qc七大手法解析(品管七大手法)

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7a686964616fe58685e5aeb931333366303232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，品管老七大手法1、鱼骨图：鱼骨追原因 (寻找因果关系)2、柏拉图：柏拉抓重点 (找出“重要的少数”)3、层别法：层别作解析 (按层分类,分别统计分析)4、查检表：查检集数据 (调查记录数据用以分析)5、散布图：散布看相关 (找出两者的关系)6、直方图：直方显分布 (了解数据分布与制程能力)7、管制图：管制找异常 (了解制程变异)品管新七大手法：1、关联图：理清复杂因素间的关系2、系统图：系统地寻求实现目标的手段3、亲和图：从杂乱的语言资料中汲取信息4、矩阵图：多角度考察存在的问题,变量关系5、PDPC法：预测设计中可能出现的障碍和结果6、箭条图：合理制定进度计划7、矩阵资料解析法：多变数转化少变量资料分析QC的工作主要是产成品，原e68a84e79fa5e9819331333365666234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。扩展资料：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。参考资料：品管七大手法-百度百科本回答被网友采纳，品管老七大手法1、鱼骨图：鱼骨追原因 (寻找因果关e68a847a686964616f31333365666230系)；2、柏拉图：柏拉抓重点 (找出“重要的少数”)；3、层别法：层别作解析 (按层分类,分别统计分析)；4、查检表：查检集数据 (调查记录数据用以分析)5、散布图：散布看相关 (找出两者的关系)；6、直方图：直方显分布 (了解数据分布与制程能力)；7、管制图：管制找异常 (了解制程变异)。品管新七大手法：1、关联图：理清复杂因素间的关系；2、系统图：系统地寻求实现目标的手段；3、亲和图：从杂乱的语言资料中汲取信息；4、矩阵图：多角度考察存在的问题,变量关系；5、PDPC法：预测设计中可能出现的障碍和结果；6、箭条图：合理制定进度计划；7、矩阵资料解析法：多变数转化少变量资料分析。扩展资料：QC是英文QUALITY CONTROL的缩写，中文“质量控制”。在ISO9000：2015对质量管理（Quality Management）定义是：“在质量方面指挥和控制组织的协调的活动”。质量控制定义是：“质量管理的一部分，致力于满足质量要求”。按产品在过程的控制特点、次序，产品质量控制可划分为四个阶段：进料控制（Incoming Quality Control缩写为IQC）、过程质量控制（In Process Quality Control缩写为IPQC）、最终检查验证(Final Quality Control缩写为FQC)和出货质量控制（Outgoing Quality Control缩写为OQC）。组织为满足质量要求会设置质量管理及质量控制的部门（Quality Control Department），安排从事质量控制职能的质量控制人员（Quality Control Personnel）、通常质量控制职能由质量检验员（Quality Checker简称QC）和质量工程师(Quality Engineer简称QE)分担。参考资料：QC－百度百科本回答被网友采纳，品管老七大手法鱼骨图:鱼骨追原因. (寻找因果关系)柏拉图:柏拉抓重点. (找出“重要的少数”)层别法:层别作解析. (按层分类,分别统计分析知)查检表:查检集数据. (调查记录数据用以分析)散布图:散布看相关. (找出两者的关系)直方图:直方显分布. (了解数据分布与制程能力)管制道图:管制找异常. (了解制程变异)品管新七大手法：关联图——专理清复杂因素间的关系；系统图——系统地寻求实现目标的手段；亲和图——从杂乱的语言资料中汲取信息；矩阵图——多角度考察存在的问题,变量关系；PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果；箭条图——合理制定进度计划；属矩阵资料解析法—多变数转化少变量资料分析，1、QC简易七手法百：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图度 2、QC旧七大手法：特性要因分析图、柏知拉图、查检表、层别法、散布图、直道方图、管制图 3、QC新七内大手法：关连图、系统图法、容KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法www.51dongshi.com防采集。

现在都很注重QC，那么QC七大手法是怎么样的呢？今天小编为大家讲讲QC七大手法具体是什么，希望能够对大家有所帮助。

材料/工具

品管

方法

旧七大手法：

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、

1、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。

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。QC新七大手法：

2、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。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。

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

3、数据分层法

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、

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。

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

4、因果分析图

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

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。

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、

5、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。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。

