qc制定对策采用的方法有哪些

A. QC的七大手法五大原则是什么

品管新七大手法，以下是QC旧七大手法跟QC新七大手法的内容：

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、PDPC法、矩阵数据解析法。

原则：

1、人力Man：员工是企业所有品质作业、活动的执行者。

2、设备Machine：机器设备、工模夹具是生产现场的利刃。

3、材料Material：巧妇难为无米之炊，材料品质问题往往是现场品质异常的主要原因。

4、方法Method：企业文化、行事原则、技术手段、标准规范等等构成企业的Know-How，也是同行竞争中致胜的法宝。

5、环境Environment：外部竞争、生存环境；内部工作环境、工作现场及氛围。

(1)qc制定对策采用的方法有哪些扩展阅读：

品管新七大手法，也叫品管新七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的“旧”品管七大手法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要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和管理水准比较高的公司。

起源：新旧七种工具都是由日本人总结出来的。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。

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。有用的质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。

从某种意义上讲，推行QC七大手法的情况，一定程度上表明了公司管理的先进程度。这些手法的应用之成败，将成为公司升级市场的一个重要方面：几乎所有的OEM客户，都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面，例如TDI、MOTOROLA等。

B. qc七大手法是指什么

1、层别法 ：就是对收集的原始数据根据类别，差异特性或者条件进行分类，通过层别法可以对数据进行对比分析，发现其中的差异，最终制定对应的措施。例如：按男和女对比，白班和夜班对比，不同年、月时间的同期对比分析等，可以输出表格和对应的图表。

2、查检表：平时也叫做数据采集表，最主要的作用就是记录和收集数据、点检，大家平时碰到的调查问卷，生产现场的记录表单，设备维护点检表单都是，要注意的一点就是查检表设计时要注意几点：目的要明确，填写人员，记录的频率，要方便记录和统计。

3、排列图（柏拉图）：一般叫做柏拉图的比较多，最重要的作用的就是对影响的因素进行排列和累积，找到影响的主要因素，首先要改善的目标。

4、鱼骨图（特性要因图）：简单的说就是对影响一个结果的所有因素进行整理，形成一个相互关联又有条理性的图，目的是通过对数据整理，找到真正原因，制定对策。

通常制作鱼骨图前会进行头脑风暴，然后按照人，机，料、法、环、测等方面绘制图表，也可以通过5W1E的方法绘制，最终目的是要找到问题的根源。

5、散布图：是把想要分析的两组数据在同一坐标体系中绘画出来，主要目的是找出两组数据的相关性，例如：正相关、负相关、没有相关、强相关、弱相关等。通过散布图找到两者的关联系数，得出关系式。

6、直方图：这个图表大家用对非常多，柱状图大家很熟悉，就是通过一组高低不同的长方形把数据表示出来，目的是就是把数据的变化趋势直观的表示出来，这个在过程能力分析时经常用到。可以通过软件直接计算出平均值，标准差和过程能力CPK的指标。

7、控制图（管制图）：是对一段时间内数据随着时间变化的规律进行统计，对记录的数据变化趋势进行研究，制定控制指标。最主要的作用就是发现异常点，很常见的就是环境温度或者设备温度记录控制图。

C. QC八大手法

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、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。

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、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。日本着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。
（2） 中级统计管理方法 ：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。
（3） 高级统计管理方法：包括高级实验计划法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。
这里就概要介绍常用的初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，供网友们参考。

（一） 统计分析表

统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。

（二） 数据分层法

数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。

数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。

科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。

如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。
举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。

（三）排列图（柏拉图）

排列图又称为柏拉图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。

在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据归集的数据，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。

在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。

柏拉图的使用要以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能画制成柏拉图。
柏拉图分析的步骤；
（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。
（2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈。
（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期。
（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上。
（5） 绘上柱状图。
（6） 连接累积曲线。

柏拉图法（重点管制法），提供了我们在没法面面俱到的状况下，去抓重要的事情，关键的事情，而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的，而是有数据依据的，并用图形来加强表示。也就是层别法提供了统计的基础，柏拉图法则可帮助我们抓住关键性的事情。

（四）因果分析图

因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。

所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。

某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。
（1） 果分析图使用步骤
步骤1：集合有关人员。
召集与此问题相关的，有经验的人员，人数最好4-10人。
步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。
步骤3：由集合的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问。（脑力激荡 法）
步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。
步骤5：就所搜集的原因，何者影响最大，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色 圈。
步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈。
步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为最优先处理。

因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易秦效。

（2）因果分析图与柏拉图之使用

建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表。建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的重要少数项目。再利用特性原因图针对这些项目形成的原因逐予于探讨，并采取改善对策。所以因果分析图可以单独使用，也可连接柏拉图使用。

（3） 因果分析图再分析

要对问题形成的原因追根究底，才能从根本上解决问题。形成问题之主要原因找出来以后，再以实验设计的方法进行实验分析，拟具体实验方法，找出最佳工作方法，问题也许能得以彻底解决，这是解决问题，更是预防问题。

任何一个人，任何一个企业均有它追求的目标，但在追求目标的过程中，总会有许许多多有形与无形的障碍，而这些障碍是什么，这些障碍何于形成，这些障碍如何破解等问题，就是原因分析图法主要的概念。
一个管理人员，在他的管理工作范围内所追求的目标，假如加以具体的归纳，我们可得知从项目来说不是很多。然而就每个追求的项目来说，都有会有影响其达成目的的主要原因及次要原因，这些原因就是阻碍你达成工作的变数。

如何将追求的项目一一地罗列出来，并将影响每个项目达成的主要原因及次要原因也整理出来，并使用因果分析图来表示，并针对这些原因有计划地加以强化，将会使你的管理工作更加得心应手。

同样地，有了这些原因分析图，即使发生问题，在解析问题的过程中，也能更快速，更可靠。

（五）直方图

直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。

（六）散布图

散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，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一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。

在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关连，有些呈不规则形有关连。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。

（七）控制图

控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：1 ）数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。

以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。最后还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。

D. QC的七大手法是什么

QC七大手法,以前分为老七大与新七大,不过现在又改过来了.
老七大:品管七大手法：
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；
新七大手法:
品管新七大手法的使用情形，可归纳如下：
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；
亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息；
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；
QC七大手法多用于管理,或者说是判断图表,在质量问题发生争议时则分别采用QC七大手法.

