品质的七大手法有哪些

品管新七大手法是指：亲和图（也称KJ法）、关联图、系统图、过程决定计划图（PDPC法）、矩阵图、矩阵数据解析法、箭线图七种。亲和图：将资料或信息分类归纳，理顺关系关联图：把与现象和问题有关系的各种因素串联起来系统图：将要实现的目的展开寻找最恰当的方法。过程决定计划图：如何做一个完整的计划矩阵图：找出众因素之间关系和相关程度的大小。矩阵数据解析法：对多个变动且复杂的因素进行解析箭线图：对事件做好进程及计划管理.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。

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。扩展资料1、控制图它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。2、因果分析图因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。3、直方图它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。4、排列图排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。5、检查表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，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。6、数据分层法数据分层法又称为层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。7、散布图散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。参考资料来源：百度百科-品管七大手法

QC七大手法又称作品管七大手法，分别是：控制图、因果分析图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图。1、控制图控制图又称为管制图。用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。2、因果分析图所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。3、直方图直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。直方图的作用：显示质量波动的状态；较直观地传递有关过程质量状况的信息；通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。4、排列图排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。5、检查表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，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。6、层别法层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。7、散布图散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。参考资料来源：百度百科-品管七大手法

品管新七大手法是指：亲和图（也称KJ法）、关联图、系统图、过程决定计划图（PDPC法）、矩阵图、矩阵数据解析法、箭线图七种。亲和图：将资料或信息分类归纳，理顺关系关联图：把与现象和问题有关系的各种因素串联起来系统图：将要实现的目的展开寻找最恰当的方法。过程决定计划图：如何做一个完整的计划矩阵图：找出众因素之间关系和相关程度的大小。矩阵数据解析法：对多个变动且复杂的因素进行解析箭线图：对事件做好进程及计划管理

1、品质管理七大手法：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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、直方图等所谓的QC七工具。 2、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。 3、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。 4、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。

　　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。品质管理七大手法具体指的是什么?我们一起来看看! 　　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。 　　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。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。不妨看看我们现在正在使用的各种报表，是不是有很多栏目空缺?是不是有很多栏目的内容用笔进行了修改?是不是有很多栏目内容有待修改? 　　二、定义 　　以简单的数据，用容易理解的方式，制成图形或表格，必要时记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查之用。 　　三、目的 　　记录某种事件发生的频率。 　　四、时机 　　1.当你必须记下某种事件发生的具体情况时; 　　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。 　　五、检查表种类 　　1.不合格项目的检查表; 　　2.工序分布检查表; 　　3.缺陷位置检查表; 　　4.操作检查表。 　　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 5.通常情况下归类中不能出现“其他问题类”。 　　第四章 柏拉图 　　一、起源 　　意大利经济学家Vilfredo.Pareto巴雷托(柏拉图)在分析社会财富分配时设计出的一种统计图，美国品管大师Joseph Juran将之加以应用到质量管理中。柏拉图能够充分反映出“少数关键、多数次要”的规律，也就是说柏拉图是一种寻找主要因素、抓住主要矛盾的手法。例如：少数用户占有大部分销售额、设备故障停顿时间大部分由少数故障引起，不合格品中大多数由少数人员造成等。 　　二、定义 　　根据收集的数据，以不良原因、不良状况、不良发生的位置分类;计算各项目所占的比例按大小顺序排列，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。 　　三、作图步骤 　　1.搜集数据;如063048正极片批量为20000PCS，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) 　　示范表格(正极制片不良分项统计表，总批量20000PCS)： 　　项目 数量 累计数 比率% 累计比率% 　　变形 600 600 50% 50% 　　露铝 360 960 30% 80% 　　硬块 120 1080 10% 90% 　　暗痕 60 1140 5% 95% 　　其他 60 1200 5% 100% 　　3.绘制排列图 　　A纵轴： 　　左：频数刻度，最大为总件数 　　右：频率(比率)刻度，最大数为100%。 　　注：总件数与最大数100%应保持在同一水平线上。 　　B横轴：按频数大小用直方柱在横轴上表示各项目(从左至右) 　　C依次累加频率，并连接成线。 　　4.记入必要事项，如：图题、取数据时间、制图人、制图时间、检查产品总数、总频数等等。 　　示范图(见下页) 　　很明显，上图中变形和露铝为A类不良项，需立即采取措施改善;硬块为B类不良项;暗痕和其他为C类不良项。B、C两类可稍后再采取措施改善。 　　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：A、B、C; 　　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。如可以使用因果图对造成变形和露铝的原因进行进一步的分析。 　　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，同时因其形状，又叫鱼刺图、鱼骨图、树枝图。还有一个名称叫特性要因图。 　　一个质量问题的发生往往不是单纯一种或几种原因的结果，而是多种因素综合作用的结果。要从这些错综复杂的因素中理出头绪，抓住关键因素，就需要利用科学方法，从质量问题这个“结果”出发，依靠群众，集思广益，由表及里，逐步深入，直到找到根源为止。 　　因果图就是用来根据结果寻找原因的一种QC手法。 　　二、定义 　　用以找出造成某问题可能原因的图表。 　　三、因果图可用来分析的问题类型 　　1.表示产品质量的特性：尺寸、强度、寿命、不合格率、废品件数、纯度、透光度等; 　　2.费用特性：价格、收率、工时数、管理费用等; 　　3.产量特性：产量、交货时间、计划时间等 　　4.其他特性：出勤率、差错件数、合理化建议件数

七大手法是关系图，系统图法和KJ法，箭头图法和矩阵图法，PAPC法和矩阵数据解析法。关系图，又称关联图是用来分析事物之间原因与结果，目的与手段等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。七大手法特点品管新七大手法，也叫品管新七大工具，是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的旧品管七大手法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。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，质量问题的原因多方面来源于不同条件，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。

QC7大手法是统计分析表法和措施计划表法、排列图法、因果分析图法、分层法、直方图法、控制图法、散布图法。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。特点1、明显的自主性QC小组以职工自愿参加为基础，实行自主管理，自我教育，互相启发，共同提高，充分发挥小组成员的聪明才智和积极性、创造性。2、广泛的群众性QC小组是吸引广大职工群众积极参与质量管理的有效组织形式，不仅包括领导人员、技术人员、管理人员，而且更注重吸引在生产、服务工作第一线的操作人员参加。广大职工群众在QC小组活动中学技术、学管理，群策群力分析问题，解决问题。3、高度的民主性这不仅是指QC小组的组长可以是民主推选的，可以由QC小组成员轮流担任课题小组长，以发现和培养管理人才；同时还指在QC小组内部讨论问题，解决问题时，小组成员间是平等的，不分职位与技术等级高低，高度发扬民主，各抒已见，互相启发，集思广益，以保证既定目标的实现。4、严密的科学性QC小组在活动中遵循科学的工作程序，步步深入地分析问题，解决问题；在活动中坚持用数据说明事实，用科学的方法来分析与解决问题，而不是凭“想当然”或个人经验。

一、老QC七大手法包括：检查表、层别法（分层法）、排列图（柏拉图）、直方图、鱼骨图（因果图）、控制图（管制图）、散布图。二、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。三、运用途径图片：列举介绍：一、检查表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，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。二、数据分层法数据分层法又称为层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多，如果不把这些因素区别开来，则难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。三、排列图排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。柏拉图分析的步骤：（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别；（2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈；（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期；（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上；（5） 绘上柱状图；（6） 连接累积曲线。四、直方图在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉统计学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。五、因果分析图因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。六、散布图散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关联，有些呈不规则形有关联。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。七、控制图控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出，管制图使用后，就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

品管七大手法（英语：Seven Basic Tools of Quality），又称QC七大手法或初级统计管理方法或Q7，为品质管制上经常使用的七种工具。是指一套固定的图形技术，可用于确认制造过程中与产量、品质相关的问题；它们被称为基本的，因为它们适合没有接受过统计学正规培训的人。品管七大手法源自世界二战后的日本，可能是由 Kaoru Ishikawa 以武_坊弁庆的七种武器比喻而介绍的；后者又受到爱德华兹·戴明在1950年，向日本工程师和科学家所做的一系列演讲的影响。当时，那些对他们的劳动力培训品质管制的公司发现，品管的统计问题复杂性刁难了绝大多数的工人，为了降低难度，培训课程主要集中在更简单方便的品管方法上，而这些方法足够解决大多数和品管相关的问题。这七种基本工具与更进阶的统计技术（如调查取样，验收取样，统计假设检验，实验设计，多变量分析以及运筹学领域开发的各种方法）形成对比。专案管理协会在专案管理知识体系的参考指南中，提及这七种基本手法，可作为一套用于规划或控制专案品质的常规工具。扩展资料：七大手法1、鱼骨图（石川图、因果图、特性要因图）：可找出问题的根源及肇因。2、管制图：以样本平均值为中心，上下各三个标准差为控制上下限（6 sigma），须注意连续七个点落在平均值上方或下方（Rule of 7）的规则。3、直方图：以统计的方式呈现分布之中间趋向及散布的形状，不考虑时间的影响。4、查检表（理货单）：资料搜集时使用，统计的数量再以柏拉图呈现。5、柏拉图：以发生的频率累计排序的呈现，大多应用于80/20。6、散布图（相关图）：呈现两个变数间彼此的相关程度（正相关、负相关及零相关）7、层别法：将资料分类找出其趋势或特性。(概念可参考统计学概念分层抽样)参考资料来源：百度百科-品管七大手法

QC七大手法又称作品管七大手法，分别是：控制图、因果分析图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图。1、控制图控制图又称为管制图。用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。2、因果分析图所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。3、直方图直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。直方图的作用：显示质量波动的状态；较直观地传递有关过程质量状况的信息；通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。4、排列图排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。5、检查表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，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。6、层别法层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。7、散布图散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。参考资料来源：百度百科-品管七大手法

