QC七大手法详细讲解
QC七手法及解说
QC七手法及解说
1；直方图法
将统计数据汇总、分组、并将每组数据绘成柱状图，依统计数据的分布形状进行产品生产过程、品质状态及管制能力的分柝。
2；柏拉图法
柏拉图就是将这些因素加以量化，对占80﹪以上的项目加原因调查、分析、并采取适当纠正措施进行改善，以获得品质效率的提高。
3；因果图法
此图又称鱼刺图，就是把产品的品质发生的变异的项目找出不良因数，再以（人、机、物、法、环境）进行分析，再一一标明。
4；层别法
就是把所指的某一项目进行分层，并注明各层不明的原因、及划分层别的原则，如：
一；人员：按不同班组分层。
二；原物料：按不同供应商分层。
三；产品：按不同产品分别公层。
四；机器：按不同机器公别分层。
五；批别：按不同时期生产的产品分层。
5；控制图法
控制图包通过设置合理的控制限度，对引起品质异常的原因进行平判定和分析，使工序处于正常稳定状态。
6；检查表
检查表是以表格的形式，将要检查的项目分娄整理出来，然后按检查表定期进行检查。
7；推移图法
推移图是将实际工作绩效与计划值之间关系数据化，并用统计报表将实绩转换成图示的方法。
QC七大手法详细介绍
目的
01
记录数据
查检表法通过表格的形式，将数 据记录下来，以便后续的分析和 处理。
找出问题
02
03
制定解决方案
通过对数据的记录和分析，可以 发现异常、偏差和问题，进而找 出问题的原因。
根据问题的分析结果，制定相应 的解决方案，并采取措施进行改 进和优化。
使用步骤
1. 确定目标
明确查检的目的和范围，确定需要记录和分 析的数据项。
3. 数据分析
对各层数据进行分别分析，可以 使用统计分析、图表等方法来揭
示各层数据的特征和规律。
02
2. 数据整理
将原始数据按照分层标准进行整 理，将相同类别的数据归为一层
。
04
4. 结果呈现
将分析结果以图表、报告等形式 呈现出来，以便于决策者和其他
利益相关者理解和使用。
05
散布图法
定义
散布图法是一种通过绘制散布图来分析两个变量之间关系的 方法。
对整个查检过程进行总结和反馈，总结经验教训，优化 查检表和方法。
04
层别法
定义
层别法是指将数据按照一定的分类标 准进行分层，以便于对各层数据进行 分别分析和处理的方法。
层别法是一种数据整理技巧，通过对 数据的分层，能够将复杂的数据结构 化，便于后续的数据分析。
目的
识别不同类别数据的特征和规律
通过将数据分层，可以更好地了解不同类别数据的分布和特征，进 而发现其内在规律和趋势。
便于数据分析和比较
分层后的数据更易于进行比较和分析，有助于发现不同类别数据之 间的差异和关联。
提高数据分析和处理的效率
通过分层处理，可以减少数据处理的工作量，提高数据分析和处理 的效率。
QC七大手法培训资料(完整版)
QC七大手法培训资料(完整版) 哇塞，这可是QC七大手法培训资料(完整版)啊！听说这个资料可是质量控制界的“葵花宝典”，掌握了它，你就能成为质量控制的“武林高手”！那我们赶紧来一起学习吧！我们来了解一下QC七大手法的概念。
QC七大手法，又称为质量管理七步法，是指在质量管理过程中，通过七个步骤来解决问题、提高质量的一种方法。
这七个步骤分别是：明确问题、分析原因、制定计划、实施计划、检查结果、采取措施、总结经验。
下面我们就来详细讲解一下这七个步骤。
1. 明确问题在质量管理过程中，首先要明确问题出在哪里。
这就像是找到了问题的“源头”，只有找到了问题的根源，才能对症下药。
我们在实际工作中要善于发现问题，勇于面对问题，这样才能更好地提高质量。
2. 分析原因明确问题之后，我们就要分析问题的原因。
这就像是找到了问题的“病根”，只有找到了问题的真正原因，才能从根本上解决问题。
我们在实际工作中要善于分析问题，深入了解问题的本质，这样才能更好地提高质量。
3. 制定计划在分析原因的基础上，我们就要制定解决问题的计划。
这就像是为解决问题制定了一张“路线图”，只有有了明确的计划，才能更好地解决问题。
我们在实际工作中要善于制定计划，明确解决问题的方向和目标，这样才能更好地提高质量。
4. 实施计划制定计划之后，我们就要付诸实践，按照计划去解决问题。
这就像是按照“路线图”一步一步地前进，只有付诸实践，才能真正解决问题。
我们在实际工作中要勇于实践，敢于担当，这样才能更好地提高质量。
5. 检查结果在实施计划的过程中，我们要不断地检查结果，看看是否达到了预期的效果。
