【品管的七大手法是指什么】在质量管理领域，为了更有效地分析和解决质量问题，人们总结出了一套被广泛认可的工具和方法，称为“品管的七大手法”。这些手法不仅适用于制造业，也适用于服务业、教育、医疗等多个行业。它们是质量管理和持续改进的基础工具。
以下是对这七大手法的总结与说明：
一、
1. 特性要因图（鱼骨图）
用于分析问题产生的原因，将问题与可能的原因之间建立逻辑关系，帮助团队系统地思考问题根源。
2. 层别法（分层法）
将数据按不同类别或条件进行分类，便于发现数据中的规律和差异，提高分析的准确性。
3. 柏拉图（帕累托图）
根据“二八法则”，找出影响产品质量的主要因素，优先处理关键问题，提高改善效率。
4. 检查表（查检表）
通过记录数据的方式，收集和整理信息，便于后续分析和决策，减少人为误差。
5. 散布图（相关图）
用于观察两个变量之间的关系，判断是否存在正相关、负相关或无明显关系。
6. 直方图（柱状图）
展示数据的分布情况，帮助了解数据的集中趋势和离散程度，判断过程是否稳定。
7. 管制图（控制图）
用于监控生产过程的稳定性，判断是否处于受控状态，及时发现异常波动。
二、表格展示
| 序号 | 手法名称 | 英文名称 | 主要用途 | 特点说明 |
| 1 | 特性要因图 | Cause and Effect Diagram | 分析问题原因 | 以鱼骨图形式呈现，结构清晰，便于团队讨论 |
| 2 | 层别法 | Stratification | 数据分类，识别差异 | 将数据按时间、地点、人员等分层，提高分析精度 |
| 3 | 柏拉图 | Pareto Chart | 识别主要问题 | 遵循“二八法则”，突出重点 |
| 4 | 检查表 | Check Sheet | 收集和整理数据 | 简单实用，便于现场操作 |
| 5 | 散布图 | Scatter Diagram | 分析两变量间的关系 | 可判断正相关、负相关或无关联 |
| 6 | 直方图 | Histogram | 显示数据分布情况 | 有助于判断过程稳定性及异常值 |
| 7 | 管制图 | Control Chart | 监控生产过程的稳定性 | 判断过程是否受控，预防不良发生 |
通过掌握和运用这七大手法，企业可以更科学地进行质量管理和问题分析，提升产品和服务的质量水平。这些工具不仅是质量工程师的必备技能，也是企业管理者进行持续改进的重要依据。