QC七大手法及应用郭彦RuiYin用心做好每一件事概述一、前言二、七大手法简介三、七大手法的介绍及应

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。

质量管理的新七大手法•质量管理的“三步曲”•质量管理的七大手

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，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

新七大手法：

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、

1、系统图(System Diagram)

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。QC新七大手法：

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。

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

2、过程决策程序图(PDPC)

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、

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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、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。

7、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。

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e68a84e8a2ade79fa5e9819331333431346365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，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e5a48de588b67a686964616f31333231613332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。本回答被提问者采纳，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。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。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。拓展资料在质量管理中，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7a64e59b9ee7ad9431333365653933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。本回答被网友采纳，品管七大手法又称新旧QC七大工具(手法):1. 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e69da5e887aae799bee5baa6e79fa5e9819331333337613764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。2. 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。QC七大手法主要用于统计管理,还有IE七大手法也是用于现场改善的手法,具体可以参阅一些关于品管七大手法的书籍，原发布者:yuli419753083QC七大手法是什么?检查表(Datacollectionform)分层法(Stratification)散布图(Scatter)排列图(Pareto)直方图(Histogram)因果图(Cause-Effectdiagram)控制图(ControlChart)应用在哪些方面?如何运用?1.查检表（CheckList）以简单的数据或容易了解的方式，e5a48de588b67a6431333433623737作成图形或表格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查用，其目的在於『现状调查』。2.柏拉图（ParetoDiagram）根据所搜集之数据，以不良原因、不良状况、不良发生或客户抱怨的种类、安全事故等，项目别加以分类，找出比率最大的项目或原因并按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。用以判断问题症结之所。3.特性要因图（CharacteristicDiagram）一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）的影响时，将这些要因加以整理，而成为有相互关系而且有条且有系统的图形。其主要目的在阐明因果关系，亦称『因果图』，因其形状与鱼骨图相似故又常被称作『鱼骨图』。4.散布图（ScatterDiagram）把互相有关连的对应数据，在方格上以纵轴表示结果，以横轴表示原因，然后用点表示分布形态，根据分析的形态未研判对应数据之间的相互关系。5.管制图（ControlChart）一种用於调查制造程序是否在稳定状态下，或者维持制造程序在稳定状态下所用的图。管制纵轴表产品品质特性，以制程变化数据为分度；横轴代表产品的群体号码、制造曰期，依照时间顺序将点画在图上，再与管制界限比较，以判别产品品质是否，原发布者:lei563092098QC七大手法及应用郭彦RuiYin用心做好每一件事概述一、前言二、七大手法简介三、七大手法的介绍及应用一、前言•工作及生活中难免碰到问题，一旦发生问题如不立即解决，小问题也可能变成大问题。•解决问题需要有恰当的方法，而质量管理（QC）手法就是能协助我们迅速且正确解决问题的利7a64e4b893e5b19e31333433623763器之一。一、前言-----问题问题分类:什么是问题？要求（需要）与现状的偏差，就是问题。1、异常问题：应该做到（得到、达到）而尚未（得到、达到)或不应该发生而发生者，表示现状比基准不好，而实力没有发挥出来。2、改善问题：希望做到（得到、达到）而目前尚未做到（得到、达到）者,表示现状与期待差距,而希望提升实力。一、前言-----问题•一般问题解决的程序：搜集→整理→归纳分析→判断决策•每一阶段都有不同的QC手法可供搭配使用。如果能够充分了解QC手法且运用得宜，就能搜集到正确有效的信息，并作出精准的判断。二、七大手法简介二、七大手法简介三、QC七大手法介绍及应用--------对应关系3.1检查表法3.1.1检查表分类检查表分为记录用检查表和点检用检查表。点检用检查表：在设计时即已定义。使用时，只做是非或选择的注记，主要是确认检核作业过程中的状况，以防止作业疏忽或遗漏。记录用检查表：此类检查表是用来搜集数据资料，应用于不良原因和不良项目的记录。3.1.2检查表的制作方法•点检用检查表1、列出每一个需要，　　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本资料进行分析，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e799bee5baa6e79fa5e98193e58685e5aeb931333264623137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 自由创意本回答被提问者和网友采纳，这是一个很大的问题,不是一段话就能解决的,建议你在百度文库中下载相应的资料进行研究内容来自www.51dongshi.com请勿采集。