QC旧七种工具
QC新旧七大工具
示例
操作者 小王 小李 小张 共计
漏油 6 3 10 19
不漏油 13 9 9 31
漏油率% 32 25 53 38
供应厂 A厂 B厂 共计
漏油 9 10 19
不漏油 14 17 31
漏油率% 39 37 38
工具2: 特性要因图 （鱼骨图）
特性要因图
工具2：特性要因图（鱼骨图）
★定义：一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）的影响时，
㈠决定分类项目，收集数据； ㈡决定要记录的形式； ㈢数据的记号记录并整理成
种类（
项目）
门拉手检查表 检查结果
累积次数
次数。
表面伤痕 正正正正正正
33
2.记录类检查表的用法
气孔
正正正正
20
㈠作为数据的记录用纸； ㈡用作不良（缺点）发生状 况的报告或记录；
加工不良 外形不良
正正正正正正正 正正正正
37 24
项目
作业员常不在 作业员技术不足 原料品质欠佳 机器故障 作业流程不当 其他
合计
柏拉图分析表
不良数 累计不良数 百分比% 累计百分比
80
80
40
40
50
130
25
65
22
152
11
76
18
170
9
85
14
184
7
92
15
200
8
100
200
100
步骤3： 建立坐标轴，以左纵轴表示不良数，右纵轴表示百分比，横坐标轴 表示不良项目，根据累计不良数绘制成拄型图，将累计的不良数或百分率以 直线连接。以上即绘制成柏拉图。
１17 １06 １10 １16 １12 １15 １07 １08 １11 １12
QC七种工具
XXX XXX
2000年1月-6月
日期 班次 5月 332 245 144 82 16 819
2000.09.18 全部 6月 223 241 107 72 32 675 合计 1746 1537 913 493 130 4819
11欠铸 冷隔 小砂眼 粘 Nhomakorabea 其他 合计
4月 353 272 168 94 23 910
33
分层法
分层法示例
某空调维修部，帮助客户安装后经常发生制冷液泄 漏。通过现场调查，得知泄漏的原因有两个：一是 管子装接时，操作人员不同（有甲、乙、丙三个维 修人员按各自不同技术水平操作）；二是管子和接 头的生产厂家不同（有A、B两家工厂提供配件）。 于是收集数据作分层法分析（见表一、表二），试 说明表一、表二的分层类别，并分析应如何防止渗 漏？
21
散布图
分 散 图 示 例
强正相关
X Y Y Y Y
强负相关
X
弱正相关
X
弱负相关
X 22
散布图
Y Y
不相关
X
曲线相关
X
散布图的分析和判断
对照典型图例法、简单象限法、回归分析法
23
散布图
1）对照典型图例法
实际画出的散布图与典型图例对照，就可得到两个变量之间是否相关 及属哪种相关的结论。
2）简单象限法
24
散布图
3）回归分析法 相关系数的定义
r= ∑(xi-x)(yi-y) ∑(xi-x)2 ∑(yi-y)2 Lxy= ∑(xi-x)(yi-y) Lxx= ∑(xi-x)2 Lyy= ∑(yi-y)2
25
=
Lxy Lxx Lyy
散布图
QC质量管理新旧七大工具介绍
旧七大工具简介-散布图
强负相关
弱负相关
负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小，如油的粘度与温度的关系
旧七大工具简介-散布图
曲线相关：变量X增大时，Y也随之增大，但达到某一值后，当X增大时，Y反 而减小，如记忆和年龄的关系
旧七大工具简介-散布图
不相关：当变量X增大时，另一个变量Y不改变，如气压和温度的关系
（2）作用： ➢ 归纳整理所收集到的数据，以便在不同层面、不同角度问题问题和规律。 ➢ 因为在实际工作中产品质量会因人、机、料、法、环、检测等不同而存在
（2） 作用： ➢ 找出主要问题，优先解决
➢ 充分反映出“少数关键、多数次要”的规律 ➢ 是一种寻找主要因素、抓住主要矛盾的手法
旧七大工具简介-柏因 死亡人数 累计人数 影响比率%累计比率%
1 酒后驾车 5000 5000 41.67 41.67
2 超速行驶 3000 8000 25 66.67
L xy ——表示x的离差与y的离差的乘积之平方之和，即 (xx)(yy)2
旧七大工具简介-散布图
相关系数r与相关性判断：
r值 r=1 1＞r＞0 r=0 0＞r＞-1 r= -1
两变量间的关系 完全正相关 正相关(越接近于1,越强; 越接近于0,越弱) 不相关 负相关(越接近于-1,越强; 越接近于0,越弱) 完全负相关
旧七大工具简介-因果图
① 整理问题型：各要素与特性值间不存在原因关系，而是结构构成关系
培训计划实施
培训计划制定
结果跟踪
师资 教材
培训项目 员
课时计划
工
培
实际应用
学生反馈
课时跟踪 训
晋升比例
成绩评比
成绩考核
QC新老七种工具
0
2
0 0.39%
2
5
0 0.41%
2
0
0 0.09%
5
2
0 0.25%
1
0
0 0.09%
2
4
0 0.35%
1
1
0 0.47%
2
0
0 0.12%
0
2
0 0.41%
0
1
0 4.08%
16 34 1 0.34%
二、层别法
1、定义
层别法又称分类法、分组法，它是按照一定的 层别标志，把搜集到的大量有关某一特定主题的统 计数据加以归类、整理和汇总的一种方法，其主要 作用如图：
2
6
4
10
3
3
4
80 5461
4
37
6
12 38
1
2
176 9902
8
24
10
12
7
6
11
149 8503
2.5% 7.5% 5.0% 12.5% 3.8% 3.8% 5.0%
2.3% 21.0% 3.4% 6.8% 21.6% 0.6% 1.1% 5.4% 16.1% 6.7% 8.1% 4.7% 4.0% 7.4%
二、层别法
26078 1231
甲班 DA+DX
71
18
乙班 DA+DX
76
