QC七大手法培训资料(完整版)
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一：检查表
案例研讨
例4-汽车车身喷漆质量的缺陷位置调查表
车型
检查处
工序
检查者
调查目的
喷漆缺陷
A
B
D
2139辆
调查数Fra bibliotek车身 色斑
流漆
4.缺陷位置检查表
C
年
尘粒
月
日
一：检查表
例5
案例研讨
零件直径分布调查表
头脑风暴法的应用程序
1、准备阶段
2、引发和产生创造思维的阶段
头脑风暴法会议要领：
①领导同与会者是平等的，无领导和被领导者之分；
②明确头脑风暴会议的目的；
③与会的每位成员依次发表一条意见、一个观点；
9
8
5
18.0
16.0
10.0
74.0
90.0
100.0
看图识问题
不良品数(缺陷数)前后比较,需确保产量一样;
但实际情况很少,应该如何进行分析比较?
百分比
50
二：柏拉图
实例分析3：
看图识问题
序号 项目
不良品数 累计不良数 百分比
1 焊点不良 4584
4584
52.41%
2 件高
1267
5851
14.40%
24.2%；此二类缺陷占总缺陷数量的71.7%
二：柏拉图
二：柏拉图
实例分析2：
13V T09异物 的 Pareto 图
13V T09异物 的 Pareto 图
一：检查表
案例研讨
例4-汽车车身喷漆质量的缺陷位置调查表
车型
检查处
工序
检查者
调查目的
喷漆缺陷
A
B
D
2139辆
调查数Fra bibliotek车身 色斑
流漆
4.缺陷位置检查表
C
年
尘粒
月
日
一：检查表
例5
案例研讨
零件直径分布调查表
头脑风暴法的应用程序
1、准备阶段
2、引发和产生创造思维的阶段
头脑风暴法会议要领：
①领导同与会者是平等的，无领导和被领导者之分；
②明确头脑风暴会议的目的；
③与会的每位成员依次发表一条意见、一个观点；
9
8
5
18.0
16.0
10.0
74.0
90.0
100.0
看图识问题
不良品数(缺陷数)前后比较,需确保产量一样;
但实际情况很少,应该如何进行分析比较?
百分比
50
二：柏拉图
实例分析3：
看图识问题
序号 项目
不良品数 累计不良数 百分比
1 焊点不良 4584
4584
52.41%
2 件高
1267
5851
14.40%
24.2%；此二类缺陷占总缺陷数量的71.7%
二：柏拉图
二：柏拉图
实例分析2：
13V T09异物 的 Pareto 图
13V T09异物 的 Pareto 图
QC七大手法培训(完整版)
人的区别：在划分制造要因的层别时，通常也要根据实施人的区别进行层别。（从作业班分析）这样对作业管理、作业方法有益。另外，还可根据性别区分、年龄区分、经验区分。·机械、装置的区别：在有几台相同机械的时候，可以根据每一台机械的数据进行判断不良原因是否因机械差异而产生，另外，像炉子这样的设备会因位置的不同而温度不同，所以在炉内的位置上考虑层别将会得到良好的效果。·原材料区分：从供应者、前工程、批量、原材料的比例等方面考虑层别。·时间区分：上午、下午、日期、季节·环境区分：温度、湿度、气候、环境状况·作业方法区分：作业的方法、作业条件、批量、测定方法。一个出色的层别应是将数据层别后，能清楚的将层间的区别表现出来。
③制作步骤：⑴决定不良的分类項目。⑵决定数据收集期间，并且按照分类項目收集数据。⑶记入图表纸。⑷计算累计比率。⑸标记代表意义。⑹记上累计值，并用线连接。⑺记入柏拉图的主题及相关资料。
④举例：
④用途说明：⑴掌握问题点。⑵掌握重要要因。⑶确认改善效果。
⑤改善效果之确认：
⑥效果确认的柏拉图制作要决：⑴必须两个柏拉图并排，分为改善前与改善后。⑵收集数据的期间和对象必须一致。⑶季节性的变化应列入考虑。⑷对於改善项目以外的要因也要加以注意。
一、QC七大手法简介
2.作用：①协助我们作好日常管理。②可在混沌不明的情況下，认清问题关键所在，进而解决问题。
3.意义： ①用事实与数据说话 ②全面预防 ③全因素、全过程的控制 ④依据PDCA循环突破状予以改善 ⑤层层分解、重点管理
1.构成： 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。它主要包括检查表、层别法、柏拉图（排列图）、鱼骨图（因果图）、直方图、散布图、控制图等所谓的QC七工具。
