FACTORY · QUALITY · 现场手册

新旧七大工具

质量管理 · 14 个看清问题、解决问题的经典武器

经典 7 工具(数据说话)+ 新 7 工具(逻辑导航)· 定义 · 步骤 · 示意图 · 案例

越思锐达 MINDSET BEHAVIOR
↓ 滑动开始

引言 · 两套工具的分工 质量现场

同样是"解决问题",为什么要有两套工具?因为问题有两种:

  • 已经发生的问题——不良率高、尺寸超差、客诉多。这类问题有数据,用经典七大工具解剖它。
  • 还没成形的事情——年度目标怎么落地、新品导入怎么不出岔子、一堆抱怨怎么理出头绪。这类事情只有语言和想法,用新七大工具规划它。
一句话记住:老七工具是解剖刀——用数据把问题切开看;新七工具是导航仪——用逻辑把路想清楚。两套合起来,才叫完整的"质量武器库"。

学习目标

本手册内容 · 点击直达

1工具全景:为什么有新旧两套
Old 7 vs New 7 QC Tools

两套工具的来历

经典七大工具(QC 7 Tools):上世纪 50 年代由日本质量界整理推广(石川馨大力推动),围绕"用数据说话",让现场人员不靠高深统计也能分析问题。新七大工具(New QC 7 Tools):1972 年由日本科技连盟提出,面向管理与规划——处理的是语言、想法、关系这些"数值化不了"的资料。

处理对象老七:数值数据(尺寸、件数、时间);新七:语言资料(意见、抱怨、目标、任务)
主战场老七:现场改善、问题分析;新七:管理规划、项目推进
回答的问题老七:"问题出在哪?为什么?";新七:"路怎么走?事怎么成?"
关系不是替代关系——先用新七想清楚做什么,再用老七把数据做实。
质量管理必须让"事实"和"逻辑"同时在场:只看数据会瞎忙,只讲逻辑会空转。 —— 本手册编写原则
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2经典七大工具 · 总览
QC 7 Tools · 用数据说话

七个工具覆盖"收集 → 排序 → 分析 → 监控"完整链条,记住每张卡片的一句话定位:

1检查表先收集事实
2柏拉图先抓大头
3鱼骨图系统找原因
4直方图看数据分布
5散布图验证相关性
6分层法让混杂现形
7控制图区分正常异常
使用主线:检查表收数据 → 分层法拆开看 → 柏拉图定优先 → 鱼骨图找原因 → 散布图/直方图验证 → 控制图守住成果。
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① 检查表 一切分析的起点

Check Sheet / 查检表
用来系统地收集、记录事实数据的表格——让问题"有账可查",而不是凭印象和记忆。

什么时候用

任何改善的第一步。不良类型统计、设备点检、5S 巡查记录——只要需要"到现场、按事实记录",都是检查表的地盘。

怎么用

  1. 明确目的:要收集什么?用来回答什么问题?
  2. 设计表格:行=不良项目/检查项,列=日期/班次/机台;分类必须互斥、穷尽。
  3. 统一记录方式:用"正"字或"√",规定什么算一次。
  4. 现场实时记录:发生即记录,禁止事后回忆补录。
  5. 定期汇总:交给柏拉图、分层法做下一步分析。
注塑车间 · 不良统计检查表(示例) 不良项目 周一 周二 周三 合计 缩 水飞 边划 伤色 差 正 正正正丅 正 正丅正一 正 正正丅丅 3013128 记录人:各班组长 · 每班交接时核对一次
▲ 检查表:项目 × 时间 双维记录,"正"字计数

现场例子

注塑车间连续一周用检查表记录不良:缩水 30 件、飞边 13 件、划伤 12 件、色差 8 件。以前大家吵"不良主要是划伤",表格一摆,缩水才是第一——数据替争论画上句号。
常见坑:① 分类不互斥——一个不良既可算划伤又可算外观不良,数据就废了;② 事后补录——凭记忆填的表,只是"印象表"。
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② 柏拉图 80/20 法则

