QC测量数据分析处理手法
QC七大手法及应用
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4.个别值与移动全距管制图(X-Rm Chart)
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二.计数值管制图
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1.不良率管制图(p Chart)
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2.不良数管制图(pn Chart)
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3.确定数管制图(C Chart)
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4.单位缺点管制图(u Chart)
•依管制图用途分类:
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一.管制用管制图
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二.解析用管制图
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•管制图(二)
•判定准则:
•
三.按项目别统计数据
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四.图表画上纵轴及横轴
•
五.将所占的比例用曲线表示
•
六.记下资料及图的条件
•功用:柏拉图在使用时,最主要是用来设定改善的目标.
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•范例:
•0
•5 •04 •不 0 良 •3 数0 •2 0 •1 0
•A
•100%
•累 计 •60% 影 响 度 (%)
•B •C •D
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•手法 3.特性要因图（鱼骨图）
•原因:量测设备发生变异、更换工作人员、突然更换材料、抽样计划太底或太高.
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•管制图(三)
•准则3:连续6点递增或递减(如下图)
•UCL •A •B
••X-
•C
•C
•B
•LCL •A
•原因:工具逐渐磨损、维修水平逐渐降低、操作人员技能逐渐提高.
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•手法 1.查检表
•定义:为了便于收集数据,使用检定记号填记并予统计整 • 理,以作进一步分析或作为对核对检查之用的一种 • 表格或图表. •查检表种类: • 一.点检用查检表 二.记录用查检表 •制作程序: • 一.明确目的所在 二.决定查检项目 • 三.决定抽样方法 四.决定查检方式 • 五.设计表格实施查检 六.记下资料相关条件 •功用:通常是利用查检表来了解现状或收集数据以作分 • 析之用.
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。
qc质量管理七大手法
qc质量管理七大手法质量控制（Quality Control，简称QC）是指企业为了保证产品质量，通过各种手段和方法进行监督、检验和控制，从而达到提高产品质量、降低产品缺陷率的目的。
在质量控制中，有七大手法被广泛应用，它们是：直方图法、散点图法、控制图法、因果图法、脑力激荡法、5W1H法和鱼骨图法。
下面将分别对这七大手法进行介绍。
一、直方图法直方图法是一种通过统计数据出现的频率来分析和描述数据分布情况的方法。
它将一组数据按照一定的区间进行划分，然后统计每个区间内数据的频率，并以柱状图的形式展示出来。
通过直方图，我们可以直观地了解数据的分布情况，判断数据是否符合正态分布，从而为质量改进提供依据。
二、散点图法散点图法是一种通过观察两个变量之间的关系来分析数据的方法。
它将两个变量的取值绘制在坐标系中，并用点的形式表示。
通过观察点的分布情况，我们可以判断两个变量之间是否存在相关性，进而确定其中一个变量对另一个变量的影响程度。
散点图法可以帮助我们找出数据中的异常值和趋势，为质量改进提供线索。
三、控制图法控制图法是一种通过统计过程数据的变化趋势来判断过程是否稳定的方法。
它通过记录过程数据，并计算数据的中心线、上下控制限，然后将数据绘制在控制图上。
