QC七大工具培训资料
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(企业管理)QC七大工具及运用技巧
对大数据分析的需求。
QC七大工具的创新与发展
拓展应用领域
随着企业管理需求的不断变化，QC七大工具的应 用领域将不断拓展，涉及更多管理领域。
智能化发展
借助人工智能、大数据等技术，实现QC七大工具 的智能化发展，提高工作效率和准确性。
定制化服务
根据企业实际需求，提供定制化的QC七大工具解 决方案，满足企业个性化需求。
检查表
通过制定检查表，企业可 以对生产过程中的关键环 节进行定期检查，确保产 品质量符合要求。
因果图
通过分析因果关系，企业 可以找出问题的根本原因， 制定有效的解决方案。
QC七大工具的定义与重要性
排列图
通过排列图，企业可以了解各个 因素对产品质量的影响程度，优
先解决影响最大的问题。
直方图
通过直方图，企业可以对数据 进行统计分析，了解产品质量 的分布情况。
05 QC七大工具的未来发展 与展望
QC七大工具的局限性
适用范围有限
QC七大工具主要适用于质量管 理和控制领域，对于其他管理领
域的应用有限。
缺乏灵活性
传统QC七大工具的运用方式相 对固定，难以根据企业实际情况
进行灵活调整。
数据分析能力不足
传统QC七大工具在数据分析方 面相对较弱，难以满足现代企业
VS
详细描述
因果图通常用于分析问题产生的可能原因 ，并确定各因素之间的相互关系。通过因 果图，可以更好地理解问题的本质和根源 ，并采取相应的措施进行改进。
散布图
总结词
散布图是一种表示两个变量之间关系的图表工具，通过绘制散布图可以分析两个变量之间的关联程度 。
详细描述
散布图通常用于分析两个变量之间的关联性，如产品质量与生产过程参数之间的关系。通过散布图， 可以更好地了解变量之间的关系和影响，从而更好地进行质量控制和改进。
QC七大工具的创新与发展
拓展应用领域
随着企业管理需求的不断变化，QC七大工具的应 用领域将不断拓展，涉及更多管理领域。
智能化发展
借助人工智能、大数据等技术，实现QC七大工具 的智能化发展，提高工作效率和准确性。
定制化服务
根据企业实际需求，提供定制化的QC七大工具解 决方案，满足企业个性化需求。
检查表
通过制定检查表，企业可 以对生产过程中的关键环 节进行定期检查，确保产 品质量符合要求。
因果图
通过分析因果关系，企业 可以找出问题的根本原因， 制定有效的解决方案。
QC七大工具的定义与重要性
排列图
通过排列图，企业可以了解各个 因素对产品质量的影响程度，优
先解决影响最大的问题。
直方图
通过直方图，企业可以对数据 进行统计分析，了解产品质量 的分布情况。
05 QC七大工具的未来发展 与展望
QC七大工具的局限性
适用范围有限
QC七大工具主要适用于质量管 理和控制领域，对于其他管理领
域的应用有限。
缺乏灵活性
传统QC七大工具的运用方式相 对固定，难以根据企业实际情况
进行灵活调整。
数据分析能力不足
传统QC七大工具在数据分析方 面相对较弱，难以满足现代企业
VS
详细描述
因果图通常用于分析问题产生的可能原因 ，并确定各因素之间的相互关系。通过因 果图，可以更好地理解问题的本质和根源 ，并采取相应的措施进行改进。
散布图
总结词
散布图是一种表示两个变量之间关系的图表工具，通过绘制散布图可以分析两个变量之间的关联程度 。
详细描述
散布图通常用于分析两个变量之间的关联性，如产品质量与生产过程参数之间的关系。通过散布图， 可以更好地了解变量之间的关系和影响，从而更好地进行质量控制和改进。
QC七大手法培训资料
......................................
负相关 X增大时，Y反而減少，称为负相关。
..............
.......................
完全的负相关
有负相关
非显著性负相关 X增大时，Y反而減少，但幅度并不显著。此时宜 再考虑其他可能影响的要因。
层别法、排列图与因果图的联用：1.建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表； 2.建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的[重要少数项目]； 3.再利用因果图针对这些项目形成的要素逐予探讨，并采取改善对策；
三、老QC七大手法的制作与案例分享
5. 因果图（鱼骨图）——因果追原因
控制柜接插件不良统计图
QC七大手法分为旧QC七大手法与新QC七大手法。
3 Be a leader in complete sets of equipment form a complete set of wire and cable solutions
一、QC七大手法概述
2. 新、旧QC七大手法的区别与联系？
项目
旧QC七大手法
三、老QC七大手法的制作与案例分享
6. 散布图——散布看相关
散布图常见相关关系：
正相关 X增大时，Y也隨之增大，称为正相关。
...........
