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QC(旧)七大手法之六——散布图

QC（旧）七大手法之六——散布图(scatter diagram)

第一小节散布图的观察分析

一．定义

散布图，也称散点图、相关图，散布图法又称为相关图法，QC要掌握的是平面散布图，是指通过分析研究两种因素的数据（成对出现）之间的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法（图示技术）。

散布图是研究成对出现的两组数据之间关系的图示技术。在生产实际中，往往是一些变量共处于一个统一体中，它们相互联系、相互制约，在一定条件下又相互转化。有些变量之间存在着确定性的关系，它们之间的关系，可以用函数关系来表达，如圆的面积S=πr2，有些变量之间却存在相关关系（即统计关系），即这些变量之间既有关系，但又不能由一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值，如钢铁材料强度与含碳量之间的关系，车间的照明度与IPQC的测量误差之间的关系，人的身高与体重之间的关系等，这种统计关系只能用统计技术去研究，即将这两种有关的数据列出，用点子打在坐标图上，然后观察这两种因素之间的关系，这种图就是散布图或相关图，对散布图的分析称为相关分析。散布图中所分析的两种数据之间的关系，一般有三种：可以是特性与原因的关系，即特性——原因（结果——原因）；也可以是某一特性与另一特性的关系，即特性——特性（结果——结果）；还可以是同一特性的两个原因之间的关系，即原因——原因。

散布图分析法，是适用范围较广的一种数理统计方法。只要生产或试验中，存在着一些变量共处于一个共同体中，并且它们的关系又是不能用函数表示的非确定性关系，就可以运用散布图法来分析其是否具有相关关系以及这种关系的密切程度（即相关系数大小）。

若同时存在的不只是两个变量，而是多个变量，则可以两两分别作散布图来加以分析。当然，也可用正交试验设计方法来对多变量（因素）之间的关系进行分析，并求得它们之间的最优配合。

注：用相关图法，可以应用相关系数r、回归分析等进行定量的分析处理，确定各种因素对产品质量的影响程度。如果两个数据之间的相关程度很大，那么可以通过一个变量的控制来间接控制另外一个变量。

一般两组变量之间可能存在的关系有函数关系、相关关系和不相关三种情况。相关关系是普通存在的，而函数关系仅是相关关系的特例。

质量是一种随机现象，在产品实现的过程中，存在两类因素影响产品质量的特性，其一是随机性因素（偶然性因素），其二是系统性因素（非随机性因素即确定性因素）。在一定生产力水平下，随机性因素是不可观测和不可控无须控制的因素，在这种因素作用下产品质量特性的变化不会超出允许的界限（公差），产品质量符合要求。而系统性因素是确定性因素，是构成生产过程的必要条件，可观测可控制，发生异常变化，产品质量特性则会超出允许的界限，产品质量将不会符合要求。因此，在质量管理中，观测和控制这些决定产品质量特性是否符合要求的系统性因素，是一项重要的控制活动。

产品质量特性与影响因素的关系，可能没有确定的函数关系，但却具有某种关联，即原因和结果的关系。如何确定影响产品质量特性的因素之间存在的相关关系？能否通过控制相关因素达到控制产品质量的目的？这就是散布图要回答的关键问题。

二．散布图的作图过程

第一步：将需要研究是否有关系的两种数据收集30组或对(至少30对)以上，并一一对应地填入数据表：

第二步：在坐标纸上画出纵坐标轴Y 和横坐标轴X ，并找出X 轴和Y 轴的最大值和最小值，分别给予适当的标度(定)；纵坐标越往上取值越大，横坐标越往右取值越大，横坐标上数据的最大值和最小值之间的宽度,应与纵坐标上数据的最大值和最小值之间的长度基本相等（不可相差太大），以便于分析相关关系。若所分析的两种数据之间的关系是特性和原因的关系，则通常以X 轴表示原因数据（或称为自变量），以Y 轴表示特性数据（或称为因变量）；若两种数据之间是两种特性的关系，或同一特性的两种原因之间关系，则通常以X 轴表示较易测定的那种特性或原因的数据，以Y 轴表示较难测定的特性或原因的数据。第三步：将一一对应的数据，用坐标点在图上表示出来（即描点）。若有两组数据完全相同，则可用两重圈⊙表示；若有三组数据完全相同，可用三重圈◎表示或⊙3，依此类推。

第四步：填入必要的项目：图名、取样时间、取样方法、测定方法、测定仪器、观测者、环境条件、数据组数量、XY 轴名称及单位等。

（以上為電腦繪圖）

皮帶速度X

9.0

1010 1020 1030 1040 1050 5.0 6.0 7.0 8.0 工程別：製品名：日期：製錶者：

三．散布图的观察分析（六种形式）注意：研究相关关系必须包括相关性质（正相关、负相关）和相关程度（强相关、弱相关）两个方面。

（1）．对照典型散布图例法（是散布图分析法中最粗略的分析法，只适用于较明显的相关关系的情况）根据测量的两种数据作出散布图后，就可以从散布图上点子（云）的分布状况，看出这两种数据之间是否有相关关系，以及关系的密切程度。散布图的基本形式有六种：