E. qc七大手法有那些

新旧QC七大手法

一、QC七大手法分为：

1、简易七大手法：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

计数值：以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。（数一数）

计量值：以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据，一般为计量值，如长度、重要、浓度，有小数点的凡四舍五入都称之。（量一量）

4、QC七大手法由五图，一表一法组成：

五图：柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图（鱼骨图）

一表：查检表（甘特图）

一法：层别法

二、介绍简易七大手法：

1、甘特图：

用途

1、工作进度安排

2、查核工作进度

3、掌握现况

4、日常计划管理用
是一种最容易、最有效的一种进度自我管理。

2、统计图（条形图）：

用途

1、异常数据一目了然。

2、容易对照比较。

3、易看出结论。
应用最普通报章、杂志均可看到的图表。

应用到层别法。

3、推移图（趋势图）：

用途

1、数据对时间变化管理使用。

2、可以把握现状、掌握问题点。

3、效果、差异比较。
了解数据差异最简单的方法，应用很广。

次品率、推移图。

4、流程图：

用途

1、工作内容之表示。

2、容易掌握工作站。

3、教育、说明用。
工作说明、内容之简易表示方法。

5、圆图：

用途

1、用以比较各部分构成比例。

2、以时钟旋转方向由大到小排列，将圆分成若干个扇形。

3、直截了当的描绘各项所占比例。
用到层别法。

三、介绍旧七大手法：

1、查检表（CHECK LIST）

用途

1、日常管理用

2、收集数据用

3、改善管理用
帮助每个人在最短时间内完成必要之数据收集

2、层别法：

用途

1、应用层别法、找出数据差异因素而对症下药。

2、以4M，每1M层别之。
1、 借用其他图形，本身无图形。

2、 由大到小排列。

3、柏拉图（计数值统计）：

借用层别图。

由生产现场所收集到后数据，必须有效的加以分析、运用，才能成为人价值的数据。而将此数据加以分类、整理，并作成图表，充分的掌握问题点及重要原因，是时下不可缺的管理工具。而最为现场人员所使用于数据管理的图为柏拉图。

定义：1）根据所收集的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生后位置等不同区分标准而加以整理、分类，借以寻求占最大比率的原因状况或位置，按其大小顺序后排列，再加上累积值的图形。

2）从柏拉图可看出哪一项目有问题，其影响度如何，以判断问题之所在，并针对问题点采取改善措施，故又称ABC图，（分析前面2-3项重要项目之控制。）

3）又因图后排列是依大小顺序，故又可称为排列图。

4）柏拉图制作说明：

A 决定数据的分类项目

分类的方式有：

a 结果的分类包括不良项目别、场所别、时间别、工程别。

b原因的分类包括材料别（厂商、成份等）。方式别（作业条件、程序、方法、环境等）、人（年龄、熟练度、经验等）、设备别（机械、工具等）。

分类的项目必须合乎问题的症结，一般的分类先从结果分类上着手，以便洞悉问题之所在，然后再进行原因分析，分析出问题产生之原因，以便采取有效的对策。将此分析的结果，依其结果与原因分别绘制柏拉图。

B 决定收集数据的期间，并按分类项目，在期间内收集数据。

考虑发生问题的状况，从中选择恰当的期限（如一天、一周、一月、一季或一年为期间）来收集数据。

C 依分类项目别，做数据整理，并作成统计表。

a 各项目按出现数据大小顺序排列，其他项排在最后一项，并求其累积数。（其他项不可大于前三项，若大于时应再细分）。

b求各项目数据所占比率累计数之影响度。

c其他项排在最后，若太大时，须检讨是否其他重要要因需提出。

不良率（%）=各项不良数÷总检查数*100

影响度（%）=各项不良数÷总不良数×100

D 记入图表纸并依数据大小排列画出柱状图。

a 于图表用纸记入纵轴及横轴。纵轴左侧填不良数、不良率，或损失金额，纵轴右侧刻度表示累计影响度（比率）；在最上方刻100%，左方则依收集数据大小做适当刻度。横轴填分类项目名称，由左至右按照所占比率大小记入，其他项则记在最右边。

b 横轴与纵轴应做适度比例，横轴不宜长于纵轴。

E 绘累计曲线：

a点上累计不良数（或累计不良率）。

b 用折线连结。

F 绘累计比率：

a 纵轴右边绘折线终点为100%。

b 将0~100%间分成10等分，把%的分度记上（即累计影响度）。

c 标出前三项（或四项）之累计影响度是否>80%或接近80%。

J 记入必要的事项：

a 标题（目的）。

b 数据收集期间。

c 数据合计（总检查、不良数、不良率…等）。

d 工程别。

e 作成者（包括记录者，绘图者…）。

绘图注意事项：1）柏拉图之横轴是按项目别，依大小顺序由高而低排列，[其他]项排在最后一位。

2）柏拉图之柱形图宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：2。

3）纵轴最高点为总不良数，且所表示之间距离一致。

4）次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成[其他]项；其他项不应大于前几项，若大于时应再分析。有时，改变层别或分类的方法，亦可使分类的项目减少。通常，项目别包括其他项在内，以不要超过4~6项为原则。

