QC的七大手法
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常見的QC應用方法，除后面講到的常見的“七大手法”外，還包括實驗法、查核表法、推移圖法、抽樣計劃、品質(zhì)成本、制程流程、IE法等方法。
一． 層別法：
特 點：常用，簡便易上手。
實用范圍：將多種多樣的資料/信息，分類別、分目的等進行分類，而后進行分析。
注意要點：注意分類前提必須相同/相等或一致。
案例分析：5名工人各自生產(chǎn)1500件同樣產(chǎn)品，其產(chǎn)生的不良品數(shù)量如圖表所示，分析其質(zhì)量狀況。
二． 柏拉圖法:
特 點：簡單明了反映不良項的變化趨勢，還能反映相應數(shù)據(jù)。
實用范圍：能在眾多的問題點中找出影響較大的幾個因素加以處理改善，明確問題的關(guān)鍵點。可在短時間內(nèi)進行立竿見影的改善。
注意要點：該方法并非一次性全面解決問題的良藥。
案例分析：圖中有x1-5共計5個問題點，其總共不良數(shù)據(jù)為100，其各不良項的走勢如圖所示，分析其現(xiàn)在質(zhì)量狀況。
三．因果分析法（魚骨圖法）：
特 點：清晰反映造成結(jié)果的各類因果關(guān)系。
實用范圍：針對結(jié)果尋求原因，羅列所有可能的原因進行改善。
注意要點：該分析方法需在“暢所欲言”的民主環(huán)境下進行。（又名“頭腦風暴”）
案例分析：針對“JG”的結(jié)果，尋找造成該結(jié)果的原因，其中包括5大項目，而每個大的項目里又包含2個小的因素影響。
四．直方圖法：
特 點：清晰資料的中心值與分布狀況。
實用范圍：將無規(guī)律可循的資料分析出其規(guī)律性，可在正常的情況下預見可能發(fā)生的質(zhì)量隱患。。
注意要點：此方法需用到一定的數(shù)學及統(tǒng)計學的知識，有一定難度。
術(shù)語解釋：
平均值：所有數(shù)據(jù)和初一所有數(shù)據(jù)數(shù)。
中間值：按需排列的中間一個或兩個數(shù)據(jù)的平均值。
組數(shù)（n）一般按總資料數(shù)的1/10定，一般不超過20組；
最大值(L);
最小值（S）；
全距（R＝L-S）；
組距（R/n）；
組界，即組的起點或終點；
組的中心點，組界的1/2處。
案例分析：某一零件外徑尺寸9組數(shù)據(jù)，其排列如圖所示，X為平均值，高鋒為最大組（組中心），分析其異常狀況。
五．散布圖法：
特 點：對因果因素進行分析。
實用范圍：對要因及其造成的結(jié)果進行分析，找出最佳方案方案。（是魚骨圖的升級，著重實施改善）
注意要點：X，Y坐標可以是因果關(guān)系，也可以都是因或都是果。
案例分析：橫坐標表示某一添加劑的比例或分量，縱坐標是該比例或分量下的產(chǎn)品合格率，根據(jù)圖表所示的狀況取最佳添加比例范圍。
六． 管制圖法：
特 點：直觀反映周期質(zhì)量狀況及判定正常與否。
實用范圍：可用于可量化（長度，重量，溫度等），也可用于不可量化的數(shù)據(jù)（不良數(shù)，缺陷數(shù)）統(tǒng)計。
注意要點：數(shù)據(jù)收集應有時間段或批量數(shù)據(jù)。
術(shù)語解釋：上限：允許最大值；
下限：允許最小值。
案例分析：圖表中橫坐標表示時間段內(nèi)各單位，縱坐標表示每時間單位對應的合格率，Y0表示正產(chǎn)值；Y1表示允許最大值；Y2表示允許最小值，根據(jù)圖表分析時間段內(nèi)質(zhì)量狀況。
七． 分布圖法：
特 點：除能夠直觀反映質(zhì)量狀況，在直方圖的基礎(chǔ)上還能反映具體數(shù)值，進行運算。
實用范圍：實用于需要進行質(zhì)量運算的所有統(tǒng)計。
注意要點：該統(tǒng)計方法是在直方圖的擠出上的一個升級，并融入大量高等數(shù)學，特別是函數(shù)知識。難度較一般方法會大一些。
案例分析：圖表中縱軸代表平均值， ø 為標準差，可根據(jù)函數(shù)曲線得出某一各公差點上對應的合格率或不良件數(shù)。