应用范围与限制
07
检查表（记录表）
检查表是一种以表格形式进行数据收集、整理、分析的方法，用于检查和记录质量相关的数据，以便发现潜在问题和异常情况。
检查表可以用于各种领域，如质量管理、生产过程监控、产品检验等，是质量保证和改进的重要工具之一。
收集数据
根据所收集的数据，计算出控制界限，包括中心线（CL）和上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
完整版讲义范例：qc改善七大工具
2. 数据分组
将数据按照一定的规则进行分组。
使用方法与注意事项
3. 计算频数和频率
统计每个数据组的频数和频率。
4. 绘制直方图
根据频数和频率数据绘制直方图。
使用方法与注意事项
1. 数据分组要合理
01
分组的数量和范围要根据实际情况进行调整，确保数据的分布
情况能够被准确反映。
2. 异常值处理
02
对于异常值要进行合理的处理，避免对整体数据的分布产生过
使用方法与注意事项
1. 收集数据
收集需要分析的问题数据。
2. 计算频率和累计频率
将数据按照大小顺序排列，并计算每个项目的频率和累计频率。
使用方法与注意事项
3. 制作图表
根据累计频率数据，制作柏拉图图表。
4. 分析问题
根据柏拉图图表，找出关键因素，分 析问题并提出解决方案。
使用方法与注意事项
注意事项 2. 在制作柏拉图时，要确保数据的完整性和准确性。
将数据按照不良品的数量顺序排列，并计算每个不良品的频率和累 计频率。
案例分析
3. 制作柏拉图
4. 分析问题
5. 提出解决方案
结果
根据累计频率数据，制作柏拉 图图表。
根据柏拉图图表，发现主要的 不良品类型是A和B，占总不良 品的80%。进一步调查发现，A 类型的不良品主要是由于原料 质量问题引起的，而B类型的不 良品主要是由于生产工艺问题 引起的。
大影响。
3. 图形解读
03
正确解读直方图的分布情况，发现数据的异常和波动，找出品
质改善的关键点。
案例分析
案例一
某生产线上生产的零件尺寸数据分布情况分析。通过 绘制直方图，发现零件尺寸的分布情况较为集中，但 存在一个异常值。经过调查发现，是由于生产线上某 个设备出现故障导致的。针对此问题，采取措施进行 改善，提高了零件尺寸的稳定性。
新QC七大手法(工具)完整版介绍
新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，昨天给大家介绍的老七种手法。
“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。
本期带大家了解一下“新七种”1.KJ法（亲和图法）（Affinity Diagram）2.关联图法（Rolation Diagram）3.系统图法（Systematization Diagram）4.矩阵图法（Matrix Diagram）5.过程决策计划图法（Process Dicesion program Chart）6.箭条图法（Arrow Diagram）7.矩阵数据分析法（Factor Analysis）新QC七大手法的使用情形，可归纳如下：亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息；关联图——理清复杂因素间的关系；系统图——系统地寻求实现目标的手段；矩阵图——多角度考察存在的问题,变量关系；PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果；箭条图——合理制定进度计划；矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析；新QC七大手法概述：新QC七大手法的特点：1.整理语言资料的工具2.将语言情报用图形表示的方法3.引发思考，有效解决凌乱问题；4.充实计划；5.防止遗漏、疏忽；6.使有关人员了解；7.促使有关人员的协助；8.确实表达过程。
9.管理工具，可以应用于QC以外的领域新QC七大手法的五项益处：1.迅速掌握重点--实时掌握问题重心，不似无头苍蝇般地找不到重点。
2.学习重视企划--有效解析问题，透过手法的运用，寻求解决之道。