⑵记录用点检表 此类查检表是用来搜集计划资料，应用于不良原因和不良项目的记录，作法是将数据分类为数个项目别，以符号、划记或数字记录的表格或图形。由于常用于作业缺失，品质良莠等记录，故亦称为改善用查检表。
③制作步骤：⑴决定不良的分类項目。⑵决定数据收集期间，并且按照分类項目收集数据。⑶记入图表纸。⑷计算累计比率。⑸标记代表意义。⑹记上累计值，并用线连接。⑺记入柏拉图的主题及相关资料。
④举例：
④用途说明：⑴掌握问题点。⑵掌握重要要因。⑶确认改善效果。
⑤改善效果之确认：
⑥效果确认的柏拉图制作要决：⑴必须两个柏拉图并排，分为改善前与改善后。⑵收集数据的期间和对象必须一致。⑶季节性的变化应列入考虑。⑷对於改善项目以外的要因也要加以注意。
一、QC七大手法简介
2.作用：①协助我们作好日常管理。②可在混沌不明的情況下，认清问题关键所在，进而解决问题。
3.意义： ①用事实与数据说话 ②全面预防 ③全因素、全过程的控制 ④依据PDCA循环突破状予以改善 ⑤层层分解、重点管理
1.构成： 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。它主要包括检查表、层别法、柏拉图（排列图）、鱼骨图（因果图）、直方图、散布图、控制图等所谓的QC七工具。
⑵记录用点检表 此类查检表是用来搜集计划资料，应用于不良原因和不良项目的记录，作法是将数据分类为数个项目别，以符号、划记或数字记录的表格或图形。由于常用于作业缺失，品质良莠等记录，故亦称为改善用查检表。
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
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。
QC七大手法(培训资料)
20世纪80年代，中国*地区引入了qc七大手法，并在大陆得 到了广泛应用和推广，成为企业提高质量管理水平的有效手 段。
qc七大手法的应用范围
qc七大手法适用于各种行业和领域，如制造业、服务业、 医疗卫生、金融等，是一种通用的质量管理工具。
qc七大手法可以帮助企业发现和解决生产、服务过程中存 在的问题，提高产品质量、降低成本、提高工作效率和客 户满意度。
定义
柏拉图法是一种将数据按照某种 特定分为“少数”和“多数”两类 ，从而找出影响整体的主要因素 。
适用场景
适用于寻找影响整体的主要因素 ，以及制定相应的对策。
工具
通常使用表格、图表或软件工具 进行数据分析和排列。
散布图法
定义
散布图法是一种将两个变量之间的关系用图形表示出来的方法。它将两个变量之间的关系分为正相关、负相关和不相关三种 类型，从而了解变量之间的相互影响。
02
qc七大手法详解
特性要因图法
定义
特性要因图法是一种用于分析影响产品或过程特性的原因的方法，也称为鱼骨图法。它将问题或缺陷作为“鱼头”，将可能 的原因作为“鱼骨”，从而分析出根本原因。
适用场景
适用于产品或过程中出现的问题或缺陷的根源分析，以及制定相应的对策。
工具
通常使用白板或软件工具进行绘制。
qc七大手法(培训资料)
xx年xx月xx日
目 录
• qc七大手法简介 • qc七大手法详解 • qc七大手法在实践中的应用
01
qc七大手法简介
qc七大手法的发展历程
qc七大手法起源于20世纪50年代的日本产业界，最初包括“ 老七种”手法和“新七种”手法，后来逐渐发展成为包括柏 拉图、因果图、直方图、排列图、检查表、层别法和控制图 在内的七大质量控制工具。
qc七大手法培训资料ppt完整版
提高员工对QC七大手法的理解和应用能力 01
促进企业产品质量提升，降低生产成本 02
适应市场竞争，提升企业核心竞争力 03
qc七大手法简介
01 检查表
通过表格形式进行数据收集和整理，便于分析和 解决问题。
02 层别法
将数据按照不同层次进行分类，找出数据间的差 异和规律。
03 柏拉图
根据数据大小排序，以直观的图形展示主要问题。
03
04
05
直观展示两组数据之间 的相关关系；
可用于判断数据之间的 相关程度；
为进一步的数据分析和 问题解决提供线索。
散布图绘制步骤与技巧
步骤 1. 收集两组相关数据；
2. 选择合适的坐标轴比例；
散布图绘制步骤与技巧
01 3. 在坐标轴上标出数据点；
02 4. 观察点的分布情况和趋势。
散布图绘制步骤与技巧
练习
提供几个实际案例，让学员尝试使用因果图进行分析，并讨论分析结果和改进措施的有 效性。通过练习加深学员对因果图原理和应用的理解。