通过观察控制图上的数据点的分布情况，我们可以判断过程是否处于统计控制状态，及时发现过程的异常变化，并采取相应的措施进行调整和改进。
四、因果图法因果图法是一种通过分析问题的根本原因来找出问题解决方案的方法。
它通过构建因果关系图，将问题拆解成多个因素，并找出这些因素之间的关联性。
通过分析因果关系，我们可以找到问题的根本原因，从而采取有针对性的改进措施。
因果图法可以帮助我们全面理解问题，寻找解决问题的最佳途径。
五、脑力激荡法脑力激荡法是一种通过集思广益来产生创新思路的方法。
它通过组织团队成员进行头脑风暴，激发创造力和创新思维，从而产生新的解决方案。
脑力激荡法可以打破传统思维定式，帮助团队成员开拓思路，为质量改进提供新的思考角度。
QC七大手法介绍
（QC）七大手法介绍1. 数据：用数字这种共通的语言来表示从观察等方式所得到的事实。
2. 品质管理方面最常用的数据：2.1 计数值数据（经计算而得来的数据）2.2 计量值数据（经测量而得来的数据）3. 正确数据的收集方法：3.1 清楚知道收集数据的目的3.2 清楚列出数据收集的条件3.3 取得的数据要忠实地表现事实4.（QC）七大手法：4.1 检查表在收集各种数据之后，为确认并能毫无遗漏的检查，将结果制成简单的图或表。
通常分为点检用检查表或记录用检查表。
示例：1：点检用记录表示例二：记录用检查表。
作用：通过收集到的数据反映不良的状况。
4.2 特性要因图特性就是代表制品品质特性，也是代表着制品的性能及运转能力，要因即为重要的原因，为了使大家了解工作现场的技术及现在的实际作业情况，固需贴于工作现场，并及时追加及加以修正，又称为鱼骨图。
它是先列出品质变异的项目，然后对造成变异的4M1E因素进行分析。
示例：4.3 柏拉图根据收集的数据，以不良原因、不良状况发生的现象，有系统地加以项目别（层别）分类，计算出各项目别所产生的数据（如不良率、损失金额）及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形。
其原理是80%的问题仅来源于20%的主要原因。
为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计比率分为三类：0%~80%间的因素为A 类因素，也即主要因素；在80%~90%间的因素为B 类因素，也即次要因素；在90%~100%间的因素为C 类因素，也即一般因素。
示例：4.4 直方图直方图就是将所收集的数据.特性或结果值,用一定的范围在横轴上加以区分成几个相等的区间,将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形表示的图形。
4.5 图表累计 影 响 比 例(%)不合格项目不合格数170 136 102 68 34 0收敛 几何 白平衡 敲闪 无书面 书面 其他 不良 失真 不良 倾斜100%80%60% 40% 20% 0将数据以图形来表示，以便于比较数量大小以及了解数量的变化情况，最大的优点是——观察即知内容。
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。
数据分析工具——QC七大手法
数据分析工具——QC七大手法数据分析是一种对收集来的数据进行处理、解释和演绎的过程，可以帮助人们发现数据中隐藏的模式、趋势和关系。
在数据分析中，使用适当的工具和方法可以提高数据分析的效率和准确性。
QC（Quality Control）七大手法是一种常用的数据分析方法，它包括直方图、帕累托图、散点图、流程图、因果图、检查表和控制图七种手法。
这些方法可以帮助分析人员进行数据的可视化、统计和比较，从而更好地理解数据，发现问题和改进方案。
下面将依次介绍这七大手法的具体内容和应用场景。
1.直方图：直方图是一种用来表示数据分布情况的图形。
它将数据分成若干个等距的区间，并统计每个区间内数据的频数。
直方图可以帮助我们了解数据的分布形态，判断数据是否符合其中一种概率分布，并发现数据中的异常值。
2.帕累托图：帕累托图是一种将问题按重要性排序的图形工具。
它将问题按照重要性从高到低进行排序，并用累积百分比表示每个问题的贡献程度。
通过帕累托图，我们可以快速识别出最重要的问题，从而有针对性地解决它们。
3.散点图：散点图是一种用来展示两个变量之间关系的图形。
它通过在坐标平面上绘制数据点来表示两个变量的取值，可以帮助我们判断两个变量之间是否存在线性关系、正相关还是负相关，并找出异常值和离群点。
4.流程图：流程图是一种用来表示工作流程的图形工具。
它将工作流程拆解成一系列节点和箭头，表示工作的先后和依赖关系。
通过绘制流程图，我们可以清晰地看到工作流程中的瓶颈和问题，并制定改进方案来提高生产效率。
5. 因果图：因果图（也称鱼骨图或Ishikawa图）是一种用来分析问题原因和效果之间关系的图形工具。