3
72
57
丙班 DA+DX
67 10
45
丁班 DA+DX
2
0
综合 综合DX DA+DX率 数
4.92% 27
3.02%
4
甲班 DX数
新老7种QC工具
为方便分组，取 k = 9； 确定组距：
确定组界：第一组的组界为（38－1.5，38+1.5），即（36.5，39.5）， 第二组的组界为（36.5+3，39.5+3），即（39.5，42.5） 依此类推，求出9个组的边界。见下表
▪ 正常型：图形中央有一顶峰，左右大致对 称，这时工序处于稳定状态。
▪ 非正常型：图形有偏左、偏右的情形 造成这种状况的原因有
①一些形位公差要求的特性值是偏向分布 ②生产者受到心理因素的影响，导致加工
中心偏位
▪ 双峰形：图形出现两个顶峰 可能是由于不同加工者生产的，
或是不同材料、不同加工方法、不同 设备生产的两批产品混在一起造成的 。
最大值用Xmax表示， 最小值用 Xmin 表示，极差用R表示
C、确定组数 （k） 组数通常用k表示， k与数据量有关，数据多，多分组；数据
少，少分组。有人用下面的经验公式来确定组数：
由于正态分布成对称形，故常取 k 为奇数 D、求出组距 （h）
组距即组与组之间的间隔量，等于极差除以组数，即：
E、确定组界 组界为组的边界，通常最小值开始，先将最小值放在第一组的中间
通过分析，得知造成漏气的原因有以下两个： ① 该工序中负责涂胶剂的三个工人A、B、C的操作方法有差异 ② 气缸垫的两个供货厂家使用的原材料有差异。 针对两个因素，将数 据进行分类列表，得到以下的表格：
从右边的两个表格中，我们似乎可以得到 这样的结论：降低气缸漏气率的办法可以采 用乙厂提供的气缸和工人B的操作方法。但 是实践证明，这样做的结果是漏气率非但没 有降低，反而增加到43%，这是什么原因呢 ？
新旧七种质量管理常用七种工具对比
新旧七种质量管理常用七种工具对比新七大手法要紧应用在中高层管理上，而旧七手法要紧应用在具体的实际工作中。
因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨与管理水准比较高的公司QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。
QC新七大手法：关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。
一、检查表检查表又称调查表，统计分析表等。
检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。
但或者许正由于其简单而不受重视，因此检查表使用的过程中存在的问题很多。
使用检查表的目的：系统地收集资料、积存信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理与分析。
也就是确认有与没有或者者该做的是否完成（检查是否有遗漏）。
二、排列图法排列图法是找出影响产品质量要紧因素的一种有效方法。
制作排列图的步骤：1、收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。
如，可收集1个月或者3个月或者半年等时期里的废品或者不合格品的数据。
2、进行分层，列成数据表，马上收集到的数据资料，按不一致的问题进行分层处理，每一层也可称之一个项目；然后统计一下各类问题(或者每一项目)反复出现的次数(即频数)；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算与作图时的基本根据。
3、进行计算，即根据第(3)栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4)栏，然后计算出累计百分数，计入第(5)栏。
4、作排列图。
即根据上表数据进行作图。
需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。
三、因果图法因果图又叫特性要因图或者鱼骨图。
按其形状，有人又叫它为树枝图或者鱼刺图。
它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。
画因果分析图的注意事项：1、影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法与工作环境。
每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到能够采取措施为止。
QC七大手法(新旧对比)
品管七大手法百科名片又称新旧QC七大工具（手法），都是由日本总结出来的。
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。
旧QC七大手法偏重于统计分析，针对问题发生后的改善，新QC七大手法偏重于思考分析过程，主要是强调在问题发生前进行预防。
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。
目录综述1QC七工具（旧）检查表(T ally Sheet)1数据分层法(DataStratification)1排列图(Pareto Diagram)1因果分析图(Characteristic Diagram)1散布图(Scatter Diagram)1控制图(Control Chart)1QC七工具（新）关联图(Relationship Diagram)1亲和图(Affinity Diagram)1系统图(System Diagram)1过程决策程序图(PDPC)1矩阵图(Matrix Diagram)1矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis)1箭条图(Arrow Diagram)综述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。