06
qc七大手法之五：散布图
散布图原理及意义
01
02
原理：通过收集两组数 意义 据（自变量和因变量）， 在坐标轴上以点的形式 表示出来，通过观察点 的分布情况和趋势，分 析两组数据之间的关系。
VS
直方图意义
能够清晰地展示数据的分布规律，帮助分 析人员快速识别数据中的异常值、偏态分 布等问题，为后续的数据分析和质量控制 提供有力支持。
直方图绘制步骤与技巧
绘制步骤 收集数据并进行整理；
确定数据分组数和数据组距；
直方图绘制步骤与技巧
计算每个数据组的频数和频率； 绘制直方图，用矩形条的高度表示每个数据组的频率。
促进企业产品质量提升，降低生产成本 02
适应市场竞争，提升企业核心竞争力 03
qc七大手法简介
01 检查表
通过表格形式进行数据收集和整理，便于分析和 解决问题。
02 层别法
将数据按照不同层次进行分类，找出数据间的差 异和规律。
03 柏拉图
根据数据大小排序，以直观的图形展示主要问题。
03
04
05
直观展示两组数据之间 的相关关系；
可用于判断数据之间的 相关程度；
为进一步的数据分析和 问题解决提供线索。
散布图绘制步骤与技巧
步骤 1. 收集两组相关数据；
2. 选择合适的坐标轴比例；
散布图绘制步骤与技巧
01 3. 在坐标轴上标出数据点；
02 4. 观察点的分布情况和趋势。
散布图绘制步骤与技巧
练习
提供几个实际案例，让学员尝试使用因果图进行分析，并讨论分析结果和改进措施的有 效性。通过练习加深学员对因果图原理和应用的理解。
06
qc七大手法之五：散布图
散布图原理及意义
01
02
原理：通过收集两组数 意义 据（自变量和因变量）， 在坐标轴上以点的形式 表示出来，通过观察点 的分布情况和趋势，分 析两组数据之间的关系。
VS
直方图意义
能够清晰地展示数据的分布规律，帮助分 析人员快速识别数据中的异常值、偏态分 布等问题，为后续的数据分析和质量控制 提供有力支持。
直方图绘制步骤与技巧
绘制步骤 收集数据并进行整理；
确定数据分组数和数据组距；
直方图绘制步骤与技巧
计算每个数据组的频数和频率； 绘制直方图，用矩形条的高度表示每个数据组的频率。
(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
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
QC七大手法培训资料1
15000
額
10000
(％ ) 100 累
75 計 比
50 率
5000
25
0
伙 食 費
0
零
水
教
交
其
電
用
瓦
育
際
他
錢
斯 費
費
費
OHP-
23
(2)柏拉圖分析
2.5
2.21
1.99 (92.4 %)
製 2.0
(83.2 %)
程 不 1.5
1.48 (61.9 %)
良 率
1.0
0.97 (40.6 %)
(%) 0.5
备胎盖板
81 6.26%
OHP- 94.59%
40
地毯 40
3.09% 97.68%
20.00%
30
其它
0.00%
30
2.32%
100.00%
28
举例 **企业2007年度制程报废不良统计---按 因素别分
1200 1000
800
82.92%
798
61.67%
600
400 200
275
0
料
机
90.80%
一、因果图（六）续
2、对策追求型 此类型目的在于追寻问题点应该如何防止，目标 结果应如何达成的对策，故以因果图表示期望效 果（特性）与对策（要因）间的关系。
一、因果图（七） 原因追求型
机器
人
(大原因) 量
年久失修
具 偏
(小原因)
培训不足
(中原因)
差
量具不稳
某
情绪不稳定
产
量具标准
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
QC七大手法的重要性
01
02
03
提高产品质量
通过运用QC七大手法， 可以发现并解决产品生产 过程中的问题，从而提高 产品质量。
提升生产效率
通过分析生产流程，优化 生产过程，减少浪费，提 高生产效率。
增强团队协作
QC七大手法需要团队成 员共同参与，有助于增强 团队协作精神。
QC七大手法的基本原则
系统性
直方图的应用实例
总结词
以某生产线上的产品尺寸数据为例，通过制作直方图 可以直观地展示产品尺寸的分布情况，发现异常值和 异常分布，从而找出可能存在的问题和改进的方向。