它将问题看作是鱼骨的骨架，将问题的各个方面作为骨头，将问题的可能原因作为骨架上的鱼刺。
通过绘制因果图，我们可以系统地对问题进行分类和分析，找出问题的根本原因，并采取相应的改进措施。
6.检查表：检查表是一种用来记录数据的表格工具。
它可以帮助我们系统地收集、分类和分析数据，发现数据中的异常和问题。
QC七大手法简介
QC七大手法简介1、QC简易七手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图2、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3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC 法、矩阵数据解析法品管七大手法七大手法：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图一、检查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。
例如：点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S 活动检查表、工程异常分析表等。
1、组成要素①确定检查的项目；②确定检查的频度；③确定检查的人员。
2、实施步骤①确定检查对象；②制定检查表；③依检查表项目进行检查并记录；④对检查出的问题要求责任单位及时改善；⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认；⑥定期总结，持续改进。
二、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。
例如：抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。
实施步骤：①确定研究的主题；②制作表格并收集数据；③将收集的数据进行层别；④比较分析，对这些数据进行分析，找出其内在的原因，确定改善项目。
三、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。
1、分类1）分析现象用柏拉图：与不良结果有关，用来发现主要问题。
A品质：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等；B成本：损失总数、费用等；C交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等；D安全：发生事故、出现差错等。
QC七大手法案例
QC七大手法案例质量掃描（QC）是一种用于识别和解决问题的工具和方法。
它可帮助组织有效地改进其产品和服务，提高客户满意度和业绩。
在本文中，我们将介绍QC七大手法并提供一些案例来说明这些手法是如何应用于实际情况的。
1.石川图石川图是一种用于显示问题的根本原因和影响因素之间关系的图表。
通过将问题分解为不同的因素，石川图可以帮助团队找到问题的根本原因，并采取相应的措施来解决这些问题。
例如，一个制造公司的产品在质量检查中频繁出现问题，经过分析发现，原因可能是由于机器故障、操作人员技能不足和材料质量问题等多种因素导致的。
通过使用石川图，团队可以更好地理解这些问题之间的因果关系，并采取相应的改进措施。
2.直方图和散点图直方图和散点图是两种用于显示数据分布和变化的图表。
直方图可以帮助团队分析数据的分布情况，了解数据的变化趋势，并找出异常值。
例如，一个零售公司分析了其销售数据的直方图后，发现一些产品的销售量比其他产品明显低，经过进一步分析，发现该产品的价格过高，导致了销售量下降。
而散点图则用于显示两个变量之间的关系，例如销售量和广告投入之间的关系，可以帮助团队找出影响销售量的关键因素。
3.控制图控制图是一种用于监控过程稳定性和检测异常情况的图表。
通过绘制控制图，团队可以及时发现过程中的变化和问题，并采取相应的措施进行调整。
例如，一个生产车间定期绘制产品质量的控制图，发现一些工序的产品质量出现了异常波动，经过分析发现是由于设备故障导致的，及时修复设备问题后，产品质量得到了恢复。
4.统计分析统计分析是一种用于识别和解决问题的方法。
通过对数据进行统计分析，团队可以找出问题的原因和关键因素，进而采取相应的改进措施。
例如，一个金融机构分析了其客户投诉数据后发现，投诉率与客户服务满意度之间存在明显的负相关关系，为提高客户满意度，金融机构可以加强客户服务培训，提高服务质量。
5.样本调查样本调查是一种用于收集信息和反馈的方法。
QC七大手法(全)
（12）注意样本取得之随机性与代表性。
（13）对于记录，应适当保存，并比较过去、现在及未来之差异性。