品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。
它主要包括控制图、因果图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图等所谓的QC七工具。
其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。
组织性的质量管理方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法，它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容有制定质量方针，建立质量保证体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进行质量诊断等。
QC七工具（旧）检查表(Tally Sheet)检查表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。
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。
新旧七种质量管理常用七种工具对比
所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改良质量水平的常用七种方法。
这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带着工人应用到生产实际中。
新七大手法主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。
因此，新七大手法应用于一些管理体系比拟严谨和管理水准比拟高的公司QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。
QC新七大手法：关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。
一、检查表检查表又称调查表，统计分析表等。
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。
使用检查表的目的：系统地收集资料、积累信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。
也就是确认有与没有或者该做的是否完成〔检查是否有遗漏〕。
二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。
制作排列图的步骤：1、收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。
如，可收集1个月或3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。
2、进行分层，列成数据表，即将收集到的数据资料，按不同的问题进行分层处理，每一层也可称为一个工程；然后统计一下各类问题(或每一工程)反复出现的次数(即频数)；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算和作图时的根本依据。
3、进行计算，即根据第(3)栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4)栏，然后计算出累计百分数，计入第(5)栏。
4、作排列图。
即根据上表数据进行作图。
需要注意的是累计百分率应标在每一工程的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。
三、因果图法因果图又叫特性要因图或鱼骨图。
按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。
它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。
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。
13
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
21
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；
34
QC老七种工具之四[散布图]
❖ 应用实例
Y 体 重
X
身高
35
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？
36
QC老七种工具之五[分层图]
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。
新QC七大手法(工具)完整版
新QC七大手法（工具）完整版“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，老七种手法，包括分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图。
那么新的Q C七种工具有哪些呢？那就是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PD PC法以及矩阵数据分析法。
今天，我们一起来了解一下。
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。
质量工具箱-新老QC七种工具介绍
手段1
7
手段5
2
目 的
手段6 手段2
手段7
3
4
手段8
8
手段3 手段9
5
手段10
6
9
A部门 B部门 C部门 D部门
工程1 活动要项1
2
工程2 3
4
工程3 5
6
7
工程4
8
9
30
三、关联图