Pareto Chart / 排列图
把不良按数量从多到少排列的柱状图 + 累计百分比折线——用 80/20 法则找出"关键的少数"。

什么时候用

不良种类一堆、人手有限,必须决定"先打哪个"。也用于改善前后对比:两张柏拉图一对照,效果一目了然。

怎么用

  1. 拿检查表的汇总数据,按不良数量从大到小排序。
  2. 画柱子(数量),左侧纵轴是件数。
  3. 算累计百分比,画折线,右侧纵轴 0~100%。
  4. 找累计约 80% 的前 2~3 项——这就是主攻方向。
  5. 必要时按损失金额重排一遍(有的不良量少但单价高)。
注塑不良柏拉图(示例) 050100 0%50%80%100% 80% 参考线 飞边缩水划伤色差其他 9260161616 46%76%84%92%100% 飞边+缩水 累计占比 76%(152/200 件) → 抓大放小:集中火力先打这两项 柱=不良件数(左轴,按件数降序) · 折线=累计占比(右轴)
▲ 柏拉图:抓大放小,前两项就是主攻方向

现场例子

上例中飞边+缩水两项共 152 件,占不良总数 200 件的 76%(累计占比,不是件数直接相加),车间把全部改善资源压在这两项上,三个月后总不良率从 4.2% 降到 1.8%——如果当初平摊力量治五项,大概率哪项都治不彻底。
常见坑:① "其他"栏排到了前几名——说明分类失败,回去重新分;② 只按数量排不看金额——量小价高的不良可能才是金主。
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③ 鱼骨图 追根溯源

Fishbone / 因果图 · 石川图
从"结果"出发,沿人、机、料、法、环、测六大分支系统性排查原因——保证想问题不漏方向。

什么时候用

柏拉图锁定了主要问题之后,回答"为什么会这样"。团队一起头脑风暴时,鱼骨图就是议程本身。

怎么用

  1. 鱼头写具体问题("缩水不良率 6%",不能写"质量差")。
  2. 画主骨,向鱼头方向斜插 6 根大骨:人、机、料、法、环、测(5M1E)。
  3. 团队轮流往大骨上"长"小骨——每条原因都追问一层"为什么"。
  4. 圈出可疑度最高的 2~3 条,作为待验证假设。
  5. 带着假设回现场,用分层法、散布图验证。
"缩水不良" 鱼骨图(示例) 缩水不良 人 员机 台材 料 方 法环 境测 量 新员工多培训不足 保压压力不稳模温机老化 原料含水回料比例高 冷却时间不足参数未标准化 车间温差大湿度波动 目测判定 ★ 可疑原因
▲ 鱼骨图:5M1E 六大分支 + 追问小骨,圈出可疑原因

现场例子

针对"缩水不良 6%"开鱼骨会议,机台分支上有人提"保压压力不稳",被圈为可疑原因。第二天用散布图验证:保压压力波动与缩水确实强相关——根因落定,鱼骨图给出的"假设"变成了"事实"。
常见坑:① 把鱼骨图当结论——它只提供假设,不验证等于白画;② 问题写得太宽——"质量差"三个字没法长骨头。
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④ 直方图 看分布形态

Histogram / 直方图
把连续型数据(尺寸、重量、时间)按区间分组画成柱——一眼看出数据"长什么样"、离规格还有多远。

什么时候用

想知道过程的分布而不只是平均值:数据是否对称?散布宽不宽?有没有蹭到规格线?平均值一样、分布天差地别的两个过程,直方图一眼分开。

怎么用

  1. 收集至少 50 个连续数据(如轴径)。
  2. 算极差,分 6~10 组,组距取整。
  3. 数每组频数,画成相连的柱子。
  4. 叠加规格上下限(LSL / USL)两条参考线。
  5. 判断形态:正常型(对称山形)/ 偏态 / 双峰 / 孤岛 / 蹭边界。
轴径分布直方图(示例) 01020 9.969.9810.0010.0210.04 LSL USL 分布整体偏左 ← 贴近下限,有超差风险 均值≠真相:整体偏左的分布,暗示磨损趋势
▲ 直方图:分布偏左、逼近 LSL,比平均值更早报警

