QC七大手法之控制图

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。

品管七大手法钟家富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(管制图)、因果图(特性要因图法/鱼骨图/脑力激荡法/石川图)、相关图、柏拉图(排列图/二八定律)、统计分析表(查检表)、数据分层法(层别图)、散布图等所谓的QC七工具。

(品质管制的七个统计工具是针对数据资料的整理做成图形的管理方法。

通过数据的整理和分析，找出问题的真正原因，为有关纠正措施及持续改进提供有力的依据。

层别图；鱼骨图；直方图；柏拉图；查检表；散布图；管制图；系统图法; 矩阵图法; 关连图法; KJ法; PDPC法; 箭头图法; 矩阵数据解析法; 案例分析。

) 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。

统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，现在这些方法可大致分为以下三类。

（1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。

它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表(查检表)、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。

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。

qc七大手法试题及答案一、综述在质量管理领域中，质量控制（Quality Control）是一项重要的活动。

七大手法是质量控制中常用的工具，可以帮助企业识别问题、找出原因并采取相应的改进措施。

本文将介绍七大手法的定义、应用场景以及相应的试题和答案。

二、七大手法的定义1. 石川图（Ishikawa Diagram）石川图又称鱼骨图或因果图，用来帮助寻找问题的根本原因。

它的形状像一条鱼骨，将问题从效果分解为不同的影响因素，以便于分析。

2. 流程图（Flowchart）流程图是一种图形化表示流程的工具，适用于描述操作过程和各个步骤之间的关系。

通过使用符号和箭头，可以清晰地展示流程的顺序和逻辑。

3. 直方图（Histogram）直方图是一种用柱状条形图表示数据分布的图表。

通过统计数据的频率和数量，可以更好地理解数据的变化规律和分布情况。

4. 散点图（Scatter Diagram）散点图用来描述两个变量之间的关系。

通过将两个变量的取值以点的形式绘制在坐标系中，并观察点的分布趋势，可以判断两个变量之间是否存在相关性。

5. 控制图（Control Chart）控制图是一种用来监测过程稳定性和变化的工具。

它通过绘制过程数据的上限线、下限线和中心线，来表示过程的变化范围和偏离情况。

6. 检查表（Check Sheet）检查表是一种帮助记录和搜集数据的工具。

通过事先设计好的表格，可以方便地记录相关的信息，并进行进一步的分析和处理。

7. 故障模式和影响分析（Failure Mode and Effects Analysis，FMEA）故障模式和影响分析是一种用来识别和评估潜在故障的工具。

通过对故障模式、原因和可能的影响进行综合分析，可以采取相应的措施来减少故障的发生概率。

三、七大手法的应用场景1. 石川图适用于问题分析和根本原因找寻的场景。

例如，当产品质量出现问题时，可以使用石川图来识别可能的原因，从而采取相应的改进措施。

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.2）分析原因用柏拉图：与过程因素有关，用来发现主要问题。

A操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况等；B机器：设备、工具、模具、仪器等；C原材料:制造商、工厂、批次、种类等;D作业方法:作业环境、工序先后、作业安排等。

2、柏拉图的作用①降低不良的依据；②决定改善目标，找出问题点；③可以确认改善的效果.3、实施步骤①收集数据，用层别法分类，计算各层别项目占整体项目的百分数；②把分好类的数据进行汇总,由多到少进行排列，并计算累计百分数；③绘制横轴和纵轴刻度;④绘制柱状图；⑤绘制累积曲线；⑥记录必要事项⑦分析柏拉图要点：A柏拉图有两个纵坐标，左侧纵坐标一般表示数量或金额,右侧纵坐标一般表示数量或金额的累积百分数；B柏拉图的横坐标一般表示检查项目，按影响程度大小，从左到右依次排列;C绘制柏拉图时，按各项目数量或金额出现的频数，对应左侧纵坐标画出直方形,将各项目出现的累计频率，对应右侧纵坐标描出点子，并将这些点子按顺序连接成线.4、应用要点及注意事项①柏拉图要留存，把改善前与改善后的柏拉图排在一起，可以评估出改善效果;②分析柏拉图只要抓住前面的2~3项就可以了；③柏拉图的分类项目不要定得太少,5~9项较合适，如果分类项目太多，超过9项，可划入其它，如果分类项目太少,少于4项,做柏拉图无实际意义；④作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时,柏拉图就失去意义,与柏拉图法则不符，应从其它角度收集数据再作分析；⑤柏拉图是管理改善的手段而非目的,如果数据项别已经清楚者，则无需浪费时间制作柏拉图；⑥其它项目如果大于前面几项，则必须加以分析层别，检讨其中是否有原因;⑦柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策,但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时，或者即使解决但花费很大，得不偿失，那么可以避开第一位项目，而从第二位项目着手.四、因果图所谓因果图，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。