因素（5）無相關關係（不相關）（6）非線性相關（曲線相關） X 因素

X 因素 Y 因素 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· ·

· · ·

· ·

r ＝0 r ＝0 如:氣壓與溫度

产品质量与工厂规模

如:人的記憶與年齡

人对财富的追求与幸福指数

X ，Y 無法表示關係，即X 與Y 不存在相關關係，說明X 不是影響Y 的因素 X 變化，Y 也變化但不成線性關係，而是呈現一種曲線關係 Y

因素（3）強負相關（4）弱負相關 X 因素 X 因素

Y 因素 · · · · · · · ·

· · · · ·

· · · ·

· ·

· r ≈－0.9 r ≈－0.6 如:投資率與失業率员工的OJT 与不良率如:人的血壓與年齡

做好品管与学历

X 增大時Y 顯著減小，分佈帶窄，說明X 是影響Y 的主要因素 X 增大時Y 大致減小（即減少不明顯），分佈帶寬，說明X 是影響Y 的因素，但不是唯一因素 Y

因素

（1）強正相關（2）弱正相關 X 因素 X 因素

Y 因素 · · · · · · · · · · ·

· · ·

· ·

· · · · ·

· · · ·

r ≈0.8 r ≈0.6

如:汽車馬力與載重合金含碳量与强度如:人的體重與身高 IPQC 检验失误与车间的光照度 X 增大時,Y 顯著增大，分佈帶窄,說明X 是影響Y 的主要因素 X 增大時,Y 大致增大（即增大不明顯），分佈帶寬，說明X 是影響Y 的因素，但不是唯一因素

如果具有线性相关关系即（1）、（2）、（3）、（4），那就可以通过控制比较容易控制的因素，来达到控制难以控制的因素。

观察散布图时，应注意以下几种情况：

1．应观察是否有异常或离群的点出现，如图中有A 点和B 点就是两个异常点

2．散布图如果处理不当也会造成假像。如上图左所示，若将X 的范围只局限在中间的那一段，则在此范围内看，Y 与X 似乎并不相关，但从整体看，Y 与X 事实上相关关系还是比较密切的。

3．应注意必要的分层。如上图右所示,从散布图上看Y 与X 之间的相关关系似乎很密切,但若仔细分析一下数据,发现这些数据原是来自三种不同的条件,或者说这些点子可以分成三个不同的层次A 、B 、C 。从每个层次中考虑，X 与Y 实际上并不相关。对于这种情况，在作散布图时就应事先进行正确的分层处理。否则可能做出错误的判断（这是因为在不分层时，有时从整体上看观察不到两因素间的相关性，但分层后却出现相关关系；反之，也可能在不正确的过细分层情况下看不出因素的相关性，而从整体上观察却存在相关关系。 4．数据太少（少于30组），易发生误判（故数据的收集，不得少于30组，50-100组最佳）。

5．要有适宜的取值范围。作散布图时，应根据专业理论知识和实践工作经验，合理确定自变量的取值范围，否则也会导致错误的分析结论。散布图的相关性规律的运用范围也必须限于观测值数据范围内，任意扩大相关判断范围将造成结论错误，当取值范围不同时，应再做相应的试验与分析。

X X

——————————————

· · ·

· · · · · · · · · ·

· · · · · ·

· · · · · · ·

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· ·

局部与整体的散布图应分层处理的散布图

C X

Y 对于异常点，应查明原因，它是由于测量错误造成的，还是由于生产或实验条件的突然变化造成的？如果经调查后，表明它是由于不正常的条件或错误造成的，例如是A 点，就应将它剔除。对于那些找不出明显原因的“异常点”，应慎重处理。它们很可能包含着未认识

到的其他规律，如B 点，由于对应于较大的X ，很可能此时Y 与X 的关系就不是线性关系了。

· · · · ·

· B

· · ·

A ·

6．通过散布图可以对变量间的相关趋势做出估计，但是由于缺乏客观的统一的判定标准，可靠性较差，还只能说是一种定性判断的方法。为了提高判断的精度，在实际工作中，常采用相关系数检验法。 7．要注意坐标刻度。在横坐标和纵坐标划分刻度时，应取恰当的比例。可参考数据组中最大值、最小值和取值范围，让X 和Y 的极差长度大体相等，否则会造成对图形的视觉错误，影响分析结果的直观性。（2）．符号检验法（又称为象限判断法或简单象限法）——一种半定量的判断方法，可判定两组数据间是否是线性相关。

符号检验法是检查点子云的形态，以判断相关关系及其程度的一种定性分析方法。

（3）.系数r 判断法（见第二小节内容）。四．散布图的作用：

1. 可发现两组数据之间是相关或不相关的。

2. 如相关可分析其相关的程度。

3. 如相关可进一步用回归分析法找出两者之间的近似函数关系。

即在质量管理中，主要用于判断质量特性与某一变化因素之间，或两个因素之间存在的相关关系，进而确定改进产品质量的因素。

n4 Y

在散布图中作一条平行于X 轴的中位线（或称为中值直线）H ，平分散布图中所有的点子，使上下点子数基本相等。

在散布图中作一条平行于Y 轴的中位线V ，平分散布图中所有的点子，使左右点子数基本相等。注线上的点不计。

H 线与V 线在散布图中相交，把散布图分为四个区域（即象限）Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ，清点散布图中四个区域中各自的点子数目，n1、n2、n3、n4。恰好在中位线上的点子不计算

若n1＋n3>n2＋n4 则判为正相关若n1＋n3

第二小节散布图相关系数的计算（相关系数判断法）

一．散布图与相关系数（r ）

从散布图中可以大致地看出两个变量之间的关系。为了表达两个变量之间相关关系的密切程度，即相关程度，需要用一个数量指标来表示，这个指标称为相关系数，通常用r 表示。它是一个大于或等于－1，小于或等于1的数。即r 满足：－1≦r ≦1不同的散布图有不同的相关系数；反之，不同的相关系数又有不同形式的散布图。r 值为正值时，称为正相关。r 值为负值时，称为负相关，即当两个变数中X 值增大时，Y 值的趋势是减小。

当∣r ∣值=1时，称为完全相关，这是一种极端的情形，此时X 与Y 之间的相关程度最大，实际上这时X 与Y 之间已有确定的函数关系，散布图中的点子成一条严格的直线。

当r 值为零时，这也是一种极端情况，此时X 与Y 之间完全无相关关系，此时称为X 与Y 不相关。

并不表示X 与Y 之间就一定不存在任何关系。如像图中（6）的情况，X 与Y 之间显然是有关系的，但是经过计算相关系数的结果却为0。这是因为此时X 与Y 的关系是曲线关系，而不是线性关系造成的。二．相关系数R 的计算相关系数的计算公式：()()

