QC七大手法、九大步骤简介

QC七大手法与QC九大步骤简介

QC七大手法

第一招:查检集数据 第二招:层别作解析 第三招:柏拉抓重点 第四招:鱼骨追原因 第五招:散布看相关 第六招:直方显分布 第七招:管制找异常 一、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

、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，

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。

适用于记数

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（如图一）。 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； 图一

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

绘制

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 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项九可以了；③ 柏拉图的分类项目不要定得太少，5~9项 教合适，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（鱼骨图）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。

1、分类（如图二） 1）追求原因型:在于追求问题的原因，并寻找其影响，以因果图表示结

果（特性）与原因（要因）间的关系； 2 ）追求对策型: 追求问题点如何防止、目标如何达成， 并以因

果图表示期望效果与对策的关系

2、实施步骤① 成立因果图分析小组，3~6人为好，最好是各部门的代表；② 确定问题点； ③ 画出干线

主骨、中骨、小骨及确定重大原因（一般从 5M1E即人Man、机Machine、料 Material、法Method、测

Measure、环Environment 六个方面全面找出原因）；④ 与会 人员热烈讨论，依据重大原因进行分析，

找到中原因或小原因，绘至因果图中；⑤

组要形成共识，把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识；⑥

因果图小

记入必要事项3、应

用要点及注意事项① 确定原因要集合全员的知识与经验，集思广益，以免疏漏；② 原因解 析愈细愈好，愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法；③

有多少品质特性，就要绘制多

少张因果图；④如果分析出来的原因不能采取措施，说明问题还没有得到解决，要想改进有 效果，原因必须要细分，直到能采取措施为止；⑤

在数据的基础上客观地评价每个因素的主

要性；⑥ 把重点放在解决问题上，并依 5W2H的方法逐项列出，绘制因果图时，重点先放 在“为什么会发生这种原因、结果”，分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”； Why ——为何要做？ （对象） What ——做什么？ （目的） Where ——在哪里做？ （场所） When ——什么时候做？ （顺序） Who ——谁来做？ （人） How ——用什么方法做？ （手段） How much ――花费多少？（费用）⑦ 因果图应以现场所发生的问题来考虑；⑧

因果图绘制后，

要形成共识再决定要因，并用红笔或特殊记号标出；⑨ 因果图使用时要不断加以改进。

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，另一个变量丫也增大；2 ）负相关：当变量X增大时, 另一个变量

丫却减小；3）不相关：变量X （或丫）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，丫也随着增大，但达到某一值后，则当 X值增大时，丫反而减小 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 丫轴；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。

六、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。

1、实施步骤 1）收集同一类型的数据； 2）计算极差（全距） R=Xmax-Xmin ；3）设定组数 K：

K=1+3.23logN 数据总数 50~100 100~250 250 以上组数 6~10 7~12 10~204 ）

确定测量最小单位，即小数位数为 n时，最小单位为10-n ； 5）计算组距h，组距h=极差 R/组数K； 6）求出各组的上、下限值第一组下限值 =X??min-测量最小单位10-n/2 第二 组下限值（第一组上限值） = 第一组下限值 +组距 h； 7）计算各组的中心值，组中心值 =（组 下限值+组上限值） /2； 8）制作频数表；

9）按频数表画出直方图。 2、直方图的常见形态与 判定 1 ）正常型：是正态分布，服从统计规律，过程

正常； 2 ）缺齿型：不是正态分布，不服 从统计规律； 3 ）偏态型：不是正态分布，不服从统计规律；

4 ）离岛型：不是正态分布，不