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檢查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，這種方法雖然較單，但實用有效，主要作為記錄或者點檢所用。
數據分層法(DataStratification)
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，如果不把這些困素區別開來，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。
數據分層法的應用，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(Pareto Diagram)
排列圖又稱為柏拉圖，由此圖的發明者19世紀意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佈的狀況，他發現當時意大利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原因素的一種工具，其形式用雙直角座標圖，左邊縱座標表示頻數（如件數 金額等），右邊縱座標表示頻率（如百分比表示）。分折線表示累積頻率，橫座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）及所佔的比例，再依照大小順序排列，再加上累積值的圖形。
在工廠或辦公室裡，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。
柏拉圖使用以層別法的項目別（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） 縱軸雖可以表示件數，但最好以金額表示比較強烈。
（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） 連接累積曲線。
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(Characteristic Diagram)
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：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，才易奏效。 直方圖(Histogram) 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佈狀態，對於資料中心值或分佈狀況一目瞭然，便於判斷其總體質量分佈情況。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。
散佈圖(Scatter Diagram)
散佈圖又叫相關圖，它是將兩個可能相關的變量數據用點畫在座標圖上，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，來判斷兩個變量之間的相關關係。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數關係表示，在這種情況下用相關圖來分析就是很方便的。假定有一對變量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，可以在座標圖上用點表示出來，根據點的分佈特點，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，就可藉助散佈圖統計手法來判斷它們之間的相關關係。
控制圖(Control Chart)
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，但在應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應用並不是一件簡單的事。
QC七工具（新）
關聯圖(Relationship Diagram)
關聯圖，又稱關係圖，20世紀60年代由日本應慶大學千住鎮雄教授提出，是用來分析事物之間“原因與結果”、“目的與手段”等複雜關係的一種圖表，它能夠幫助人們從事物之間的邏輯關係中，尋找出解決問題的辦法。