详细描述
某生产线生产了一批产品，为了了解产品尺寸的分布情 况，我们收集了该批次产品的尺寸数据，并制作了直方 图。通过观察直方图，我们发现产品尺寸主要集中在某 个范围内，但也有一些异常值和异常分布。这可能是因 为生产过程中的某些环节出现了问题，例如设备精度不 足、操作不当等。针对这些问题，我们可以采取相应的 措施进行改进，例如调整设备参数、加强员工培训等， 以提高产品的质量和稳定性。
直方图在QC七大手法中的作用
总结词
直方图在QC七大手法中主要用于分析数据的分布情况， 识别数据的异常值和异常分布，从而找出可能存在的问 题和改进的方向。
详细描述
在质量管理中，直方图是一种非常重要的工具，它可以 直观地展示数据的分布情况，帮助我们发现数据的异常 值和异常分布。通过观察直方图的形状、分布和异常区 域，我们可以分析出可能存在的问题，例如生产过程中 的异常、设备故障、原材料质量问题等。这些分析结果 可以为后续的质量改进提供方向和依据。
03
改进工具
查检表不仅是数据收集的工具，还可以作为改进的工具。通过分析查检
QC七大手法(培训资料)
因果图
总结词
描述因素与结果之间关系的图表工具
详细描述
因果图是一种用于描述因素与结果之间关系的图表工具。它通过将各种因素 和结果之间的关系以图形化的形式展现出来，帮助人们系统地分析问题的原 因和结果，从而制定相应的解决方案。
散布图
总结词
展示两个变量之间关系的图表工具
详细描述
散布图是一种用于展示两个变量之间关系的图表工具。它通过将两个变量以图形 化的形式展示出来，帮助人们直观地了解两个变量之间的关系，从而为制定决策 提供依据。
QC七大手法(培训资料)
xx年xx月xx日
目录
• QC七大手法简介 • QC七大手法详解 • QC七大手法的实践应用 • 总结与展望
01
QC七大手法简介
什么是QC七大手法
• QC七大手法最初是由日本的高德拉特博士提出的 ，主要包括因果图、系统图、关联图、亲和图、过 程图、数据分析和直方图等七种质量管理工具。这 些方法旨在帮助企业更好地理解和解决质量问题， 提高生产效率和产品质量。
方案。
04
总结与展望
QC七大手法的总结与评价
QC七大手法是一套广泛应用于质量管理领域的工具，包括柏拉图、因果图、直方 图、层别法、散布图、控制图和检查表。
这些手法具有简明易懂、操作性强、便于推广等特点，能够帮助企业提高产品质 量、降低成本、增强市场竞争力。
在实践中，QC七大手法也得到了广泛的应用和认可，成为质量管理领域的重 QC七大手法适用于各种企业和行业，包括制造业、服务 业、医疗保健行业等。这些方法可以帮助企业识别和解决 质量问题，提高生产效率和产品质量。同时，这些方法也 可以帮助企业更好地了解客户需求和市场变化，提高企业 的竞争力和适应性。
QC七大手法(培训资料)
因果图概述
因果图是一种用于分析问题产生原因及其相互关系的图形工 具，有助于找出问题的根本原因。
因果图应用步骤
确定问题、头脑风暴、绘制因果图、识别根本原因、制定改 进措施。
直方图(histogram)
直方图概述
直方图是一种用于显示数据分布情况的图形工具，可以显示数据的集中趋势 、分散程度和数据分布的形状。
分析问题
运用特性要因图、散步图、直方图 等工具，分析问题的原因。
制定措施
根据问题的原因，制定相应的措施 ，确定改进方案。
实施改进
运用PDCA循环，实施改进措施， 并进行监控和调整。
qc七大手法的应用技巧
理解问题
分析数据
了解问题的本质和背景，明确需要解决的问 题。
运用统计方法和其他工具，对数据进行深入 分析，以揭示潜在问题和规律。
散布图(scatter diagram)
散布图概述
散布图是一种用于显示两个变量之间关系的图形工具，可以 用来评估变量之间的相关性程度。
散布图应用步骤
收集数据、确定变量、绘制散布图、观察变量之间的相关性 、制定改进措施。
调查表(check sheet)
调查表概述
调查表是一种用于收集和整理数据的工具，通过制定调查表来收集数据，并 对数据进行整理和分析。
七大手法的作用与意义
01
QC七大手法具有简单易学、操作方便、效果显著等特点，是企业提高质量管理 水平的有效工具。
02
这些工具可以帮助企业更好地了解产品生产过程、识别潜在问题、制定有效的 解决方案、监控产品质量和改进生产流程，从而降低成本、提高效率和产品质 量。
03
