QC七大方法工具详解
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七种工具使用方法
03
柏拉图
定义与特点
要点一
定义
柏拉图是一种图形工具，用于显示数据并识别出问题的主 要原因。
要点二
特点
能够快速识别出问题点，并确定主要原因，以便集中精力 解决关关的数据， 并对其进行分类和整理。
制作柏拉图
根据收集的数据，制作 柏拉图，将数据按照大 小顺序排列，并计算出
寸和生产时间的数据。
图表分析
观察散布图的形状和分布情况，发现零件 尺寸与生产时间之间存在一定的正相关关
系，即零件尺寸越大，生产时间越长。
图表制作
根据收集到的数据，制作散布图，将零件 尺寸作为横轴，生产时间作为纵轴，绘制 散布图。
结论
根据分析结果，可以得出结论，零件尺寸 与生产时间之间存在一定的关联或因果关 系。
对不同层别的数据进行分 析，找出其中的异常点和 规律，并分析其可能的原 因。
将分析结果进行总结和整 理，形成报告并提出相应 的改进措施和建议。通过 层别法的应用，可以帮助 我们更好地理解和分析生 产过程中的质量问题，从 而采取有效的措施进行改 进。
02
检查表
定义与特点
定义
检查表是一种简单、实用的工具，用 于收集和整理数据，以便进行后续的 分析和改进。
案例分析
01 问题背景
02 数据收集
03 数据整理
04 分析处理
05 总结报告
某生产车间在生产过程中 存在质量问题，需要对生 产过程的数据进行分析， 以找出问题的根源。
收集生产过程中的各项数 据，包括原料质量、设备 状态、操作人员技能水平 、生产环境等方面的数据 。
根据问题的性质，将收集 到的数据按照不同的分类 标准进行整理，如按照时 间、操作人员等。
QC七大手法详细讲解
目录
CONTENTS
• 特性要因图法 • 柏拉图法 • 层别法 • 查检表法 • 散布图法 • 控制图法 • 直方图法
01 特性要因图法
定义与特点
01
定义
特性要因图法，也称为鱼骨图 ，是一种用于表示因果关系的 图形工具，通过将问题的结果 （特性）与可能的原因（要因 ）关联起来，帮助分析者系统 地研究和分析问题。
使用步骤
1. 确定变量
明确需要分析的两个变量，例如尺寸和不良 率。
2. 收集数据
收集相关数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 绘制散布图
将数据绘制在散布图上，通常使用笛卡尔坐标系 。
4. 分析关系
观察散布图上的点分布，分析两个变量之间的关系 。
5. 判断关联性
根据散布图中点的分布情况，判断两个变量是否 具有关联性。
绘制控制图
根据收集到的数据，绘制控制图，包 括中心线、上控制限和下控制限。
监控与分析
在控制图上标记数据点，观察数据点 的分布情况，分析生产过程的稳定性。
异常处理
当发现异常数据点时，及时采取措施 进行调整和改进，确保生产过程的稳 定性和产品质量。
实例分析Βιβλιοθήκη 实例某生产线上生产一种电子元件，通过控 制图法监控其电阻值。
6. 监控与评估
对改进措施的实施效果进行监控 和评估，确保问题得到有效解决
。
5. 制定改进措施
针对关键因素制定相应的改进措 施，并实施。
4. 确定关键因素
根据柏拉图的分析结果，确定对 质量影响最大的关键因素。
实例分析
在某生产线上，产品不合格率较高，通过柏拉图法分析发现，主要原因是 原材料质量不稳定和生产设备老化。
【工具】QC七大手法详解(完整版)
【工具】QC七大手法详解(完整版)QC七大手法详解(完整版)一：引言A. 背景介绍B. 目的和范围二：质量控制概述A. 质量控制的定义B. 质量控制的重要性C. 质量控制的目标三：QC七大手法简介A. 概述B. QC七大手法的分类1. 手势分析2. 统计抽样3. 流程图4. 棒图和直方图5. 帕累托图6. 因果图7. 控制图四：QC七大手法详解A. 手势分析1. 定义2. 用途3. 实施步骤4. 注意事项B. 统计抽样1. 定义2. 用途3. 实施步骤4. 注意事项C. 流程图1. 定义2. 用途3. 实施步骤4. 注意事项D. 棒图和直方图1. 定义2. 用途3. 实施步骤4. 注意事项E. 帕累托图1. 定义2. 用途3. 实施步骤4. 注意事项F. 因果图1. 定义2. 用途3. 实施步骤4. 注意事项G. 控制图1. 定义2. 用途3. 实施步骤4. 注意事项五：案例分析A. 案例一：手势分析在生产车间的应用B. 案例二：统计抽样在质量检测中的应用C. 案例三：流程图在流程优化中的应用D. 案例四：棒图和直方图在数据分析中的应用E. 案例五：帕累托图在问题解决中的应用F. 案例六：因果图在故障排除中的应用G. 案例七：控制图在过程控制中的应用六：总结A. 本文总结B. QC七大手法的优缺点C. 未来发展趋势附件本文所涉及的案例分析数据和图表法律名词及注释1. 质量控制法- 定义：指导企业及其所从事的活动，提高质量的法律规定和制度。