这就像是在“路上”不断地回头看看自己的“脚步”，只有不断检查结果，才能及时发现问题，及时调整方案。
我们在实际工作中要善于检查结果，时刻关注质量的变化，这样才能更好地提高质量。
6. 采取措施在检查结果的过程中，如果发现问题还没有完全解决，我们就要采取相应的措施，进一步解决问题。
QC七大手法介绍
（QC）七大手法介绍1. 数据：用数字这种共通的语言来表示从观察等方式所得到的事实。
2. 品质管理方面最常用的数据：2.1 计数值数据（经计算而得来的数据）2.2 计量值数据（经测量而得来的数据）3. 正确数据的收集方法：3.1 清楚知道收集数据的目的3.2 清楚列出数据收集的条件3.3 取得的数据要忠实地表现事实4.（QC）七大手法：4.1 检查表在收集各种数据之后，为确认并能毫无遗漏的检查，将结果制成简单的图或表。
通常分为点检用检查表或记录用检查表。
示例：1：点检用记录表示例二：记录用检查表。
作用：通过收集到的数据反映不良的状况。
4.2 特性要因图特性就是代表制品品质特性，也是代表着制品的性能及运转能力，要因即为重要的原因，为了使大家了解工作现场的技术及现在的实际作业情况，固需贴于工作现场，并及时追加及加以修正，又称为鱼骨图。
它是先列出品质变异的项目，然后对造成变异的4M1E因素进行分析。
示例：4.3 柏拉图根据收集的数据，以不良原因、不良状况发生的现象，有系统地加以项目别（层别）分类，计算出各项目别所产生的数据（如不良率、损失金额）及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形。
其原理是80%的问题仅来源于20%的主要原因。
为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计比率分为三类：0%~80%间的因素为A 类因素，也即主要因素；在80%~90%间的因素为B 类因素，也即次要因素；在90%~100%间的因素为C 类因素，也即一般因素。
示例：4.4 直方图直方图就是将所收集的数据.特性或结果值,用一定的范围在横轴上加以区分成几个相等的区间,将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形表示的图形。
4.5 图表累计 影 响 比 例(%)不合格项目不合格数170 136 102 68 34 0收敛 几何 白平衡 敲闪 无书面 书面 其他 不良 失真 不良 倾斜100%80%60% 40% 20% 0将数据以图形来表示，以便于比较数量大小以及了解数量的变化情况，最大的优点是——观察即知内容。
QC7大手法的讲解
QC7大手法的讲解质量控制的7大手法，大家都知道，但是真的用的时候是不是也如鱼得水，能灵活的运用呢？咱们来一起聊聊这7个手法。
快速学习或快速回忆一下哦～首先介绍7大手法：1.) 根据事实、数据发言、检查表、散布图。
2.) 整理原因与结果之关系，以探讨潜伏性之问题特性因果图。
3.) 凡事物不能完全单用平均值来考虑，应了解事物均有变异存在，须从平均值与变异性来考虑直方图、控制图。
4.) 所有数据不可仅止于平均，须根据数据之来龙去脉、考虑适当分层法。
5.)并非对所有原因采取处置，而事先从影响较大的2~3向采取措施，即所谓管理重点排列图。
品管七大手法使用情形：· 检查表——收集、整理资料；· 排列图——确定主导因素；· 散布图——展示变量之间的线性关系；· 因果图——寻找引发结果的原因；· 分层法——从不同角度层面发现问题；· 直方图——展示过程的分布情况；· 控制图——识别波动的来源；一、检查表（数据采集表）定义：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。
作用：了解现状收集数据以作分析之用.注意几点：§用在对现状的调查，以备今后作分析；§对需调查的事件或情况，明确项目名称；§确定资料收集人、时间、场所、范围；§资料汇总统计；检查表的分类1.) 记录用检查表---目的在收集数据型的资料，做进一步统计整理用。
2.) 点检用检查表---目的主要在检查事物、机械等的运作状况，或检查问题用。
检查表的应用步骤1.)明了制作检查表的目的。
2.)明确为达到目的所需收集的资料。
3.)确定对资料的收集方法（如运用那种统计法）和负责人。
4.)根据不同目的设计用于记录资料的调查表格，其内容应包括：调查者、调查时间、地点、和方式等栏目。
