qc七大手法和五大工具学习资料

作为质量人，我们每天都在处理不同的问题，在处理问题的过程当中，我们可能会用到不同的工具。一提到 qc 七的手法，我相信屏幕前的你可能都或多或少都有所了解啊，你可能会用一种啊，也有可能会两种，甚至七种都会用。 那今天我们就来了解一下什么是 qc 七的手法。顾名思义啊， qc 七的手法，他肯定是有七种工具的，那我们先来讲一讲。第一种工具叫插件表 查检表，他只是用来收集数据啊，并且做粗略的做一些初步原因的判定啊。像查检表在我们的日常生活过程当中应用的非常非常广啊，最简单的例如我们的设备的点检，还有我们的保养记录表，还有我们的 卫生点检，还有我们的巡检手检，是不是像这种类似的都属于我们的查检表啊，他是用来收集数据的。第二种就是分成法， 通过查金表啊，我搜集出了一大堆的数据，但是这个数据所代表的含义我不知道，那这个时候我们要通过我们的分成法来将这些数据啊进行一个分类， 我们可以以不良现象啊，以空间，以时间来进行一个分类。例如很多公司在做年度总结的时候，习惯性的啊，将我们的销售额按照我们的地理区域啊进行一种汇汇总 啊，把它分成什么华南地区，华北啊，华中啊，华东啊，好像这些按我们的区域来分成的就是一种典型的分乘法。华东啊， 两个亿，华北三个亿，哎，华北比华东住的好是吧？那这种就是属于我们的分层法。 第三种叫排列法，排列法跟我们的分成法是相辅相成的，对于我们的一些数据， 我们会利用二八原则啊，来找出我们的关键数据，例如我们现在收集到一百组不良数据，是不是啊？将这些一百组不良数据啊，进行分类啊，进行分成，按照我们的 不良现象进行一个分类啊，有不通电的，有那也过不了的，有电流高的，电流低的，把它排列起来。好，那排在最前面的前三项啊，就是我们的 topeslee 啊，我们来对他进行改善啊， 这叫排列啊，将我们的数据利用二八原则找出我们的关键，你可以定三项，定五项。 好，我们将这一百组数据啊，利用排列图也进行了排列，我们也知道排在前三项的不良现象是什么，是不通电，那要过不了，还有我们的电流高，那这个时候就会用到我们的第四种功率叫鱼骨图啊，有些企业叫什么叫鱼刺图，就针对这三项 我们来进行原因分析，我们要找他的根本原因啊，大家都知道哈，我们在做质量改善的时候，一定是针对问题的根本去解决，而不是说头痛医头，脚痛医脚，我们要找根本原因。好， 那这个这个时候会用到鱼骨头去找根本原因，通过我们的五 m 一一去开始去寻找啊，最终找到我们的根本原因。 好，根本原因一找到，我们就会对症下药，是吧？制定我们的对策啊，啊，包括我们的中间措施，包括我们的预防措施啊， 然后我们在分析数据的过程当中呢，还会用的两种工具啊，一种叫直方图啊，就是说我们会利用这些数据进行分类啊，以图别的形式啊来进行展示。那么这个时候 展示的图形他就分了几种啊？有什么有孤岛型的，有齿轮形的，通过这个数据的展示，我们就知道里面有没有特殊原因啊，是什么原因，大致是什么原因造成的啊？对，我们后面的分析原因啊，才能提供我们的有利依据。 另外一种工具叫什么叫散布图，就是研究两两种质量特性之间他有没有关系啊？如果有关系的话，那是什么关系？是成正比还是成反比是吧？举个例子哈，昨天磨损 是发了一个通知啊，说为了提高啊，抵抗新冠病毒的攻击啊，我们可以适当的喝点酒，那这个喝酒跟抵抗力上涨有没有关系呢？ 这个不得而知，那这个时候我们在研究是不是我们要取一百种数据，找一百个人是不是来进行分析，如果发现喝酒 跟我们的新冠病毒的抵抗能力成正比，那这个时候就建议大家多喝酒。那最后一种工具就是控制图啊，控制图就是说来判定我们的制成我们的过程是否受控， 如果不受控，他是由系统原因造成的，还是以随机原因造成的啊？他只是他主要是起到一种预防作用，就刚刚也说过，经过前面的几个阶段，我们把我们问题解决了，但是你不能保证 他不会再发生，那这个时候我们要起到一个预防作用来对他进行一个控制，我们会将我们的数据啊，做成我们的 一张控制图啊，里面有三根线啊，中间是什么？ cl， 上面是什么？叫 ucl， 下面叫 lcl， 如果你的点超出了这个线，那就有问题的。当然不光是一，不光是超出线就有问题的，它里面有八大判定原则，有八种情况都是有原因在里面，我们就去改善的 啊，例如我们的上下十四点交替啊，啊，连续九点啊，在单侧啊，是不是？等等哈， 那以上就是我们所谓的 qc 七大手法啊，这边总结一下所谓的 qc 七大手法啊，就是一表一法五图。这小楼关注我，带您学管理。

qc 七大手法怎么去理解和运用呢？这是品质管理最基本的能力，品质主管、质量工程师面试必问题之一。连 qc 七大手法都不会，难道天天加强宣导培训，加强检验比例，处罚员工吗？各种制成特殊物料问题怎么改？根本原因是什么？往哪里改呢？ 认为 qc 其他手法无用论，那你可以划走了，因为听完你会被打脸呢。接下来我从最直接的方式，并通过视力来讲解其他手法，尽可能让所有粉丝都能听得懂，用得上 质量人赶紧点赞收藏起来，以免找不到 qtr 手法包括查金表、鱼骨图、陈别法、柏拉图、散布图、直方图和控制图。 先送大家一个七字诀来区分，再来讲具体每个手法的运用。查检表、检查清单做记录，成别法问题分类做分析。柏拉图，排列累积找 top 三、鱼骨图，抽丝薄茧定根阴，散布图， 不同变量找关联，直方图，波动分布寻规律，控制图，质量预防抓异常。听懂的粉丝点个赞，接下来逐个展开一、查见表，俗称切克力，是最基础和常见的质量控制工具， 将不同工位需要检验的项目和标准都列出来，然后进行逐项检查，并进行问题的记录。二、陈别法，将发生的质量问题按照相互关系进行分组和归类整理， 分析出同类型的问题。比如说制成质量问题，主要有设计物料标准不统一、人员作业培训不到位、管理问题、设备故障等因素引起。三、柏拉图，又称排列图， 已经归类分组整理的质量问题，从大到小进行排列累积，找出同类型 top 三、 top 一、问题四、鱼骨图又称因果图，是分析质量问题根本原因的有效工具， 主要通过四 m 一人机量法环的维度来展开。五、散布图又称相关图，主要考察两个变量是否相关以及关联的程度。这两个变量一般需要收集三十组以上的数据，相关的程度主要包括正负相关、若正若负相关、 曲线相关以及不相关。比如说导轨和思感两个组件组合到一起可能就有各种干涉和问题，但是两个组件单独的质量数据呢？都很正常， 公司有没有这种现象呢？六、直方图主要通过研究质量数据波动状态，进而判断过程控制是否稳定， 一般需要收集五十组以上的数据，主要确认是否不同正态分布的统计规律。七、控制图是以预防为主的质量控制工具，通过质量特性值和不同时段的质量数据，判断是否处于 可控状态，是否有异常。最后大家注意， qc 其他手法是用来分析质量问题质量数据的。想掌握其他手法，首先你得确认你们公司的质量问题有没有统计，质量报表当中质量问题有没有按照五 wrh 的原则来描述清楚， 分类分性质统计有没有做到位，否则就算你会 q c 七十个手法也分析不出来呀。 qc 其他手法是最基础最常见的质量管理工具，掌握 qc 其他手法可以分期和解决百分之九十五以上的质量问题。如果你的领导不专业，你不会不知道怎么去运用 qc 其他手法，想让自己的质量管理专业能力 系统化提升的，可以看看我的品质管理提升全套我会安排我带出来七八年的质量经理或者总监免费辅导，手把手带你在我的个人主页左下角进入店铺就可以找到两年来已经帮助了超过三千四百个品控的粉丝快速提升。关注叶老师落地只会帮你。

