品质管理QC七种(大)手法工具--帕累托图.

新版本质量管理的七大工具随着市场和消费者需求的不断变化，企业必须不断地进行创新和改进，以保持市场竞争力。

针对产品和服务的质量管理，对于企业来说显得尤为重要。

而为了更好地掌握这个问题，企业可以采用新版本质量管理的七大工具来提高产品和服务的质量，下面我们就来一一介绍这七大工具。

1. 帕累托图（Pareto Chart）帕累托图是基于帕累托法则的图表，它可以用来显示一个过程中出现的问题类别。

帕累托法则表明，20%的问题有可能导致80%的质量问题。

通过绘制出帕累托图，可以快速地发现哪些问题对质量影响最大，以便于采取相应的解决措施。

2. 流程图（Flowchart）流程图可以帮助人们更加清晰地了解和描述一个过程。

对于产品和服务的开发过程，流程图可以帮助企业梳理每个步骤，更好地进行流程优化。

此外，流程图还可以将每个步骤与质量问题联系起来，进而分析和解决这些问题。

3. 控制图（Control Chart）控制图是一种可以跟踪变化的图表，它可以用来监控过程变化。

例如，制造业中的生产线，企业可以使用控制图来了解每个小时内生产的产品数量和每个产品的质量情况。

如果出现异常的变化，企业可以及时调整，避免生产线出现质量问题。

4. 散点图（Scatter Plot）散点图可以用来显示两个变量之间的关系，例如，在制造业中，散点图可以用来比较两个工序之间的关系。

如果两个工序之间出现关系问题，企业可以针对性地进行优化，从而提高产品的质量。

5. 直方图（Histogram）直方图可以用来显示变量的分布情况，例如，在零售业中，可以通过直方图了解顾客购买产品的价格分布情况，从而更好地进行市场调研和产品定价。

6. 求和图（Gantt Chart）求和图可以用来显示项目中各个任务的时间表和进度，它可以帮助企业更好地安排产品开发的时间和流程，以确保产品的质量和上市时间。

7. 因果图（Fishbone Diagram）因果图也称为鱼骨图或石川图，它被广泛用于问题分析和解决。

质量管理的七种工具质量管理是指通过使用各种工具和方法，提高产品或服务的质量，以满足客户的需求和期望。

七种质量管理工具是管理者在质量管理中常用的工具，它们帮助管理者进行定量分析、数据收集、问题识别等，从而促进企业持续改进和发展。

接下来，将介绍七种质量管理工具。

1.帕累托图(Pareto Chart)帕累托图是一种按重要性排序的柱形图。

它将问题按照重要程度从高到低进行排序。

通过帕累托图，管理者可以识别到最主要的问题，从而确定改进的方向和重点。

2.流程图(Flow Chart)流程图是一种通过图表形式展示工作流程的工具。

通过绘制和分析流程图，可以识别出潜在的问题和改进机会，从而提高工作效率和产品质量。

3.控制图(Control Chart)控制图是一种用于监控过程稳定性和检测异常的工具。

通过绘制控制图，可以对过程进行实时的数据收集和分析，从而及时发现和纠正问题。

4.因果图(Cause and Effect Diagram)因果图也被称为鱼骨图或石墨图，是一种用于分析问题根本原因的工具。

通过构建因果关系图，可以找出问题的主要原因，从而有针对性地制定解决方案。

5.散点图(Scatter Diagram)散点图是一种用于确定两个变量之间关系的工具。

通过绘制散点图，可以分析和理解变量之间的关联性，从而帮助确定问题的根本原因。

6.直方图(Histogram)直方图是一种用于展示数据分布情况的工具。

通过绘制直方图，可以快速地理解数据的分布情况以及可能存在的问题，从而有针对性地进行改进和优化。

7.流程控制图(Process Control Chart)流程控制图是一种用于监控和改进过程能力和稳定性的工具。

通过绘制流程控制图，可以对过程进行实时的监控和调整，从而确保产品质量的稳定性。

这七种质量管理工具是质量管理中常用的工具，它们可以帮助企业识别问题、发现潜在的改进机会，并且进行有针对性的解决。

通过正确的使用和分析这些工具，管理者可以提高产品或服务的质量，满足客户的需求和期望，从而实现企业的持续发展。

培训资料(QC七大手法)柏拉图一、柏拉图：最早是由意大利学家帕累托图用来分析社会财富的分布状况而用的，后来美国质量学家朱兰把这个原理应用于质量活动，成为常用方法之一，在1978年我国引入全面质量管理时同时被引进的。

二、定义：根据所搜集之数据，按不良原因、状况、发生位置等不同区分标准，以寻求占最大比率之原因，状况成位置的一种图形。

三、意义：主要用来分析各种不良原因或缺点项目中的重点部分，以便于在品质方面要注意和改善的重点。

四、操作方法：①将数据进行分类；②把分类好的数据进行汇总，由多到少的排列，并计算出类别所占百分比；③计算各类之总和；④以总数和为左纵轴，以总数的十分之一为一单位格，各个类别为横轴，以每一个类别为一单位格，以100%的比例来做右边的纵轴，之间幅度为10%为一单位格，在80%处画一条横虚线；⑤在横轴上，按多到少的顺序将各类别进行填写，再根据各类别数量画出相应的高度方格，最后从左边第一个方格右上角开始描点，然后对应相应的类别及不良率逐个进行描点，以此类推，描到最后一点为100%例题：某产品共生产414PCS 不良，其中破损：195PCS 变形：90PCS ，刮痕：65PCS ，尺寸不良：45PCS ，其它：19PCS 。

