QC七大手法的常用方法和工具
QC七大工具及运用技巧
第五章 特性要因图（因果图）
一.何谓特性要因图? 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,这个图形称为特性要因图（因果图 ）.
特性要因图最先由日本品管大师石川馨提出来的，故又叫石川图，
同时因其形状就像鱼的骨头，又叫鱼刺图、鱼骨图、树枝图。
一个质量问题的发生往往不是单纯
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。
四、 检查表的作法 1、 明确目的---将来要能提出改善对策数据,因 之 必需把握现状,与使用目的相配合 2、解决检查項目---从特性要因图圈选的4~6項 决定 3、决定抽检方式---全检、抽检 4、决定检查方式---检查基准、检查数量、检查 时间与期间、检查对象之决定、并决定收集者 、记录符号 5、设计表格实施检查
一、定义: 根据搜集的数据,以不良原因,不 良状况,不良发生的位置,客户抱怨种类, 或安全事故等项目别分类,计算出各分类 项目所占之比例按照大小顺序排列,再加 上累积值的图形.
按照累计的百分数可以将各项分成三类： 0~80%为A类，显然是主要问题点； 80~90%为B类，是次要因素； 90~100%为C类，是一般因素。
四、柏拉图的制作实例
1.搜集数据；如正极片批量为20000，不良品中变形600 ，露铝360，硬块120，暗痕60，其他不良60。
2.作出分项统计表（按原因、人员、工序、不良项目等 ）
A把分类项目按频数大小从大到小进行排列，至于“其他” 项，不论其频数大小均放在最后；
B计算各项目的累计频数； C计算各项目在全体项目中所占比率（即频率） D计算累计比率。（示范表格见下页）
QC七大工具及运用技巧
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七大手法(QC新7大工具)
关连图一.关连图的简要说明关连图就是把现象与问题有关系的各种因素串联起来的图形。
通过关连图可以找出与此问题有关系的一切要图，从而进一步抓住重点问题并寻求解决对策。
二.关联图法的应用1.QA之方针展开与决定。
2.CWQC导入之推展时。
3.市场抱怨处理或不良品问题点掌握。
4.采取预防措施时。
5.小团队活动的效果性推展。
6.明确事件的内容和关系时。
三.关联图的特点1.容易掌握关连关系，而有效的掌握重点。
2.组员的共识容易形成，并增长见闻。
3.对要因复杂的比其他手法，更易处理要因关连关系。
4.表现形式不受拘束，图形可自由书写。
5.不同成员图形呈现不同面貌，但结论应很相近。
四.关联图法制作步骤1.决定主题，并依主题决定动作成员。
2.列举原因，预先由主席定义主题，并要求成员预先思考，收集资料。
3.整理卡片。
4.集群组合，以推理将因果关系相近之卡片加以归类。
5.以箭头联结原因结果，尽量以为什么发问，回答寻找因果关系。
6.检讨整体的内容，可以再三修正，并将主题放于中间。
7.粘贴卡片，画箭头。
8.明确重点、将重要原因加以着色。
9.写出结论、作总结。
系统图（树图）对策型系统图和原因型系统图一.系统图的简要说明当某一目的较难达成，一时又想不出较好的方法，或当某一结果令人失望，却又找不到根本原因，在这种情况下，建议应用品管新七大手法之一的系统图，通过系统图，你一定会豁然开朗，原来复杂的问题简单化了，找不到原因的问题找到了原因之所在。
系统图就是为了达成目标或解决问题，以[目的——方法]或[结果—原因]层层展开分析，以寻找最恰当的方法和最根本的原因。
系统图目前在企业界被广泛应用。
系统图（也称树图）一般可分为两种，一种是对策型系统图，另一种是原因型系统图。
1.对策型系统图：以[目的—方法]方式展开，例如问题是“如何提升品质”，则开始发问“如何达成此目的，方法有哪些？”经研究发现有——推行零缺点运动、推行品质绩效奖励制度等。
（以上为一次方法）；“推行零缺点运动有哪些方法？”（二次方法）；后续同样就每项二次方法换成目的，展开成三次方法，最后建立对策系统图。
QC七大手法和九大步骤
QC七大手法和九大步骤QC的七大手法“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。
老七种1.分层法（分类法、分组法）质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E）。
为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。
2调查表用于收集和记录数据的一种表格形式, 便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析。
3排列图对发生频次从最高到最低的项目进行排列——简单图示技术。
4直方图直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。
它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。
直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。
5因果图（Causeand effectdiagram)——石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。
