【品管的七大手法有哪些】在质量管理（品管）中，为了有效分析和解决质量问题，业界总结出了一套经典且实用的方法，称为“品管的七大手法”。这些方法广泛应用于制造业、服务业等各个领域，帮助管理者提升产品质量、提高生产效率，并实现持续改进。
以下是品管七大手法的简要总结：
一、品管七大手法简介
1. 特性要因图（鱼骨图）
用于分析问题产生的原因，将可能的原因分类并可视化，便于系统性地查找问题根源。
2. 层别法（分层法）
将数据按不同条件进行分类，以便更清晰地观察数据的变化趋势和差异，从而找出问题所在。
3. 柏拉图（帕累托图）
基于“二八法则”，通过统计问题发生的频率，识别出主要问题，优先处理关键因素。
4. 检查表（查检表）
用于记录和整理数据，便于后续分析和判断，确保数据收集的完整性和准确性。
5. 散布图（散点图）
展示两个变量之间的关系，判断是否存在相关性，常用于分析质量与影响因素之间的关系。
6. 直方图
显示数据的分布情况，帮助了解过程的稳定性与波动性，是质量控制的重要工具之一。
7. 管制图（控制图）
用于监控生产过程的稳定性，通过设定上下控制界限，判断过程是否处于受控状态。
二、品管七大手法汇总表
| 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 | 又称鱼骨图，结构清晰，适合团队讨论 |
| 2 | 层别法 | Stratification | 数据分类分析 | 提高数据可比性，便于发现隐藏问题 |
| 3 | 柏拉图 | Pareto Chart | 识别主要问题 | 依据“二八法则”，突出重点 |
| 4 | 检查表 | Check Sheet | 收集和整理数据 | 简单易用，适用于日常数据记录 |
| 5 | 散布图 | Scatter Diagram | 分析两变量间的关系 | 可看出正相关、负相关或无相关 |
| 6 | 直方图 | Histogram | 显示数据分布状况 | 帮助判断过程是否稳定，有无异常 |
| 7 | 管制图 | Control Chart | 监控过程稳定性 | 判断过程是否失控，及时采取纠正措施 |
三、结语
品管的七大手法不仅是质量管理的基础工具，更是推动企业持续改进的关键手段。掌握这些方法，可以帮助企业在实际操作中更有效地发现问题、分析问题、解决问题，从而提升整体质量水平和客户满意度。
在实际应用中，建议结合具体问题灵活使用这些工具，避免机械套用，才能真正发挥其价值。