七大手法是什么东西？到底怎么用，真的傻傻分不清楚呢？送你一个七字诀，帮你拨开云雾，查点表，检查清单做记录，陈别法，问题分类做分析。 柏拉图排列累积找 top 三鱼骨图，勾丝活减定根因，直方图波动分布循规律散布图，不同变量找关联控制图， 质量预防抓异常。七大手法如何在实际质量案例中统计分析和应用呢？在评论区置顶小店链接，品质管理落地体能全套里面都有哦，并且还有详细的制作步骤，我还会安排五年以上的品质总监或者八年以上的品质高级经理 免费辅导，帮助大家品质管理的专业能力落地提升，为大家保驾护航。

一句口诀帮你搞定 qc 七大手法，有图有真相，记得先点赞收藏，以免找不到检查及数据层。别做解析，柏拉抓重点鱼骨追要硬，直方显分布控制找异常。检查表是用来收集各种原始数据。 横撇法用来对数据做进一步的解析。柏拉图用二八原则来抓重点鱼骨图，从人机撂法环几个角度去寻找根本原因。直方图可以很直观的显示数据的分布状态。控制图用来寻找过程中存在的异常状况。你记住了吗？别忘了点小红心！

在我们质量管理领域啊，质量工具非常的多，但是影响最深，应用最广的还是 qc 七大工具啊，又叫做 qc 七大手法啊，那么这个 qc 七大工具分别是哪七大工具啊？他们又是如何去应用的呢啊？我们一条一条来看， 第一个叫做检查表，检查表的作用其实就是收集数据啊，这里只是粗略的收集到所有的数据去用于我们初步的一个治疗原因去分析，好吧，这是检查表的一个作用。 第二个叫做分层法啊，分层法其实是对我们收集到的数据啊进行了一个梳理整理，把数据按照来源、特征、属性啊等标识啊去区分啊，一般分做两个以上的一个组啊，每个组就叫做层啊， 大家注意啊，分层法有一个原则以及应用的一个方法啊，原则就是我们层内的数据波动尽可能的小啊，但是层间的差距啊，尽可能的大啊，这个就是分层法应用的一个原则 啊，还有就是分层法的应用方法一般是可以结合其他的一个质量工具一起去使用的，比如说分层排列读啊， 比如说分层控制图啊，对吧，都是可以结合其他的一个工具一起去使用的啊。那么看第三个柏拉图啊，柏拉图相信很多人呃，做质量的一定非常熟悉啊啊，他的目的其实就是为了抓重点啊，比如说 客户对我们产品的投诉有很多种啊，外观呀，功能啊啊，异响啊，有很多，对吧？我们把这些数据进行柏拉图一个处理，一眼就可以看到啊，客户 投诉最多的是哪一类权限啊？其实柏拉图的应用就是抓重点，好吧，那么第四个啊，直方图啊，直方图啊，其实是对计量型数据的一个 分布特性的一个一个处理啊，比如说我们想看某一个地区啊，中国啊啊，成年男子的一个身高的一个分布 啊，他一定是呈正态分布的，中间多两头少啊，所以说直方图啊，其实就是去看我们经常型数据的一个分布特性的啊 啊，第五个鱼骨图，鱼骨图就是从五 me 六个方面哎来分析，找到我们质量问题的一个原因的啊，这个方法我之前的视频 具体有讲过，非常的详细啊啊，大家可以去看一下我之前的一个视频啊，第六个，散点图啊，散点图其实就是去找出 我们属性数据的一个相关性啊，比如说我们去看水稻和气温的一个关系，我们收集到啊，在不同气温下啊，水稻的一个亩产量啊，其实就是去看属性数据的一个相关性 啊。第七个啊，控制图啊，控制图之前我有讲过，非常详细啊啊，大家也可以去看一下之前的视频，我这里简单讲一下啊，控制图其实就是为了找出我们过程中的一个啊，异常波动啊，可以说他的目的就是抓异常点，好吧啊，那么我这里进行一个总结啊， q c 七大工具，总结起来就是五个图加一个表，检查表，再加一个方法叫做分乘法。