现场例子

某轴径平均值 10.00 完全合格,但直方图显示整体偏左、已经贴住下限——设备刀具有磨损趋势。提前换刀,避免了两周后必然出现的批量超差。
常见坑:① 组数不当——太少失真、太多全是锯齿;② 只看平均值不看宽度——平均值合格但分布太宽,照样出不良。
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⑤ 散布图 验证因果

Scatter Diagram / 散点图
把两个变量成对描点,看它们"是否一起变"——用事实验证鱼骨图里怀疑的因果关系。

什么时候用

鱼骨图圈出了"保压压力不稳 → 缩水"这类假设,散布图就是法庭:收集成对数据(压力,不良数),让证据说话。

怎么用

  1. 成对收集 ≥30 组数据(一个原因值 + 一个结果值)。
  2. 横轴放原因(料温),纵轴放结果(缩水率)。
  3. 逐对描点。
  4. 判断形态:正相关(同涨)/ 负相关(一涨一跌)/ 不相关(一团云)。
  5. 强相关 → 把原因控制住;不相关 → 回鱼骨图换下一个假设。
料温 vs 缩水率 散布图(示例) 料温(℃)→ 缩水率(%)→ 200210220230 0246 明显正相关 → 控住料温
▲ 散布图:点随一条斜线上升 = 正相关

现场例子

鱼骨会议上有人咬定缩水是"原料批次问题"。散布图验证:不良率与料温强正相关,与批次毫无关系——避免了换供应商这个错误动作,实际对策是把模温机修好、把料温锁进参数表。
常见坑:① 把相关当因果——两者同涨可能只是共同受第三个变量影响;② 取值范围太窄——只在 25℃~26℃ 之间取样,什么关系也看不出来。
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⑥ 分层法 让混杂现形

Stratification / 分层法
把混在一起的数据按设备、班次、供应商、模具……切开分别统计——平均数掩盖的差异,一分层就跳出来。

什么时候用

整体数据看不出规律、大家各说各话时,先别急着下结论——很可能是几种情况被搅在一起了。分层法是"分析前的洗手"。

怎么用

  1. 怀疑哪个维度有差异,就按哪个维度分层:人 / 机 / 料 / 法 / 环 / 时间。
  2. 按层重新统计(常与检查表、直方图、散布图联用)。
  3. 对比各层数据的差异。
  4. 差异大的层 = 问题所在,进入下一轮分析。
分层前后对比(示例) 整体看:一团乱 两台机数据混在一起 分层 分层后:一目了然 A 机:低位聚集 B 机:高位聚集 不良率差异 → 问题在 B 机
▲ 分层法:同一批数据,按机台切开,规律立刻现形

现场例子

车间整体不良率 2.3%,吵了一个月没结论。按机台分层:A 机 1.1%、B 机 3.5%——问题根本不在"车间",在 B 机。继续对 B 机做鱼骨分析,三天找到根因。
常见坑:① 分层角度选错——按"星期几"分层,层内差异比层间还大,白分;② 一次分太多层——样本量被切碎,每层数据都不足以下结论。
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⑦ 控制图 守住成果