5）改善前后之比较时：

a 改善后，横轴项目别依照出现大小顺序由高而低排列。

b 前后比较基准须一致，且刻度应相同，则更易于比较。

4、管制图：

（1） 何为管制图：

为使现场之品质状况达成吾人所谓之“管理”作业，一般均以侦测产品之

品质特性来替代“管理”作业是否正常，而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化； 那么到底高到何种程度或低至何种状况才算吾人所谓异常？故设定一合理之高低界限，作为吾人探测现场制程状况是否在“管理”状态，即为管制图之基本根源。

管制图是于1924年由美国品管大师修哈特博士所发明。而主要主义即是【一种以实

际产品品质特性与依过去经验所研判之制程之能力的管制界 限比较，而以时间顺序

用图形表示者】。

（2） 基本特性：

一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性，而以制程变化的数据为分度；横轴则为检测制品之群体代码或编号或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。

在管制图上有三条笔直的横线，中间的一条为中心线（Center Line，CL），一般以蓝色之实线绘制。左上方的一条称为管制上限（Upper Control Limit，UCL），在下方的称为管制下限（Lower Control Limit，LCL），对上、下管制界限之绘制，则一般均用红色之虚线表现之，以表示可接受之变异范围；至于实际产品品质特性之点连线条则大都以黑色实线表现绘制之。

（3） 管制图原理：

1）品质变异之形成原因

一般在制造的过程中，无论是多么精密的设备，环境，其品质特性一定都会有变动，绝无法做完全一样的制品；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。

2）管制图界限之构成：

管制图是以常分配中之三个标准差为理论依据，中心线为平均值，上、下管制界限以平均数加减三个标准差（±3σ）之值，以判断制程中是否有问题发生，此即修哈特博士所创之法。

