qc七大手法之数据统计分析方法图表
QC七大手法图解
新QC七大手法图解1972年，日本科技联盟的纳谷嘉信教授，在全面质量管理建立体系的手法上,又研究和归纳了一套品质管理手法.这个手法也有7项，有别于原有的「QC七大手法」，被称为「QC新七大手法」。
这套手法可以快速的从一片混沌复杂的状态中理出问题的头绪,并直接切入问题的核心，规划出许多的解决方案，尔后再从各种可能的解决方案中筛选出最具经济效益的优先方案.与原先的「QC七大手法」注重数据的收集相比,更加注重从问题提出到有效解决的思维的整理过程。
QC新7种手法分类λ亲和图法(Affinity Diagram）λ关联图法(Interrelationship Digraph）λ系统图法（Tree Diagram)λ矩阵图法（Matrix Diagram）λ PDPC法（Process Decision Program Chart）λ箭线图解法(Activity Network Diagram)λ矩阵数据分析法（Factor Analysis）一、亲和图法1。
什么是亲和图法？亲和图法又叫KJ法，是日本学者川喜田二郎(KAWAKITASIRO) 研究开发并加以推广的一种质量管理方法，所谓KJ法，就是针对某一问题，充分收集各种经验、知识、想法和意见等语言、文字资料，通过A型图解进行汇总，并按其相互亲和性归纳整理这些资料，使问题明确起来，求得统一认识和协调工作，以利于问题解决的一种方法.2. 亲和图法的使用步骤亲和图法实际上基于头脑风暴法，例如软件开发前期寻找风险、发现现阶段的问题、对于未知问题发挥团队能力寻找解决方案,开发结束后的总结回顾都是需要组员共同参与,群策群力，互相激荡来完成的.具体的做法如下λ在会议前告知需要讨论的议题，给每位以准备的时间。
λ在会议上可以让每个人提出自己的想法，用卡片将写出的想法记录，并贴在白板上。
λ每个人轮流贴卡片，并解释自己的想法.这时要延缓判断，鼓励不同的想法,如果组员在看到别人的思路提出新的想法，更是要大力提倡。
QC七大手法教材(图表)简易
QC七大手法教材—图表
折线图表(推移图)
(单位)
标题
数 75
字 表 示 的
70 ~~
15
˙
˙
名 10
称
˙
5˙ 0
˙
时间的经过
(1)收集资料期间；(2)资料来源；(3)绘制者。
7
QC七大手法教材—图表
3-3圆图表(面积比例图)： 步驟1：依分类专案收集数据，按數量多少变更分类项目的順序。 步驟2：对每一項目计算在全体中所占比例(數量/总计=对全体的
4-3有纵坐标、橫坐标之图表的刻划都标示在轴的內侧，制作时要特 別注意。
4-4使用图表管理过程中，如有实超出管制基准时，就表示有变异存 在，必須注明发生原因及采取有效对策。并且有两个群体比较时，
应求实绩在稳定正常状态下作差异性较能客观。
4-5图表绘制时，应将刻度线（纵坐标）与区画线（橫坐标）,各以等 间隔画入。
某单位支出費用直条图分析 (万元)
65
60 ~~
15
10
10
5
5
0 BS LT FM BTB CK AC
(1)收集資料期間：2003年7月 (2)資料來源：整修日報表 (3)绘图者：张三
0
項目 人事 行政 租賃 公 关
金 额 64 万 12.5 万 15 万 60 万
(1)收集資料期間2003年7月 (2)資料來源：支出費用单 (3)绘图者：张三
标
题
日
2003.8.01
8.16
9.01
9.16
10.01
10.16
項計 期
¦
¦
¦
¦
¦
¦
目劃
2003.8.15
QC七大手法-直方图
QC七大手法-直方图一、什么是QC七大手法QC（Quality Control）七大手法是一种常用于解决质量问题和提高产品质量的方法。
它包含了七种常用的统计学手法，分别是：直方图、控制图、散点图、因果图、帕累托图、箱线图和流程图。
这些手法可以帮助我们分析和解决质量问题，以达到质量改进的目的。
本文将重点介绍其中一种手法——直方图。
二、直方图的基本概念直方图是一种用于显示数据分布情况的图表。
它通过将数据划分为一系列间隔，然后统计每个间隔内数据出现的频率，最终通过矩形条来呈现数据的分布情况。
直方图通常用于展示连续变量或离散变量的频率分布，可以帮助我们了解数据的分布规律和集中趋势。
三、绘制直方图的步骤1. 数据收集首先，我们需要收集相关的数据。
这些数据可以是产品的尺寸数据、质量数据或其他与质量有关的数据。
2. 数据整理在绘制直方图之前，我们需要对数据进行整理和分类。
将数据按照一定的规则进行分组，并记录每组数据的频数。
3. 确定间隔和组数在进行数据分组时，我们需要确定数据的间隔和组数。
