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qc质量管理七大手法质量控制（Quality Control，简称QC）是指企业为了保证产品质量，通过各种手段和方法进行监督、检验和控制，从而达到提高产品质量、降低产品缺陷率的目的。
在质量控制中，有七大手法被广泛应用，它们是：直方图法、散点图法、控制图法、因果图法、脑力激荡法、5W1H法和鱼骨图法。
下面将分别对这七大手法进行介绍。
一、直方图法直方图法是一种通过统计数据出现的频率来分析和描述数据分布情况的方法。
它将一组数据按照一定的区间进行划分，然后统计每个区间内数据的频率，并以柱状图的形式展示出来。
通过直方图，我们可以直观地了解数据的分布情况，判断数据是否符合正态分布，从而为质量改进提供依据。
二、散点图法散点图法是一种通过观察两个变量之间的关系来分析数据的方法。
它将两个变量的取值绘制在坐标系中，并用点的形式表示。
通过观察点的分布情况，我们可以判断两个变量之间是否存在相关性，进而确定其中一个变量对另一个变量的影响程度。
散点图法可以帮助我们找出数据中的异常值和趋势，为质量改进提供线索。
三、控制图法控制图法是一种通过统计过程数据的变化趋势来判断过程是否稳定的方法。
它通过记录过程数据，并计算数据的中心线、上下控制限，然后将数据绘制在控制图上。
通过观察控制图上的数据点的分布情况，我们可以判断过程是否处于统计控制状态，及时发现过程的异常变化，并采取相应的措施进行调整和改进。
四、因果图法因果图法是一种通过分析问题的根本原因来找出问题解决方案的方法。
它通过构建因果关系图，将问题拆解成多个因素，并找出这些因素之间的关联性。
通过分析因果关系，我们可以找到问题的根本原因，从而采取有针对性的改进措施。
因果图法可以帮助我们全面理解问题，寻找解决问题的最佳途径。
五、脑力激荡法脑力激荡法是一种通过集思广益来产生创新思路的方法。
它通过组织团队成员进行头脑风暴，激发创造力和创新思维，从而产生新的解决方案。
脑力激荡法可以打破传统思维定式，帮助团队成员开拓思路，为质量改进提供新的思考角度。
（QC）七大手法介绍1. 数据：用数字这种共通的语言来表示从观察等方式所得到的事实。
2. 品质管理方面最常用的数据：2.1 计数值数据（经计算而得来的数据）2.2 计量值数据（经测量而得来的数据）3. 正确数据的收集方法：3.1 清楚知道收集数据的目的3.2 清楚列出数据收集的条件3.3 取得的数据要忠实地表现事实4.（QC）七大手法：4.1 检查表在收集各种数据之后，为确认并能毫无遗漏的检查，将结果制成简单的图或表。
通常分为点检用检查表或记录用检查表。
示例：1：点检用记录表示例二：记录用检查表。
作用：通过收集到的数据反映不良的状况。
4.2 特性要因图特性就是代表制品品质特性，也是代表着制品的性能及运转能力，要因即为重要的原因，为了使大家了解工作现场的技术及现在的实际作业情况，固需贴于工作现场，并及时追加及加以修正，又称为鱼骨图。
它是先列出品质变异的项目，然后对造成变异的4M1E因素进行分析。
示例：4.3 柏拉图根据收集的数据，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。
其原理是80%的问题仅来源于20%的主要原因。
为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计比率分为三类：0%~80%间的因素为A 类因素，也即主要因素；在80%~90%间的因素为B 类因素，也即次要因素；在90%~100%间的因素为C 类因素，也即一般因素。
示例：4.4 直方图直方图就是将所收集的数据.特性或结果值,用一定的范围在横轴上加以区分成几个相等的区间,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表示的图形。
4.5 图表累计 影 响 比 例(%)不合格项目不合格数170 136 102 68 34 0收敛 几何 白平衡 敲闪 无书面 书面 其他 不良 失真 不良 倾斜100%80%60% 40% 20% 0将数据以图形来表示，以便于比较数量大小以及了解数量的变化情况，最大的优点是——观察即知内容。
QC7大手法的讲解质量控制的7大手法，大家都知道，但是真的用的时候是不是也如鱼得水，能灵活的运用呢？咱们来一起聊聊这7个手法。
快速学习或快速回忆一下哦～首先介绍7大手法：1.) 根据事实、数据发言、检查表、散布图。
2.) 整理原因与结果之关系，以探讨潜伏性之问题特性因果图。