同时，QC七大手法还可以帮助企业更好地与供应商、客户和其他利益相关者进 行沟通和协调，增强企业的整体竞争力。
因果图是一种用于分析问题产生原因及其相互关系的图形工 具，有助于找出问题的根本原因。
因果图应用步骤
确定问题、头脑风暴、绘制因果图、识别根本原因、制定改 进措施。
直方图(histogram)
直方图概述
直方图是一种用于显示数据分布情况的图形工具，可以显示数据的集中趋势 、分散程度和数据分布的形状。
分析问题
运用特性要因图、散步图、直方图 等工具，分析问题的原因。
制定措施
根据问题的原因，制定相应的措施 ，确定改进方案。
实施改进
运用PDCA循环，实施改进措施， 并进行监控和调整。
qc七大手法的应用技巧
理解问题
分析数据
了解问题的本质和背景，明确需要解决的问 题。
运用统计方法和其他工具，对数据进行深入 分析，以揭示潜在问题和规律。
散布图(scatter diagram)
散布图概述
散布图是一种用于显示两个变量之间关系的图形工具，可以 用来评估变量之间的相关性程度。
散布图应用步骤
收集数据、确定变量、绘制散布图、观察变量之间的相关性 、制定改进措施。
调查表(check sheet)
调查表概述
调查表是一种用于收集和整理数据的工具，通过制定调查表来收集数据，并 对数据进行整理和分析。
七大手法的作用与意义
01
QC七大手法具有简单易学、操作方便、效果显著等特点，是企业提高质量管理 水平的有效工具。
02
这些工具可以帮助企业更好地了解产品生产过程、识别潜在问题、制定有效的 解决方案、监控产品质量和改进生产流程，从而降低成本、提高效率和产品质 量。
03
同时，QC七大手法还可以帮助企业更好地与供应商、客户和其他利益相关者进 行沟通和协调，增强企业的整体竞争力。
QC7大手法培训资料ppt课件
检查表统计完成可利用QC七大手法中的柏拉图加 以整理，以便掌握问题的重心。
11
➢第二章：检查表
12
➢第二章：检查表
检查表 简单地采取数据,反映不良状况：
13
➢第二章：检查表
14
➢第三章：特性要因图
一、特性要因图： 一个问题的特性受到一些要因的影响时,我们将这些要因加 以整理,成为有相互关系而且有条理的图形,这个图称为特性要 因图.因形状似鱼的骨头,所以又叫鱼骨图. 原因与结果之关系,不良之形成原因绝非仅有一个。
34
➢第六章：管制图
三.计量管制与计数管制图之比较 1.优点: A.计量管制图用于制程之管制,甚灵敏,很容易调查事故发
生的原因,因此可以预测将发生之不良状况.能及时并正确地找 出不良原因,可使品质稳定,为最优良之管制工具.
B.计数管制图只在生产完成后,才抽取样本,将区分为良品 与不良品,所需数据能以简单方法获得之.对于工厂整个品质情 况了解非常方便.
15
➢第三章：特性要因图
二.特性要因图的制作方法：
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(可利用4M1E来分类,4M即Man-人员， Machine-机械，Material-材料， Method-方法， 1E即 Environment环境)。
3 决定中小要因。
QC7大手法 培训资料
1
➢第一章：数据 ➢第二章：检查表
➢第三章：特性要因图 ➢第四章：柏拉图 ➢第五章：散布图 ➢第六章：管控图 ➢第七章：直方图 ➢第八章：层别法
2
➢第一章：数据
一、什么是数据： 所谓数据，就是根据测量所得到的数值和资料等事实。 因此，形成数据最重要的基本观念就是：
11
➢第二章：检查表
12
➢第二章：检查表
检查表 简单地采取数据,反映不良状况：
13
➢第二章：检查表
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➢第三章：特性要因图
一、特性要因图： 一个问题的特性受到一些要因的影响时,我们将这些要因加 以整理,成为有相互关系而且有条理的图形,这个图称为特性要 因图.因形状似鱼的骨头,所以又叫鱼骨图. 原因与结果之关系,不良之形成原因绝非仅有一个。
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➢第六章：管制图
三.计量管制与计数管制图之比较 1.优点: A.计量管制图用于制程之管制,甚灵敏,很容易调查事故发
生的原因,因此可以预测将发生之不良状况.能及时并正确地找 出不良原因,可使品质稳定,为最优良之管制工具.