- 适用范围：所有从事质量控制活动的企业和个人。
2. 质量标准法- 定义：规定了产品和服务的质量要求的法律法规。
- 适用范围：所有涉及产品和服务质量的企业和个人。
QC七大手法详解(完整版)一：前言A. 背景介绍B. 本文目的和范围\t二：质量控制概念A. 质量控制定义B. 质量控制的重要性C. 质量控制目标三：QC七大手法介绍A. 概述B. QC七大手法分类1. 手势分析2. 统计抽样3. 流程图4. 棒图和直方图5. 帕累托图6. 因果图7. 控制图四：QC七大手法详细解析A. 手势分析1. 定义及原理3. 应用案例及效果分析B. 统计抽样1. 定义及原理2. 实施步骤及流程3. 应用案例及效果分析\t\tC. 流程图1. 定义及原理2. 实施步骤及流程3. 应用案例及效果分析D. 棒图和直方图1. 定义及原理2. 实施步骤及流程3. 应用案例及效果分析E. 帕累托图1. 定义及原理3. 应用案例及效果分析F. 因果图1. 定义及原理2. 实施步骤及流程3. 应用案例及效果分析G. 控制图1. 定义及原理2. 实施步骤及流程3. 应用案例及效果分析五：案例分析A. 案例一：手势分析在生产车间的应用B. 案例二：统计抽样在质量检测中的应用C. 案例三：流程图在流程优化中的应用D. 案例四：棒图和直方图在数据分析中的应用E. 案例五：帕累托图在问题解决中的应用F. 案例六：因果图在故障排除中的应用G. 案例七：控制图在过程控制中的应用六：总结A. 本文总结B. QC七大手法优缺点及应用场景C. 未来发展趋势附件本文所涉及的案例分析数据和图表法律名词及注释1. 质量控制法- 定义：质量控制活动所需遵守的法律法规。
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。
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。
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2020/3/10
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第一章 新QC七大手法概述
问题形态
使用手法
问题是什么?
KJ法(亲和图)
为什么会如此? 关联图
为什么要这样做? 系统图
甲与乙对应关系为何? 矩阵图/矩阵数据解析法
时间依序顺序如何? 箭条图
若那样该怎么办? PDPC法
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第一章 新QC七大手法概述
用途
使用手法
内容说明
13
第一节 亲和图
二、应用时机
讨论未来的问题 讨论未曾经历的问题 针对以往不太注意的问题，而从新的
角度来重新评估
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14
第一节 亲和图
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第一节 亲和图
四、亲和图特点
从混淆的状态中，采集语言资料，将其 整合以便发现问题 打破现状，产生新思想 掌握问题本质，让有关人员明确认识 团体活动,对每个人的意见都采纳，提高
亲和图 理清问题 关联图
当你遇到浑沌不清的状况, 想要理清问题，找出问题 时使用
系统图 展开方案 矩阵图
针对某一问题事件,寻找 解决方法,展开对策步骤 阶段
箭条图
将一步步针对问题事件,
实施计划 PDPC法
由大到小的处理阶段排列 出来，做成实施计划图，
矩阵数据解析法 并具体实施
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第一章 新QC七大手法概述
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第一章 新QC七大手法概述
五、使用新QC七大手法的时机与理由
解决问题时常发生没有数据或数据不足的情况 管理活动强调PDCA循环，需要有充实的计划 很多问题需所有相关人员共同解决，如何使他
们对问题的理解达成共识，产生具体可执行方案 QC领域中手法不足，无法有效解决更复杂的问
新QC七大手法
2020/3/10
1
主要内容
第一章 新QC七大手法概述 第二章 新QC手法详述 第三章 新老QC七大手法的应用
2020/3/10
2
第一章 新QC七大手法概述
1972年，日本科技联盟的纳谷嘉信教授，在许多推 行全面品质管理建立体系的手法中，研究归纳出一 套有效的品管手法，这个方法恰巧有七项，为有别 于原有的「QC七大手法」，所以就称呼为「新QC 七大手法」。
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第一节 亲和图
2、针对主题来进行语言资料的收集