Control Chart / 管制图
按时间顺序描点,加上控制上下限(UCL / LCL)——区分"正常的随机波动"和"异常的信号",防止瞎调整。

什么时候用

改善完成后守住战果(SPC 核心工具)、量产过程在线监控。判断标准一句话:过程自己会说话,出界才算异常。

怎么用

  1. 选定控制对象与图型(计量值用 X̄-R 图,计数值用 p 图等)。
  2. 采集稳定期的数据,计算控制限(不是规格限!)。
  3. 按时间顺序抽样描点、连线。
  4. 按判异规则盯图:① 点出界;② 连续 7 点同侧;③ 连续 7 点上升或下降。
  5. 出现异常信号 → 立即停线查明原因,恢复后继续。
X̄ 控制图(示例) UCL CL LCL 出界 = 异常信号! 且连续上升 → 刀具磨损趋势 控制限是过程自身的声音 · 规格限是客户的要求 · 两者别混
▲ 控制图:出界 + 连续趋势,两个信号同时报警

现场例子

某加工尺寸控制图连续 7 点缓慢上升但全部在限内——按判异规则这已是异常。停机检查发现刀具磨损,换刀后点位回到中心线附近。若等出界再处理,已是批量不良。

📖 判异规则(8 大点)—— 满足任一条即可判为异常

  1. 1 点出界:落在 ±3σ 控制限(UCL/LCL)之外。
  2. 9 点同侧:连续 9 点全部落在中心线同一侧(无穿越)。
  3. 6 点趋势:连续 6 点单调上升或单调下降。
  4. 14 点交替:连续 14 点上下交替波动(系统性跳动)。
  5. 3 点中 2 点 B 区外:连续 3 点中 2 点落在同侧 ±2σ~±3σ 区域。
  6. 5 点中 4 点 C 区外:连续 5 点中 4 点落在同侧 ±1σ~±3σ 区域。
  7. 15 点全在 C 区内:连续 15 点全落在 ±1σ 以内(分层不足,应复查分组)。
  8. 8 点无点在 C 区内:连续 8 点全部落在 ±1σ 之外(分层过度)。

为什么是异常?小概率事件原理——在过程稳定的正态分布下,上面每种模式的单独出现概率都低于 1%(出界 0.27%、9 点同侧 0.39%、6 点趋势 0.55% 等)。一旦发生,说明过程分布已发生系统性变化(偏移、趋势、分层异常),不再是单纯随机波动——必须停线查明原因(如刀具磨损、原料理化波动、人员操作漂移),恢复后再继续。

常见坑:① 把规格限当控制限——规格是客户要求,控制限由过程数据算出,两者来源完全不同;② 见波动就调机——正常波动内的调整反而会扩大波动(过度调整)。
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3新七大工具 · 总览
New QC 7 Tools · 用逻辑导航

当问题不是"数据里的异常",而是"想法、目标、关系、计划"——这七个工具把语言资料变成看得见的结构:

8亲和图杂乱意见归类
9关联图理清因果纠缠
10系统图目标拆成手段
11矩阵图多维关系对照
12矩阵数据分析多指标量化排序
13PDPC 法提前准备 Plan B
14箭条图排出关键路线
共同特点:不追求统计精度,追求把想法可视化、达成共识——图一画出来,谁在想什么、路该怎么走,全桌人一目了然。
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⑧ 亲和图 KJ 法

Affinity Diagram / 亲和图
把大量杂乱的语言资料(抱怨、意见、创意)写成卡片,按"感觉相近"聚堆分组,让问题的结构自己浮现。

什么时候用

问题模糊、意见发散时:员工座谈记录、客户之声、头脑风暴产出的一堆便签——先亲和归类,再谈对策。

怎么用

  1. 收集语言资料:访谈、问卷、头脑风暴,量越大越好。
  2. 一张卡片写一条,用当事人原话。
  3. 全组静默把相近的卡片聚成一堆——不许讨论,凭直觉。
  4. 给每堆起一个"名字"(亲和标签)。
  5. 按堆的大小和重要性排位,最大那堆往往就是问题核心。
车间座谈 86 条意见 → 亲和归类(示例) 总是等料 物流通道堵 新员工怕问 培训没人管 设备常故障 备件买不到 仓库太远 归类 物流与等待(31条) 等料 / 通道堵 / 仓库远… ★ 最大堆 = 核心痛点 人员与技能(18条) 怕问 / 培训缺失… 设备与备件(12条) 故障 / 备件慢…
▲ 亲和图:卡片 → 聚堆 → 命名,最大堆就是核心