3.) 凡事物不能完全单用平均值来考虑，应了解事物均有变异存在，须从平均值与变异性来考虑直方图、控制图。
4.) 所有数据不可仅止于平均，须根据数据之来龙去脉、考虑适当分层法。
5.)并非对所有原因采取处置，而事先从影响较大的2~3向采取措施，即所谓管理重点排列图。
品管七大手法使用情形：· 检查表——收集、整理资料；· 排列图——确定主导因素；· 散布图——展示变量之间的线性关系；· 因果图——寻找引发结果的原因；· 分层法——从不同角度层面发现问题；· 直方图——展示过程的分布情况；· 控制图——识别波动的来源；一、检查表（数据采集表）定义：系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。
作用：了解现状收集数据以作分析之用.注意几点：§用在对现状的调查，以备今后作分析；§对需调查的事件或情况，明确项目名称；§确定资料收集人、时间、场所、范围；§资料汇总统计；检查表的分类1.) 记录用检查表---目的在收集数据型的资料，做进一步统计整理用。
2.) 点检用检查表---目的主要在检查事物、机械等的运作状况，或检查问题用。
检查表的应用步骤1.)明了制作检查表的目的。
2.)明确为达到目的所需收集的资料。
3.)确定对资料的收集方法（如运用那种统计法）和负责人。
4.)根据不同目的设计用于记录资料的调查表格，其内容应包括：调查者、调查时间、地点、和方式等栏目。
5.)对采集和记录的部分资料进行预先检查，目的是审核表格设计的合理性。
QC七大手法相关知识简介1. 质量控制〔QC〕简介质量控制〔Quality Control，简称QC〕是一种通过测量和监控产品或效劳的特性，以确保其符合规定质量标准的方法。
QC主要包括七大手法，即直方图、折线图、箱线图、散点图、质量控制图、因果图和脑力激荡法。
下面将对这七大手法进行逐一介绍。
2. 直方图直方图是一种通过将数据分组并显示为柱状图来展示数据分布的可视化工具。
它可用于显示连续变量的分布情况，并帮助判断数据是否服从某种特定的概率分布。
直方图可以直观地展示数据的集中趋势、离散程度和偏斜程度。
3. 折线图折线图是一种连接数据点的图形展示方法，常用于显示随时间变化的信息。
它通常用于展示连续数据的趋势和变化模式。
折线图可以帮助我们分析和理解数据的变化趋势，识别周期性模式和异常值。
4. 箱线图箱线图〔Box Plot〕是一种用于显示数据集中趋势、离散程度和异常值的可视化工具。
它以五个统计量〔最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值〕为根底绘制一个矩形箱体，并用线表示异常值。
箱线图可以帮助我们判断数据的分布形态和离群值。
5. 散点图散点图是一种以点的形式表示两个变量之间关系的图形展示方法。
它可以帮助我们观察变量之间是否存在线性关系、趋势或聚集。
散点图常用于发现异常值、识别异常情况和检测数据的相关性。
6. 质量控制图质量控制图〔Control Chart〕是一种用于监控过程稳定性和识别异常情况的工具。
它通过绘制样本数据的统计量，如平均值或范围，以及控制限来帮助我们判断过程是否在统计控制下。
质量控制图常用于质量管理和过程改良。
7. 因果图因果图〔Cause and Effect Diagram〕，也称为鱼骨图或石川图，是一种用于分析问题根本原因的图形工具。
它以一个问题为中心，将可能导致该问题的多个因素分别列在鱼骨的骨架上。
因果图可以帮助我们理解问题产生的多个可能原因，并通过分析和改良这些因素来解决问题。
数据分析工具——QC七大手法数据分析是一种对收集来的数据进行处理、解释和演绎的过程，可以帮助人们发现数据中隐藏的模式、趋势和关系。
在数据分析中，使用适当的工具和方法可以提高数据分析的效率和准确性。
QC（Quality Control）七大手法是一种常用的数据分析方法，它包括直方图、帕累托图、散点图、流程图、因果图、检查表和控制图七种手法。
这些方法可以帮助分析人员进行数据的可视化、统计和比较，从而更好地理解数据，发现问题和改进方案。
下面将依次介绍这七大手法的具体内容和应用场景。
1.直方图：直方图是一种用来表示数据分布情况的图形。
它将数据分成若干个等距的区间，并统计每个区间内数据的频数。
直方图可以帮助我们了解数据的分布形态，判断数据是否符合其中一种概率分布，并发现数据中的异常值。
2.帕累托图：帕累托图是一种将问题按重要性排序的图形工具。
它将问题按照重要性从高到低进行排序，并用累积百分比表示每个问题的贡献程度。
通过帕累托图，我们可以快速识别出最重要的问题，从而有针对性地解决它们。
3.散点图：散点图是一种用来展示两个变量之间关系的图形。
