一、课程简介

现场质量问题往往以“感觉”“经验”形式存在，数据收了却无法分层，图表做了却找不到重点，原因列了一堆却难以验证。生产与品质岗位需要一套低统计门槛、可落地的方法，把模糊问题转化为可量化、可追踪、可验证的数据问题，QC七大手法正是这样的经典工具箱。

课程围绕数据收集、分层、找重点、挖原因、验证措施这条主线展开，帮助学员根据问题类型正确选用手法，独立完成从数据采集到改善闭环的全过程。学完后能规范设计检查表、运用层别与柏拉图锁定重点、借助因果图筛选真因，并读懂散布图、直方图与控制图，回到岗位即可组织小范围质量改善活动。

二、培训对象

本课程适合以下人员参加：

• 生产现场班组长、线长、车间主管；
• 品质工程、过程质量、检验与试验岗位人员；
• 工艺工程、设备维护等参与现场改善的技术人员；
• 负责 QCC 品管圈、改善提案、精益推进的相关人员；
• 需要掌握基础质量数据工具的新入职工程师与储备干部；
• 希望提升现场问题分析能力的中基层管理者。

课程不要求学员具备统计学基础，但建议对现场作业流程和基本质量术语有初步了解。

三、课程收益

完成本课程后，学员应能够：

1. 根据问题类型和数据特征，正确选择适用的 QC 手法，避免工具误用；
2. 设计并使用检查表，规范现场数据的采集口径与记录方式；
3. 运用层别法对数据进行分类，识别不同机台、班别、材料、方法之间的差异；
4. 编制柏拉图确定主要问题，正确设置“其他”项并解读累计影响；
5. 运用因果图组织头脑风暴，结合现场验证筛选出真正的原因；
6. 使用散布图判断两个变量之间的相关趋势，避免把相关当作因果；
7. 制作直方图并解读分布形态，判断过程中心与分散状况；
8. 读懂控制图的基本判异信号，区分普通原因与特殊原因波动；
9. 完成一次从数据收集、分析到改善措施验证的完整改善闭环。

四、课程大纲

第一章 QC 七大手法总览与数据基础

• 现场改善的基本逻辑：事实、数据与判断；
• 七大手法各自解决的问题类型与选用顺序；
• 数据的分类：计量值与计数值；
• 数据采集的准确性、及时性与代表性要求；
• 常见的数据造假与记录失真问题。

第二章 检查表与层别法

• 检查表的类型：记录用与点检用；
• 检查表设计要点：项目、单位、频次、记录人；
• 层别法的分层维度：人、机、料、法、环、时间；
• 分层过粗与分层过细的判断；
• 演练：针对一道工序设计检查表并完成分层统计。

第三章 柏拉图

• 柏拉图的原理与适用范围；
• 制作步骤：分类、统计、排序、累计百分比；
• “其他”项的处理与分类口径一致性；
• 如何从柏拉图确定改善优先顺序；
• 演练：根据一组不良数据制作柏拉图并确定重点改善项。

第四章 因果图

• 因果图的结构与 4M1E 分类框架；
• 头脑风暴的组织方式与要因记录；
• 从“可能原因”到“真正原因”的验证方法；
• 因果图与系统图、5Why 的配合使用；
• 演练：针对柏拉图确定的主要问题展开因果分析。

第五章 散布图

• 散布图的用途与两个变量的选取；
• 图形的典型形态：正相关、负相关、无相关、非线性；
• 相关不等于因果的常见误判；
• 简单相关系数的定性判断；
• 演练：根据成对数据绘制散布图并给出判断结论。

第六章 直方图

• 直方图的制作步骤：分组、组距、频数统计；
• 分布形态的解读：正态、偏态、双峰、孤岛、平顶；
• 与规格界限的对照：中心偏移与分散过大；
• 直方图与过程能力的初步判断；
• 演练：制作直方图并分析过程分布状况。

第七章 控制图

• 控制图的基本原理：普通原因与特殊原因；
• 常用控制图类型及选用；
• 控制界限与规格界限的区别；
• 常见判异准则的识别；
• 发现异常后的现场处置流程。

第八章 综合案例演练与考核

• 综合案例：从数据收集到改善验证的完整过程；
• 七大手法在案例中的组合使用；
• 重点内容回顾与答疑；
• 在线考试。

五、考核与证书

课程结束后组织在线考试，满分 100 分，70 分合格。考试内容覆盖七大手法的适用范围、制作步骤、图形解读与案例判断，题型包括单选题、多选题和判断题。考核合格者，颁发课程培训合格证书。本证书为培训合格证明，不作为国家职业资格证书使用。

未通过考核的学员，可在培训中心安排的后续场次中参加补考，具体安排以培训中心通知为准。