那我们可以看到生活中例子的话可以这样做啊，其实我就家庭的一个例子，我举举了一个例子，老七大收腹之一的话，我们有一个检查表，那检查表的话你可以列一下子，每每周贴一张空白表，然后呢？每每天的话去每周工作，呃，每周工作日可以这样的话列一下子。比如说我 以前的话，我就有个习惯，我离开家我一定要检查煤气有没有关，这是一个检查表灯有没有关，这是我的第二个习惯。 第三个的话我一定是把我的随身物品检查一遍，有没有带齐。我的随身物品的话，以前是有。呃，老四样，手机，烟，呃，打火机，然后呢？钱包，呃，这样的话就老四样，我称我是一定要检查的，现在呢，因为戒烟了，所以说有有新四样， 那就不介绍了，我们还看窗户有没有关闭，还有呢，最重要的话有没有跟双家人说晚上见，如果是没有说的话 话呢？今天一天的话，老婆要生气的话，你你，你就自自作自受吧。啊？就是这样一个意思，就是我们一个检查表啊， 那老七大说法的之二就是帕雷多图，也可以叫做柏拉图。那比如说我这边的话， 我今年的话，我迟到竟然有了，呃呃，二十一次，那这个次数有点多了，那我要总结一下子我的迟到原因是什么？我做出一个柏拉图， 那我们这边的话，我们迟到的情况是什么呢？发生了什么呢？我们公共汽车不准点的话，有，呃。有十二次，那占了百分之五十七点一， 那我们整理物品时间长有五次，占了百分之二三点八。那还有一个做饭时间长，太长的话吃饭来不及，吃饭的话比较慢，还有个起床板，这里面的话就比较少了，那么可以看到 到的话，我这边比较问言，呃，比较问题的比较大的话就是我们公共汽车不准点和一个整理物品时间长，他占了百分之八十，所谓的二零八零原则，我们用百分之二十的问题，呃解决百分之二十的问题来 呃解决，呃。我们要来解决百百分之二，呃解决百分之二十的原因来来得到一个呃解决百分之八十的问题，这样的一个意思啊，所以说我可以解决前两个。那我们 公共汽车不准点，那么是不是最好的就是买辆车了？哈哈。如果是我们这边的话，资金充裕可以买辆车，那整理物品时间长了，呃。公共汽车不准点，也可以用其他方法，比如说，嗯，我是不是，呃 坐地市啊？或者坐地铁啊？坐坐地市可能不太现实，比较贵，那我们是不是坐地铁啊，这样子的一些其他的一些呃工具，或者或者跟别人拼车呀？可能要想讲到解决方案， 整理物品时间长，这个就比较好解决了。那我们这边就是懒散，我们就强制性的上自己的话，每天晚上在每天把自己的话上班前的东西整理一遍，这样的话就我们就不会有迟到了，所以说可能如果解决这两个问题的话，我们基本上就不会有迟到，我们上班也没有扣工资了，也不会说是，呃，每天扣工资不高兴， 就是我们老七大说法之二，帕雷多图。呃，老七大说法是三的话就是因果图啊。那我简单几个例子啊，可以比如说， 呃，他其实因果图也知道的话，就是我们这边的话一个鱼骨图，或者是叫做呃呃呃，我们这边的话叫石川新图，呃，日本人的发明的，然后呢？他跟那个英国举证是，呃，两个利用起来了，而且英国举证是他的一个后续的一个手段，他因结合最多的话就是一个头脑风暴法啊。这边 的话我们可以看到，假如说我们最近工作绩效比较低的话，那么可能人机量化还这几方面的一个考虑有哪些方面有问题？比如说我们这边的话工作时间长，疲劳啊，复合太重啊，永远有人因为有人辞工，还有我们这边的话没有有效的把我们这边的工作压力向下传递，还有没有学会抓大放小， 空调不制冷了，环境空调不制冷啊，超杂呀，也造成我们的影响，机器啊，电脑坏啊，我们 it 系统有问题啊，也是机器物料的话，可能是我文具的话啊，这是我墙前找了一个 例子啊，其实不太合适，但是话就说线上挤上去吧，稳定缺乏呀，造成我们这边工作效率很低啊。那这样的一个意思就是我们可以用这样的一个方法跟一定要跟我们的头脑风暴法相结合，然后呢，它的后续就是什么呢？我们的英国矩阵，这样的话比较有这样有效的结合，才能 用好我们这边的一个因果图啊。那么老七大说好之四三点图，那个三点图其实就是一个输入一个 x， 我们看到 y 是什么样一个情况？比如说我们现在的话，我们的学员学习时间他是一个正相关的，我们 跟考试模拟成绩，模拟考成绩是正相关的。比如说我这边的话，呃，我现在的话，呃是十五小时啊，呃，这边的话一周十五小时，这边一周十六个小时啊，这边的话可能就稍微提高，那我们这边的话 提高到，呃呃，提高到，呃十七个小时，然后呢？这边的话很显著了，十八小时，十九个小时，反正是每一次的话我们提升都有一点提升啊，这样的话就是有一个塞垫图，这样的话目视化看出我们这边输入和输出的一个变量之间的一个，呃，用图形化来看他们的一个关系。 有时间的话我们看那个，我们那个相关性分析也是用这种三件图，也是一个很好的一个工具啊。 那么方法之五的话，层叠法这边有个动画，给他动画取消掉， 那方法之五是层别法，层别法是应用非常非常广广泛的。以后我给大家，呃讲那个我们这边的话一个控制图啊，还有我们这边的，呃能力分析啊，呃，我会给大家多讲一点，因为这地方的话， 嗯，书上讲太简单了，大家可能看完书以后都不知不知道怎么用这个控制图和那个，那个和那个能力分析，呃，包括我们 msa， 我们的 mac， 书上讲太简单了，有机会给大家好好讲一讲这里面的话一些 使用方法，一些注意事项。那么层边法的话是中间的话非常非常重要的一个一个工具。比如说我们这边的话，包括我们假设检验，比如说我们现在有个药物要检验我们这个药物有没有效，那我们这边就需要分层，我们不能说我们这个药物的话集中在中年或者是集中在青年，或者集中在老年， 我们要不然按照一定的数字，一定的比例对他们进行一些抽样，然后呢就是一个成成别抽样，基本上是成别法，这是用在抽样上啊，一些抽取数据啊，这样的一个方法，嗯，是一个非常非常重要的一个工具啊，或者叫分层法， 指方图，指方图的话，比如说我们这边的话一个考试通过率，我们历年的话黑带 cuqcoq 考试的话，一个通过力啊，从百分之五到百分之八十五，不，呃，不等， 大家可以看到我们这边有百分之七十五的一个通过率，那你看到这个的话，百分之七十五的话，你估算一下，哎，我这个成绩的话能排到我们公我们学员中的多少啊？多少位啊？是不是跟那边比例差不多？我这边的话是不是我努力到什么程度啊？当然话我这个说的有点不对啊，应该是 持续的努力啊，不要懈怠啊，但是话也是可以有一点参考啊，给点心里话，也给自己一点信心啊。啊，可以，我这边的话只要努力到这个程度或者什么呢？努力，我只要努力的话，哎，就可能有一些收获，可能是这样的话也是一个作用啊，在我们生活中也可以这样一个作用。 那控制图，那我举我的例子吧，我现在的话体重是九十五、七十五公斤，我是严格控制在七十四和七十六之间的话，呵，如果是超出的话，那就是异常，今天吃多了或者是呃之类的话，啊？我们今天的话可能是不是， 呃，休息没？都休息好，比较累啊？瘦了或怎么样的话，这边的话我可以控制，我也可以这样控制起来，就是说把我的体重，你也可以在其他方向呃，控制我们这边那些生活中的一些东西。当然的话我们用的多的话就是我们控制我们流程中有没有异常情况的一个发生，这样的话是我们控制族最常用的一些地方。 那我们对我们，对我的重量来说，我也控制我们，我这个，我们这个人，我这个身体的一个维护哈，维护上有没有超出异常，吃多了或怎么样的话都可以控制起来，那这就是一个老七大手法的一个应用，新七大手法的话，嗯。

去年到现在去外面，去面试质量工程师，面试我们的这个品质度板。有没有粉丝被问到过 q c 七大说法的？他问的是这样的，他不是问你。请问 q c 七大说法是哪七大说法啊？他不是问这个，不是让你去背书的啊， 他问的是这个。哎，你是怎么应用这个？嗯， qc 七大手法里面的柏拉图散布图啊，去解决实际质量案例的，或者分析实际的质量问题的啊。你跟我具体讲一下 qc 七大手法，为什么别人要问为什么很重要，大家听清楚啊。 现在如果你不会 qc 其他手法，你会导致一个很明显的共同特征。我现在这两张纸都是质量爆表，一个是制成的，生产的各种问题，三百个，三百个啊， 一个是物料的呀，什么克数的质量问题，加起来一百个。我把这四百个质量问题摆到你面前，你来分析一下这四百个问题 有哪些？多少比例是研发设计图纸板块的问题，研发设计的问题又分类再分类， 哪些是结构的，哪些是硬件的，哪些是我们？比如说外包装设计的，哪些是设计不防呆的，你把它分析出来啊， 哪些是生产员工的作业问题，哪些是管理问题，哪些是我们的指导书的问题，哪些是？比如说我们的工具使用的问题， 哪些是物料的问题？有多少个？哪些是设备的故障？设备的问题有多少个？你不会 qq 的其他手法，你怎么分析呢？你拍个脑袋吗？那你首先要利用我们的鱼骨图吧来分析根本原因吧，利用陈别法来把问题分类吧，利用柏拉图来 把我们重点的 top 三的问题，排名前三或者前五的问题把它归类出来吧。呐，利用散步图分析两个变量之间的关联吧，利用直方图来看是否符符合我们的正态分布规律吧。你说你不会，你怎么分析问题呢？你不分析你，你怎么改呢？