间隔一般是根据数据的最大值和最小值来确定的，组数可以根据实际情况进行调整。
4. 绘制直方图绘制直方图可以使用各类数据分析软件、编程语言或绘图工具。
在绘图时，我们需要将每组数据的频数表示为相应的矩形条，并将矩形条按照一定的间隔排列。
5. 添加标题和注解为了使直方图更具可读性，我们可以添加标题和注解。
标题可以简要描述直方图的目的和内容，注解可以解释数据的分布情况和统计指标。
6. 分析直方图通过观察直方图，我们可以了解数据的分布情况和集中趋势。
例如，我们可以通过直方图来判断数据是正态分布、偏态分布还是离散分布。
同时，我们还可以通过直方图来确定数据的中位数、均值和标准差等统计指标。
四、直方图在QC中的应用直方图在QC中有广泛的应用，可以帮助我们分析和解决质量问题。
以下是直方图在QC中的一些常见应用场景：1. 检测质量问题通过绘制产品尺寸、质量或其他相关数据的直方图，我们可以快速发现质量问题。
QC七大手法-柏拉图
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柏拉图(Pareto Diagram)
• 三、柏拉图的应用
–作为降低不合格的依据：想降低不合格率， 先绘柏拉图看看。
–决定改善目标，找出问题点。 –确认改善效果(改善前、后的比较)。
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柏拉图(Pareto Diagram)
• 四、练习题
–20xx年XX省因车祸死亡的人数达到12000人，
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柏拉图(Pareto Diagram)
170
153
不 136
合 格
数
119 102
85
68
51
34
17
0
不合格项目 收敛 他
不良
100%
90%
80%
累 计
70% 影
60% 响
50% 度
40%
(% )
30%
20%
几何 白平衡 敲闪 无书面 书面 其 10%
失真 不良
倾斜
工 程:电气检查 总检查数:1450 总不合格数:170 期 间:82年8月5日 ~9日 检 验 者:王胜利 绘 图 者:李四
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柏拉图(Pareto Diagram)
• 一、柏拉图的定义
–柏拉图是为寻找影响产品质量的主要问题， 即在影响产品质量的诸多问题中确定关键的 少数的一种方法。
–柏拉图是美国品管大师朱兰博士(Joseph Juran)运用意大利经济学家柏拉图(Pareto) 的统计图加以延伸所创造出来的。
–所有数据不可只考虑平均，须根据数据的来 龙去脉，考虑适当分类——分层法 (Stratification)。
PAGE 4
QC七大手法浅说-3
–并非对所有原因采取措施，而是先从影响较 大的2~3项采取措施，即所谓管理重点—— 柏拉图(Pareto Dragram)。
QC七大手法
QC七大手法1 直方图为要容易的看出如长度、重量、时间、硬度等计量的数据之分配情形，所用来表示的图形。
直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内之测定值所出现的次数累计而成的面积，用柱子排起来的图形。
用途：描述数据的分布（平均值，变异，对称），借以判断工序有无异常情况。
并检查该数据是否正常受控，有足够的能力符合客户需求。
具体方法：1、找出最大值，最小值以及数据的个数；2、决定区间的个数=总数开根号；3、决定区间的宽度=（最大值-最小值）/区间个数。
4、作出频次表；5、画出直方图（如图1所示）。
图1. 直方图示意图2 管制图把品质特性的点以记号标示上去，借着该点在管制界限内侧或外侧的情形，可以判断工序是否在控制状态中。
其中，规格界限：来自客户的要求、对于产品质量的控管、每一量测单点都必须在规格界限之内；管制界限：工序变异的自然容许范围、对于制程/机台的控管、每一量测平均值都必须在管制界限之内。
用途：借由管制界限的定制，区分出工序的变异的合理性。
即时监控，并可以在制程异常时立即采取改善对策。
图2. 管制图示意图3 鱼骨图一个质量问题的发生往往不是单纯一种或几种原因的结果，而是多种因素综合作用的结果。
要从这些错综复杂的因素中理出头绪，抓住关键因素，就需要利用科学的方法，从质量问题这个结果出发，集思广益，由表及里，逐步深入，直到找到根源为止。
鱼骨图有如鱼骨增长的方式，有系统地整理工作的结果（特性）以及其原因（要因）。
