品質管理七大手法：品管七大手法是常用的統計管理方法，又稱為初級統計管理方法。它主要包括控制圖、因果圖、相關圖、排列圖、統計分析表、數據分層法、直方圖等所謂的QC七工具。
基本介紹
- 中文名：品質管理七大手法
- 外文名：Seven Technique of Quality Management
- 類型：常用的統計管理方法
- 創建人：日本人
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基本信息
起源
新舊七種工具都是由日本人總結出來的。日本人在提出舊七種工具推行並獲得成功之後，1979年又提出新七種工具。之所以稱之為“七種工具”，是因為日本古代武士在出陣作戰時，經常攜帶有七種武器，所謂七種工具就是沿用了七種武器。
有用的質量統計管理工具當然不止七種。除了新舊七種工具以外，常用的工具還有實驗設計、分布圖、推移圖等。
主要內容
組織性的質量管理方法是指從組織結構，業務流程和人員工作方式的角度進行質量管理的方法。它建立在全面質量管理的思想之上，主要內容有：制定質量方針、建立質量保證體系、開展QC小組活動、各部門質量責任的分擔、進行質量診斷等。
管理方法
統計質量控制是美國的貝爾電話實驗所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制圖為起點，半個多世紀以來有了很大發展，這些方法可大致分為以下三類。
初級統計
又稱為常用的統計管理方法。它主要包括控制圖、因果圖、相關圖、排列圖、統計分析表、數據分層法、散布圖等所謂的QC七工具（或叫品管七大手法）。運用這些工具，可以從經常變化的生產過程中，系統地收集與產品質量有關的各種數據，並用統計方法對數據進行整理，加工和分析，進而畫出各種圖表，計算某些數據指標，從中找出質量變化的規律，實現對質量的控制。日本著名的質量管理專家石川馨曾說過，企業內95%的質量管理問題，可通過企業上上下下全體人員活用這QC七工具而得到解決。全面質量管理的推行，也離不開企業各級、各部門人員對這些工具的掌握與靈活套用。
中級統計
包括抽樣調查方法、抽樣檢驗方法、功能檢查方法、實驗計畫法、方法研究等。這些方法不一定要企業全體人員都掌握，主要是有關技術人員和質量管理部門的人使用。
高級統計
包括高級實驗計畫法、多變數解析法。這些方法主要用於複雜的工程解析和質量解析，而且要藉助於計算機手段，通常只是專業人員使用這些方法。
這裡就概要介紹常用的初級統計質量管理七大手法即所謂的
舊七大手法
統計分析表
統計分析表是利用統計表對數據進行整理和初步原因分析的一種工具，其格式可多種多樣，這種方法雖然較簡單，但實用有效。
數據分層法
數據分層法就是將性質相同的，在同一條件下收集的數據歸納在一起，以便進行比較分析。因為在實際生產中，影響質量變動的因素很多，如果不把這些因素區別開來，則難以得出變化的規律。數據分層可根據實際情況按多種方式進行。例如，按不同時間，不同班次進行分層，按使用設備的種類進行分層，按原材料的進料時間，按原材料成分進行分層，按檢查手段，按使用條件進行分層，按不同缺陷項目進行分層，等等。數據分層法經常與上述的統計分析表結合使用。
數據分層法的套用，主要是一種系統概念，即在於要處理相當複雜的資料，就得懂得如何把這些資料加以有系統、有目的地加以分門別類的歸納及統計。
科學管理強調的是以管理的技法，來彌補以往靠經驗、靠視覺判斷的管理的不足。而此管理技法，除了建立正確的理念外，更需要有數據的運用，才有辦法進行工作解析及採取正確的措施。
如何建立原始的數據及將這些數據依據所需要的目的進行集計，也是諸多品管手法的最基礎工作。