序号不良项目不良数不良率累积不良率1破损19547.1%47.1%2变形9021.7% 68.8% 3刮痕6515.8%84.6% 4尺寸不良4510.9%95.5%5其它19 4.5%100% 合计414100%41.482.8124.2165.6207248.4289.8331.2372.6414破损变形刮痕尺寸不良其它0%20%40%60%80%100%不良项目不良率六、注意事项：①当缺点项目或类别超过9~15项时，可用其它概括，但最好是不要使用，以示区别；②柏拉图上的折线点不需要标识具体数据，不仅无谓复杂且无实际意义；③如在柏拉图做出之后，发现有标识成其它的类别高度最多不能超过每4项或第3项，如超过则表示类别划分不明确。

品质管理QC七种(大)手法工具--帕累托图一、概述工场内常常需处理不良品、灾害、故障、投诉等问题点，这些问题点按项目分类后会有2-3个项目占全体的大部分。

帕累托图是针对这些问题点按现象、原因来分类，将数据按由大至小的顺序排列，以柱状图和累积曲线图作成帕累托图是在不良对策中发现重要问题点的情况下使用。

也就是说，不良损失额的大部分是由几个主要项目构成，残余的小部分则为多数的不良项目。

其意义在于对前者的不良项目采取相应的对策并实施，能够有效的降低不良数或使成本大幅度的减低。

二、帕累托图的作法步骤1 数据的收集对于发现的不良、灾害、及错误等问题点收集数据，数据收集期间我们可以根据问题发生状况及性质来决定数据集计的周期，例如：以一个月、三个月（一年四次）为周期，也可以根据问题的具体情况每星期每星期的来收集。

下表是某制品检查中所发现的不良数，期间是一个月，检查台数为500台。

表一不良的数据分类项目件数伤痕涂装镀层变形脏污其他13 18 7 2 31 3合计74原因可按材料、机械、作业者、作业方法分类；内容可按不良项目、场所、时间进行分类步骤3 根据分类项目来整理数据，并作成计算表分类项目按数据多少由大到小排列，“其他”项目不论多大都是排在最后表二计算表分类项目件数累积件数脏污3131（脏污）+（涂装）→31+18=49并且,最后项目的累积件数一定要等于总件数步骤4 图表中纵轴和横轴的作成纵轴和横轴最好是一样长,并适当的决定刻度的间隔纵轴:坐标终点应稍大于数据的合计数,并且恰当选择(凑整)横轴:按项目的数据多少从左至右依次排列,并在下面记入相应的项目名称纵轴是记录件数、金额等特征值；横轴记录分类项目下面是纵轴、横轴记录项目的具体举例：表三项目举例柱状图中“其他”项放置最右端，各项目之间无间隔。

“其他”项不论它有多大，应放在最右端作为最后一个项目，并且作为检讨的对象步骤6累积曲线的作成累积的值在各个柱状图的右上部打点，然后用直线连接这些点，做出折线，折线的起始点为0。

QC七种工具使用方法QC七种工具指的是质量管理中常用的七种工具，也称为“七个Q工具”（Seven Quality Tools），用于问题分析、数据采集和分析、质量改进等质量管理活动。