5.)对采集和记录的部分资料进行预先检查，目的是审核表格设计的合理性。
QC七大手法完整版介绍
QC七大手法完整版介绍七大质量控制手法是指通过一系列工具和技术来管理和控制产品或项目的质量，确保其达到预期的标准和要求。
以下是七大质量控制手法的完整版介绍：1.散点图：散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。
通过将两个变量的取值绘制在坐标轴上，可以观察到可能的相关性。
散点图可以用于分析数据，发现可能的关联和异常点，并帮助确定合适的控制措施。
2.流程图：流程图是一种图形化表示过程的工具。
通过绘制不同步骤和决策之间的连接，可以清晰地展现整个过程的流程和逻辑。
流程图可以帮助识别可能的瓶颈和错误，并优化流程，提高效率和质量。
3.直方图：直方图是一种用于显示数据分布情况的图表。
通过将数据按照一定的范围进行分类和统计，并用条形图表示各个范围内的频率，可以直观地了解数据的分布情况和偏差。
直方图可以用于分析数据质量，检测异常数据和确定控制上限和下限。
4.控制图：控制图是一种用于监控过程稳定性和质量的统计工具。
通过绘制过程数据点的变化趋势和控制限，可以追踪过程的中心线和变异范围，及时发现和纠正异常，确保过程在可控范围内。
控制图可以用于实时监控和改进过程质量。
5.因果图：因果图是一种用于分析问题根本原因的工具。
通过将问题细分为各个因素，并挖掘这些因素之间的因果关系，可以找到问题的本质原因。
因果图可以帮助识别和解决问题的潜在因素，指导改进措施的制定。
6. Pareto 分析：Pareto 分析是一种按重要性排序的方法，用于确定改进工作的优先级。
通过将问题或缺陷按照发生频率或影响程度进行分类和统计，并用累积百分比曲线表示，可以快速找到重要问题并采取相应措施。
Pareto 分析可以帮助决策者集中精力解决最重要的问题，提升整体质量。
7.效果图（雷达图）：效果图是一种用于比较和评估多个指标综合表现的图表。
通过将不同指标的取值绘制在雷达图上，可以直观地比较各个指标的相对优劣，并找到改进的方向和重点。
效果图可以用于综合评估产品或项目的质量表现，制定改进措施和目标。
QC七大手法介绍
QC七大手法介绍QC（Quality Control）是指质量控制的缩写，是一种管理方法，通过对产品或服务的各个环节进行监控和检测，以确保其质量符合要求。
为了提高质量控制效果，常使用七大手法，包括散点图、直方图、柏拉图、因果图、关系图、流程图和控制图。
下面将对这七大手法进行介绍。
散点图是一种通过绘制数据点在二维坐标系上的分布，以研究两个变量之间的关系的图表。
散点图可以用来检测两个变量之间的相关性，帮助判断是否存在某种因果关系。
直方图是一种将连续数据按照一定的间隔划分为一系列柱形，表示不同区间的频率分布的图表。
通过直方图可以直观地了解数据的分布情况，帮助判断数据是否满足正态分布等假设条件。
柏拉图是一种用条形图表示各个因素的重要程度，并按照重要程度递减的顺序排列的图表。
柏拉图可以帮助我们确定问题的优先级，进而有针对性地进行质量改进。
因果图是一种用来分析问题产生原因和结果之间关系的图表。
通过因果图可以将问题的不同因素进行分类，找出导致问题产生的根本原因，从而有针对性地解决问题。
关系图是一种用来描述事物之间相互关系的图表。
通过关系图可以分析事物之间的相互影响，帮助我们了解问题的复杂性，并找出解决问题的路径。
流程图是一种用来表示流程或系统的图表。
通过流程图可以清晰地展示各个环节的顺序和相互关系，帮助我们找出流程中的瓶颈和改进空间。
控制图是一种用来监控过程稳定性和质量变化的图表。
通过控制图可以将监测数据与控制限进行比较，判断过程是否处于控制状态，以及是否有异常情况需要采取措施。
这七大手法在质量控制中具有不可替代的作用。
通过运用这些手法，我们可以全面地了解产品或服务的质量状况，及时发现存在的问题，并采取相应的措施进行改进。
同时，这些手法还可以帮助我们分析问题的根本原因，避免盲目改进，提高质量控制的效果。
正是这些手法的应用，使得QC成为一种系统化、科学化的质量控制方法。
在现代经济发展的背景下，质量已经成为企业竞争的关键因素之一，而QC的推行将有助于提高产品或服务的质量，提升企业的竞争力。
QC七大手法详细讲解
PERIOD: M/C#: INSPECTOR: SAMPLING FREQUENCY: 4/20 4/21 4/24
.
