质量控制(QC)的七大工具
(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七大手法的常用方法和工具
机
人
问 题 点
料
法
环
5、散布图
•定义 ：
是通过分析研究两种因素的数据之间 的关系,来控制影响产品质量的相关 因素的一种方法
•制作与观察散布图应注意事项
1、应观察是否有异常点或离群点出现，即有个别点 子较远。如果有不正常点子应剔除；如果是原因不明 的点子，应慎重处理，以防还有其他因素影响。
2、有时x的范围只局限于中间的那一段，则在此范围 内看，y与x似乎并不相关，但从整体看，x与y关系还 比较密切。
X-R：平均值与全距管制图 ～ X-R：中位数与全距管制图 X-Rm：个别值与全距移动管制图
X-σ：平均值与全距管制图
•控制图的分类
2、计数值控制图：
用于非可量化的产品特性，如不良数、缺点数等间 断性数据。有：
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
•制作调查表的注意事项
a. 简单明了，突出重点
b. 应填写方便、符号好记、便于 识别 c. 调查表填写次序应与调查、加 工、检查的程序基本一致
2、层别法
•定义 ：
把所收集的数据进行合理的分类，把 性质相同、在同一生产条件下收集的 数据归在一起，通过数据分层把错综 复杂的影响质量的因素分析清楚
•一般工厂所做的层别：
6、控制图
•定义 ：是判断和预报生产过程中质量状况是
否发生波动的一种有效方法，其基本 思想是把要控制的质量特性值用点子 描在图上,若点子全部落在上、下控 制界限内，且没有什么异常状况时， 就可判断生产过程是处于控制状态。
•控制图的分类
1、计量值控制图：
用于产品特性可测量的，如长度、重量、面积、温 度、时间等连续性数值的数据有：
QC七大手法的常用办法和工具
QC七大手法的常用办法和工具质量控制(QC)七大手法是一种常用的质量管理方法，广泛应用于制造业、服务业以及各个行业中。
通过使用七大手法，企业可以及时发现和解决质量问题，提高产品的质量水平和客户满意度。
在本文中，我们将介绍QC七大手法的常用办法和工具。
1. 增加一项：在生产过程中，为了保证产品的质量，我们经常需要增加一项。
增加一项的意思是在已有工作或操作的基础上，再增加一道检验或查错工序，以提高产品的质量。
增加一项的主要目的是通过增加检查或查错工序，提前发现可能存在的问题，从而避免生产出不合格品。
常用的办法包括：增加人工检查、增加自动化设备检测、增加抽样检验等。
通过增加一项，可以有效提升产品的质量。
2. 保持一项：保持一项是指在生产过程中，持续保持原有工作或操作的稳定状态，确保产品的质量不受到外界干扰的影响。
保持一项的常用办法包括：制定严格的作业标准和操作规程、进行定期的设备维护保养、保持工作环境的整洁和安全等。
通过保持一项，可以确保产品质量的稳定性和可靠性。
3. 识别一项：识别一项是指在生产过程中，通过科学的分析方法，识别出可能导致质量问题的主要因素或问题点。
识别一项的常用工具和方法包括：流程图分析、鱼骨图分析、因果关系图分析、5W1H分析法等。
通过识别一项，可以帮助企业找出潜在的问题源头，从而采取相应的纠正措施，提高产品的质量。
4. 指定一项：指定一项是指在生产过程中，根据质量要求和标准，明确规定工作和操作的具体要求和方法。
指定一项的常用办法包括：建立严格的工作指导书、制定详细的工作流程和操作规程、设立质量检验点等。
通过指定一项，可以确保工作和操作按照标准和规定进行，从而提高产品的质量。
5. 确认一项：确认一项是指在生产过程中，通过实际的检验和测试，确认产品是否符合质量要求和标准。
确认一项的常用工具和方法包括：测量仪器、试验设备、样本检验等。
通过确认一项，可以确保产品的质量达到预期要求。
6. 解决一项：解决一项是指在生产过程中，针对已经发现的问题，采取相应的纠正和改进措施，解决质量问题。
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。
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。
41
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 ,
22
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。
2024版QC七大手法(工具)完整版介绍
目录
• 七大手法概述 • 检查表法 • 排列图法 • 因果分析图法 • 分层法 • 直方图法 • 控制图法 • 散布图法
01
七大手法概述
定义与背景
定义
QC七大手法是指在质量管理中常用的七种统计工具和技术，用 于收集、整理、分析和解释数据，帮助解决质量问题并改进过 程。
背景
QC七大手法起源于日本，在制造业中得到广泛应用，并逐渐发 展成为质量管理领域的基础工具。这些手法具有简单易学、实 用有效的特点，适用于各种行业和领域的质量管理工作。
重要性及应用领域
重要性
QC七大手法对于提高产品质量、降低生产成本、提升客户满意度等方面具有 重要意义。它们能够帮助企业更好地理解和控制生产过程中的各种变异，及时 发现并解决问题，从而实现持续改进和提升竞争力。
绘制步骤与注意事项
3. 绘制控制图
在坐标纸上绘制控制图，将收集到的 数据点标在图上，并用直线连接各点 形成折线图。
4. 分析判断
观察控制图上的数据点和折线走势， 判断生产过程是否处于稳定状态，是 否存在异常因素。
绘制步骤与注意事项
1. 数据要真实可靠
收集的数据必须真实可靠，不能随意篡改或 捏造。
注意事项
绘制时应尽可能全面地考虑各种可能的原因， 避免遗漏；分类要清晰明确，避免交叉重叠；
标明重要因素有助于突出重点并制定针对性 措施。
实例分析与问题解决
要点一
实例分析
以某产品质量问题为例，通过因果分析图法找出导致产品质 量问题的主要原因，包括原材料不合格、工艺参数设置不当、 设备故障等。
要点二
问题解决
02 1. 分层标准的选择要合理，能够反映出问 题的本质。
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）。
qc七大手法是指什么
qc七大手法是指什么••qc七大手法是什么••qc七大手法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。
