在质量管理的过程管理环节中，QC 七大手法如同实用的工具套装，能助力企业精准分析、有效解决过程中出现的各类质量问题，提升产品或服务的质量稳定性。

下面就来看看 QC 七大手法在过程管理中是如何具体应用的。

一、检查表：过程数据收集的利器1. 应用场景在过程管理中，检查表可用于记录生产过程中的各项数据。比如在电子产品组装车间，通过设计检查表，记录每小时的产品组装数量、不同类型零部件的使用数量、设备运行状态（正常 / 异常）等信息。在服务行业，可利用检查表记录客户咨询问题类型、处理时间、客户满意度等数据。

2. 实施步骤1）明确收集数据的目的，例如是为了分析生产效率还是质量缺陷原因。

2）确定需要收集的数据项目，如上述提到的产品数量、零部件信息等。

3）设计检查表格式，确保数据记录清晰、方便。

4）安排专人在规定时间和地点按检查表要求进行数据记录。

二、层别法：深度剖析过程差异1. 应用场景当生产过程出现质量波动时，层别法能帮助找到波动的根源。比如一家服装加工厂，产品出现尺寸偏差问题。通过按生产班组、原材料批次、设备型号等不同维度进行层别分析，发现某个班组使用特定批次原材料，在某台设备上生产时，尺寸偏差率明显高于其他情况，从而锁定问题所在。

2. 实施步骤先确定分层的角度，常见的有人员、机器、材料、方法、环境等。接着，收集数据并按照选定的分层角度进行分类整理。最后，对分层后的数据进行对比分析，找出不同层次间的差异和规律。

三、柏拉图：聚焦关键问题的放大镜1. 应用场景在过程管理中，会面临各种各样的质量问题，但并非所有问题都同等重要。柏拉图可用于确定影响过程质量的关键少数问题。例如在软件项目开发过程中，存在代码错误、功能缺失、用户界面不友好等多种问题。通过统计不同问题出现的频次及对项目进度和质量的影响程度，绘制柏拉图，发现代码错误占比高达 70%，严重影响项目进度，这就是需要优先解决的关键问题。

2. 实施步骤1）收集质量问题的数据，包括问题类型、出现次数等。

2）按照频次从高到低对问题进行排序，并计算每种问题的累计频率。

3）绘制柏拉图，横坐标为问题项目，纵坐标为频次和累计频率，通过图形直观找出累计频率占 80%左右的关键问题。

四、因果图：挖掘问题根源的探针1. 应用场景因果图常用于分析过程质量问题产生的原因。例如，一家食品厂生产的面包出现口感不佳的问题，运用因果图，从人（操作人员技能、责任心）、机（烘焙设备性能）、料（面粉质量、添加剂用量）、法（烘焙工艺、配方）、环（生产车间温湿度）等方面全面分析可能的原因。

2. 实施步骤1）明确要分析的质量问题，作为因果图的“果”写在右侧。

2）从人、机、料、法、环等大方面展开，分析每个方面可能导致问题的原因，逐步细化，形成树枝状的因果关系图。

3）对图中列出的原因进行讨论、筛选，找出最可能的原因。

五、散布图：探寻变量关系的纽带1. 应用场景在过程管理中，有时需要研究两个变量之间的关系，散布图就能发挥作用。比如在化工生产过程中，想了解反应温度与产品纯度之间的关系，通过收集不同批次生产中反应温度和产品纯度的数据，绘制散布图进行分析。2. 实施步骤1）收集成对的数据，如温度值和对应的纯度值。

2）确定横坐标和纵坐标代表的变量。

3）将数据点绘制在坐标图上。

4）观察数据点的分布趋势，判断两个变量之间是正相关、负相关还是无明显相关关系。

六、直方图：展示过程分布的窗口1. 应用场景直方图可直观展示生产过程数据的分布情况，判断过程是否稳定。例如在机械零件加工过程中，通过测量一批零件的尺寸，绘制直方图，观察尺寸分布是否集中在公差范围内，以及分布形态是否符合正态分布，以此判断加工过程是否正常。

2. 实施步骤第一步，收集数据。

收集至少50个以上的数据，确保数据具有代表性，覆盖生产过程的各个阶段。第二步，确定极差。计算数据的最大值与最小值之差，即极差，为后续分组提供依据。第三步，确定组数和组距。

- 确定组数：根据数据量和分析需求，一般选择5-12组。可使用经验公式

作为参考。

- 计算组距：

。组距宜取整数，方便计算和观察。

第四步，确定组界。

- 第一组下限：

- 各组上下限：依次加上组距，确定每组的边界，确保数据不落在组界上。第五步，编制频数分布表。统计每个组内数据的个数，即频数，并计算频率（频数除以总数据量），形成频数分布表。第六步，绘制直方图。- 横轴：表示数据的分组区间，等间距排列。- 纵轴：表示频数或频率。- 绘制矩形：以组距为宽度，频数为高度，绘制各组的矩形。3. 注意事项- 合理选择组数和组距：组数过多会使图形过于复杂，组数过少则无法反映数据分布特征。- 避免数据落在组界上：通过调整组界，确保数据明确归属于某一组。- 结合其他工具分析：将直方图与规格界限、正态分布曲线等对比，深入分析过程能力。通过以上步骤，直方图成为展示过程分布的重要工具，为质量改进和过程控制提供有力支持。

七、控制图：过程稳定性的监测仪1. 应用场景控制图用于实时监控生产过程是否处于稳定状态。以饮料灌装生产线为例，通过在生产线上每隔一定时间抽取样本，测量饮料的灌装容量，绘制控制图。一旦发现数据点超出控制界限或呈现异常的排列模式，就表明生产过程可能出现了异常，需要及时调整。

2. 实施步骤1）确定要监控的质量特性，如上述的饮料灌装容量。然后，收集数据，一般先收集 20 - 25 组样本数据，每组样本数量保持一致。

2）计算每组数据的统计量，如均值、极差等。

3）根据数据计算控制界限，常见的有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。

4）将样本数据的统计量绘制在控制图上，观察数据点的分布情况。如果数据点在控制界限内且随机分布，说明过程处于稳定受控状态；若数据点超出控制限或呈现规律性变化，如连续上升或下降趋势、周期性波动等，则需及时查找原因并采取措施纠正。

在过程管理中灵活且恰当地运用 QC 七大手法，能够让企业更全面、深入地了解生产或服务过程，及时发现潜在问题并加以解决，从而不断优化过程质量，提升企业的竞争力。