4
实例：
设备每日检查表
序号
日期 项目
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15
1
各部位油量是否 正常
2
操作按钮功能确 认
3
气缸及操作手柄 是否正常
4
电机传动链条声 音是否正常
5
自动上料系统是 否正常
6
光电感应系统是 否正常
7
自动送料是否到 位
8
手动送料是否正 常
9
放松手柄功能确 认
10
B NO.2
A NO.1
B NO.2
日期 不良项目 尺寸 外观 材料 其它 尺寸 外观 材料 其它 尺寸 外观 材料 其它 尺寸 外观 材料 其它
.
3
2.点检用查检表:
主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施 情形,或为预防发生不良或事故,确保安全时使用.这 种点检表可以防止遗漏或疏忽造成缺失的产生. 把非作不可、非检查不可的工作或项目,按点检顺 序 列出,逐一点检并记录之.
作法:
1.明确目的. 2.决定查检项目. 3.决定检查方式(抽检、全检). 4.决定检验基准、数量、时间、对象等. 5.设计表格实施检验.
.
2
查检表的种类:
1.记数用查检表:
主要用在根据收集之数据以调查不良项目、不良原因、 工程分布、缺点位置等情形必要时对收集的数据要予以 层别.
操作员 机台号
A NO.1
它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又 称“石川图”.
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日期 不良项目 尺寸 外观 材料 其它 尺寸 外观 材料 其它 尺寸 外观 材料 其它 尺寸 外观 材料 其它
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2.点检用查检表:
主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施 情形,或为预防发生不良或事故,确保安全时使用.这 种点检表可以防止遗漏或疏忽造成缺失的产生. 把非作不可、非检查不可的工作或项目,按点检顺 序 列出,逐一点检并记录之.
作法:
1.明确目的. 2.决定查检项目. 3.决定检查方式(抽检、全检). 4.决定检验基准、数量、时间、对象等. 5.设计表格实施检验.
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查检表的种类:
1.记数用查检表:
主要用在根据收集之数据以调查不良项目、不良原因、 工程分布、缺点位置等情形必要时对收集的数据要予以 层别.
制作步骤:
第一步: 找出最大与最小(MIN=9.92,MAX=10.12) 第二步: 计算全距R=MAX-MIN=10.12-9.92=0.2 第三步: 决定组数:K=1+3.321㏒100
=1+3.32*2 =7.64 第四步: 计算组距 组距=全距/组数=0.2/8=0.025 第五步: 决定起始点值和终点数值 起始点值=最小值-测定值最小位数/2
类别所占百分比 • C、计算出各类之和 • D、以总数个为左纵轴，以总数的十分之一为一单格，各个类
别为横轴，以每一类别为一单位格，以100%的比例来做右边 的纵轴，之间幅度为10%为一单位格，在80%之处画一条横虚 线。 • 在横轴上，按多到少的顺序进行每一单位格进行填写，再根据 每一类别的数量在画出相应高度的方格，最后从左边第一方格 右上角描第一点，第二方格右边上面的第一点高度加本方格高 度处描第二点，第三方格右边上面的第二高点高度加本方格高 度处描第三点，以此类推，描到最后一点的100%处。
7
自动送料是否到 位
8
手动送料是否正 常
9
放松手柄功能确 认
10
各部位之清洁 （含内轴轮）
点检人
审核
备注：点检OK 打∨，点检NG打X,未作业打/，不需点检项目打△。
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收集数据应注意的事项:
• 1.收集的数据必须真实,不可作假或修正. • 2.收集的数据应能获得层别的情报. • 3.查检项目基准需一致. • 4.样本数需有代表性. • 5.明确测定、检查的方法. • 6.明确查验样本的收集方法、记录方式、符号代表意义. • 7.慎用他人提供的数据.
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不良率
100%
累 计 影 响 度
A B C D E 项目
注意事项:
• 1.横轴按项目类别,依大小顺序由高而低排列下来,“其它”项排 末位.
