安徽路人假 -
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、PDPC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。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。
扩展资料：
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、成功条件
1、企业最高主管的高度重视。
2、要有专门的品质管制技术人员。
3、要有全员的品质管制普及教育，提高全员品质意识。
4、要有健全的品管组织。
参考资料来源：百度百科－QC
芝华塔尼欧的少年
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QC七大手法：
1、层别法：
层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类，将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组，加以层别。层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用，也可单独使用。
2、查检表
检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法，有时叫做查检表或点检表。
3、柏拉图
柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。它可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图，又因为柏拉图的排序识从大到小，故又称为排列图。
4、直方图
直方图是针对某产品或过程的特性值，利用常态分布（也叫正态分布）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。
5、因果分析图
所谓因果图，又称特性要因图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决，是一种用于分析品质特性（结果）与可能影响特性的因素（原因）的一种工具。又称为鱼骨图。
6、散布图
将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。
7、控制图
是一种以预防为主的质量控制方法，它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。
知识拓展：
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。
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、趋势图等。
品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图等所谓的QC七工具。
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品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图等所谓的QC七工具。
其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。
组织性的质量管理方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法，它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容有制定质量方针，建立质量保证体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进行质量诊断等。
QC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。
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。
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。
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新QC七大手法
1.
关联图法--TQM推行,
方针管理,
品质管制改善,
生产方式,
生产管理改善
2.KJ法--开发,
TQM推行,
QCC推行,
品质改善
3.
系统图法--开发,
品质保证,
品质改善
4.矩阵图法--开发,
品质改善,
品质保证
5.矩阵开数据解析法--企划,
开发,
工程解析
6.
PDPC法--企划,
品质保证,
安全管理,
试作评价,
生产量管理
改善,
设备管理改善
7.
箭法图解法--品质设计,
开发,
品质改善
QC
1.
QC即英文QUALITY