公司每天都有无数的治疗问题不知道如何解决，无论是制造业、服务业还是其他行业，治疗问题都可能影响到公司的生育和客户满意度。如果你手中没有适当的工具和手法，治疗问题不但不能解决，而且还会与日俱增。 今天我们来谈一谈质量控制的七大手法，这些手法是为了帮助我们更好的分析和改善工作流程，提高产品或服务的质量。在开始之前记得先点赞，在关注我们优丝学院的视频后，那么你就不会错过我们的最新资讯了。 日本质量管理大师石川新曾说，企业内百分之九十五的质量管理问题都可通过其上上下下、全体人员活用至质量控制的七大手法而得到解 觉得。接下来让我们逐一了解这些手法以及他们的使用方法和实际例子。 首先是层别法，他是一种将数据按照某种特定的层次进行分类的方法。比如我们可以将产品质量按照不同的生产批次或工作班组进行分层，这样就能更清晰的看到不同层别之间的差异，有助于找出潜在的问题。 接下来是直方图，他是一种用柱状图展示数据分布的方式，比如我们可以用直方图来展示产品尺寸的分布情况，从而直观的看到产品尺寸的变化范围，有助于判断产品质量是否符合要求。 再来是于古图，他也叫石川图，他是一种通过图形化的方式找出问题根本原因的 方法。举个例子，如果我们发现产品质量下降，鱼骨图可以帮助我们分析可能的原因，比如人员、设备、材料等各方面的因素。 第四是散点图，散点图是一种用来展示两个变量之间关系的图表，比如我们可以用散点图来分析生产速度和产品质量之间是否存在相关性，从而找到提高生产效率的方法。 第五，控制图。控制图是一种用来监控过程稳定性的方法，通过绘制控制图，我们可以及时发现过程中的变化和异常，确保产品质量始终在可接受的范围内。 第六，怕累脱图。怕累脱图是一种按照重要性排序的图表，帮助我们重点关注 最重要的问题。比如通过怕累脱图，我们可以确定影响产品质量的关键因素，有针对性的进行改进。 最后是检查表，他是一种用来记录数据的工具，通过检查表，我们可以系统的收集和整理信息，为后续的分析和决策提供支持。 总的来说，这七大手法在质量控制中发挥着重要作用，通过他们的使用，我们能够更全面的了解工作流程，找出问题根本原因，并采取有效的改进措施。希望大家在实际工作中能够灵活运用这些方法，提升工作效率和产品质量。 希望今年的视频帮助你更好的理解质量管理的方法。如果你想了解更多关于质量管理和六西格码的方法和知识，可以学习六西格码历代 或者黑带，也可以关注我们优斯学院的视频，我们会每天为你提供各种各样相关的小知识，我们是优斯学院。

上图是已做好的柏拉图，接下来讲解这个图是如何做出来的。首先按不良数从大到小输入不良名称和不良数，计算不良总数，计算比例， 计算累积不良数， 计算累积比例。 累积比例从百分之零开始，插入一函，输入百分之零，选中不良名称、不良数 累积比例三列，点击插入，点击图表，点击所有图表，点击组合图累积比例，选择带数据标记的折线图，勾选次作标轴，点击确定。调整图表大小， 设置数据系列格式，间隙宽度改为零， 边框选择实线，颜色改为黑色，透明度改为百分之五十。 在图表上右击鼠标，点击选择数据，选中不良数，点击编辑，去掉不良数下方第一行空白单元格的选择，点击编辑，去掉不良名称下方第一行空白单元格的选择，点击确定。单击图表，点击加 加号，勾选次要横坐标轴，选中次要横坐标轴。坐标轴位置选择在刻度线上，主刻度线类型选择无标签，位置选择无。 选中主要纵作标轴，边界最大值改为不良总数两百。 选中次要纵作标轴，边界最大值改为一。选中累积比例系列，线条颜色改为蓝色，宽度改为一磅， 点击标记标记选项，选择内置类型，选择棱形，填充颜色和边框颜色都改为蓝色。 单击图表，点击加号，点击数据标签外添加数据标签，选中累积比例系列的数据标签， 删除百分之零和百分之一百，选中累积比例系列的数据标签，标签位置选择靠下，单击图表，点击加号，勾选主要动作标轴，次要动作标轴。 修改图表标题为柏拉图。选中主要纵作标轴标题，文字方向选择竖排标题改为不良数量。 选中次要纵作标轴标题，文字方向选择竖排标题改为百分比。 选中主要纵作标轴，主刻度线类型选择内部颜色选择黑色，透明度改为百分之五十。 选中次要纵作标轴，主刻度线类型选择内部颜色选择黑 色，透明度改为百分之五十。选中主要横坐标轴，主刻度线类型选择外部颜色选择黑色，透明度改为百分之五十。 选中图表，修改字体颜色 到这里就制作完成了。

什么是 q c 七大手法？ q c 七大手法怎么用？质量管理方法一般分为两大类，一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理。二是以数理统计方法为基础的质量控制。 而 qc 七大手法是常用的统计管理方法，是质量管理里面比较初级的统计方法。经典 qc 七大手法偏重于统计分析，也叫老 qc 七大手法，针对的是问题发生后的识别和改善。经典 qc 七大手法主要包括管制图、特性要音图、直方图、 柏拉图、检查表、层别法、散布图、一、层别法做解析。层别法是 q c 工具中最基本的概念，它是将多种资料按目的分成数个项目，使之方便以后分析。二、特性要因图追 原因特性要因图，也叫因果图与骨图，是一种用于彻底思考与显示已知结果及其潜在原因之关系。原因可分为主次原因的工具，适用于分析因果关系，叙述因果关系，便于从结果找出原因以解决问题。 主要从人基料法还逐步查找原因。三、柏拉图抓重点 是由区分最重要项目与次要项目来以最少的努力获得最大改进成果的方法。适用于显示每一项目按重要性对总项目的贡献，进而排列改进机会。 四、检查表及数据检查表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具，即为备忘录将要进行查看的工作项目一项一项 的整理出来，且定期或定时检查。五、散步图看相关散步图又叫相关图，他是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。 六、直方图显分布直方图是将所收集的测定值或数据的全距分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内的测量值所出现次数累积而成的面积用柱子排起来的图形，故我们又称之为柱状图。 七、管制图找异常它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因 存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。制造业现场管理提升找制定现场，记得点赞关注哦！