用途：在改善小组的脑力激荡之下，列举所有可能的异常原因，逐一过滤之后，会发现平常忽略的小毛病，可能就是问题的根源图3. 鱼骨图示意图4 查检图在收集各种数据之后，为确认并能毫无遗漏的查检，将结果制成简单的表格。
用途：可以让数据的收集更为规律、有效；制成的表格更为简明、易懂图4. 查检图示意图5 柏拉图柏拉图能够反映出“少数关键、多数次要”的规律，也就是说柏拉图是一种寻找主要因素、抓住主要矛盾的手法。
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。
常用数据分析方法及QC七大手法
QC七大手法简介 —— 直方图
❖ 用途： ❖ 1、从分布的形态了解产品是否受控； ❖ 2、测知数据之真假； ❖ 3、用于制定公差或规格界限； ❖ 4、调查是否有群体混杂现象；
26
QC七大手法简介 —— 直方图
❖ 制作方法：
❖ 1、数据收集：用测量工具对要分析的特
性进行抽样测量，抽样应均匀，数据n应 在50组以上.
43
制作方法同柏拉图相同，在选择图表类型不同
44
课程结束
谢谢大家！
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谢谢观看/欢迎下载
BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH
❖ 步骤三、决定中小要因
物料
机器
人员
品质 特性
环境
方法
步骤四、决定影响问题点的主因寻找对策
23
特性要因图的制作方法
❖ 注：特性要因图一般与层别法、柏拉图结合 使用，有效地解决并控制质量问题点
24
QC七大手法简介 —— 直方图
❖ 直方图： ❖ 定义：又叫次数分配表.即将所收集的数
据按多个相等的区间进行分配，将相应数 量用柱形图进行表示，并通过数据的分布 趋势找出相连的品质信息的QC手法。 ❖ 根据所收集到的数据可以计算出平均值、 标准差，并可以测知其分配形态，订定规 格界限或作规格比较。
❖ 作用： 直观地了解两种变量之间的关系。
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QC七大手法简介 —— 散布图
❖ 散布图型态
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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七大手法图表
品管老七大手法
鱼骨图:鱼骨追原因. (寻找因果关系)
柏拉图:柏拉抓重点. (找出“重要的少数”)
层别法:层别作解析. (按层分类,分别统计分析)
查检表:查检集数据. (调查记录数据用以分析)
散布图:散布看相关. (找出两者的关系)
直方图:直方显分布. (了解数据分布与制程能力)
管制图:管制找异常. (了解制程变异)
品管新七大手法：
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；
亲和图——从杂乱的语言资料中汲取信息；
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；矩阵资料解析法—多变数转化少变量资料分析。
QC七大手法-柏拉图
目录1 –数据与图表2-常用统计分析方法概述3 -检查表（Check Sheets）4-柏拉图（Pareto Diagram）5-因果图（Cause & Effect Diagram）6 -散布图（Stratification）7 -分层法（Scatter Diagram）8 -直方图（Histogram）9 -控制图（Control Chart）柏拉图，排列图，帕累托图（Pareto Diagram）---发现问题的重心抓住一切，就等于失去所有；善用柏拉图，顺利掌握重点。
柏拉图的由来意大利经济学者V.Pareto分析其社会经济结构，发现一个规律“80%的社会财富掌握在20%的人手中”，称之为“柏拉法则”；柏拉法则---“关键的少数，次要的多数”美国经济学者M.O.Lorenz使用累积分配曲线来描绘“柏拉法则”，即经济学上所称之劳伦兹（Lorenz）曲线；美国J.M.Juran将Lorenz曲线应用到品质管理上，同时创出“Vital Few，Trivial Many”（重要的少数，琐细的多数）的名词，并将此现象定为“柏拉图原理”；品管圈创始人石川馨博士将柏拉图运用到品管圈活动中，使之成为品管七大手法之一；柏拉图的定义及使用时机1. 定义根据所搜集的数据，按不同区分标准加以整理、分类(按其大小顺序排列)，找出占最大比率之原因、状况或位置及其影响程度的图形；2. 