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.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.不妨看看我们现在正在使用的各种报表,是不是有很多栏目空缺?是不是有很多栏目的内容用笔进行了修改?是不是有很多栏目内容有待修改? 二、定义 以简单的数据,用容易理解的方式,制成图形或表格,必要时记上检查记号,并加以统计整理,作为进一步分析或核对检查之用. 三、目的 记录某种事件发生的频率. 四、时机 1.当你必须记下某种事件发生的具体情况时； 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. 五、检查表种类 1.不合格项目的检查表； 2.工序分布检查表； 3.缺陷位置检查表； 4.操作检查表. 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 5.通常情况下归类中不能出现“其他问题类”. 第四章 柏拉图 一、起源 意大利经济学家Vilfredo.Pareto巴雷托（柏拉图）在分析社会财富分配时设计出的一种统计图,美国品管大师Joseph Juran将之加以应用到质量管理中.柏拉图能够充分反映出“少数关键、多数次要”的规律,也就是说柏拉图是一种寻找主要因素、抓住主要矛盾的手法.例如：少数用户占有大部分销售额、设备故障停顿时间大部分由少数故障引起,不合格品中大多数由少数人员造成等. 二、定义 根据收集的数据,以不良原因、不良状况、不良发生的位置分类；计算各项目所占的比例按大小顺序排列,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. 三、作图步骤 1.搜集数据；如063048正极片批量为20000PCS,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） 示范表格（正极制片不良分项统计表,总批量20000PCS）： 项目 数量 累计数 比率% 累计比率% 变形 600 600 50% 50% 露铝 360 960 30% 80% 硬块 120 1080 10% 90% 暗痕 60 1140 5% 95% 其他 60 1200 5% 100% 3.绘制排列图 A纵轴： 左：频数刻度,最大为总件数 右：频率（比率）刻度,最大数为100%. 注：总件数与最大数100%应保持在同一水平线上. B横轴：按频数大小用直方柱在横轴上表示各项目（从左至右） C依次累加频率,并连接成线. 4.记入必要事项,如：图题、取数据时间、制图人、制图时间、检查产品总数、总频数等等. 示范图（见下页） 很明显,上图中变形和露铝为A类不良项,需立即采取措施改善；硬块为B类不良项；暗痕和其他为C类不良项.B、C两类可稍后再采取措施改善. 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：A、B、C； 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.如可以使用因果图对造成变形和露铝的原因进行进一步的分析. 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,同时因其形状,又叫鱼刺图、鱼骨图、树枝图.还有一个名称叫特性要因图. 一个质量问题的发生往往不是单纯一种或几种原因的结果,而是多种因素综合作用的结果.要从这些错综复杂的因素中理出头绪,抓住关键因素,就需要利用科学方法,从质量问题这个“结果”出发,依靠群众,集思广益,由表及里,逐步深入,直到找到根源为止. 因果图就是用来根据结果寻找原因的一种QC手法. 二、定义 用以找出造成某问题可能原因的图表. 三、因果图可用来分析的问题类型 1.表示产品质量的特性：尺寸、强度、寿命、不合格率、废品件数、纯度、透光度等； 2.费用特性：价格、收率、工时数、管理费用等； 3.产量特性：产量、交货时间、计划时间等 4.其他特性：出勤率、差错件数、合理化建议件数 四、因果图的作图步骤 1.确定问题 2.画粗箭头 3.因素即原因分类 常用：4M1E即人（员）、机（器）、料（原料）、法（工艺方法）、环（境）,有时还可以补充软（件）、辅（助材料）、公（用设施）三方面. 也可用：工序顺序等分类 分类好后,用中箭头与主箭头成45°角画在主箭头两侧. 4.对中箭头所代表的一类因素,要进一步将与其有关的因素以小箭头画到中箭头上去,如有必要,可再次细分至可以直接采取行动为止. 5.检查所列因素有无遗漏,如有遗漏应予补充. 6.各箭头末端的因素中,凡影响重大的重要因素可加上小圈等记号,按已有数据、搜集不到数据、未取数据等情况,还可加上其他简便记号. 7.记入有关事项,如参加人员、制图者、制定日期等. 五、注意事项 1.实质上是枚举法,故要走群众路线,集中讨论； 2.最好采用能用数值表示的问题； 3.最细的原因要具体,以便采取措施； 4.对应于一个特性可以作几个因果图,如可按4M1E作图,也可按工序进行分类,分别作因果图.重要原因可以抽出再作新的因果图. 5.综合运用如排列图、对策表等； 6.复印几份加以保存,以便以后不断追加新内容. 六、因果图与排列图联用 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； 七、另一种作图步骤（形象） 1.集合有关人员召集与此问题相关的、有经验的人员,人数最好4-10人,并推选一人主导（主持人）； 2.挂一张大白纸,准备2~3支色笔； 3.由集合的人员就影响问题的要因发言,发言内容记入图上,中途不可批评或质问（脑力激荡法）； 4.时间大约1小时,搜集20~30个原因即可结束； 5.就所搜集的原因,何者影响最大,再由大家轮流发言,经大家磋商后,认为影响较大的因素圈上红圈； 6.与5一样,针对已画上一个红圈的,若认为最重要的可以再圈上两圈、三圈； 7.重新画一张因果图,未上圈的予以去除,圈数多的列为优先处理. 八、因果图示范图 九、因果卡图简介 因果卡图是在因果图的基础上发展出来的,又称为CEDAC（Cause Effect Diagram And Cards）图. 因果卡图一般长宽各数米,大多公开张贴于生产作业现场或技术攻关地点的醒目位置,因果卡图的一般结构是：右上方为问题栏,简要说明问题的现状,作为进行质量改进的依据,右下方写明质量改进项目的目标（一般用定量值表示）、项目负责人以及项目实施期限；右方中间为质量随着本项目的实施的变化曲线；左方为鱼刺图形,鱼刺两旁分别张贴用颜色区分的原因分析卡和措施方法卡；下方钉有两只标上“原因”和“措施”字样的大口袋,分别装有两种不同颜色的卡片,供参与者填写之用.然后将卡片按一定规则分类（如4M1E）张贴于鱼刺图形上.如可以规定鱼刺的左边张贴原因卡,右边张贴措施卡,用横线将对应的原因卡与措施卡相联. 第六章 散布图法 一、定义 散布图是用来表示一组成对的数据之间是否有相关性的一种图表.这种成对的数据或许是[特性—要因]、[特性—特性]、[要因—要因]的关系. 二、散布图的分类 1.正相关（如容量和附料重量） 2.负相关（油的粘度与温度） 3.不相关（气压与气温） 4.弱正相关（身高和体重） 5.弱负相关（温度与步伐） 三、散布图的绘制程序 1.收集资料（至少三十组以上） 2.找出数据中的最大值与最小值； 3.准备座标纸,画出纵轴、横轴的刻度,计算组距.通常用纵轴代表结果,横轴代表原因.组距的计算以数据中的最大值减最小值再除以所需设定的组数求得.是否一定需分组? 4.将各组对应数标示在座标上； 5.填上资料的收集地点、时间、测定方法、制作者等项目. 四、散布图的应用 当不知道两个因素之间的关系或两个因素之间关系在认识上比较模糊而需要对这两个因素之间的关系进行调查和确认时,可以通过散布图来确认二者之间的关系.实际上是一种实验的方法. 需要强调的是,在使用散布图调查两个因素之间的关系时,应尽可能固定对这两个因素有影响的其他因素,才能使通过散布图得到的结果比较准确. 五、散布图五种类型的示范图（见下页） 第七章 直方图法 一、定义： 为要容易的看出如长度、重量、时间、硬度等计量什的数据之分配情形,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出现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. 二、直方图的作图步骤 1.收集记录数据 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.决定中心点 （上组界+下组界） ÷2=组的中心点 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 三、直方图之功用 1.评估或查验制程； 2.指出采取行动的必要； 3.量测已采取矫正行动的效果； 4.比较机械绩效； 5.比较物料； 6.比较供应商.

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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种 图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。 1、 统计分析表 统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。 2、 数据分层法 数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。 数据分层法的应用，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加以分门别类的归纳及统计。 科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。 如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。 举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。 3、排列图（柏拉图） 排列图又称为柏拉图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。 在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据归集的数据，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。 在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。 柏拉图的使用要以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能画制成柏拉图。 柏拉图分析的步骤； （1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。 （2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈。 （3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期。 （4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上。 （5） 绘上柱状图。 （6） 连接累积曲线。 柏拉图法（重点管制法），提供了我们在没法面面俱到的状况下，去抓重要的事情，关键的事情，而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的，而是有数据依据的，并用图形来加强表示。也就是层别法提供了统计的基础，柏拉图法则可帮助我们抓住关键性的事情。 4、因果分析图 因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。 所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。 某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。 （1） 果分析图使用步骤 步骤1：集合有关人员。 召集与此问题相关的，有经验的人员，人数最好4-10人。 步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。 步骤3：由集合的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问。（脑力激荡 法） 步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。 步骤5：就所搜集的原因，何者影响最大，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色 圈。 步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈。 步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为最优先处理。 因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易秦效。 （2）因果分析图与柏拉图之使用 建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表。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。再利用特性原因图针对这些项目形成的原因逐予于探讨，并采取改善对策。所以因果分析图可以单独使用，也可连接柏拉图使用。 （3） 因果分析图再分析 要对问题形成的原因追根究底，才能从根本上解决问题。形成问题之主要原因找出来以后，再以实验设计的方法进行实验分析，拟具体实验方法，找出最佳工作方法，问题也许能得以彻底解决，这是解决问题，更是预防问题。 任何一个人，任何一个企业均有它追求的目标，但在追求目标的过程中，总会有许许多多有形与无形的障碍，而这些障碍是什么，这些障碍何于形成，这些障碍如何破解等问题，就是原因分析图法主要的概念。 一个管理人员，在他的管理工作范围内所追求的目标，假如加以具体的归纳，我们可得知从项目来说不是很多。然而就每个追求的项目来说，都有会有影响其达成目的的主要原因及次要原因，这些原因就是阻碍你达成工作的变数。 如何将追求的项目一一地罗列出来，并将影响每个项目达成的主要原因及次要原因也整理出来，并使用因果分析图来表示，并针对这些原因有计划地加以强化，将会使你的管理工作更加得心应手。 同样地，有了这些原因分析图，即使发生问题，在解析问题的过程中，也能更快速，更可靠。 5、直方图 直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。 6、散布图 散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。 在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关连，有些呈不规则形有关连。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。 7、控制图 控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。 统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：1 ）数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。 以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。最后还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。

也叫品管新七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的“旧”QC七大手法法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。因此，新QC七大手法法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司。 一、起源 新旧QC七大手法法都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧QC七大手法推行并获得成功之后，1979年又提出QC七大手法。之所以称之为“QC七大手法”，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。二、QC七大手法 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。 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、QC七大手法 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。四、日本著名的质量管理专家石川馨曾说：企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用QC七大手法而得到解决。全面质量管理的推行，离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用.五、 QC七大手法QC七大手法一 1、层别法 1）、何谓层别法 2）、为何要用层别法 3）、层别角度和注意事项 2、查检表 1）何谓查检表 2）为何要用查检表 3）查检表分类 4）如何设计查检表 5）如何设计查检表 6）练习 3、柏拉图 1）、何谓柏拉图 2）、为何要用柏拉图 3）、柏拉图之作法及应用 二、QC七大手法QC七大手法二1、直方图 1）、何谓直方图 2）、直方图的作法及应用 3）、练习 2、特性要因图 1）、何谓特性要因图 2）、为何要用特性要因图 3）、如何作特性要因图 4）、练习 3 、推移图 1）、何谓推移图 2）、为何要用推移图 3）、推移图的作法 三、QC七大手法QC七大手法三 1、散布图 1）、何谓散布图 2）、为何要用散布图 3）、散布图的作法 2、管制图 1）、何谓管制图 2）、制程变动的原因 3）、管制图的种类 4）、x一P管制图的作法 5）、练习 四、QC七大手法的应用改善案例 结果解析（现状掌握） 因果分析（因果关系掌握） 要因解析（重要要素明确及再深入） 改善对策的提出与评价效果维持（标准化） 成果检讨

qc旧七大手法：控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、直方图等所谓的QC七工具。qc新七大手法：关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。5大工具分别：FMEA：潜在失效模式及影响分析；先进产品计划；MSA：测量系统偏差；PPAP：生产零件批准；SPC：控制图应用程序。QC小组（质量控制小组，中文译名：品管圈）就是由相同、相近或互补之工作场所的人们自发组成数人一圈的小圈团体，全体合作、集思广益，按照一定的活动程序来解决工作现场、管理、文化等方面所发生的问题及课题。“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。

