QC七大手法是质量管理中常用的七种工具，主要用于数据收集、分析和问题解决。以下是具体介绍：

一、检查表（Check Sheet）

定义：

将需检查项目系统化记录的工具，分为记数用查检表和点检用查检表。

应用场景：

生产过程缺陷记录、客户投诉分类、设备状态检查等。

实施步骤：

明确检查项目、频度、人员，设计表格记录结果并追踪改善。

二、层别法（Stratification）

定义：

按人员、机器、材料等相互关系对数据分层整理的方法。

应用场景：

分析人员技能差异、原材料批次影响、设备故障模式等。

核心作用：

通过分类发现数据背后隐藏的信息，弥补经验判断的不足。

三、柏拉图（Pareto Chart）

定义：

基于层别法数据，按频数从大到小排列并加累积值的图形工具。

应用场景：

优先解决主要问题（如80%投诉源于2个关键问题）。

核心作用：

实现“抓住少数关键问题”的二八原则。

四、因果图（Fishbone Diagram）

定义：

分析质量特性与潜在原因之间因果关系的图形工具，又称鱼骨图。

应用场景：

产品缺陷原因分析（如操作不当、设备故障等）。

实施步骤：

从人、机、料、法、环等方面拆分原因，层层递进寻找根本原因。

五、散布图（Scatter Plot）

定义：

在X-Y轴坐标系中描绘两个变量之间关系的图形工具。

应用场景：

判断变量相关性（如温度与产品合格率）。

核心作用：

直观展示变量间的关联程度，辅助识别潜在影响因素。

六、直方图（Histogram）

定义：

利用正态分布原理，将数据分组并展示频数的图形工具。

应用场景：

分析工艺流程稳定性（如零件尺寸分布）。

核心作用：

通过分布形态判断过程是否正常，发现异常值。

七、控制图（Control Chart）

定义：

带控制界限的图表，用于实时监控过程是否处于受控状态。

应用场景：

生产过程实时监控（如重量、温度变化）。

核心作用：

提前预警异常波动，预防不合格品产生。

补充说明

关联图：理清复杂因素间的因果关系；

系统图：系统化寻求目标实现手段；

矩阵图：多角度分析变量关系。

这些工具需结合使用，例如用层别法分类数据后，通过柏拉图确定关键问题，再用因果图深入分析原因。通过系统化应用，可有效提升质量管理的效率和效果。