最新QC七大手法培训教材
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QC七大手法培训教材(最新)
图表整理法，是用表或者图的形式，将数据分别列在表上或者画在图上的整理方法。如：排列图、调查表、频 数表和直方图等。
2、数量整理法
数量整理法是将搜集来的数据按其统计特征量，整理成表示集中性的量和离中性的量，常用的集中性数据有中位值和平均值，常 用的离中性数据有标准偏差值和极差
2.1、算术平均值（X）
算术平均值也叫样本平均值，简称均值。它是所有数据之和除以数据总个数的商值，用 X表示，均值是表示数据集中性最基本和 最常用的量，常用于对称或近似对称的数据，如平均尺寸、平均产量、平均质量等；
A厂家 B厂家 C厂家
不良类别推移图
本章思考
一、思考
1、什么是层别法，层别法又可称为什么法？ 2、层别法的分层原则是什么？ 3、使用层别法的步骤是怎样的？
第三章 调查表法
QC七大手法---调查表法
1、什么是调查表法？ 2、调查表的类型
3、各类调查表的应用实例
4、调查表的制作方法 5、调查表法使用注意事项
管理用数据是为了掌握生产状况，并对生产状况作出推断和决定管理措施 而搜集的数据。它包括为判断工序中产品质量是否稳定，有无异常以及是否 需要采取适当措施以便预防和减少不良品产生等而搜集的数据。
分析用数据
检验用数据的特性： 作用三、找出各因素的
作用二：确定应加强控 检验用数据是针对产品进行全数检验或抽样检验而搜集到的用以判定产品 关系。 制的影响因素 合格与否的数据。
本章思考与练习
一、思考
1、质量数据可按哪两大类型来分类，各类质量数据又包含哪几种质量数据？ 2、计量值数据是指什么样的数据？通常包含哪些类型？ 3、计数值数据是指什么样的数据？通常包含哪些类型？ 4、在收集数据时应做到哪几点？ 5、整理数据时有哪几种方法？ 6、在数量整理法中，包含哪些数据？各种数据的计算方法是什么？
2、数量整理法
数量整理法是将搜集来的数据按其统计特征量，整理成表示集中性的量和离中性的量，常用的集中性数据有中位值和平均值，常 用的离中性数据有标准偏差值和极差
2.1、算术平均值（X）
算术平均值也叫样本平均值，简称均值。它是所有数据之和除以数据总个数的商值，用 X表示，均值是表示数据集中性最基本和 最常用的量，常用于对称或近似对称的数据，如平均尺寸、平均产量、平均质量等；
A厂家 B厂家 C厂家
不良类别推移图
本章思考
一、思考
1、什么是层别法，层别法又可称为什么法？ 2、层别法的分层原则是什么？ 3、使用层别法的步骤是怎样的？
第三章 调查表法
QC七大手法---调查表法
1、什么是调查表法？ 2、调查表的类型
3、各类调查表的应用实例
4、调查表的制作方法 5、调查表法使用注意事项
管理用数据是为了掌握生产状况，并对生产状况作出推断和决定管理措施 而搜集的数据。它包括为判断工序中产品质量是否稳定，有无异常以及是否 需要采取适当措施以便预防和减少不良品产生等而搜集的数据。
分析用数据
检验用数据的特性： 作用三、找出各因素的
作用二：确定应加强控 检验用数据是针对产品进行全数检验或抽样检验而搜集到的用以判定产品 关系。 制的影响因素 合格与否的数据。
本章思考与练习
一、思考
1、质量数据可按哪两大类型来分类，各类质量数据又包含哪几种质量数据？ 2、计量值数据是指什么样的数据？通常包含哪些类型？ 3、计数值数据是指什么样的数据？通常包含哪些类型？ 4、在收集数据时应做到哪几点？ 5、整理数据时有哪几种方法？ 6、在数量整理法中，包含哪些数据？各种数据的计算方法是什么？
QC七手法培训教材(全面)
统计技术运用品管（QC）七手法
1
培训课程结构介绍
1 2 3
统计技术的相关概念介绍 层别法 柏拉图
5 6 7 8 散布图 检查表 直方图
4 因果图
控制图
9 总结应用
2
统计技术相关概念
3
质量管理的发展史
Phase 1
Phase 2
Phase 3
Phase 4
Phase 5
Phase 6
操作者 领班检 检验员 统计
35
案例
假定您是5S的检查员，请设计出车间的5S 检查表。 要求： 各组队长组织全体组员讨论； 每组提交一份5S检查表； 选一个代表发言； 评出一个优胜小组； 时间：10分钟
36
散布图
37
散布图定义及制作方法
定义： ——所谓散布图就是指 将合於对应的二类数 据臵於横座标与纵座 标再将测定值点记於 其上的图。
50
案例演示
频次分布表