1查检集数据2分层作解析3排列抓重点4直方显分布5因果追原因6散布看相关7管制找异常 数据分层法又称为层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多，如果不把这些因素区别开来，则难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要处理相当复杂的资料，就得懂得如何把这些资料有系统、有目的地加以分门别类的归纳及统计。科学管理强调的是以管理的技法，来弥补以往靠经验、靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下工夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。 排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据归集的数据，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。在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。柏拉图使用以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能制成柏拉图。柏拉图分析的步骤：（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别；（2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈；（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期；（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上；（5） 绘上柱状图；（6） 连接累积曲线。 在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。作直方图的目的就是通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的质量。具体来说，作直方图的目的有：①判断一批已加工完毕的产品；②验证工序的稳定性；③为计算工序能力搜集有关数据。直方图将数据根据差异进行分类，特点是明察秋毫地掌握差异。直方图的作用(1)显示质量波动的状态；(2)较直观地传递有关过程质量状况的信息；(3)通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。直方图法在应用中常见的错误和注意事项a. 抽取的样本数量过小，将会产生较大误差，可信度低，也就失去了统计的意义。因此，样本数不应少于50个。b. 组数 k 选用不当，k 偏大或偏小，都会造成对分布状态的判断有误。c. 直方图一般适用于计量值数据，但在某些情况下也适用于计数值数据，这要看绘制直方图的目的而定。d. 图形不完整，标注不齐全，直方图上应标注：公差范围线、平均值 的位置(点画线表示)不能与公差中心M相混淆；图的右上角标出：N、S、C p或 CPK. 因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。分析图使用步骤：步骤1：召集与此问题相关的，有经验的人员，人数最好4-10人。步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。步骤3：由集合的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问（脑力激荡　法）。步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。步骤5：就所搜集的原因，何者影响最大，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色圈。步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈。 　步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为最优先处理。因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易奏效。 直方图(Histogram)　直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。 散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关联，有些呈不规则形有关联。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。 控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出，管制图使用后，就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：1 ）数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。最后还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。