CONTROL的简称，中文意义是质量控制，其在ISO8402:1994的定义是“为达到质量要求所采取的作业技术和活动”。
产品经过检验后再出货是质量管理最基本的要求。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。在企业领域，质量控制活动主要是企业内部的生产现场管理，它与有否合同无关，是指为达到和保持质量而进行控制的技术措施和管理措施方面的活动。质量检验从属于质量控制，是质量控制的重要活动。
有些推行ISO9000的组织会设置这样一个部门或岗位，负责ISO9000标准所要求的有关质量控制的职能，担任这类工作的人员就叫做QC人员，相当于一般企业中的产品检验员，包括进货检验员（IQC）、制程检验员（IPQC）和最终检验员（FQC）。
QC的工作主要是产成品，原辅材料等的检验，QA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。
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。
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。
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QC七大手法的作用
控制图是用图形显示某项重要产品或过程参数的测量数据。在制造业可用轴承滚珠的直径作为例子。在服务行业测量值可以是保险索赔单上有没有列出某项要求提供的信息。 依照统计抽样步骤，在不同时间测量。控制图显示随时间而变化的测量结果，该图按正态分布，即经典的钟形曲线设计。用控制图很容易看出实际测量值是否落在这种分布的统计界线之内。 上限叫"控制上限"，下限叫"控制下限"。如果图上的测量值高于控制上限或低于控制下限，说明过程失控。这样就得仔细调查研究以查明问题所在，找出并非随机方式变动的因素。是制造轴承滚珠用的钢棒太硬？太软？还是钢棒切割机上切割量调节值设得不对？ 帕雷托图是一种简单的图表工具，用于统计和显示一定时间内各种类型缺陷或问题的数目。其结果在图上用不同长度的条形表示。所根据的原理是十九世纪意大利经济学家维尔弗雷德.帕雷托（Vilfred Pareto）的研究，即各种可能原因中的20%造成80%左右的问题；其余80%的原因只造成20%的问题和缺陷。 为了使改进措施最有效，必须首先抓住造成大部分质量问题的少数关键原因。帕雷托图有助于确定造成大多数问题的小数关键原因。该图也可以用于查明生产过程中最可能产生某些缺陷的部位。 鱼骨图也称为因果分析图或石川图（根据最先提出这一工具的石川熏（Kaoru Ishikawa译名）的名字命名）。它看上去有些象鱼骨，问题或缺陷（即后果）标在"鱼头"外。在鱼骨上长出鱼刺，上面按出现机会多寡列出产生生产问题的可能原因。鱼骨图有助于说明各个原因之间如何相互影响。它也能表现出各个可能的原因是如何随时间而依次出现的。这有助于着手解决问题。 走向图有时也叫趋势图。它用来显示一定时间间隔（例如一天、一周或一个月）内所得到的测量结果。以测得的数量为纵轴，以时间为横轴绘成图形。 走向图就象不断改变的记分牌。它的主要用处是确定各种类型问题是否存在重要的时间模式。这样就可以调查其中的原因。例如，按小时或按天画出次品出现的分布图，就可能发现只要使用某个供货商提供的材料就一定会出问题。这表示该供货商的材料可能是原因所在。或者发现某台机器开动时一定会出现某种问题，这就说明问题可能出在这台机器上。 直方图也称线条图。在直方图上，第一控制类别（对应于一系列相互独立的测量值中的一个值）中的产品数量用条线长度表示。第一类别均加有标记，条线按水平或垂直依次排列。直方图可以表明哪些类别代表测量中的大多数。同时也表示出第一类别的相对大小。直方图给出的是测量结果的实际分布图。图形可以表现分布是否正常，即形状是否近似为钟形。 分布图提供了表示一个变量与另一个变量如何相互关联的的标准方法。例如要想知道金属线的拉伸强度与线的直径的关系，一般是将线拉伸到断裂，记下使线断裂时所用的力的准确数值。以直径为横轴，以力为纵轴将结果绘成图形。这样就可以看到拉伸强度和线径之间的关系。这类信息对产品设计有用。 流程图有时也称作输入-输出图。该图直观地描述一个工作过程的具体步骤。流程图对准确了解事情是如何进行的，以及决定应如何改进过程极有帮助。这一方法可以用于整个企业，以便直观地跟踪和图解企业的运作方式。 流程图使用一些标准符号代表某些类型的动作，如决策用菱形框表示，具体活动用方框表示。但比这些符号规定更重要的，是必须清楚地描述工作过程的顺序。流程图也可用于设计改进工作过程，具体做法是先画出事情应该怎么做，再将其与实际情况进行比较。
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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。
余辉 -
新旧QC七大手法
一、QC七大手法分为：
1、简易七大手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图