....................
完全的正相关
有正相关
非显著性正相关 X增大时，Y也隨之增大，但增大的幅度不显著。此 时宜再考虑其他可能影响的要因。
加上累积值的图形。
5
0
TB 按问题类别统计
21
82.2%
93.3%
97.8% 100.0%
120.0% 100.0%
负相关 X增大时，Y反而減少，称为负相关。
..............
.......................
完全的负相关
有负相关
非显著性负相关 X增大时，Y反而減少，但幅度并不显著。此时宜 再考虑其他可能影响的要因。
层别法、排列图与因果图的联用：1.建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表； 2.建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的[重要少数项目]； 3.再利用因果图针对这些项目形成的要素逐予探讨，并采取改善对策；
三、老QC七大手法的制作与案例分享
5. 因果图（鱼骨图）——因果追原因
控制柜接插件不良统计图
QC七大手法分为旧QC七大手法与新QC七大手法。
3 Be a leader in complete sets of equipment form a complete set of wire and cable solutions
一、QC七大手法概述
2. 新、旧QC七大手法的区别与联系？
项目
旧QC七大手法
三、老QC七大手法的制作与案例分享
6. 散布图——散布看相关
散布图常见相关关系：
正相关 X增大时，Y也隨之增大，称为正相关。
...........
....................
完全的正相关
有正相关
非显著性正相关 X增大时，Y也隨之增大，但增大的幅度不显著。此 时宜再考虑其他可能影响的要因。
加上累积值的图形。
5
0
TB 按问题类别统计
21
82.2%
93.3%
97.8% 100.0%
120.0% 100.0%
QC七大手法资料
QC七大手法第一章概述一、起源新旧七种工具都是由日本人总结出来的。
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。
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。
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。
本次课程，主要讲的是QC七大手法，而SPC（管制图）是QC七大手法的核心部分，是本次培训的重点内容。
二、旧七种工具QC旧七大手法指的是：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。
旧七种工具是我们本次课程的内容，也是我们将要大力推行的管理方法。
从某种意义上讲，推行QC七大手法的情况，一定程度上表明了公司管理的先进程度。
这些手法的应用之成败，将成为公司升级市场的一个重要方面：几乎所有的OEM客户，都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面，例如TDI、MOTOROLA 等。
三、新七种工具QC新七大手法指的是：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。
相对而言，新七大手法在世界上的推广应用远不如旧七大手法，也从未成为顾客审核的重要方面。
第二章层别法一、定义层别法是所有手法中最基本的概念，亦即将多种多样的资料，因应目的的需要分成不同的类别，使之方便以后的分析。
二、通常的层别方法使用的最多的是空间别：作业员：不同拉、班、组别机器：不同机器别原料、零件：不同供给厂家别作业条件：不同的温度、压力、湿度、作业场所产品：不同的产品别（如同时生产Ni-Cd和Ni-MH电池）时间别：不同批别、不同时间生产的产品其他：如使用不同的工艺方法生产的同种产品别三、应用层别法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的的加以分门别类的归纳及统计。
第三章检查表一、概述检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。
QC七大手法培训(较好)
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QC七大手法培训(较好)
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QC七大手法培训(较好)
•检查表
六、使用检查表的注意事项： 1.应尽量取得分层的信息； 2.应尽量简便地取得数据； 3.应立即与措施结合。应事先规定对什么样的 数据发出警告，停止生产或向上级报告。 4.检查项目如果是很久以前制订现已不适用的， 必须重新研究和修订
四、使用排列图的注意事项：
1.抓住“少数关键”，把累计比率分为三类：A80%、B80%90%、C90%-100%；
2.用来确定采取措施的顺序； 3.对照采取措施前后的排列图，研究各个组成项目的变化，可以
对措施的效果进行鉴定； 4.利用排列图不仅可以找到一个问题的主要矛盾，而且可以连续
使用找到复杂问题的最终原因； 5.现场应注意将排列图、因果图等质量管理方法的综合运用。
对比层别。
PPT品管七大手法之六：直方图