6控制图也叫质量管理图或监控图。
它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。
这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。
7相关图法相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。
它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系，来控制影响产品质量中相关因素的一种有效的常用方法。
相关图是把两个变量之间的相关关系，用直角坐标系表示的图表，它根据影响质量特性因素的各对数据，用小点表示填列在直角坐标图上，并观察它们之间的关系。
新七种1系统图表示某个质量问题与组成要素之间的关系，从而明确问题的重点，寻求达到目的所应采取的最适当的手段和措施的树状图形(倒立逻辑关系因果图）。
QC七大手法概述及作用说明
QC七大手法概述及作用说明1. QC（Quality Control）简介质量控制（Quality Control，简称QC）是指在产品或服务生产过程中，通过一系列的检测、测量、评估和纠正措施，确保产品或服务达到预期的质量要求的管理活动。
通过质量控制手法的应用，可以提高产品或服务的质量、效率和可靠性，并帮助组织及时发现和纠正潜在的问题，提高客户满意度和市场竞争力。
2. QC七大手法概述QC七大手法是指常用于质量控制领域的七种基本工具和技术，它们是：1.流程图2.帕累托图3.控制图4.直方图5.散点图6.因果图7.5W1H分析法下面将对每种手法进行详细的概述和作用说明。
2.1 流程图流程图是一种通过图形化的形式来描述工作流程和操作步骤的工具。
它通过使用各种符号和箭头表示不同的任务和决策，清晰地展示了工作流程的各个环节和关键节点。
流程图可以帮助团队成员更好地理解工作流程，识别潜在的瓶颈和改进机会。
2.2 帕累托图帕累托图也称为80/20法则（Pareto Principle），它是基于意大利经济学家帕累托（Vilfredo Pareto）的观察而得名。
帕累托图通过按照频率和影响力对问题或原因进行排序，确定关键因素和主要贡献因素。
它可以帮助质量控制团队优先处理最重要的问题和原因，提高效率和效果。
2.3 控制图控制图是一种用于监控和改进过程稳定性和能力的工具。
它以时间为横轴，以关键指标（如质量特性、工序时间、成本等）为纵轴，通过统计分析过程数据，绘制出一条中心线和上下限控制线。
通过实时监控测量数据，可以判断过程的稳定性和能力，并及时采取相应的纠正措施。
2.4 直方图直方图是一种以长方形的形式显示数据分布情况的统计图表。
它通过将数据按照不同的范围划分为一系列等宽的区间，然后绘制每个区间的柱状图，表示该区间内数据的频率。
直方图能够直观地显示数据的分布情况，帮助识别数据的偏移和异常值。
2.5 散点图散点图是一种用于表示两个变量之间关系的图表。
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。
品质QC的七大手法
所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。
这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。
一、检查表检查表又称调查表，统计分析表等。
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。
使用检查表的目的：系统地收集资料、积累信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。
也就是确认有与没有或者该做的是否完成（检查是否有遗漏）。
二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。
制作排列图的步骤：1、收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。
如，可收集1个月或3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。
2、进行分层，列成数据表，即将收集到的数据资料，按不同的问题进行分层处理，每一层也可称为一个项目；然后统计一下各类问题(或每一项目)反复出现的次数(即频数)；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算和作图时的基本依据。
3、进行计算，即根据第(3)栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4)栏，然后计算出累计百分数，计入第(5)栏。
4、作排列图。
即根据上表数据进行作图。
需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。
三、因果图法因果图又叫特性要因图或鱼骨图。
按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。
它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。