舉個例子：我國航空市場近幾年隨著開放而競爭日趨激烈，航空公司為了爭取市場除了加強各種措施外，也在服務品質方面下功夫。我們也可以經常在航機上看到客戶滿意度的調查。此調查是通過調查表來進行的。調查表的設計通常分為地面的服務品質及航機上的服務品質。地面又分為訂票，候機；航機又分為空服態度，餐飲，衛生等。透過這些調查，將這些數據予以集計，就可得到從何處加強服務品質了。
排列圖
排列圖又稱為柏拉圖，由此圖的發明者19世紀義大利經濟學家柏拉圖（Pareto）的名字而得名。柏拉圖最早用排列圖分析社會財富分布的狀況，他發現當時義大利80%財富集中在20%的人手裡，後來人們發現很多場合都服從這一規律，於是稱之為Pareto定律。後來美國質量管理專家朱蘭博士運用柏拉圖的統計圖加以延伸將其用於質量管理。排列圖是分析和尋找影響質量主要因素的一種工具，其形式用雙直角坐標圖，左邊縱坐標表示頻數（如件數 金額等），右邊縱坐標表示頻率（如百分比表示）。分折線表示累積頻率，橫坐標表示影響質量的各項因素，按影響程度的大小（即出現頻數多少）從左向右排列。通過對排列圖的觀察分析可抓住影響質量的主原因素。這種方法實際上不僅在質量管理中，在其他許多管理工作中，例如在庫存管理中，都有是十分有用的。
在質量管理過程中，要解決的問題很多，但往往不知從哪裡著手，但事實上大部分的問題，只要能找出幾個影響較大的原因，並加以處置及控制，就可解決問題的80%以上。柏拉圖是根據歸集的數據，以不良原因，不良狀況發生的現象，有系統地加以項目別（層別）分類，計算出各項目別所產生的數據（如不良率，損失金額）及所占的比例，再依照大小順序排列，再加上累積值的圖形。
在工廠或辦公室里，把低效率，缺損，製品不良等損失按其原因別或現象別，也可換算成損失金額的80%以上的項目加以追究處理，這就是所謂的柏拉圖分析。
柏拉圖的使用要以層別法的項目別（現象別）為前提，依經順位調整過後的統計表才能畫製成柏拉圖。
柏拉圖分析的步驟
（1） 將要處置的事，以狀況（現象）或原因加以層別。
（2） 左縱軸表示問題發生的次數（頻次或金額），右縱軸表示問題累積百分率。
（3） 決定蒐集資料的期間，自何時至何時，作為柏拉圖資料的依據，期限間儘可能定期。
（4） 各項目依照合半之大小順位左至右排列在橫軸上。
（5） 繪上柱狀圖。
（6） 連線累積曲線。
柏拉圖法（重點管制法），提供了我們在沒法面面俱到的狀況下，去抓重要的事情，關鍵的事情，而這些重要的事情又不是靠直覺判斷得來的，而是有數據依據的，並用圖形來加強表示。也就是層別法提供了統計的基礎，柏拉圖法則可幫助我們抓住關鍵性的事情。
因果分析圖
因果分析圖是以結果作為特性，以原因作為因素，在它們之間用箭頭聯繫表示因果關係。因果分析圖是一種充分發動員工動腦筋，查原因，集思廣益的好辦法，也特別適合於工作小組中實行質量的民主管理。當出現了某種質量問題，未搞清楚原因時，可針對問題發動大家尋找可能的原因，使每個人都暢所欲言，把所有可能的原因都列出來。
所謂因果分析圖，就是將造成某項結果的眾多原因，以系統的方式圖解，即以圖來表達結果（特性）與原因（因素）之間的關係。其形狀像魚骨，又稱魚骨圖。
某項結果之形成，必定有原因，應設法利用圖解法找出其因。首先提出了這個概念的是日本品管權威石川馨博士，所以特性原因圖又稱[石川圖>。因果分析圖，可使用在一般管理及工作改善的各種階段，特別是樹立意識的初期，易於使問題的原因明朗化，從而設計步驟解決問題。
分析圖使用步驟
步驟1：集合有關人員。
召集與此問題相關的，有經驗的人員，人數最好4-10人。
步驟2：掛一張大白紙，準備2-3支色筆。
步驟3：由集合的人員就影響問題的原因發言，發言內容記入圖上，中途不可批評或質問。（腦力激盪 法）
步驟4：時間大約1個小時，蒐集20-30個原因則可結束。
步驟5：就所蒐集的原因，何者影響最大，再由大輪流發言，經大家磋商後，認為影響較大予圈上紅色圈。