•一、直方图的简要说明： •直方图是针对某产品或过程的特性值，得用 •常态分布的原理，把50个以上的数据进行分组， •并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描 •绘在横轴上。通过直方图，可以将杂乱无章的数 •据，解析出其规则性，也可以一目了然地看出数 •据的中心值及数据的分布情形，并进一步分析判 •断整个生产过程是否正常。
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QC七大手法培训(较好)
直方图
•二、直方图的作用：看分布，示中心。
•三、使用直方图的目的： • 1. 了解品质分布的状况 • 2. 测知是否有虚假数据 • 3. 藉以订定产品的规格界限 • 4. 与规格或标准值比较 • 5. 调查是否混入两个以上不同群体。
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QC七大手法培训(较好)
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QC七大手法培训(较好)
QC新旧七大工具
㈢作为调查发生不良的要因 电镀不良
正正正
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分析。
其他
正正
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3.实际应用举例
★检查类检查表功能：相当于工作备忘录，防止不小心造成的工作失误，
用于检查作业基准、设备操作、设备部位是否正确、正常。
1. 检查用检查表的作法 ㈠逐条列举需检查的项目，并作出填入记号项目栏目； ㈡检查项目应为“非做不可的工作”和“非检查不可的内容”； ㈢按照作业或检查顺序排列，必须是毫无遗漏可检查出问题的检查表。
组号 1 2 3 4 5 6 7
组
界
101.5～104.5
104.5～107.5
107.5～110.5
110.5～113.5
113.5～116.5
116.5～119.5
119.5～122.5
中心值 103 106 109 112 115 118 121
标记
F（次数） 4 10 13 9 8 5 1
再检查一遍，是否有遗漏的数据，准备作图。
步骤1：按发生次数的顺序（由大至小，有其他项者无论是否为最小，一 律置放于最后）将项目及次数记入不良分析表中。
不良分Байду номын сангаас表
项目 作业员常不在 作业员技术不足 原料品质欠佳 机器故障 作业流程不当 其他 合计
不良数
80 50 22 18 14 16 200
步骤2：计算累计不良数（累计次数、累计损失额）、百分比及累计百分率。
将各个要因绘制于中骨上，小原因一般与中骨成60°。
A参数值不合理
夹板轴变形
人
考核制度不严 工人培训不够
机
辊轮参数不当
罗拉成型不良
模具制造精度差
发泡不良
QCC七大工具简介
第四章、柏拉图
• 二、定义 • 依据收集的数据，以不良缘由、不良状
况、不良发生的位置分类；计算各工程所 占的比例按大小挨次排列，再加上累积值 的图形。 • 依据累计的百分数可以将各项分成三类： 0~80%为A类， 明显是主要问题点； 80~90%为B类， 是次要因素； • 90~100%为C类，是一般因素。
第六章、散布图
• 五、散布图举例
正相关
负相关
第七章、直方图法
• 一、定义：
• 为要简洁的看出如长度、重量、时间、 硬度等计量什的数据之安排情形，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 区间内之测定值所消逝次数累积而成的面 积，用柱子排起来的图形，故我们亦称之 为柱状图。
• 7.制作次数分布表
• 8.制作直方图
• 9.填上次数、规格、平均值、数据源、日期
第七章、直方图法
• 三、直方图之功用 • 1.评估或查验制程； • 2.指出实行行动的必要； • 3.测量已实行矫正行动的效果；
第七章、直方图法
• 二、直方图的作图步骤
• 1.收集记录50个以上的数据
• 2.定组数
• 3.找到最大值L及最小值S，计算全距R
R=L-S
• 4.定组距 R÷组数=组距
• 5.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 依次类推。
• 6.准备中心点 〔上组界+下组界〕 ÷2=组的中心点
分比占70-80%之工程〕
第五章、因果图
• 一、概述
• 因果图最先由日本品管大师石川馨提出来的， 故又叫石川图，同时因其外形，又叫鱼刺图、鱼 骨图、树枝图。还有一个名称叫特性要因图。
QC 七大工具
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第三部分
柏拉图和因果图的 制作及案例分析
SUNPREME CONFIDENTIAL
三、柏拉图
当我们要解决问题时，总会发现产生问题的 要因 很多，不知从何着手，因此最好找出其影响度最大 的几个要因，再按优先顺序，一一谋求改善对策，才 能以有限的人力和时间，有效地解决问题。柏拉图就 是这样一种供你寻找重要要因的一种统计工具。
鱼骨图分析时的思考方向
1、替代——人员顶替/材料替换/方法替代； 2、过程优化BPI与重组BPR； 3、消减/简化/合并/调序等等。
SUNPREME CONFIDENTIAL
鱼骨图课堂练习
请针对你公司目前制造过程最严重
的品质问题，采用鱼骨图进行分析，找
出影响其最重要的因素。
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四、鱼骨图
鱼骨图，又叫特性要因图/因果图，由日本品质