画因果分析图的注意事项：1、影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法和工作环境。
每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到可以采取措施为止。
2、讨论时要充分发挥技术民主，集思广益。
别人发言时，不准打断，不开展争论。
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。
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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：
3、在求各种控制图时，3倍标准偏差并不容易求到 ，故按统计理论计算出一些近似系数用于各种控制 图
•管制图与产品规格比较:
将计算管制图之数据整理成直方图，然后再 与规格比较：
1、直方图在产品规格值上、下限内，则所计算出 来的管制上、下限可采用。
2、如超出规格上下限时，则认为制程不能满足规 格要求，则需要调整制程，作制程解析，把平均值 移到规格中心，或进行缩小变异措施。如果技术或 经济上有困难，则需考虑变更规格。
•控制界限的原理
1、根据正态分布的特点，在只有偶然性因素的生产 过程中，1000个数据中最多有3个数据（点子）可能 超出控制界限。一旦发现某点子在界外，就可判断生 产过程中发生了异常，需立即查明，这种判断的错判 率只有千分之三。
2、把中心线确定在被控制对象的平均值上，再以中 心线为基准向上或下量3倍标准偏差，就确定了上、 下限。
3、有时x与y的相关关系似乎很密切，但若仔细分析 一下数据，这此数据来自三种不同的条件。如果这些 点子分成三个不同层次，从每个层次来看，x与y实际 上并不相关。
•散布图与相关系数 ( r )
r仅表示两个变量之间的线 性相关，当r的绝对值很小 甚至等于0时，x与y之间可 能存在曲线关系
6、直方图
•定义 ：是适用于对大量计量值数据进行整理
QC七大手法的常用方法 和工具
一、统计质量控制的常用工具及方法
调查表 • 层别法 • 柏拉图 • 因果图 • 散布图 • 直方图 • 控制图
1、调查表（Check Sheet
） •定义
：为调查客观事物、产品和工作质量，或
为了分层收集数据而设计的图表。
•种类 ：a. 点检用查核表
b. 记录用查核表
•连续3点有2点在警戒区内 •连续7点中有3点在警戒区内 •连续10点中有4点在警戒区内
· · ··
UCL 2σ
·
· · ·· CL
··
-2σ
LCL
加工，找出其统计规律，即分析数据 数据分布的形态，以便对其总体的分 布特征进行推断，对工序或批量产品 的质量水平及其均匀程度进行分析的 方法。
•直方图的绘制
1、收集50个以上的质量特性数据 2、找出最大值（L）及最小值（S）
3、计算全距（R=xmax-ymax)
4、确定组数 ：
50-100个数据 100以上
品质量仅有轻微影响。
4、因果图
•定义 ：是表示质量特性与原因的关系的图，
主要用于寻找质量问题产生的原因。
•作用 在：生产过程中，引起质量波动主要与
人、机、料、法、环等因素有关，因 果图通过层层深入的分析研究来逐步 把影响质量主要、关键、具体原因找 出来，从而明确所要采取的措施。
•因果图的结构
其他
•根据柏拉图确定主要因素、有影响因素 和次要因素
1、主要因素（A类因素 ） 累积频率在0%-80%左右的若干因素，它们是影响
产品质量的关键原因，个数为1-2个，最多为3个 2、。有影响因素对产
品质量有一定的影响。
3、次要因素（C类因素 ） 累积频率在95%-100%左右的若干因素，它们对产
9、绘图：
横坐标为测定值 ，以组距分界 纵坐标为次数
•直方图的用途：
1、观察与判断产品质量特性分布状况
2、判断工序是否稳定
3、计算工序能力，估算并了解工序能力对产品 质量保证情况
4、藉以订定规格界限
•直方图的局限性：
尽管直方图能够很好地反映出产品质量的 分布特征，但由于统计数据是样本的频数 分布，它不能反映产品随时间的过程特性 变化，有时生产过程已有趋向性变化，而 直方图却属下正常性。
5、定组距：组距=全距/组数
6-10组 10-20组
•直方图的绘制
6、定组界：
最小一组的下组界=S-测量值的最小位数*0.5 最小一组的上组界=最小一组的下组界+组距 第二组的下组界=最小的上级界 依此类推
7、组中值：（上组界+下组界）/2
•直方图的绘制
8、制作次数分布表：
依照数值大小记入各组的组界骨，然后计算各 组出现的次数
•管制图的判读:
1、各管制点应随机散布于中心线之上下方 ，且多位于中心线附近，离中心线愈远愈少 ，且不应有规则性或系统性。
2、安定管制状态 --0/25 1/35 2/100（管制界限外出现机率）
•管制图的判读:
3、失控状态的判断
➢ 点子越出控制界限
➢ 点子在控制界限附近，即在2σ-3σ之间 （称为警戒区间）
作业员：不同的班组别 机器：不同的机器别 原料、零件：不同供给厂商 作业条件：不同的温度、压力、 湿度、作业场所… 产品：不同产品别 不同批别：不同时间生产的产品
3、柏拉图
•定义 ：
通过找出影响产品质量的主要问题， 以便确定质量改进关键项目的图表， 是解决产品质量的主要问题的一种图 形化的有效方法。