QC7种工具

对大数据分析的需求。
QC七大工具的创新与发展
拓展应用领域
随着企业管理需求的不断变化，QC七大工具的应 用领域将不断拓展，涉及更多管理领域。
智能化发展
借助人工智能、大数据等技术，实现QC七大工具 的智能化发展，提高工作效率和准确性。
定制化服务
根据企业实际需求，提供定制化的QC七大工具解 决方案，满足企业个性化需求。
检查表
通过制定检查表，企业可 以对生产过程中的关键环 节进行定期检查，确保产 品质量符合要求。
因果图
通过分析因果关系，企业 可以找出问题的根本原因， 制定有效的解决方案。
QC七大工具的定义与重要性
排列图
通过排列图，企业可以了解各个 因素对产品质量的影响程度，优
先解决影响最大的问题。
直方图
通过直方图，企业可以对数据 进行统计分析，了解产品质量 的分布情况。
05 QC七大工具的未来发展 与展望
QC七大工具的局限性
适用范围有限
QC七大工具主要适用于质量管 理和控制领域，对于其他管理领
域的应用有限。
缺乏灵活性
传统QC七大工具的运用方式相 对固定，难以根据企业实际情况
进行灵活调整。
数据分析能力不足
传统QC七大工具在数据分析方 面相对较弱，难以满足现代企业
VS
详细描述
因果图通常用于分析问题产生的可能原因 ，并确定各因素之间的相互关系。通过因 果图，可以更好地理解问题的本质和根源 ，并采取相应的措施进行改进。
散布图
总结词
散布图是一种表示两个变量之间关系的图表工具，通过绘制散布图可以分析两个变量之间的关联程度 。
详细描述
散布图通常用于分析两个变量之间的关联性，如产品质量与生产过程参数之间的关系。通过散布图， 可以更好地了解变量之间的关系和影响，从而更好地进行质量控制和改进。

旧七大工具简介-散布图
强负相关
弱负相关
负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小，如油的粘度与温度的关系
旧七大工具简介-散布图
曲线相关：变量X增大时，Y也随之增大，但达到某一值后，当X增大时，Y反 而减小，如记忆和年龄的关系
旧七大工具简介-散布图
不相关：当变量X增大时，另一个变量Y不改变，如气压和温度的关系
（2）作用： ➢ 归纳整理所收集到的数据，以便在不同层面、不同角度问题问题和规律。 ➢ 因为在实际工作中产品质量会因人、机、料、法、环、检测等不同而存在
（2） 作用： ➢ 找出主要问题，优先解决
➢ 充分反映出“少数关键、多数次要”的规律 ➢ 是一种寻找主要因素、抓住主要矛盾的手法
旧七大工具简介-柏因 死亡人数 累计人数 影响比率%累计比率%
1 酒后驾车 5000 5000 41.67 41.67
2 超速行驶 3000 8000 25 66.67
L xy ——表示x的离差与y的离差的乘积之平方之和，即 (xx)(yy)2
旧七大工具简介-散布图
相关系数r与相关性判断：
r值 r=1 1＞r＞0 r=0 0＞r＞-1 r= -1
两变量间的关系 完全正相关 正相关(越接近于1,越强; 越接近于0,越弱) 不相关 负相关(越接近于-1,越强; 越接近于0,越弱) 完全负相关
旧七大工具简介-因果图
① 整理问题型：各要素与特性值间不存在原因关系，而是结构构成关系
培训计划实施
培训计划制定
结果跟踪
师资 教材
培训项目 员
课时计划
工
培
实际应用
学生反馈
课时跟踪 训
晋升比例
成绩评比
成绩考核

以看出，原因被归为员工、机械、测试方法等6类，每一类下面 又有不同的子原因。
员工
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因果图事例（对策追求型）
此型表示期望结果(特性)与对策(要因)间的关系，目的是探求问题 点如何防止，目标之效果如何达成等的对策，实例见下图 。
业务量
职务
多少适当
轮调
命令
如
何 做 定时
建立业务计划
到
集
体 的 互相合作
重点分析图。 意大利经济学家Vilfredo Pareto在研究意大利当时的
（1897年）社会贫富现象时提出：80%的财富集中在20% 的人手中，人们称之为柏拉图原理（80-20原理，80/20法 则）。原意为当初意大利的贫富悬殊，全国的80%的财富 集中在约占人口数仅20%的富人手中，而另外的80%的人 为贫困者，他们所拥有的总财富，仅占全国总财富的20%， 故只要控制住此仅占20%人口的富人，即可控制全国的财 富。此项原理，被广泛应用于工厂内，一般来说，不良原 因虽然很多项，但是总是集中在那几项，而这少少的几项 (通常仅3~7项)加起来，却占了约70%~80%，所以如能集 中火力于这几项作改善时，可收事半功倍之效。
迎搭便车】 (６)不要太早下判断性的定论。 (７)讨论力求集中焦点，针对某一问题为目标加以讨论。 (８)破除阶级尊卑的观点，使大家无拘无束地一起讨论问题。 (９)不要让小团体私自交谈，有意见要向大家提出来。 (10)将个人的意见全记录下来。 (11)不要以个人意见冒充大家的意见，提出有碍新见解发展的言论或口气。 (12)大家提出的创意，到第二阶段讨论时，才予以整理、评价、活用。 【第二阶段为讨论可行者或追求真因，重在「质」】 简单综合起来，应用脑力激荡法之原则为下列四点： 不批评（禁止判断）。 自由奔放、愈新奇愈好。 多多益善。 欢迎搭便车。

qc7工具七大手法01qc七大手法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。

02“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。

03QC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。

044、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”。