2、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
3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法
计数值：以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。（数一数）
计量值：以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据，一般为计量值，如长度、重要、浓度，有小数点的凡四舍五入都称之。（量一量）
4、QC七大手法由五图，一表一法组成：
五图：柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图（鱼骨图）
一表：查检表（甘特图）
一法：层别法
二、介绍简易七大手法：
1、甘特图：
用途
1、工作进度安排
2、查核工作进度
3、掌握现况
4、日常计划管理用
是一种最容易、最有效的一种进度自我管理。
2、统计图（条形图）：
用途
1、异常数据一目了然。
2、容易对照比较。
3、易看出结论。
应用最普通报章、杂志均可看到的图表。
应用到层别法。
3、推移图（趋势图）：
用途
1、数据对时间变化管理使用。
2、可以把握现状、掌握问题点。
3、效果、差异比较。
了解数据差异最简单的方法，应用很广。
次品率、推移图。
4、流程图：
用途
1、工作内容之表示。
2、容易掌握工作站。
3、教育、说明用。
工作说明、内容之简易表示方法。
5、圆图：
用途
1、用以比较各部分构成比例。
2、以时钟旋转方向由大到小排列，将圆分成若干个扇形。
3、直截了当的描绘各项所占比例。
用到层别法。
三、介绍旧七大手法：
1、查检表（CHECK LIST）
用途
1、日常管理用
2、收集数据用
3、改善管理用
帮助每个人在最短时间内完成必要之数据收集
2、层别法：
用途
1、应用层别法、找出数据差异因素而对症下药。
2、以4M，每1M层别之。
1、 借用其他图形，本身无图形。
2、 由大到小排列。
3、柏拉图（计数值统计）：
借用层别图。
由生产现场所收集到后数据，必须有效的加以分析、运用，才能成为人价值的数据。而将此数据加以分类、整理，并作成图表，充分的掌握问题点及重要原因，是时下不可缺的管理工具。而最为现场人员所使用于数据管理的图为柏拉图。
定义：1）根据所收集的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生后位置等不同区分标准而加以整理、分类，借以寻求占最大比率的原因状况或位置，按其大小顺序后排列，再加上累积值的图形。
2）从柏拉图可看出哪一项目有问题，其影响度如何，以判断问题之所在，并针对问题点采取改善措施，故又称ABC图，（分析前面2-3项重要项目之控制。）
3）又因图后排列是依大小顺序，故又可称为排列图。
4）柏拉图制作说明：
A 决定数据的分类项目
分类的方式有：
a 结果的分类包括不良项目别、场所别、时间别、工程别。
b原因的分类包括材料别（厂商、成份等）。方式别（作业条件、程序、方法、环境等）、人（年龄、熟练度、经验等）、设备别（机械、工具等）。
分类的项目必须合乎问题的症结，一般的分类先从结果分类上着手，以便洞悉问题之所在，然后再进行原因分析，分析出问题产生之原因，以便采取有效的对策。将此分析的结果，依其结果与原因分别绘制柏拉图。
B 决定收集数据的期间，并按分类项目，在期间内收集数据。
考虑发生问题的状况，从中选择恰当的期限（如一天、一周、一月、一季或一年为期间）来收集数据。
C 依分类项目别，做数据整理，并作成统计表。
a 各项目按出现数据大小顺序排列，其他项排在最后一项，并求其累积数。（其他项不可大于前三项，若大于时应再细分）。
b求各项目数据所占比率累计数之影响度。
c其他项排在最后，若太大时，须检讨是否其他重要要因需提出。
不良率（%）=各项不良数÷总检查数*100
影响度（%）=各项不良数÷总不良数×100
D 记入图表纸并依数据大小排列画出柱状图。
a 于图表用纸记入纵轴及横轴。纵轴左侧填不良数、不良率，或损失金额，纵轴右侧刻度表示累计影响度（比率）；在最上方刻100%，左方则依收集数据大小做适当刻度。横轴填分类项目名称，由左至右按照所占比率大小记入，其他项则记在最右边。
b 横轴与纵轴应做适度比例，横轴不宜长于纵轴。
E 绘累计曲线：
a点上累计不良数（或累计不良率）。
b 用折线连结。
F 绘累计比率：
a 纵轴右边绘折线终点为100%。
b 将0~100%间分成10等分，把%的分度记上（即累计影响度）。
c 标出前三项（或四项）之累计影响度是否>80%或接近80%。
J 记入必要的事项：
a 标题（目的）。
b 数据收集期间。
c 数据合计（总检查、不良数、不良率…等）。
d 工程别。
e 作成者（包括记录者，绘图者…）。
绘图注意事项：1）柏拉图之横轴是按项目别，依大小顺序由高而低排列，[其他]项排在最后一位。
2）柏拉图之柱形图宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：2。
3）纵轴最高点为总不良数，且所表示之间距离一致。