品管新七大手法 品管新七大手法，也叫品管新七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的“旧”品管七大手法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司。 其实品管新七大手法与原品管七手法一样，不仅用在品质管理上，还可以应用到其它所有管理工作中，因此，在学习的过程中，笔者希望各位读者不要为品管所迷惑，而要学习它们的精神实质，把它转化为一种思维模式放在大脑中，这样有利于工作和能力的提升。 从上个世纪60年代开始，日本的企业通过运用品管七大手法，收集工作现场的数据并进行分析，大大地改善了产品的品质，使日本的产品成为“品质”的代名词。品管七大手法的运用，提升了日本产品的水平，是日本产品走向世界的原动力。70年代初，日本人大力推行QCC活动，除了重视现场的数据分析外，并逐步运用一些新的品管手法，对工作现场伙伴的情感表达和语言文字资料进行分析，并逐渐演译成新的品管手法。1972年，日本科技联盟之QC方法开发委员会正式发表了“品管新七大手法”。 品管新七大手法是将散漫无章的语言资料变成逻辑思考的一种方法，也是一种事先考虑不利因素的方法，它通过运用系统化的图形，呈现计划的全貌，防止错误或疏漏发生。 品管新七大手法是指：亲和图（也称KJ法）、关联图、系统图、过程决定计划图（PDPC法）、矩阵图、矩阵数据解析法、箭线图七种。 亲和图：将资料或信息分类归纳，理顺关系 关联图：把与现象和问题有关系的各种因素串联起来 系统图：将要实现的目的展开寻找最恰当的方法。 过程决定计划图：如何做一个完整的计划 矩阵图：找出众因素之间关系和相关程度的大小。 矩阵数据解析法：对多个变动且复杂的因素进行解析 箭线图：对事件做好进程及计划管理 品管新七大手法与应用时机对应表 新七大手法 亲和图 系统图 矩形图 箭线图 PDPC法 矩阵数据解析法 关联图 市场部分 调查用户需求 ● ● ● ● 进行需求预测 ● ● 分析竞争对手 ● ● 新产品规划 ● ● ● ● 调查流通渠道 ● ● 探索新的课题 ● ● ● 目标分析 明确事项内容 ● ● ● ● 目标展开 ● ● ● ● 明确事件关系 ● ● ● 方案优化 ● ● ● 措施排序 ● ● 将各因素整理成有效计划 ● ● ● 区分 1定义问题 2检讨问题 3发掘问题 4因果确认 5目标制定 6分析原因 7制订对策 8决策分析 9实施改善 10效果确认 11标准化 12技续改进 手法区分 使用特点 品管七大手法 1.检查表 ● ● ● 行列法 检查项目需周全 2.散布图 ● 坐标法 纵横坐标的相关性 3.层别法 ● ● 思考法 不同性质的区别 4.直方图 ● 图示法 可以规格或标准值比较 5.柏拉图 ● ● 图示法 能显示问题重点 6.因果图 ● ● 图示法 由大至小显示,制造业常用 7.管制图 ● 图示法 控制制程变异 品管新七大手法 1.关连图 ● 思考法 关系清楚 2.亲和图 ● ● ● 思考法 归纳适当,服务业常用 3.系统图 ● ● ● 树状图法 因果关系明确 4.矩阵图 ● ● 行列法 评价须正确 5.矩阵数据解析法 ● 坐标分析 量化比较须客观 6.过程决定计划图 ● ● 思考法 过程考虑周全 7.箭线图 ● 网状图法 注意顺序与预订进度 脑力激荡法 ● 思考法 自由创意 第一章 亲和图 一． 亲和图简要说明 亲和图是1953年日本人川喜田二郎在探险尼泊尔时将野外的调查结果资料进行整研究开发出来的。 亲和图也叫KJ法，就是把收集到大量的各种数据、资料，甚至工作中的事实、意见、构思等信息，按其之间的相互亲和性（相近性）归纳整理，使问题明朗化，并使大家取得统一的认识，有利于问题解决的一种方法。 在解决重要问题时，将混淆不清的事物或现象进行整理，以使问题得以明确，使用亲和图是很有效的一种方法。通过亲和图的运用，可使不同见解的人统一思想，培养团队精神。 亲和图分类通常是根据人员来分的，可以分为两类： 个人亲和图：是指主要工作由一个人进行，其重点放在资料的组织整理上。 团队亲和图：由2个或2个以上的人员进行，重点放在策略，再把所有成员各种意见整理分类。 二． 亲和图法的应用 一般来说，任何一个世界都有多种因素影响它、左右它、或多个事件有多个因素影响它左右它，我们可以运用亲和图来理顺这些关系。以下情况都可以使用亲和图。 1. 用于掌握各种问题重点，想出改善对策； 2. 用于研究开发、效率的提高； 3. 讨论未来问题时，希望获得整体性的架构。如本公司应如何导入TQM？ 4. 讨论未曾经历之问题时，藉此吸收全体人员看法，并获知全貌。例如：开发新产品时、市场调查和预测； 5. 针对以往不太注意的问题，而从新的角度来重新评估时； 6. 获取部属的心声，并教育部属，贯彻公司方针。 三． 亲和图的特点 1） 从混淆的事件或状态中，采集各种资料，将其整合并理顺关系，以便发现问题的根源； 2） 打破现状，让所有相关人员产生新的统一； 3） 掌握问题本质，让有关人员明确认识； 4） 团体活动，对每个人的意见都采纳，提高全员参与意识。 四． 亲和图法制作步骤 亲和图的制作较为简单，没有复杂的计算，个人亲和图主要与人员有很大关系，重点是列清所有项目，再加以整；而团队亲和图则是需要发动大家的积极性，把问题与内容全部列出，再共同讨论整理。一般按以下九个步骤进行： 1. 确定主题，主题之选定可采用以下几点的任意一点： u2022 对没有掌握好的杂乱无章的事物以求掌握； u2022 将自己的想法或小组想法整理出来； u2022 对还没有理清的杂乱思想加以综合归纳整理； u2022 打破原有观念重新整理新想法或新观念； u2022 读书心得整理； u2022 小组观念沟通。 2. 针对主题进行语言资料的收集，方法有： u2022 直接观察法：利用眼、耳、手……等直接观察； u2022 文献调查法； u2022 面谈调查法； u2022 个人思考法（回忆法、自省法）； u2022 团体思考法（脑力激荡法、小组讨论法）。 3. 将收集到的信息记录在语言资料卡片上，语言文字尽可能简单、精练、明了。 4. 将已记录好的卡片汇集后充分混合，再将其排列开来，务必一览无遗地摊开，接着由小组成员再次研读，找出最具亲和力的卡片，此时由主席引导效果更佳。 5. 小组感受资料卡所想表达的意思，而将内容恰当地予以表现出来，写在卡片上，我们称此卡为亲和卡。 6. 亲和卡制作好之后，以颜色区分，用回形针固定，放回资料卡堆中，与其他资料卡一样当作是一张卡片来处理，继续进行卡片的汇集、分群。如此反复进行步骤5的作业。亲和卡的制作是将语言的表现一步步提高了它的抽象程度，在汇集卡片的初期，要尽可能地具体化，然后一点一点地提高抽象度。 7. 将卡片进行配置排列,把一叠叠的亲和卡依次排在大张纸上，并将其粘贴、固定。 8. 制作亲和图，将亲和卡和资料卡之间相互关系，用框线连结起来。 框线若改变粗细或不同颜色描绘的话，会更加清楚。经过这8个步骤所完成的图，就是亲和图。当资料卡零散时造成混淆，如果完成亲和图，便可清晰地理顺其关系。 9. 亲和图完成后，所有的相关人员共同讨论，进一步理清其关系，统一大家的认识，并指定专人撰写报告。 五． 案例分析：某公司产品交期不准亲和图 第二章 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。(参考图2.1) 图2.1 中央形关连图 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。 五． 案例分析：老黄为何感冒？ 第三章 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。见图3.1。 图3.1 对策型系统图展开模式 2． 原因型系统图：以[结果—原因]方式展开，例如问题是“为何品质降低？”则开始发问“为何形成此结果，原因有哪些？”经研究发现原因是——人力不足、新进人员多等（以上为一次原因）；接着以“人力不足、新进人员多”等为结果，分别追问“为何形成此结果，原因有哪些？”其中“人力不足”的原因有——招聘困难，人员素质不够等（二次原因）；后续同样就每项二次原因展开成三次原因等，最后建立原因型系统图。见图3.2。 图3.2 原因型系统图展开模式 二． 系统图的应用 在企业管理中或日常的学习生活中，我们都会碰到一些复杂的事情，这些复杂的事情可以透过系统图得到分析并解决。系统图一般在以下情况下使用： 1） 新产品研制过程中设计质量的展开； 2） 制订质量保证计划，对质量活动进行展开； 3） 可当作因果图使用； 4） 目标、方针、实施事项的展开； 5） 任何重大问题解决的展开； 6） 明确部门职能、管理职能； 7） 对解决企业有关质量、成本、交货期等问题的创意进行展开。 在应用系统图时，应注意的事项： 1） 下级使用的方法和工具应具体规定，并且提出实施对策和行动计划； 2） 针对改善对策需要进行有效评估，确保改善对策的有效性。 三． 系统图的特点 1） 对较为复杂一些，或涉及面较广的项目或目标，效果更易突出，很容易对事项进行展开。 2） 协调、归纳、统一成员的各种意见，把问题看得更全面，方法和工具可能选得更恰当有效。 3） 容易整理、观看时简洁、直观、明了。 四． 系统图法制作步骤 系统图目前在企业内被广泛运用的图法，其制作步骤有以下九项： 1．组成制作小组，选择有相同经验或知识的人员。 2．决定主题：将希望解决的问题或想达成的目标，以粗体字写在卡片上，必要的时候，以简结精练的文句来表示，但要让相关的人能够了解句中的含意。 3．记入所设定目标的限制条件，如此可使问题更明朗，而对策也更能依循此条件找出来，此限制条件可依据人、事、时、地、物、费用、方法等分开表示。 4．第一次展开，讨论出达成目的方法，将其可能的方法写在卡片上，此方法如同对策型因果图中的大要因。 5．第二次展开，把第一次展开所讨论出来的方法当作目的，为了达成目的，在哪些方法可以使用呢？讨论后，将它写在卡片上，这些方法则称之为第二次方法展开。 6．以同样的要领，将第二次方法当成目的，展开第三次方法，如此不断地往下展开，直到大家认为可以具体展开行动，而且可以在日常管理活动中加以考核。 7．制作实施方法的评价表，经过全体人员讨论同意后，将最后一次展开的各种方法依其重要性、可行性、急迫性、经济性进行评价，评价结果最好用分数表示。 8．将卡片与评价表贴在白板上，经过一段时间（1小时或1天）后，再集合小组成员检查一次，看是否有遗漏或需要修正？ 9．系统图制作完毕后，须填入完成的年、月、日、地点、小组成员及其他必要的事项。 五． 案例分析：如何推行全面品质管理 目的 一次展开 二次展开 三次展开 评价 总分 排序 责任单位 完成期限 实施重点 重要性 可行性 急迫性 经济性 3 2 1 1 6 购买品管书籍 2 3 1 2 12 由周培公收集 3 3 2 1 18 ⑤ 由姚启圣安排 2 1 2 3 12 收集公开课资讯 3 3 2 2 36 ② 由QA课长提供 1 3 2 2 12 由人事提供资料 3 3 3 1 27 ③ 由人事收集资料 3 3 3 3 81 ① 由人事规划 2 2 2 3 24 ④ 收集公开课资讯 2 2 1 3 12 提案改善 2 2 1 1 4 编成手册 2 2 2 2 16 ⑥ 编成手册 说明：① 相关性很强3分、相关性一般2分、相关性弱1分。 ② 总分=重要性×可行性×急迫性×经济性。 第四章 过程决定计划图（PDPC法） 一． PDPC法的简要说明 PDPC法是英文原名Process Decision Program Chart的缩写，中文称之为过程决定计划图。所谓PDPC法是针对为了达成目标的计划，尽量导向预期理想状态的一种手法。 任何一件事情的完成，它必定有一个过程，有的过程简单，有的过程复杂，简单的过程我们较容易控制，但有些复杂的过程，如果我们采用PDPC法，可以做到防患于未然，避免重大事故的发生，最后达成目标。 一般情况下PDPC法可分为两种制作方法： ① 依次展开型：即一边进行问题解决作业，一边收集信息，一旦遇上新情况或新作业之前，即刻标示于图表上。 ② 强制连结型：即在进行作业前，为达成目标，在所有过程中被认为有阻碍的因素事先提出，并且制订出对策或回避对策，将它标示于图表上。 二． PDPC法应用 在日常管理中，特别是高层管理干部，面对公司的复杂情况，往往理不清其过程关系，或事先未进行过程策划，造成不必要的损失和混乱。PDPC法在应用时应注意： 1． 新产品的设计开发过程中，对不利状况和结果，设法导向理想状态,防患于未然； 2． 计划的实施过程中，发生不测应迅速修正计划，增加必要的措施保证目标达成； 3． 工厂的企划、研究开发、营业等工作，绝大部分都要预测未来并拟订对策，以及如何实施，此时可利用PDPC图进行过程进度管理，达成目标。因PDPC法中使用了语言文字，而且其经过是依时间顺序加以标示的，故在实施对策时，只要检查PDPC图，就等于在进行过程管理。 4． 品管七大手法对于问题的发现及原因的追查都极有帮助，可是如果想有好的构想或创意，利用语言文字来进行会比数值、数据更为有效。在PDPC法中一旦误判事实，则往后的预测作业皆无意义,因此首先利用QC七大手法，将事实的不良程度、影响原因一一举出，而在对策下达时，再使用PDPC法。 5． 在决策实施过程如不顺利时，再想纠正的话，不但延误时效，甚至状态的变化也会与发生时不一样,因此应借助PDPC图事先提出对策。 三． PDPC法制作步骤 在制作PDPC图时，只要能随着时间顺序的变化，来预测会产生何种状况，并针对状况提出因应对策，将对策的过程用图表表示。 依次展开型与强制连结型在基本理论是相同的，以下就针对强制连结型的制作步骤作以下说明： 1． 认识PDPC法的常用记号 u2022 表示起点或目标 u2022 表示对策或方法 u2022 表示决策之重点 u2022 表示时间的经过或事态之进行 u2022 表示资讯提供或不确定事态现象之引导路径 2． 将主题及预计理想目标写在卡片上，主题卡置于纸的上方，目标卡置于下方，中间则留白。 3． 在问题解决过程中，有许多外在不允许之因素产生，我们称之为限制条件或前提条件，此种条件应先予以明确化，并标示于右上方。 4． 写出现有所知的各项事实。制作PDPC图时应以事实为依据，不可以以个人所想或推测来表示，如此将会使制成的PDPC图毫无用处。 5． 将步骤4中已得知的各项事实，以脑力激荡法（Brain Storming ）由组员提出达成目标的对策，再从中选取最有效的对策。对于不明确的对策应检讨至明确为止，否则舍弃。从计划开始到达成目标之间，将卡片依时间顺序排列，作出达成目标的可能途径，并用箭头连结。结果一个途径所得到的情报，对其他途径有影响时应加以检讨，并以虚线来连结相互关连的事实。 请参考图4.1 图4.1 PDPC法运用纸片排列 6． 由组员检查PDPC图是否有遗漏之处。或将最后完成的PDPC图交经验丰富的上级主管检查，如发现有应追加之项目，应全组人员讨论后，再进行追加。 7． 将卡片贴在模纸上，并将某些路径所构成之过程，以细线框起来记入负责单位之名称。 四． 案例分析：完成QCC上课准备PDPC图 第五章 矩阵图 一． 矩阵图的简要说明 从问题事项中,找出成对的因素群,分别排列成行和列,找出其间行与列的相关性或相关程度的大小的一种方法。 在目的或结果都有二个以上，而要找出原因或对策时，用矩阵图比其他图方便。 矩阵图着眼于由属于行的要素与属于列的要素所构成之二元素的交点: 1． 从二元的分配中探索问题的所在及问题的型态。 2． 从元的关系中探求解决问题的构想。 在行与列的展开要素中，要寻求交叉点时，如果能够取得数据，就应依定量方式求出；如果无法取得数据时，则应依经验转换成资讯，再决定之，所以决策交叉点时，以全员讨论方式为之，并能在矩阵图旁注上讨论的成员、时间、地点及数据取得方式等简历，以便使用参考。 有时候交叉点的重要度各不相同，因此可用各种记号区别之，例如： ◎ 非常重要或有非常显著关联 ○ 重要或有显著关联 △ 有关联 也可以用文字或数据写在交叉点上，使重要度更明确。 矩阵图借着交点作为“构想重点”有效地解决问题。它依其所使用的型态可分类为：L型矩阵、T型矩阵、Y型矩阵、X型矩阵、C型矩阵五大类。 1） L型矩阵图 2)T型矩阵图 A A a4 a 1 a 2 a 3 a3 B b1 a2 b2 a1 b3 b3 b2 b1 c1 c2 c3 3）Y型矩阵图 4）X型矩阵图 A3 A2 A1 B3 B2 B1 C1 C2 C3 D1 D2 ○ D3 u2022 L型矩阵图 是最基本也是最普遍的矩阵图，L型矩阵图可用于表达目的与手段（或对策）之间的对应关系，也可用来表示结果与原因的关连性。是由A群要素与B群要素对应构成的。 u2022 T型矩阵图 由两个L型矩阵图合并而得，其一是由A群要素与B群要素对应而成，别一图是由A群要素C群要素对应，两个L 型矩阵图组合成T型状态，故称之为T型矩阵图。 u2022 Y型矩阵图 Y型矩阵图是由三个L型矩阵图所组合而成，分别是A、B群要素对应，A、C群要素对应与B、C群要素对应的L型矩阵图。它说明了在这三个L型矩阵图的三组要素A、B、C之间的相互对应情形，其做法、看法与T型矩阵图类似，但多了一组B、C群的对应关系，也因此由T型矩阵图的平面图形变成Y型矩阵图的立体图形。 u2022 X型矩阵图 由A对应B、B对应C、C对应D、D对应A四个L型矩阵图组成。 注：C型图不常用，故这里不作介绍。 二． 矩阵图的应用 矩阵图应用比较广泛，一般应用在以下几种情况下： 1. 竞争对手分析时； 2. 新产品策划时； 3. 探索新的课题时； 4. 方针目标展开时； 5. 明确事件关系时； 6. 纠正措施排序时。 三． 矩阵图特点 1. 透过矩阵图的制作与使用，可以累积众人的经验，在短时间内整理出问题的头绪或决策的重点，可以发挥象数据般的效果。 2. 各种要素之间的关系非常明确，能够使我们掌握到全体要素的关系。 3. 矩阵图可根据多次元方式的观察，将潜伏在内的各项因素显示出来。在系统图、关联图、亲和图等手法已分析至极限时使用。 4. 矩阵图依行、列要素分析，可避免一边表现得太抽象、而另一边又太详细的情形发生。 四． 矩阵图制作步骤 以L型矩阵图为例，针对“工厂利润降低”的问题来制作矩阵图。 1． 首先，针对“工厂利润降低”的问题，运用系统图，找出一次、二次、三次原因，并就第三次原因制定对策。 2． 将第三次原因及对策排入L型矩阵图中。 3． 依相关程度（即此项对策与每项原因关连性）设定对应评比分数。 4． 各项对策分数加总后，取最高的三项，成为改善决策，并标出来，完成决策矩阵图。 五． 案例分析：“工厂利润下降”矩阵图 见科建品管七大手法P171页 第六章 矩阵数据解析法 一． 矩阵数据解析法简要说明 矩阵数据解析法是将已知的宠大资料，经过整理、计算、判断、解析得出结果，以决定新产品开发或体质改善重点的一种方法。 如果能从现有的数千、数万、及至数十万的资料中寻求方法，并非简单的作业。然而，若这些资料经过计算并整理后，可以得到所需要的有用的信息，，迅速找到解决问题的方向。 二． 矩阵图数据解法的应用 1． 客户需求调查； 2． 客户需求预测； 3． 竞争对手分析； 4． 新产品策划； 5． 明确事项内容； 6． 方针目的展开； 7． 方案优化。 三． 矩阵图数据解法的特点 1． 既可以运用感观获得的资料，也可以运用测量获得的数据分析。 2． 评价者的取样能确保此资料符合常态分布。 四． 矩阵解析步骤 为了方便说明，以下提供例子，解说了5个人针对4种汽车之性能及外观作评价，想找出顾客对汽车的哪些重点特别注意，以便研究新一代车重点。