()()

y x x y x L L L Y -Y X -X r Y

-Y X -X ????=

∑∑∑2

式中 r ——相关系数

x =∑=n i i x 1n 1——X 变量的均值 Y =∑=n

i i 1

y n 1——Y 变量的均值

Lxy =)y -y ()(i n

1∑=-i i x x =∑=n

i i y x i —21)(n 1∑=n i i x 21)y (n 1∑=n

i i ——x 离差与y 离差之积 Lxx =∑-=n

1i 2

)

(x x =∑=n

i 2

x —21)(n 1∑=n

i i x ——x 离差的平方和

Lyy =∑-=n

i 2

)

(y y =∑=n

i 2

y i

—21)y (n 1∑=n

i i ——y 离差的平方和

在质量管理活动中，有时需要对两个变量的相关进行判断，首先根据数据进行计算相关系数，然后还要检讨计算得到的相关系数是否符合实际。例如，数据量不足，就可能获得不符合实际的结论。为此统计学家设计了相关系数检查表，可以轻松地把计算结果与表格进行对照，获得相应判断。

相关系数检查表的使用方法：计算n 组数据的相关系数，确定置信度α，根据n －2和α确定表格中的用以比较的系数，如果计算的相关系数的绝对值大于或等于表中数据，则可确认两个变量确实存在相关系数，否则不能说明两个变量之间确实存在相关关系。

思考题（作业题）：

1．置物架网片在平面焊接时，龙门焊机的电流与平面网的焊接强度（或脱焊）是有关系的，龙门焊机的电流与平面网的熔接毛剌亦是有关系的，请虚心请教平面焊技术员，收集50组不同的数据，绘制散布图，找出电流与脱焊的相关关系？电流与毛刺的相关关系？

2．下表是某种钢的碳含量X（%）与抗拉强度Y（kg/mm2）R数据：

② 计算相关系数r 。

③ 有没有离群的点，若有是什么原因造成的？又该怎么处理？

② 计算相关系数r 。

③ 有没有离群的点，若有是什么原因造成的？又该怎么处理？

②()()

y x x y x L L L Y -Y X -X r Y

-Y X -X ????=

∑∑∑2

=0.6705

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③ 有离群的点，特殊情况造成，剔除离群的点,重新绘制散布图并重新计算相关系数r 。

QC七大手法试题及答案

QC七大手法考试试题姓名：部门：得分：一、填空题（共20题） 1、QC七大手法包括查检表、层别法、直方图、柏拉图、特性要因图、管制图、散布图。 2、特性要因图是当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）的影响时,我们将这些要因加以整理,成为有相互关系且有系统的图形。 3、散布图根据变量的相关性，可分为正相关、负相关、不相关。 4、应用到80：20原理的是QC七大手法中的___柏拉图____。~" S 5、造成产品变异的原因可分为异常原因、偶然原因。 6、查检表按用途分可分为记录用、查核用。 7、特性要因图，又称为鱼骨图、因果图。 8、制作特性要因图时，须收集多数人的意见,多多益善,可运用脑力激荡原则。二、判断题（共30分） 1、散布图适用于计数型数据。（×） 2、排列图是寻找引发结果原因的管理图形工具。（×）3 m; `; q0 X 3、产品合格率、产品外观尺寸、时间等数据是属于计数值数据。（×） 4、在解决日常问题时，在收集数据之前就应使用层别法（√） 5、[柏拉图]方法，由品管圈(QCC)的创始人日本石川馨博士介绍到品管圈活动中使用，而成为品管七大手法之一（√） 6、制作直方图时，所收集数据的数量应大于50以上。（√） 7、偶然原因，本质上是局部的,很少或没有,可避免的。（×） 8、计量型管制图，当每小组的样本10个或10个以上时，应采用Xbar-S管制图。（√） 9、当有点出现在控制图A区以外，即可判断该点对应的产品已不合格。（×） 10、不合格数图C-CHART属于计量型管制图。（×）三．简答题/计算题（共50分） 1、简述制作特性要因图的五步骤，举例并画一个鱼骨图。（30分）答：①决定问题特性；②决定大要因；③决定中小要因；④圈出最主要的原因；⑤填上制作项目、日期、制作者等资料。 2、简述5W2H。（20分）（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？（2）HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？（3）WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？造成这样的结果为什么？（4）WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？（5）WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？（6）WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？（7）HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？

QC七大手法之控制图

品管七大手法七大手法：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图五、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”。 1、分类 1）正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大； 2）负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小； 3）不相关：变量X（或Y）变化时，另一个变量并不改变； 4）曲线相关：变量X开始增大时，Y也随着增大，但达到某一值后，则当X值增大时，Y反而减小。 2、实施步骤 1）确定要调查的两个变量，收集相关的最新数据，至少30组以上； 2）找出两个变量的最大值与最小值，将两个变量描入X轴与Y轴； 3）将相应的两个变量，以点的形式标上坐标系； 4）计入图名、制作者、制作时间等项目； 5）判读散布图的相关性与相关程度。 3、应用要点及注意事项 1）两组变量的对应数至少在30组以上，最好50组至100组，数据太少时，容易造成误判； 2）通常横坐标用来表示原因或自变量，纵坐标表示效果或因变量； 3）由于数据的获得常常因为5M1E的变化，导致数据的相关性受到影响，在这种情况下需要对数据获得的条件进行层别，否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系； 4）当有异常点出现时，应立即查找原因，而不能把异常点删除； 5）当散布图的相关性与技术经验不符时，应进一步检讨是否有什么原因造成假象。七、控制图 1、控制图法的涵义

