质量管理中的7大手法：QC7大手法标准详解
质量管理中的7大手法：QC7大手法标准详解
质量管理中的7大手法（QC7大手法）是品质管理的重要工具，包括查检表、柏拉图、特性要因图、散布图、管制图、直方图和层别法。这些手法可以帮助企业识别问题、分析原因并采取有效措施，从而提高产品和服务的质量。
1. 查检表（Checklist）
查检表是一种用于分类搜集资料的工具。它可以是记录用查检表，用于不良原因和不良项目的记录，也可以是点检用查检表，常用于机械设备与活动作业的确认。使用查检表时，需要明确检查目的，选择检查项目，设计表格实施检验，并且要注意收集的数据必须真实，不可作假或修正。
2. 柏拉图（Pareto Diagram）
柏拉图，又称为排列图或者帕累托图，是根据收集的数据，以不良原因，不良金额，不良状况发生的现象，系统地加以层别分析，计算出各项目的数量及所占的比例，依照大小顺序排列，制成累计值的图像。柏拉图的主要作用是掌握问题点和重要要因，确认改善效果。使用柏拉图时，需要明确目的，决定分类项目，收集数据资料，并且要注意前2～3项累计影响度应在80%以上。
3. 特性要因图（Characteristic Diagram）
特性要因图，也称为鱼骨图，是当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有条理的图形。它的主要作用是整理问题，追查真正的原因，寻找对策。制作特性要因图时，需要决定问题或品质的特性，决定大要因，决定中小要因，并且要注意进行脑力激荡，以事实为依据，无因果关系者，予以剔除，不予分类。
4. 散布图（Scatter Diagram）
散布图是为研究两个或三个变量间之相关性，而搜集成对几组数据，在纵轴与横轴上以点来表示二个或三个特性值之间相关情形的图形。它的主要作用是了解两组或三组数据（或原因与结果）之间是否有相关其相关程度。使用散布图时，需要知道两组或三组数据（或原因与结果），并看是否有层别必要，是否为假相关。
5. 管制图（Control Chart）
管制图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，用来对品质现状了解，找出比较深入的问题。它的主要作用是质量特性之监控、稳定性的判断。使用管制图时，需要注意有无异常点，并且要看是否有层别必要。
6. 直方图（Histogram）
直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，用来对品质现状了解，找出比较深入的问题。它的主要作用是显现分布状况。使用直方图时，需要注意数据太少，易发生误判。
7. 层别法（Stratification）
层别法是为了区别各种不同原因对结果之影响，而以个别原因为主体，分别作统计分析的方法。它可以按照时间、作业员、机械、设备、作业条件、原材料、地区等进行层别。使用层别法时，需要注意收集的数据应能获得层别的情报，并且查检项目基准需一致。
QC7大手法，也称为QC旧七大手法，是一套用于品质管理的工具，广泛应用于生产制造、服务业等各种领域。这些手法有助于发现问题、分析问题，并找到解决问题的方法。
- 检查表（Checklist）：通过收集数据并记录在表格中，以便对数据进行分析和比较。检查表可用于监控过程的稳定性和识别潜在问题。
- 柏拉图（Pareto Chart）：用于识别问题的主要原因，以便集中精力解决最重要的问题。柏拉图遵循80/20原则，即80%的问题通常由20%的原因引起。
- 鱼骨图（Fishbone Diagram）：也称为因果图，用于分析问题的根本原因。鱼骨图将问题分解为人、机器、方法、材料、环境和测量等六个方面，以便找出问题的真正原因。
- 直方图（Histogram）：用于分析数据的分布情况，以了解过程的稳定性。直方图可以帮助我们确定数据的集中趋势、离散程度和形状，从而更好地了解过程的性能。
- 控制图（Control Chart）：用于监控过程的稳定性，以便判断过程是否处于受控状态。控制图可以帮助我们识别过程中的异常波动，从而采取相应措施。
- 散布图（Scatter Plot）：用于研究两个或多个变量之间的关系。散布图可以帮助我们了解变量之间的相关性，以便更好地控制和优化过程。
- 分层法（Stratification）：用于将数据分组，以便更好地分析问题。分层法可以帮助我们识别不同类别数据的特点，从而更有效地解决问题。
这些手法在品质管理中具有重要作用，可以帮助企业提高产品和服务的质量，降低不良率，提高客户满意度。在实际应用中，企业可以根据具体情况选择合适的QC手法，以达到最佳的品质管理效果。