qc七大手法是什么 qc七大手法的作用

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qc七大手法的作用

　　qc七大手法的作用如下;

　　QC七大手法是日本人首先提出来的是一种统计手法，在质量管理中的应用，是发现与解决问题的一种思想方法以及工具。QC七大手法有新旧之分，旧QC七大手法倾向统计分析，针对问题发生后的改善;新QC七大手法侧重思考分析过程，强调事前预防。本文主要针对前者。

　　QC七大手法的意义?

　　1、用事实与数据说话

　　2、全因素、全过程的控制

　　3、依据PDCA循环突破状予以改善

　　4、层层分解、重点管理

　　QC七大手法构成：

　　层别法——做解析

　　查检表——集数据

　　柏拉图——抓重点

　　鱼骨图——追要因

　　散布图——看相关

　　直方图——显分布

　　管制图——找异常

　　层别法——做解析，比如，将某一产品的次品，进行统计分类，层别就是分类。

　　查检表——集数据，比如，统计一个星期某罐装产品的次品数量，记录各个项目(层别法作出的分类)如净含量不达标、低压、高压等数据情况。

　　柏拉图——抓重点，比如，将各个次品项目算出它们的比例以及所占比重。比重超过80%及以上的不良品，则为重点改进对象。(柏拉图法则也即我们常说的二八法则“国民所得80%的收入归于20%之人口所有”。后经朱兰应用在质量管理上，提出“Vital few,Trivial many”—“关键的少数，次要的多数”，并将其命名为柏拉图原理。)

　　鱼骨图——追要因，比如，某一类次品发生频率较高，那么我们要追查为什么这类次品比较高，使用鱼骨图就可以追查原因，通过对人、机、料、法、环等因素一一讨论研究，最终归纳得出主要原因。并根据这些原因制定相关对应措施。

　　散布图——看相关，这个主要是看两个事件的关联性。通过收集数据并制作图表，可以看出两个变量间的关系。比如，开小汽车加油门，速度就快。则可以说一定范围内，加油的量与速度呈正相关。散布图，我没用过。

　　直方图——显分布，最理想的直方图应该是一个正态分布图，比如，我们人类，聪明绝顶的人是少数，傻的透底的人也是少数，其他人多数人都是一般人。直方图可以看出某一现象的分布情况。

　　管制图——找异常，用于调查制造程序是否在稳定状态下所用之图;管制图是1924年由休哈特在研究产品质量特性之次数分配时所发现。正常的工程所生产出来产品之质量特性，其分配大都呈常态分配的，会超出三个标准差(±3σ)的产品只有0.27%;依据此原理，将常态曲线图旋转90度，在三个标准差的地方加上两条界限，并将抽样之数据顺序点绘而成为管制图。

　　我在工作当中用的最多的是柏拉图、检查表、鱼骨图。因为每周我们都要做一个报告，其中有对生产的次品进行统计分析，用柏拉图分析这周主要有哪些不良品，并提出对策;鱼骨图更多使用在QC改善活动中，选取某一改善主题，将改善主题用鱼骨图进行分析，得出主要主因，并针对主因制定改善措施。这些方法不是单一使用的，在进行QC活动时，相互配合使用。QC七大手法，为改善而生。

qc七大手法是什么

　　QC旧的七大手法是特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。

　　QC新的七大手法是关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。

　　QC是品质管理的缩写，在工厂里面代指的是质检员。

qc是什么

　　QC新的七大手法与原来的旧的品管七大手法相比，它的主要运用在中高层管理上，而旧的手法主要运用在实际的具运用中。

　　在质量管理的发展史上，最先出现了qc是产品经过检验之后再出货，质量管理最基本的要求。

　　QC是品质管理的缩写，在工厂里面说QC就是指的是质检员，根据岗位分工的不同他们各自的叫法也有所不同。

　　QC的工作主要是产成品，原辅材料等的检验，QC的职能是为加工生产的过程中的管控及制成数据的统计和分析，并将相关的信息提供给其他部门。

　　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质量管理，二是以树立统计方法为基础的质量控制。

　　质量控制是为了通过监视质量形成的过程。

　　消除质量环上所有阶段引起的不合格或者不满意效果的因素。

QC七大手法是哪7种

　　QC七大手法又称作品管七大手法，分别是：控制图、因果分析图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图。

　　1、控制图

　　控制图又称为管制图。

　　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。

　　2、因果分析图

　　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。

　　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。

　　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。

　　3、直方图

　　直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。

　　用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。

　　直方图的作用：显示质量波动的状态；较直观地传递有关过程质量状况的信息；通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。

　　4、排列图

　　排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，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。

　　5、检查表

　　检查表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。

　　6、层别法

　　层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。

　　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，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，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。

　　7、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。

　　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。

　　参考资料来源：百度百科-品管七大手法

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