(五)关联图做法：
•决定题目—以标记写出主题； •小组组成—集合有关部门人员组成小组； •资料收集—运用脑力激荡，寻找原因； •用简明通俗的语言作卡片； •连接因果关系制作关联图； •修正图形—讨论不足，修改箭头； •找出重要专案、原因並以标记区别； •形成文章—整理成文章使别人易懂； •提出改善对策；
15
一、质量管理七种工具简介
直方图示例
SL=130 20
15 10
与要求相比偏高
Sμ=160
与要求相比偏低
正常
5
120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.5
过程波动少
过程波动大
规范
16
一、质量管理七种工具简介
(七)控制图 ❖控制图是用于分析和控制过程质量的一种 方法。 ❖控制是一种带有控制界限的反映过程质量 的记录图形，图的纵轴代表产品质量特性值 (或由质量特性值获取的某种统计量)；横轴 代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本 号；图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记 为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线(见下 图)。
19
二、质量管理新七种工具概述
(一)质量管理新七种工具的来源 ❖ 1972年日本科技联盟整理出七个新工具 ❖1977年在日本开始在企业中推选实施 ❖1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召 开研讨会命名为“质量管理新七种工具” ❖1979年日本科技联盟正式公布质量管理 新七种工具。
QC旧七大手法(精华)
Q C旧七大手法第一章概述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。
本次课程，主要讲的是QC七大手法， 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。
旧七种工具是我们本次课程的内容，也是我们将要大力推行的管理方法。
从某种意义上讲，推行QC七大手法的情况，一定程度上表明了公司管理的先进程度。
这些手法的应用之成败，将成为公司升级市场的一个重要方面：几乎所有的OEM客户，都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面，例如TDI、MOTOROLA 等。
第二章层别法一、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。
第三章检查表一、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。
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8.43 8.48 8.44 8.44 8.34 8.52 8.50 8.46 8.54 8.47
8.52 8.46 8.50 8.48 8.46 8.45 8.72 8.48 8.54 8.41
8.49 8.50 8.49 8.46 8.43 8.48 8.60 8.46 8.46 8.48
8.44 8.56 8.46 8.52 8.30 8.31 8.46 8.52 8.49 8.54
1、求极差R: 最大值-最小值＝29-0＝29 2、确定分组的组数和组距: 根据数据个数的多少而确定分组数K，具体参考下表：
样本量 推荐组数
取分组数K=10，组距H＝R/K=29/10≈3
50~100
101~250 250以上
6~10
7~12 10~20
直方图
例题： 3、确定各组界限: 第一组上下界限为：最小值±（H/2）＝0 ±（3/2） 故第一组的起止界限为-1.5~+1.5；第二组的起止界限为1.5~4.5 。。。。。。 4、制作频数分布表
层与层之间差别尽可能大。
分类法
分类的标志 通常按人、机、料、法、环、时间等作为分类的标志 人员别：按年龄、工龄、性别等分类 机器别：按设备型号、新旧程度、不同生产线等分类 材料别：按产地、批号、供应商、成分等分类 方法别：按不同的工艺要求、参数、操作方法等分类 测量别：按测量设备、测量方法、测量人员等分类
质量常用工具
直方图
直方图
定义：又称质量分布图，是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理 后，用一系列等宽的矩形来表示数据。宽度表示在给定间隔内数据的数目，变化的高
度表示数据的分布情况。通过对数据分布形态和与公差的相对位置的研究，可以掌握
过程的波动情况。它是工序质量控制统计方法中的主要工具之一。 直方图的格式：
直方图练习题： 从生产现场取得某零件外径值100个，规格：8.5+_0.5mm 以下是按测量顺序记入数据表，请按零件外径分布画出直方图并给出分析结论。
某零件外径值实测表 计量单位：毫米
8.56 8.48 8.41 8.55 8.48 8.59 8.40 8.48 8.52 8.41
8.46 8.56 8.37 8.52 8.48 8.63 8.54 8.50 8.48 8.45
样本的偏差为:
直方图
例：从某种合金强度总体中随机抽取样本量为5的样本，样本观测值分别为：140、 150、155、130、145，请分别计算出该组样本的均值
x 、样本方差 S2 和样本标
准差
S。
x1 + x2 + x3+ x4 +…. + xn =（140+150+155+130+145）/5=144 x= n S2=
运用数据应注意的重点： 1.收集正确的数据 2.避免主观的判断 3.要把握事实真相
知识点：数据