　　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。x0dx0a　　品管新七大手法x0dx0a　　关联图(Relationship Diagram)x0dx0a　　关联图，又称关系图，20世纪60年代由日本应庆大学千住镇雄教授提出，是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。x0dx0a　　亲和图(Affinity Diagram)x0dx0a　　亲和图法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首创，把大量收集到的关于未知事物或不明确的事实的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。x0dx0a　　系统图(System Diagram)x0dx0a　　系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图， 以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的一种方法。x0dx0a　　过程决策程序图(PDPC)x0dx0a　　过程决策程序图，又称PDPC(Process Decision Program Chart)法是随事态的进展分析能导致各种结果的要素，并确定一个最优过程使之达到理想结果的方法。x0dx0a　　矩阵图(Matrix Diagram)x0dx0a　　矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，确定关键点的方法，它是一种通过多因素综合思考，探索问题的好方法。x0dx0a　　箭条图(Arrow Diagram)x0dx0a　　箭条图法是将项目推行时所需的各步骤、作业按从属关系用网络图表示出来的一种方法。x0dx0ax0dx0a　　品管旧七大手法x0dx0a　　检查表(Tally Sheet)x0dx0a　　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，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。x0dx0a　　数据分层法(Data Stratification)x0dx0a　　数据分层法又称为层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多，如果不把这些因素区别开来，则难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。x0dx0a　　数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要处理相当复杂的资料，就得懂得如何把这些资料有系统、有目的地加以分门别类的归纳及统计。x0dx0a　　科学管理强调的是以管理的技法，来弥补以往靠经验、靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。x0dx0a　　如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下工夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。x0dx0a　　排列图(Pareto Diagram)x0dx0a　　排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。x0dx0ax0dx0a　　排列图x0dx0a　　在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据归集的数据，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。x0dx0a　　在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。x0dx0a　　柏拉图使用以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能制成柏拉图。x0dx0a　　柏拉图分析的步骤：x0dx0a　　（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。x0dx0a　　（2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈。x0dx0a　　（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期。x0dx0a　　（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上。x0dx0a　　（5） 绘上柱状图。x0dx0a　　（6） 连接累积曲线。x0dx0a　　直方图(Histogram)x0dx0a　　在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。x0dx0a　　直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。x0dx0a　　作直方图的目的就是通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的质量。具体来说，作直方图的目的有：x0dx0a　　①判断一批已加工完毕的产品；x0dx0a　　②验证工序的稳定性；x0dx0a　　③为计算工序能力搜集有关数据。x0dx0a　　直方图将数据根据差异进行分类，特点是明察秋毫地掌握差异。x0dx0a　　直方图的作用x0dx0a　　(1)显示质量波动的状态；x0dx0a　　(2)较直观地传递有关过程质量状况的信息；x0dx0a　　(3)通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。x0dx0a　　直方图法在应用中常见的错误和注意事项x0dx0a　　a. 抽取的样本数量过小，将会产生较大误差，可信度低，也就失去了统计的意义。因此，样本数不应少于50个。x0dx0a　　b. 组数 k 选用不当，k 偏大或偏小，都会造成对分布状态的判断有误。x0dx0a　　c. 直方图一般适用于计量值数据，但在某些情况下也适用于计数值数据，这要看绘制直方图的目的而定。x0dx0a　　d. 图形不完整，标注不齐全，直方图上应标注：公差范围线、平均值 的位置(点画线表示)不能与公差中心M相混淆；图的右上角标出：N、S、C p或 CPK.x0dx0a　　因果分析图(Characteristic Diagram)x0dx0a　　因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。x0dx0a　　所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。x0dx0a　　某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。x0dx0a　　分析图使用步骤：x0dx0a　　步骤1：召集与此问题相关的，有经验的人员，人数最好4-10人。x0dx0a　　步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。x0dx0a　　步骤3：由集合的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问（脑力激荡　法）。x0dx0a　　步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。x0dx0a　　步骤5：就所搜集的原因，何者影响最大，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色圈。x0dx0a　　步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈。 　步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为最优先处理。x0dx0a　　因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易奏效。 直方图(Histogram)　直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。x0dx0a　　散布图(Scatter Diagram)x0dx0a　　散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。x0dx0a　　在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关联，有些呈不规则形有关联。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。x0dx0a　　控制图(Control Chart)x0dx0a　　控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出，管制图使用后，就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。x0dx0a　　统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：1 ）数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。x0dx0a　　以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。最后还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。x0dx0a　　QC七大手法口诀x0dx0a　　1查检集数据x0dx0a　　2分层作解析x0dx0a　　3排列抓重点x0dx0a　　4直方显分布x0dx0a　　5因果追原因x0dx0a　　6散布看相关x0dx0a　　7管制找异常

1、功能不同：QCC品管圈是一种工作小组 ：由基层员工组成，通过适当的训练及引导，使小组能通过定期的会议，去发掘、分析及解决日常工作有关的问题。QC七大手法是常用的质量统计管理方法，分：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图；2、工具不同：QC七大手法有新旧两种，共14种工具，用于解决质量问题时做统计或分析等使用。QCC是“品管圈”，有时候就是指QC小组。所以有时候叫QC七大手法叫QCC七大手法；3、“QC工具”是开展主题活动必要的手段，主要是针对特定的工作失误或品质不良运用QC工具展开分析讨论，并将结果整理在大家容易看到的地方，以提醒防止发生这样的问题，而且大家随时可以提出新的建议并进行讨论修订。扩展资料：QC的工作主要是产成品，原辅材料等的检验，QC是对整个公司的一个质量保证，包括成品，原辅料等的放行，质量管理体系正常运行等。在质量管理发展史上先出现了“QC”，产品经过检验后再出货是质量管理最基本的要求。QC职能为生产加工过程中的管控及制程数据的统计分析，并将相关信息提供给其它部门。分类：FQC:即最终品质管控，是在产品完成所有制程或工序，对于产品的品质状况进行检验。IQC:即来料品质管控，是对采购进来的素材或产品做品质确认，减少质量成本，达到有效控制。IPQC:即制程品质管控，是在产品从生产到包装过程中进行品质管控，也称作巡检。OQC:即出货品质管控，是对产品进行全面性的查核确认，以确保客户收货时和约定内容符合一致。品质圈概念源自于美国，在日本发扬光大。在过去的36年中，品质圈概念被引入了多达100多个国家。其特点是由基层员工组成的小组，通过适当的训练及引导，使小组能通过定期的会议，去发掘、分析及解决日常工作有关的问题。品质圈是一种工作小组，其中，在第一线工作场所工作的人们，持续提高并维护产品、服务、工作的质量。该小组推动这种行为的方式是自主管理，利用质量控制概念和技术或其他技术，展示创造力，形成自我发展和相互发展。参考资料：百度百科-QC参考资料：百度百科-QCC

1.‘"QC七大手法”也叫品管新七大工具。2.其作用主要是用较便捷的手法来解决一些zd管理上的问题。3.应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司。4.QC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、网络图专法。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。日本著名的质量管理专家石川馨曾说：企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活属用QC七大手法而得到解决。全面质量管理的推行，离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。

品管七大手法分为两种：品管旧七大手法：控制图、因果图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图品管新七大手法：亲和图、关联图、系统图、过程决定计划图、矩阵图、矩阵数据解析法、箭线图品管七大手法是从日本传入中国，在翻译上有些名称说法略有不同

品管七大手法包含：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图。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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。扩展资料品管七大手法的来源：品管七大手法又称新旧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而来。参考资料来源：百度百科-品管七大手法

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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、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。 统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，现在这些方法可大致分为以下三类。 （1） 初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。 （2） 中级统计管理方法 ：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。 （3） 高级统计管理方法：包括高级实验计划法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。 这里就概要介绍常用的初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，供网友们参考。 （一） 统计分析表 统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。 （二） 数据分层法 数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。 数据分层法的应用，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加以分门别类的归纳及统计。 科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。 如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。 举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。 （三） 排列图（柏拉图） 排列图又称为柏拉图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。 在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据归集的数据，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。 在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。 柏拉图的使用要以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能画制成柏拉图。 柏拉图分析的步骤； （1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。 （2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈。 （3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期。 （4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上。 （5） 绘上柱状图。 （6） 连接累积曲线。 柏拉图法（重点管制法），提供了我们在没法面面俱到的状况下，去抓重要的事情，关键的事情，而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的，而是有数据依据的，并用图形来加强表示。也就是层别法提供了统计的基础，柏拉图法则可帮助我们抓住关键性的事情。

品管新七大手法，也叫品管新七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的“旧”品管七大手法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司。 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。 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。 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。

品管七大手法又称新旧QC七大工具(手法)：一. 旧QC七大手法:1).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，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。2).数据分层法(Data Stratification);数据分层法又称为层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多，如果不把这些因素区别开来，则难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要处理相当复杂的资料，就得懂得如何把这些资料有系统、有目的地加以分门别类的归纳及统计。科学管理强调的是以管理的技法，来弥补以往靠经验、靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。3).排列图(或帕累托图)(Pareto Diagram);排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。柏拉图使用以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能制成柏拉图。柏拉图分析的步骤：（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别；（2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈；（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期；（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上；（5） 绘上柱状图；（6） 连接累积曲线。4).直方图(Histogram);在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。作直方图的目的就是通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的质量。具体来说，作直方图的目的有：①判断一批已加工完毕的产品；②验证工序的稳定性；③为计算工序能力搜集有关数据。直方图将数据根据差异进行分类，特点是明察秋毫地掌握差异。直方图的作用:(1)显示质量波动的状态；(2)较直观地传递有关过程质量状况的信息；(3)通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。5).因果分析图(Characteristic Diagram);因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。分析图使用步骤：步骤1：召集与此问题相关的，有经验的人员，人数最好4-10人。步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。步骤3：由集合的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问（脑力激荡　法）。步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。步骤5：就所搜集的原因，何者影响最大，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色圈。步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈。 　步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为最优先处理。因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易奏效。 直方图(Histogram)　直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。6).散布图(Scatter Diagram);散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。7).管制图(或控制图)(Control Chart)控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出，管制图使用后，就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：1 ）数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。最后还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。二. 新QC七大手法:1).关联图(Relationship Diagram);关联图，又称关系图，20世纪60年代由日本应庆大学千住镇雄教授提出，是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。2).亲和图(Affinity Diagram);亲和图法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首创，把大量收集到的关于未知事物或不明确的事实的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。3).系统图(System Diagram);系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图， 以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的一种方法。4).过程决策程序图(PDPC);过程决策程序图，又称PDPC(Process Decision Program Chart)法是随事态的进展分析能导致各种结果的要素，并确定一个最优过程使之达到理想结果的方法。5).矩阵图(Matrix Diagram);矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，确定关键点的方法，它是一种通过多因素综合思考，探索问题的好方法。6).矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart);矩阵数据分析法是对多个变动且复杂的因果进行解析。 矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。7).箭条图(Arrow Diagram)箭条图法是将项目推行时所需的各步骤、作业按从属关系用网络图表示出来的一种方法。