3.重视解决过程--重视问题解决的过程，不只是要求成果。
4.了解重点目标--拥有正确的方向，不会顾此失彼。
5.全员系统导向--强化全员参与的重要性，进而产生参与感与认同感。
新旧QC七大手法的区别：新七大手法并不能取代旧七大手法，两种品管手法相辅相成。
QC七大工具应用
QC七大工具应用1. 引言质量控制(QC)七大工具是一系列用于问题识别、问题分析和解决问题的工具集。
这些工具被广泛应用于质量管理和过程改进领域，帮助组织识别问题、找到根本原因并采取适当的措施，以改进产品和服务的质量。
在本文档中，我们将探讨QC七大工具的应用场景、用法和优势。
2. 核心原则QC七大工具的核心原则是数据驱动决策。
通过收集、分析和解释数据，我们能够识别问题、找出潜在的改进机会，并基于客观的事实做出决策。
3. QC七大工具概述QC七大工具包括：流程图、检查表、直方图、散点图、控制图、帕累托图和鱼骨图。
3.1 流程图流程图是一种图形化工具，用于表示过程中的各种步骤和活动。
它能够帮助我们理解过程中的各个环节，找出流程中的潜在问题，并提供改进建议。
3.2 检查表检查表是一种记录数据和观察结果的工具。
它提供了一种结构化的方法，用于检查和记录问题的发生频率、位置和严重程度。
通过检查表，我们能够识别和分类问题，并找到解决问题的线索。
3.3 直方图直方图是一种用于展示数据分布的图表。
它通过将数据划分为若干区间，并统计每个区间内的数据数量，帮助我们了解数据的分布情况。
通过直方图，我们可以发现数据的偏向性和异常值，并做出相应的调整。
3.4 散点图散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。
它通过在坐标轴上绘制数据点，帮助我们发现两个变量之间的模式和相关性。
散点图可以用来验证假设，找出异常点和识别潜在关联。
3.5 控制图控制图是一种用于监控过程稳定性和性能的图表。
它通过绘制过程数据和控制限，帮助我们检测过程中的变化和异常，并做出相应的调整。
控制图能够帮助我们实时监控和改进过程，并确保过程处于稳定状态。
3.6 帕累托图帕累托图是一种用于按重要性排序问题和原因的图表。
它根据帕累托法则，将问题和原因按照重要性从高到低排列，帮助我们集中精力解决最重要的问题，并优化资源分配。
3.7 鱼骨图鱼骨图，也称为因果图或五因素图，是一种用于分析问题根本原因的图表。
《QC七大工具》课件
施，降低故障率。
集成式质量管理平台
03
将多种质量管理工具和流程集成到一个平台上，实现统一管理
和协同工作。
QC 七大工具的发展趋势与展望
持续改进与优化
随着质量管理理念的不断深化，QC七大工具将不断优化和完善， 以更好地满足企业质量管理的需求。
跨部门协同与整合
未来质量管理将更加注重跨部门协同与整合，打破部门壁垒，实现 质量管理的全面覆盖。
QC 七大工具的未来发展与趋 势
技术发展对 QC 七大工具的影响
数据分析工具的升级
随着大数据和人工智能技术的进步， QC七大工具将更多地依赖先进的数据 分析工具，实现更精准、高效的质量 控制。
远程监控与实时反馈
虚拟仿真技术的应用
虚拟仿真技术将为QC七大工具提供更 为逼真的模拟环境，有助于在早期阶 段发现和解决潜在问题。
因果图
总结词
一种用于分析因果关系的图表。
详细描述
因果图是一种流程图，用于分析因果关系，可以清晰地显示出各个因素之间的关联和影响。在质量管 理中，因果图常用于分析质量问题产生的原因，以便找出根本原因并制定相应的解决措施。
散布图
总结词
一种用于分析两个变量之间关系的图表。
详细描述
散布图是一种图表，用于分析两个变量之间的关系，可以清 晰地显示出两个变量之间的关联程度和趋势。在质量管理中 ，散布图常用于分析两个质量特性之间的关系，以便了解其 相互影响和关联性。
02 QC 七大工具详解
层别法
总结词
将数据按照不同的特性或属性进行分类整理的方法。
详细描述
层别法是一种常用的数据整理方法，它将收集到的数据按照不同的特性或属性 进行分类，以便更好地分析和解决问题。在质量管理中，层别法常用于对质量 数据进行分类整理，以便找出问题的根本原因。