这七种工具分别是：排列图、因果图、控制图、直方图、散点图、流程图和帕累托图。

下面将详细介绍这七种工具的使用方法。

一、排列图（Pareto Chart）排列图是一种按照重要性降序排列的柱状图，用于帮助团队识别问题的原因的相对重要性。

使用排列图的步骤如下：1.确定需要分析的问题。

2.收集相关数据，并将其按照发生频率或重要性进行排序。

3.绘制柱状图，将问题的原因按照重要性从左到右排列。

4.添加累积百分比曲线，以显示每个原因对总问题的贡献。

5.分析柱状图和累积百分比曲线，找出主要原因，并制定改进措施。

二、因果图（Cause and Effect Diagram）因果图也称为鱼骨图或石川图，用于帮助团队识别问题的潜在原因。

使用因果图的步骤如下：1.确定需要分析的问题，并将其写在因果图的头部。

2.确定主要的因果类别，例如人员、设备、方法、材料、测量等。

3.在这些类别下，列出所有可能的潜在原因。

4.绘制一条横线，将潜在原因与主要类别连接起来。

5.分析因果图，找出主要原因，并制定改进措施。

三、控制图（Control Chart）控制图是一种用于监测和控制过程稳定性和能力的统计图表。

使用控制图的步骤如下：1.收集过程数据，并按照时间顺序排序。

2.计算平均值和标准偏差，并确定控制限。

3.绘制控制图，将样本数据绘制在上下控制限内。

4.分析控制图，判断过程是否处于统计控制中。

5.根据控制图的分析结果，采取相应的措施，以维持过程的稳定性和能力。

四、直方图（Histogram）直方图是一种用于显示数据分布情况的统计图表。

使用直方图的步骤如下：1.收集数据，并将其按照一定的间隔进行分组。

2.绘制直方图，将每个组的频率或频率密度绘制在垂直轴上。

3.根据直方图的形状，分析数据的分布特征。

数据的分析从总体中抽取样本,收集测定的数据,这些数据总是参差不齐的,即具有散差.我们需要对收集的数据进行整理和分析,然后才能对总体作出推测和判断.一、数据的种类数据大体可以分为计量值和计数值二种.所谓计数值数据,是指1,2,3,……这种非连续性取值的数据,如一批产品的不合格品数,缺陷的个数以及工厂的事故发生件数等.把不合格数用全部产品所除得到的不合格率,仍是计数值.而计量值数据,是指一些可以连续取值的数据.如钢材的厚度、抗拉强度,零件的尺寸等测定值都属于计量值数据.计量值与计数值数据差别,决定了数据所反映的统计的性质不同,进而数据的处理方法也有变化.例如,计量数据属于连续概率分布,最典型的使正态分布；而计数值数据属于离散概率分布,最典型的是二项分布和泊松分布.二、数据的分布即时在同样的条件下制造的产品,其质量都会有差别,故我们收集到的数据总是大小不等的,称这种数据的不均一性为具有散差.如果把数据控制在一定的范围哪,数据间的散差就会有某种规律性,我们称之为分布.可以构造频数分布来了解分布状态.们如下图所示,为某一个样本所反映的频数分布图.相当于直方图从两个图可以看出两个分布的不同,也很容易看出两个样本的差别,进而反映了总体的分布状况.三、数据分布的定量表示上面的频数直方图,可以用来观察数据的大致离散情况即分布的形状,但是得不到数量方面的信息.特别是比较两个以上的分布时,尽管可以凭视觉观察出分布状态上的差异,却不能定量地求出他们的差别.如果能把分布状态的特性予以数量化,就便于比较.一般需要有表示数据整体即分布中心位置中心趋向和离散程度的尺度.前者可以用平均值,后者可以用标准偏差.有时,还需要从数量上表示分布状态的偏斜程度可用偏斜度以及表示分布峰顶的陡峭程度可用陡度 1． 中心位置的表示表示中心位置的量有平均值、中位值、最多值、中值以及众数等.最常使用平均值. 平均值：各个测定值的总和除以测定值的个数,称为平均值算术平均值,用表示X.计算分式为：中位值：将测定值按大小顺序排列,位居正中的那个数值称为中位值.若测定值的个数为奇数,则中位值为居于中央位置的那个数值；若测定值的个数为偶数,则中位值为中间两个数的平均值.中值M ：测定值的最大值和最小值的平均值,称为中值. 2、散差的表示 1） 极差rangeR测定值的最大值和最小值之差为极差,用R 表示.通常,当测定个数n 小于10的场合,用极∑==+Λ++=ni ix n x x x x n121差R 表示离散程度；而当n 大于10时,则用标准偏差s 表示离散程度. 2） 偏差的平方和sum of squaresS各个测定值与平均值之差称为偏差.各测定值的偏差的平方和称为偏差平方和,简称平方和,用S 表示.设各个测定值与为X 1,X 2,……X n ,其平均值为： 则：3无偏方差unbiased varianceS 2各个测定值的偏差平方和除以n-1后,所得到的值称为无偏方差简称为差,用S 2表示,其中n 为测定值个数,由S 的计算公式可以得到S 2的公式为：方差的单位为测定值单位的平方.4） 标准偏差Standard deviations方差S 2的平方根称为标准偏差简称标准差,s 表示,标准差s 的单位与测定值的单位相同,标准差的公式为：附录：方差的含义标准偏差是测量由于取样引起的估计的可变性.它指出样本估计的可变性,它可以从所有已知设计和规模的样本中获得.标准偏差用来测量从一组特定样本得到的数据的精确度.如果所有可能的样本都在类似的条件下接受调查,标准偏差在+到的范围内的概率分布包括了95%的样品的情况,这个区间被成作是95%置信区间.