（14）检查表完成后可利用排列图、趋势图等图表进行整理，掌握问题重心。
2.2.5检查表法在应用中常见问题
（1）对要调查（检查）的问题分类不清，造成记录混淆，产生分析、判断的错误。
分层法是一种十分重要统计方法，常与其他统计方法结合起来应用，如分层直方图法，分层排列图法、分层控制图法、分层散布图法、分层因果图和分层检查表等。
图2-1是某公司对影响质量的主要因素作进一步分层后画出的分层排列图。
图2-1质量原因分层排列图
2.1.5分层法在应用中常见的问题
（1）对分层法的原则掌握不准，有时把不同性质的数据混淆在一起，影响对问题的分析和判断。
（2）对调查表（检查表）的主要作用认识不足，嫌麻烦，记录不认真，使调查表（检查表）的效果未能得到应有的发挥。
（3）调查表（检查表）未能针对要调查的产品、零部件的特点来设计。
2.2.6检查表格式举例
注：此表只说明了调查内容。
评价项目
评价要素
评分
3.活动的妥善性（40分）
评价项目
评价要素
40
30
20
10
（1）按操作者分层（表2-1）；
（2）按气缸垫生产厂家分层（表2-2）。
表2-1按操作者分层
操作者
漏油
不漏油
漏油率%
吕布
袁绍
魏延
6
3
10
13
9
9
32
25
53
共计
19
31
38
表2-2按气缸垫生产厂家分层
数据分析工具——QC七大手法
数据分析工具——QC七大手法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有效工具. QC手法适用范围：QC手法用途非常广泛，可以用于企业管理方方面面〔包括方案管控、员工思想意识行为管理、质量管控、本钱管控、交期管控、士气管理、环境管理、平安管理、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、柏拉图、检查表、层别法、散布图、直方图、统计图、棒状图、饼图、带状图、推移图、雷达图、管制图1.因果图〔特性要因图、石川图、鱼骨图〕：当一个问题特性〔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：整理问题、追查真正原因、寻找对策。
制作步骤：1. 决定问题或品质特性1.决定问题或品质特性——特性选择不能使用看起来很抽象或含混不清主题。
2. 决定大要因——须是简单完整句，且具有某些程度或是方向性。
3. 决定中小要因。
4. 决定影响问题点主要原因。
5. 填上制作目、日期及制作者等资料。
应考前须知：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.多加利用过去收集资料。
5.重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W2H原那么执行。
•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？由谁来承当？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，分别制作不同特性要因图。
QC七大手法经典解析
月份 7月 8月 9月 10月 11月 12月
三）特性要因图绘图时应注意事项
1）集合有关全员知识与经验。 2）利用脑力激荡法。 3）寻找要因时依5W1H(what/why/where/when/who/how) 方法自问自答及依6M1E探索。 4）以事实为依据, 多利用过去资料及Know How。 5）对要因彻底深入分析追根究底。 6）把要因层别。 7）要标明品名、工程别、作成日期、操作者等。
QC七大手法经典解析
QC 七 大 手 法 第一招: 查检表集数据 第二招: 柏拉图抓重点 第三招: 散布图看相关 第四招: 因果图追原因
QC七大手法简介
一、检查表（数据采集表）
典型检查表
一）定义
检查表示使用简单易于了解的标准化表格或图 形，作业时仅需填入规定检查记号，再加以统计汇 整其数据，即可提供量化分析或对比检查用。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。
六）检查表的应用（1）
检查表制作完成后，要让使用者了解，并且作在职训练， 使用检查表时应注意下列事项并适时反映。 1)搜集数据要细心、客观，数据是否代表事实？ 2)数据是否集中在某些项目，而各项目间差异为何？ 3)某些事项是否因时间的变化而有所变化？ 4)如有异常，应马上追究原因，并采取必要措施。 5)检查的项目应随着作业的改善而改变。 6)由使用的记录即能迅速判断、采取行动。
分类的项目必须合乎问题的症结，一般的分类先从结果分 类上着手，以便洞悉问题之所在；然后再进行原因分类，分析 出问题产生之原因，以便采取有效的对策。将此分析的结果， 依其结果与原因分别绘制柏拉图。