现场例子

车间座谈收了 86 条抱怨,看着像一团乱麻。亲和归类后发现 31 条都和"物料等待"有关——原来大家真正不满的不是工资、不是设备,是物流。第二个月重点改造线边仓,抱怨总量降了一半。
常见坑:① 领导先给框架再让大家贴——分类变成走过场;② 讨论着分类——吵起来就失去"直觉聚类"的意义。正确姿势:静默贴卡,先贴后谈。
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⑨ 关联图 理清纠缠

Interrelationship Digraph / 关联图
把互相纠缠的问题用箭头连成因果网络,统计"箭头出入门数"——出箭头最多的,往往就是藏在底下的根因。

什么时候用

问题互为因果、越理越乱时:交付差→库存高→计划变→交付更差……这种"鸡生蛋"的死循环,用关联图破局。

怎么用

  1. 把所有相关问题列成卡片,摆成一圈。
  2. 两两追问:"谁影响谁?"有因果就连箭头(原因 → 结果)。
  3. 统计每个节点的出箭头数(影响别人)和入箭头数(被影响)。
  4. 出箭头最多 = 驱动根因;入箭头最多 = 表面结果。
  5. 从根因下手制定对策,死循环从源头解开。
交期问题关联图(示例) 计划频繁变更 齐套率低 库存高 加班多 交付延迟 客户投诉 出箭头 3 · 入箭头 0 = 根因 入箭头多 = 表象结果
▲ 关联图:出箭头最多的"计划频繁变更"才是根因

现场例子

交付延迟、库存高、齐套率低、加班多四个问题各设了一个改善小组,半年没进展。关联图一画:四个问题全是"计划频繁变更"的下游结果。合并成一个小组主攻计划稳定化(冻结滚动窗口),四朵乌云一起散。
常见坑:① 箭头满天飞——超过 15 个节点就该拆图;② 因果靠嗓门大定——谁官大听谁的,图就成了政治图。每条箭头都应能说出事实依据。
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⑩ 系统图 拆目标为手段

Tree Diagram / ツリー図
把一个目标当树根,逐层向右追问"用什么手段实现?"——直到长出今天就能动手的枝叶。也叫"树图"。

什么时候用

目标清楚、路径模糊的时候:计划落地前把大目标拆成可执行任务;或者想把笼统的方针("提升品质")翻译成各部门的待办清单。

怎么用

  1. 把目标写在最左边的卡片里(动词+名词,可衡量更好)。
  2. 问第一轮:"实现它有哪些一级手段?"横向排开。
  3. 对每个一级手段再问:"具体怎么做?"长出二级、三级手段。
  4. 从右往左反推检验:有了这些末端手段,左边目标能实现吗?
  5. 末端枝条落责任人和期限,变成行动计划。
把"直通率 92%→97%"拆成可执行枝叶 直通率 92%→97% 降低不良率 一级手段 减少漏检 一级手段 稳定关键工序 一级手段 首件全检 3 天 柏拉图锁定 TOP3 不良 检验点加防错照片 SPC 监控温度 夹具月度点检表 末端枝条 = 责任人 + 期限,直接抄进行动计划 ← 目标(树根) 手段 →
▲ 系统图:从左到右"追手段",从右到左"验目标"

现场例子

厂里喊了半年"提升设备综合效率"没人动。系统图一拆:OEE = 可用率 × 性能率 × 良品率,三个枝条分别落到设备科(换模时间)、工艺科(节拍)、品质科(返工),每片叶子都有人和日期,两周就动起来了。
常见坑:① 拆到三、四层还在喊口号("加强培训""提高意识")——末端必须是当天能开工的动作;② 只往右拆不往左验——每一层都要反问"这些手段够不够"。
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⑪ 矩阵图 二维找交点