柏拉图使用时机2.1 掌握问题点(抓住关键因素)2.2 找出原因（解决主要问题）2.3 效果确认（改善前、后之比较）柏拉图的应用品质管理：不良品数，损失金额，客诉项目，抱怨次数，返修品数……时间效率：作业的效率，故障率、修理时间……价格成本：材料单价，产品成本……社会治安：犯罪率、件数、年龄别……医疗保健：病因，职业病患，门诊科别……客户服务：客诉件数、处理时间、不良品数……业务销售：销售项目，销售区域……项目：电子件焊接不良分布柏拉图日期：2012.12.10～2013.1.14制图：###柏拉图的构成•确认柏拉图调查目的，决定数据的分类项目；•决定收集数据的期间及方法，并收集数据；•整理数据，制作统计表；•画出柱状图，绘制累计曲线；•记入必要的事项；•决定改善目标，找出问题点；1.确立调查目的，决定数据的分类项目（层别法）制作柏拉图时，首先确立柏拉图调查的目的或意图；一般的分类先从结果分类上着手，以便洞悉主要问题之所在；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。
QC七大手法之检查表、层别图、柏拉图、鱼骨图
流程优化
在流程优化中，可以使用 鱼骨图来分析流程中存在 的问题，并制定相应的优 化方案。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
它通常以树状图或组织结构图的形式呈现，将问题分为不同 的层次和类别，每个层次都有其特定的属性和特征，有助于 识别问题的根本原因和潜在影响因素。
层别图的制作方法
确定需要分析的问题或状况，明确分析 的目的和范围。
对层别图进行审查和完善，确保其准确 反映问题的本质和层次关系。
使用图形化工具（如Visio、 PowerPoint等）绘制层别图，清晰地展 示各层级之间的关系和层次结构。
测等。
市场调研
用于市场调研和消费者 调查，如消费者满意度
调查、竞品分析等。
其他领域
适用于任何需要进行数 据收集和检查的领域， 如医疗诊断、安全检查
等。
02 层别图
层别图的基本概念
层别图是一种将复杂问题或状况进行层次化分解的图表工具 ，通过将信息按照不同的属性或特征进行分类，帮助分析人 员更好地理解和掌握问题的本质。
柏拉图的制作方法
确定分类
将数据按照重要性和影响程度 进行分类，确定哪些因素是关 键因素，哪些是次要因素。
制作图表
使用条形图的形式制作柏拉图， 横轴表示项目或类别，纵轴表 示数值或频率。
收集数据
收集与问题相关的数据，并确 定数据的来源和可靠性。
数据排序
将数据按照大小进行排序，关 键因素通常排在前面。
鱼骨图可以帮助团队成员更好地理解问题的根本原因，并集中注意力寻 找解决方案。它有助于激发集体智慧，促进团队合作和交流。
鱼骨图的制作方法
确定问题或结果
明确问题的核心，并 将其作为鱼骨图的起 点。
质量管理(qc)七大手法
质量管理(qc)七大手法质量管理（QC）是指为了提高产品或服务质量而采取的一系列管理手法和方法。
下面将介绍质量管理的七大手法。
一、检查表检查表是一种系统化的记录表格，用于记录和评估产品或服务的各个方面。
通过制定检查表，可以确保所有的要求都被检查到，并且可以及时发现和纠正问题，从而提高产品或服务的质量。
二、散点图散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表。
通过绘制散点图，可以直观地看到两个变量之间的相关性。
在质量管理中，散点图可以用来分析不同因素对产品质量的影响，从而找出影响产品质量的关键因素，进一步优化产品设计和生产过程。
三、直方图直方图是一种用来展示数据分布情况的图表。
在质量管理中，直方图可以用来分析产品或服务的质量特征，如尺寸、重量等的分布情况。
通过观察直方图，可以判断产品或服务是否符合质量要求，进而采取相应的措施进行改进。
四、因果图因果图，也称鱼骨图或石川图，是一种用来分析问题原因的图表。
它将问题看作是一个鱼骨，将问题的各个可能原因分别列在鱼骨的不同支线上，从而帮助人们找出问题的根本原因。
在质量管理中，因果图可以用来分析产品或服务质量问题的原因，从而采取相应的措施进行改进。
五、流程图流程图是一种用来展示工作流程或业务流程的图表。
在质量管理中，流程图可以用来描述产品或服务的生产或提供过程，从而帮助人们理清工作流程，找出可能存在的问题和改进的空间。
六、控制图控制图是一种用来监控过程稳定性和一致性的图表。
通过绘制控制图，可以及时发现过程中的变异，并判断其是否超出了预期范围，从而采取相应的控制措施。
在质量管理中，控制图可以用来监控产品或服务的质量特征，确保其在可接受范围内。