步骤2: 决定收集数据的期间；并按分类项目，在期间内收集 数据。
QC七大手法案例
QC七大手法案例1. 整理法整理法是一种通过整理和分类数据的方法，以便更好地理解和分析问题。
以某公司生产线上的质量控制为例，可以使用整理法来分析不同产品的质量问题。
首先，收集所有产品的质量数据，包括产品型号、生产日期、质量指标等。
然后，根据产品的不同特征，将数据进行分类整理，比如按照产品型号、生产日期等进行分类。
最后，对每个分类进行分析，找出其中存在的质量问题，并制定相应的改进措施。
2. 分析法分析法是一种通过对数据进行分析和比较，以揭示问题本质和原因的方法。
以某餐厅的顾客满意度调查为例，可以使用分析法来分析不同因素对顾客满意度的影响。
首先，收集顾客满意度调查的数据，包括顾客评分、服务质量、菜品口味等。
然后，对数据进行分析，比较不同因素之间的关系，找出与顾客满意度相关的关键因素。
最后，根据分析结果，制定提升顾客满意度的策略，如改进服务质量、优化菜品口味等。
3. 检查法检查法是一种通过对产品或过程进行检查和验证，以确保其符合质量标准的方法。
以某汽车制造厂的生产线为例，可以使用检查法来检查产品的质量。
首先，制定产品的质量标准，包括尺寸、外观、功能等方面的要求。
然后，对生产线上的产品进行逐个检查，确保其符合质量标准。
最后，对于不符合标准的产品，进行修复或淘汰，以保证产品质量的稳定性。
4. 图表法图表法是一种通过制作图表和图形，以便更直观地展示数据和问题的方法。
以某电子产品的质量改进为例，可以使用图表法来展示质量指标的变化趋势。
首先，收集产品的质量数据，如故障率、客户投诉数量等。
然后，将数据制作成图表，比如折线图、柱状图等，以便更直观地观察数据的变化情况。
最后，根据图表的分析结果，找出质量问题的变化趋势，并采取相应的改进措施。
5. 交叉法交叉法是一种通过交叉对比和分析不同数据，以揭示问题本质和原因的方法。
以某医院的手术安全管理为例，可以使用交叉法来分析手术事故的原因。
首先，收集手术事故的相关数据，如手术类型、手术时间、医生经验等。
QC七大手法详细讲解
QC七大手法详细讲解在质量管理领域，QC 七大手法是一组非常实用且有效的工具，它们能够帮助我们收集、分析数据，从而找出问题的根源，制定有效的解决方案。
接下来，让我们详细了解一下这七大手法。
一、检查表检查表是一种简单而实用的工具，用于收集数据。
它可以帮助我们按照预定的项目和格式，系统地记录和整理相关信息。
比如说，在生产线上，我们可以设计一个检查表来记录产品的缺陷类型、出现的频率等。
通过检查表，我们能够快速、清晰地了解问题的现状，为后续的分析提供基础数据。
检查表的设计要根据实际需求，明确需要收集的信息，确保表格简洁明了，易于填写和统计。
二、分层法分层法是将数据按照不同的特征或层次进行分类，以便更清楚地看出各层次之间的差异和规律。
例如，我们可以按照产品的型号、生产班次、原材料供应商等因素对质量数据进行分层。
这样一来，就能更有针对性地分析问题，找出影响质量的关键因素。
分层法的关键在于合理选择分层的依据，要结合实际情况和问题的特点，确保分层能够有效地揭示数据中的信息。
三、排列图排列图也叫帕累托图，它是根据“关键的少数和次要的多数”的原理制作而成。
通过排列图，我们可以将质量问题按照其重要程度进行排序，从而找出需要优先解决的关键问题。
通常，我们会把影响因素按照从大到小的顺序排列，然后计算累计百分比。
比如，在一个产品质量问题的统计中，发现 80%的质量问题是由 20%的原因造成的。
通过排列图，我们就能清晰地看到这20%的关键原因，集中精力去解决它们，以达到事半功倍的效果。
四、因果图因果图又称鱼骨图，它用于寻找问题产生的原因。
我们将问题放在鱼头的位置，然后从人、机、料、法、环等方面去分析可能导致问题的原因。
通过因果图，我们可以全面、系统地梳理问题的因果关系，有助于找到问题的根源。
比如，产品出现质量不合格的情况，我们可以从操作人员的技能水平、设备的运行状况、原材料的质量、生产工艺以及环境条件等方面进行分析，找出潜在的原因。
QC七大手法
一、QC七大手法分为：1、简易七手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图2、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3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法计数值：以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。