作为一名质量工程师或质量主管，如果你今天去面试，面试官问你，你了解 q c 七大工具吗？你应该如何回答？我发现呢，大多数的人 都回答错了，因为面试的时间短，没有时间去甄别一个人的所有能力，你应该用最简单的语言表达出来，我们在日常工作当中都必须应用 q 谢七大工具， 比如，检查表、收集数据、分层法做解析，排列图抓重点，鱼骨图找原因，散骨图看相关啊，直放图看分布，控制图看波动。然后就不要继续再说了， 等面试官再提问。不要夸夸其谈，面试官一定会随口提个工具，比如鱼骨图，你认为什么时候用，怎么用？当我们需要提出问题的根本原因时，鱼骨图非常实用。例如， 如果我们遇到生产线上产品有缺陷，鱼骨头可以帮助我们识别导致这些缺陷的各种潜在因素，例如，操作源、调剂源、设备、工装模具、原材料、零部件、 工艺、作业方法、作业环境。这帮助我们有针对性的解决问题，提高产品质量。如果你这样回答这个面试的问题就顺利通过了。

如果你没有掌握和精通 q 七七大工具，你就不是一个优秀的质量人。怎么理解和运用 q 七七大工具呢？和我一起踏上 q 七七大工具的奇妙之旅吧！ 我想引领你探索 q 界七大工具的神秘面纱。第一个秘密检查表。这不仅是收集数据的工具，还是质量管控的宝藏。 我想分享一份实际案例，看看如何使用检查表挖掘质量问题的关键数据，一定不能错过。 第二个秘密叫分层法。你想知道如何像个侦探一样分析问题吗？分层法就是 你的放大镜。我想分享一个生动的案例，解密如何发现潜在问题，让你成为品质问题的大侦探。 第三个秘密散布图。你是否曾经被两个特性的相关性所困扰。 三、不读就是解密的关键。我们会使用一个有趣的实力，解释如何轻松的找出关联性，让你的产品更完美。 第四个秘密柏拉图，也叫排列图。我们必须要聚焦关键的问题，抓主要矛盾，也就是所说的八二原则。柏拉图帮助我们达到 这一目标。我将与你分享一个不寻常的案例，展示如何使用柏拉图抓住问题的重点，即使他们似乎隐藏在表面下。 第五个秘密鱼骨图。也叫因果图。我们必须要追踪问题的根本原因。我们讲揭开鱼骨图的神奇，让你像探险家一样深入探索，找到问题的真正源头。 第六个秘密叫直方图。了解数据的分布是至关重要的。我想与你分享一项实际任务，解释如何通过直方图了解数据，以便更好的 管理产品的尺寸和性能。最后，但绝不是最不重要的是第七大秘密控制图。 就像你的产品质量的守护神一样，我会分享一些生动的案例，揭示如何使用控制图，监控制造过程的稳定性，确保你的产品在市场上脱颖而出。最后，别忘了 点赞分享这个视频，请更多的朋友一起来探索 qq 机其他工具的奇妙之处。你不会相信这些秘密有多有趣。 这绝对是你的品质管理的启蒙之旅。准备好了吗？让我们一起开始吧！

柏拉图和控制图这两个品质工具。 什么是柏拉图？柏拉图的核心是爱吧法则，也叫做柏拉图法则，是柏拉图在分析社会的经济结构时，发现百分之八十的社会财富集中在百分之二十的人手里， 哎，百分之八十的人只拥有社会财富的百分之二十。我们在生产管理的过程当中也是一样的，例如我们的产品成本构成，可能百分之八十都集中在无几个关键的物料上面， 而剩下的百分之八十的物料只占用成本的百分之二十。对于生产线系里面的不良数据来说，数量排序在前三位的不良线 下，可能占比达到了整个不良总数的百分之八十，而剩下的不良项目只占到不良总数的百分之二十。乌拉图是指根据所收集的数据， 根据不良原因、不良状况、不良项目、不良发生的位置等不同区分标准 而加以整理和分类，以寻求占最大比例的原因、状况或者位置，进而找出问题， 也就是找到主要问题集中在哪里，通过柏拉图找到造成百分之八十不良的百分之二十的主要原因是什么。在这里给大家简单的讲一下如何来绘制一个柏拉图。 第一步，要确定分析的项目，也就是我们这次统计分析的目标，例如我们通过统计分析产品的维修原因， 去找到占比最大的是哪些，然后我们来进行重点分析和肯定。第二步， 制作查找表，进行数据收集。查检表通常是数据收集的主要工具，我们要根据数据的时间、维修的原因、维修的数量，去制定收集的数据表格，然后对数据进行统计。 第三步，对于收集的数据进行整理，要核算出百分比，累积百分比。 通常我们要对收集数据的项目通过数量进行排序，并且计算出每一项占的百分比以及累积的百分比。我们可以看右边的这个表格，就是我们通过数量排序计算出来百分比， 然后在右边计算出来累积的百分比。第四步，绘制柏拉图，找到占比百分之八十的项目进行标识，右下角的这个图表， 他的横轴就是你的项目，左边的纵轴是数量，右边的纵轴是百分比。我们可以看到有一条曲线逐渐上升，从左下角到右下角的这曲线是累积的百分比， 我们可以通过寻找累积百分比得到百分之八十的点，来寻找到占比百分之八十的项目是哪些。当然我们可以通过绘图软件来快速的完成柏拉图。

对 qc 极大手法，我不知道大家的基础如何，如果你的基础不好，来先从最简单的学起，先完成这七个填空题。请问你会填吗？ 你会钱吗？如果你还不知道里面该钱什么内容，说明你对他还不是很了解， 大家思考两分钟该填什么内容，如果这七个顺口溜你懂了，说明你对这七个工具有一定的了解。不难问大家看结果 查检表的数据，柏拉头抓重点，鱼骨头追原因，脂肪头显分布，管制头 找异常，散步头看相关层别头做解析。所以我们逆向思维要收的数据，那就用查检表，要找出一些质量问题的重点，优先解决。我们用柏拉头， 要找出一个质量问题，它的主要的原因。我们用鱼骨头从四 m 加一一五个方面进行分析，要 早出过程中是否有异常。我们用脂肪头，我们用管子头，要看两个变量之间有没有相关性， 比如说油漆他的配比，他的化学特性和他的负责力之间，和基材的材质之间有没有相关性。 我们有散布图，更多是研究用啊，看出变量之间有没有相关性。那最后要看一个问题的原因，到底是哪一方面的原因，用层别法 是人的原因，还是时间的原因，还是设备之间设备不同的原因？用蹭别法蹭别法。所以啊，你当你了解了这六个图的主要目的以后，你就知道什么时候用什么工具。