1、品管七大手法包括控制图、因果分析图、散布图、排列图、统计分析表、数据分析法、直方图。控制图：控制图是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。因果分析图：因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。散布图：散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。排列图：排列图是分析和寻找影响质量主要因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数、金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。统计分析表：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，这种方法虽然较简单，但实用有效。数据分析法：数是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。直方图：直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。2、八大原则包括：以顾客为关注焦点、领导作用、全员参与、过程方法、管理的系统方法、持续改进、基于事实的决策方法、与供方互利的关系。以顾客为关注焦点：组织依存于他们的顾客，因而组织应理解顾客当前和未来的需求，满足顾客需求并争取超过顾客的期望。领导作用：领导者建立组织相互统一的宗旨、方向和内部环境。所创造的环境能使员工充分参与实现组织目标的活动。全员参与：各级人员都是组织的根本，只有他们的充分参与才能使他们的才干为组织带来收益。过程方法：将相关的资源和活动作为过程来进行管理，可以更高效地达到预期的目的。管理的系统方法：针对制订的目标，识别、理解并管理一个由相互联系的过程所组成的体系，有助于提高组织的有效性和效率。持续改进：持续改进是一个组织永恒的目标。基于事实的决策方法：有效的决策是建立在对数据和信息进行合乎逻辑和直观的分析基础上。与供方互利的关系：组织和供方之间保持互利关系，可增进两个组织创造价值的能力。扩展资料1、品质管理七大手法1）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。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。2）主要内容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。2、品质管理八大原则1）背景质量管理八项原则管理实践经验的基础上用高度概括的语言所表述的最基本/最通用的一般规律，可以指导一个组织在长期内通过关注顾客及其他相关方的需求和期望而改进其总体业绩的目的。它是质量文化的一个重要组成部分。2）作用指导ISO/TC176编制2000版ISO9000族标准和相关文件；指导组织的管理者建立、实施、改进本组织的QMS；指导广大的审核员、咨询师和企业一线的质量工作者学习、理解和掌握2000版ISO9000标准。参考资料来源：百度百科-品质管理七大手法参考资料来源：百度百科-品质管理八大原则

七大手法是指关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。关系图，又称关联图，是用来分析事物之间原因与结果、目的与手段等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。品管新七大手法，也叫品管新七大工具，是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。qc旧七大手法说明控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、直方图等所谓的QC七工具。qc新七大手法，关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。

qc旧七大手法：控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、直方图等所谓的QC七工具。qc新七大手法：关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。5大工具分别：FMEA：潜在失效模式及影响分析；先进产品计划；MSA：测量系统偏差；PPAP：生产零件批准；SPC：控制图应用程序。QC小组（质量控制小组，中文译名：品管圈）就是由相同、相近或互补之工作场所的人们自发组成数人一圈的小圈团体，全体合作、集思广益，按照一定的活动程序来解决工作现场、管理、文化等方面所发生的问题及课题。“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。

1、七大手法分别是：关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。关系图，又称关联图，是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。 2、品管新七大手法，也叫品管新七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的“旧”品管七大手法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。

QC七大手法是：1、QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。2、QC新七大手法：关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。品管新七大手法，也叫品管新七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的“旧”品管七大手法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。qc七大手法的作用经典QC7大手法也叫老QC七大手法偏重于统计分析，针对的是问题发生后的识别和改善，新QC七大手法将来会单独介绍则偏重于思考分析过程，主要是强调在问题发生前进行预防，半个世纪以来，B7在现场质量管理中发挥了巨大的作用。其本身也在不断地发展和完善，在人们俗称的B7中，已经用流程图Flowchart替代了分层法，基本的质量管理工具在应用上遵循某种逻辑顺序，先使用流程图对所要改进的过程进行基本描述，再使用检查表收集过程数据，然后利用直方图散布图或控制图来完成对数据的分析。

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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。 初级统计管理方法:企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。 中级统计管理方法:包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。 高级统计管理方法:包括高级实验计划法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。 品质的七大手法一般指初级统计管理方法。

也叫品管新七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的“旧”QC七大手法法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。因此，新QC七大手法法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司。 一、起源 新旧QC七大手法法都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧QC七大手法推行并获得成功之后，1979年又提出QC七大手法。之所以称之为“QC七大手法”，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。二、QC七大手法 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。 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、QC七大手法 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。四、日本著名的质量管理专家石川馨曾说：企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用QC七大手法而得到解决。全面质量管理的推行，离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用.五、 QC七大手法QC七大手法一 1、层别法 1）、何谓层别法 2）、为何要用层别法 3）、层别角度和注意事项 2、查检表 1）何谓查检表 2）为何要用查检表 3）查检表分类 4）如何设计查检表 5）如何设计查检表 6）练习 3、柏拉图 1）、何谓柏拉图 2）、为何要用柏拉图 3）、柏拉图之作法及应用 二、QC七大手法QC七大手法二1、直方图 1）、何谓直方图 2）、直方图的作法及应用 3）、练习 2、特性要因图 1）、何谓特性要因图 2）、为何要用特性要因图 3）、如何作特性要因图 4）、练习 3 、推移图 1）、何谓推移图 2）、为何要用推移图 3）、推移图的作法 三、QC七大手法QC七大手法三 1、散布图 1）、何谓散布图 2）、为何要用散布图 3）、散布图的作法 2、管制图 1）、何谓管制图 2）、制程变动的原因 3）、管制图的种类 4）、x一P管制图的作法 5）、练习 四、QC七大手法的应用改善案例 结果解析（现状掌握） 因果分析（因果关系掌握） 要因解析（重要要素明确及再深入） 改善对策的提出与评价效果维持（标准化） 成果检讨

FMEA 简介 FMEA(Failure Mode and Effect Analysis,失效模式和效果分析)是一种用来确定潜在失效模式及其原因的分析方法。 具体来说，通过实行FMEA，可在产品设计或生产工艺真正实现之前发现产品的弱点，可在原形样机阶段或在大批量 生产之前确定产品缺陷。 FMEA最早是由美国国家宇航局(NASA)形成的一套分析模式，FMEA是一种实用的解决问题的方法，可适用于许多工程 领域，目前世界许多汽车生产商和电子制造服务商(EMS)都已经采用这种模式进行设计和生产过程的管理和监控。 FMEA简介 FMEA有三种类型，分别是系统FMEA、设计FMEA和工艺FMEA，本文中主要讨论工艺FMEA。 1)确定产品需要涉及的技术、能够出现的问题，包括下述各个方面： 需要设计的新系统、产品和工艺； 对现有设计和工艺的改进； 在新的应用中或新的环境下，对以前的设计和工艺的保留使用； 形成FMEA团队。 理想的FMEA团队应包括设计、生产、组装、质量控制、可靠性、服务、采购、测试以及供货方等所有有关方面的代表。 2)记录FMEA的序号、日期和更改内容，保持FMEA始终是一个根据实际情况变化的实时现场记录， 需要强调的是，FMEA文件必须包括创建和更新的日期。 3) 创建工艺流程图。 工艺流程图应按照事件的顺序和技术流程的要求而制定，实施FMEA需要工艺流程图，一般情况下工艺流程图不要 轻易变动。 4)列出所有可能的失效模式、效果和原因、以及对于每一项操作的工艺控制手段： 4.1 对于工艺流程中的每一项工艺，应确定可能发生的失效模式. 如就表面贴装工艺(SMT)而言，涉及的问题可能包括，基于工程经验的焊球控制、焊膏控制、使用的阻焊剂 (soldermask)类型、元器件的焊盘图形设计等。 4.2 对于每一种失效模式，应列出一种或多种可能的失效影响， 例如，焊球可能要影响到产品长期的可靠性，因此在可能的影响方面应该注明。 4.3 对于每一种失效模式，应列出一种或多种可能的失效原因. 例如，影响焊球的可能因素包括焊盘图形设计、焊膏湿度过大以及焊膏量控制等。 4.4 现有的工艺控制手段是基于目前使用的检测失效模式的方法，来避免一些根本的原因。 例如，现有的焊球工艺控制手段可能是自动光学检测(AOI)，或者对焊膏记录良好的控制过程。 5)对事件发生的频率、严重程度和检测等级进行排序： 5.1 严重程度是评估可能的失效模式对于产品的影响，10为最严重，1为没有影响； 事件发生的频率要记录特定的失效原因和机理多长时间发生一次以及发生的几率。 如果为10，则表示几乎肯定要发生，工艺能力为0.33或者ppm大于10000。 5.2 检测等级是评估所提出的工艺控制检测失效模式的几率，列为10表 示不能检测，1表示已经通过目前工艺控 制的缺陷检测。 5.3 计算风险优先数RPN(riskprioritynumber)。 RPN是事件发生的频率、严重程度和检测等级三者乘积，用来衡量可能的工艺缺陷，以便采取可能的预防措施 减少关键的工艺变化，使工艺更加可靠。对于工艺的矫正首先应集中在那些最受关注和风险程度最高的环节。 RPN最坏的情况是1000，最好的情况是1，确定从何处着手的最好方式是利用RPN的pareto图，筛选那些累积 等级远低于80%的项目。 推荐出负责的方案以及完成日期，这些推荐方案的最终目的是降低一个或多个等级。对一些严重问题要时常 考虑拯救方案，如: 一个产品的失效模式影响具有风险等级9或10； 一个产品失效模式/原因事件发生以及严重程度很高； 一个产品具有很高的RPN值等等。 在所有的拯救措施确和实施后，允许有一个稳定时期，然后还应该对修订的事件发生的频率、严重程度和检测 等级进行重新考虑和排序。 FMEA应用 FMEA实际上意味着是事件发生之前的行为，并非事后补救。 因此要想取得最佳的效果，应该在工艺失效模式在产品中出现之前完成。产品开发的5个阶段包括： 计划和界定、设计和开发、工艺设计、预生产、大批量生产。 作为一家主要的EMS提供商，Flextronics International已经在生产工艺计划和控制中使用了FMEA管理，在产品的 早期引入FMEA管理对于生产高质量的产品，记录并不断改善工艺非常关键。对于该公司多数客户，在完全确定设计和 生产工艺后，产品即被转移到生产中心，这其中所使用的即是FMEA管理模式。 手持产品FMEA分析实例 在该新产品介绍(NPI)发布会举行之后，即可成立一个FMEA团队，包括生产总监、工艺工程师、产品工程师、测试工 程师、质量工程师、材料采购员以及项目经理，质量工程师领导该团队。FMEA首次会议的目标是加强初始生产工艺MPI (Manufacturing Process Instruction)和测试工艺TPI(Test Process Instruction)中的质量控制点同时团队 也对产品有更深入的了解，一般首次会议期间和之后的主要任务包括： 1．工艺和生产工程师一步一步地介绍工艺流程图，每一步的工艺功能和要求都需要界定。 2．团队一起讨论并列出所有可能的失效模式、所有可能的影响、所有可能的原因以及目前每一步的工艺控制，并对这些 因素按RPN进行等级排序。例如，在屏幕印制(screen print)操作中对于错过焊膏的所有可能失效模式，现有的工艺 控制是模板设计SD(Stencil Design)、定期地清洁模板、视觉检测VI(Visual Inspection)、设备预防性维护PM (Preventive Maintenance)和焊膏粘度检查。工艺工程师将目前所有的控制点包括在初始的MPI中，如模板设计研 究、确定模板清洁、视觉检查的频率以及焊膏控制等。 3. FMEA团队需要有针对性地按照MEA文件中的控制节点对现有的生产线进行审核，对目前的生产线的设置和其他问题进 行综合考虑。如干燥盒的位置，审核小组建议该放在微间距布局设备(Fine-pitch Placementmachine)附近，以方 便对湿度敏感的元器件进行处理。 4. FMEA的后续活动在完成NPI的大致结构之后，可以进行FMEA的后续会议。会议的内容包括把现有的工艺控制和NPI大 致结构的质量报告进行综合考虑，FMEA团队对RPN重新进行等级排序，每一个步骤首先考虑前三个主要缺陷，确定好 推荐的方案、责任和目标完成日期。 对于表面贴装工艺，首要的两个缺陷是焊球缺陷和tombstone缺陷，可将下面的解决方案推荐给工艺工程师： 对于焊球缺陷，检查模板设计(stencildesign)，检查回流轮廓(reflow profile)和回流预防性维护(PM)记录； 检查屏幕印制精度以及拾取和放置(pick-and-place)机器的布局(placement)精度. 对于墓石(tombstone)缺陷，检查屏幕印制精度以及拾取和放置(pick-and-place)机器的布局(placement)精度； 检查回流方向；研究终端(termination)受污染的可能性。 工艺工程师的研究报告表明，回流温度的急速上升是焊球缺陷的主要原因，终端(termination)受污染是墓石 (tombstone)缺陷的可能原因，因此为下一个设计有效性验证测试结构建立了一个设计实验(DOE)，设计实验表明 一个供应商的元器件出现墓石(tombstone)缺陷的可能性较大，因此对供应商发出进一步调查的矫正要求。 5. 对于产品的设计、应用、环境材料以及生产组装工艺作出的任何更改，在相应的FMEA文件中都必须及时更新。 FMEA更新会议在产品进行批量生产之前是一项日常的活动。 批量生产阶段的FMEA管理 作为一个工艺改进的历史性文件，FMEA被转移到生产现场以准备产品的发布。 FMEA在生产阶段的主要作用是检查FMEA文件，以在大规模生产之前对每一个控制节点进行掌握，同时审查生产线的有 效性，所有在NPI FMEA阶段未受质疑的项目都自然而然地保留到批量生产的现场。 拾取和放置(pick-and-place)机器精度是工艺审核之后的一个主要考虑因素，设备部门必须验证布局机器的Cp/Cpk， 同时进行培训以处理错误印制的电路板。FMEA团队需要密切监视第一次试生产，生产线的质量验证应该与此同时进行。 在试生产之后，FMEA需要举行一个会议核查现有的质量控制与试生产的质量报告，主要解决每一个环节的前面三个问题。 FMEA管理记录的是一个不断努力的过程和连续性的工艺改进，FMEA文件应该总是反映设计的最新状态，包括任何在生产 过程开始后进行的更改。 结语 使用FMEA管理模式在早期确定项目中的风险，可以帮助电子设备制造商提高生产能力和效率，缩短产品的面市时间。 此外通过这种模式也可使各类专家对生产工艺从各个角度进行检测，从而对生产过程进行改进。 所推荐的方案应该是正确的矫正，产生的效益相当可观。为了避免缺陷的产生，需要对工艺和设计进行更改。使用统计 学的方法对生产工艺进行研究，并不断反馈给合适的人员，确保工艺的不断改进并避免缺陷产生。===============================================================================================QC七大手法TQC推动人员的圈长辅导员及相关人员 教材构成: 7卷录影带、讲师手册1本、学员手册1 本 影片重点: 在推行TQM的今天，如何使全公司上下各部门， 对品质管理的基本观念有正确的理解，是一件重要的事。 QC七大手法是一套易学、易懂又好用的管理改善工具。 学习目标: 1、吸收QC七手法的知识并应用。 2、在短期内就可以在工作场展开运用。 教材大纲: 数据与查检表 1、有关於数据的搜集与应用 2、查检表的制作与活用 3、QC七大手法的初步认识 柏拉图 1、柏拉图的相关知识 2、如何正确规划出柏拉图 3、如何利用柏拉图发现问题的重心 特性要因图 1、何谓特性要因图 2、特性要因图的制作方法 3、特性要因图使用 散布图 1、散布图基本知识的学习 2、如何制作散布图 3、散布图的使用方法 图表与管制图 1、一般常用图表的绘制和使用注意事项 2、何谓管制以及一般知识 3、如何研读管制图 直方图 1、直方图的一般知识 2、直方图的制作方法 3、如何应用直方图 层别法 1、认识层别法 2、层别法的对象和项目 3、层别法的使用 新： 适用对象: 品质管理推动人员、管理者、幕僚者、品管圈之相关人员 教材构成: 7卷录影带、讲师手册1本、学员手册5本 影片重点: 新QC七大手法，是将语言资料利用图形加以整理，用来解决问题的手法，举凡制造、事务、营业、服务、研究、开发等部门，都是可以活用的领域。 学习目标: 1、手法的KNOW-HOW。 2、成为一位具思考能力的优秀管理者及幕僚人员 3、知道在策略执行的过程中，如何评估、拟订更有效的计划。 教材大纲: 亲和图法 1、企业追求TQC重舶指向为何 2、新QC七大手法与TQC 3" 何谓亲和图法 4、亲和图法HOW TO 5" 亲和图法用途 关连图法 1、何谓关连图法 2、关连图主要类型 3、关连图法特微 4、关连图法HOW TO 5、关连图法之优点 系统图法 1、系统图法基本概念 2、系统图法HOW TO 3" 系统图法使用重点 矩阵图法 1、何谓矩阵图法 2、矩阵图片的种类 3、矩阵图法优点 4、矩阵图HOW TO 5" 矩阵图法与系统图法之关系 矩解析法 1、何谓矩解析法 2、矩阵解析法HOW TO 3、注意事项 4、矩阵解析法的运用 PDPC法 1、PDPC法基本概念 2、POPC法HOW TO 3、POPC法之使用 箭形图解法 1、箭形图解法基本概念 2、箭形图解的表现方法 3、箭形图解法HOW TO 4、日程的计算 5、箭形图解法的优点