（数一数）计量值：以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据，一般为计量值，如长度、重要、浓度，QC七大手法由五图，一表一法组成：五图：柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图（鱼骨图）一表：查检表（甘特图）一法：层别法二、介绍简易七大手法：1、甘特图：用途1、工作进度安排2、查核工作进度3、掌握现况4、日常计划管理用2、统计图（条形图）：用途1、异常数据一目了然。
2、容易对照比较。
3、易看出结论。
3、推移图（趋势图）：用途1、数据对时间变化管理使用。
2、可以把握现状、掌握问题点。
3、效果、差异比较。
4、流程图：用途1、工作内容之表示。
2、容易掌握工作站。
3、教育、说明用。
5、圆图：用途1、用以比较各部分构成比例。
2、以时钟旋转方向由大到小排列，将圆分成若干个扇形。
3、直截了当的描绘各项所占比例。
三、介绍旧七大手法：1、查检表（CHECK LIST）用途1、日常管理用2、收集数据用3、改善管理用2、层别法：用途1、应用层别法、找出数据差异因素而对症下药。
2、以4M，每1M层别之。
3、柏拉图（计数值统计）：借用层别图。
由生产现场所收集到后数据，必须有效的加以分析、运用，才能成为人价值的数据。
而将此数据加以 定义：1）根据所收集的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生后位置等不同区分标准 2）从柏拉图可看出哪一项目有问题，其影响度如何，以判断问题之所在，并针对问题点 3）又因图后排列是依大小顺序，故又可称为排列图。
4）柏拉图制作说明：A 决定数据的分类项目分类的方式有：a 结果的分类包括不良项目别、场所别、时间别、工程别。
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检查表
在日常管理中最强调的是事实管理,要掌握事实就必 须设计检查表收集数据。
记录用检查表
检查项目 8月1日 8月2日 8月3日 ……. 8月19日 合计
孔直径
2.3
2.4
2.3
销直径
2.28
2.27
2.28
配合长度 4.1
4
4
检查数
100
100
100
不良率
5
8
7
用来系统的收集资料和积累数据，确认事实并对数据进 行粗略整理和分析的统计图表。
因果图-鱼刺图
某项结果之形成，必定有其原因，应设法利用图解法 找出其原因来。
客户 市场环境
库存管理 模式问题
客户取消订 单
销售期已过
安全存量营销法
定量法
呆滞库存
未严密按 照应采购
无理性采购决策
延迟交货
未作先进先出管制
量
印刷错
库存帐
未作库存管制
采购管理 问题
误 出版社问题
不准
仓储库存 管理方面
运用因果图有利于找到问题的症结所在，然后对症下药 ，解决问题。因果图再经营管理活动中，尤其是在物流 作业中、问题分析中有着广泛的用途。
数据分析误区
误区三:研究用数据最好不使用三维立体图
1000000 900000 800000 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 S3 S1
12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
数据分析误区
77.3% 69.0%
67.7%
79.6% 75.57%5.7% 67.1%
80%
60%
62.2%
75%
79.0%
76.9% 75.4% 75.8% 75.6%
74.5%
79.6%
77.3% 75.5%75.7%
50%
73.7% 71.5%
72.9% 73.1%
72.9% 70.9% 71.9% 71.6%
150
损 耗 100
66.7%
50 A
17.9% 5.1%
4.1%
6.1%
B C D 其他
80
60 比 率
40
20
%
排列图的应用
A BC
作排列图的注意事项
1、“项目”确定应表明“关键少数”，否则应重新排列。 2、“项目”不易太多 5—7项为宜。 3、取样数量不易太少，至少50个数据。 4、关键问题不死扣 80% ，一般1—2项为宜。 5、其它一定要放在最后 ，一般不大于10%。 6、图形规范，标注齐全。 7、累计百分比是折线，不是直线。 8、目标值高的情况不宜使用排列图。
5W2H
Why, What, Who, When, Where How, How much
业务问题专题分析 用户行为研究 用途广泛
数据分析简单方法
方法
说明
对比分析法
与目标对比；不同时期对比；同级部门、单位、地区对比； 行业内对比；活动效果对比
分组分析法 分组的目的在于便于对比，分组法必须与对比法结合起来
序号
主要原因
1 操作者不能掌握
物流作业流程
2 软件不稳定
对策
□组织学习作业流程 强货责任心
□ …….