Matrix Diagram / マトリクス図
把两组要素一个横摆、一个竖摆,交叉点用符号标记关系强弱——交点密集处,就是关键的事、关键的人、关键的工序。

什么时候用

两件以上事情要"对上关系"时:客户要求对工序、质量问题对原因类别、部门对职能、特性对工位。人际关系理不清的"质量职能展开(QFD)"就是矩阵图的豪华版。

怎么用

  1. 确定两组要素(如行=客户抱怨,列=生产工序)。
  2. 画 L 型矩阵:行要素列清楚,列要素排上方。
  3. 逐格判断关系并标符号:● 强相关 / ○ 相关 / △ 弱相关 / 空 无关。
  4. 数每行每列的符号——● 最多的列就是关键工序,优先改进。
  5. 把结论变成行动:关键格上色,指定责任人。
客户抱怨 × 生产工序(L 型矩阵) 注塑组装焊接喷涂包装 外观划伤 尺寸超差 焊点脱落 色差 ●●△○ ○△● ●●△ △●○ ↑ 组装、焊接 ● 最密 → 关键工序,优先投改善资源 ● 强相关 ○ 相关 △ 弱相关 行=抱怨项目,列=工序,交点即"谁惹的祸"
▲ 矩阵图:数一数哪列 ● 最多,改善火力就打哪里

现场例子

客服接到 9 类抱怨,老板让"全厂整改"。矩阵图一摆:9 类抱怨的 ● 集中砸在组装和焊接两个工序。资源全压这两处,三个月抱怨率降了一半——剩下七类问题大多跟着消失。
常见坑:① 一上来就追求精确打分——先粗分三档(●○△)快速铺满,再对重点格细化;② 只画图不排序——矩阵图的产出就是"哪行哪列最关键",必须写出结论。
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⑫ 矩阵数据分析法 给矩阵填数字

Matrix Data Analysis / 主成分分析法
当矩阵图的格子里不只是 ●○△,而是一堆数字(口感评分、误差微米)时,用主成分分析把多维数据压到二维平面上——距离近的抱成团,离群的现原形。

什么时候用

新七大工具里唯一的数据派:调查问卷几十个选项想分群、多种食材配方想聚类、多家供应商多维比选时——格子太密、肉眼看不动,交给数学降维。

怎么用

  1. 把矩阵格子填上数值(评分、测量值、频次)。
  2. 交给工具:Excel "数据分析"加载项或 Minitab 的 主成分分析(PCA)。
  3. 软件算出主成分 Z1、Z2(各吃掉一部分差异),取累计贡献率 70% 以上的前两个。
  4. 把每个样本按 (Z1, Z2) 坐标画成散点——抱团的相似,掉队的另类。
  5. 按聚类结果分组决策:同类合并管理、异类单独处理。
14 款产品 × 12 项感官评分 → 压成一张图 原始数据(节选) 产品 硬度 甜度 香气 … A01 62 78 55 A02 58 81 60 B07 85 41 72 C03 44 88 49 …×12 列肉眼分不动 PCA 降维 第一主成分 Z1(口感浓郁→清爽) Z2 C03 离群! 浓郁组 清爽组 均衡组 抱团的相似,掉队的(C03)单独复核配方
▲ 矩阵数据分析:12 维评分压成 1 张图,聚类 + 离群一目了然

现场例子

品控给 14 款产品做了 12 项感官盲测,得分表看得眼花。PCA 一压:天然分成浓郁、清爽、均衡三团,只有 C03 谁也不挨着——查配方记录,原来是投料单抄错了一个小数点。
常见坑:① 样本量太少(少于变量数)结果不可靠;② 把它当万能聚类——变量之间毫无关联时主成分会"挤不出东西",先想想数据本身合不合理。
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⑬ PDPC 法 给计划买保险

Process Decision Program Chart / 过程决策程序图
沿着计划路线往前推演,每一步都问一句"如果搞砸了怎么办?"——提前画好 Plan B 支线,事故发生时不用开紧急会议,直接切备用道。