4）次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成[其他]项；其他项不应大于前几项，若大于时应再分析。有时，改变层别或分类的方法，亦可使分类的项目减少。通常，项目别包括其他项在内，以不要超过4~6项为原则。
5）改善前后之比较时：
a 改善后，横轴项目别依照出现大小顺序由高而低排列。
b 前后比较基准须一致，且刻度应相同，则更易于比较。
4、管制图：
（1） 何为管制图：
为使现场之品质状况达成吾人所谓之“管理”作业，一般均以侦测产品之
品质特性来替代“管理”作业是否正常，而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化； 那么到底高到何种程度或低至何种状况才算吾人所谓异常？故设定一合理之高低界限，作为吾人探测现场制程状况是否在“管理”状态，即为管制图之基本根源。
管制图是于1924年由美国品管大师修哈特博士所发明。而主要主义即是【一种以实
际产品品质特性与依过去经验所研判之制程之能力的管制界 限比较，而以时间顺序
用图形表示者】。
（2） 基本特性：
一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性，而以制程变化的数据为分度；横轴则为检测制品之群体代码或编号或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。
在管制图上有三条笔直的横线，中间的一条为中心线（Center Line，CL），一般以蓝色之实线绘制。左上方的一条称为管制上限（Upper Control Limit，UCL），在下方的称为管制下限（Lower Control Limit，LCL），对上、下管制界限之绘制，则一般均用红色之虚线表现之，以表示可接受之变异范围；至于实际产品品质特性之点连线条则大都以黑色实线表现绘制之。
（3） 管制图原理：
1）品质变异之形成原因
一般在制造的过程中，无论是多么精密的设备，环境，其品质特性一定都会有变动，绝无法做完全一样的制品；而引起变动的原因可分为两种，一种为偶然（机遇）原因，一种为异常（非机遇）原因。
2）管制图界限之构成：
管制图是以常分配中之三个标准差为理论依据，中心线为平均值，上、下管制界限以平均数加减三个标准差（±3σ）之值，以判断制程中是否有问题发生，此即修哈特博士所创之法。
（4） 管制图种类：
1）依数据性质分类：
A 计量值管制图：所谓计量值系指管制图之数据均属于由量具实际量测而得；如长度、重量、浓度等特性均为连续性者。常用的有：
a 平均数与全距管制图（X(—)-R Chart）
b 平均数与标准差管制图（X(—)-σChart）
c 中位数与全距管制图（X(~)-R Chart）
d 个别值与移动全距管制图（X-Rm Chart）
e 最大值与最小值管制图（L-S Chart）
B 计数值管制图：所谓计数值是指管制图之数据均属于单位计算数者而得；如不良数、缺点数等间断性数据均属之。常用的有：
a 不良率管制图（P Chart）
b 不良数管制图（Pn chart ，又称np chart或d chart）
c 缺点数管制图（C chart）
d 单位缺点数管制图（U chart）
2）计数值与计量值管制图之应用比较
计量值
计数值
优点
1、甚灵敏，容易调查真因。
2、可及时反应不良，使品质稳定。
1、所须数据可用简单方法获得。
2、对整体品质状况之了解较方便。
缺点
1、抽样频度较高、费时麻烦。
2、数据须测定，且再计算，须有训练之人方可胜任。
1、无法寻得不良之真因。
2、及时性不足，易延误时机。
（5） 管制图之绘制：
介绍：计量值管制图（X-R）常用
1）先行收集100个以上数据，依测定之先后顺序排列之。
2）以2~5个数据为一组（一般采4~5个），分成约20-25组。
3）将各组数据记入数据表栏位内。
4）计算各组之平均值X。（取至测定值最小单位下一位数）
5）计算各组之全距R。（最大值-最小值=R）
6）计算总平均X。
X=（X1+X2+X3+…+Xk）/k=ξXi/k（k为组数）
7）计算全距之平均R：
R=（R1+R2+R3+…+Rk）/k=ξRi/k
8）计算管制界限
X管制图：中心线（CL）=X
管制上限（UCL）=X+A2R
管制下限（LCL）=X-A2R
R管制图：中心线（CL）=R
管制上限（UCL）=D4R
管制下限（LCL）=D3R
A2，D3，D4之值，随每组之样本数不同而有差异，但仍遵循三个标准差之原理，计算而得，今已被整理成常用系数表。
9）绘制中心线及管制界限，并将各点点入图中。
10）将各数据履历及特殊原因记入，以备查考、分析、判断。
（6） 管制点之点绘制要领：
1）各项工程名称、管制特性、测定单位、设备别、操作（测定）者、样本大小、材料别、环境变化…等任何变更资料应清楚填入，以便资料之分析整理。
2）计量值变更管制图（X-R，X-R…等）其X管制图与R管制图的管制界限席宽度取法，一般原则以组之样本数（n）为参考，X管制图之单位分度约为R管制图之1/n倍。
（纵轴管制界限宽度约20-30m/m；横轴各组间隔约2-5mm）