品管七大手法包含：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图。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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。扩展资料品管七大手法的来源：品管七大手法又称新旧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而来。参考资料来源：百度百科-品管七大手法

品管七大手法包含：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图。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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。扩展资料品管七大手法的来源：品管七大手法又称新旧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而来。参考资料来源：百度百科-品管七大手法

品管七大手法包含：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图。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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。扩展资料品管七大手法的来源：品管七大手法又称新旧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而来。参考资料来源：百度百科-品管七大手法

品管七大手法包含：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图。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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。扩展资料品管七大手法的来源：品管七大手法又称新旧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而来。参考资料来源：百度百科-品管七大手法

品质管理七大手法：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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、直方图等所谓的QC七工具。1、亲和图也叫KJ法，是指把收集到大量的各种数据、资料，按照其之间的亲和性（相近性）归纳整理，使问题明朗化，从而有利于问题解决的一种方法。2、关联图又叫关系图，它是解决关系复杂、因素之间又相互关联的“原因与结果”或“目的与手段”等单一或多个问题的图示技术，是根据逻辑关系理清复杂问题、整理语言文字资料的一种方法。3、树图又叫系统图。它是表示某个质量问题与其组成要素之间的关系，从而明确问题的重点，寻找达到目的所应采取的最适当的手段和措施的一种树枝状图。4、矩阵图是以矩阵的形式分析问题与因素、因素与因素、现象与因素之间相互关系的图形。一般常把问题、因素、现象放在图中的行或列的位置，而把它们之间的相互关系放在行和列的交点处，并用不同符号表示出它们的相关程度。5、箭头图又叫矢线图。它是用网络的形式来安排一项工程（产品）的日历进度，说明作业之间的关系，以期高效率管理进度的一种方法。6、过程决策程序图亦称PDPC法。它的特征是使用预测科学和系统的思想方法，对现实理想目的进行多方案设计。在动态实施过程中，随着事态发展所产生的各种结果及时调整方案，运用预先安排好的程序来保证预期结果。7、矩阵数据分析是将矩阵图上各元素间的关系用数据定量化表示的一种变量解析法，是新QC七大手法中唯一的数值资料解析法。矩阵数据分析法与矩阵图法类似，它区别于矩阵图法的是：不是在矩阵图上填符号，而是填数据，形成一个分析数据的矩阵。扩展资料：品质管理中可能出现的问题1、数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2、数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3、数据的记录，抄写有误；4、异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。品质管理统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，这些方法可大致分为以下三类。1、初级统计。又称为常用的统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。2、中级统计。包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。3、高级统计。包括高级实验计划法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。参考资料：百度百科-品质管理七大手法

QC七大手法又称作品管七大手法，分别是：控制图、因果分析图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图。1、控制图控制图又称为管制图。用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。2、因果分析图所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。3、直方图直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。直方图的作用：显示质量波动的状态；较直观地传递有关过程质量状况的信息；通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。4、排列图排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。5、检查表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，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。6、层别法层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。7、散布图散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。参考资料来源：百度百科-品管七大手法

品质管理七大手法：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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、直方图等所谓的QC七工具。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。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。初级统计又称为常用的统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。

1、关联图(Relationship Diagram)关联图，又称关系图，20世纪60年代由日本应庆大学千住镇雄教授提出，是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。2、亲和图(Affinity Diagram)亲和图法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首创，把大量收集到的关于未知事物或不明确的事实的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。3、系统图(System Diagram)系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图， 以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的一种方法。4、过程决策程序图(PDPC)过程决策程序图，又称PDPC(Process Decision Program Chart)法是随事态的进展分析能导致各种结果的要素，并确定一个最优过程使之达到理想结果的方法。5、矩阵图(Matrix Diagram)矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，确定关键点的方法，它是一种通过多因素综合思考，探索问题的好方法。6、矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart)矩阵数据分析法是对多个变动且复杂的因果进行解析。 矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。7、箭条图(Arrow Diagram)箭条图法是将项目推行时所需的各步骤、作业按从属关系用网络图表示出来的一种方法。扩展资料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。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。主要内容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。参考资料来源：百度百科-品质管理七大手法参考资料来源：百度百科-品管七大手法

品管新七大手法是指:亲和图(也称KJ法)、关联图、系统图、过程决定计划图(PDPC法)、矩阵图、矩阵数据解析法、箭线图七种。亲和图:将资料或信息分类归纳,理顺关系关联图:把与现象和问题有关系的各种因素串联起来系统图:将要实现的目的展开寻找最恰当的方法。过程决定计划图:如何做一个完整的计划矩阵图:找出众因素之间关系和相关程度的大小。矩阵数据解析法:对多个变动且复杂的因素进行解析箭线图:对事件做好进程及计划管理

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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、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。 　　统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，现在这些方法可大致分为以下三类。 　　（1） 初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。 　　（2） 中级统计管理方法 ：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。 　　（3） 高级统计管理方法：包括高级实验计划法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。 这里就概要介绍常用的初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，供网友们参考。 　　（一） 统计分析表 　　统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。 　　（二） 数据分层法 　　数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。 　　 　　数据分层法的应用，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加以分门别类的归纳及统计。 　　科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。 　　如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。 举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。 　　（三）排列图（柏拉图） 　　排列图又称为柏拉图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。 　　在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据归集的数据，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。 　　在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。 　　柏拉图的使用要以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能画制成柏拉图。 柏拉图分析的步骤； 　　（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。 　　（2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈。 　　（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期。 　　（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上。 　　（5） 绘上柱状图。 　　（6） 连接累积曲线。 　　柏拉图法（重点管制法），提供了我们在没法面面俱到的状况下，去抓重要的事情，关键的事情，而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的，而是有数据依据的，并用图形来加强表示。也就是层别法提供了统计的基础，柏拉图法则可帮助我们抓住关键性的事情。 　　（四）因果分析图 　　因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。 　　所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。 　　某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。 　　（1） 果分析图使用步骤 　　步骤1：集合有关人员。 　　召集与此问题相关的，有经验的人员，人数最好4-10人。 　　步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。 　　步骤3：由集合的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问。（脑力激荡　　法） 　　步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。 　　步骤5：就所搜集的原因，何者影响最大，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色　　圈。 　　步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈。 　　步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为最优先处理。 　　因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易秦效。 　　（2）因果分析图与柏拉图之使用 　　建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表。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。再利用特性原因图针对这些项目形成的原因逐予于探讨，并采取改善对策。所以因果分析图可以单独使用，也可连接柏拉图使用。 　　（3） 因果分析图再分析 　　要对问题形成的原因追根究底，才能从根本上解决问题。形成问题之主要原因找出来以后，再以实验设计的方法进行实验分析，拟具体实验方法，找出最佳工作方法，问题也许能得以彻底解决，这是解决问题，更是预防问题。 　　任何一个人，任何一个企业均有它追求的目标，但在追求目标的过程中，总会有许许多多有形与无形的障碍，而这些障碍是什么，这些障碍何于形成，这些障碍如何破解等问题，就是原因分析图法主要的概念。 一个管理人员，在他的管理工作范围内所追求的目标，假如加以具体的归纳，我们可得知从项目来说不是很多。然而就每个追求的项目来说，都有会有影响其达成目的的主要原因及次要原因，这些原因就是阻碍你达成工作的变数。 　　如何将追求的项目一一地罗列出来，并将影响每个项目达成的主要原因及次要原因也整理出来，并使用因果分析图来表示，并针对这些原因有计划地加以强化，将会使你的管理工作更加得心应手。 　　同样地，有了这些原因分析图，即使发生问题，在解析问题的过程中，也能更快速，更可靠。 　　（五）直方图 　　直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。 　　（六）散布图 　　散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。 　　在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关连，有些呈不规则形有关连。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。 　　（七）控制图 　　控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。 　　统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：1 ）数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。 　　以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。最后还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事