影响产品质量的因素很多，有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程，减少废品和次品的产出?控制图法就是这样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。控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表。运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。产品质量特性值的分布是一种统计分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。常用的控制图有计量值和记数值两大类，它们分别适用于不同的生产过程；每类又可细分为具体的控制图，如计量值控制图可具体分为均值——极差控制图、单值一移动极差控制图等。 2、控制图的绘制控制图的基本式样如图所示，制作控制图一般要经过以下几个步骤： ①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本； ②测量样本的质量特性值，计算其统计量数值； ③在控制图上描点； ④判断生产过程是否有并行。控制图为管理者提供了许多有用的生产过程信息时应注意以下几个问题： ①根据工序的质量情况，合理地选择管理点。管理点一般是指关键部位、关健尺寸、工艺本身有特殊要求、对下工存有影响的关键点，如可以选质量不稳定、出现不良品较多的部位为管理点； ②根据管理点上的质量问题，合理选择控制图的种类：

品质七大手法之散布图

第九章散布图(Scatter Diagram) 一、前言散布图有以下的作用： ⒈能大概掌握原因与结果之间是否有关联及关联的程度如何。图2-1。 ⒉能检查离岛现象是否存在。图2-2。 ⒊原因与结果关联性高时，二者可互为替代变数。对于过程参数或产品特性的掌握，可从原因或结果中选择一较经济性的变数予以监测。并且可通过观察一变数的变化来知道另一变数的变化。二、散布图的定义特性要因图（鱼骨图）大概可以了解工程上那些原因会影响产品的质量特性，散布图也是以这种因果关系的方式来表示其关连性。并将因果关系所对应变化的数据分别点绘在x —y 轴坐标的象限上，以观察其中的关联性是否存在。三、散布图的制作方法以横轴（X 轴）表示原因，纵轴（Y 轴）表示结果，作法如下： ⒈收集成对的数据(x 1,y 1)，(x 2,y 2)，…整理成数据表。第九章散布图 145 146 品管七大手法 Y X Y X

⒉找出x,y ⒊以x,y 的最大值及最小值建立x —y 坐标，并决定适当刻度便于绘点。 ⒋将数据依次点于x —y 坐标中，两组数据重复时以☉表示，三组数据重复时以表示。 ⒌必要时，可将相关资料注记在散布图上。 ⒍散布图的注意事项： ⑴是否有异常点：有异常点时，不可任意删除该异常点，除非异常的原因已确实掌握。 ⑵是否需分层：数据的获得常常因为操作人员、方法、材料、设备或时间等的不同，而使数据的关联性受到扭曲。 a. 全体时低度关联，分层后高度关联。 b. 全体时高度关联，分层后低度关联。 ⑶散布图是否与原有技术、经验相符：第九章散布图 147 Y X Y X Y X Y X

医院品管圈七大手法之七控制图

医院品管圈七大手法之七控制图在医院品管圈开展活动中，七大手法的应用直接影响到医院品管圈项目所取得的效果。本文主要介绍最常用的手法之七控制图。控制图能够对医院诊疗服务品质进行有效监控。一什么是控制图（WHAT）控制图（Control Chart）是1924年由美国品管大师休哈特（W.A.She-whart）博士所发明。是对过程或过程中各特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图，也叫管制图。控制图是根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产或服务过程是否处于控制状态。它是统计质量管理的一种重要手段和工具。将实际的品质特性，与根据过去经验所建立的过程能力的控制界限比较，按时间先后的次序，以判别质量是否稳定。控制图的基本结构是在直角坐标系中画三条平行于横轴的直线，中间一条实线为中心线，上、下两条虚线分别为上、下控制界限。横轴表示按一定时间间隔抽取样本的次序，纵轴表示根据样本计算的、表达某种质量特征的统计量的数值，由相继取得的样本算出的结果，在图上标为一连串的点子，它们可以用线段连接起来。二为什么要使用控制阁图（WHY）在工作过程中，工作质量会受各种因素的影响而产生变动。而引起变动的原因可分为两种，一种为偶然(随机）因素，一种为异常（非随机）因索。偶然因素是大量地客观存在的，

是过程所固有的，但对过程质特性的影响很小，是人们无法加以消除的。异常因素不是过程所固有的，但对过程质量特性的影响较大，查明原因后，是可以消除的。偶然因素和异常因素对照表：当工作过程仅受偶然因素的影响，从而质量特征的平均值和变差都基本保持稳定时，称之为处于控制状态。此时，质量特征是服从确定概率分布的随机变量，它的分布（或其中的未知参数）可依据较长时期在稳定状态下取得的观测数据用统计方法进行估计。分布确定以后，质量特征的数学模型随之确定。为检验其后的过程是否也处于控制状态，就需要检验上述质量特征是否符合这种数学模型。为此，每隔一定时间，抽取一个大小固定的样本，计算其质量特征，若其数值符合这种数学模型，就认为过程正常。否则，就认为受到某种异常因素的影响，或者说过程失去控制。发现已经存在的或潜在的影响过程质量的异常因素，加以消除，使过程无异因。从而维持过程的稳定状态，使过程可预测。三控制图的分类（一）按数据的性质分类

QC七大手法和九大步骤

QC七大手法和九大步骤食品论坛 2018-05-13 QC七大手法 “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。 5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。 7相关图法