七、Pareto图Pareto图是一种用来展示问题的重要性和优先级的图表。
它按照问题发生的频率或影响程度对问题进行排序，从而帮助人们确定优先解决的问题。
在质量管理中，Pareto图可以用来确定产品或服务质量问题的优先解决顺序，从而提高问题解决的效率。
qc七大手法之数据统计分析方法图表
作直方圖的步驟
– 計算極差(Range),上表中最大值Xmax=48;最小值Xmin=1; R＝Xmax-Xmin=48-1=47
– 適當分組(k) 在本例中，取k=10
確定組距(h)
組距用字母 h 表示： h=R/k=47/10=4.7, Y約等于5。 – 確定各組界限－－組的邊界值單位取最小測量單位的一半。
例6： 模块外面质量调查矩阵表
數據統計分析方法-直方圖(Histogram)
C图为偏向型，通常是由于习惯性加工、返修或剔除废 品后造成的。
數據統計分析方法-直方圖(Histogram)
D图为陡壁型，它的产生原因与偏向型相同。
數據統計分析方法-直方圖(Histogram)
E图为双峰型，是由于将来自两种不同生产条件的数据 混在一起整理而造成的，若用分层法将数据预先处理 后，可避免出现这种形状。
因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年 所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也 可称其为鱼骨图，或特性要因图
數據統計分析方法-因果圖
法
環
人
主 要 問 題
料
機
數據統計分析方法-因果圖
數據統計分析方法-因果圖
作因果圖的原則
– 采取由原因到結果的格式 – 通常從‘人，機，料，法，環’這五方面找原因
較密集，相關關係明顯呈直線趨向。
數據統計分析方法-散布圖（Scatter Plot)
散布圖的判斷分析
– 弱正相關－點子的分布比較鬆散，相關關係大致呈直線趨向。
數據統計分析方法-散布圖（Scatter Plot)
散布圖的判斷分析
– 強負相關－X變量增加，Y變量隨之減少；且點子的分布比較 密集，相關關係明顯呈直線趨向。
QC七大手法
品管七大手法
－4－
五、整理数据的原则 1.发生问题而要采取改善对策 前，必须有数据作为依据。 2.对于数据使用目的应清楚了 解。 3.当数据搜集完成后，应立即 使用它。 4.数据的整理与运用，改善前、 改善后所具备的条件应一致。 5.数据不可造假，否则问题将 永远无法解决。
品管七大手法
－8－
九、图表必备条件 1.能把握全体 2.简单明了 3.能迅速了解 4.正确的判断 5.浮现对策
品管七大手法
－9－
十、图表制作的原则
1.制作前考虑事项
确定目的 掌握资料 掌握情报 阅读对象 方便性、经久性、时间性 符合正确、简洁、清楚原则
2.制作应遵守的原则
目的明确(清楚标示主题) 数据特性掌握(固定、前后一致、正确性、适 用性) 图表之整体美观(单位、大小、点线、颜色…) 要求标准化，力求实用性 文词简洁(图文并茂，搭配突出） 图表履历(制作单位、人员、时间、主题…) 数值一般取三位数以下
品管七大手法
－10－
十一、几种常用图表介绍
1.横式条形图范例：
(%) 外销比例 100 80 60 40 20 0
内销比例 (%) 20 40 60 80 100
加拿大 70.4 日本 54 西德 53.7 法国 50.5 西班牙 43.3 36.1 36.6 9.5
29.6 46 46.3 49.5 56.6 意大利 63.9 英国 63.4
四、QC七大手法与ISO 9000 统计技术
品管七大手法
－2－
第二章 数据与图表
一、数据＝事实 二、数据的分类
1.依特性 定性数据 定量数据
QC七大手法之示意图
QC七大手法图表：何谓图表：现场的数据或情报，用点、线、面、体表示大概情势及钜细变动于纸上的图形，称为图表。
目的为：(1)方便人的视觉，使其能包括更多的情报，并能传达得更迅速及更易被了解，更快看出情报内容。
(2)自一组数据，能把握到更多的情报，而能采取必要的对策。
图表之功用与具备条件1.图表之功用(1) 利于多种复杂现象的相互比较，可供分析研究之用。
(2) 费甚少时间可得明确的概念。
(3) 对于专门知识不足的人，亦可得到了解。
(4) 表示事务间的关系时，图表较文章可以使阅者印入脑海。
(5)利用于演讲、宣传或广告时，予阅者深刻印象。
(6)有时可用插补法求近似值。
2. 图表必备条件：(1) 能把握全体——应一看即能完全了解全体的状况。
(2) 简单明了——绘制力求简单明了。
(3) 迅速了解——不必任何言辞说明，阅读者一看即能判断出来。