质检七大手法又称为品质管理七大手法：品管七大手法是常用的统计管理方法，它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、直方图等所谓的QC七工具。1、树图树图就是以“目的—方法”或“结果—原因”层层展开分析，找恰当根本的原因，因其形状如大树分枝，因此取名树图，2、关连图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。3、亲和图亲和图也叫KJ法，是指把收集到大量的各种数据、资料，归纳整理，使问题明朗化，有利于问题解决方法。4、矩阵图矩阵图是指从问题事项中找出成对的因素群，找出其间行与列的相关性或相关程度大小的一种方法。5、矢线图矢线图即网络分析技术，是以工序之间相互联系的网络图和较为简单的计算方法来反映整个工程或任务的全貌，指出对全局有影响的关键工序和关键路线。6、PDPC法PDPC法是英文原名ProcessDecision Program Chart的缩写，中文称之为过程决策程序图法。指为实现某一目的进行多方案设计，应对实施过程产生各种变化的计划方法。7、矩阵数据分析矩阵数据分析法是指通过运用主要成分分析等计算方法，准确地整理和分析在矩阵图上用数据定量化表示的各元素间关系的一种方法。扩展资料：质检七大手法的管理方法：统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，这些方法可大致分为以下三类。1、初级统计又称为常用的统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。2、中级统计包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。3、高级统计包括高级实验计划法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。参考资料来源：百度百科-品质管理七大手法

七大手法有如下：1、QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。2、QC新七大手法：关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。品管新七大手法，也叫品管新七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的“旧”品管七大手法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。质量管理的方法可以分为两大类：1、建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理。2、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七大手法又称作品管七大手法，分别是：控制图、因果分析图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图。1、控制图控制图又称为管制图。用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。2、因果分析图所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。3、直方图直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。直方图的作用：显示质量波动的状态；较直观地传递有关过程质量状况的信息；通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。4、排列图排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。5、检查表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，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。6、层别法层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。7、散布图散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。参考资料来源：百度百科-品管七大手法

　　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。　　品管新七大手法　　关联图(Relationship Diagram)　　关联图，又称关系图，20世纪60年代由日本应庆大学千住镇雄教授提出，是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。　　亲和图(Affinity Diagram)　　亲和图法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首创，把大量收集到的关于未知事物或不明确的事实的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。　　系统图(System Diagram)　　系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图， 以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的一种方法。　　过程决策程序图(PDPC)　　过程决策程序图，又称PDPC(Process Decision Program Chart)法是随事态的进展分析能导致各种结果的要素，并确定一个最优过程使之达到理想结果的方法。　　矩阵图(Matrix Diagram)　　矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，确定关键点的方法，它是一种通过多因素综合思考，探索问题的好方法。　　箭条图(Arrow Diagram)　　箭条图法是将项目推行时所需的各步骤、作业按从属关系用网络图表示出来的一种方法。　　品管旧七大手法　　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，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。　　数据分层法(Data Stratification)　　数据分层法又称为层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多，如果不把这些因素区别开来，则难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。　　数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要处理相当复杂的资料，就得懂得如何把这些资料有系统、有目的地加以分门别类的归纳及统计。　　科学管理强调的是以管理的技法，来弥补以往靠经验、靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。　　如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下工夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。　　排列图(Pareto Diagram)　　排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。　　排列图　　在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据归集的数据，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。　　在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。　　柏拉图使用以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能制成柏拉图。　　柏拉图分析的步骤：　　（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。　　（2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈。　　（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期。　　（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上。　　（5） 绘上柱状图。　　（6） 连接累积曲线。　　直方图(Histogram)　　在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。　　直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。　　作直方图的目的就是通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的质量。具体来说，作直方图的目的有：　　①判断一批已加工完毕的产品；　　②验证工序的稳定性；　　③为计算工序能力搜集有关数据。　　直方图将数据根据差异进行分类，特点是明察秋毫地掌握差异。　　直方图的作用　　(1)显示质量波动的状态；　　(2)较直观地传递有关过程质量状况的信息；　　(3)通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。　　直方图法在应用中常见的错误和注意事项　　a. 抽取的样本数量过小，将会产生较大误差，可信度低，也就失去了统计的意义。因此，样本数不应少于50个。　　b. 组数 k 选用不当，k 偏大或偏小，都会造成对分布状态的判断有误。　　c. 直方图一般适用于计量值数据，但在某些情况下也适用于计数值数据，这要看绘制直方图的目的而定。　　d. 图形不完整，标注不齐全，直方图上应标注：公差范围线、平均值 的位置(点画线表示)不能与公差中心M相混淆；图的右上角标出：N、S、C p或 CPK.　　因果分析图(Characteristic Diagram)　　因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。　　所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。　　某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。　　分析图使用步骤：　　步骤1：召集与此问题相关的，有经验的人员，人数最好4-10人。　　步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。　　步骤3：由集合的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问（脑力激荡　法）。　　步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。　　步骤5：就所搜集的原因，何者影响最大，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色圈。　　步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈。 　步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为最优先处理。　　因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易奏效。 直方图(Histogram)　直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。　　散布图(Scatter Diagram)　　散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。　　在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关联，有些呈不规则形有关联。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。　　控制图(Control Chart)　　控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出，管制图使用后，就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。　　统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：1 ）数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。　　以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。最后还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。　　QC七大手法口诀　　1查检集数据　　2分层作解析　　3排列抓重点　　4直方显分布　　5因果追原因　　6散布看相关　　7管制找异常

品质指人的行为和作风所显示的思想、品性、认识等实质，东西的质量。品质管理七大手法：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、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、直方图等所谓的QC七工具。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。因果分析图与柏拉图之使用：建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表。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。再利用特性原因图针对这些项目形成的原因逐予于探讨，并采取改善对策。所以因果分析图可以单独使用，也可连接柏拉图使用。要对问题形成的原因追根究底，才能从根本上解决问题。形成问题之主要原因找出来以后，再以实验设计的方法进行实验分析，拟具体实验方法，找出最佳工作方法，问题也许能得以彻底解决，这是解决问题，更是预防问题。任何一个人，任何一个企业均有它追求的目标，但在追求目标的过程中，总会有许许多多有形与无形的障碍，而这些障碍是什么，这些障碍何于形成，这些障碍如何破解等问题，就是原因分析图法主要的概念。一个管理人员，在他的管理工作范围内所追求的目标，假如加以具体的归纳，我们可得知从项目来说不是很多。然而就每个追求的项目来说，都有会有影响其达成目的的主要原因及次要原因，这些原因就是阻碍你达成工作的变数。

品管七大手法（英语：Seven Basic Tools of Quality），又称QC七大手法或初级统计管理方法或Q7，为品质管制上经常使用的七种工具。是指一套固定的图形技术，可用于确认制造过程中与产量、品质相关的问题；它们被称为基本的，因为它们适合没有接受过统计学正规培训的人。品管七大手法源自世界二战后的日本，可能是由 Kaoru Ishikawa 以武蔵坊弁庆的七种武器比喻而介绍的；后者又受到爱德华兹·戴明在1950年，向日本工程师和科学家所做的一系列演讲的影响。当时，那些对他们的劳动力培训品质管制的公司发现，品管的统计问题复杂性刁难了绝大多数的工人，为了降低难度，培训课程主要集中在更简单方便的品管方法上，而这些方法足够解决大多数和品管相关的问题。这七种基本工具与更进阶的统计技术（如调查取样，验收取样，统计假设检验，实验设计，多变量分析以及运筹学领域开发的各种方法）形成对比。专案管理协会在专案管理知识体系的参考指南中，提及这七种基本手法，可作为一套用于规划或控制专案品质的常规工具。扩展资料：七大手法1、鱼骨图（石川图、因果图、特性要因图）：可找出问题的根源及肇因。2、管制图：以样本平均值为中心，上下各三个标准差为控制上下限（6 sigma），须注意连续七个点落在平均值上方或下方（Rule of 7）的规则。3、直方图：以统计的方式呈现分布之中间趋向及散布的形状，不考虑时间的影响。4、查检表（理货单）：资料搜集时使用，统计的数量再以柏拉图呈现。5、柏拉图：以发生的频率累计排序的呈现，大多应用于80/20。6、散布图（相关图）：呈现两个变数间彼此的相关程度（正相关、负相关及零相关）7、层别法：将资料分类找出其趋势或特性。(概念可参考统计学概念分层抽样)参考资料来源：百度百科-品管七大手法

QC七大手法：（1）关联图(Relationship Diagram)关联图，又称关系图，20世纪60年代由日本应庆大学千住镇雄教授提出，是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。（2）亲和图(Affinity Diagram)亲和图法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首创，把大量收集到的关于未知事物或不明确的事实的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。（3）系统图(System Diagram)系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图， 以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的一种方法。（4）过程决策程序图(PDPC)过程决策程序图，又称PDPC(Process Decision Program Chart)法是随事态的进展分析能导致各种结果的要素，并确定一个最优过程使之达到理想结果的方法。（5）矩阵图(Matrix Diagram)矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，确定关键点的方法，它是一种通过多因素综合思考，探索问题的好方法。（6）矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart)矩阵数据分析法是对多个变动且复杂的因果进行解析。 矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。（7）箭条图(Arrow Diagram)箭条图法是将项目推行时所需的各步骤、作业按从属关系用网络图表示出来的一种方法。扩展资料：1、在质量管理发展史上先出现了“QC”，产品经过检验后再出货是质量管理最基本的要求。QC职能为生产加工过程中的管控及制程数据的统计分析，并将相关信息提供给其它部门。2、质量控制的主要功能就是通过一系列作业技术和活动将各种质量变异和波动减少到最小程度。它贯穿于质量产生、形成和实现的全过程中。除了控制产品差异，质量控制部门还参与管理决策活动以确定质量水平。3、质量控制是为了通过监视质量形成过程，消除质量环上所有阶段引起不合格或不满意效果的因素。以达到质量要求，获取经济效益，而采用的各种质量作业技术和活动。4、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。参考资料：百度百科——品管七大手法