步驟6：與步驟5一樣，針對已圈上一個紅圈的，若認為最重要的可以再圈上兩圈，三圈。
步驟7：重新畫一張原因圖，未上圈的予於去除，圈數愈多的列為最優先處理。
因果分析圖提供的是抓取重要原因的工具，所以參加的人員應包含對此項工作具有經驗者，才易湊效。
因果分析圖與柏拉圖之使用
建立柏拉圖須先以層別建立要求目的之統計表。建立柏拉圖之目的，在於掌握影響全局較大的重要少數項目。再利用特性原因圖針對這些項目形成的原因逐予於探討，並採取改善對策。所以因果分析圖可以單獨使用，也可連線柏拉圖使用。
因果分析圖再分析
要對問題形成的原因追根究底，才能從根本上解決問題。形成問題之主要原因找出來以後，再以實驗設計的方法進行實驗分析，擬具體實驗方法，找出最佳工作方法，問題也許能得以徹底解決，這是解決問題，更是預防問題。
任何一個人，任何一個企業均有它追求的目標，但在追求目標的過程中，總會有許許多多有形與無形的障礙，而這些障礙是什麼，這些障礙何於形成，這些障礙如何破解等問題，就是原因分析圖法主要的概念。
一個管理人員，在他的管理工作範圍內所追求的目標，假如加以具體的歸納，我們可得知從項目來說不是很多。然而就每個追求的項目來說，都有會有影響其達成目的的主要原因及次要原因，這些原因就是阻礙你達成工作的變數。
如何將追求的項目一一地羅列出來，並將影響每個項目達成的主要原因及次要原因也整理出來，並使用因果分析圖來表示，並針對這些原因有計畫地加以強化，將會使你的管理工作更加得心應手。
同樣地，有了這些原因分析圖，即使發生問題，在解析問題的過程中，也能更快速，更可靠。
直方圖
直方圖又稱柱狀圖，它是表示數據變化情況的一種主要工具。用直方圖可以將雜亂無章的資料，解析出規則性，比較直觀地看出產品質量特性的分布狀態，對於資料中心值或分布狀況一目了然，便於判斷其總體質量分布情況。在製作直方圖時，牽涉到一些統計學的概念，首先要對數據進行分組，因此如何合理分組是其中的關鍵問題。分組通常是按組距相等的原則進行的兩個關鍵數字是分組數和組距。
散布圖
散布圖又叫相關圖，它是將兩個可能相關的變數數據用點畫在坐標圖上，用來表示一組成對的數據之間是否有相關性。這種成對的數據或許是特性一原因，特性一特性，原因一原因的關係。通過對其觀察分析，來判斷兩個變數之間的相關關係。這種問題在實際生產中也是常見的，例如熱處理時淬火溫度與工件硬度之間的關係，某種元素在材料中的含量與材料強度的關係等。這種關係雖然存在，但又難以用精確的公式或函式關係表示，在這種情況下用相關圖來分析就是很方便的。假定有一對變數x 和 y,x 表示某一種影響因素，y 表示某一質量特徵值，通過實驗或收集到的x 和 y 的數據，可以在坐標圖上用點表示出來，根據點的分布特點，就可以判斷 x和 y 的相關情況。
在我們的生活及工作中，許多現象和原因，有些呈規則的關聯，有些呈不規則形有關聯。我們要了解它，就可藉助散布圖統計手法來判斷它們之間的相關關係。
散布圖的分類
1、強正相關（如容量和附料重量）
2、強負相關（油的粘度與溫度）
3、弱正相關（身高和體重）
4、弱負相關（溫度與步伐）
5、不相關（氣壓與氣溫）
6、曲線相關
散布圖的構成
散布圖是由一直角坐標，其橫軸表示X變數的測定值，縱軸表示Y變數的測定值，將各組X測定值與Y測定值之交點全部繪出，即成為散布圖。散布圖的特色
(1)從散布圖可簡單容易判斷X與Y兩個變數間:
·是否有相關關係。
·相關關係的強弱。
·是正相關或者負相關。
·是直線相關或是曲線相關。
(2)從散布圖上可簡單容易判斷數據是否有異常趨勢或是有沒有必要作層別分析。
散布圖的用途
(1)驗證兩個變數間的相關關係。
(2)掌握要因對特性的影響程度。
散布圖的作法
1、收集X與Y兩個變數足夠之對應數據。
2、計算X變數測定值的平均值，計算Y變數測定值的平均值。