组号 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 上组界 120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 下组界 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5
148.5
中心距 122.5 126.5 130.5 134.5 138.5 142.5
4 2 1 5 3
4 4 1 5 8
6 2 1 7 0
5 2 1 5 8 40
5 8 1 6 2
直方图
41
直方图定义
是将所收集的测定值、 特 性值或结果值，分 为几个相等的区间作 为横轴，并将各区间 内所测定值依所出现 的次数累积而成的面 积，用柱子排起来的 图形。
1
培训课程结构介绍
1 2 3
统计技术的相关概念介绍 层别法 柏拉图
5 6 7 8 散布图 检查表 直方图
4 因果图
控制图
9 总结应用
2
统计技术相关概念
3
质量管理的发展史
Phase 1
Phase 2
Phase 3
Phase 4
Phase 5
Phase 6
操作者 领班检 检验员 统计
35
案例
假定您是5S的检查员，请设计出车间的5S 检查表。 要求： 各组队长组织全体组员讨论； 每组提交一份5S检查表； 选一个代表发言； 评出一个优胜小组； 时间：10分钟
36
散布图
37
散布图定义及制作方法
定义： ——所谓散布图就是指 将合於对应的二类数 据臵於横座标与纵座 标再将测定值点记於 其上的图。
50
案例演示
频次分布表
组号 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 上组界 120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 下组界 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5
148.5
中心距 122.5 126.5 130.5 134.5 138.5 142.5
4 2 1 5 3
4 4 1 5 8
6 2 1 7 0
5 2 1 5 8 40
5 8 1 6 2
直方图
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直方图定义
是将所收集的测定值、 特 性值或结果值，分 为几个相等的区间作 为横轴，并将各区间 内所测定值依所出现 的次数累积而成的面 积，用柱子排起来的 图形。
QC七大手法培训资料建议收藏(2024)
16
柏拉图法实施步骤
2. 计算频率
计算各类别数据的频率或占比 。
4. 绘制累计曲线
从柱状图的最高点开始，依次 连接各点，形成累计曲线。
1. 收集数据
收集与问题相关的数据，并进 行分类和整理。
2024/1/29
3. 绘制柱状图
以类别为横轴，频率为纵轴， 绘制柱状图。
5. 识别关键因素
根据累计曲线的形状和拐点， 识别出对结果产生主要影响的 关键因素。
练习
收集一组实际数据，如员工绩效评分、产品质量检测数 据等，按照上述步骤进行直方图分析，并尝试识别数据 中的异常值和分布情况。
2024/1/29
30
08
控制图法
2024/1/29
31
控制图法原理及作用
01
02
原理：控制图法是一种 用图形记录与评估过程 是否处于统计控制状态 的方法。它通过收集数 据、计算控制界限，并 将数据点绘制在图上， 以直观展示过程的稳定 性和能力。
2024/1/29
12
层别法实施步骤
确定分层的目的和 需求
收集原始数据
进行分层
统计分析
制定改进措施
明确分层的目的和需求 是实施层别法的第一步 ，只有明确了目的和需 求，才能有针对性地进 行分层。
2024/1/29
根据分层的目的和需求 ，收集相关的原始数据 。数据应该具有代表性 、准确性和可比较性。
2024/1/29
18
05
因果图法
2024/1/29
19
因果图法原理及作用
2024/1/29
原理
因果图法是通过分析问题的原因和结 果之间的关系，将问题按照因果逻辑 进行分解和归类，以便找出问题的根 本原因和解决方案。
柏拉图法实施步骤
2. 计算频率
计算各类别数据的频率或占比 。
4. 绘制累计曲线
从柱状图的最高点开始，依次 连接各点，形成累计曲线。
1. 收集数据
收集与问题相关的数据，并进 行分类和整理。
2024/1/29
3. 绘制柱状图
以类别为横轴，频率为纵轴， 绘制柱状图。
5. 识别关键因素
根据累计曲线的形状和拐点， 识别出对结果产生主要影响的 关键因素。
练习