∑==ni nx x i 1/nx x n x x x x x x x x s ni ni i ni i ni i i n x x /)()()()()(21122122122221∑∑∑∑====-=-=-=-+Λ+-+=-212)(111∑=--=-=ni x x n n S S i ∑=--=-==ni x x n n SS s i 122)(111Excel的计算公式1公式: =AVERAGEB2:G2AVERAGEA也可以计算,不过包括逻辑值在内2、偏差公式: =DEVSQB8:F83、无偏方差无偏方差公式: =STDEVB13:F13STDEVB13:F134公式: =STDEVB18:G18在统计过程中,可以应用各种工具,其中最常用的统计方法有检查表、层别法、直方图、帕累托图、特性要因图、管理图和散布图,统称为常用的七种工具.其中,控制图用来直接监控过程,是七种工具的核心.随着全面质量管理的进一步发展,于20世纪70年代又提出了质量管理的新七种工具,即关连图法、KJ法、系统图法、PDPC法过程决策程序图法、矩阵法、矩阵数据解析法及箭头图法.但新七种工具已不是统计质量控制的具体方法,只是组织实施、计划调度等所采用的一些简明有效的方法,它们的许多思路来源于运筹学系统工程,这里不作介绍.七种工具可分为三类：一、用来作整理和分析数据用的目的：检查表和分层法二、普通的科学归纳分析方法：帕累托图和特性要因图三、数据统计方法：直方图、管理图和散布图层别法一、分层的定义层别即将很多的数据按照其所持有的特性进行层次划分.将数据以状况、原因分类进行分析的方法二、分层的方法1．按问题的发生状况分：1）不合格项目、缺陷内容2）形状、长度、深度3）发生位置、发生区域4）天气、状态2．按可能有问题的原因分：通常可以根据层别获取比整体事件更多的分析结果.但由于某些层别的失败导致了错误的情报,所以在划分层别的时候必要使用工程技术方面的知识及经验,也要使用特性要因图,并要检讨其特性质及其同要因的关系,即运用特性要因图里的中骨、小骨的项目划分数据便得到较好的层别,在做层别的过程中,以下事件也是极其重要的：1）人的区别：在划分制造要因的层别时,通常也要根据实施人的区别进行层别.从作业班分析这样对作业管理、作业方法有益.另外,还可根据性别区分、年龄区分、经验区分. 2）机械、装置的区别：在有几台相同机械的时候,可以根据每一台机械的数据进行判断不良原因是否因机械差异而产生,另外,像炉子这样的设备会因位置的不同而温度不同,所以在炉内的位置上考虑层别将会得到良好的效果.3）原材料区分：从供应者、前工程、批量、原材料的比例等方面考虑层别.4）时间区分：上午、下午、日期、季节5）环境区分：温度、湿度、气候、环境状况6）作业方法区分：作业的方法、作业条件、批量、测定方法.一个出色的层别应是将数据层别后,能清楚的将层间的区别表现出来三、层别的手顺手顺1：明确层别的目的手顺2：决定特性值手顺3：决定层别的项目手顺4：取数据手顺5：将数据层别手顺6：追究错误的原因手顺7：采取对策四、层别的实例例：为查明不良原因某汽车部件在生产过程中因折、弯曲所造成的不良多,将所出现的半成品不良按部品进行层别,将半成品不良中占不良比率的再按不良状况现象进行层别,然后将其中大的两项问题进行层别,如此反复试验就可查明不良原因层别图三按发生场所再次层别n=47为前两项多发生性不良（1）按人——按个人、年龄、工作年数、性别、组别（2）按机械设备——按机种、号机、型式、新旧（3）按原料——按生产厂家、购入地、产地、品牌、进货日期、接纳批量、成份（4）按方法——按加工顺序、条件、温度、湿度、转速、力度、销售方式（5）按测量检查——按测量器、测量者、测量方法、检查人员、检查方法（6）按工夹模具——按夹具、工具、模具、安装工具、螺丝板（7）按零件——按生产厂家、制造批量、接纳批量、包装（8）接流通——按市场、顾客、销售形式（9）按组织——按部门、小组、班组分层时注意：（1）很好的观察分类问题的内容（2）数据记录用纸事先设计好,并且能够简单的将分层的数据记录例题：上一节不良原因调查用检查表用层别方法可能得到几种结论在调查服装品牌喜好和个人特性不同方面如何应用层别法呢帕累托图一、概述工场内常常需处理不良品、灾害、故障、投诉等问题点,这些问题点按项目分类后会有2-3个项目占全体的大部分.帕累托图是针对这些问题点按现象、原因来分类,将数据按由大至小的顺序排列,以柱状图和累积曲线图作成帕累托图是在不良对策中发现重要问题点的情况下使用.也就是说,不良损失额的大部分是由几个主要项目构成,残余的小部分则为多数的不良项目.其意义在于对前者的不良项目采取相应的对策并实施,能够有效的降低不良数或使成本大幅度的减低.二、帕累托图的作法步骤1 数据的收集对于发现的不良、灾害、及错误等问题点收集数据,数据收集期间我们可以根据问题发生状况及性质来决定数据集计的周期,例如：以一个月、三个月一年四次为周期,也可以根据问题的具体情况每星期每星期的来收集.下表是某制品检查中所发现的不良数,期间是一个月,检查台数为500台.表一不良的数据步骤2 将数据根据原因及内容进行分类原因可按材料、机械、作业者、作业方法分类；内容可按不良项目、场所、时间进行分类步骤3 根据分类项目来整理数据,并作成计算表分类项目按数据多少由大到小排列,“其他”项目不论多大都是排在最后脏污+涂装→31+18=49并且,最后项目的累积件数一定要等于总件数步骤4 图表中纵轴和横轴的作成纵轴和横轴最好是一样长,并适当的决定刻度的间隔纵轴:坐标终点应稍大于数据的合计数,并且恰当选择凑整横轴:按项目的数据多少从左至右依次排列,并在下面记入相应的项目名称纵轴是记录件数、金额等特征值；横轴记录分类项目下面是纵轴、横轴记录项目的具体举例：表三项目举例步骤柱状图中“其他”项放置最右端,各项目之间无间隔.