什么时候用

容错率低的重大任务:新品首次量产、产线搬迁、大客户审核、旺季保供。任务里只要有一个环节"失败代价大到睡不着觉",就值得画一张 PDPC。

怎么用

  1. 把主计划写成从起点到目标的主路线(节点串)。
  2. 逐节点问:"这一步可能出什么幺蛾子?"写成红色风险点。
  3. 为每个风险画对策支线(Plan B / B'),回到主线的哪一步要标清。
  4. 把对策需要的资源、触发条件提前准备好(预案不是口号)。
  5. 执行中一旦触发风险,按图切换路线,不临时拍脑袋。
新产线导入:主路线 + 预案支线 设备到厂 START 安装调试 试产验证 量产放行 GOAL ⚠ 试产良率 < 90% ⚠ 客户突然加急 Plan B:老线并行 2 周 + 模具返修绿色通道 Plan B':预留 20% 产能 + 外协厂已签备产协议 实线=计划,虚线=风险,红框=预案:出事照图切换,不开救火会
▲ PDPC 法:每个"⚠"都配好一条回家的路

现场例子

产线搬迁前用 PDPC 推演,发现最大风险是"老客户在切换期临时加单"。提前跟两家外协签了备产协议。结果真撞上了:当天下单切外协,客户根本没感觉到厂里正在搬家。
常见坑:① 只写"加强沟通、密切关注"式空对策——预案必须是"能立刻执行的动作 + 已备好的资源";② 画完锁抽屉——PDPC 要贴在项目墙上,每周对一次风险状态。
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⑭ 箭条图 排期看得见

Arrow Diagram / アローダイヤグラム(网络计划图)
把项目任务按先后依赖连成网络,标上每条线的天数——从头到尾最长的那条"关键路线",决定整个项目死活。是 PERT / 甘特图的骨架。

什么时候用

多任务、有依赖、有死线的工程:设备大修、新品试产、系统上线、展会筹备。想知道"哪件事一天都不能拖"以及"哪几件事可以并行偷时间",就画箭条图。

怎么用

  1. 列出全部任务和各自的工期(天数)。
  2. 按依赖关系连线:箭头=任务,节点=里程碑(前序完成才能开始)。
  3. 数出每条从起点到终点的路线总天数。
  4. 总天数最长的就是关键路线——加粗标红,重点盯。
  5. 非关键路线的富余时间(时差)可以借调资源去支援关键路线。
模具项目:红色关键路线 = 12 天 开始 节点2 节点3 交期 设计 4 天 加工 6 天 试模 2 天 采购备料 3 天(时差 1) 电极加工 4 天(时差 2) 热处理外协 3 天(时差 1) 线割 5 天(时差 1) 关键路线 4+6+2=12 天:这三件事任一件拖一天,交期就晚一天 非关键路线有 1~2 天时差 → 人手可以借去支援红色任务
▲ 箭条图:最长的那条线说了算,红线一天都拖不起

现场例子

模具项目组天天加班还是误期。箭条图画出来才发现:真正卡交期的只有设计→加工→试模三件事共 12 天,采购和热处理都有富余。把外协热处理的人抽来支援设计出图,总工期反而压到 11 天。
常见坑:① 工期拍脑袋报"3 天左右"——关键路线上误差会全额传导,宁可报区间再压缩;② 只盯红线忘了时差——非关键任务拖过头同样会变成新的关键路线,每周要重新算一遍。
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4选用速查表:现场对号入座
Which tool, when?