(4) 正确的判断——不论刻度标法、线的大小或实虚、点的大小，都应讲求，并使其能正确判断。
(5) 浮现对策——最高明的图表是能从图上看出解决问题的对策。
图表之种类 依使用目的分：1. 解析用图表—将过去的数据或现状，作为图表加以解析，从中发现问题点来加以改善。
适于工厂作业分析或研究之用。
如推移图、柏拉图、管制图…2. 管理用图表：(1) 特性要因图—了解品质特性及其所波及之影响。
(2) 查检表—知道不良发生的部位。
(3) 制程能力图—知道分布中心的倾向及瑕疵程度。
(4) 管制图—了解工程的安定状态。
(5) 雷达图—了解多项目其前后之变化状况。
几种常用图表介绍 1. 棒形图2. 扇形图3. 折线图4. 带状图020*********第一季度第二季度第三季度第四季度东部西部北部5. 进度图6. 流程图7. Z形图8. 雷达图9. 箭头图10. 点图、体积图、面积图特性要因图想获得好的结果，就必须充分的把握何种原因会有好的影响，何种原因会有坏的影响，然后加以管理改善。
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。
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排列图的来由：
•
意大利社会经济学家帕雷特在1887年研究资本主义
的意大利社会财富分布状况时，发现少数人占有绝大多数的财
富，而绝大多数人却只占有少量财富处于贫困状态，从而得出
“关键的少数和次要的多数”的社会财富分布规律。他还把这一
规律用坐标图描绘出来，得到一条累计的百分比曲线。为纪念
他，后人把这一条曲线称为帕累特曲线。后来，帕累特原理被
用到质量管理活动中，成为七大手法之一，现在这一理论被升
化为80/20原则。基本上，任何事物都遵循这一规律，如大多
数废品是由少数人造成的，大部分设备故障是由少数几个原因
引起的，企业80％的利润来自20％的顾客。
书山) •壞品數量
•數據統計分析方法-排列圖法
•數據統計分析方法-排列圖
排列圖的優點
– 排列圖有以下優點： 直觀，明了－－全世界品質管理界通用 用數據說明問題－－說服力強 用途廣泛： 品質管理 / 人員管理 / 治安管理
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
•數據統計分析方法-排列圖
排列圖的作圖步驟
– 收集數據(某時間) – 作缺陷項目統計表 – 繪製排列圖 – 畫橫坐標(標出項目的等分刻度) – 畫左縱坐標(表示頻數) – 畫直方圖形(按每項的頻數畫) – 畫右縱坐標(表示累計百分比) – 定點表數，寫字
– 第一組的上限值為下界限值加上組距
– 第二組的下界值為上界限值，第一組的上界值加上組距就是 第二組上界限值，照此類推，定出各組的邊界。
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•30
•44.71
0
%
•182
•20
0
•10 0 •0
•PINTIA跑位
•功率变化 大
•62
•40
•30
•16
•LD跑位
•金属件不
•LD线性差
•模块不良良原因分析
•管芯不良
•36 •其他
•40% •20% •0%
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•數據統計分析方法-排列圖
•模块不良统计表：
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作直方圖的步驟(例3)
– 1.搜集數據
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•數據統計分析方法-直方圖(Histogram)
作直方圖的步驟
– 計算極差(Range),上表中最大值Xmax=48;最小值Xmin=1; R＝Xmax-Xmin=48-1=47
– 適當分組(k) 在本例中，取k=10
確定組距(h)
作因果圖應注意的事項
– 問題(結果)應單一、具體，表述規範 – 最後細分出來的原因應是具體的，以便采取措施； – 在尋找和分析原因時，要集思廣益，力求準確和無遺漏
可召開諸葛亮會，采用頭腦風暴法 層次要清，因果關係不可顛倒 原因歸類正確
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•數據統計分析方法-因果圖
作因果圖應注意的事項
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數據統計分析方法-排列圖
