QC七手法及术语（品质统计手法）最全

品质统计手法培训

品质控制(Quality control)—是指满足客户使用需求之系列活动及服务。

在工业发展的初期，品质控制的唯一方法，就是仅仅将瑕疵（不良品）剔除，此种方式之弊端在于：①重工所浪费之无效工时；②不良品之根源没有得以有效控制而导致同样问题再次发生，进而提高了制造成本。

随着工业的不断发展，及市场状况之频繁变化，管理人员要想了解品质状况必须从一大堆数据里慢慢总结、反复比较，才能大概掌握。当今之企业管理讲究快速对策，生产线在飞速运转，耽误一分钟时间，可能已经造成巨大损失，管理人员面临两个选择—停止生产或继续生产，怠工会浪费无效工时，但如果继续生产可能损失更大，到底如何决策，依据什么决策？当然，首先得了解现状，如果没有一种形象的表达工具，恐怕难以应付。进而慢慢便有品质统计的诞生，即，将生产中的一些问题整理成用线条、图案表示，这样一来，管理者要想了解目前的品质状况，只需一看图表便一目了然，管理人员便可快速、准确判断实施什么对策。

对于品质统计之由来在此不在赘述，下面着重将一些工业制造中常用的统计手法作以阐述：

一、 QC七大手法（数据表达工具） 1、 柏拉图：

该图表之主要功能在于，将多个问题对象分析出重点，在众多品质问题中，大至可分为两大类：a、倾向性问题—即，由于错用物料或机器不稳定引起的数量较多之不良；b、偶然性问题—即，由于操作人员一时疏忽造成之个别不良。如果两种问题同时出现，应先解决哪个呢，当然是第一个，怎么才能判断，柏拉图可以很明确的告诉你。

509590 85 7840 62 30 42 20 10

打翻移位假焊短路立起浮起 不良数(PCS）1008642其它

(注：①、如上图，将问题点按其数量从大到小顺序，列入图表X座标。

②、将累计不良率从小到大，不良数从大到小对映Y座标刻度用线条画入图表，如图，用虚线标出前三项重大问题，使其更加醒目。） 累计不良率100

5、 层别法

层别法主要表达一些层次结构，是七大手法中最基本的一种，比如说公司的结构。 6、

直方图

该图是用于一些工程分析，比如实际量测值与规格中心之分布状况。 首先得求出一系列用到的参数：

二、 新QC手法（文字表达工具） 1、 关联图

该图是用于分析一些因素与因素之间制约关系比较繁杂的问题，让管理者在错综复杂的

2、

3、 箭头图

箭头图主要用于一些日程安排工作，以便使得各项工作进度清晰明暸，以及实施时间： 其它，如系统图、点阵分析图、PDPC等不太常用，在此不再详述。

常用品管术语大全

QC: Quality control 品质控制 IQC: Incomming quality control 来料品质控制 IPQC: In process quality control 制程品质控制

FQC: Final quality control 最终品质控制 OQC: Outgoing quality control 出货品质控制 QA: Quality assurance 品质保证 QA: Quality audit 品质稽核

QE: Quality engineering 品质工程

LQC：Line quality control 生产线品质控制 SQA: Source (supplier) quality assurance 供应商品质保证 SQC: Statistical quality control 统计品质控制 TQC：Total quality control 全面品管

DCC: Document control center 文控中心

PQA: Process quality assurance 制程品质控制 FQA: Final quality assurance 最终品质控制 CS: Customer service 客户服务

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