培训大纲

• 第一章 质量管理工具概述
• 第二章 检查表（Check Sheet）
• 第三章 层别法（Stratification）
• 第四章 柏拉图（Pareto Chart）
• 第五章 因果图（鱼骨图/Ishikawa）
• 第六章 散布图（Scatter Diagram）
• 第七章 直方图（Histogram）
• 第八章 控制图（Control Chart）
• 第九章 七大工具综合应用
• 第十章 总结与展望

第一章：质量管理工具概述

什么是老七种工具？

老七种质量管理工具是质量人员必备的基础统计分析与问题改善工具，诞生于20世纪60年代的日本，是QC小组活动的基础。

七大工具一览

第二章至第四章：检查表、层别法、柏拉图

检查表 - 数据收集的基础

• 定义：为便于收集数据而设计的一种表格或图表
• 类型：点检用检查表、记录用检查表
• 要点：简明易用、项目清晰、立即记录

层别法 - 分类整理数据

• 层别维度：时间、人员、设备、材料、方法、环境
• 目的：从混杂数据中找出差异和规律

柏拉图 - 二八法则的应用

• 原理：80%的问题由20%的原因造成
• 步骤：收集数据→排序→计算累计百分比→绘制双轴图
• 关键：识别"关键的少数"，优先改进

第五章：因果图（鱼骨图）

鱼骨图结构

将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，用箭头表达因果关系，形似鱼骨。

5M1E六大骨

• 人（Man）：操作技能、工作态度、培训水平
• 机（Machine）：设备精度、维护保养、工装夹具
• 料（Material）：原材料质量、来料检验、存储条件
• 法（Method）：工艺参数、作业标准、操作流程
• 环（Environment）：温度湿度、照明噪声、现场5S
• 测（Measurement）：测量精度、校准状态、检测方法

第六章至第七章：散布图与直方图

散布图 - 看两个变量的关系

直方图 - 观察数据分布

• 正常型：中间高、两边低、左右对称
• 偏峰型：数据偏向一侧，需调整
• 双峰型：两组不同分布混合，应层别
• 孤岛型：出现异常数据，需调查原因

第八章：控制图（Control Chart）

控制图原理

基于3σ原则，在正常情况下，99.73%的数据点应落在控制限内。超出控制限或出现非随机模式即为异常。

常用控制图类型

八大判异准则

• 点出界、连续9点在中心线同侧、连续6点递增或递减等

第九章：七大工具综合应用

标准问题分析流程

应用步骤详解

• Step 1：用检查表收集现场不良数据
• Step 2：用层别法按班次/设备/人员分类
• Step 3：用柏拉图找出关键不良项目（Top 3）
• Step 4：用鱼骨图分析关键项目的原因
• Step 5：用散布图验证 suspected 因子与结果的关系
• Step 6：用直方图观察改善前后的分布变化
• Step 7：用控制图监控过程是否稳定受控

实战案例：电钻电机不良分析

背景

某批次电钻电机不良率偏高，需用七大工具进行系统分析。

分析过程

• 检查表：记录一周不良数据，共312件不良
• 层别法：按不良类型分类：异响45%、发热30%、振动15%、其他10%
• 柏拉图：异响和发热占75%，为改善重点
• 鱼骨图：对异响从人、机、料、法、环、测六方面分析根因
• 散布图：验证轴承间隙与异响的相关性（强正相关）
• 改善后：直方图显示不良率从5%降至1.2%
• 控制图：X-R图确认过程稳定受控

第十章：总结与展望

核心价值回顾

• 数据驱动：用客观数据替代主观判断
• 可视化：将复杂问题直观呈现
• 系统化：从症状到根因的完整路径
• 标准化：团队共用一套分析语言

学习路径

• 熟练掌握Excel绘制七大工具图表
• 在月度质量分析会中实践应用
• 进阶学习：新QC七大手法、六西格玛