親和圖(Affinity Diagram)
親和圖法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首創，把大量收集到的關於未知事物或不明確的事實的意見或構思等語言資料，按其相互親和性(相近性)歸納整理這些資料，使問題明確起來，求得統一認識和協調工作,以利於問題解決的一種方法。
系統圖(System Diagram)
系統圖就是把要實現的目的與需要採取的措施或手段，系統地展開，並繪製成圖， 以明確問題的重點，尋找最佳手段或措施的一種方法。
過程決策程序圖(PDPC)
過程決策程序圖，又稱PDPC(Process Decision Program Chart)法是隨事態的進展分析能導致各種結果的要素，並確定一個最優過程使之達到理想結果的方法。
矩陣圖(Matrix Diagram)
矩陣圖法就是從多維問題的事件中，找出成對的因素，排列成矩陣圖，然後根據矩陣圖來分析問題，確定關鍵點的方法，它是一種通過多因素綜合思考，探索問題的好方法。
矩陣數據分析法(Matrix Data Analysis)
矩陣數據分析法是將矩陣圖中各因素之間的關係用一定量表示，即在其交點上標出數值資料，把多種質量因素或多個變量之間的關係定量地加以表示，從而對大量數據進行預測、計算整理分析的方法。
箭條圖(Arrow Diagram)
箭條圖法是將項目推行時所需的各步驟、作業按從屬關係用網絡圖表示出來的一種方法。
一、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、分佈圖、推移圖等。
本次課程，主要講的是QC七大手法，而SPC（管制圖）是QC七大手法的核心部分，是本次培訓的重點內容。
二、舊七種工具
QC舊七大手法指的是：檢查表、層別法、柏拉圖、因果圖、散佈圖、直方圖、管制圖。
舊七種工具是我們本次課程的內容，也是我們將要大力推行的管理方法。從某種意義上講，推行QC七大手法的情況，一定程度上表明瞭公司管理的先進程度。這些手法的應用之成敗，將成為公司升級市場的一個重要方面：幾乎所有的OEM客戶，都會把統計技術應用情況作為審核的重要方面，例如TDI、MOTOROLA等。
三、新七種工具
QC新七大手法指的是：關係圖法、KJ法、系統圖法、矩陣圖法、矩陣數據分析法、PDPC法、網絡圖法。
相對而言，新七大手法在世界上的推廣應用遠不如舊七大手法，也從未成為顧客審核的重要方面。
第二章 層別法
一、定義
層別法是所有手法中最基本的概念，亦即將多種多樣的資料，因應目的的需要分成不同的類別，使之方便以後的分析。
二、通常的層別方法
使用的最多的是空間別：
作業員：不同拉、班、組別
機器：不同機器別
原料、零件：不同供給廠家別
作業條件：不同的溫度、壓力、溼度、作業場所
產品：不同的產品別（如同時生產Ni-Cd和Ni-MH電池）
時間別：不同批別、不同時間生產的產品
其他：如使用不同的工藝方法生產的同種產品別
三、應用
層別法的應用，主要是一種系統概念，即在於要想把相當複雜的資料進行處理，就得懂得如何把這些資料加以有系統有目的的加以分門別類的歸納及統計。 第三章 檢查表
一、概述
檢查表是QC七大手法中最簡單也是使用得最多的手法。但或許正因為其簡單而不受重視，所以檢查表使用的過程中存在的問題不少。不妨看看我們現在正在使用的各種報表，是不是有很多欄目空缺？是不是有很多欄目的內容用筆進行了修改？是不是有很多欄目內容有待修改？
二、定義
以簡單的數據，用容易理解的方式，製成圖形或表格，必要時記上檢查記號，並加以統計整理，作為進一步分析或核對檢查之用。
三、目的
記錄某種事件發生的頻率。
四、時機
1.當你必須記下某種事件發生的具體情況時；
2.當你想了解某件事件發生的次數時；
3.當你想收集資訊時。
五、檢查表種類
1.不合格項目的檢查表；
2.工序分佈檢查表；
3.缺陷位置檢查表；
4.操作檢查表。
六、使用檢查表的注意事項
1.應儘量取得分層的信息；
2.應儘量簡便地取得數據；
3.應立即與措施結合。應事先規定對什麼樣的數據發出警告，停止生產或向上級報告。
4.檢查項目如果是很久以前制訂現已不適用的，必須重新研究和修訂 5.通常情況下歸類中不能出現“其他問題類”。
第四章 柏拉圖
一、起源