□ 做好日常维护 □ 更换软件
执行人 验证人 期限 要求
3 来货不准确
□ 及时与出版商沟通确认 □ ……
4 发货不准确
□ 更换物流人员 □ 改拣货作业流程
频数分布表
频数分布表是一种把分散和不规则的数据，整理成一个 能顺着其度量的尺度，清楚地显示出该数据的集中趋势 和离散程度的一种统计方法。
运用统计方法应遵循的原则
坚持用数据说话的基本观点。 有目的地收集数据。 掌握数据的来源。 认真整理数据。
数据的分类
按数据的性质一般可归纳为：
定性数据。往往用于频数或频率分析。 定量型数据。可以用数字量化的数值。
按数据的来源可分为：
人力资源数据； 财务数据； 营销数据； 采购数据； 仓储数据； 生产数据； 编辑数据。
想“神马”
菜鸟会想
分析师会想
这张曲线图真好看，怎么做的？ 数据变化的背后真相是什么？
这些数据可以做什么样的分析？ 从哪些角度分析数据才系统？
高级分析的方法在这儿能用吗？ 用什么分析方法最有效？
要做多少张图表？
图表是否表达出有效的观点？
除了为数据添加文字说明还需说 什么？
数据分析的目的达到了吗？
数据分析报告要写多少页？ 数据分析报告有说服力吗？
数据分析误区
误区二:时间序列数据最好使用折线图，而不宜使用柱 状图等
1000000 900000 800000 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
数据分析方法论
方法论
说明
使用范围
PEST Political, Economic, Social, Technological 行业分析
4P
Product, Price, Place(渠道), Promotion 公司整体经营情况分析
逻辑树 将问题分层罗列，逐步向下展开
用户使用 行为
认知→熟悉→试用→使用→忠诚
40%
70%
69.0%
68.9% 69.0%
30%
68.1%
67.7% 67.1%
20%
65%
10%
0% 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
62.2%
60% 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
第二部 常用的数据分析方法
结构分析法 某部分数值占总体的比率，如市场占有率
平均分析法 算数平均、调和平均、几何平均、众数与中位数
交叉分析法 常见的二维交叉表
数据分析目的
让数据说话； 行动的向导； 杜绝浪费； 提供决策的依据。
统计分析工具
检查表 流程图； 散布图； 直方图； 排列图； 控制图； 因果分析图；
12月
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
数据表现形式二：趋势图
800
700 667
600
595
500
400
422
412 420 381
300
303 320
200
248 269 224 245
100
470
477
410 403
366
330 343
255 254 237 211
247
171 166
使用相同的数据却得到完全不同的信息 ，而这个决定就是你要表达的信息
关键点1：不同图表表达的意思不尽相同 关键点2：注意力不同，表达的信息也不相同 关键点3：标题要体现你想表达的关键信息
14
成分
项目 时间序列 频率分布 相对性
饼 图 条 形 图
柱 形 图 折 线 图 散 点 图
15
表现形式一：数据列表
人的因素
技术不佳 缺乏培训
粗心
无责任心
库存损耗
因果图使用注意事项
1、因素展开到能采取措施为止；
机
2、末端因素上找要因；
夹具设计
不合理
3、要因确认要用事实和数据说话；
来料不
4、同一词语（原因）不能重复出现； 合格
5、按“因果关系”画图箭头不可反向； 料
设备精 人
度差 素质低
工艺不 合理
法
质量 意识 淡薄
中位值；
样本极差表示一组数据分布的范围，是指数据中 最大值与最小值的差:
R = Xmax - Xmin
样本方差和 样本标准偏差
样本方差和样本标准差就是用来度量数据波动幅度 大小的一个重要特性值。样本方差是一组数据中每 一个数值与平均值之差的平方和的平均值，通常记 为S2；样本方差的平方根S称作样本标准偏差，它与 样本方差一样，是反映一组数据分散程度的特性值:ห้องสมุดไป่ตู้
统计抽样方法主要有以下三种 随机抽样法 分层抽样法 系统抽样法
随机抽样：指总体中每一个个体都有同等可能的机会被抽到。这种抽样方法事先不能考虑 抽取哪一个样品，完全用偶然方法抽样，常用抽签或利用随机数表来抽取样品以保证样品 代表性。 当品种不多时，随机抽样是一种有效的抽样方法。
分层抽样：分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分层，然后在各 层中按照随机原则抽取样本。分层抽样可以减少层内差异，增加样本的代表性。 当品重较多时，分层抽样是一种有效的抽样方法。
……
……
数据分析六步曲
• 先决条件 • 提供方向
明确目的
数据收集
• 数据库 • 其他媒介
• 清洗、转 化、提取、 计算
数据处理
数据分析
• 统计分析 • 数据挖掘
• 图表→表 格→文字
数据展现
报告撰写
• 框架清晰 • 明确结论 • 提出建议
一般数据分析用Excel可以完成，若高级数据分析，则需要使 用数据分析工具，如SPSS （相关性）等。
系统抽样：从总体中每隔K个个体抽取一个个体的抽样方法，比值K是总体容量N与样本容 量n之比； 当批次产品特别多时，系统抽样比分层抽样好。
样本平均值 样本中位值
样本极差
X = ——X1—+X—2+—Xn—3 …—…—.+—X—n