质量改进新QC七大工具介绍

新QC七大工具（七大手法），完整版，收藏起！展开全文文章来源：网络品管七大手法，是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法或者新旧QC七大工具（手法），都是由日本总结出来的。

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。

旧QC七大手法偏重于统计分析，针对问题发生后的改善，新QC七大手法偏重于思考分析过程，主要是强调在问题发生前进行预防。

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。

旧七大工具：检查表、数据分层法、排列图、直方图、因果分析图、散布图、控制图新七大工具：关联图、亲和图、系统图、过程决策程序图、矩阵图、矩阵数据分析法、箭条图01关联图法（Rolation Diagram）在现实的企业活动中，所要解决的课题往往关系到提高产品质量和生产效率、节约资源和能源、预防环境污染等方方面面，而每一方面又都与复杂的因素有关。

质量管理中的问题，同样也多是由各种各样的因素组成。

解决如此复杂的问题，不能以一个管理者为中心一个一个因素地予以解决，必须由多方管理者和多方有关人员密切配合、在广阔范围内开展卓有成效的工作。

关联图法即是适应这种情况的方法。

所谓关联图，如下图所示，是把若干个存在的问题及其因素间的因果关系用箭条连接起来的一种图示工具，是一种关联分析说明图。

通过关联图可以找出因素之间的因果关系，便于统观全局、分析以及拟定解决问题的措施和计划。

关联图法的主要用途是：1. 制订、展开质量保证和质量管理方针；2. 制订质量管理的推进计划；3. 分析制造过程中不良品的原因，尤其是潜在原因的分析；4. 提出解决市场投诉的措施；5. 有效的推进QC小组活动；6. 促进采购原辅材料、外构件的质量管理；7. 改进各职能管理工作的质量。

关联图法解决问题的一般步骤是：1. 提出认为与问题有关的一切主要原因（因素）；2. 用简明通俗的语言表示主要原因；3. 用箭头表示主要原因之间，原因与问题之间的逻辑关系；4. 了解问题因果关系的全貌；5. 进一步归纳出重点项目，用双圈标出。

新旧七种质量管理常用七种工具对比新七大手法要紧应用在中高层管理上，而旧七手法要紧应用在具体的实际工作中。

因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨与管理水准比较高的公司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。

QC新七大手法：关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。

一、检查表检查表又称调查表，统计分析表等。

检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。

但或者许正由于其简单而不受重视，因此检查表使用的过程中存在的问题很多。

使用检查表的目的：系统地收集资料、积存信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理与分析。

也就是确认有与没有或者者该做的是否完成（检查是否有遗漏）。

二、排列图法排列图法是找出影响产品质量要紧因素的一种有效方法。

制作排列图的步骤：1、收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。

如，可收集1个月或者3个月或者半年等时期里的废品或者不合格品的数据。

2、进行分层，列成数据表，马上收集到的数据资料，按不一致的问题进行分层处理，每一层也可称之一个项目；然后统计一下各类问题(或者每一项目)反复出现的次数(即频数)；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算与作图时的基本根据。

3、进行计算，即根据第(3)栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4)栏，然后计算出累计百分数，计入第(5)栏。