不要整一堆体系证书，没有啥用。规模企业品质经理到中小名企为何成批倒下？中小名企品质管理者会下面几个工具就够了。 qc 其他手法， fm e a qcc、 qrqc 和 f pc。 我的很多粉丝家人连最基础的七大手法都搞不清楚，叶老师通俗易懂，为你讲解。一、查检表，俗称切克列斯， 最基础和常见的质量控制工具就是将需要检验的项目和内容都列出来，然后进行逐项的检查，并且记录问题。二、层别法，将发生的质量问题按 按照相互关系进行分组和归类整理，分析出同类型的问题，例如人机调查还和不同部门 等等。三、柏拉图，又称排列图，将层别法里面已经归类分组的质量问题从大到小进 排列和累积，找出主要的妥善问题。四、因果图，又称鱼骨图，主要用于分析品质问题或品质波动的根本原因和具体影响因素。 五、散布图，又称相关图，主要考察质量控制过程当中两个变量是否相关以及具体相关的程度，注意这两个变量一般需要收集三十组以上的数据。六、 直方图，又称分布图，主要是研究质量波动状态，判断制成是否稳定。将五十个以上的质量数据来进行分类分析，看看是否不同正态分布统计规律，进而判断过 层是否正常。七、控制图，又称管制图，是以预防为主的质量控制方法，通过质量的特性值来判断制成是否处于可控状态，在 材料减少一般很难用上。那么这七大手法如何结合实际案例制作判断和分析，大家可以在评论区告诉我，如果感兴趣的粉丝比较 多，我会考虑专门出一期视频详细讲解。叶老师历经五百强外企和不同中小名企高层，已经将多年的管理经验汇总成品质管理与系统提升全套精华难过自成 塑料设计、克数理论和工具应用、工作规划、能源管理、质量成本等等，还有品质高管老师一 v 一指导，帮你落地系统提升，为你成长之路保驾护航。

哈喽，这里是小陈谭金毅，我是小陈，欢迎大家回来，今天我将给大家介绍 qc 七大手法第三节， 那今天讲的内容呢？就是我们七种武器的第一种成别法。首先快速给大家解答两个问题， 第一，乘别法为什么排在第一位？在我们冠之的这个 q 七七大手法里面，第一位是查金表，乘别法一般排在第二位。 但是陈老师发现啊，如果说我们想做一份好的差点表，其实我们还是要先要成别，然后再来设计表单，这样子才能做一份比较好的差点表。所以这也是为什么陈老师要把成别法放在第一位。 第二个问题，成别法为什么不好讲？是因为成别法不同于其他的六种方法， 他的六种工具的话呢？他比较固定，然后具体第一步做什么，第二步做什么，第三步做什么，套路非常明确，所以相对而言比较的 好懂一些。而我们的成别法呢，他是一种意识形态比较浓重的，或者说他是一种属于更多的要靠思索跟实践才能去深刻领悟的方法，所以成别法这个又不是非常好讲。 首先我们还是要解决成别法的几个问题， y， what 和号，也就是说为什么我们要把成别法排在第一位， 第二就是什么是成别法？第三，我们如何进行成别？我们首先看一下这个案例， 那么这张图片上面的话有很多的人，对吧？如果说我们现在需要给他们做一个成别法，我们应该要怎么去进行分成？我们可以看到 这张图片上面的人有男有女，有老有少啊，我们可以按男女来分， 对吧？我们也可以按老少来分，我们也可以把男女老少结合起来分等等等等，可以有很多种很多种分类方法啊，所以分成啊，就是分类，我们的成别法就是把它进行分类 啊，所以我们在这张图片上的话，可以根据这么多的人去进行分类，那么我们是不是也可以对于我们车间的这些数据进行分类？如果说大家把这一个个人看成我们车间里面的一个数据， 那么现在是不是可以去类比一下我们的车间的里面的内容呢？那我们来看一看如何进行分成。 因为我们整个车间呢，大体上是离不开人机、料法、环侧，然后还有时间啊这七种元素， 所以我们的分层的指导思想，一般的情况下就是从这七个层次来进行分解啊，我们主要的原则是让同一层里面的数据波动幅度尽可能的小，而层一层之间的差别尽可能的大，什么意思呢？ 比如说我们今天如果要把人进行分类和分成，首先我们考虑到的是我们可以按白班和晚班啊，那这个就是按班次来进行分成，我们同样的可以按照性别，男 人的操作员跟女的操作员去进行分成，年龄呢，我们可以分为九零后、八零后，甚至七零后去进行分成 等等等等。或者我们也可以按照新员工和老员工进行分成，这个就是我们对于人的一个分成，那么以此类推，我们也可以对设备，对材料、对工艺手法，对我们的测量手段还有环境时间去进行分成， 那为什么要对这些数据进行分成？就比如说我们刚刚的定义，我们是希望同一层里面的数据波动幅度尽可能的小，当我们把这些数据 进行分成之后，也许我们就可以得出很多的一些不一样的结论出来。所以这一点，尤其是对于刚刚 拿到手的，拿到这些问题的这个改善者们来说，是一个非常重要的方向。比如说大家现在遇到一个难题，我们现在想解决我们现场的一个异常， 往往大家看了那么多的数据之后，就会有一种无从下嘴的这样的一个想法，那么接下来我们应该怎么做？其实我们也可以用最简单的方法，也就是分成法去进行分成，那这里面有一个案例我们一会稍后会提到。 首先呢我们还是跟大家去讲一讲分成前的准备动作，我们一定要注意，尤其在设计表单的时候， 要进行一个按照目的去进分层的方式啊，我们只有按照目的去进行分层，然后我们的表单设计才具有时效性，然后才具有实际的这种功能。否则我们在现场里面去 收集数据的时候，很容易会出现真正我们想要的数据是没有的，因为我们表单体现不出来，而我们表单上面记录了非常非常多的数据，但是这些数据呢，有很多不是我们想要的， 这个也在我们的下一讲查金表里面，我们会跟大家重点去提到。所以像这类表单里面的这些问题，其实大部分就是因为我们在设计表单的时候会直或者执行表单的之前 没有想清楚，也就是没有做分成。如果说我们在设计表单之前，我们就做了一个有效的 分层，而且是按照我们目的性的去做一些分层，那么理论上来讲，我们表单就会给我们带来很多有用的信息，而不是像实际上我们在现场拿到了这么多纷繁复杂啊，而且对于我 我们的结果没有太多影响和太多关联的数据。所以我们首先必须要注意，一定要根据目的去分成啊，根据目的去分成。那么第二点呢，就是我们在分成的时候，应该要考虑足够多的数据和图片 啊，我们一定要注意到三线就我们所谓的这个现场啊，线下和线物，所以我们光有数据仍然不是非常足够，还得要有足够多的图片甚至实物 以补充我们的这个内容。因为我们的数据其实讲白了，从某种程度上就是来描述我们的现场这些图片和实物的，所以如果我们已经有了图片和实物，那我们为什么不直接拿出来用，反而还要通过一个个的数据去描述他呢？啊？ 这正向我们在进行 ppt 写作的时候，或者是其他的一些那个 ppt 报告的时候，我们的老板经常会讲， 一张好的图片，一张好的图表，胜过千言万语。所以我们在实际的收集过程里面的话，如果说大家收集到足够的图片和实物，事实上我们就已经有足够多的数据来去体现啊， 所以这一点的话，也是希望大家要特别的注意。那么回到我们刚刚那个问题，假如说我们现在出现了某一个异常，我们应该怎么样去进行分层？ 从过程上面来讲的话，我们要可以特别的注意。首先我们是不是可以摆车间，比如说现在大家有四个车间，我们现在出现了有一个引列的异常，那么引列出现异常是我们 这个一个终极的结果。那么根据大家的一般的思维，大家肯定会想到我们是否有百车间的差异。比如说我们一车间、二车间和三车间、四车间，每一个车间的数据单独拿出来看是否会有不同， 对吧？我相信不用我讲，我们绝大部分人都能做到这一地步啊。好了，我们现在发现我们一车间的数据稍微要高一点，二车间、三车间和四车间的数据 会相对好一点，因此我们缩小范围，进一步的进入到我们的一车间里面去，来看我们一车间和其他三个车间到底有哪些差异。 在这个时候我们有可能会进一步的白线，比如说我们一车间有五条线，一线、二线、三线、四线、五线，我们百线的，把这个数据拉出来之后，我们会发现三线的 数据特别高。好了，那我们又找到一个新的异常点，接下来可能很多人就已经在这里截止了，不再往下分成，所以我们继续得要往下走。好了， 针对于三线，我们把白班和晚班的数据拉出来，我们可以看一下是否夜班的数据出现有特别多的异常呢？刚好这个数据支撑这个观点，所以我们认为白班是没有问题的，夜班是有问题的， 所以我没有找到新的研究方向。当我把夜班拉出来之后，那我们可以继续分成可以百小时， 然后把从晚上八点到凌晨六点这样一个整体的时间拉出来，最后通过这种时间的序列图，我们可以很明显的发现，在晚上十点到凌晨两点的时候，这个异常数据特别的高，这 证明在那个时间段也许人员特别犯困而导致的这样一些问题。所以通过这样的一个案例，我们就可以很清晰的看到很多时候 这些纷繁复杂的这样一些数据混杂在一起，但是我们可以通过有目的的分成，不断的去细分，就像剥笋子一样，或者剥洋葱一样，一层一层的剥下去，一直剥到最小单位的时候，也许我们就可以发现原因了。 好了，我们接着再往下走，我们可以看到除了我们的过程可以进行分成之外，我们的结果也是可以分成，就像我们刚刚所提到的引列，那么引列可以怎么样去分呢？ 首先我们可以看到引列他有不同种形态，那么不同的形态就意味着不同的原因导致，所以我们可以把引列持续的细分下去，可以分为数状，可以分为差影， 也可以分为主栓的插影，也可以分为缺角，还有汉代处引列，那么每一个地方的引列啊，就代表着不同的原因会导致他， 所以当我们把数据持续进行细分之后，对于我们后面的柏拉图就已经提供了有利的方向啊。那我们除了从引列的形态可以细分之外，我们还可以从哪些地方进行细分呢？ 我们可以从引列的位置来进行细分，假如我们有一块组建，这块组建的话，我们把它整体的三天的数据拉出来之后，我们可以很明显的发现在 f 一这个地方引列的数据特别的高， 那么我们经过后面的过程里面去巡查，就发现 f 一这个地方是贴条码的地方，所以他的引列的这个地方特别的多。同样的在除了 f 一之外，我们边缘的这个引列 也比较多，主要是因为我们人工去进行叠焊的时候，会导致翻动这个电池片，这种导致我们的引电 啊，所以通过我们位置去进行细分之后，也许我们也会找到一些方向啊，所以这个就是按照我们的一个结果去进行细分。所以这这里面的话呢，我们还特别强调，除了我们按形态来分，按位置来分，也可以按照其他的这个内容来分， 总体原则一定要把握最小单元化，我们要一直分解到不能再分，或者我们认为已经可以解决我们的问题为止。 接下来我们可以看这样一个具体案例，那左边这张表是我们的一个原始数据，从我们这个原始数据上来看的话，我们暂时得不出太多的结论，因此我们需要对他们进行一个分成。首先我们 可以按籍贯来分，当我们按籍贯来分的时候，我们就会发现很多的一些问题，比如说湖南、湖北和广西的人特别多，但是广东、河南、山东的人相对而言很少，为何 这里面可能就会有一个原因解释。同样的我们可以按照性别来分，你会发现男性占比百分之六十，女性占比百分之四十啊， 那我们还可以做怎样分类？比如说我们可以按年龄来分，三十岁以上的有多少，三十岁以下有多少，二十岁以下有多少，我们还可以按照 婚姻来分，到底有多少是已婚，到底有多少是未婚。通过这样一些分层，也许我们就会得出一些结论出来。 那么最后呢，我们要注意一个事情，就是我们一定要注意在分成过程里面的交互作用，什么意思呢？在这里举一个案例。 首先我们来看一下，如果按照工艺来分成，我们可以看到很明显我们选择是以工艺，为什么？因为以工艺不漏油的相对而言是特别的高，那么漏油率呢？相对而言特别低，我们当然是选择以工艺。 然后单纯的按照生产厂家来看的时候，我们是选择 b 厂，因为 b 厂的漏油率相对来说比较低， 所以我们的最终结论是为了防止漏油选择以工艺和币场，对吗？大家接着往下看， 如果说我们把我们的生产厂商和我们的工艺结合起来看，我们会惊讶的发现，其实单纯的去选择乙工艺和 b 厂，我们会发现他的漏油虽然说有一定程度的降低，但是仍然不是最低的。在这个时候的话，我们会发现假工艺的 b 厂和乙工艺的 a 厂 啊，他的漏油都是零，所以我们就有相应对应的对策。如果说我们选择是 a 厂，那么我们就应该用以工艺，如果说我们选择是 b 厂的这个产品，那么我们就用假工艺啊。那 最后我们给大家出一个小小的这个试题，我们目前现场里面主要的 top three 是哪些？大家可以简单的梳理一下， 然后针对这个 top three 大家分别去进行分成，看看能不能有一些新的思路。好了，今天的课程就到此为止，我们下次再见。

