品检的七大手法是什么(企业QC七大手法是什么?怎样成功面试企业品检?)

品检的七大手法是什么

1、关联图，又称关系图，20世纪60年代由日本应庆大学千住镇雄教授提出，是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。2、亲和图法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首创。3、系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图， 以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的一种方法。4、过程决策程序图是随事态的进展分析能导致各种结果的要素，并确定一个最优过程使之达到理想结果的方法。5、矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，确定关键点的方法。6、箭条图法是将项目推行时所需的各步骤、作业按从属关系用网络图表示出来的一种方法。7、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，其格式可多种多样。

企业QC七大手法是什么?怎样成功面试企业品检?

●查检集数据 （设备点检讨论）
●层别作解析 （品质月报案）
●柏拉抓重点 （制程不良品案）
●品质状况、成本分析、Excel/SPC软件制作 鱼骨追原因 （品质异常分析案）
●4M1E；5W2H，头脑风暴
●散布看相关 （实验分析案）
●直方显分布 手工与软件制
●管制找异常 （制程应用案）
●工程能力CP，CPK，受控判断.工程监控使用控制图的手工与软件制作
三、新QC七大手法
●新QC七大手法背景 ,新QC七大手法实际应用：
●KJ法（定义、特点、应用、制作、实例）
●关连图法（定义、特点、应用、制作、实例）
●系统图法（定义、特点、应用、制作、实例）
●（定义、特点、应用、制作、实例）
●PDPC法 （定义、特点、应用、制作、实例）
●箭头图法（定义、特点、应用、制作、实例）
●矩阵数据解析法（定义、特点、应用、制作、实例）
●案例与练习：某地企业应用新QC七大手法全过程

QC新老七大手法分别指的是哪七大手法

一、老QC七大手法包括：

检查表、层别法（分层法）、排列图（柏拉图）、直方图、鱼骨图（因果图）、控制图（管制图）、散布图。

二、QC新七大手法指的是：

关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。

三、运用途径图片：

列举介绍：

一、检查表

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，其格式可多种多样，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。

二、数据分层法

数据分层法又称为层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多，如果不把这些因素区别开来，则难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。

三、排列图

排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。

柏拉图分析的步骤：

（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别；

（2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈；

（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期；

（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上；

（5） 绘上柱状图；

（6） 连接累积曲线。

四、直方图

在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。

直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。

在制作直方图时，牵涉统计学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。

五、因果分析图

因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。

所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。

某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。

六、散布图

散布图又叫相关图，它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。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。

这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。

在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关联，有些呈不规则形有关联。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。

七、控制图

控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出，管制图使用后，就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。

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。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

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