“其他”项不论它有多大,应放在最右端作为最后一个项目,并且作为检讨的对象步骤6累积曲线的作成累积的值在各个柱状图的右上部打点,然后用直线连接这些点,做出折线,折线的起始点为0.折线即为帕累托图的累积曲线步骤7累积比率的作成在帕累托图的右侧作纵轴,与左侧轴相应的建立右纵轴的起点0、终点100%,将0-100%的长度进行等分,并记录刻度,例如：20%可以五等分,10%可以十等分.而即使数据比率的合计值超过100%累积为%,四舍五入的原因,但仍以100%为准记录纵轴.终点100%的确定：从左侧纵轴的数据合计数点引出横轴平行线即垂直与左侧纵轴,其必与左侧纵轴相交,即其相交点位右纵轴100%点数据的修约口决：“五下舍五上入,整五偶舍奇入”,即4以下舍去,6以上入1的原则,数字是五时,要看其前的数字而定,若是偶数则舍去,若是奇数则入1.例：等分有以下两种方法（1）根据0-100%的测量长度,然后进行等分；（2）从0点引辅助线OA,以1cm为间隔,OA画10cm长,辅助线OA十等分.将A点与右纵轴100%点连结,以该线做出各等分点的平行线与右纵轴交并打点,这些点即为右纵轴的等分点.辅助线及点须用铅笔画出,作完后应清除脏污不良的比率：｛脏污不良件数/总件数｝×100 31/74×100=涂装不良比率:｛脏污不良件数/总件数｝×100 18/74×100=涂装不良累积比率:｛脏污不良的比率｝+｛涂装不良的比率｝=+=检查台数期间: 作成日:10月1日步骤8 记入必要事项(1)帕累托图表表题在图表的下部记入(2)记入数据的收集时间(3)记入数据的合计值;例:件数n= ; 金额= 元(4)记入作成日期三、帕累托图的应用有观察·判断方法帕累托图是针对不良损失金额、投诉件数、错误件数等问题点按原因、现象、工程、品种分类,并根据数据的大小顺序来进行排列的图表图表可以告诉我们这样的一些信息：·整体上观察不良及错误有多少·它们是怎样的顺序·根据以上两项,可以推测如果哪一项目降低多少,会给整体效果造成怎样的影响因此,图表横轴的分类项目最好是按容易改善的原因分类,从记录数据时就考虑到这一点易取得明显的效果.另外,纵轴应尽量体现特征值量化.很多时候,金额与件数也可以放在一起一同检讨例：（1）决定采取相应对策的顺序在排列图上,通常将曲线的累积百分数分为三级,则相应的也就将因素分为三类：A类因素：频率由0-80%,这一区间影响产品质量的因素,是主要影响因素；B类因素：频率由80-90%,这一区间影响产品质量的因素,是次要影响因素；C类因素：频率由90-100%,这一区间的因素,是影响产品质量的一般因素.（2）通过图表确认报告、记录的改善效果（3）获取信息,调查不良故障的原因；（4）明确问题点的内容例如：同样的不良,有些修理后OK,有些降为二极品,有些废弃,因此,其损金的金额是不一样的,在这种情况下做成金额损失帕累托图将会使不良内容和其影响程度更加清楚明了.（5）帕累托图中柱状图的表示比较平坦,可以考虑改变纵轴、横轴的内容.从金额上发现不了问题,可以用件数表示,反之亦然.（6）帕累托图中“其他”项过高,可以重新考虑分类项目的内容应用帕累托图确认改善前后的效果时,改善前及改善后的帕累托图应水平排列且站在同一水平线上,并注明改善取得的效果,以使图表易懂,观察直观.检查表检查表用于多种目的,是一种预先设计的适当的规格用纸,以便于数据简单记录、提取及整理,且能够对检查、确认项目进行毫无遗漏的核对、检查.因此,设计合适的检查表可以将必要的数据整理归纳出来,收集情报并且有条不紊的对需检查确认的项目进行毫无遗漏的点检核对.利用检查表可以迅速地将繁琐数据记录在纸上,方便的知道问题是什么,缺陷集中在什么地方,另外在作直方图、帕累托图时也经常使用检查表.一、检查表的种类及使用检查表按其使用的不同大致可分为：1．记录用检查表记录用检查表是将数据以项目、位置等分类,并在其图表上记录数据或用记号等,能够一目了然的知道,记录完整后的数据大体集中在哪个项目上,是怎样分布的.记录用检查表又可分为如下：1）不良项目调查用检查表用于调查何种不良项目属于多发.n nnmaxmax 假定区间数数据最小值数据最大值X X -2测定单位21⎩⎨⎧定）值和最小值包含进去决界值能否将数据的最大最终（由区间的上下境假定n 假定区间数—minmax X X h =2测定单位2区间的上侧界限值区间的下侧界限值区间的中心值+=u X =X法来获得数据,通过分层等方法,找出不稳定的原因,采取相应的改善措施.管理用管理图.用来控制异常原因出现的管理图.其特点是在进行管理时,按规定的取样方式取样,通过测量和计算,在管理图上打点.当有点子出界或异常须通过管理图点子的判断,说明工程质量不稳定,要找出原因,采取措施,消除异常因素的影响,使工程处于稳定的正常管理状态.管理用管理图常常应用在制造现场.目前公司各部门已对工程内需管理的质量特征值按作业标准书的要求广泛采用管理图用管理图来管理工程.下面结合实例讲述平均值与极差管理图的作成方法：平均值用来分析和管理平均值的变化或群间的波动；极差图主要用来分析和管理群内散差的变化.三、管理图的作成方法手顺1：采集数据手顺2：决定群的数目通常以n=2～5个左右分成一组,也有10个的情形.