就所讨论的问题，想出至少20条意见或争论点， 并用简明的语言表达。收集意见的方式主要有：
➢ 直接观察，亲自了解 ➢ 面谈阅读，听取他人描述，亲自查阅文件 ➢ 回忆过去 ➢ 反省考虑法 ➢ 头脑风暴法
第一节 亲和图
一、定义
把大量收集到的事实、意见或构
思等语言资料，按其相互亲和性 (相近性)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。
亲和图法是1953年日本川喜田 二郎在探险尼泊尔时，将野外的
调查结果数据予以整理时研究开 发的，也叫KJ法。
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Program Chart) 箭条图法(Arrow Diagram) 矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Method)
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5
第一章 新QC七大手法概述
二、新QC七大手法浅说
新QC七大手法的使用情形，可归纳如下：
❖亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息； ❖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； ❖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； ❖矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析；
讨会正式命名为“品管新七大手法”； 1979年日本科技联盟0/3/10
4
第一章 新QC七大手法概述
二、新QC七大手法浅说
亲和图法(KJ法)(Affinity Diagram) 关联图法(Relation Diagram) 系统图法(Systematization Diagram) 矩阵图法(Matrix Diagram) 过程决策计划图法(PDPC法)(Process Decision
全员参与意识
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第一节 亲和图
五、亲和图类型 个人亲和图
主要由一人来进行，重点放在资料的 组织上
团队亲和图
以数人为一组来进行，重点放在策略 方针上
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第一节 亲和图
六、亲和图制作步骤
1. 决定主题 2 .针对主题来进行语言资料的收集 3 .重新讨论确认，修正语言资料 4 .语言资料卡片化 5 .卡片的汇集、分组 6 .制作亲和卡 7 .卡片的配置排列 8 .完成亲和图。
题，为适应将来更复杂的发展，需要有新QC手 法 图形思考使问题更易见、易懂，有利问题解决
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第二章 新QC七大手法详述
第一节 亲和图
第二节 关联图
第三节 系统图
第四节 矩阵图
第五节 PDPC图
第六节 箭条图
第七节 矩阵数据解析法
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第一节 亲和图
1、决定主题(可从以下几方面)
➢ 对没有掌握好的杂乱无章的事物以求掌握；
➢ 对还没理清的杂乱思想加以综合整理归纳；
➢ 对旧观念重新整理归纳。
用一个整句来描述需要讨论的问题，如： “为家庭计划一个愉快的假期时涉及哪些
主要问题？”、 “今后，本公司应如何开展 质量保证活动？”等
生活及工作中当遇到问题时，需要透过问题分析与 解决的程序加以处理，利用「QC七大手法」与「新 QC七大手法」两个工具搭配使用，能让我们迅速找 到问题解决之道
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第一章 新QC七大手法概述
一、新QC七大手法的来源： 1972年日本科技联盟整理出七个新手法； 1977年在日本开始在企业中推行实施； 1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召开研
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第一章 新QC七大手法概述
四、使用新QC七大手法的五项益处
1.迅速掌握重点--实时掌握问题重心，不似无头苍 蝇般地找不到重点 2.学习重视企划--有效解析问题，透过手法的运用， 寻求解决之道 3.重视解决过程--重视问题解决的过程，不只是要 求成果 4.了解重点目标--拥有正确的方向，不会顾此失彼 5.全员系统导向--强化全员参与的重要性，进而产 生参与感与认同感