• 2.次数少的项目太多时,可归纳成“其它”项.（如在柏拉图做出之后， 发现有标识成“其它”的类别高度不能超过第4项如有，则表示类别划 分不明确。）
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4.绝壁型:
5.双峰型：
6.离岛型:
7.高原型:
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散布图的判读：
1.强正相关:X增大,Y也随之增大,称为强正相关。
Y X
2.弱正相关:X增大,Y也随之增大,但增大的幅度不显著。
Y X Exceltek Electronics (HK) Ltd Confidential
3.强负相关:X增大时,Y反而减小,称为强负相关。
Y X
4.弱负相关:X增大时,Y反而减小,但幅度并不显著。
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作 法:
机
人
小因子 60°
测量 小小因子
特性
材料
方法
环境
• 1.4M1E法:(人、机、料、法、环境)
• 2.5W1H法:(What、Where、When、Who、 Why、 How)
• 3.创造性思考法:希望点例举法、缺点列举法、特性列案法. • 4.脑力激荡法:“Brain Storming”严禁批评、自由奔放.
=9.92-0.01/2 =9.915 终点数值=最大值-测定值最小位数/2
=10.12-0.01/2 =10.115
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第六步:计算各组上下点和中点 第一组下界=起始点值=9.915 第一组上界=第二组下界=起始点值+组距 =9.915+0.025=9.94 第二组上界=第三组下界=第二组下界+组距 =9.94+0.025=9.965 …… 第八组上界=终点值=10.115
QC七大手法详细讲
一、查检表 二、层别法
解
三、特性要因图
四、柏拉图
五、散布图
六、直方图
七、对称图
八、能力分析--CPK
九、量具线性和偏移
十、量具重复性和再现性
十一、控制图
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查检表
定义 :
为了便于收集数据,使用简单记录表填记并予统计整 理,以作进一步分析或作为核对、检查之用而设计的一 种表格或图表.
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柏拉图
定义:
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.
1897年,意大利学者柏拉撬分析社会经济结构,发现 绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法则”.
美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了 “Vital Few, Trivial Many”(重要的少数,琐细的多数) 的名词,称为“柏拉图原理”.
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作 法:
• A、将数据进行分类 • B、分类好的数据进行汇总，以多到少进行排序，并计算出各
根据各组之上下界计算出各组之中心点: 各组中心点=(各组上界+各组下界)/2
第七步:计算各组范围内的数据个数
第八步:作图
数据数
80～10 100～250
250以上
组数 6～10 7～12 10～20
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直方图图形判读: 1.正常型: 2.锯齿型: 3.偏态型:
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散布图的用途:
• 1、知道两组或三组数据（或原因与结果）之间是否有 相关其相关程度
• 2、把材料、机械设备、作业者、作业方法……等可能 影响的原因层别，绘制散布图，可检讨何者影响结果。
• 3、检视是否有离岛情形。 • 4、抽样检验中，若某品质特性之测试成本高或困难，
散布图判读注意事项:
• 1.注意有无异常点。 • 2.看是否有层别必要。 • 3.是否为假相关。 • 4.勿依据技术、经验作直觉的判断。 • 5.数据太少,易发生误判。
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直 方图
定义： 直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相
形 变形
超出 超出 不良
NG
1
2
3
4
5
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特性要因图
定义:
对于结果与原因间或所期望之效果与对策间的关系,以 箭头连结,详细分析原因或对策的一种图形称为特性要 因图,工程鱼骨图或因果图.
它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又 称“石川图”.
10 9.98 10.1
9.94 9.95 10.02 10.01 9.98 10.03 9.95 9.96
10 10.12
9.95 9.98 9.95 9.99 10.03 9.98 10.02 9.95 10.07 10.02
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• 3.前2～3项累计影响度应在80%以上. • 4.纵轴除不良率外,也可表示其它项目.
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柏拉图的用途:
• 1.作为降低不良的依据. • 2.决定改善的目标. • 3.确认改善效果. • 4.用于发掘现场的重要问题点. • 5.用于整理报告或记录. • 6.可作不同条件的评价.
则可采用与此特性有关系存在的另一个或两个测试成 本较低或测试容易之特性，以降低检验成本。 • 5、以利在以后的品质管制中，若同一制品之二特性间 有密切关系时，则可舍去其中一个管制图，以降低预 防成本。 • 6、两组数据间若呈直线变化，可依散布图求出直线方 程式，以为订定标准之用。
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等的区间作为横轴,并将各区间内之测定值所出现次数 累积而成的面积,用柱子排起来的图形.用来对品质现状 了解，找出比较深入的问题。
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