第七章控制图 95第七章控制图一．前言:为使现场的质量状况达成目标，均须加以管理。

我们所说的“管理”作业,一般均用侦测产品的质量特性来判断“管理”作业是否正常。

而质量特性会随着时间产生显著高低的变化;那么到底高到何种程度或低至何种状态才算我们所说的异常?故设定一合理的高低界限,作为我们分析现场制程状况是否在“管理”状态,即为控制图的基本根源。

控制图是于1924年由美国品管大师修哈特(W.A.Shewhart)博士所发明。

而主要定义即是[一种以实际产品质量特性与依过去经验所研判的过程能力的控制界限比较,而以时间顺序表示出来的图形]。

二．控制图的基本特性:一般控制图纵轴均设定为产品的质量特性,而以过程变化的数据为刻度;横轴则为检测产品的群体代码或编号或年月日等,以时间别或制造先后别,依顺序点绘在图上。

在管制图上有三条笔直的横线,中间的一条为中心线(Central Line,CL),一般用蓝色的实线绘制；在上方的一条称为控制上限(Upper Control Limit,UCL)；在下方的称为控制下限(Lower Control Limit,LCL)。

对上、下控制界限的绘制,则一般均用红色的虚线表现,以表示可接受的变异围;至于实际产品质量特性的点连线条则大都用黑色实线绘制。

控制状态:96 品管七大手法上控制界限(UCL) 中心线(CL)三．控制图的原理:1.质量变异的形成原因:一般在制造的过程中,无论是多么精密的设备、环境,它的质量特性一定都会有变动,绝对无法做出完全一样的产品;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。

（1）偶然(机遇)原因(Chance causes)：不可避免的原因、非人为的原因、共同性原因、一般性原因,是属于控制状态的变异。

（2）异常(非机遇)原因(Assignable causes):可避免的原因、人为的原因、特殊性原因、局部性原因等,不可让其存在,必须追查原因,采取必要的行动,使过程恢复正常控制状态,否则会造成很大的损失。

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。

QC七大手法学习总结一、检查表在现场收集数据，使用简单明了的标准化表格并填入规定的图形记号，再加以统计汇总，以提供进一步分析或对比检查的表格或图表，是其它六大手法的起点。

通常分为点检用检查表（防止不小心的失误、起备忘录作用；此类表在记录时只做「有、没有」、「好、不好」的记录。

）或记录用检查表（通过收集到的数据反映不良的状况；此类检查表用来收集计量和计数数据。

）。

注意事项：1）应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要项目上加注记号；2）记录时要考虑到层別，按人员、机台、原料、时间等分类；3）数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來；4）尽可能以记号、图形标记，避免使用文字；5）检查项目不宜太多，以4-6项为宜（针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。

6）可配合帕累托图、直方图使用；7）检查项目可考虑由鱼刺图推断出得特性要因；8）5W1H(Why,What,Who,Where,When,How)的分析方法；9）数据收集完成后，应立即进行分析，保证时效性。

二、 层别法将得到的数据资料按需要而分成数个类别，便于以后的分析。

分层方法： 1) 人机料法环；例如： 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；其 他：如使用不同的工艺方法生产的同种产品别。

2) 时间；不同批别、不同时间生产的产品；3) 作业区域；不同班组、不同车间、过程区域层别；4) 不良项目等。

注意事项：1) 实施前，首先要确定分层的目的（不合格率分析？效率提高？作业条件影响？）；2) 检查表的设计应针对怀疑的对象设计；3) 数据性质分类应清晰、详细记载；4) 依各类可能原因加以分层，找出真正原因；5) 分层所得的结果应与对策相联接，并实施行动。