收集一组实际数据，如员工绩效评分、产品质量检测数 据等，按照上述步骤进行直方图分析，并尝试识别数据 中的异常值和分布情况。
2024/1/29
30
08
控制图法
2024/1/29
31
控制图法原理及作用
01
02
原理：控制图法是一种 用图形记录与评估过程 是否处于统计控制状态 的方法。它通过收集数 据、计算控制界限，并 将数据点绘制在图上， 以直观展示过程的稳定 性和能力。
2024/1/29
12
层别法实施步骤
确定分层的目的和 需求
收集原始数据
进行分层
统计分析
制定改进措施
明确分层的目的和需求 是实施层别法的第一步 ，只有明确了目的和需 求，才能有针对性地进 行分层。
2024/1/29
根据分层的目的和需求 ，收集相关的原始数据 。数据应该具有代表性 、准确性和可比较性。
2024/1/29
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05
因果图法
2024/1/29
19
因果图法原理及作用
2024/1/29
原理
因果图法是通过分析问题的原因和结 果之间的关系，将问题按照因果逻辑 进行分解和归类，以便找出问题的根 本原因和解决方案。
(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(完整版)(2024)
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
39
THANKS
感谢观看
REPORTING
2024/1/24
40
因果图的应用场景
03
适用于需要深入分析原因，找出根本解决方案的情况。
12
手法五：散布图
2024/1/24
散布图的定义和作用
通过图形化展示两个变量之间的关系，以便判断它们之间是 否存在相关关系。
散布图的应用场景
适用于需要了解两个变量之间关系，进行预测或控制的情况 。
13
手法六：直方图
直方图的定义和作用
查表等。
检查表制作步骤
详细介绍检查表的制作流程， 包括确定检查项目、设定检查
标准、制定检查计划等。
检查表应用实例
提供实际案例，展示检查表在 质量管理中的具体应用。
2024/1/24
17
层别法原理与实施
层别法基本概念
解释层别法的定义及目的 ，说明其在质量管理中的 应用场景。
2024/1/24
层别法实施步骤
38
04
强调了QC七大手法对于 企业提高产品质量、降 低成本、增强竞争力的 重要性
未来发展趋势预测
随着智能制造和工业4.0的推进，QC 七大手法将与自动化、数据化技术相 结合，实现更高效、精准的质量控制
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
2024/1/24
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
实施效果
通过优化生产流程和采购策略，该 车间成功降低了生产成本，提高了 企业利润。
39
THANKS
感谢观看
REPORTING
2024/1/24
40
因果图的应用场景
03
适用于需要深入分析原因，找出根本解决方案的情况。
12
手法五：散布图
2024/1/24
散布图的定义和作用
通过图形化展示两个变量之间的关系，以便判断它们之间是 否存在相关关系。
散布图的应用场景
适用于需要了解两个变量之间关系，进行预测或控制的情况 。
13
手法六：直方图
直方图的定义和作用
查表等。
检查表制作步骤
详细介绍检查表的制作流程， 包括确定检查项目、设定检查
标准、制定检查计划等。
检查表应用实例
提供实际案例，展示检查表在 质量管理中的具体应用。
2024/1/24
17
层别法原理与实施
层别法基本概念
解释层别法的定义及目的 ，说明其在质量管理中的 应用场景。
2024/1/24
层别法实施步骤
38
04
强调了QC七大手法对于 企业提高产品质量、降 低成本、增强竞争力的 重要性
未来发展趋势预测
随着智能制造和工业4.0的推进，QC 七大手法将与自动化、数据化技术相 结合，实现更高效、精准的质量控制
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
2024/1/24
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
实施效果
通过优化生产流程和采购策略，该 车间成功降低了生产成本，提高了 企业利润。
QC七大手法培训
一、检验表:
为了便于搜集数据，使用简朴统计填记并于统计整顿，以 作进一步分析或作为核对,检验之用而设计旳一种表格或图表.