手顺3：计算每群的平均值nxnxxxx in∑=+++=21手顺4：计算每群的极差RR=minmaxXX-=每群数据的最大值—每群数据的最小值手顺5：计算总平均kxx i∑=即各群的极差的合计/群的数目手顺6：计算极差的平均值kRR i∑=即各群的极差的合计/群的数目手顺7：计算管理线X管理图管理线中心线：XCL=上部管理界限线：RAXUCL*+=2下部管理界限线：R A X UCL *-=2 R 管理图管理线 中心线：R CL =上部管理界限线：R D UCL *=4 下部管理界限线：R D LCL *=3R 管理图中,6≤n 以下时,可不考虑下部管理界限线. 管理图用系数表：手顺8：画管理图平均值管理图上点子打圆点●,R 管理图上点子打×点.凡是超出界限这均圈起来,以示区别.四、管理图上界定上下界限的原则管理图中采用三倍标准偏差来确定控制界限,即“±3σ”原则.其原理阐述如下：“±3σ”范围几乎100%描述了质量特征值的总体分布规律,“±3σ”原则与σ无关,无论σ大小,在“±3σ”内都包含了%的质量特征值.五、管理图的演变过程、原理及判断标准详细资料请参阅添附资料.1、判异原则：1点出界就判异虽不是100%正确,但有%的正确率 2界内点排列不随机判异①点子屡屡接近控制界限·连续3个点中至少有2个点接近控制界限常用·连续7个点中至少有3个点接近控制界限·连续10个点中至少有4个点接近控制界限②间断链间断链指链中个别点子跳到另一侧·连续11点中至少10点在一侧·连续14点中至少12点在一侧·连续16点中至少14点在一侧·连续20点中至少16点在一侧③点子集中在中心线附近造成此现象的可能性：弄虚作假；分层不够④点子作周期性变化造成此现象的可能性:操作人员疲劳;原材料有问题惫2、判稳原则：1）连续25个点中界外点为02）连续35个点中界外点为≤1虽然稳态但仍要执行下列26个字3）连续100个点中界外点为≤2虽然稳态但仍要执行下列26个字3、控制图的作用：及时告警.只是在描描点子是不可能起到作用的,只是劳民伤财.所以26个必需牢记：点出界就判异,量出异因,采取措施,保证消除,不再出现,纳入标准.六、管理图的操作步骤详细资料请参阅添附资料.说明：由操作步骤可知实际作成时应先由R图做起,达到统计稳态后,再转入均值控制图,满足统计稳态和技术稳态的要求.七、控制图是如何贯彻预防原则1应用控制图对生产过程进行监控,一有异常发生即可在图上显示现来,立即检查并及时采取措施加以消除,避免了大量不合格品的出现,达到预防的作用2在现场控制图上点子超出控制界限显示异常的较多,此时一定要：查出真因、采取措施、保证消除、不再出现、纳入标准.这样每次循环,就可消除一个异因,达到一种新的状态这样就起到了预防的作用另外,稳态是生产过程中追求的目标,因为在稳态下生产,对产品质量有完全的把握,产品质量特性值落在控制界限内的可能性是%,同时生产也是最经济的,所生产的不合格品最少工程工序能力产品质量受到生产过程状态的影响,而生产过程状态受到“5M1E”的影响,当“5M1E”受到完善的管理和控制时,通常已经消除了系统性的原因的影响,仅存在偶然性因素的影响.这时,可以用工序能力指数反映工序的实际加工能力.工序能力指数就是表示工序能力满足产品质量标准的程度的评价指标.而产品质量指标通常指产品规格、工艺规范、公差等.一、p C 值的计算（1） 双向公差要求时,当实际分布中心与公差中心重合时：S 为标准偏差σST T S TC L U p 66-==（2） 双向公差要求时,当实际分布中心与公差中心不重合时,要对pC 进行修正,修正的工序能力指数记作pk C .（3）)1(6)1(k ST T k C C LU p pk -*-=-*= （4） 其中,k 称为修正系数,且（5）2/T k 公差中心实际分布中心-=（6） 这里,实际分布中心是已知的,而 2LU T T +=公差中心 （7） 公差带L U T T T -= （8） 单向公差要求时,有两种情况,一种只有上限要求,另一种只有下限要求.（9）SXT C U p 3-= （10） ST X C Lp 3-=下面结合实例及管理图,讲述工程能力的具体求法.二、工程能力指数等级评价实践证明,工程能力指数不同,T与标准偏差σ的关系不同,其相应的不散布图散布图是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-要因」、「特性-特性」、「要因-要因」的关系.在我们的生活及工作中,许多现象和原因,有些呈规则形的关连,有些呈不规则形的关连.例如：物价的高低或消费支出水平有关连；油的粘度与温度的高低有关系；汽车的运转数与出力有关系；等等.我们要了解它,必须藉助统计方法来判断它们之间的关系.下面我们列出了5种散布图,分别是：（1） 正相关回转数与出力 （2） 负相关有的粘度与温度 （3） 不相关气压与温度 （4） 弱正相关身高与体重 （5） 弱负相关温度与步伐 散布图的类型可见下列五图. 散布图的绘制程序如下： 1． 收集资料至少30组以上2． 找出数据中的最大值和最小值.3． 准备坐标纸,画出纵轴、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最小值再除以所需社定的组数求得.4． 将各组对应数标示在坐标上.5．须填上资料的收集地点、时间、测定方法、制作者等项目.（a)正相关练习：有一工件的加工数如下：请做控制图,并判定计算工程能力X管理图中心线： CL= X上限管理界限： UCL=X+A2R下限管理界限： LCL=X-A2R R管理图中心线： CL=R上限管理界限： UCL=D4R下限管理界限： LCL=D3R 标准偏差：σ=R÷d2。

