🛠️ QC 七大手法

1️⃣ 查检表（Check Sheet）

🟢 用途：系统化收集数据，化繁为简

分类：

• 记录用查检表 — 按类别记录缺陷发生频次（如工序缺陷统计表）
• 点检用查检表 — 逐项确认是否完成（如设备点检表、5S检查表）

实战要点：明确查检项目、频率、责任人；数据要真实及时记录。

2️⃣ 层别法（Stratification）

🟢 用途：分组比较，避免大杂烩

常见层别维度：

• 按时间层别：班次、星期、季节
• 按人员层别：班组、新老员工、白夜班
• 按设备层别：机台号、模具号、产线
• 按物料层别：供应商、批次、牌号
• 按方法层别：工艺参数、作业方法

实战要点：先总体看，再分层看——很多表面一致的数据，分层后真相浮出水面。

3️⃣ 柏拉图（Pareto Chart）

🟢 用途：聚焦关键少数（80/20法则）

绘制步骤：

1. 按缺陷类别收集数据，按频次降序排列
2. 绘制柱状图（频次）+ 折线图（累计百分比）
3. 找到累计80%的那几个类别——这就是改善重点

实战要点：解决左边两三项就解决了80%的问题。二次柏拉图可进一步细分。

4️⃣ 特性要因图（鱼骨图 / Ishikawa）

🟢 用途：系统化分析原因，不遗漏

5M1E 分析框架：

• Man（人） — 技能、疲劳、培训不足
• Machine（机） — 设备精度、工装磨损
• Material（料） — 来料变差、存储不当
• Method（法） — 工艺参数、作业指导书
• Measurement（测） — 量具不准、方法不当
• Environment（环） — 温湿度、照明、振动

实战要点：头脑风暴后标注验证过的根因，避免鱼骨图只是"画了而已"。

5️⃣ 散布图（Scatter Diagram）

🟢 用途：判断两个变量之间是否存在相关关系

相关类型：

• 正相关 ↑：X增大Y也增大（如温度↑→变形量↑）
• 负相关 ↓：X增大Y减小（如压力↑→缺陷↓）
• 不相关：无规律分布
• 非线性相关：曲线关系（如镀层厚度与时间）

实战要点：散布图是寻找关键因子的利器。注意：相关 ≠ 因果。

6️⃣ 直方图（Histogram）

🟢 用途：直观展示数据分布形态

常见分布形态诊断：

实战要点：直方图+规格限叠加对比，快速判断过程能力。

7️⃣ 控制图（Control Chart）

🟢 用途：实时监控过程是否处于统计受控状态

详见 SPC统计过程控制 专题。

控制图是七大手法中唯一能判断"何时需要行动"的动态工具，区别于其他静态分析工具。