作法： • 1.明确目旳； • 2.决定检验项目； • 3.决定检验方式(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。
举例：找对象
检验表旳种类:
145 136 134 160 142 149 167 146 157 163 139 160 153 147 148 140 152 150 142 153
3
142 152 144 158 143 148 152 147 153 164 126 159 154 156 147 141 170 151 141 150 4
教育训练 140hr/人/年
度94%
应用QA Network
衝件CSI
他山之
干部学习FMEA
改善品质 石檢討
IPQC与FQC交叉 擔綱
统计稽核
随时問題反饋 規格問
每日始業点檢 点檢結
題反饋
果反饋
模具問
來料問
推動模 每日IPQC作 題反饋 題反饋
具稽核 业点檢
每七天品
QIT活動10 次以上
品质檢討會
協助生产 品质教育
F3鎖扣 不回弹
对变异要求苛刻
实配间隙小
模具、设备
16 人员
模具定位不稳定 模具改善不及时
品管人員檢查不落实 責任心不強
模具設计不合理 设备維修不力
产线未做好自主檢查 模修人员技能不夠
模具设备老化 模具保养不当
品质意识不夠 为
教育训练不夠
何
F3
新机种承接不力 教育训练不夠
新QC七大手法培训资料可修改全文
二、品管新七大手法浅说
• 品管新七大手法的特点：
■整理语言数据； ■引发思考，有效解决零乱问题； ■充實计划； ■防止遗漏、疏忽； ■使有關人员了解； ■促使有关人员的协助； ■确實表达过程。
第二章 品管新七大手法概 述
v品管新七大手法在品管手法中的地位： • 并不取代品管七大手法； • 与品管七大手法相辅相成； • 与品管七大手法的差异。
第分 Y 一散 章图
示 例
0
Y
第一章 品管七大手法简介
Y
强正相关
X
0
Y
强负相关
X
弱正相关
0
X
0
弱负相关
X
第一章 品管七大手法简介
四、因果图 v用于寻找造成问题产生的原因，即分析原
因与结果之间关係的一种方法。 v注意几点： §充分组织人员全面观察，從人、机、料、法、
环、測方面寻找； §针对初步原因，展開深层的挖掘； §记下制图部门和人员、制图日期、参加人员；
照明耗电大
长明灯
责 任
不
灯头多
节电意识差
明
光线暗
缺乏节电教育
厂房低
第三章 关联图
八、注意事项
v要针對复雜的因果关系； v原因查找從人、机、料、法、环、测等
方 面考虑； v针对找到的原因排序时适當调换位置； v中間关键因素也要作为主因对待；
第三章 关联图
思考题
XX公司发现报表发出到结案的时间太长，往往 延误处理问题的时效，造成作业上的困扰，请 用关联图法寻找原因。以“报表作业时间长” 为题目。
实施课内专业教育培训
教养不良
公司规章及课
相关杂志心得报告
程不了解
垃圾分类
QC七大手法培训课件
分类
将收集到的数据进行分类，例如按缺陷类 型、按缺陷发生时间等。
分析图表
观察图表中各个类别的数据分布情况，找 出主要的缺陷类型和问题发生位置。
制作图表
在图表中绘制数据点，并根据分类在横轴 和纵轴上标注相应的标签。
排列图的应用实例
• 在一个生产线上，产品的主要缺陷是外观不良和性能不稳定。 通过排列图分析，发现外观不良是主要的问题类型，需要重点 解决。进一步分析发现，外观不良的主要原因是工人操作不当 和设备老化。针对这些问题，采取了加强工人操作培训、维修 设备等措施，有效降低了产品缺陷率。
因果图通常由一个矩形框和若干条箭头组成的图形，矩形框内填写结果或问题，箭头表示导 致结果或问题的原因或因素。
因果图是一种非常有效的团队协同工作方法，可以帮助团队成员共同分析和解决问题，提高 团队合作效率和创新能力。
因果图的制作流程
确定问题
首先需要明确要解决的问题或结果，并将其写在因果图 的矩形框内。
统计分析表广泛应用于各种领域，如质量管理、市场调研、医学研究等，它能够帮 助人们更好地理解数据，发现问题的症结所在，为决策提供有力的支持。
统计分析表的制作流程
确定分析目标
首先需要明确统计分析的目的和需求，确定需要收集哪些 数据以及如何对这些数据进行处理和分析。
数据收集
根据分析目标，收集相关的数据。这些数据可以来自于企 业内部的生产、销售等部门，也可以来自于市场调研、竞 争对手分析等外部渠道。
数据整理