qc七大手法心得简写在质量控制领域中，qc（Quality Control）七大手法是一组用于问题解决和过程改进的工具和技术。

通过应用这些手法，可以有效地识别和解决质量问题，提升工作效率，达到优质的生产和服务目标。

本文将对qc七大手法进行简要介绍和总结。

手法一：因果图（Cause and Effect Diagrams）因果图是一种用于分析问题原因的图形工具。

通过绘制一个鱼骨状的图表，将问题的根本原因与其各个因素进行关联，有助于找出问题产生的关键因素。

因果图可以帮助团队更好地理解问题，并帮助制定解决方案。

手法二：流程图（Flowcharts）流程图是一种用来展示工作流程和操作步骤的图形工具。

通过将工作流程可视化，可以发现潜在的问题和瓶颈，并有效地优化流程。

流程图可以帮助团队更好地理解工作流程，并找出改进的机会。

手法三：直方图（Histograms）直方图是一种用来展示数据分布的图表。

通过将数据按一定范围进行分组，并以条形图的形式展示，可以更清楚地了解数据的特征和分布规律。

直方图可以帮助团队更好地分析数据，并做出相应的决策。

手法四：散点图（Scatter Diagrams）散点图是一种用来显示两个变量之间关系的图表。

通过将数据点在坐标轴上绘制，可以发现两个变量之间的相关性或趋势。

散点图可以帮助团队更好地分析数据，并找出可能的关联关系。

手法五：控制图（Control Charts）控制图是一种用来监测过程稳定性和变化的图表。

通过对过程数据进行统计和分析，可以判断过程是否处于控制状态，并及时发现异常。

控制图可以帮助团队更好地管控过程，并采取相应的措施。

手法六：检查表（Check Sheets）检查表是一种用来记录数据和信息的表格工具。

通过按照一定的模板和要求进行记录，可以更加规范地收集和整理数据。

检查表可以帮助团队更好地收集和分析数据，并作为改进和决策的依据。

手法七：帕累托图（Pareto Charts）帕累托图是一种用来展示问题频率和重要性的图表。

新QC七大手法教程新QC七大手法的顺序及运用方法新QC七大手法是一种通过使用简单且易于理解的质量控制工具，帮助组织识别和解决问题，提高质量的方法。

这些手法可以按照一定的顺序使用，以便达到最佳效果。

下面是一份新QC七大手法的教程，包含顺序以及他们的运用方法，帮助您更好地理解和使用这些工具。

1.柏拉图图表：柏拉图图表是一种通过绘制数据的柱状图来帮助分析问题的工具。

它可以帮助团队识别问题的主要原因，并优先处理最主要和重要的原因。

运用方法如下：-确定需要解决的问题和相关数据；-绘制柱状图，横轴表示问题的原因，纵轴表示原因发生的次数或频率；-对于每个原因，以柱状图的高度表示其频率，从高到低排列原因；-针对频率最高的原因，制定相应的解决方案。

2.控制图：控制图是一种用于追踪和监测过程稳定性的工具。

它通过绘制数据的趋势和变异情况，帮助团队识别和解决过程中的问题。

运用方法如下：-收集一系列的数据点，代表了要监控的过程；-绘制控制图，横轴表示时间，纵轴表示过程的指标；-根据数据点的变异情况，判断过程是否稳定，包括常规变异和非常规变异；-针对非常规变异，进行问题分析和解决方案的制定。

3.帕累托图：帕累托图是一种帮助团队优先处理问题的工具。

它通过将问题按照原因的重要性进行排序，帮助团队集中精力解决最重要和关键的问题。

运用方法如下：-确定需要解决的问题和相关数据；-统计每个原因发生的次数；-将原因按照次数从高到低进行排序；-绘制帕累托图，横轴表示原因，纵轴表示原因发生的次数；-针对最主要和重要的原因，制定相应的解决方案。

4.散点图：散点图是一种用于识别因果关系的工具。

它通过绘制两个变量之间的散点图，帮助团队确定是否存在相关性。

运用方法如下：-收集两个变量的数据；-绘制散点图，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量；-观察散点图中的趋势和分布；-根据散点图的结果，判断两个变量之间是否存在相关性；-如果存在相关性，进一步分析因果关系，确定解决方案。

qc七大手法试题及答案一、什么是qc七大手法？首先，为了明确我们讨论的范围，让我们先回顾一下qc七大手法的定义和作用。

qc七大手法是质量控制中常用的一套工具，旨在识别和解决潜在的质量问题，提高产品或服务的质量水平。

这些手法包括：因果图、流程图、直方图、散点图、检查表、控制图和帕累托图。

二、因果图的应用和示例因果图是一种可视化工具，用于分析某个问题的原因和结果之间的关系。

通常，它可以帮助我们找到一个问题的根本原因，从而采取相应的措施进行改进。

以下是一个因果图的应用示例：问题描述：某餐厅连续几个月的顾客投诉率逐渐上升。

制作因果图：将问题写在框内，问题之间画有箭头的线连接起来。

问题之间的箭头表示因果关系。

例如：顾客投诉率上升||▼餐厅服务质量下降 <-----> 餐厅员工培训不足 ||▼员工流失过多从因果图中可以看出，餐厅员工培训不足导致了服务质量下降，进而引起了顾客投诉率上升。

同时，员工流失过多也会对服务质量产生负面影响。

因此，解决这个问题的关键在于改善员工培训和降低员工流失率。

三、流程图的应用和示例流程图是一种可视化工具，用于描述和分析一个过程中的各个步骤和决策点。

它可以帮助我们更好地理解一个复杂过程，并找出其中的瓶颈或改进点。

以下是一个流程图的应用示例：过程描述：某公司的采购流程包括提交采购申请、审批、选择供应商、采购执行和支付。

制作流程图：根据过程的不同步骤，将每个步骤用框表示，用箭头连接起来形成流程图。

例如：提交采购申请||▼申请审批通过？|否 | 是▼驳回申请选择供应商| |▼ ▼重新提交申请采购执行| |▼ ▼申请审批通过支付通过这个流程图，我们可以清晰地看到整个采购流程的每个步骤，以及审批通过和驳回的分支条件。

如果在某个环节频繁出现问题或延迟，我们可以针对性地进行改进，提高效率和准确性。

四、直方图的应用和示例直方图是一种用于表示数据分布的图表。

它将数据按照范围进行分组，并以柱状图的形式展示各个分组的频数。

1.2、柏拉图简称：帕累托图典型应用对象：战略用途，大批量数据、一定要时间长、多、品质管理、以发生的频率累计排序的呈现，大多应用于80/20。

定义：按发生频率大小顺序绘制的条形图，且符合八二规则原理变体：帕累托图、排列图法、主次因素分析法、加权帕累托图、比较帕累托图、SPC控制图发明人：概念原则提出者约瑟夫·朱兰（1904-2008）、规则现象发现者帕累托（Vilfredo Pareto，1848-1923）主要发明人介绍：约瑟夫·朱兰（1904年-2008年）是20世纪著名的品质管理学者；帕累托是意大利经济学家早期01：1906年，帕累托在他的第一篇文章《政治经济学》中记录现象：意大利约有80％的土地由20％的人口所有、80%的豌豆产量来自20%的植株等等。

