QC七大工具很多質量人都知道，但是如何繪制這些圖，有什么要求?今天我們為你帶來干貨，希望對你有幫助……
一、特性要因圖
1、何為特性要因圖
1953年石用馨教授所提出的一種以把握結果(特性)與原因(要因)的極方便而有效的方法。特性要因圖就是能一目了然的表示出結果(制品的特性)與在(影響特性的要因)之影響情形或二者之間的關系之圖形。因其形狀很像魚骨，故又稱為“魚骨圖”。
特性要因圖的畫法
決定評價特性
自左向右畫一橫組線代表制程，并將評價特性寫在箭頭的右邊，以“為何×××不良”的方式表示。
2、列出大要因
1、大要因直接部門可依制程別分類，亦可依4M(人、機械、材料、方法)來分類。
2、大要因以方框圈起來，加上箭頭的大分枝到橫粗線。
3、各大要因，分別記入中、小要因
利用腦力激蕩術，共同研討。
在圈會中全員發言，用集思廣益的方法，以收集眾人構想的一種思考活動，由于在圈會中刺激每一個人動腦，對問題做創造性思考，促使激蕩湃，如暴風雨來襲，故稱為腦力激蕩法。
4、依各要因分別細分，記入中要因、小要因
最末端必須是能采取措施的小要因。
間接部門由圈員以中、小要因之類別予以歸納，再確定大要因。
5、圈選出重要要因4～6項（用紅筆圈選）
這些重要要因是作為下一步驟查檢的依據，當然圈選時仍需借助于大家的經驗以及現場實際的狀況來判定。
6、記入必要的事項
1、制品名稱。
2、作程名程
3、完成日期。
4、參與的圈員及圈長。
7、整理
1、整理成壁報，張貼現場。
2、必要時，可再召開圈會修正。
二、查檢表
1、何謂查檢表
在品管圈改善活動，為了便于收集數據與解析判斷，而設計的一種表格，查檢表。
2、查檢表設計步驟
3、查檢表收集數據要點：
1、利用層別
2、迅速記錄數字
3、明確履歷
4、以符號或數字記錄
5、以4～6項為原則
6、必要時修正
三、柏拉圖
1、柏拉圖的意義
將一定期間所收集的不良數、缺點數…….等數據，依項目別、原因別(查檢表的項目)加以分類，按其出現大小(大→小)順序排列的圖形。
2、柏拉圖由來
經濟學家Pareto分析國民所得
品管大師Juran應用到品管上
品管圈創始人石川馨博士應用到品管圈活動中
3、特征
(1)以數據為依據分析問題點
(2)掌握全體不良情形
(3)掌握重要不良項目(改善的重點)
4、注意事項
(1)橫軸依項目別大小順序排列，其他項排最后。
(2)橫軸距離相同。
(3)縱軸是品質特性，如不良率(數)、缺點數。
(4)最高尺度包含總數。
(5)適用于計數值。
5、柏拉圖的作用：
掌握問題點：雖然分類很多，但實際上影響較大的只不過是2～3項，因此很容易找出問題出在那里。
發現原因：從結果到原因，可查出結果如：不良項目別、場所別、工程別，原因如：原料別、機械別、方法別人為別。
報告與記錄：只看數據是無法知道分類項目的影響，但柏拉圖就能正確的把內容表示出來，可用在報告及記錄上。
確認改善效果：把改善前與改善后的柏拉圖排列在一起，可以評詁出改善效果。
四、直方圖
1、何謂直方圖
將某期間所收集的計量值數據(如尺寸、重量、硬度……等)經分組整理成次數分配表，并以柱形予以圖式化，以掌握這些數據所代表的情報
2、直方圖的作法
3、直方圖的作用：
3.1、由圖較易了解分配的形態，掌握制程全貌：
a.中心趨勢
b.離散趨勢
c.分配形狀
3.2可了解制程的安定或異常
3.3與規格比較可判斷制程能力
右圖是錫膏厚度的直方圖，上下限分別是130和220.由圖可直接看出數據分布在150~200內, 而170~180間的數據最多