排列图的定义： • 根据所收集之数据，按不良原因、不
良状况、不良发生位等到不同区分标准 ，以寻求占最大比率之原因、状况或位 置的一种图形。排列图又称为主次因素分
析图或帕拉图（巴雷特、帕累特）
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數據統計分析方法-排列圖
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•數據統計分析方法-因果圖
•法
•環
•人
•主 要 問 題
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•料
•機
•數據統計分析方法-因果圖
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•數據統計分析方法-因果圖
作因果圖的原則
– 采取由原因到結果的格式 – 通常從‘人，機，料，法，環’這五方面找原因
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•數據統計分析方法-直方圖(Histogram)
什麼是直方圖？
– 直方圖是通過對數據的加工整理，從而分析和掌握 品質數據的分布狀況和估算工序不合格率的一種方 法。
直方圖的作法
– 作直方圖的三大步驟
作頻數表 畫直方圖 進行有關計算
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•數據統計分析方法-直方圖(Histogram)
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
數據統計分析方法-因果圖
何谓因果图：
对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之 效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析 原因或对策的一种图形称为因果图。
因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年 所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也 可称其为鱼骨图，或特性要因图
‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment – 通常分三個層次：主幹線、支幹線、分支線 – 盡可能把所有的原因全部找出來列上 – 對少數的主要原因標上特殊的標誌 – 寫上繪製的日期、作者、有關說明等
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•數據統計分析方法-因果圖
組距用字母 h 表示： h=R/k=47/10=4.7, Y約等于5。 – 確定各組界限－－組的邊界值單位取最小測量單位的一半。
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•數據統計分析方法-直方圖(Histogram)
作直方圖的步驟
– 本例第一組的下限為：
•最小值－
•最小測量單位 •2
•=1 －1/2=0.5
– 畫法按從左至右的貫例執行－－規範化
在作因果圖前，可先從排列圖中找出主要問題，然後 針對主要問題，召集相關人員進行討論，力求盡可能 找出產生問題的原因，通過分析，確立主要原因。因 果圖在今後可不斷進行修改，逐漸完善，反復使用。
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•數據統計分析方法-因果圖
•例 2 ：
qc七大手法之数据统计 分析方法图表
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2020年4月13日星期一
數據統計分析方法
QC舊七種工具
– 排列圖，因果圖，散布圖，直方圖，控制圖，檢查 表与分層法
QC新七種工具(略)
– 關聯圖，KJ法，系統圖法，矩陣圖法，矩陣數據解 析法，過程決策程序圖法（PDPC)和箭頭圖法。
排列圖是由兩個縱坐標，一個橫坐標，若干個按高低順序依次排 列的長方形和一條累計百分比折線所組成的，為尋找主要問題或 主要原因所使用的圖。
例 1：
•60 0 •50 0
•72.21 %
•81.57 %
•87.61 %
•92.15 %
•100%
•94.56 %
•100% •80%
•40
•296
0
•60%