QC(旧)七大手法之六——散布图

QC（旧）七大手法之六——散布图(scatter diagram) 第一小节散布图的观察分析一．定义散布图，也称散点图、相关图，散布图法又称为相关图法，QC要掌握的是平面散布图，是指通过分析研究两种因素的数据（成对出现）之间的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法（图示技术）。散布图是研究成对出现的两组数据之间关系的图示技术。在生产实际中，往往是一些变量共处于一个统一体中，它们相互联系、相互制约，在一定条件下又相互转化。有些变量之间存在着确定性的关系，它们之间的关系，可以用函数关系来表达，如圆的面积S=πr2，有些变量之间却存在相关关系（即统计关系），即这些变量之间既有关系，但又不能由一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值，如钢铁材料强度与含碳量之间的关系，车间的照明度与IPQC的测量误差之间的关系，人的身高与体重之间的关系等，这种统计关系只能用统计技术去研究，即将这两种有关的数据列出，用点子打在坐标图上，然后观察这两种因素之间的关系，这种图就是散布图或相关图，对散布图的分析称为相关分析。散布图中所分析的两种数据之间的关系，一般有三种：可以是特性与原因的关系，即特性——原因（结果——原因）；也可以是某一特性与另一特性的关系，即特性——特性（结果——结果）；还可以是同一特性的两个原因之间的关系，即原因——原因。散布图分析法，是适用范围较广的一种数理统计方法。只要生产或试验中，存在着一些变量共处于一个共同体中，并且它们的关系又是不能用函数表示的非确定性关系，就可以运用散布图法来分析其是否具有相关关系以及这种关系的密切程度（即相关系数大小）。若同时存在的不只是两个变量，而是多个变量，则可以两两分别作散布图来加以分析。当然，也可用正交试验设计方法来对多变量（因素）之间的关系进行分析，并求得它们之间的最优配合。注：用相关图法，可以应用相关系数r、回归分析等进行定量的分析处理，确定各种因素对产品质量的影响程度。如果两个数据之间的相关程度很大，那么可以通过一个变量的控制来间接控制另外一个变量。一般两组变量之间可能存在的关系有函数关系、相关关系和不相关三种情况。相关关系是普通存在的，而函数关系仅是相关关系的特例。质量是一种随机现象，在产品实现的过程中，存在两类因素影响产品质量的特性，其一是随机性因素（偶然性因素），其二是系统性因素（非随机性因素即确定性因素）。在一定生产力水平下，随机性因素是不可观测和不可控无须控制的因素，在这种因素作用下产品质量特性的变化不会超出允许的界限（公差），产品质量符合要求。而系统性因素是确定性因素，是构成生产过程的必要条件，可观测可控制，发生异常变化，产品质量特性则会超出允许的界限，产品质量将不会符合要求。因此，在质量管理中，观测和控制这些决定产品质量特性是否符合要求的系统性因素，是一项重要的控制活动。产品质量特性与影响因素的关系，可能没有确定的函数关系，但却具有某种关联，即原因和结果的关系。如何确定影响产品质量特性的因素之间存在的相关关系？能否通过控制相关因素达到控制产品质量的目的？这就是散布图要回答的关键问题。二．散布图的作图过程第一步：将需要研究是否有关系的两种数据收集30组或对(至少30对)以上，并一一对应地填入数据表：

QC七大手法测试题答案

品管七大手法知识测（试题）日期____ ____ 部门_______ 姓名__________ 工号__________ 分数__________ 一.填空题(20分) 1.首先提出特性要因图这个概念是日本品管权威石川馨博士,因其形状类似, 所以又称、. 2.查检表常分为查检表和查检表. 3.不良率管制图归类于管制图,X-R管制图归类于管制图. 4.日常工作中用于分析异常问题发生之根源常用. 5.管制图中,管制上限是,管制中心线是. 分析法中的5W指、、、、，1H是指 7.绘制特性要因图一般是从4M1E分析法中的、、、及中分析得出. 8.在QC七大手法直方图中的型态分别是、、、与、六种. 二.判断题.（20分,每小题4分） 1.柏拉图又称为ABC重点管理图. （）七大手法中层别法只能单独使用. （） 3.在管制图中只有一组数据超出了管制线的上限，属於正常. （） 4.新QC七大手法中的关联图是日本应庆大学千住镇雄发明的. （） 5.已经有了新的QC七大手法（工具），旧的就不适用了. （）三.简答题(20分) 1. QC七大手法为哪七种(10分) 2. 请写出QC七大手法的口诀

品管七大手法知识测（答案）日期____ ____ 部门_______ 姓名__________ 工号__________ 分数__________ 一.填空题(20分) 1.首先提出特性要因图这个概念是日本品管权威石川馨博士,因其形状类似鱼骨头, 所以又称鱼骨图、石川图. 2.查检表常分为记录用查检表和点检用查检表. 3.不良率管制图归类于计数值管制图,X-R管制图归类于计量值管制图. 4.日常工作中用于分析异常问题发生之根源常用特性要因图. 5.管制图中,管制上限是UCL ,管制中心线是CL . 分析法中的5W指Who什么人、When什么时间、Where什么地方、What做什么、Why为什么做，1H是指How如何做 7.绘制特性要因图一般是从4M1E分析法中的人员、机器、材料、方法及环境中分析得出. 8.在QC七大手法直方图中的型态分别是常态型、双峰型、高原型、绝壁型与齿距型、离岛型六种. 二.判断题.（20分,每小题4分） 1.柏拉图又称为ABC重点管理图. （√）七大手法中层别法只能单独使用. （Ⅹ） 3.在管制图中只有一组数据超出了管制线的上限，属於正常. （Ⅹ） 4.新QC七大手法中的关联图是日本应庆大学千住镇雄发明的. （√） 5.已经有了新的QC七大手法（工具），旧的就不适用了. （Ⅹ）三.简答题(20分) 1. QC七大手法为哪七种(10分) 答：1查检表5散布图 2柏拉图6直方图 3特性要因图7管制图 4层别图 2.请写出QC七大手法的口诀答：1.查检表集数据 2.层别法作解析 3.直方图看分布 4.管制图找异常 5.散布图寻相关 6.柏拉图抓重点 7.特性要因图追原因

品管七大手法之散布图(doc 7页)

