培训大纲

• 第一章 QC七大手法概述
• 第二章 查检表（Check Sheet）
• 第三章 柏拉图（Pareto Chart）
• 第四章 鱼骨图（特性要因图）
• 第五章 直方图（Histogram）
• 第六章 管制图（Control Chart）
• 第七章 散布图（Scatter Diagram）
• 第八章 层别法（Stratification）
• 第九章 七大手法综合运用
• 第十章 总结与展望

第一章：QC七大手法概述

什么是QC七大手法？

QC七大手法是质量管理中最基础、最常用的统计工具，是现场质量分析和改进的核心方法论。

七大手法速记口诀

• 查检集数据 - 查检表
• 柏拉抓重点 - 柏拉图
• 鱼骨追原因 - 鱼骨图
• 直方显分布 - 直方图
• 管制找异常 - 管制图
• 散布看相关 - 散布图
• 层别作解析 - 层别法

第二章至第四章：查检表、柏拉图、鱼骨图

查检表 - 数据收集的起点

• 点检用：确认设备、项目是否完成（打勾式）
• 记录用：记录不良发生情况（计数式）

柏拉图 - 二八法则的魔力

• 横轴：不良项目（按数量从大到小排列）
• 左纵轴：不良数量
• 右纵轴：累计百分比
• 关键线：80%累计百分比处画横线，与折线交点左侧为主要因素

鱼骨图 - 追根溯源

• 4M1E分析法：人、机、料、法、环
• 5Why法：连续问5个为什么，深挖根因
• 验证要因：用数据确认，不要猜

第五章至第七章：直方图、管制图、散布图

直方图 - 看分布形态

• 正常型：中间高、两边低、左右对称 → 过程正常
• 偏峰型：峰值偏向一侧 → 加工习惯或设备偏移
• 双峰型：两个峰值 → 两种不同总体混合，应层别
• 孤岛型：出现孤立小峰 → 有异常数据混入

管制图 - 过程是否稳定

• 计量型：Xbar-R图（均值-极差图）最常用
• 计数型：P图（不合格品率图）
• 判异：点出界或八大非随机模式

散布图 - 两变量的关系

• 正相关、负相关、无相关、曲线相关
• 相关系数 r：|r|越接近1，相关性越强

第八章：层别法（Stratification）

什么是层别法？

将数据按不同类别（层）分开，以便比较各层之间的差异，从而发现问题的真正原因。

常用层别维度

• 时间层别：班次、日期、月份、季节
• 人员层别：操作者、班组、检验员
• 设备层别：机台、模具、产线
• 材料层别：供应商、批次、规格
• 方法层别：工艺参数、作业方法
• 环境层别：温度、湿度、洁净度

第九章：七大手法综合运用

标准问题解决流程

应用要点

• 不是所有问题都需要用全七种工具
• 根据实际情况灵活选择，组合使用
• 数据真实可靠是前提
• 团队共同参与，头脑风暴
• 改善后必须验证效果

实战案例：产线不良降低

背景

某产线月度不良率为4.2%，目标降至2%以下。

分析过程

• 查检表：记录每日不良类型和数量
• 层别法：按班组层别发现B班不良率明显高于A班
• 柏拉图：外观不良占60%，尺寸不良占25%
• 鱼骨图：对外观不良分析，发现新人培训不足是主因
• 改善：加强B班新员工培训，增加首件确认
• 验证：直方图显示不良率降至1.8%
• 监控：管制图确认过程持续稳定

Excel实操要点

柏拉图制作步骤

• 输入数据并排序（降序）
• 计算累计百分比
• 插入柱状图
• 将累计百分比系列改为折线图
• 设置次坐标轴

直方图制作步骤

• 确定组数（k≈√n）和组距
• 确定上下界限
• 统计各组频数
• 插入柱状图（无间隙）

散布图制作步骤

• 两列数据（X和Y）
• 插入散点图
• 添加趋势线，显示R²值

第十章：总结与展望

核心价值

• 客观：用数据说话，避免主观臆断
• 直观：图表化展示，一目了然
• 系统：从现象到本质的完整路径
• 协作：团队共同语言和分析框架

进阶方向

• 新QC七大手法（亲和图、系统图、关联图等）
• 统计软件：Minitab、JMP
• 六西格玛DMAIC方法论