qc七大手法顺口溜是什么

QC七大手法是：

1、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。

2、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。

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。

qc七大手法的作用

经典QC7大手法也叫老QC七大手法偏重于统计分析，针对的是问题发生后的识别和改善，新QC七大手法将来会单独介绍则偏重于思考分析过程，主要是强调在问题发生前进行预防，半个世纪以来，B7在现场质量管理中发挥了巨大的作用。

其本身也在不断地发展和完善，在人们俗称的B7中，已经用流程图Flowchart替代了分层法，基本的质量管理工具在应用上遵循某种逻辑顺序，先使用流程图对所要改进的过程进行基本描述，再使用检查表收集过程数据，然后利用直方图散布图或控制图来完成对数据的分析。

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，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。

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”QC七大手法法相比，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QC七大手法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。

一、起源

新旧QC七大手法法都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧QC七大手法推行并获得成功之后，1979年又提出QC七大手法。之所以称之为“QC七大手法”，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。

二、QC七大手法

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。

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、QC七大手法

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。四、日本著名的质量管理专家石川馨曾说：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QC七大手法而得到解决。全面质量管理的推行，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

五、 QC七大手法QC七大手法一

1、层别法

1）、何谓层别法

2）、为何要用层别法

3）、层别角度和注意事项

2、查检表

1）何谓查检表 2）为何要用查检表 3）查检表分类

4）如何设计查检表 5）如何设计查检表 6）练习

3、柏拉图

1）、何谓柏拉图 2）、为何要用柏拉图

3）、柏拉图之作法及应用

二、QC七大手法QC七大手法二

1、直方图

1）、何谓直方图 2）、直方图的作法及应用 3）、练习

2、特性要因图

1）、何谓特性要因图 2）、为何要用特性要因图

3）、如何作特性要因图 4）、练习

3 、推移图

1）、何谓推移图 2）、为何要用推移图

3）、推移图的作法

三、QC七大手法QC七大手法三

1、散布图

1）、何谓散布图 2）、为何要用散布图

3）、散布图的作法

2、管制图

1）、何谓管制图 2）、制程变动的原因

3）、管制图的种类 4）、x一P管制图的作法 5）、练习

四、QC七大手法的应用改善案例

结果解析（现状掌握）

因果分析（因果关系掌握）

要因解析（重要要素明确及再深入）

改善对策的提出与评价效果维持（标准化） 成果检讨

QC七大手法

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。

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。

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。

QC老七大手法：

检查表——收集、整理资料；

排列图——确定主导因素；

散布图——展示变数之间的线性关系；

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。

QC新七大手法：

关联图法——TQM推行, 方针管理, 品质管制改善, 生产方式，生产管理改善

KJ法——开发, TQM推行, QCC推行, 品质改善

系统图法——开发, 品质保证, 品质改善

矩阵数据分析法——开发, 品质改善, 品质保证

矩阵开数解析法——企划, 开发, 工程解析

PDPC法——企划, 品质保证, 安全管理, 试作评价, 生产量管理改善, 设备管理改善

箭法图解法——品质设计, 开发, 品质改善

1897年，意大利学者柏拉图分析社会经济结构，发现绝大多数财富掌握在极少数人手里，称为“柏拉法则”。 美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上，创出了“Vital Few, Trivial Many”(重要的少数，琐细的多数)的名词，称为“柏拉图原理”。

柏拉图法的涵义： 影响产品质量的因素很多，但这些因素中有的起关键作用，有的只起次要作用，如何从众多因素中找出起关键作用的因素？通过绘制柏拉图，将这些影响因素并用一个图来表达，就能够找到这种关键因素，然后再分别运用不同的管理方法加以解决。柏拉图法是质量管理最常用的工具之一。

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9346%）。

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

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

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