意大利經濟學家Vilfredo.Pareto巴雷託（柏拉圖）在分析社會財富分配時設計出的一種統計圖，美國品管大師Joseph Juran將之加以應用到質量管理中。柏拉圖能夠充分反映出“少數關鍵、多數次要”的規律，也就是說柏拉圖是一種尋找主要因素、抓住主要矛盾的手法。例如：少數用戶佔有大部分銷售額、設備故障停頓時間大部分由少數故障引起，不合格品中大多數由少數人員造成等。
二、定義
根據收集的數據，以不良原因、不良狀況、不良發生的位置分類；計算各項目所佔的比例按大小順序排列，再加上累積值的圖形。
按照累計的百分數可以將各項分成三類：
0~80%為A類，顯然是主要問題點；
80~90%為B類，是次要因素；
90~100%為C類，是一般因素。
三、作圖步驟
1.蒐集數據；如063048正極片批量為20000PCS，不良品中變形600，露鋁360，硬塊120，暗痕60，其他不良60。
2.作出分項統計表（按原因、人員、工序、不良項目等）A把分類項目按頻數大小從大到小進行排列，至於“其他”項，不論其頻數大小均放在最後； B計算各項目的累計頻數；C計算各項目在全體項目中所佔比率（即頻率）D計算累計比率。（示範表格見下頁）
示範表格（正極製片不良分項統計表，總批量20000PCS）：
項目 數量 累計數 比率% 累計比率%
變形 600 600 50% 50%
露鋁 360 960 30% 80%
硬塊 120 1080 10% 90%
暗痕 60 1140 5% 95%
其他 60 1200 5% 100%
3.繪製排列圖
A縱軸：
左：頻數刻度，最大為總件數
右：頻率（比率）刻度，最大數為100%。
注：總件數與最大數100%應保持在同一水平線上。
B橫軸：按頻數大小用直方柱在橫軸上表示各項目（從左至右）
C依次累加頻率，並連接成線。
4.記入必要事項，如：圖題、取數據時間、製圖人、製圖時間、檢查產品總數、總頻數等等。
示範圖（見下頁）
很明顯，上圖中變形和露鋁為A類不良項，需立即採取措施改善；硬塊為B類不良項；暗痕和其他為C類不良項。B、C兩類可稍後再採取措施改善。
四、使用排列圖的注意事項
1.抓住“少數關鍵”，把累計比率分為三類：A、B、C；
2.用來確定採取措施的順序；
3.對照採取措施前後的排列圖，研究各個組成項目的變化，可以對措施的效果進行鑑定；
4.利用排列圖不僅可以找到一個問題的主要矛盾，而且可以連續使用找到複雜問題的最終原因；
5.現場應注意將排列圖、因果圖等質量管理方法的綜合運用。如可以使用因果圖對造成變形和露鋁的原因進行進一步的分析。
第五章 因果圖
一、概述
因果圖最先由日本品管大師石川馨提出來的，故又叫石川圖，同時因其形狀，又叫魚刺圖、魚骨圖、樹枝圖。還有一個名稱叫特性要因圖。
一個質量問題的發生往往不是單純一種或幾種原因的結果，而是多種因素綜合作用的結果。要從這些錯綜複雜的因素中理出頭緒，抓住關鍵因素，就需要利用科學方法，從質量問題這個“結果”出發，依靠群眾，集思廣益，由表及裡，逐步深入，直到找到根源為止。
因果圖就是用來根據結果尋找原因的一種QC手法。
二、定義
用以找出造成某問題可能原因的圖表。
三、因果圖可用來分析的問題類型
1.表示產品質量的特性：尺寸、強度、壽命、不合格率、廢品件數、純度、透光度等；
2.費用特性：價格、收率、工時數、管理費用等；
3.產量特性：產量、交貨時間、計劃時間等
4.其他特性：出勤率、差錯件數、合理化建議件數
四、因果圖的作圖步驟
1.確定問題
2.畫粗箭頭
3.因素即原因分類
常用：4M1E即人（員）、機（器）、料（原料）、法（工藝方法）、環（境），有時還可以補充軟（件）、輔（助材料）、公（用設施）三方面。
也可用：工序順序等分類
分類好後，用中箭頭與主箭頭成45°角畫在主箭頭兩側。
4.對中箭頭所代表的一類因素，要進一步將與其有關的因素以小箭頭畫到中箭頭上去，如有必要，可再次細分至可以直接採取行動為止。
5.檢查所列因素有無遺漏，如有遺漏應予補充。
6.各箭頭末端的因素中，凡影響重大的重要因素可加上小圈等記號，按已有數據、蒐集不到數據、未取數據等情況，還可加上其他簡便記號。
7.記入有關事項，如參加人員、製圖者、制定日期等。
五、注意事項
1.實質上是枚舉法，故要走群眾路線，集中討論；
2.最好採用能用數值表示的問題；
3.最細的原因要具體，以便採取措施；