B.计数管制图只在生产完成后,才抽取样本,将区分为良品 与不良品,所需数据能以简单方法获得之.对于工厂整个品质情 况了解非常方便.
15
➢第三章：特性要因图
二.特性要因图的制作方法：
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(可利用4M1E来分类,4M即Man-人员， Machine-机械，Material-材料， Method-方法， 1E即 Environment环境)。
3 决定中小要因。
QC7大手法 培训资料
1
➢第一章：数据 ➢第二章：检查表
➢第三章：特性要因图 ➢第四章：柏拉图 ➢第五章：散布图 ➢第六章：管控图 ➢第七章：直方图 ➢第八章：层别法
2
➢第一章：数据
一、什么是数据： 所谓数据，就是根据测量所得到的数值和资料等事实。 因此，形成数据最重要的基本观念就是：
QC七大手法培训资料(完整版)
QC七大手法培训资料(完整版)目录•引言•QC七大手法概述•QC七大手法详解•QC七大手法在质量管理中作用•QC七大手法实施步骤及注意事项•案例分析与讨论•总结与展望PART01引言通过QC 七大手法的学习和应用，提高员工对产品质量的把控能力，减少不良品率，提升客户满意度。
提升产品质量强化质量意识应对市场竞争使员工深入理解质量的重要性，树立全员参与质量管理的观念，形成质量文化。
在激烈的市场竞争中，优质的产品质量是企业赢得市场份额和客户信任的关键。
030201目的和背景内容QC七大手法的基本概念、原理和应用场景。
各手法的具体操作步骤和实施要点。
•结合实际案例进行分析和讨论，加深理解。
目标掌握QC七大手法的基本知识和应用技能。
能够独立运用QC七大手法分析和解决质量问题。
提高员工的质量意识和质量管理能力。
01020304PART02QC七大手法概述手法一：检查表检查表的定义和作用通过事先设计的表格，记录和整理数据，以便分析和解决问题。
检查表的种类包括记录用检查表、点检用检查表等。
检查表的应用场景适用于收集、整理各种数据，进行初步的原因分析。
1 2 3将收集到的数据进行分层分类，以便更好地分析和找出问题的原因。
层别法的定义和作用包括按时间、地点、人员、设备、材料等进行的层别。
层别法的种类适用于需要找出不同因素对结果影响程度的情况。
层别法的应用场景手法二：层别法柏拉图的定义和作用根据数据大小顺序排列，以直观的图形展示各因素对结果的影响程度。
柏拉图的应用场景适用于需要找出主要影响因素，进行重点改善的情况。
03因果图的应用场景适用于需要深入分析原因，找出根本解决方案的情况。
01因果图的定义和作用通过图形化展示各种可能的原因和结果，以便找出问题的根本原因。
02因果图的种类包括鱼骨图、石川图等。
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。
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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6
b.分层的原则？
2.层别法
分层原则是使用同一层次内的数据波动（或意见差异）幅度尽可能小，而层与 层之间差别尽可能大，否则都起不到归类汇总的作用。
c.层别法的用途？
常与其它统计方法结合起来应用 它是一种非常重要的统计方法
分层法的应用步骤：
1.收集数据或意见 2.根据目的不同选择分层标志 3.分层 4.按层归类 5.画分层归类图表
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6.散布图
c.散布图的相关性判断？
对照典型图例判断法 象限判断法 相关系数判断法
相关的概念：
1.完全相关关系 2.相关关系 3.不相关
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推移图圆环图直方图 雷达图甘特图
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2.层别法
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a.什么是查检表？ 3.查检表
它是用来系统地收集资料（数字与非数字),确认事实并对资料进行粗略整理 和分析的图表。
b.查检表的使用目的？
用于记录 用于调查 用于日常管理
根据所搜集之数据，按不良原因、不良状况、不良发生位置等不同区分标准， 以寻求占最大比率之原因，状况或位置的一种图形。
排列图又叫柏拉图。它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的 一种图表。
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b.排列图的用途？ 4.排列图
找出影响产品质量的主要因素（主要问题）
增加百分之多少)如何？ 可以确认不良对策或改善措施的效果。 可以观察不良，缺陷等分类项目的变化。
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a.什么是鱼骨图？ 5.鱼骨图