No. X Y 1 x 1 y 1 2 x 2 y 2 3 x 3 y 3 4 x 4 y 4 … … … ⒉找出x,y 的最大值及最小值。 ⒊以x,y 的最大值及最小值建立x —y 坐标，并决定适当刻度便于绘点。 ⒋将数据依次点于x —y 坐标中，两组数据重复时以☉表示，三组数据重复时以表示。 ⒌必要时，可将相关资料注记在散布图上。 ⒍散布图的注意事项： ⑴是否有异常点：有异常点时，不可任意删除该异常点，除非异常的原因已确实掌握。 ⑵是否需分层：数据的获得常常因为操作人员、方法、材料、设备或时间等的不同，而使数据的关联性受到扭曲。 a. 全体时低度关联，分层后高度关联。 146 品管七大手法 Y X Y X Y X

b. 全体时高度关联，分层后低度关联。 ⑶散布图是否与原有技术、经验相符：散布图若与原有技术、经验不相符时，应追查原因与结果是否受到其他因素干涉。四、散布图的判读依散布图的方向、形状，有以下几种关联情形： ⒈完全正（负）关联：点散布在一直线上。完全正相关完全负相关 ⒉高度正(负)关联：原因与结果(Y)的变化近于等比例。第九章散布图 147 Y X Y X Y X Y X －ｘ－ｙ Y X －ｘ－ｙ Y X －ｘ－ｙ Y X －ｘ－ｙ

3.中度正(负)关联：原因(X)与结果(Y)的变化近于等比例。 4.低度正(负)关联：原因(X)与结果(Y)的变化近于等比例。 5.无关联：原因(X)与结果(Y)的变化完全不成比例。 6.曲线关联：原因(X)与结果(Y)的变化呈曲线变化。 148 品管七大手法 Y X －ｘ－ｙ Y X －ｘ－ｙ Y X －ｘ－ｙ Y X －ｘ－ｙ Y X －ｘ－ｙ Y X

QC七大手法是什么

QC七大手法是什么? 检查表(Data collection form) 分层法(Stratification) 散布图(Scatter) 排列图(Pareto) 直方图(Histogram) 因果图(Cause-Effect diagram) 控制图(Control Chart) 应用在哪些方面?如何运用? 1. 查检表（Check List）以简单的数据或容易了解的方式，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（Pareto Diagram）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（Characteristic Diagram）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（Scatter Diagram）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（Control Chart）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安定的一种图形。 6. 直方图（Histogram）将搜集的数据特性值或结果值，在一定的范围横轴上加以区分成几个相等区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形。因此也叫柱形图。 7. 层别法（Stractification）针对部门别、人别、工作方法别、设备、地点等所搜集的数据，按照它们共同特徵加以分类、统计的一种分析方法 QC七大手法第一章概述一、起源

新QC七大手法之一关系图法的一生

关系图法简称：典型对象：横向及纵向的原因分析（鱼骨图加强版）、多因素交织定义：是指用一系列的箭线来表示影响某一质量问题的各种因素之间的因果关系的连线图。变体：关联图法、关联图、关系图发明人：主要发明人介绍：早期01：事物之间存在着大量的因果关系，包括重复交叉的因果关系，需要全盘考虑分析原因早期02：早期03：早期04：早期05：早期06：早期07：发展01：影响质量的因素之间存在着大量的因果关系，这些因果关系有的是纵向关系，有的是横向关系。纵向关系可以使用因果分析法来加以分析，但因果分折法（鱼骨图）对横向因果关系的考虑不够充分，这时关联图就大有用武之地。关联图法是根据事物之间横向因果逻辑关系找出主要问题的最合适的方法。发展02：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。发展03：发展04：发展05：发展06：发展07：发展08：概念01：关联图由圆圈(或方框)和箭头组成，其中圆圈中是文字说明部分箭头由原因指向结果，由手段指向目的。文字说明力求简短、内容确切易于理解，重点项目及要解决的问题要用双线圆圈或双线方框表示。概念02：概念03：应用工具：在绘制关联图时，将问题与原因用“○”框起，其中，要达到的目标和重点项目用“ ”圈起，箭头表示因果关系，箭头指向结果，其基本图形如下图所示。

具体绘制方法如下： ①提出认为与问题有关的所有因素。 ②用灵活的语言简明概要地表达它。 ③把因素之间的因果关系用箭头符号做出逻辑上的连接。 ④抓住全貌。 ⑤找出重点。关联图法的使用非常简单，它先把存在的问题和因素转化为短文或语言的形式，再用圆圈或方框将它们圈起来，然后再用箭头符号表示其因果关系，借此来进行决策、解决问题优点：缺点：

QC七大手法基础教程-控制图

控制图 1、概念控制图又叫做管制图，是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的一种工序管理图。控制图是一种对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图，图上有中心线（CL ）、上控制线（UCL ）、下控制线（LCL ），并有按时间顺序抽取的样本计量值的描点序列。控制图主要用于：过程分析及过程控制。图1表示了控制图的基本形状： 2、原理控制图的作图原理被称为“3σ原理”，或“千分之三法则” 。根据统计学可以知晓，如果过程受控，数据的分布将呈钟形正态分布，位于“μ±3σ”区域间的数据占据了总数据的99.73%，位于此区域之外的数据占据总数据的0.27%（约千分之三，上、下界限外各占0.135%），因此，在正常生产过程中，出现不良品的概率只有千分之三，所以我们一般将它忽略不计（认为不可能发生），如果一旦发生，就意味着出现了异常波动。 μ：中心线，记为CL ，用实线表示； μ+3σ：上界线，记为UCL ，用虚线表示； μ－3σ：下界线，记为LCL ，用虚线表示。 3、控制图的种类 ①、计量值控制图：控制图所依据的数据均属于由量具实际测量而得。 A R Chart ）； B S Chart ）； C Chart ）； D 、单值控制图（X Chart ）； ②、计数值控制图：控制图所依据的数据均属于以计数值（如：不良品率、不良数、缺点数、件数等）。 A 、不良率控制图（P Chart ）；质量特性数据