4、作排列图。

即根据上表数据进行作图。

需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。

三、因果图法因果图又叫特性要因图或者鱼骨图。

按其形状，有人又叫它为树枝图或者鱼刺图。

它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。

画因果分析图的注意事项：1、影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法与工作环境。

每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到能够采取措施为止。

新QC七大手法完整版介绍1. 原因递消法(Cause and Effect Diagrams)：也被称为鱼骨图或石墨图。

这是一种用于分析和识别问题根本原因的图形化工具。

它将问题看作是一个“鱼骨”，问题是鱼头，根本原因是鱼刺。

通过细分问题和原因的关系，我们可以确定问题的主要原因，并提出解决方案。

2. 控制图(Control Charts)：控制图是用来监测和分析过程稳定性的统计工具。

它可以根据过程中的变异性来判断是否存在特殊因素，并及时采取措施来避免问题的发生。

控制图通常用于跟踪关键过程指标(KPI)，例如产品质量、生产效率等。

3. 计数法(Check Sheets)：计数法是一种用来搜集和分析数据的工具。

它可以帮助我们记录数据并统计出现的频率。

通过对数据进行分类和统计，我们可以快速了解问题的分布和趋势，进一步分析问题的原因。

4. 直观图(Pareto Charts)：直观图是一种按照重要性排序的条形图。

它显示了问题的主要原因及其相对重要性。

通过直观图，我们可以集中关注并解决产生最多问题的主要原因，避免浪费时间和资源。

5. 散布图(Scatter Diagrams)：散布图是用来确定两个变量之间关系的图表。

它通过将数据点绘制在二维坐标系中，明确显示变量之间的关联性。

通过散布图，我们可以确定可能存在的因果关系，并采取相应措施来改进质量问题。

6. 流程图(Flow Charts)：流程图是一种图形化表示工作流程或过程的工具。

它通过绘制过程的各个步骤和决策点，帮助我们理解和分析过程中可能发生的问题。

通过流程图，我们可以确定影响产品或服务质量的关键环节，并提出改进措施。

7. 直方图(Histograms)：直方图是一种用来展示数据分布情况的图表。

它将数据划分为不同的组或区间，并绘制出每个组的频率。

通过直方图，我们可以直观地了解数据的分布情况和趋势，并提醒我们采取适当的措施来改进质量问题。

这些新QC七大手法是广泛应用于质量管理中的工具，通过数据分析和图形化展示帮助我们识别和解决质量问题。

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。

QC质量管理新旧七大工具介绍在质量管理领域，质量控制（Quality Control，QC）是一个关键的概念。

它旨在通过采取各种措施来确保产品或服务符合质量标准，并满足客户的期望。

为了更好地实施质量控制，各种工具被开发出来，以帮助企业进行有效的质量管理。

在本文中，我们将介绍QC质量管理的新旧七大工具，包括流程图、帕雷图、控制图、散点图、直方图、因果图和检查表。

通过学习和应用这些工具，企业可以更好地管理和控制其产品和服务的质量。

一、流程图流程图是一种可视化表示过程步骤的图表。

它帮助人们更好地理解和分析一个过程的各个步骤及其相互关系。

在质量管理中，流程图可用于识别和分析存在的问题或瓶颈，并为改进提供指导。

通过绘制一个清晰且易于理解的流程图，企业可以更好地理解其质量管理过程，并找出提高质量的关键因素。

二、帕雷图帕雷图是用来识别和解决问题的强大工具。

它是一个条形图，按照某个因素的重要性对问题进行排序，并以此为依据制定优先解决方案。

通过帕雷图，企业可以在众多问题中识别出最具影响力的几个，并集中资源解决这些问题，以获得质量的全面改进。

三、控制图控制图是用于监测和控制质量的重要工具。

它可以追踪产品或过程中的变异，并提供反馈指示何时需要采取纠正措施。

通过使用控制图，企业可以进行实时的质量监测，识别并解决潜在问题，从而保证产品或服务的质量稳定性。

四、散点图散点图是用来表示两个变量之间关系的图表。

在质量管理中，散点图可以用来查看两个变量之间的相关性，并确定是否存在某种模式或趋势。

通过分析散点图，企业可以了解不同变量之间的关系，并采取相应措施改进质量。

五、直方图直方图是一种展示数据分布的图表。

它通过将数据分组并显示各组数据的频率，使人们更容易理解数据的分布情况。

在质量管理中，直方图可用于分析产品的质量特征，例如尺寸、重量等。

通过直方图，企业可以了解产品质量的分布情况，并根据需要进行调整和改进。

六、因果图因果图，也称为鱼骨图或石川图，是用于分析问题产生原因的工具。

新QC七大手法（工具）完整版介绍“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，昨天给大家介绍的老七种手法。

