始終緻力于質量管理，卓越績效管理，質量改善。

QC七大手法分為老七法和新七法，一般情況下沒有做出特别說明的話都是指老七法，和新七法相比，老七法更加偏向于數據化，非常使用于制造業各個工序的控制，新七法感性分類，邏輯性較強，适用于針對錯綜複雜和非常混亂的情況下把邏輯關系梳理清楚。本文講到的是老七法。

QC七法手法指的是哪些方法呢，我們可以濃縮為五圖一表一法。五圖具體為魚骨圖，柏拉圖，直方圖，散布圖，控制圖。一表指的是查檢表，一法指的是層别法。這幾個手法之間也是有邏輯關系的，用途也不一樣，但是在質量問題管理或者回溯過程中非常适用。其實正确的邏輯順序是這樣的，當然有些是并行的，有些可以多次在不同階段使用，我們可以假設下面的順序是在分析一個質量問題。

查檢表：

查檢表的目的收集、整理資料，可以想象下現在有一個質量問題擺在面前，我們需要把問題的現狀講清楚，陳述一個事實，了解跟失效模式相關的補充。

查檢表

層别法：

層别法也叫分門别類法，通常在現狀調查查檢表階段收集的數據從不同的維度來分類，通常，這個維度也是平行的關系，比如做人口年齡階段調查展示會根據10-20.20-30.30-40這樣的維度，人口性别以男女為維度。目的是将問題深挖，看的更全面和具體，便于下一個階段做分析和決策。層别法在各個階段都會使用到。

層别法

直方圖：

直方圖是針對連續性數據分組，查看數據的分布，可以展示數據的過程，通過過程看數據的聚集程度，通常這和6Sigma的圖形是很像的，可以作為問題現狀調查階段的數據收集并加工，适用于數據相關的問題。當然在每個可以用數據展示的階段都可以使用。

直方圖

魚骨圖：

魚骨圖也叫因果圖，石川馨圖，特性要因圖，指的是針對特性，從5M1E的角度進行問題分析，展開的層次因為空間的限制一般不超過3層，當然這個特性應該是比較混亂的，也就是各個生産要素都有可能涉及，通過魚骨圖分析進行改善的話，改善空間和收益是很明顯的，尤其是一些規範性的混亂梳理，另外還有些細節就是每個相同層級的魚骨粗細大小都是相同的，次級比上層粗細和大小規格略小，再次之。另外也有人會好奇魚頭的方向為什麼會有兩種，通常魚頭在右邊的是問題解決型，魚頭在左的是課題達成型。

柏拉圖：

柏拉圖是我們常說的關鍵的少數，重要的少數，或者叫20/80原則，帕累托定律，，是為了從非常多的對象中找到改善的重點，這樣的效果和收益要明顯點，不至于眉毛胡子一把抓，通常使用對問題失效模式階段把握重點和關鍵下層因子進行把握重點。

柏拉圖

散布圖：

散布圖是對連續性數據進行驗證相關性，通常是展示2個變量之間的線性關系，和概率圖比較類似。散布圖的相關性分為正相關（斜率為正），負相關（斜率為負），不相關（混亂）。另外還有強弱之分，這裡的強弱指的是聚集和分散程度，當數據彙聚在一條直線上，那就是強強相關了。确認有了相關性才能對因子進行對策拟制加以改善。

散布圖

控制圖：

控制圖一般是對問題改善後的效果加以度量，衡量改善是否有效或者是否需要持續改善，控制圖的分類比較複雜，分為均值控制圖，極差控制圖等，到均包括了中心線，上控制線，下控制線，一般控制線要嚴格于規格線，這樣是為了将波動限制很嚴格，提升産品質量管理，當然，這樣的話可能成本會高點，控制圖較為複雜，并且要結合minitab使用，本文不細緻展開，這樣一個問題是不是可以粗略的看到陳述-分析-解決-閉環的過程了。

控制圖

好了，本文已經講完了，希望對大家在實際的分析解決質量問題有幫助。

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