将收集到的数据进行清洗、整理和归纳，使其更加规范化 和易于分析。
数据分析
运用统计分析方法和工具，对整理好的数据进行深入的分 析和挖掘。这包括描述性统计、方差分析、回归分析等， 可以帮助人们更好地了解数据的分布和关系。
QC七大手法培训教材(PPT-86页)
小计
弯曲
4 22
3
2
4
8
6
1
0
50
粘合 10 20 32
5
8
8
5
6
15 109
毛刺 2 2
6
5
6
0
8
2
4
35
断裂 5 7
2
9
1
4
0
2
1
31
披锋 1 0
2
3
1
2
0
0
ห้องสมุดไป่ตู้
1
10
划伤 1 2
1
0
0
0
1
2
1
8
爆裂 2 5
1
3
4
0
1
2
0
18
脏污 0 2
4
1
2
3
0
1
3
16
电哑色 1 3
0
1
3
2
4
0
0
14
裂纹 0 1
步骤5：绘制累积曲线
1） 针对累积不良率在右纵轴与横轴区域间找出 坐标点，共7点。
2） 用折线将7个点连接。
28
不良项目
累计百分比
140
94.70%
90%
130
83.20%
120
75.10%
110
100
90
60.10%
80
70
60
35.80%
50
40
30
20
10
00
孔位 锣槽 色差 尘粒 尺寸 划伤 不平
2 粘合
3 毛剌
4 断裂
新QC七大手法-培训教材可修改全文
箭头图法─集货场整修工程箭头图---案例1
某一个产销班的集货场，在使用八 年后因日久未修，多处钢架已出现 腐锈，产销班班员们为了日后能更 长久且安全的使用，大家一致认为 集货场需要进行整修。 但集货 场进行整修时，以不影响班的正常 运作原则。经过讨论，整修期间将 以15个工作天为期限。
集货场整修工程箭头图
1.搜集正确的资料：避免造假、不实 2.避免主观的判断：保持客观的态度 3.须把握事实真相：利用4W2H进行事件描述 What：什么事、物 Who：与谁有关、对象与执行者 When：何时发生、发生时机 Where：在何处发生、地点与位置 How many/much：发生的次数、数量或程度 How：如何发生的、发生的形式。
题的型态与内容，获得解决问题的对策，主要适用于：
1.探讨多组数据群间的相互关系时
2.需要将对策事项做多元性评估时。
3.参与者评估复杂事件时。
◆使用矩阵图法的优点
1.易累积众人的经验。 2.容易掌握全体要素间的相关性。 3.利用多次元的观察，显示潜伏的内在要因。 4.避免太过详细或抽象的表现方式。
【手法五】过程决定计划图法/PDPC（Process DecisionProgram Chart）
系统图法─上班迟到系统图---案例1
小王今天上班迟到了，针对这个问题同事们给他作了分析为什么没来
一次因
二次因
对策
闹钟没电
定期更换电池
睡过头了
晚上太迟睡
上
早睡早起
班
迟
路难走
雨天早出门
到
堵车
遇下雨天
没带伞
家里多备伞
（家里拿光了）
系统图法─品质不良系统图---案例2
复押一线HOLDEN水切，结果这几天的不良比率中， 粒点占绝大部分，为了这个问题，班长带领同事们 一起分析，用系统图层层展开。
新QC七大手法培训课程
案例
用途： 用以表示兩組事件 之間的關係，或者 相關的程度
應用例：
重量
密度
高壓值
厚度
拉力
扭力
外徑
內徑
寬度
測試 專案 儀器
Ｌ型
△
◎
△
△
◎
△
◎
◎
◎
天 平
量 規
卡 尺
拉 力 機
壓 力 機
自 動 天 平
2023/12/30
◎ ◎ ◎
△
扭測 力試 機機
31
矩陣圖類型分類
A
A
B
a1 a2 a3
b1
B b2
b3
数据资料 Q7
语言资料 N7
整理数值资料取 得前的问题
解析上，掌握问题的技法
整理
设计上，计画‧创意发想 的技法
达成所需知识
2023/12/30
5
新QC七大手法与旧QC七大手法的区别
并不取代旧QC七大手法； 与旧QC七大手法相輔相成； 与旧QC七大手法的差異。
品管七大手法(Q7) 理性面 大量的數據資料 問題發生後的改善
中间因素
v出多於進的中間因素是關鍵中間因素；
2023/12/30
17
2.亲和图法(KJ法)
1. 繁雜的文字語言，結合成易懂的方案
2. 用以認清2事023/實12/3與0 突破現況
18
2.1定義与適用範圍
親和圖法就是把大量收集到的事實、意見或構思等 語言資料，按其相互親和性(相近性)歸納整理這些資 料，使問題明確起來,求得統一認識和協調工作,以利 於問題解決的一種方法.
