什么是QC七大工具？
当你听到它是制造中使用的一种方法时，很多人首先想到的就是这个（QC七大工具）。战后不久，日本产品的质量非常糟糕，年轻人会怀疑他们的耳朵，但当时日本制造是低质量的代名词。为了解决这个问题，日本科学家和工程师联盟邀请美国统计学家到日本。WA Schuhart是当时的领军人物，但因伤无法来日本。戴明于1950年来到日本，JM朱兰于1954年来到日本，在全国范围内教授各种统计方法和管理质量。在以这种方式诞生的QC圈活动中，从1960年代末开始组织了以通俗易懂的方式解释统计工具的文本。不知何时何人称它，但它似乎是以弁庆的七种工具命名的，这样任何人都可以很容易地理解它。
细分为八：帕累托图、石川图、图形、检查表、直方图、散点图、控制图和分层。真奇怪。根据书的不同，可能会省略分层，而可能会结合图表和控制图，因此它们通常被称为七工具。
如何使用QC七大工具
在7种方法中，有六种用于数据聚合和分析。
(1) 帕累托图：按原因和现象的降序排列缺陷和故障，并用它们来确定对策的优先级。
(2) 直方图：将数据范围划分为10个左右的部分，每个部分的频率以条形图的形式显示分布状态。
(3)散点图：在纵轴和横轴上取两组特征，通过点数据表示两组特征之间的关系。
(4)检查表：通过对每次检查和测量的表进行标记，可以立即判断。
(5) 控制图：横轴为时间、纵轴为特性的折线图，但显示的是控制界限线，甚至在缺陷发生之前就可以发现异常状态。
(6) 石川图：通过将被认为与目标缺陷等特性相关的因素分解为鱼的骨骼形状，防止遗漏重要的对策项目 。
(7)分层法：是指在使用直方图或散点图分析数据时，如果有群体表现出不同的倾向，则对数据进行划分，这与“方法”略有不同。
QC七大工具的现状
在对各种方法进行识别/使用/有效性调查时，40岁以上的人100%知道7种QC工具，但40岁以下的人不知道。还有人。在利用率方面，与老年人相比，年轻人往往低于其他方法。
我怀疑年轻一代是在不知不觉中使用它，而不是不知道或不使用它。三十年前，当 PC 还没有普及时，需要经过培训并精通绘制直方图和散点图。现在，您可以在 Excel 工作表中输入数据并为散点图选择适当的范围，然后使用“Graph-Scatter Plot”或“Data Analysis-Histogram”将其写入直方图。
让我们使用 7 个 QC 工具！这不再是必要的了。事实上，即使是当时只有专家才能使用的多元回归分析和方差分析等方法，现在也进入了只需点击两下即可秒杀的时代。
QC七大工具的未来
“人人都知道”。然而，并不是每个人都在使用它。易于使用并不意味着它不那么重要。和任何其他方法一样，即使你知道它，除非你使用它，否则它不会起作用。
由于变得更容易使用，在日常监控中，使用检查表和控制图来预防缺陷，当出现缺陷时，使用直方图、帕累托图和散点图进行分析，并使用特征因子图提出对策.我希望你仔细考虑。