（4） 管制图种类：

1）依数据性质分类：

A 计量值管制图：所谓计量值系指管制图之数据均属于由量具实际量测而得；如长度、重量、浓度等特性均为连续性者。常用的有：

a 平均数与全距管制图（X(—)-R Chart）

b 平均数与标准差管制图（X(—)-σChart）

c 中位数与全距管制图（X(~)-R Chart）

d 个别值与移动全距管制图（X-Rm Chart）

e 最大值与最小值管制图（L-S Chart）

B 计数值管制图：所谓计数值是指管制图之数据均属于单位计算数者而得；如不良数、缺点数等间断性数据均属之。常用的有：

a 不良率管制图（P Chart）

b 不良数管制图（Pn chart ，又称np chart或d chart）

c 缺点数管制图（C chart）

d 单位缺点数管制图（U chart）

2）计数值与计量值管制图之应用比较

计量值
计数值

优点
1、甚灵敏，容易调查真因。

2、可及时反应不良，使品质稳定。
1、所须数据可用简单方法获得。

2、对整体品质状况之了解较方便。

缺点
1、抽样频度较高、费时麻烦。

2、数据须测定，且再计算，须有训练之人方可胜任。
1、无法寻得不良之真因。

2、及时性不足，易延误时机。

（5） 管制图之绘制：

介绍：计量值管制图（X-R）常用

1）先行收集100个以上数据，依测定之先后顺序排列之。

2）以2~5个数据为一组（一般采4~5个），分成约20-25组。

3）将各组数据记入数据表栏位内。

4）计算各组之平均值X。（取至测定值最小单位下一位数）

5）计算各组之全距R。（最大值-最小值=R）

6）计算总平均X。

X=（X1+X2+X3+…+Xk）/k=ξXi/k（k为组数）

7）计算全距之平均R：

R=（R1+R2+R3+…+Rk）/k=ξRi/k

8）计算管制界限

X管制图：中心线（CL）=X

管制上限（UCL）=X+A2R

管制下限（LCL）=X-A2R

R管制图：中心线（CL）=R

管制上限（UCL）=D4R

管制下限（LCL）=D3R

A2，D3，D4之值，随每组之样本数不同而有差异，但仍遵循三个标准差之原理，计算而得，今已被整理成常用系数表。

9）绘制中心线及管制界限，并将各点点入图中。

10）将各数据履历及特殊原因记入，以备查考、分析、判断。

（6） 管制点之点绘制要领：

1）各项工程名称、管制特性、测定单位、设备别、操作（测定）者、样本大小、材料别、环境变化…等任何变更资料应清楚填入，以便资料之分析整理。

2）计量值变更管制图（X-R，X-R…等）其X管制图与R管制图的管制界限席宽度取法，一般原则以组之样本数（n）为参考，X管制图之单位分度约为R管制图之1/n倍。

（纵轴管制界限宽度约20-30m/m；横轴各组间隔约2-5mm）

3）中心线（CL）以实线记入，管制界限则记入虚线；各线上须依线别分别记入CL、UCL、LCL、等符号。

4）CL、UCL、LCL之数值位数计算比测定值多两位数即可。

（各组数据之平均计算数则取比测定值多一位数）

5）点之绘制有[·]、[○]、[△]、[×]…等，最好由厂内统一规定。

6）变管制图，二个管制图之绘制间隔最少距20mm以上，可行的话最好距30mm左右。

（7） 管制图之判读：

1）管制状态之判断（制程于稳定状态）

A 多数点子集中在中心线附近。

B 少数点子落在管制界限附近。

C 点子之分布与跳动呈随机状态，无规则可循。

D 无点子超出管制界限以外。

2）可否延长管制限界限做为后续制程管制用之研判基准：

A 连续25点以上出现在管制界限线内时（机率为93.46%）。

B 连续35点中，出现在管制界限外点子不超出1点时。

C 连续100点中，出现在管制界限外点子不超出2点时。

制程在满足上述条件时，虽可认为制程在管制状态而不予变动管制界限，但并非点子超出管制界限外亦可接受；这此超限之点子必有异常原因，故应追究调查原因并予以消除之。

3）检定判读原则：

A 应视每一个点子为一个分配，非单纯之点。

B 点子之动向代表制程之变化；虽无异常之原因，各点子在界限内仍会有差异存在。

C 异常之一般检定原则：（如图所示）

（8） 管制图使用之注意事项：

1）管制图使用前，现场作业应予标准化作业完成。

2）管制图使用前，应先决定管制项目，包括品质特性之选择与取样数量之决定。

3）管制界限千万不可用规格值代替。

4）管制图种类之遴选应配合管制项目之决定时搭配之。

5）抽样方法以能取得合理样组为原则。

6）点子超出界限或有不正常之状态，必须利用各种措施研究改善或配合统计方法，把异常原因找出，同时加以消除。

7）X-R管制图里组的大小（n），一般采n=4-5最适合。

8）R管制图没下限，系因R值是由同组数据之最大值减最小值而得，因之LCL取负值没有意义。

9）制程管制做得不好，管制图形同虚设，要使管制图发挥效用，应使产品制程能力中之Cp值（制程精密度）大于1以上

F. QC七大手法是什么列举经常用的两种QC手法

QC七大手法

第一章 概述
一、起源
新旧七种工具都是由日本人总结出来的。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。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。
有用的质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。
本次课程，主要讲的是QC七大手法，而SPC（管制图）是QC七大手法的核心部分，是本次培训的重点内容。

二、旧七种工具
QC旧七大手法指的是：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。
旧七种工具是我们本次课程的内容，也是我们将要大力推行的管理方法。从某种意义上讲，推行QC七大手法的情况，一定程度上表明了公司管理的先进程度。这些手法的应用之成败，将成为公司升级市场的一个重要方面：几乎所有的OEM客户，都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面，例如TDI、MOTOROLA等。

三、新七种工具
QC新七大手法指的是：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。
相对而言，新七大手法在世界上的推广应用远不如旧七大手法，也从未成为顾客审核的重要方面。

第二章 层别法

一、定义
层别法是所有手法中最基本的概念，亦即将多种多样的资料，因应目的的需要分成不同的类别，使之方便以后的分析。

二、通常的层别方法
使用的最多的是空间别：
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（如同时生产Ni-Cd和Ni-MH电池）
时间别：不同批别、不同时间生产的产品
其他：如使用不同的工艺方法生产的同种产品别

三、应用
层别法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的的加以分门别类的归纳及统计。

第三章 检查表

一、概述
检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。但或许正因为其简单而不受重视，所以检查表使用的过程中存在的问题不少。不妨看看我们现在正在使用的各种报表，是不是有很多栏目空缺？是不是有很多栏目的内容用笔进行了修改？是不是有很多栏目内容有待修改？

二、定义
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。

三、目的
记录某种事件发生的频率。

四、时机
1.当你必须记下某种事件发生的具体情况时；
2.当你想了解某件事件发生的次数时；
3.当你想收集资讯时。

五、检查表种类
1.不合格项目的检查表；
2.工序分布检查表；
3.缺陷位置检查表；
4.操作检查表。

六、使用检查表的注意事项
1.应尽量取得分层的信息；
2.应尽量简便地取得数据；
3.应立即与措施结合。应事先规定对什么样的数据发出警告，停止生产或向上级报告。
4.检查项目如果是很久以前制订现已不适用的，必须重新研究和修订 5.通常情况下归类中不能出现“其他问题类”。

第四章 柏拉图

一、起源
意大利经济学家Vilfredo.Pareto巴雷托（柏拉图）在分析社会财富分配时设计出的一种统计图，美国品管大师Joseph Juran将之加以应用到质量管理中。柏拉图能够充分反映出“少数关键、多数次要”的规律，也就是说柏拉图是一种寻找主要因素、抓住主要矛盾的手法。例如：少数用户占有大部分销售额、设备故障停顿时间大部分由少数故障引起，不合格品中大多数由少数人员造成等。
二、定义
根据收集的数据，以不良原因、不良状况、不良发生的位置分类；计算各项目所占的比例按大小顺序排列，再加上累积值的图形。
按照累计的百分数可以将各项分成三类：
0~80%为A类，显然是主要问题点；
80~90%为B类，是次要因素；
90~100%为C类，是一般因素。

三、作图步骤
1.搜集数据；如063048正极片批量为20000PCS，不良品中变形600，露铝360，硬块120，暗痕60，其他不良60。
2.作出分项统计表（按原因、人员、工序、不良项目等）A把分类项目按频数大小从大到小进行排列，至于“其他”项，不论其频数大小均放在最后； B计算各项目的累计频数；C计算各项目在全体项目中所占比率（即频率）D计算累计比率。（示范表格见下页）
示范表格（正极制片不良分项统计表，总批量20000PCS）：
项目 数量 累计数 比率% 累计比率%
变形 600 600 50% 50%
露铝 360 960 30% 80%
硬块 120 1080 10% 90%
暗痕 60 1140 5% 95%
其他 60 1200 5% 100%

3.绘制排列图
A纵轴：
左：频数刻度，最大为总件数
右：频率（比率）刻度，最大数为100%。
注：总件数与最大数100%应保持在同一水平线上。
B横轴：按频数大小用直方柱在横轴上表示各项目（从左至右）
C依次累加频率，并连接成线。
4.记入必要事项，如：图题、取数据时间、制图人、制图时间、检查产品总数、总频数等等。
示范图（见下页）

很明显，上图中变形和露铝为A类不良项，需立即采取措施改善；硬块为B类不良项；暗痕和其他为C类不良项。B、C两类可稍后再采取措施改善。

四、使用排列图的注意事项
1.抓住“少数关键”，把累计比率分为三类：A、B、C；
2.用来确定采取措施的顺序；
3.对照采取措施前后的排列图，研究各个组成项目的变化，可以对措施的效果进行鉴定；
4.利用排列图不仅可以找到一个问题的主要矛盾，而且可以连续使用找到复杂问题的最终原因；
5.现场应注意将排列图、因果图等质量管理方法的综合运用。如可以使用因果图对造成变形和露铝的原因进行进一步的分析。