33
上表的注解
1、确定需要分析的各个方面。需要确定重要程度：易于控制、易于使 用、网络性能、和其他软件可以兼容、便于维护。
用途： 用以表示兩組事件 之間的關係，或者 相關的程度
應用例：
重量
密度
高壓值
厚度
拉力
扭力
外徑
內徑
寬度
測試 專案 儀器
Ｌ型
△
◎
△
△
◎
△
◎
◎
◎
天 平
量 規
卡 尺
拉 力 機
壓 力 機
自 動 天 平
2023/12/30
◎ ◎ ◎
△
扭測 力試 機機
31
矩陣圖類型分類
A
A
B
a1 a2 a3
b1
B b2
b3
数据资料 Q7
语言资料 N7
整理数值资料取 得前的问题
解析上，掌握问题的技法
整理
设计上，计画‧创意发想 的技法
达成所需知识
2023/12/30
5
新QC七大手法与旧QC七大手法的区别
并不取代旧QC七大手法； 与旧QC七大手法相輔相成； 与旧QC七大手法的差異。
品管七大手法(Q7) 理性面 大量的數據資料 問題發生後的改善
中间因素
v出多於進的中間因素是關鍵中間因素；
2023/12/30
17
2.亲和图法(KJ法)
1. 繁雜的文字語言，結合成易懂的方案
2. 用以認清2事023/實12/3與0 突破現況
18
2.1定義与適用範圍
親和圖法就是把大量收集到的事實、意見或構思等 語言資料，按其相互親和性(相近性)歸納整理這些資 料，使問題明確起來,求得統一認識和協調工作,以利 於問題解決的一種方法.
33
上表的注解
1、确定需要分析的各个方面。需要确定重要程度：易于控制、易于使 用、网络性能、和其他软件可以兼容、便于维护。
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。
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从哪里进行改善
9
分层的必要性
1 经验判断的不足
产生结果的 原因多面性
4
分层的必要性
2 找到改进目标
从杂乱无章的数 据中获得信息
3
10
使用分层的时机
在研制、开发新产品时 在收集到有关某一特定主题的观点、意见或想法
等信息之后。 在面对一大堆看似混乱复杂的现象，数据或事物
之时 由于归纳头脑风暴法所产生的管理概念 在编制调查表 在整理归纳数据之时 在提出质量改进措施时
138
142
148
145
140
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140
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137
134
132
134
121
129
135
132
配合专业分析 融入其他手法
试一试：员工 离职率如何分
层！
避免2个以上角度
分层原 则
分层前后避免差异
14
案例：顾客满意度调查
用层别法设计“顾客满意度调查表”； 每组讨论提交一份调查表； 每组选一个代表发言； 集体点评，评出一个优胜组； 时间：10分钟
15
直方图
16
直方图定义
是将所收集的测定值、 特 性值或结果值，分 为几个相等的区间作 为横轴，并将各区间 内所测定值依所出现 的次数累积而成的面 积，用柱子排起来的 图形。
数据分析
事实决策
产品过 程监视
4
数据的类型与要求
准确
及时
完整
连续
针对
统一
数据要求
计量型 计数型
5
QC七大手法
层别法 .决定影响结果的因素
查检表
制订表格收集数据
直方图
统计数据了解变异
因果分析图… 柏拉图…
针对问题分析原因 排列数据确定重点
散布图 控制图
确定数据相关性
控制和确定 变异
6
层别法
7
层别法
n=60 X=135.8 =4.87 s=n-1=4.91
120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.5
27
可能出现的图形
正常型 说明：中间高，两边低，有集中趋势。 结论：左右对称分配(常态分配)，显示制程
在正常运转下。
28
缺齿型 (凹凸不平型)
QC七大手法培训教材
统计技术相关概念
2
质量管理的发展史
Phase 1
操作者 自检
Phase 2
领班检 查
Phase 3
Phase 4
检验员 统计
专检 质量
控制
Phase 5
全面 质量 控制
Phase 6
全公司 级质量 管理
3
统计手法在质量体系中的应用
客户满意度 设计与开发
纠正与预防
质量体系 中的应用
144.5
148.5
142.5
146.5
频次 1.0 2.0 12.0 17.0 20.0 5.0
3
25
案例演示
25
20
20
17
15
12
10
5 1
2
5 3
0
122.5 126.5 130.5 134.5 138.5 142.5 146.5
26
直方图与规格的比较
20
SL=130
15
10
5
Su=160
130
135
135
134
136
131
131
139
136
135
22
案例演示
1、定组数N=7 2、最大值MAX=148 3、最小值MIN=121 4、全距R=MAX-MIN=27 5、定组距C=R/N=27/7=3.86,取C=4
23
案例演示
定组界T11=121-1/2=120.5
T12=120.5+C=124.5
层别
分层 的必 要性
定义
如何分层
从某角度针对调查事项分类 (分层)，并收集各类资料(数 据)进行相互比较
8
案例
一个班4名同学期末考试分别如下：