3）中心线（CL）以实线记入，管制界限则记入虚线；各线上须依线别分别记入CL、UCL、LCL、等符号。
4）CL、UCL、LCL之数值位数计算比测定值多两位数即可。
（各组数据之平均计算数则取比测定值多一位数）
5）点之绘制有[·]、[○]、[△]、[×]…等，最好由厂内统一规定。
6）变管制图，二个管制图之绘制间隔最少距20mm以上，可行的话最好距30mm左右。
（7） 管制图之判读：
1）管制状态之判断（制程于稳定状态）
A 多数点子集中在中心线附近。
B 少数点子落在管制界限附近。
C 点子之分布与跳动呈随机状态，无规则可循。
D 无点子超出管制界限以外。
2）可否延长管制限界限做为后续制程管制用之研判基准：
A 连续25点以上出现在管制界限线内时（机率为93.46%）。
B 连续35点中，出现在管制界限外点子不超出1点时。
C 连续100点中，出现在管制界限外点子不超出2点时。
制程在满足上述条件时，虽可认为制程在管制状态而不予变动管制界限，但并非点子超出管制界限外亦可接受；这此超限之点子必有异常原因，故应追究调查原因并予以消除之。
3）检定判读原则：
A 应视每一个点子为一个分配，非单纯之点。
B 点子之动向代表制程之变化；虽无异常之原因，各点子在界限内仍会有差异存在。
C 异常之一般检定原则：（如图所示）
（8） 管制图使用之注意事项：
1）管制图使用前，现场作业应予标准化作业完成。
2）管制图使用前，应先决定管制项目，包括品质特性之选择与取样数量之决定。
3）管制界限千万不可用规格值代替。
4）管制图种类之遴选应配合管制项目之决定时搭配之。
5）抽样方法以能取得合理样组为原则。
6）点子超出界限或有不正常之状态，必须利用各种措施研究改善或配合统计方法，把异常原因找出，同时加以消除。
7）X-R管制图里组的大小（n），一般采n=4-5最适合。
8）R管制图没下限，系因R值是由同组数据之最大值减最小值而得，因之LCL取负值没有意义。
9）制程管制做得不好，管制图形同虚设，要使管制图发挥效用，应使产品制程能力中之Cp值（制程精密度）大于1以上
tt白 -
新QC七大手法包括：关连图法、系统图法、KJ图、矩阵图法、箭头图法、PDCA法、矩阵数据解析法等七种手法。
1、关连图法
特点：关系明了
用途：能导出适当解决对策的有效方法。用于要因具有复杂的关系。
2、系统图法
特点：层次分明
用途：可应用5W2H法。以展开找对策型。基本机能之展开。
3、KJ图
特点：化繁为简
用途：烦杂的文字语言结合成易懂的方案。用以认清事实与突破现状。
4、矩阵图法
特点：简单明了
用途：应用系统展开。工程不良原因追查。多重性考虑，可明确找出问题的方法。
5、箭头图法：
特点：进度掌握
用途：找工作中之要径踏线法。用于如期完工或焊工作业可降低成本。
6、PDCA法
特点：事先考虑
用途：目标管理的策定。寻找最佳决策案。系统上预测及对策的策定。
7、矩阵数据解析法
特点：由数据求真理
用途：复杂工程解析。复杂多变量的品质评价。数据之解析。
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扩展资料
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。
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、趋势图等。
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，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：/baike.baidu.com/item/%E5%93%81%E7%AE%A1%E4%B8%83%E5%A4%A7%E6%89%8B%E6%B3%95/971309?fr=aladdin"target="_blank"title="百度百科_品管七大手法">百度百科_品管七大手法
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一、QC七大手法分为：1、简易七大手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图
2、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
3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法
计数值：以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。（数一数）
计量值：以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据，一般为计量值，如长度、重要、浓度，有小数点的凡四舍五入都称之。（量一量）
4、QC七大手法由五图，一表一法组成：五图：柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图（鱼骨图）一表：查检表（甘特图）一法：层别法二、介绍简易七大手法：