第五章 因果图

一、概述
因果图最先由日本品管大师石川馨提出来的，故又叫石川图，同时因其形状，又叫鱼刺图、鱼骨图、树枝图。还有一个名称叫特性要因图。
一个质量问题的发生往往不是单纯一种或几种原因的结果，而是多种因素综合作用的结果。要从这些错综复杂的因素中理出头绪，抓住关键因素，就需要利用科学方法，从质量问题这个“结果”出发，依靠群众，集思广益，由表及里，逐步深入，直到找到根源为止。
因果图就是用来根据结果寻找原因的一种QC手法。

二、定义
用以找出造成某问题可能原因的图表。

三、因果图可用来分析的问题类型
1.表示产品质量的特性：尺寸、强度、寿命、不合格率、废品件数、纯度、透光度等；
2.费用特性：价格、收率、工时数、管理费用等；
3.产量特性：产量、交货时间、计划时间等
4.其他特性：出勤率、差错件数、合理化建议件数

四、因果图的作图步骤
1.确定问题
2.画粗箭头
3.因素即原因分类
常用：4M1E即人（员）、机（器）、料（原料）、法（工艺方法）、环（境），有时还可以补充软（件）、辅（助材料）、公（用设施）三方面。
也可用：工序顺序等分类
分类好后，用中箭头与主箭头成45°角画在主箭头两侧。
4.对中箭头所代表的一类因素，要进一步将与其有关的因素以小箭头画到中箭头上去，如有必要，可再次细分至可以直接采取行动为止。
5.检查所列因素有无遗漏，如有遗漏应予补充。
6.各箭头末端的因素中，凡影响重大的重要因素可加上小圈等记号，按已有数据、搜集不到数据、未取数据等情况，还可加上其他简便记号。
7.记入有关事项，如参加人员、制图者、制定日期等。

五、注意事项
1.实质上是枚举法，故要走群众路线，集中讨论；
2.最好采用能用数值表示的问题；
3.最细的原因要具体，以便采取措施；
4.对应于一个特性可以作几个因果图，如可按4M1E作图，也可按工序进行分类，分别作因果图。重要原因可以抽出再作新的因果图。
5.综合运用如排列图、对策表等；
6.复印几份加以保存，以便以后不断追加新内容。

六、因果图与排列图联用
1.建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表；
2.建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的[重要少数项目]；
3.再利用因果图针对这些项目形成的要素逐予探讨，并采取改善对策；

七、另一种作图步骤（形象）
1.集合有关人员召集与此问题相关的、有经验的人员，人数最好4-10人，并推选一人主导（主持人）；
2.挂一张大白纸，准备2~3支色笔；
3.由集合的人员就影响问题的要因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问（脑力激荡法）；
4.时间大约1小时，搜集20~30个原因即可结束；
5.就所搜集的原因，何者影响最大，再由大家轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大的因素圈上红圈；
6.与5一样，针对已画上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈、三圈；
7.重新画一张因果图，未上圈的予以去除，圈数多的列为优先处理。

八、因果图示范图

九、因果卡图简介
因果卡图是在因果图的基础上发展出来的，又称为CEDAC（Cause Effect Diagram And Cards）图。
因果卡图一般长宽各数米，大多公开张贴于生产作业现场或技术攻关地点的醒目位置，因果卡图的一般结构是：右上方为问题栏，简要说明问题的现状，作为进行质量改进的依据，右下方写明质量改进项目的目标（一般用定量值表示）、项目负责人以及项目实施期限；右方中间为质量随着本项目的实施的变化曲线；左方为鱼刺图形，鱼刺两旁分别张贴用颜色区分的原因分析卡和措施方法卡；下方钉有两只标上“原因”和“措施”字样的大口袋，分别装有两种不同颜色的卡片，供参与者填写之用。然后将卡片按一定规则分类（如4M1E）张贴于鱼刺图形上。如可以规定鱼刺的左边张贴原因卡，右边张贴措施卡，用横线将对应的原因卡与措施卡相联。

第六章 散布图法

一、定义
散布图是用来表示一组成对的数据之间是否有相关性的一种图表。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。

二、散布图的分类
1.正相关（如容量和附料重量）
2.负相关（油的粘度与温度）
3.不相关（气压与气温）
4.弱正相关（身高和体重）
5.弱负相关（温度与步伐）

三、散布图的绘制程序
1.收集资料（至少三十组以上）
2.找出数据中的最大值与最小值；
3.准备座标纸，画出纵轴、横轴的刻度，计算组距。通常用纵轴代表结果，横轴代表原因。组距的计算以数据中的最大值减最小值再除以所需设定的组数求得。是否一定需分组？
4.将各组对应数标示在座标上；
5.填上资料的收集地点、时间、测定方法、制作者等项目。

四、散布图的应用
当不知道两个因素之间的关系或两个因素之间关系在认识上比较模糊而需要对这两个因素之间的关系进行调查和确认时，可以通过散布图来确认二者之间的关系。实际上是一种实验的方法。
需要强调的是，在使用散布图调查两个因素之间的关系时，应尽可能固定对这两个因素有影响的其他因素，才能使通过散布图得到的结果比较准确。

五、散布图五种类型的示范图（见下页）

第七章 直方图法
一、定义：
为要容易的看出如长度、重量、时间、硬度等计量什的数据之分配情形，所用来表示的图形。
直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，故我们亦称之为柱状图。

二、直方图的作图步骤
1.收集记录数据
2.定组数
3.找到最大值L及最小值S，计算全距R
R=L-S
4.定组距
R÷组数=组距
5.定组界
最小一组的下组界=S-[测量值的最小位数×0.5]
最小一组的上组界=最小一组的下组界+组距
依次类推。
6.决定中心点
（上组界+下组界） ÷2=组的中心点
7.制作次数分布表
8.制作直方图
9.填上次数、规格、平均值、数据源、日期