今天用 excel 来教大家如何制作散布图，在这幅散布图中间呢？我们可以看到 回归直线，规格的上线，中心线和下线，这样的话就可以预测到工艺的上线和下线。 首先我们要知道制作三部图的时候需要用到一组成对的数据，那这个数据的话是来自于你的实验数据，那比如 看海量和和金的强度之间的关系。那首先我们把数据输入到 excel 的这个工作表中间，规格的上下线和工艺的上下线呢？是在我们的散布图中间用来显示上下线的啊，作为一个辅助线的使用，首先选择 这一组数据插入攒点图，那这样的话散布图就出来了，我们调整一下他的大小和位置， 那我们看到这个数据的话集中在比较右边，那我们调通过调整坐标的话，可以把这个让他尽可能的在中间， 这样的话我们就调整好了。接下来的话我们添加 xy 的标题， 这个单位是十的七字方，那这个时候的话我们要把它调成上标 下来的话选择数据。 在设计添加元素里面，我们需要把这个趋势线添加上去，主要是添加的是线性， 选择刚刚添加的这条线性，然后在趋势选项里面 选择显示公式，显示 r 平方值等会就会用到这个回归方程。我们把这一条直线的话改成改一下颜色，就把它改成灰色， 要实线把它连起来。那么接下来的话，我们在这个图中间，我们怎么样把规格的上线和下线把它添加到这个图里面去呢？首先的话我们要找到 比如说五十正负五的这个工差，我们要找到的是五十五的回归线跟回归线的这一条交叉点，那这个交叉点的身 分成的话，就是我们已知的是五十五这个上限，然后要计算出来他这个回归线索对应出来的 x 的这个值，那我们可以通过这个公式来计算， 我们刚才已经知道了 y 的回归方程，那通过这个方程的话，我们可以推到出来，哎， x 等于多少？因为 y 的话是要等于五十五，那 x 等于多少呢？ x 的话就等于规格上限，你用 c 二这个值减去二十八点四九三，再除以一百三十点八三，就等于这个规格上 上线的 x 值。同样的道理，我们要计算出规格中心的呃， x 值，那就把这个用规格中心减去二十八点四九三，除以一百三十点八三， 下线的话也是一样的，就直接带入下线的这个单元格就可以寄生出来了，然后在规格上线对应的规格上线的这个位置呢？啊，其他地方都是空白的，在这个对应的位置呢，我们需要输入一个五十五， 然后在规格中心所对应的规格中心的这个 x， 输入五十，在规格下线的对应的 x 值这里输入四十五，那这样的话我们就可以 找到这一条回归线上面的三个交叉点，那我们先把这三个交叉点标上去， 单击三部图，选择数据，添加系列名称，规格上限 x 轴系列直接选择 a 三到 a 十八，外折系列也选择 c 三到 c 十八，确定检查一下 y 的选择，哎，这里的 发现一个错误，其他的都是从三开始的，那这个地方是从二开始，我们把这里改一下，改成三， 然后继续添加规格中心， 接下来选择规格上线这个点，选择标记，修改标记的颜色， 选择设计， 添加元素中间的误差线，其他误差，点击误差线选项，选择负片差， 将百分之百分比调成五十，改变他的颜色。上下线，我们通常用红色，红色的实线来表示， 再选择规格上线的横向误差线，把它改成负偏差， 同样颜色改成红色，下来选择规格中心， 将标志线改成绿色， 添加误差线， 将线条颜色改成绿色， 再选择规格中心的 x 方向的无偿线， 同样的方法再调整规格，下写 添加无偿线， 这样的话上下线就 添加进去了。如果我们想把预测值也添加进去，那首先的话我们需要 通过 x 来预测 y， 那 x 值的话就不需要输入公式了，直接比如说我们想知道在零点一八的地方的话，我们的合金呢？强度是多少 啊？ x 值的话仍然输入零点一八，这个预测值就是三不图中间的回归方程。接下来添加预测值，三不图，单击右键选择数据，添加 预测 x 轴，选择 a 三到 a 十八， 画一轴系列，选择 h 三到 h 十八， 我们就可以找到这个预测纸。选择这个点，我们把标记的颜色改成橙色，这样的话便于我们知道他是一个预测的点， 这样的话散布图就制作完成了。接下来我们尝试一下，假设我要预测的这个数值为零点零点二二， 那这个时候显示的合金的强度的话是五十七点三啊，在这个点上面 关注我学习质量，知道。