帕累托因此发现（后人提出）经济学重要现象（概念）帕雷托最优、帕雷托最适、帕雷托效率、帕累托法则、80/20 法则、关键少数法则、八二法则。

早期02：约瑟夫·朱兰根据帕雷托本人当年对意大利20%的人口拥有80%的财产的观察而得推论出来80/20法则（提出概念），未受重视。

发展01：1930年，由约瑟夫·朱兰首次应用于品管当中，衍生出帕累托图，未受重视。

发展02：1954年-1990年，朱兰将关键少数法则代人日本，引起日本科学技术联盟（JUSE）重视。

发展03：1968年，鱼骨图发明者日本石川馨著《质量控制指南》，包含帕累托图表的第一个已发布示例发展03：帕累托图(关键少数法则)在日本经济腾飞后，在西方国家才受重视。

概念01：帕累托法则：80/20 法则、关键少数法则、八二法则优点：只需关注前20%TOP，就可以解决80%问题。

节约时间。

战略用途。

缺点：1、经验法则，忽略20%问题2、数据较少时，八二原则现象不明显，特殊时段八二现象不适用3、单个短期阶段讨论无意义，不会一定会出现该现象4、在具体战术操作，如同大炮打蚊子，杀鸡用导弹。

QC七大手法培训教程QC（Quality Control），即质量控制，是指在生产过程中全程控制质量，最终使产品符合规定质量标准的管理方法。

在质量控制的实践中，我们常常使用QC七大手法对质量进行全面控制。

本文将对QC七大手法进行详细介绍，并提供培训教程，帮助大家更好地掌握QC七大手法。

一、QC七大手法介绍QC七大手法是指帕累托图、直方图、散点图、柏拉图图、流程图、控制图和因果图。

它们是质量管理中经典的工具和技术，对于控制质量具有重要的作用。

1.帕累托图：帕累托图主要用于分析某些现象或问题中，各种因素或原因所占比重的情况。

有助于发现造成问题的主要因素，并采取措施加以改进。

2.直方图：直方图是一种展现数据分布情况的图表。

通过绘制各数据的频率分布情况，可以直观地了解数据的分布规律和集中程度。

3.散点图：散点图可以用于展示两个相关变量之间的关系。

通过观察散点图中各个数据点的分布情况，可以判断两个变量之间是否存在相关性。

4.柏拉图图：柏拉图图主要用于展示问题原因的分类统计。

通过柏拉图图的绘制，可以很直观地了解各种问题的原因占比，帮助我们针对性地采取改进措施。

5.流程图：流程图是一种展示工作流程的图表。

它可以帮助我们清晰地了解工作的每个环节，发现问题，并进行改进。

6.控制图：控制图主要用于展示某一过程特性的测量值的变化趋势。

通过观察控制图，可以判断过程特性是否在规定的控制范围内，从而进行必要的调整与控制。

7.因果图：因果图用于分析问题的产生原因，可以帮助我们系统地分析问题，找出问题的根源，从而采取相应的措施进行改进。

二、QC七大手法培训教程1.帕累托图的使用方法1）收集数据：收集与现象或问题有关的各种因素或原因的数据；2）绘制累计百分比曲线：按照因素或原因的影响大小顺序将它们排列，并计算出各个因素或原因的累计百分比；3）绘制帕累托图：在同一坐标系内绘制因素或原因的累计百分比曲线和各个因素或原因的影响大小；4）分析帕累托图：根据帕累托图得出的结论，采取措施加以改进。

Q7七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（管制图）、鱼骨图（因果图）、散布图（相关图）、排列图（帕累托图）、检查表（统计分析表）、数据分层法、直方图等所谓的QC七工具。

检查表检查表(Check Sheets，统计分析表)是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。

为了记录某种事件发生的频率，以简单的数据，用容易理解的方式，制成图形或表格，必要时记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查之用。

排列图排列图(Pareto Diagram,帕累托图)排列图法，又称主次因素分析法、帕累托（Pareto）图法，它是找出影响产品质量主要因素的一种简单而有效的图表方法。

排列图是根据“关键的少数和次要的多数”的原理而制做的。

也就是将影响产品质量的众多影响因素按其对质量影响程度的大小，用直方图形顺序排列，从而找出主要因素。

其结构是由两个纵坐标和一个横坐标，若干个直方形和一条折线构成。

左侧纵坐标表示不合格品出现的频数（出现次数或金额等），右侧纵坐标表示不合格品出现的累计频率（如百分比表示)，横坐标表示影响质量的各种因素，按影响大小顺序排列，直方形高度表示相应的因素的影响程度（即出现频率为多少），折线表示累计频率（也称帕累托曲线）。

通常累计百分比将影响因素分为三类：占0%～80%为A类因素，也就是主要因素；80%～90%为B类因素，是次要因素；90%～100%为C类因素，即一般因素。

由于A类因素占存在问题的80%，此类因素解决了，质量问题大部分就得到了解决。

散布图散布图(Scatter Diagram,相关图)通过观察相关图看点的分布状态，概略地估计两因素之间有无相关关系，从而得到两个变量的基本关系，为质量控制服务。

它用于分析两测定值之间相关关系，有直观简便的优点。

通过作散布图对数据的相关性进行直观地观察，不但可以得到定性的结论，而且可以通过观察剔除异常数据，从而提高用计算法估算相关程度的准确性。