张雪友 演技85、乐理70、唱功90、舞蹈70 刘小华 舞蹈80、演技70 、乐理70、唱功60 李 明 唱功55 、舞蹈75 、演技80、乐理65 郭夫成 舞蹈95 、乐理65、唱功60、演技70 如果您是他们班主任，请分析以上成绩，应注重
说明：高低不一，有缺齿情形。不正常分配，系因测定值 或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。
结论：稽查员对测定值有偏好现象，如对5,10之数字偏好； 或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时， 亦会有此情况。
29
切边型 (断列型)
说明：有一端被切断。 结论：原因为数据经过全检过,或制程本身有经 过全检过,会出现的形状。若剔除某规格以上 时,则切边在靠近右边形成。
T21=T12=124.5
T22=124.5+C=128.5
T31=T22=128.5
T32=T31+C=132.5
T41=T32=132.5
T42=T41+C=136.5
T51=T42=136.5
T52=T51+C=140.5
T61=T52=140.5
T62=T61+C=144.5
T71=T62=144.5
11
如何分层
总经理打电话把品质部张经理叫到办公室， 将本月客户退货统计丢在其面前说：“退 货率5%，超过目标3%，请立即拿出解决的 方案出来，如果下个月没有改善，你自己 看着办。”
各位帮张经理一把，接下来应怎么办？
12
分层的角度
时间 错误现象
作业员、班组 机器
发生地点
材料
作业条件
产品
13
分层原则
17
能达成的目标
了解过程输出的变异情况 了解过程能力 指出采取行动的必要 量测纠正行动的效果
18
制作步骤（1）
收集数据 定组数（N） 找出最大值（MAX）、最小值（MIN）、并计算全
距（R），R=MAX-MIN 定组距（C）=R/N，（四舍五入至最小测量位数） 定组界 最小一组的下组界T11=S-测量值的最小位数*0.5 最小一组的上组界T12=T11+C 第二组的下组界 T21= T12，以此类推
19
制作步骤（2）
制作次数分布表 制作直方图 填上次数、规格、平均数 计算平均数 (X) 计算标准差 () 观察
20
组数对照表
数据数量 ~50
51~100 101~250
250~
组数 5~7 6~10 7~12 10~20
21
案例
例：某厂之成品尺寸规格为130至160mm，今按随 机抽样方式抽取60个当样本，其测定值如附表，试 制作直方图。
T72=T71+C=148.5
24
案例演示
组号 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0
频次分布表
上组界
下组界
中心距
120.5
124.5
122.5
124.5
128.5
126.5
128.5
132.5
130.5
132.5
136.5
134.5
136.5
140.5
138.5
140.5 144.5
9
分层的必要性
1 经验判断的不足
产生结果的 原因多面性
4
分层的必要性
2 找到改进目标
从杂乱无章的数 据中获得信息
3
10
使用分层的时机
在研制、开发新产品时 在收集到有关某一特定主题的观点、意见或想法
等信息之后。 在面对一大堆看似混乱复杂的现象，数据或事物
之时 由于归纳头脑风暴法所产生的管理概念 在编制调查表 在整理归纳数据之时 在提出质量改进措施时
138
142
148
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140
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137
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132
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129
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配合专业分析 融入其他手法
试一试：员工 离职率如何分
层！
避免2个以上角度
分层原 则
分层前后避免差异
14
案例：顾客满意度调查
用层别法设计“顾客满意度调查表”； 每组讨论提交一份调查表； 每组选一个代表发言； 集体点评，评出一个优胜组； 时间：10分钟
15
直方图
16
直方图定义
是将所收集的测定值、 特 性值或结果值，分 为几个相等的区间作 为横轴，并将各区间 内所测定值依所出现 的次数累积而成的面 积，用柱子排起来的 图形。
数据分析
事实决策
产品过 程监视
4
数据的类型与要求
准确
及时
完整
连续
针对
统一
数据要求
计量型 计数型
5
QC七大手法
层别法 .决定影响结果的因素
查检表
制订表格收集数据
直方图
统计数据了解变异
因果分析图… 柏拉图…
针对问题分析原因 排列数据确定重点
散布图 控制图
确定数据相关性
控制和确定 变异
6
层别法
7
层别法
n=60 X=135.8 =4.87 s=n-1=4.91
120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.5
27
可能出现的图形
正常型 说明：中间高，两边低，有集中趋势。 结论：左右对称分配(常态分配)，显示制程
在正常运转下。
28
缺齿型 (凹凸不平型)
QC七大手法培训教材
统计技术相关概念
2
质量管理的发展史
Phase 1
操作者 自检
Phase 2
领班检 查