1、甘特图：用途1、工作进度安排2、查核工作进度3、掌握现况4、日常计划管理用是一种最容易、最有效的一种进度自我管理。2、统计图（条形图）：用途
1、异常数据一目了然。2、容易对照比较。3、易看出结论。应用最普通报章、杂志均可看到的图表。应用到层别法。3、推移图（趋势图）：用途1、数据对时间变化管理使用。
2、可以把握现状、掌握问题点。3、效果、差异比较。了解数据差异最简单的方法，应用很广。次品率、推移图。4、流程图：用途1、工作内容之表示。2、容易掌握工作站。
3、教育、说明用。工作说明、内容之简易表示方法。5、圆图：用途1、用以比较各部分构成比例。
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PDPC过程决策程序图
在制定计划阶段，进行系统设计时，，事先预测可能发生的障碍
（不理想事态或结果），从而设计出一系列对策措施，以最大的
可能引向最终目标。
“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。
“老七种”：
1、分层法（分类法、分组法）
质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E）。为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。
2、调查表
用于收集和记录数据的一种表格形式,
便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析
3、排列图
对发生频次从最高到最低的项目进行排列——简单图示技术。
4、直方图
直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。
5、因果图（Causeand
effectdiagram)
——石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图
以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。
6、控制图
也叫质量管理图或监控图。它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。控制图的一般格式如图8-7所示。
7、相关图法
相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系，来控制影响产品质量中相关因素的一种有效的常用方法。相关图是把两个变量之间的相关关系，用直角坐标系表示的图表，它根据影响质量特性因素的各对数据，用小点表示填列在直角坐标图上，并观察它们之间的关系。
“新七种”：
1、系统图
表示某个质量问题与组成要素之间的关系，从而明确问题的重点，寻求达到目的所应采取的最适当的手段和措施的树状图形(倒立逻辑关系因果图）
2、关联图
把几个问题及涉及这些问题的关系极为复杂的因素之间的因果关系用箭头连接起来的图形。
3、KJ法——亲和图
KJ法（川喜田二郎KawakitaJiko）——利用卡片对语言资料进行
归纳整理的方法。KJ法的主体方法，把收集到的大量有关特定主题的意见、观点、想法等语言文字资料，按它们相互亲近的程度用图形加以归纳、汇总。
4、矩阵图
从作为问题的事项中,找出成对的因素群,分别排列成行和列
在其交点上表示成对因素间相关程度的图形。
方法——多元思考。
5、PDPC过程决策程序图
在制定计划阶段，进行系统设计时，，事先预测可能发生的障碍
（不理想事态或结果），从而设计出一系列对策措施，以最大的
可能引向最终目标。
6、箭条图
箭条图又称为网络计划技术，我国称为统筹法，它是安排和编制最佳日程计划，有效地实施管理进度的一种科学管理方法，其工具是箭条图。
所谓箭条图，是把推进计划所必须的各项工作，按其时间顺序和从属关系，用网络形式表示的一种"矢线图"。一项任务或工程，可以分解为许多作业，这些作业在生产工艺和生产组织上相互依赖、相互制约，箭条图可以把各项作业之间的这种依赖和制约关系清晰地表示出来。通过箭条图，能找出影响工程进度的关键和非关键因素，因而能进行统筹协调，合理地利用资源，提高效率与效益。
7、矩阵数据分析法
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。
数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法（Principal
component
analysis），利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。
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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。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。