•02“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。
•03QC七大手法： 1、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。
2、查检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。
3、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。
•044、直方图直方图是针对某产品或过程的特性值，利用常态分布（也叫正态分布）的原理，把50个以上的数据进行分组，并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描绘在横轴上。
5、因果分析图所谓因果图，又称特性要因图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决，是一种用于分析品质特性（结果）与可能影响特性的因素（原因）的一种工具。
又称为鱼骨图。
6、散布图将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。
产品质量控制常用的七种统计分析工具
产品质量控制常用的七种统计分析工具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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。
运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。
日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。
全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。
1、统计分析表统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。
2、数据分层法数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。
因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。
数据分层可根据实际情况按多种方式进行。
例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。
数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。
数据分层法的应用，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加以分门别类的归纳及统计。
科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠视觉判断的管理的不足。
而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。
如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。
举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。
我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。
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。
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曲轴主轴颈尺寸频次记录表
组界
频次
小计 组 界
频次
小计
49.975~49.99 II
2 50.035~50.05 IIII IIII IIII III
18
49.99~50.005 IIII IIII IIII
14 50.05~50.065 IIII IIII IIII
14
50.005~50.02 IIII IIII IIII IIII
50
xjb500611 整5理
质量管理基础知识 三、直方图的应用实例
§6 直方图
3. 确定组数（K） K = 1+3.32×lg（96）= 7.58
圆整后取组数（K） K = 8 4. 求全距（R） R = 50.090-49.981 = 0.109 5. 确定组距（h）
h =（50.090 － 49.981）/ 8= 0.0135417 圆整后取组距（h） h = 0.015 6. 确定各组组界 第一组下组界：49.98 － 0.01/2 = 49.975 第一组上组界：49.975 ＋ 0.015 = 49.99 第一组组界： 49.975~49.99 第二组组界： 49.99~50.005 第三组组界： 50.005~50.02 第四组组界： 50.02~50.035 第五组组界： 50.035~50.05 第六组组界： 50.05~50.065 第七组组界： 50.065~50.08 第六组组界： 50.08~50.095
60
xjb500611 整15理
质量管理基础知识
§6 直方图
三、直方图的应用实例
E. 瘦类： B分布在T之间，但T过分大于B；说明工艺能力太强，如果 这种情况是由增加成本而得到的，建议适当调整工艺方法， 以降低成本
D1050 发动机曲轴主轴颈尺寸记录表
50.079 50.005 50.090 49.991 50.054 50.020 50.020 49.991 50.001 50.009 49.991 50.001 50.061 50.039 50.071 49.992 50.051 50.051 50.041 50.039 50.051 50.032 50.023 50.051 50.012 50.048 50.019 50.023 50.030 50.054 50.030 50.022 50.037 50.043 50.009 50.028 50.019 50.049 50.051 50.041 50.051 50.003 50.051 50.042 50.029 50.034 50.041 50.007 50.032 50.029 50.044 50.011 50.039 50.039 50.008 50.003 49.981 50.027 50.059 50.042 50.010 50.018 50.027 50.001 50.071 50.043 50.059 50.010 50.010 50.002 50.031 50.031 50.039 50.030 50.008 50.012 50.022 50.009 49.999 50.002 50.040 50.011 50.017 50.021 50.041 50.021 50.033 50.058 50.022 49.991 50.011 49.982 49.997 50.021 50.013 50.028