Phase 3
Phase 4
检验员 统计
专检 质量
控制
Phase 5
全面 质量 控制
Phase 6
全公司 级质量 管理
3
统计手法在质量体系中的应用
客户满意度 设计与开发
纠正与预防
质量体系 中的应用
144.5
148.5
142.5
146.5
频次 1.0 2.0 12.0 17.0 20.0 5.0
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案例演示
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20
20
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5 1
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122.5 126.5 130.5 134.5 138.5 142.5 146.5
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直方图与规格的比较
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SL=130
15
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Su=160
130
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135
134
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131
131
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136
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案例演示
1、定组数N=7 2、最大值MAX=148 3、最小值MIN=121 4、全距R=MAX-MIN=27 5、定组距C=R/N=27/7=3.86,取C=4
23
案例演示
定组界T11=121-1/2=120.5
T12=120.5+C=124.5
层别
分层 的必 要性
定义
如何分层
从某角度针对调查事项分类 (分层)，并收集各类资料(数 据)进行相互比较
8
案例
一个班4名同学期末考试分别如下：
张雪友 演技85、乐理70、唱功90、舞蹈70 刘小华 舞蹈80、演技70 、乐理70、唱功60 李 明 唱功55 、舞蹈75 、演技80、乐理65 郭夫成 舞蹈95 、乐理65、唱功60、演技70 如果您是他们班主任，请分析以上成绩，应注重
说明：高低不一，有缺齿情形。不正常分配，系因测定值 或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。
结论：稽查员对测定值有偏好现象，如对5,10之数字偏好； 或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时， 亦会有此情况。
29
切边型 (断列型)
说明：有一端被切断。 结论：原因为数据经过全检过,或制程本身有经 过全检过,会出现的形状。若剔除某规格以上 时,则切边在靠近右边形成。
T21=T12=124.5
T22=124.5+C=128.5
T31=T22=128.5
T32=T31+C=132.5
T41=T32=132.5
T42=T41+C=136.5
T51=T42=136.5
T52=T51+C=140.5
T61=T52=140.5
T62=T61+C=144.5
T71=T62=144.5
11
如何分层
总经理打电话把品质部张经理叫到办公室， 将本月客户退货统计丢在其面前说：“退 货率5%，超过目标3%，请立即拿出解决的 方案出来，如果下个月没有改善，你自己 看着办。”
各位帮张经理一把，接下来应怎么办？
12
分层的角度
时间 错误现象
作业员、班组 机器
发生地点
材料
作业条件
产品
13
分层原则
17
能达成的目标
了解过程输出的变异情况 了解过程能力 指出采取行动的必要 量测纠正行动的效果
18
制作步骤（1）
收集数据 定组数（N） 找出最大值（MAX）、最小值（MIN）、并计算全
距（R），R=MAX-MIN 定组距（C）=R/N，（四舍五入至最小测量位数） 定组界 最小一组的下组界T11=S-测量值的最小位数*0.5 最小一组的上组界T12=T11+C 第二组的下组界 T21= T12，以此类推
19
制作步骤（2）
制作次数分布表 制作直方图 填上次数、规格、平均数 计算平均数 (X) 计算标准差 () 观察
20
组数对照表
数据数量 ~50
51~100 101~250
250~
组数 5~7 6~10 7~12 10~20
21
案例
例：某厂之成品尺寸规格为130至160mm，今按随 机抽样方式抽取60个当样本，其测定值如附表，试 制作直方图。
T72=T71+C=148.5
24
案例演示
组号 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0
频次分布表
上组界
下组界
中心距
120.5
124.5
122.5
124.5
128.5
126.5
128.5
132.5
130.5
132.5
136.5
134.5
136.5
140.5
138.5
140.5 144.5