啊，咱们看一个例子啊，看一个那个柏拉图的例子，说柏拉图呢，就是要掌握一个重要的一点，符合二八定律，二八原则的才适合做柏拉图。不是说所有的不良都适合做柏拉图， 咱们看一下这个客户推反质量的白拉图啊，这个就适合做白拉图，指的是什么意思呢？什么叫二八原则呢？关键的少数，次要的多数看这个七十五， 机械操作不良，这是关键的多数，所以说很一目了然的看到了，如果把这个问题解决了，所有的不良率就会客户推反，质量就会下降。咱们再看一个反面 的例子啊，不符合二八原则的看这个，这么看起来的话，也同样是客户质量，客户退货质量问题的百拉图，看的话，这么多型号，基本上你看不出哪个是占百分之八十的少数， 哪些是占百分之二十的多数，所以说这个，这像这样就不适合做白拉图了，适合做什么呢？用层分法的方法来进行，下面我们继续 往下看啊，再举一个例子，我们看一下这个，嗯，这个例子啊， 我们也是同样是二分厂的那个客户催款质量，这里面我们做百拉图的时候要注意什么呢？关键少数区域、尴尬区域和次要的多数区域。 嗯，什么是关键的少数区域呢？像这一块，嗯，这两个型号的，嗯，这是二十一跑到这来了。十九 是关键少数区域，因为他占的比重比大，比较大，对于关键的少数区域要分别有针对性的重点处理，通常这些关键的少数是跨部门 化学科的，并且后面隐藏着深层次的原因，所以对付起来有难度，需要成立团队专案处理，所以这时候需要投入比较大的精力去处理这一块。 嗯，这中间还有一个尴尬区域。尴尬区域是指既有些重要但无法与观念的少数区域 笔对比，又太又不太重要，但也不可能像次要的多数去这样子被忽略。介于两者之间， 尴尬区域是需要关键的少数区域解决之后，次要的多数区域也解决之后，再需要最后考虑的区域，所以叫做尴尬区域。次要的多数区域在这里。嗯 嗯，次要的多数通常是由于一些共同的系统原因导致的，只是这些系统原因随机发 生在这些次要的多数上面。因而对付次要的多数不必像关键少数那样专门对待，而应该作为整体统一来处理。 如银行的许多小客户服务窗口就是对小客户统一处理，而对占百分之八十的金额的贵宾客户和企业客户都有专门窗口。 咱们再说一下分层法啊。分层法我简单的先带一下，后面我单独找出一个章节来重点讲讲一下。很多工程师认为扣七七大手法是太小儿科了。 嗯，最广泛的分层法来说，嗯，很多人认为分层就是区分张三李四做出的区别或者白 夜班之间的区别。于是他们在收集数据的时候就分别收集张三李四的两律差异或者白班夜班之间的差异，然后做成柱状图或者白拉图分析，也不管是否找到真正的差异， 其实在收集数据前，需要对分层的方法进行周密考虑，要分析导致质量、成本、效率在等差异的可能原因有哪些。 六 c 个码呃，有一种所谓的观念潜在原因，然后针对这些观念潜在原因的和结果的关系收集数据，以便在分析的时候可以从不同的角度去分析原因， 甚至联合起来这些关键潜在原因一起分析，找出哪些是第一重要的，哪些是第二重要的。 分层法看似简单实实则啊，里面的事情还是比较多，下来再单独的把它做一个章节，咱们再谈一下。

质量管理领域最常用的七种工具啊，我们说质量管理工具啊，非常多啊，多种多样，那么其中使用最广，影响最为深远的就是 qc 七大工具啊，也叫做 qc 七大手法，那么用好这七大手法，可以解决现场当中百分之九十五以上的质量问题。 那么首先第一个叫做排列图，他是应用二八原则来建立图形电话手法啊，其主要的作用啊，就是找出最关键的少数的问题点 啊。那么第二个叫做因果图，又名鱼骨图，可以用它从五 m 一一的角度来分析产生质量问题的根本原因。 那么第三个叫做检查表，是一种收集整理数据和粗略分析质量原因的一个表格。那么第四种叫做分层法，就是将质量数据按照性质呀，来源啊、影响 因素啊等方面进行分类，那么分层最重要的一个原则就是减少晨间差距，那么通常啊，哎，这个分层法与其他的质量工具一起来使用。 那么第五点叫做直方图，那么对于计量型数据进行分类整理和图形化表示，用于判别和预测生产的质量过程。那么第六个叫散点图，用来描绘两种质量特性之间那个相互关系，用来判别其是否具有相关性。 第七点叫做控制图，判别生产过程是否处于受控状态啊，用来分析质量波动是由随机因素还是由系统因素来造成的，达到预防为主的一个目的。 那么 qc 七的手法总结起来就是五张图加一表一法，你记住了吗？我是省会员，老 k 带你了解质量学管理。