它通过在坐标平面上绘制数据点来表示两个变量的取值，可以帮助我们判断两个变量之间是否存在线性关系、正相关还是负相关，并找出异常值和离群点。
4.流程图：流程图是一种用来表示工作流程的图形工具。
它将工作流程拆解成一系列节点和箭头，表示工作的先后和依赖关系。
通过绘制流程图，我们可以清晰地看到工作流程中的瓶颈和问题，并制定改进方案来提高生产效率。
5. 因果图：因果图（也称鱼骨图或Ishikawa图）是一种用来分析问题原因和效果之间关系的图形工具。
它将问题看作是鱼骨的骨架，将问题的各个方面作为骨头，将问题的可能原因作为骨架上的鱼刺。
通过绘制因果图，我们可以系统地对问题进行分类和分析，找出问题的根本原因，并采取相应的改进措施。
6.检查表：检查表是一种用来记录数据的表格工具。
它可以帮助我们系统地收集、分类和分析数据，发现数据中的异常和问题。
QC七大手法简介1、QC简易七手法：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、控制图一、检查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。
例如：点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S 活动检查表、工程异常分析表等。
1、组成要素①确定检查的项目；②确定检查的频度；③确定检查的人员。
2、实施步骤①确定检查对象；②制定检查表；③依检查表项目进行检查并记录；④对检查出的问题要求责任单位及时改善；⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认；⑥定期总结，持续改进。
二、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。
例如：抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。
实施步骤：①确定研究的主题；②制作表格并收集数据；③将收集的数据进行层别；④比较分析，对这些数据进行分析，找出其内在的原因，确定改善项目。
三、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。
1、分类1）分析现象用柏拉图：与不良结果有关，用来发现主要问题。
A品质：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等；B成本：损失总数、费用等；C交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等；D安全：发生事故、出现差错等。
QC七大手法案例质量掃描（QC）是一种用于识别和解决问题的工具和方法。
它可帮助组织有效地改进其产品和服务，提高客户满意度和业绩。
在本文中，我们将介绍QC七大手法并提供一些案例来说明这些手法是如何应用于实际情况的。
1.石川图石川图是一种用于显示问题的根本原因和影响因素之间关系的图表。
通过将问题分解为不同的因素，石川图可以帮助团队找到问题的根本原因，并采取相应的措施来解决这些问题。
例如，一个制造公司的产品在质量检查中频繁出现问题，经过分析发现，原因可能是由于机器故障、操作人员技能不足和材料质量问题等多种因素导致的。
通过使用石川图，团队可以更好地理解这些问题之间的因果关系，并采取相应的改进措施。
2.直方图和散点图直方图和散点图是两种用于显示数据分布和变化的图表。
直方图可以帮助团队分析数据的分布情况，了解数据的变化趋势，并找出异常值。
例如，一个零售公司分析了其销售数据的直方图后，发现一些产品的销售量比其他产品明显低，经过进一步分析，发现该产品的价格过高，导致了销售量下降。
而散点图则用于显示两个变量之间的关系，例如销售量和广告投入之间的关系，可以帮助团队找出影响销售量的关键因素。
3.控制图控制图是一种用于监控过程稳定性和检测异常情况的图表。
通过绘制控制图，团队可以及时发现过程中的变化和问题，并采取相应的措施进行调整。
例如，一个生产车间定期绘制产品质量的控制图，发现一些工序的产品质量出现了异常波动，经过分析发现是由于设备故障导致的，及时修复设备问题后，产品质量得到了恢复。
4.统计分析统计分析是一种用于识别和解决问题的方法。
通过对数据进行统计分析，团队可以找出问题的原因和关键因素，进而采取相应的改进措施。
例如，一个金融机构分析了其客户投诉数据后发现，投诉率与客户服务满意度之间存在明显的负相关关系，为提高客户满意度，金融机构可以加强客户服务培训，提高服务质量。
5.样本调查样本调查是一种用于收集信息和反馈的方法。