B、不良数控制图（Pn Chart）； C、缺点数控制图（C Chart）； D、单位缺点数控制图（U Chart）。 4、控制图的用途根据控制图在实际生产过程中的运用，可以将其分为分析用控制图、控制用控制图： ①、分析用控制图（先有数据，后有控制界限）：用于制程品质分析用，如：决定方针、制程解析、制程能力研究、制程管制之准备。分析用控制图的主要目的是：（1）分析生产过程是否处于稳态。若过程不处于稳态，则须调整过程，使之达到稳态（称为统计稳态）；（2）分析生产过程的工序能力是否满足技术要求。若不满足，则须调整工序能力，使之满足（称为技术稳态）。根据过程的统计稳态和技术稳态是否达到可以分为如下所示的四种情况：表1 统计稳态与技术稳态矩阵当过程达到我们所确定的状态后，才能将分析用控制图的控制线延长用作控制用控制图。由于控制用控制图是生产过程中的一种方法，故在将分析用控制图转为控制用控制图时应有正式的交接手续。在此之前，会应用到判稳准则，出现异常时还会应用到判异准则。 ②、控制用控制图（先有控制界限，后有数据）：用于控制制程的品质，如有点子跑出界时，应立即采取相应的纠正措施。控制用控制图的目的是使生产过程保持在确定的稳定状态。在应用控制用控制图过程中，如发生异常，则应执行“20字方针”，使过程恢复原来的状态（参见第6条）。 5、控制图原理的2种解释 ①、控制图原理的第1种解释：点出界出判异（小概率事件原理）小概率事件原理：在一次实验中，小概率事件几乎不可能发生，若发生即判断异常。在生产过程处理统计控制状态（稳态）时，点子出界的可能性只有千分之三，根据小概率事件原理，要发生点子出界的事件几乎是不可能的，因此，只要发现点子出界，就判定生产过程中出现了异波，发生了异常。例：螺丝加工过程中，为了解螺丝的质量状况，从中抽取100个螺丝进行检查，量取螺丝的直径值（见表2），并将其用控制图作出（见图2）。

QC七大手法试题及答案

Q C七大手法试题及答案 SANY GROUP system office room 【SANYUA16H-

8、计量型管制图，当每小组的样本10个或10个以上时，应采用Xbar-S管制图。（√） 9、当有点出现在控制图A区以外，即可判断该点对应的产品已不合格。（×） 10、不合格数图C-CHART属于计量型管制图。（×）三．简答题/计算题（共50分） 1、简述制作特性要因图的五步骤，举例并画一个鱼骨图。（30分）答：①决定问题特性；②决定大要因；③决定中小要因；④圈出最主要的原因；⑤填上制作项目、日期、制作者等资料。 2、简述5W2H。（20分）（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？（2）HOW——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？（3）WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？造成这样的结果为什么？（4）WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？（5）WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？（6）WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？（7）HOWMUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？

品质管理七大手法之散布图

品质管理七大手法之散布图前面我们学习了品质管理七大手法中的检查表、柏拉图、层别法和特性要因图，本文介绍散布图。散布图是用来发现和显示两组相关数据之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系的一种示图工具。散布图主要分为以下几种类型：1.强正相关（a）：x增大，y也随之线性增大，x与y之间可用直线y=a+bx(b 为正数)表示。此时，只要控制住x，y也随之被控制住了。 2.弱正相关（b）：点分布在一条直线附近，且x增大，y基本上随之线性增大，此时除了因素x外可能还有其它因素影响y。 3.无关（c）：x和y两变量之间没有任何一种明确的趋势关系，说明两因素互不相关。 4.弱负相关（d）：x增大，y基本上随之线性减小，此时除x之外，可能还有其它因素影响y。 5.强负相关（e）：x与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。y随x的增大而减小。此时，可以通过控制x而控制y的变化。 6.非线性相关（f）：x、y之间可用曲线方程进行拟合，根据两变量之间的曲线关系，可以利用x的控制调整实现对y的控制。

散布图的制作方法： 1.一般收集至少20组以上资料； 2.找出数据中的最大值与最小值； 3.准备座标纸，划出纵轴、横轴的刻度，计算组距，通常纵轴代表结果，横轴代表原因，组距的计算应以数据中的最大值减小值除以所需设定的组数求得； 4.将各组对应数标示在座标上； 5.须填上资料的收集地点、时间、测定方法、制作者等项目。下面用散布图展示电动自行车的工艺设计与人工时效之间的关系，由潍坊品质管理部工艺组提供的丽颖生产工艺的有关数据如下：总工时：1880秒，工位最短工时：28秒，工位最大工时：57秒工位布置：50人则人均工时：37.6秒（即理论上每37.6秒下1台车）理论人工时效=3600秒/[37.6秒（每台）*50人]=1.91台/人实际上我们计算人工时效是按最大工时（瓶颈工位工时）计算，即：实际人工时效=3600秒/[57秒（每台）*50人]=1.26台/人那么实际工时效率=1.26台（每人）/1.91台（每人）=66%，也就是说，因瓶颈工位导致的人工时效损失为34%。下面我们从理论上计算一下瓶颈工位工时与人工时效之间的关系：

qc七大手法之关联图法

qc七大手法之关联图法关联图法，是指用连线图来表示事物相互关系的一种方法。它也叫关系图法。如图1所示，图中各种因素A、B、C、D、E、F、G之间有一定的因果关系。其中因素B受到因素A、C、E的影响，它本身又影响到因素F，而因素F又影着因素C和G，……这样，找出因素之间的因果关系，便于统观全局、分析研究以及拟定出解决问题的措施和计划。关联图可用于以下方面： (1)制定质量管理的目标、方针和计划。 (2)产生不合格品的原因分析。 (3)制定质量故障的对策。 (4)规划质量管理小组活动的展开。 (5)用户索赔对象的分析。关联图的绘制步骤： (1)提出认为与问题有关的各种因素。 (2)用简明而确切的文字或语言加以表示。