三、直方图之功用
1.评估或查验制程；
2.指出采取行动的必要；
3.量测已采取矫正行动的效果；
4.比较机械绩效；
5.比较物料；
6.比较供应商。

G. 品质检测的QC七大手法是什么

QC七大手法

第一章 概述
一、起源
新旧七种工具都是由日本人总结出来的。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。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。
有用的质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。
本次课程，主要讲的是QC七大手法，而SPC（管制图）是QC七大手法的核心部分，是本次培训的重点内容。

二、旧七种工具
QC旧七大手法指的是：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。
旧七种工具是我们本次课程的内容，也是我们将要大力推行的管理方法。从某种意义上讲，推行QC七大手法的情况，一定程度上表明了公司管理的先进程度。这些手法的应用之成败，将成为公司升级市场的一个重要方面：几乎所有的OEM客户，都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面，例如TDI、MOTOROLA等。

三、新七种工具
QC新七大手法指的是：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。
相对而言，新七大手法在世界上的推广应用远不如旧七大手法，也从未成为顾客审核的重要方面。

第二章 层别法

一、定义
层别法是所有手法中最基本的概念，亦即将多种多样的资料，因应目的的需要分成不同的类别，使之方便以后的分析。

二、通常的层别方法
使用的最多的是空间别：
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（如同时生产Ni-Cd和Ni-MH电池）
时间别：不同批别、不同时间生产的产品
其他：如使用不同的工艺方法生产的同种产品别

三、应用
层别法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的的加以分门别类的归纳及统计。

第三章 检查表

一、概述
检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。但或许正因为其简单而不受重视，所以检查表使用的过程中存在的问题不少。不妨看看我们现在正在使用的各种报表，是不是有很多栏目空缺？是不是有很多栏目的内容用笔进行了修改？是不是有很多栏目内容有待修改？

二、定义
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。

三、目的
记录某种事件发生的频率。

四、时机
1.当你必须记下某种事件发生的具体情况时；
2.当你想了解某件事件发生的次数时；
3.当你想收集资讯时。

五、检查表种类
1.不合格项目的检查表；
2.工序分布检查表；
3.缺陷位置检查表；
4.操作检查表。

六、使用检查表的注意事项
1.应尽量取得分层的信息；
2.应尽量简便地取得数据；
3.应立即与措施结合。应事先规定对什么样的数据发出警告，停止生产或向上级报告。
4.检查项目如果是很久以前制订现已不适用的，必须重新研究和修订 5.通常情况下归类中不能出现“其他问题类”。

第四章 柏拉图

一、起源
意大利经济学家Vilfredo.Pareto巴雷托（柏拉图）在分析社会财富分配时设计出的一种统计图，美国品管大师Joseph Juran将之加以应用到质量管理中。柏拉图能够充分反映出“少数关键、多数次要”的规律，也就是说柏拉图是一种寻找主要因素、抓住主要矛盾的手法。例如：少数用户占有大部分销售额、设备故障停顿时间大部分由少数故障引起，不合格品中大多数由少数人员造成等。

二、定义
根据收集的数据，以不良原因、不良状况、不良发生的位置分类；计算各项目所占的比例按大小顺序排列，再加上累积值的图形。
按照累计的百分数可以将各项分成三类：
0~80%为A类，显然是主要问题点；
80~90%为B类，是次要因素；
90~100%为C类，是一般因素。

三、作图步骤
1.搜集数据；如063048正极片批量为20000PCS，不良品中变形600，露铝360，硬块120，暗痕60，其他不良60。
2.作出分项统计表（按原因、人员、工序、不良项目等）A把分类项目按频数大小从大到小进行排列，至于“其他”项，不论其频数大小均放在最后； B计算各项目的累计频数；C计算各项目在全体项目中所占比率（即频率）D计算累计比率。（示范表格见下页）
示范表格（正极制片不良分项统计表，总批量20000PCS）：
项目 数量 累计数 比率% 累计比率%
变形 600 600 50% 50%
露铝 360 960 30% 80%
硬块 120 1080 10% 90%
暗痕 60 1140 5% 95%
其他 60 1200 5% 100%

3.绘制排列图
A纵轴：
左：频数刻度，最大为总件数
右：频率（比率）刻度，最大数为100%。
注：总件数与最大数100%应保持在同一水平线上。
B横轴：按频数大小用直方柱在横轴上表示各项目（从左至右）
C依次累加频率，并连接成线。
4.记入必要事项，如：图题、取数据时间、制图人、制图时间、检查产品总数、总频数等等。
示范图（见下页）

很明显，上图中变形和露铝为A类不良项，需立即采取措施改善；硬块为B类不良项；暗痕和其他为C类不良项。B、C两类可稍后再采取措施改善。

四、使用排列图的注意事项
1.抓住“少数关键”，把累计比率分为三类：A、B、C；
2.用来确定采取措施的顺序；
3.对照采取措施前后的排列图，研究各个组成项目的变化，可以对措施的效果进行鉴定；
4.利用排列图不仅可以找到一个问题的主要矛盾，而且可以连续使用找到复杂问题的最终原因；
5.现场应注意将排列图、因果图等质量管理方法的综合运用。如可以使用因果图对造成变形和露铝的原因进行进一步的分析。

第五章 因果图

一、概述
因果图最先由日本品管大师石川馨提出来的，故又叫石川图，同时因其形状，又叫鱼刺图、鱼骨图、树枝图。还有一个名称叫特性要因图。
一个质量问题的发生往往不是单纯一种或几种原因的结果，而是多种因素综合作用的结果。要从这些错综复杂的因素中理出头绪，抓住关键因素，就需要利用科学方法，从质量问题这个“结果”出发，依靠群众，集思广益，由表及里，逐步深入，直到找到根源为止。
因果图就是用来根据结果寻找原因的一种QC手法。