一个问题的结果(特性)受到一些原因(要因)的影响时，我们将这些原因(要因) 加以整理，成为有相互关系而且有条理的图形，这个图形称为特性要因图， 因果图，由于形状像鱼的骨图，所以又叫做鱼骨图。
问题&结果
人
机
料
法
环
中因 中因 中因
中因 中因 中因
中因
小 小小
小
因 因因
因
小 小小 小 因 因因 因
小小 因因
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b.鱼骨图的类型？ 5.鱼骨图
结果分解型
--- 其特点是沿着”为什么会发生这种结果”这一主题，进行层层剖析。
工序分类型
--- 首先按工艺流程把各个工序作为影响产品质量的平行的主次原因找出来，然后把各个工 序中影响影响工序质量的原因查出来，再填写在相应的工序中。
原因罗列型
小贴士：
1.5M1E与5W2H 2. 头脑风暴（诸葛亮会） 3.要因确定在末端的因素上， 并将它圈起来。
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5.鱼骨图 c.鱼骨图的应用范围？
分析因果关系 表达因果关系 通过识别症状分析原因，寻找措施，促进问题解决。
先找到问题的根源,然后根除！
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3.查检表 c.查检表的使用要点？
观察事实，观物要细心，客观
收集胡数据应能获得层次的情况
注意样本取得之随机性与代表性
观察数据是否集中在某些项目，各项目有何差异
明确检查的责任者，并告诉其收集数据的目的及方法
………
查检表的应用程序：
1.确定收集资料的具体目的
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a.什么是散布图？ 6.散布图
散布图是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。在散布 图中，成对的数据形成点子云，研究点子云的分布状态便可推断成对数据之间 的相关程度。
散布图可以用来发现、显示和确认两组相关数据之间的相关程度，并确定其预 期关系。
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3
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4
1.简介
c. QC七大手法的构成：
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5Hale Waihona Puke a.什么是层别法？ 2.层别法
所谓层别法，就是把收集来的原始数据按照的一定的目的与要求加以分类整理 ，以便进行比较分析的一种方法。
2.确定为达到目的所需收集的资料
3.确定对资料的分析方法以及责任人
4.编制用于记录的表格
5.通过收集和记录某些资料来使用表格
6.必要时，评审并修订表格
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a.什么是排列图？ 4.排列图
知识链接：
1.意大利经济学家--Pareto 2.美国质量管理学专家
---朱兰博士 3.80/20法则
9.Q&A
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2
1.简介 a.什么是品管七大手法？
是日本人首先提出来的
是一种统计手法在品管中的应用
是发现与解决问题一种思想，方法 以及工具
b.品管七大手法的意义？
用事实与数据说话 全面预防 全因素、全过程的控制 依据PDCA循环突破状予以改善 层层分解、重点管理
识别质量改进的机会
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特别提示：
1.应用时结合‘’鱼骨图 “，”对策表”。
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4.排列图 c.从排列图获取的信息？
各项不良个数，缺陷数，损失金额等的数量占全体的多少？ 各分类项目的大小及其占有率是多少？ 各分类项目的大小排列顺序如何？ 可以预想某项不良减少后的改善效果(会使总体不良减少多少或者总体效益
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d.图表的选择？
2.层别法
这是一个专题，也是一种方法， 许多英文的QC 7 Tools 培训资料里，Graphs已经取代了层别法。
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条形图
2.层别法
折线图柱形图 饼图 瀑布图子弹图 簇状图散点图 面积图曲面图柏拉图
品管七大手法培训
---QC 7 Tools Training (Old)
课程的主要内容
1.简介
2.层别法(Stratification) 3.查检表(Checksheet) 4.排列图(Pareto Diagram) 5.鱼骨图(Casue and Effect Diagram) 6.散布图(Scatter Diagram) 7.直方图(Histogram) 8.控制图(Control Chart)