【121页PPT】QC7大手法课件（文末有下载方式，长期有效）

资料解读：【121页PPT】QC7大手法课件

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品质管控基础与QC七大手法概述

品质管控(Quality Control)是指控制制造或服务的品质，使产品或服务达到最优良状态的管理活动。上世纪60年代开始，日本企业通过运用QC七大手法收集工作现场数据并进行分析，大幅改善了产品品质，使"日本制造"成为品质的代名词。70年代初，日本进一步推行QCC活动，在数据分析基础上加入对情感表达和语言文字资料的分析，发展出新的品管手法。

QC七大手法是将散乱无章的语言资料转化为逻辑思考的系统方法，也是一种预先考虑不利因素的预防性工具。它通过系统化的图形呈现计划全貌，有效防止错误或疏漏发生。这七大手法可分为"旧七大手法"和"新七大手法"，本文重点解析旧QC七大手法及其应用。

检查表：系统化数据收集工具

检查表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的工具，将需要检查的内容或项目一一列举，定期或不定期逐项检查并记录问题点。检查表主要分为两类：

1.记录用检查表：又称改善用查检表，用符号、记号或数字记录不良原因和不良项目，如电视故障投诉状况检查表。

2.点检用检查表：又称备忘点检表，用于机械设备与活动作业的确认，主要调查作业过程中的情况，防止作业疏忽或遗漏。

制作检查表的关键步骤包括：确定研究目的和收集数据、决定查检表格式、确定记录形式、选择数据收集方法。使用时需注意数据的时效性，观察数据是否集中在某些项目或时段，并适当保留历史记录以便比较分析。

层别法：多维度数据分析技术

层别法又称数据分层法，是将观察到的现象或收集到的数据按照共同特征分类统计的分析方法。作为最基础的品管工具，层别法能将杂乱数据归为有意义的类别，弥补经验判断的不足。

层别对象包括：作业者（班组、年龄、工龄等）、机械设备（型式、性能、位置等）、作业方法（批次、压力等）、时间（班制、年月日等）、测量检查（检测方法、工具等）、材料零件（供应方、成分等）、环境气候（温度、湿度等）、产品类型（新品、不良品等）。

应用层别法的步骤为：确定研究目的明确问题范围决定层别项目按层别收集数据绘制分层归类图寻找差异点和真因。通过电缆厂设备分析和班次不良品分析等案例，展示了层别法在识别问题根源上的强大功效。

柏拉图：关键问题识别工具

柏拉图源于意大利经济学家Pareto发现的"80/20法则"，后由美国品管专家Juran引入质量管理领域。它根据收集数据，将不良原因、状况以层别分类为基础，计算各项数据及所占比例，按大小顺序排列并加上累积值。

柏拉图制作步骤包括：收集数据数据整理（排序、计算比例和累计百分比）绘制柏拉图（横轴表原因，左纵轴表数据值，右纵轴表累计百分比）记录必要信息分析柏拉图（聚焦累计比例70-80%的关键项）。通过某厂仓库库存分析案例，展示了如何通过柏拉图识别重点管控项目，并对比改善前后的效果。

直方图：过程分布可视化工具

直方图是通过对收集数据的处理，反映产品质量分布情况的图表工具。它将特性值数据分组，制作频数表图表，用于预测监控质量状况和分析质量波动。

直方图制作流程严谨：收集数据（n>50）找出最大值L和最小值S计算极差R确定组数k计算组距H确定各组上下限计算组中点制作次数分配表绘制直方图。通过分析直方图形状（正常型、偏态型、双峰型等），可以判断过程是否异常。引入过程精密度Cp概念，可量化评估过程能力，Cp>1.33表示过程能力充足。

特性要因图：因果关系分析利器

特性要因图由日本管理大师石川馨1952年创立，又称"鱼骨图"，用于阐明因果关系，发现根本原因。它适用于分析各类质量问题，如产品特性、费用特性、产量特性等。

制作时遵循脑力激荡原则，运用5W1H、5M1E和5Why分析法。特性要因图分两类：追求原因型（鱼头在右）和追求对策型（鱼头在左）。通过电脑键盘不良案例，展示了从人、机、料、法、环等维度全面分析问题的过程。

散布图与控制图：变量关系与过程监控

散布图研究成对出现的两组相关数据关系，有六种分布形态：强正相关、弱正相关、强负相关、弱负相关、无相关和曲线相关。通过酒厂酸度与酒度关系案例，演示了散布图的应用步骤和分析方法。

控制图是对过程质量测定、记录并进行控制的图表，含中心线(CL)、上控制线(UCL)和下控制线(LCL)。基于"3σ原理"，控制图可判断过程是否稳定。通过判异准则（点出界、排列非随机）和判稳准则，有效监控生产过程。螺丝直径控制案例展示了控制图的实际应用。

QC七大手法口诀总结

最后以七句口诀精炼概括QC七大手法精髓：

1.查检集数据

2.分层作解析

3.排列抓重点

4.直方显分布

5.因果追原因

6.散布看相关

7.控制找异常

这套系统化的品质管理工具，历经半个多世纪实践检验，至今仍是企业质量改善的利器。掌握并灵活运用这些手法，将显著提升组织的问题分析和解决能力。

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