4、直方圖的應用：
1、報告用--將數據繪成直方圖，另附上數據總數n，平均值x，標準差σ，讓人一目了然。
2、分析用--與層別法配合使用，是分析問題的有效工具。
3、調查制程能力。
4、確認效果--可作改善前后比較。
五、層別法
1、何謂層別法
發生品質變異的原因很多，有時很單純，有時很復雜，但影響其品質的要因不外乎是原料、機器設備、操作人員及操作方法，要找出原因，出自何處，就有分開觀察而收集數據的必要。
如果能找出何種原料，那一臺機器或那一位操作員有問題后再加以改善，而杜絕不良品的發生。
這種以分層別類的收集數據，以找出期間差異方法，稱之為層別法。
2、為何要用層別法？
1、要迅速有效解決問題，在整個過程中皆需通過比較方式：而要比較一定要層別。
2、以科學思考原則而言觀察、假設、證明、結論皆需層別比較。
3、層別要領：層別可依下列原因分組
4、層別應注意事項：
1、層別角度的選擇依目的并與配合專業知識考慮。
2、層別分類需符合“周延”“互斥”原則。
3、層別時勿將兩個以上角度混雜分類。
4、盡量將層別觀念溶進其他手法，如查檢表、柏拉圖、推移圖、直方圖、散布圖、管制圖等。
5、層別后應進行比較(或檢定)各作業條件是否有差。
六、散布圖
1、何謂散布圖
在分析獨立數據時，用直方圖、柏拉圖就可找出改善著眼點，但如要解析兩個變量X、Y之間的相關性時，就需使用散布圖，將X與Y的兩組數據繪在方格紙上，可看出X、Y之間相關情形的圖謂之散布圖。
如：鋼的粹火溫度和硬度、鏍釘的轉距和抗張力、油的溫度與粘度、玻璃中含鉛量與抗輻射。
2、散布圖的作法：
先收集兩種對應相關的數據，至少要30級以上。
求出數據中X、Y的最大值與最小值。
在橫軸( X )與叢軸( Y )上各列出品質要因(特性)。
把兩種對應數據點在座標圖上。
兩組數據相同時另作記號表示。
圖上加入品名、工程別、日期、制表人。
七、管制圖
1、何謂管制圖
所謂管制圖，是一種以實際產品品質特性與根據過去經驗所判明的制程能力的管制界限比較，而以時間順序用圖形表示者。
所以，一般管制圖縱軸為制品的品質特性，以制程變化的數據為分度：橫軸為制品的群體號碼，或制造年月日等，以時間順序、制造順序將點繪在圖上。
2、管制圖之判讀
管制狀態的判斷
(1)管制狀態
滿足下列條件，即可認為制程是在管制狀態。
①多數之點子集中在中心線附近。
②少數之點子落在管制界限附近。
③點之分布呈隨機狀態，無任何規則可循。
④沒有點子超出管制界限之外。
(2)非管制狀態
①點在管制界限的線外(或線上)。
②點雖在管制界限內，但呈特殊排列。
可否延長管制界限作為今后制程管制之用的判斷基礎
①連續25點以上出現在管制界限線內時(極率為93.46%)
②連續35點中，出現在管制界限外的點不超過1點時。
③連續100點中，出現在管制界限外的點不超過2點時。
制程滿足以上條件，雖可認為制程在管制狀態，但不是說點超過了界限外也可以，這些超限的點必定有異常原因的，所以必須追究原因，并將之除去方可。
3、特殊排列因判定制程異常
(1)點在中心線單側連續出現7點以上時，這些點謂之連。(機率為0.8%)
(2)點在中心線單側出現較多時。
連續11點中至少有10點
連續14點中至少有12點
連續17點中至少有14點
連續20點中至少有16點
連續7點依次上升或下降
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