**QC七大手法**是质量管理中常用的一套统计分析工具，旨在帮助企业和个人识别问题、分析原因、改进过程和提升产品质量。这些方法源自于统计学原理，适用于各行各业，尤其在制造业和服务业中应用广泛。
1. **直方图(Histogram)**：
直方图是一种描绘数据分布的图形，通过将数据分成若干区间，计算每个区间内的频数，绘制出的柱状图可以清晰地看出数据的集中趋势、平均值和变异程度。直方图可用于判断生产过程是否稳定，有无异常情况，如正态分布、缺齿型、切边型和离岛型等。其中，正常型表示过程稳定，而其他类型可能揭示了潜在的问题或误差。
2. **管制图(Control Chart)**：
管制图是动态监控生产过程稳定性的重要工具，它将数据点按时间顺序排列，并与上下控制限进行比较。当数据点超出控制限，表明过程中可能存在异常波动，需要采取措施进行调整。
3. **鱼骨图(Cause and Effect Diagram)**：
鱼骨图又称石川图或Ishikawa图，用于识别问题的多个可能原因，以鱼骨的结构展示，主干代表问题，鱼骨上的分支代表可能的原因，有助于系统性地分析问题的根源。
4. **查检表(Check Sheet)**：
查检表是一种数据收集工具，通过列表形式记录观察到的现象或数据，便于统计和分析，通常用于日常质量控制或定期检查。
5. **柏拉图(Pareto Chart)**：
柏拉图以意大利经济学家Pareto的名字命名，是一种按频率降序排列的条形图，常用于识别关键问题或最重要的少数因素，体现“二八法则”，即少数的原因可能导致大部分的问题。
6. **散布图(Scatter Diagram)**：
散布图用于研究两个变量之间的关系，通过画出各数据点的位置，观察它们的分布模式，可以判断是否存在正相关、负相关或无关联性。
7. **层别法(Stratification)**：
层别法是将数据根据特定属性分类，以便于分析各个类别的差异，揭示隐藏在大量数据中的模式或规律。
在实际应用中，这些手法常常结合使用，例如在分析微尘粒子数量时，可能先通过直方图了解分布情况，然后使用鱼骨图找出造成异常的原因，接着制定查检表监控改善措施的效果，最后利用管制图确保过程稳定。通过对QC七大手法的熟练运用，企业能够有效提升质量管理水平，降低不良品率，提高客户满意度。
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