专 家石川馨提出，所以又叫“石川图”。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。
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鱼骨图制作步骤
1、确定问题的特性，写在最右端； 2、划出鱼骨图的骨架； 3、按4M1E方法将主要原因填入鱼骨图大骨； 4、再采用“头脑风暴法”确定造成大骨的中 骨；
4 2 6 22
合计
1 2 3
4 5 6 7
振音 外壳松动 喇叭无声
表面脏污 机内有物 插头不良 合 计
40 35 31
28 26 35 195
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层别法应用课堂练习
1、请针对你公司目前的实际情况来设计； 2、如果你想对最近一周内车间制程不良项目的出现 按作业的机台进行分类； 3、请设计一份合适的层别法应用表，格式不限/内容 自拟。
QC七大方法工具详解专题培训课件
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
2019/12/18
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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
QC七大方法工具详解
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
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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
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
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
2019/12/18
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七大工具
因果分析图是一种图形工具，用于分析和表示因果关系。它有助于识别和了解问题产生的潜在原因，并进一步找出关键因素。
石川图（Ishikawa diagram）是因果分析图的一种常见形式，由日本质量管理专家石川馨提出，用于表示质量问题的因果关系。
定义与概念
确定研究的问题或目标
明确要解决的问题或要达到的目标，以便有针对性地进行因果分析。
收集与问题或目标相关的数据和信息，包括历史数据、现场观察、专家意见等。
根据收集的数据和信息，分析问题产生的可能原因，并确定它们之间的因果关系。
根据分析结果，绘制因果分析图，用箭头和文字表示因果关系。
检查和分析绘制的因果图，确保其准确性和完整性。
因果分析图的绘制步骤
收集数据和信息
绘制因果图
确认和分析结果
绘制趋势线
根据散布图上的点分布情况，可以绘制一条趋势线来表示两个变量之间的关系。趋势线的斜率表示两个变量的关联程度，趋势线的截距表示两个变量的基准值。
确定坐标系
在散布图中，一个变量通常用横坐标表示，另一个变量用纵坐标表示。需要根据实际情况选择合适的坐标系，并确保坐标轴的比例尺一致。
散布图的绘制步骤
应用范围
然而，控制图并不能适用于所有情况。例如，对于非稳定的生产过程或非计量性的数据，控制图可能无法提供有效的监控。
应用范围与限制
07
检查表（记录表）
检查表是一种以表格形式进行数据收集、整理、分析的方法，用于检查和记录质量相关的数据，以便发现潜在问题和异常情况。
检查表可以用于各种领域，如质量管理、生产过程监控、产品检验等，是质量保证和改进的重要工具之一。
收集数据
根据所收集的数据，计算出控制界限，包括中心线（CL）和上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
石川图（Ishikawa diagram）是因果分析图的一种常见形式，由日本质量管理专家石川馨提出，用于表示质量问题的因果关系。
定义与概念
确定研究的问题或目标
明确要解决的问题或要达到的目标，以便有针对性地进行因果分析。
收集与问题或目标相关的数据和信息，包括历史数据、现场观察、专家意见等。
根据收集的数据和信息，分析问题产生的可能原因，并确定它们之间的因果关系。
根据分析结果，绘制因果分析图，用箭头和文字表示因果关系。
检查和分析绘制的因果图，确保其准确性和完整性。
因果分析图的绘制步骤
收集数据和信息
绘制因果图
确认和分析结果
绘制趋势线
根据散布图上的点分布情况，可以绘制一条趋势线来表示两个变量之间的关系。趋势线的斜率表示两个变量的关联程度，趋势线的截距表示两个变量的基准值。
确定坐标系
在散布图中，一个变量通常用横坐标表示，另一个变量用纵坐标表示。需要根据实际情况选择合适的坐标系，并确保坐标轴的比例尺一致。
散布图的绘制步骤
应用范围
然而，控制图并不能适用于所有情况。例如，对于非稳定的生产过程或非计量性的数据，控制图可能无法提供有效的监控。
应用范围与限制
07
检查表（记录表）
检查表是一种以表格形式进行数据收集、整理、分析的方法，用于检查和记录质量相关的数据，以便发现潜在问题和异常情况。
检查表可以用于各种领域，如质量管理、生产过程监控、产品检验等，是质量保证和改进的重要工具之一。
收集数据
根据所收集的数据，计算出控制界限，包括中心线（CL）和上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。