二、定义
用以找出造成某问题可能原因的图表。

三、因果图可用来分析的问题类型
1.表示产品质量的特性：尺寸、强度、寿命、不合格率、废品件数、纯度、透光度等；
2.费用特性：价格、收率、工时数、管理费用等；
3.产量特性：产量、交货时间、计划时间等
4.其他特性：出勤率、差错件数、合理化建议件数

四、因果图的作图步骤
1.确定问题
2.画粗箭头
3.因素即原因分类
常用：4M1E即人（员）、机（器）、料（原料）、法（工艺方法）、环（境），有时还可以补充软（件）、辅（助材料）、公（用设施）三方面。
也可用：工序顺序等分类
分类好后，用中箭头与主箭头成45°角画在主箭头两侧。
4.对中箭头所代表的一类因素，要进一步将与其有关的因素以小箭头画到中箭头上去，如有必要，可再次细分至可以直接采取行动为止。
5.检查所列因素有无遗漏，如有遗漏应予补充。
6.各箭头末端的因素中，凡影响重大的重要因素可加上小圈等记号，按已有数据、搜集不到数据、未取数据等情况，还可加上其他简便记号。
7.记入有关事项，如参加人员、制图者、制定日期等。

五、注意事项
1.实质上是枚举法，故要走群众路线，集中讨论；
2.最好采用能用数值表示的问题；
3.最细的原因要具体，以便采取措施；
4.对应于一个特性可以作几个因果图，如可按4M1E作图，也可按工序进行分类，分别作因果图。重要原因可以抽出再作新的因果图。
5.综合运用如排列图、对策表等；
6.复印几份加以保存，以便以后不断追加新内容。

六、因果图与排列图联用
1.建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表；
2.建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的[重要少数项目]；
3.再利用因果图针对这些项目形成的要素逐予探讨，并采取改善对策；

七、另一种作图步骤（形象）
1.集合有关人员召集与此问题相关的、有经验的人员，人数最好4-10人，并推选一人主导（主持人）；
2.挂一张大白纸，准备2~3支色笔；
3.由集合的人员就影响问题的要因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问（脑力激荡法）；
4.时间大约1小时，搜集20~30个原因即可结束；
5.就所搜集的原因，何者影响最大，再由大家轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大的因素圈上红圈；
6.与5一样，针对已画上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈、三圈；
7.重新画一张因果图，未上圈的予以去除，圈数多的列为优先处理。

八、因果图示范图

九、因果卡图简介
因果卡图是在因果图的基础上发展出来的，又称为CEDAC（Cause Effect Diagram And Cards）图。
因果卡图一般长宽各数米，大多公开张贴于生产作业现场或技术攻关地点的醒目位置，因果卡图的一般结构是：右上方为问题栏，简要说明问题的现状，作为进行质量改进的依据，右下方写明质量改进项目的目标（一般用定量值表示）、项目负责人以及项目实施期限；右方中间为质量随着本项目的实施的变化曲线；左方为鱼刺图形，鱼刺两旁分别张贴用颜色区分的原因分析卡和措施方法卡；下方钉有两只标上“原因”和“措施”字样的大口袋，分别装有两种不同颜色的卡片，供参与者填写之用。然后将卡片按一定规则分类（如4M1E）张贴于鱼刺图形上。如可以规定鱼刺的左边张贴原因卡，右边张贴措施卡，用横线将对应的原因卡与措施卡相联。

第六章 散布图法

一、定义
散布图是用来表示一组成对的数据之间是否有相关性的一种图表。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。

二、散布图的分类
1.正相关（如容量和附料重量）
2.负相关（油的粘度与温度）
3.不相关（气压与气温）
4.弱正相关（身高和体重）
5.弱负相关（温度与步伐）

三、散布图的绘制程序
1.收集资料（至少三十组以上）
2.找出数据中的最大值与最小值；
3.准备座标纸，画出纵轴、横轴的刻度，计算组距。通常用纵轴代表结果，横轴代表原因。组距的计算以数据中的最大值减最小值再除以所需设定的组数求得。是否一定需分组？
4.将各组对应数标示在座标上；
5.填上资料的收集地点、时间、测定方法、制作者等项目。

四、散布图的应用
当不知道两个因素之间的关系或两个因素之间关系在认识上比较模糊而需要对这两个因素之间的关系进行调查和确认时，可以通过散布图来确认二者之间的关系。实际上是一种实验的方法。
需要强调的是，在使用散布图调查两个因素之间的关系时，应尽可能固定对这两个因素有影响的其他因素，才能使通过散布图得到的结果比较准确。

五、散布图五种类型的示范图（见下页）

第七章 直方图法
一、定义：
为要容易的看出如长度、重量、时间、硬度等计量什的数据之分配情形，所用来表示的图形。
直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，故我们亦称之为柱状图。

二、直方图的作图步骤
1.收集记录数据
2.定组数
3.找到最大值L及最小值S，计算全距R
R=L-S
4.定组距
R÷组数=组距
5.定组界
最小一组的下组界=S-[测量值的最小位数×0.5]
最小一组的上组界=最小一组的下组界+组距
依次类推。
6.决定中心点
（上组界+下组界） ÷2=组的中心点
7.制作次数分布表
8.制作直方图
9.填上次数、规格、平均值、数据源、日期