(3)把因素之间的因果关系，用箭头符号做出逻辑上的连接（不表示顺序关系，而是表示一种相互制约的逻辑关系）。 (4)根据图形，进行分析讨论，检查有无不够确切或遗漏之处，复核和认可上述各种因素之间的逻辑关系。 (5)指出重点，确定从何处入手来解决问题，并拟订措施计划。在绘制关联图时，箭头的指向，通常是：对于各因素的关系是原因一结果型的，则是从原因指向结果（原因→结果）；对于各因素间的关系是目的－手段型的，则是从手段指向目的（目的→手段）。关联图的绘制形式一般有以下四种： (1) 中央集中型的关联图。它是尽量把重要的项目或要解决的问题，安排在中央位置，把关系最密切的因素尽量排在它的周围。 (2) 单向汇集型的关联图。它是把重要的项目或要解决的问题，安排在右边（或左边），把各种因素按主要因果关系，尽呆能地从左（从右）向右（或左）排列。 (3) 关系表示型的关联图。它是以各项目间或各因素间的因果关系为主体的关联图。 (4) 应用型的关联图。它是以上三种图型为基础而使用的图形。日本科技联盟曾就公司开展全面质量管理应从何入手问题的调查恍┕ 净卮鹬刑岢隽艘韵率鱿钅浚?/ P> (1) 确定方针、目标、计划。 (2) 思想上重视质量和质量管理。 (3) 开展质量管理教育。 (4) 定期监督检查质量与开展质量管理活动的情况。

QC七大手法和九大步骤

QC七人手法和九人步骤食品论坛 2018-05-13 QC七大手法 “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一一简单图示技术。 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。

5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。 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。 3KJ法一一亲和图 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。 5PDPC过程决策程序图

新旧QC七大手法区别(1)

新旧QC七大手法/区别新QC七大手法1. 关联图法--TQM推行, 方针管理, 质量管制改善, 生产方式, 生产管理改善 2.KJ法--开发, TQM推行, QCC推行, 质量改善 3. 系统图法--开发, 质量保证, 质量改善 4.矩阵图法--开发, 质量改善, 质量保证 5.矩阵开数据解析法--企划, 开发, 工程解析 6. PDPC法--企划, 质量保证, 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--质量设计, 开发, 质量改善老七种工具：调查表、排列图、因果图、散布图、分层法、直方图、控制图。新七种工具：关联图、亲亲和图（KJ法、A型图解）、系统图（树图）、矩阵图、网络图、PDPC法、过程决策图法）、矩阵数据解析法。不同的方法有不同的作用。这里篇幅有限，我就简单说下鱼骨图吧。希望对你有帮助。其实企业中发布会用的最多的就是鱼骨图（因果图）了，直观明了，我们公司常做发布会，用的都是这方法。一般会结合5w2h分析方法使用。这里不能贴上来图，其他的你就百度里就有一堆鱼骨图了。鱼的几个刺一般都用来代表人、机、料、法、环。之后从几个刺下面细分出来一些其他的原因，逐条分析、去掉非要因。最终剩下来的就是影响问题的要因了。其实做过一次后就会很简单了。至于图嘛，这里不能粘上来。给你个链接吧，里面PPT介绍的很详细。图也很丰富。最后我想说的是，哥们，俺说了很多很累。请给分吧第一章概述一、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。

qc七大手法之散布图

第九章散布图(Scatter Diagram) 一、前言散布图有以下的作用： ⒈能大概掌握缘故与结果之间是否有关联及关联的程度如何。图2-1。 ⒉能检查离岛现象是否存在。图2-2。 ⒊缘故与结果关联性高时，二者可互为替代变数。关于过程参数或产品特性的掌握，可从缘故或结果中选择一较经济性的变数予以监测。同时可通过观看一变数的变化来明白另一变数的变化。二、散布图的定义特性要因图（鱼骨图）大概能够了解工程上那些缘故会阻碍第九章散布图 145 X X

产品的质量特性，散布图也是以这种因果关系的方式来表示其关连性。并将因果关系所对应变化的数据分不点绘在x—y轴坐标的象限上，以观看其中的关联性是否存在。三、散布图的制作方法以横轴（X轴）表示缘故，纵轴（Y轴）表示结果，作法如下： ⒈收集成对的数据(x1,y1)，(x2,y2)，…整理成数据表。 146 品管七大手法 ⒉找出x,y的最大值及最小值。 ⒊以x,y的最大值及最小值建立x—y坐标，并决定适当刻度便于绘点。 ⒋将数据依次点于x—y坐标中，两组数据重复时以☉表示，三组数据重复时以表示。

⒌必要时，可将相关资料注记在散布图上。 ⒍散布图的注意事项： ⑴是否有异常点：有异常点时，不可任意删除该异常点，除非异常的缘故已确实掌握。 ⑵是否需分层：数据的获得常常因为操作人员、方法、材料、设备或时刻等的不同，而使数据的关联性受到扭曲。 a. 全体时低度关联，分层后高度关联。 b. 全体时高度关联，分层后低度关联。第九章散布图 147 Y X Y X Y Y Y

⑶散布图是否与原有技术、经验相符：散布图若与原有技术、经验不相符时，应追查缘故与结果是否受到其他因素干涉。四、散布图的判读依散布图的方向、形状，有以下几种关联情形： ⒈完全正（负）关联：点散布在一直线上。 X X 关 X X

(品管工具QC七大手法)QC新七大手法

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QC七大手法第壹章概述壹、起源新旧七种工具均是由日本人总结出来的。日本人于提出旧七种工具推行且获得成功之后，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于出阵作战时，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，常用的工具仍有实验设计、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，壹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壹个重要方面：几乎所有的OEM客户，均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，新七大手法于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。第二章层别法壹、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，主要是壹种系统概念，即于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。第三章检查表壹、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于的问题不少。不妨见见我们当下正于使用的各种报表，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