4.對應於一個特性可以作幾個因果圖，如可按4M1E作圖，也可按工序進行分類，分別作因果圖。重要原因可以抽出再作新的因果圖。
5.綜合運用如排列圖、對策表等；
6.複印幾份加以保存，以便以後不斷追加新內容。
六、因果圖與排列圖聯用
1.建立柏拉圖須先以層別建立要求目的之統計表；
2.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]；
3.再利用因果圖針對這些項目形成的要素逐予探討，並採取改善對策；
七、另一種作圖步驟（形象）
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，並推選一人主導（主持人）；
2.掛一張大白紙，準備2~3支色筆；
3.由集合的人員就影響問題的要因發言，發言內容記入圖上，中途不可批評或質問（腦力激盪法）；
4.時間大約1小時，蒐集20~30個原因即可結束；
5.就所蒐集的原因，何者影響最大，再由大家輪流發言，經大家磋商後，認為影響較大的因素圈上紅圈；
6.與5一樣，針對已畫上一個紅圈的，若認為最重要的可以再圈上兩圈、三圈；
7.重新畫一張因果圖，未上圈的予以去除，圈數多的列為優先處理。
八、因果圖示範圖
九、因果卡圖簡介
因果卡圖是在因果圖的基礎上發展出來的，又稱為CEDAC（Cause Effect Diagram And Cards）圖。
因果卡圖一般長寬各數米，大多公開張貼於生產作業現場或技術攻關地點的醒目位置，因果卡圖的一般結構是：右上方為問題欄，簡要說明問題的現狀，作為進行質量改進的依據，右下方寫明質量改進項目的目標（一般用定量值表示）、項目負責人以及項目實施期限；右方中間為質量隨著本項目的實施的變化曲線；左方為魚刺圖形，魚刺兩旁分別張貼用顏色區分的原因分析卡和措施方法卡；下方釘有兩隻標上“原因”和“措施”字樣的大口袋，分別裝有兩種不同顏色的卡片，供參與者填寫之用。然後將卡片按一定規則分類（如4M1E）張貼於魚刺圖形上。如可以規定魚刺的左邊張貼原因卡，右邊張貼措施卡，用橫線將對應的原因卡與措施卡相聯。
第六章 散佈圖法
一、定義
散佈圖是用來表示一組成對的數據之間是否有相關性的一種圖表。這種成對的數據或許是[特性—要因]、[特性—特性]、[要因—要因]的關係。
二、散佈圖的分類
1.正相關（如容量和附料重量）
2.負相關（油的粘度與溫度）
3.不相關（氣壓與氣溫）
4.弱正相關（身高和體重）
5.弱負相關（溫度與步伐）
三、散佈圖的繪製程序
1.收集資料（至少三十組以上）
2.找出數據中的最大值與最小值；
3.準備座標紙，畫出縱軸、橫軸的刻度，計算組距。通常用縱軸代表結果，橫軸代表原因。組距的計算以數據中的最大值減最小值再除以所需設定的組數求得。是否一定需分組？
4.將各組對應數標示在座標上；
5.填上資料的收集地點、時間、測定方法、製作者等項目。
四、散佈圖的應用
當不知道兩個因素之間的關係或兩個因素之間關係在認識上比較模糊而需要對這兩個因素之間的關係進行調查和確認時，可以通過散佈圖來確認二者之間的關係。實際上是一種實驗的方法。
需要強調的是，在使用散佈圖調查兩個因素之間的關係時，應儘可能固定對這兩個因素有影響的其他因素，才能使通過散佈圖得到的結果比較準確。
五、散佈圖五種類型的示範圖（見下頁）
第七章 直方圖法
一、定義：
為要容易的看出如長度、重量、時間、硬度等計量什的數據之分配情形，所用來表示的圖形。
直方圖是將所收集的測定值或數據之全距分為幾個相等的區間作為橫軸，並將各區間內之測定值所出現次數累積而成的面積，用柱子排起來的圖形，故我們亦稱之為柱狀圖。
二、直方圖的作圖步驟
1.收集記錄數據
2.定組數
3.找到最大值L及最小值S，計算全距R
R=L-S
4.定組距
R÷組數=組距
5.定組界
最小一組的下組界=S-[測量值的最小位數×0.5]
最小一組的上組界=最小一組的下組界+組距
依次類推。
6.決定中心點
（上組界+下組界） ÷2=組的中心點
7.製作次數分佈表
8.製作直方圖
9.填上次數、規格、平均值、數據源、日期
三、直方圖之功用
1.評估或查驗製程；
2.指出採取行動的必要；
3.量測已採取矯正行動的效果；
4.比較機械績效；
5.比較物料；
6.比較供應商。
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