19 50.065~50.08 III
3
50.02~50.035 IIII IIII IIII IIII IIII 25 50.08~50.095 I 抽样总数：
1 96
52
xjb500611 整7理
质量管理基础知识 三、直方图的应用实例
§6 直方图
第一组频数： 2
第二组频数： 14
第三组频数： 19
2. 通过观察直方图，可以判断生产过程是否稳定，预测生产过程 的质量控制情况 A. 了解判断一批已完工的产品（零部件） B. 验证过程的稳定性 C. 为计算过程能力收集相关数据
3. 在“直方图”的基础上，了解过程能力能否合乎生产的需要， 预
先对即将发生的不符合采取措施，保证产品质量稳定
47
xjb500611 整理
质量管理基础知识
三、直方图的6 直方图
T B
基本型
T B
孤岛型
T B
绝壁型
T B
双峰型
缺齿型 56
平顶型
xjb500611 整11理
质量管理基础知识
§6 直方图
三、直方图的应用实例
在远离主分布区，又出现一个小的直方，形如孤岛；孤岛的 出现表明工艺过程中有短时间的异常情况出现，使加工条件 发生了变化；一般来说，原材料混杂、更换供应商、操作疏 忽、有不熟练的工人操作、测量工具有误差都会使直方图出 现孤岛；另外，分层方法不对也会出现这种现象 C. 绝壁型（也称切边、偏向、偏坡型）： 直方顶峰偏向一侧。当计数型或计量型数值只有一侧界限， 往往会出现这种图形，属于正常。但如果不是一侧界限，也 有可能其他原因造成，如加工习惯等，属不正常 D. 双峰型： 图形如两座山峰。这往往是把两种不同 状态的数据混在一起 进行分析（例如：两台机器、两家供应商生产的产品）造成 的。在这种情况下，应当对收集的数据重新进行分层，再作 直方图进行判断，以得出正确的结论
第四组频数： 25
第五组x频数： 18 第七组频数： 3
第六组频数： 14 第八组频数： 1
9. 计算样本的统计量（也可以用函数型计算器计算）：
平均值x： = 1/n×（x1+x2+‥‥‥+xn）= 50.02722
标准差σ： σ=
n
（xi-
i-1
x）=2
n
1 ( x1 x)2 (x2 x)2 L L (xn x)2
n
= 0.221486
n
样本标准差s：s = （xi- x）2 = 1 ( x1 x)2 (x2 x)2 L L (xn x)2
i-1
n1
n1
= 0.222649
53
xjb500611 整8理
质量管理基础知识 三、直方图的应用实例
§6 直方图
10. 绘制直方图图形
D1050 曲轴主轴颈尺寸直方图
12. 直方图的图形分析 在用直方图进行过程分析时，会遇到各种各样形状的直方图， 他们表示了不同的信息（见下页）： A. 正常型（又称对称型）： 图形特点是中间高、两头低，像山字形；左右基本对称（正 态分布）。表明工艺过程处于正常、稳定状态 B. 孤岛型（又叫离岛型）：
55
xjb500611 整10理
质量管理基础知识
质量控制(QC)的七大工具
概述
§1 检查表
P7
§2 分层法
P12
§3 因果图
P21
§4 排列图
P27
§5 散布图
P37
§6 直方图
P47
§7 控制图
P73
附录
结束语
xjb500611 整理
质量管理基础知识
§6 直 方 图
一、什么是直方图
1. 直方图是一种用几何图形表示数据分布情况的数理统计图形。 他由一组以组距为底边，频次为高度的连接起来的直方型的柱 状图组成。他也叫作“质量分布图”、“柱状图”
频 次
SL = 49.983 25
SU = 50.074
统计量
20
19
18
n = 96 x = 50.027208
15
14
10
5 2
14
3 1
σ= 0.0221486 s = 0.0222649
绘图 参与
时间
房建敏 王晓军 徐建国 卞颖芳 2006年9月
0
主轴颈尺寸（mm）
54
xjb500611 整9理
13. 正常型直方图的分析 直方图为正常型，说明工序过程处于基本稳定状态。但还需要 将直方图和公差进行比较，进一步判定工序满足标准要求的程 度。常见的正常型直方图会有以下几种形态（见下页）： A. 理想类：B（样本全距）在T（公差范围）之内，且
58
xjb500611 整13理
质量管理基础知识
三、直方图的应用实例 直方图正常型的分类
57
xjb500611 整12理
质量管理基础知识
§6 直方图
三、直方图的应用实例
E. 缺齿型： 直方图凹凸不平，参差不齐；但图形仍然是中间高、两边低、 左右基本对称。该情况往往是分组过多或者测量仪器不准、 或者测量者判读误差造成的；不一定是生产过程出了问题
F. 平顶型（也叫高原型）： 直方呈平顶状，形状像高原一样。这种情况出现表明，数据 的离散倾向加大，过程容易出现问题；原因大致有：设备刀 具磨损、操作者疲劳等；应当及时分析、查明原因，消除工 艺过程的隐患
51
xjb500611 整6理
质量管理基础知识 三、直方图的应用实例
§6 直方图
7. 确定组中点（值） 第一组组中点： 49.9825 第三组组中点： 50.0125 第五组组中点： 50.0425 第七组组中点： 50.0725
8. 做尺寸频数记录表，得：
第二组组界： 49.9975
第四组组界： 50x .0275 第六组组界： 50.0575
9. 绘制直方图的图形 A. 制作一个笛卡尔坐标，横轴X表示变化的数值、纵轴Y表示 频次（次数）；横轴和纵轴各取适当的单位长度；再将各组 的组界标上，各组应当是等距的 B. 以各组的次数为高度，组距为底边，作出柱状图；依次画出 柱状图，直至画完直方图的图形部分 C. 在图形的右上方记录数据的统计量：平均值xx、标准差σ、 样本标准差s ；划出规格的上、下极限 D. 记入必要事项：项目、工程名、项目期间、日期和制作者等