QC七大手法培训
质量管理核心工具详解
目录 | CONTENTS
01
QC七大手法概述
02
检查表
03
分层法
04
排列图（帕累托图）
05
因果图（鱼骨图）
06
直方图
07
散布图
08
控制图
09
总结与应用
QC七大手法概述
定义
QC七大手法，又称初级统计管理方法，是质量管理的
基础工具。
核心理念
基于数据和事实进行决策，而非依赖经验或直觉，强
调“用数据说话”。
重要性
企业内95%的质量管理问题可通过全员活用这七工具
解决，是实现全员质量管理（TQM）的基石。
检查表 | Check Sheet
核心用途
系统地收集和整理数据，为后续分析提供事实依据，避免数据遗
漏或记录混乱。
主要特点
简单、高效、标准化，是所有数据分析的起点。
使用步骤
1. 确定检查项目和目的
2. 设计清晰、易于填写的表格
3. 现场实时记录数据
4. 定期统计和分析数据，发现规律
分层法 | Stratification
核心用途
将收集到的数据根据不同的特征进行分类，以清晰地识
别出问题在不同层面的表现差异。
常见分层维度
按班次、设备、操作员、物料批次、时间、生产线等进
行分类。
应用场景示例
分析产线不良率时，按“白班”和“夜班”分层，可能会发现
夜班的不良率显著高于白班，从而将改善重点聚焦于夜
班管理。
排列图 | Pareto Chart
核心用途：识别关键少数
遵循“二八法则”，识别导致问题的关键原因，从而确定
改善的优先顺序。
图表构成：双轴组合
左侧为频次降序排列的柱状图，右侧为累积百分比的折
线图，直观展示分布规律。
应用场景：客户投诉分析
分析显示80%的投诉源于20%的关键问题，帮助我们集
中资源优先解决主要矛盾。
因果图 | Cause-and-Effect Diagram
核心用途
系统梳理导致问题的潜在原因，因其形状像鱼骨，也被称为“
鱼骨图”，确保不遗漏任何可能因素。
分析维度 (5M1E)
从人(Man)、机(Machine)、料(Material)、法(Method)、环
(Environment)、测(Measurement)六个方面展开。
绘制步骤
确定问题(鱼头)，引导团队头脑风暴潜在原因(大骨/中骨)，层
层深入找到根本原因。
直方图 | Histogram
核心用途
直观展示数据分布形态和集中趋势，帮助判断生产过程
是否稳定，以及产品质量是否符合规格要求。
常见分布类型
识别数据分布特征，如正态分布（理想状态）、偏态分
布、双峰分布或孤岛分布等。
应用场景
统计产品关键尺寸，分析波动范围和集中位置，判断是
否在规格公差内及过程能力是否充足。
散布图 | Scatter Diagram
核心用途
分析两个变量之间是否存在相关关系，以及相关的程度和方向。
相关类型
通过数据点分布判断：正相关（同向增加）、负相关（反向增
减）或无相关。
应用场景
例如研究焊接温度与焊点强度的关系，判断温度是否为关键影
响因素。
控制图 | Control Chart
核心用途
实时监控生产过程是否处于稳定的统计受控状态，及时发现并
预警异常波动，防止不合格品的产生。
图表构成
包含一条中心线（CL），以及上控制限（UCL）和下控制限
（LCL），界定了过程波动的合理范围。
判异准则
数据点超出控制限，或出现非随机排列模式（如连续7点上升/
下降）时，判定过程异常，需立即干预。
总结与致谢
核心价值总结
QC七大手法构成了从“发现问题”到“监控过程”的完
整逻辑体系，强调数据驱动和系统性思维。
应用建议
七大手法并非孤立使用，需根据具体问题灵活组合
运用，才能发挥最大效用。
致谢
感谢大家的参与和聆听！希望本次培训能对大家有
所帮助。