数据分类： 连续性数据Data（计量型）：可以连续取值的数据，用于产品特性可测量的， 如时间、重量、长度等使用量具、仪器测量取得的数据。所测的数据不断能 够细分。 离散性数据Data（计数型）：不能连续取值，只能以个数计算的数据，用于 非可量化的产品特性。如不合格品数、缺陷数。不能再细分。
实际分布满足公差要求，两边有适当余量， 生产过程良好，通常不会产生不合格品
直方图
分布中心向左偏移
T
两边都出现超差品
T
左边无余量，生产过程稍有恶化，左 边会产生不合格品
质量保证能力很差，应设法缩 小实际分布的范围
直方图
分布中心与公差中心重合或接近 T
生产过程十分满足公差要求， 但余量过大，应考虑生产的经济性
直方图的做法： 1）收集数据，数据个数一般为50个以上，最少不得少于30个 2）求极差R 3）确定分组的组数和组距 4）确定各组界限 5）制作频数分布表 6）画直方图 7）在直方图的空白区域，记上有关数据的资料，如收集数据的时间、数据个数、平 均值、标准差等
直方图
直方图的观察分析： 通过直方图形状的观察来分析、判断生产过程的质量状况 1.直方图的形状： 观察直方图是正常型的还是异常型的
物料 方法 环境 一 组 二 组 三 组 人员 机器
环境别：按照明、温度、湿度等分类
时间别：按不同的班次、日期等分类 其他：按地区、使用条件、缺陷部位、不合格等进行分类
分类法
分类法的应用步骤 通常分类法要结合直方图、控制图等工具一起使用，分类法的应用步骤 如下： 1、收集数据； 2、根据不同目的，选择分类标志； 3、分类； 4、据层归类； 5、画分类直方图或其他统计图表，进一步分析。 注意事项： 分类应有品质和要因相对应的数字 分类在任何地方都能使用 分类的层与层之间不重叠 所有分类项目的和等于总体
1 n-1
i = 1
( x i - x ) =［（140-144)2 +（150-144)2 +（155-144)2 +
（130-144)2 +（145-144)2 ］/（5-1）
n
2
=（16+36+121+196+1）/4 =370/4=92.5
样本的偏差为:
s=
S
2
=
92.5=9.62
直方图
正常型： 中间为顶峰，左右大体对称， 呈“山”形,呈正态分布
质量特性值
直方图
异常型 a）双峰型，工程中可能有2种不 同的组合，是由于对数据没有适 当的分层所造成 b）锯齿型，往往是由于数据分 组过多或测量读数有误等原因所 造成
直方图
异常型 c）陡壁型，是由于经全数 检查剔除不合格品后所造成 d）孤岛型，往往是由于加工条件 一时变动较大所造成
9
10 11
22.5~25.5
25.5~28.5 28.5~31.5
24
27 30 共计
一一一
正 一
3
5 1 100
直方图
例题： 5、画直方图，并标识相关数据：数据收集时间、数据个数、平均值、标准差等
频数 30 20 10
N=100 X=15.24 S=5.594
X=15.24
0
10
20
30
尺寸
直方图
问题解决
连续性 数据 Data
离散性 数据 Data
问题/ISSUE
质量常用工具
分类法
分类法
定 义： 又叫“层别法、分层法、分组法”，是所有质量工具中最 基本的概念，将收集来的原始数据按照一定的目的和要求加以 分类整理，以便比较分析。 日本著名质量管理专家石川馨先生曾多次强调 “不分层就不能搞质量管理。” 分类原则：同一层内的数据波动幅度尽可能小；
公差
直方图
异常型 e）左缓坡型，往往是由于加工习 惯造成,如加工孔在加工过程增大 等 f）右缓坡型，往往是由 于加工习惯造成
直方图
2.与规格相比较 把实际质量分布（直方图）与质量规格相比较，看生产过程中满足质量要求的情况 分布中心与规格的中心重合或接近 规格下限 （USL） T 规格上限 （LSL）
质量特性值
直方图
直方图的用途： 1.可作为报告质量情况之用
2.可供质量分析之用
3.调查工序和设备的能力，进一步确定流程能力指数（Cp/Cpk） 知识点：
标准偏差：又叫标准差
x1 + x2 + x3+ x4 +…. + xn x= n S2=
1 n-1
i = 1
( xi - x )
s= S
2
n
2
8.48 8.50 8.47 8.44 8.32 8.59 8.46 8.56 8.46 8.34
8.50 8.52 8.49 8.52 8.40 8.47 8.51 8.50 8.45 8.44
数据 8.42 8.47 8.45 8.45 8.52 8.38 8.48 8.52 8.46 8.47
批号 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 TCO956 机型 NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N NT2188N 生产线 不良数 SKDA 1 SKDA SKDA SKDA SKDA SKDA SKDA SKDA SKDA SKDB SKDB SKDB SKDB SKDB SKDB SKDB SKDB SKDB 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 故障现象 灯不亮 声小 不开机 无信号 按键无作用 不开机 按键无作用 无信号 不开机 回扫线 AGC不良 缺色 AV单边 AV1无图 按键错乱 不开机 不开机 按键无作用 故障原因 D001坏 IC601坏 D881反插 L101飞脚 R110飞脚 IC301坏 K001坏 L101飞脚 R858漏插 C505断 Z201坏 Q521坏 IC201连焊 C249连焊 R010错插 D881飞脚 D802坏 R001坏 责任部门 部品部 部品部 SKD AIS AIS 部品部 部品部 AIS AIS SKD 部品部 部品部 SKD SKD AIS SKD 部品部 部品部
分类法
举例： 我司注塑机是三班轮班，前周三班所生产的产品均为同一产品，结果为：
以班别来加以统计，可得知各班的产量及不良率状况，以便于有依据地采
取措施。