三、直方图之功用
1.评估或查验制程；
2.指出采取行动的必要；
3.量测已采取矫正行动的效果；
4.比较机械绩效；
5.比较物料；
6.比较供应商

H. QC九大步骤及qc七大手法的定义是什么

QC九大步骤及qc七大手法的定义是：

QC旧七项技术：

特征因子包括分析图、柏拉图、检查表、层次分析法、散点图、直方图和控制图。

QC新七项技术：

关系图、系统图、kj法、箭头图、矩阵图、pdpc法、矩阵数据分析法。

原则：

1，人力：员工是企业一切质量经营活动的执行者。

2，设备机器：机器设备和工装夹具是生产现场的锐边。

3，材料：巧妇难为无米之炊。材料质量往往是现场质量异常的主要原因。

4，方法：企业文化、行为准则、技术手段、标准规范构成了企业的技术诀窍，也是企业在同业竞争中取胜的法宝。

5，环境环境：外部竞争、生存环境；内部工作环境、工作场所和氛围。

(8)qc制定对策采用的方法有哪些扩展阅读：

品管新七大手法，也叫品管新七大工具，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。有用的质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。

从某种意义上讲，推行QC七大手法的情况，一定程度上表明了公司管理的先进程度。这些手法的应用之成败，将成为公司升级市场的一个重要方面：几乎所有的OEM客户，都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面，例如TDI、MOTOROLA等。

I. 做QC的七大手法是哪七大手法

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、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。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。日本着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。

1、 统计分析表

统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。

2、 数据分层法

数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。

数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。

科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。

如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。
举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。

3、排列图（柏拉图）

排列图又称为柏拉图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。

在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据归集的数据，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。

在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。

柏拉图的使用要以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能画制成柏拉图。
柏拉图分析的步骤；
（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。
（2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈。
（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期。
（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上。
（5） 绘上柱状图。
（6） 连接累积曲线。

柏拉图法（重点管制法），提供了我们在没法面面俱到的状况下，去抓重要的事情，关键的事情，而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的，而是有数据依据的，并用图形来加强表示。也就是层别法提供了统计的基础，柏拉图法则可帮助我们抓住关键性的事情。

4、因果分析图

因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。

所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。

某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。
（1） 果分析图使用步骤
步骤1：集合有关人员。
召集与此问题相关的，有经验的人员，人数最好4-10人。
步骤2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。
步骤3：由集合的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问。（脑力激荡 法）
步骤4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。
步骤5：就所搜集的原因，何者影响最大，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色 圈。
步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈。
步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为最优先处理。

因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易秦效。

（2）因果分析图与柏拉图之使用

建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表。建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的重要少数项目。再利用特性原因图针对这些项目形成的原因逐予于探讨，并采取改善对策。所以因果分析图可以单独使用，也可连接柏拉图使用。

（3） 因果分析图再分析

要对问题形成的原因追根究底，才能从根本上解决问题。形成问题之主要原因找出来以后，再以实验设计的方法进行实验分析，拟具体实验方法，找出最佳工作方法，问题也许能得以彻底解决，这是解决问题，更是预防问题。

任何一个人，任何一个企业均有它追求的目标，但在追求目标的过程中，总会有许许多多有形与无形的障碍，而这些障碍是什么，这些障碍何于形成，这些障碍如何破解等问题，就是原因分析图法主要的概念。
一个管理人员，在他的管理工作范围内所追求的目标，假如加以具体的归纳，我们可得知从项目来说不是很多。然而就每个追求的项目来说，都有会有影响其达成目的的主要原因及次要原因，这些原因就是阻碍你达成工作的变数。

如何将追求的项目一一地罗列出来，并将影响每个项目达成的主要原因及次要原因也整理出来，并使用因果分析图来表示，并针对这些原因有计划地加以强化，将会使你的管理工作更加得心应手。

同样地，有了这些原因分析图，即使发生问题，在解析问题的过程中，也能更快速，更可靠。

5、直方图

直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。

6、散布图

散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，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一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。

在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关连，有些呈不规则形有关连。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。

7、控制图

控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：1 ）数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；2 ）数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；3） 数据的记录，抄写有误；4 ）异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。

以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，这些方法集中体现了质量管理的“以事实和数据为基础进行判断和管理”的特点。最后还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。zhuan

J. QC的七大手法和五大原则是什么

品管老七大手法：
1、查检表：查检集数据. (调查记录数据用以分析)

2、柏拉图：柏拉抓重点. (找出“重要的少数”)
3、鱼骨图：鱼骨追原因. (寻找因果关系)
4、散布图：散布看相关. (找出两者的关系)
5、管制图：管制找异常. (了解制程变异)
6、直方图：直方显分布. (了解数据分布与制程能力)
7、层别法：层别作解析. (按层分类,分别统计分析)

品管新七大手法：
1、关联图——理清复杂因素间的关系；
2、系统图——系统地寻求实现目标的手段；
3、亲和图——从杂乱的语言资料中汲取信息；
4、矩阵图——多角度考察存在的问题,变量关系；
5、PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果；
6、箭条图——合理制定进度计划；矩阵资料解析法—多变数转化少变量资料分析。

质量管理是有八大原则的，分别是：
1、以顾客为关注焦点:
组职依存于顾客,因此组织应当理解顾客当前和未来的需求,满求满足顾客要求并争取超越顾客期望.

2、领导作用:
领导者确立组织统一的宗旨和方向,他们应当创造并保持使员工能充分参与实现组织目标的内部环境.

3、全员参与:
各级人员都是组织人,只有他们的充分参与,才能使他们的才干为组织带来收益,

4、过程方法:
将活动和相关的资源作为过程进行管理,可以更高效地得到期望的结果.

5、管理的系统方法:
将相互关联的过程作为系统加以识别,理解和管理有助于组织提高实现目标的有效性的效率.

6、持续改进:
持续改进总体业绩应当是组织上的一个永恒目标.

7、基于事实的决策方法:
有效决策是建立在数据和信息分析的基础上.

8、与供方互利的关系:
组织与供方是相互依存的,互利的关系可增强双方创造价值的能力.

以上八大质量管理原则形成了质量管理体标准的基础.