“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。

本期带大家了解一下“新七种”1.KJ法（亲和图法）（Affinity Diagram）2.关联图法（Rolation Diagram）3.系统图法（Systematization Diagram）4.矩阵图法（Matrix Diagram）5.过程决策计划图法（Process Dicesion program Chart）6.箭条图法（Arrow Diagram）7.矩阵数据分析法（Factor Analysis）新QC七大手法的使用情形，可归纳如下：亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息；关联图——理清复杂因素间的关系；系统图——系统地寻求实现目标的手段；矩阵图——多角度考察存在的问题,变量关系；PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果；箭条图——合理制定进度计划；矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析；新QC七大手法概述：新QC七大手法的特点：1.整理语言资料的工具2.将语言情报用图形表示的方法3.引发思考，有效解决凌乱问题；4.充实计划；5.防止遗漏、疏忽；6.使有关人员了解；7.促使有关人员的协助；8.确实表达过程。

9.管理工具，可以应用于QC以外的领域新QC七大手法的五项益处：1.迅速掌握重点--实时掌握问题重心，不似无头苍蝇般地找不到重点。

2.学习重视企划--有效解析问题，透过手法的运用，寻求解决之道。

3.重视解决过程--重视问题解决的过程，不只是要求成果。

4.了解重点目标--拥有正确的方向，不会顾此失彼。

5.全员系统导向--强化全员参与的重要性，进而产生参与感与认同感。

新旧QC七大手法的区别：新七大手法并不能取代旧七大手法，两种品管手法相辅相成。

QC七大工具应用1. 引言质量控制(QC)七大工具是一系列用于问题识别、问题分析和解决问题的工具集。

这些工具被广泛应用于质量管理和过程改进领域，帮助组织识别问题、找到根本原因并采取适当的措施，以改进产品和服务的质量。

在本文档中，我们将探讨QC七大工具的应用场景、用法和优势。

2. 核心原则QC七大工具的核心原则是数据驱动决策。

通过收集、分析和解释数据，我们能够识别问题、找出潜在的改进机会，并基于客观的事实做出决策。

3. QC七大工具概述QC七大工具包括：流程图、检查表、直方图、散点图、控制图、帕累托图和鱼骨图。

3.1 流程图流程图是一种图形化工具，用于表示过程中的各种步骤和活动。

它能够帮助我们理解过程中的各个环节，找出流程中的潜在问题，并提供改进建议。

3.2 检查表检查表是一种记录数据和观察结果的工具。

它提供了一种结构化的方法，用于检查和记录问题的发生频率、位置和严重程度。

通过检查表，我们能够识别和分类问题，并找到解决问题的线索。

3.3 直方图直方图是一种用于展示数据分布的图表。

它通过将数据划分为若干区间，并统计每个区间内的数据数量，帮助我们了解数据的分布情况。

通过直方图，我们可以发现数据的偏向性和异常值，并做出相应的调整。

3.4 散点图散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。

它通过在坐标轴上绘制数据点，帮助我们发现两个变量之间的模式和相关性。

散点图可以用来验证假设，找出异常点和识别潜在关联。

3.5 控制图控制图是一种用于监控过程稳定性和性能的图表。

它通过绘制过程数据和控制限，帮助我们检测过程中的变化和异常，并做出相应的调整。

控制图能够帮助我们实时监控和改进过程，并确保过程处于稳定状态。

3.6 帕累托图帕累托图是一种用于按重要性排序问题和原因的图表。

它根据帕累托法则，将问题和原因按照重要性从高到低排列，帮助我们集中精力解决最重要的问题，并优化资源分配。

3.7 鱼骨图鱼骨图，也称为因果图或五因素图，是一种用于分析问题根本原因的图表。