3、在直角橫坐標X軸上劃出X值的刻度，縱坐標Y軸上劃出Y值的刻度(刻度在軸的內側，數字標示在軸的外側)，並且以最小值當起點，刻度間表示均為同等值。
4、X軸與Y軸之交點處不可標示0數字，並且X軸的全寬度與Y軸的全寬度最好相等。
5、將各組之數據的點繪於坐標上：
(1)如有2點重複時以⊙表示。
(2)如有3點重複時以⊙表示。
製作散布圖時，應注意以下事項：
1、兩組變數的對應數至少在30個以上，最好50個，100個最佳。
2、找出X、Y軸的最大值與最小值，並以X、Y的最大值及最小值建立X－Y坐標。
3、通常橫坐標用來表示原因或自變數，縱坐標表示效果或因變數。
4、散布圖繪製後，分析散布圖應謹慎，因為散布圖是用來理解一個變數與另一個變數之間可能存在的關係，這種關係需要進一步的分析，最好作進一步的調查。
控制圖
控制圖又稱為管制圖。由美國的貝爾電話實驗所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制圖使用後，管制圖就一直成為科學管理的一個重要工具，特別在質量管理方面成了一個不可或缺的管理工具。它是一種有控制界限的圖，用來區分引起質量波動的原因是偶然的還是系統的，可以提供系統原因存在的信息，從而判斷生產過程是否處於受控狀態。控制圖按其用途可分為兩類，一類是供分析用的控制圖，用控制圖分析生產過程中有關質量特性值的變化情況，看工序是否處於穩定受控狀；再一類是供管理用的控制圖，主要用於發現生產過程是否出現了異常情況，以預防產生不合格品。
統計管理方法是進行質量控制的有效工具，但在套用中必須注意以下幾個問題，否則的話就得不到應有的效果。這些問題主要是：1 ）數據有誤。數據有誤可能是兩種原因造成的，一是人為的使用有誤數據，二是由於未真正掌握統計方法；2 ）數據的採集方法不正確。如果抽樣方法本身有誤則其後的分析方法再正確也是無用的；3） 數據的記錄，抄寫有誤；4 ）異常值的處理。通常在生產過程取得的數據中總是含有一些異常值的，它們會導致分析結果有誤。
以上概要介紹了七種常用初級統計質量管理七大手法即所謂的“QC七工具”，這些方法集中體現了質量管理的“以事實和數據為基礎進行判斷和管理”的特點。最後還需指出的是，這些方法看起來都比較簡單，但能夠在實際工作中正確靈活地套用並不是一件簡單的事。
新七大手法
樹圖
樹圖就是以“目的—方法”或“結果—原因”層層展開分析，以尋找最恰當的方法和最根本的原因，因其形狀如大樹分枝，因此取名樹圖，目前在企業界被廣泛套用。
關連圖
關連圖就是把現象與問題有關係的各種因素串聯起來的圖形。通過連圖可以找出與此問題有關係的一切要圖，從而進一步抓住重點問題並尋求解決對策。
親和圖
親和圖也叫KJ法，是指把收集到大量的各種數據、資料，按照其之間的親和性（相近性）歸納整理，使問題明朗化，從而有利於問題解決的一種方法。
矩陣圖
矩陣圖是指從問題事項中找出成對的因素群，分別排列成行和列，找出其間行與列的相關性或相關程度大小的一種方法。
矢線圖
矢線圖即網路分析技術，是以工序之間相互聯繫的網路圖和較為簡單的計算方法來反映整個工程或任務的全貌，指出對全局有影響的關鍵工序和關鍵路線，從而做出切合實際的統籌安排。
PDPC法
PDPC法是英文原名ProcessDecision Program Chart的縮寫，中文稱之為過程決策程式圖法。所謂PDPC法是指為實現某一目的進行多方案設計，以應對實施過程中產生的各種變化的一種計畫方法。
矩陣數據分析
矩陣數據分析法是指通過運用主要成分分析等計算方法，準確地整理和分析在矩陣圖上用數據定量化表示的各元素間關係的一種方法。是一種定量分析問題的方法。在品質管理新七大手法中，矩陣數據分析法是唯一一種利用數據分析問題的方法。
質量書籍
品管七大手法