记不住 14 个工具没关系,记住你此刻想干嘛就行。左边找场景,右边抄工具:

不良一堆,不知道先治哪个
→
② 柏拉图
出了问题,猜不准原因
→
③ 鱼骨图 + ⑥ 分层法
怀疑两个因素有关系
→
⑤ 散布图
想知道过程稳不稳、有没有苗头
→
⑦ 控制图 + ④ 直方图
要开始收集数据了
→
① 检查表(永远的第一步)
抱怨/意见/想法乱成一锅粥
→
⑧ 亲和图
问题连环套,说不清谁害谁
→
⑨ 关联图
目标定了,不知道怎么落地
→
⑩ 系统图
两摊事要找交叉关键点
→
⑪ 矩阵图
矩阵格子里是一堆数字
→
⑫ 矩阵数据分析
任务输不起,怕中途翻车
→
⑬ PDPC 法
项目排期乱,总卡壳
→
⑭ 箭条图
一句话总纲:经典 7 工具管"用数据说话"(发生了什么、为什么),新 7 工具管"把事想清楚"(怎么规划、怎么决策)。数据派 + 思考派,凑成完整的改善脑。
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5改善组合拳:QC STORY 八步法
Tools never work alone

真正的改善现场,工具从来不是单打独斗,而是按课题解决流程(QC STORY)排好出场顺序。一个真实的注塑车间课题,八步走完:

  1. 选题——客诉最多的"外壳缩水"上桌。〔②柏拉图:从 9 类不良里选出 TOP1〕
  2. 现状把握——统计三个月不良数据。〔①检查表 + ⑥分层法:晚班缩水率是白班 2.3 倍〕
  3. 目标设定——缩水率 4.8% → 1% 以下。
  4. 原因解析——人机料法环全上墙。〔③鱼骨图出假设 + ⑤散布图验证 + ④直方图看分布〕
  5. 对策拟定与实施——保压曲线参数化、模温机加装。〔⑩系统图拆任务 + ⑬PDPC 防参数调整翻车〕
  6. 效果确认——连续 8 周跟踪。〔⑦控制图:曲线回到控制限内〕
  7. 标准化固化——参数写入作业指导书,新员工照单执行。〔①检查表再就业:点检表〕
  8. 复盘推广——横向展开到另外 6 副同型模具。〔⑭箭条图排推广计划〕

看懂了吗

14 个工具在一条流程线上各就各位:前面用经典 7 工具把"事实"钉死,中间用新 7 工具把"方案"想透,最后再用经典 7 工具验收成果。工具没有高级低级,只有出场顺序对不对。
峰哥提醒:别追求一次用全 14 个。一个课题用到 4~5 个、用透,比 14 个都摸一遍强十倍。
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6现场练习:考考你
Try it yourself

五道小题,先自己答,再点开对答案。

练习 1:车间上周不良记录有 300 条,班组长想找出"最该先治的一类",该用哪个工具?

② 柏拉图。按不良类别统计频次排序画柱+累计线,前两三类通常吃掉 80%——优先火力打这里。

练习 2:同一台机、同一批料,白班良率 99%,夜班只有 96%。第一步该干嘛?

⑥ 分层法。先把数据按班次/人/机/料分层切开比较,差异自然浮出水面——很可能是夜班换模手法或参数设定不同,再用鱼骨图深挖。

练习 3:改善小组头脑风暴出了 60 多条零散意见,怎么快速理出头绪?

⑧ 亲和图。把意见写成卡片贴墙,按"感觉相近"聚堆、命名,60 条乱麻变成 5~6 个主题方向。

练习 4:控制图上连续 7 个点在中心线同一侧,但都在控制限内。要处理吗?

要!这叫"七点链",是控制图的判异规则之一——虽然没越限,但过程已经出现系统性偏移(刀具磨损、模温漂移),等它出界就晚了。查 assignable cause,别等报警。

练习 5:公司要 3 个月内完成产线搬迁,客户订单还不能断。哪个工具保平安?

⑬ PDPC 法。沿搬迁主路线逐点推演"如果翻车怎么办",把外协备产、老线并行这些 Plan B 提前签好、备好;再配 ⑭箭条图排搬迁工期,双保险。

全答对了?恭喜你,已经超过车间 90% 的老师傅。把这份手册发给你的班组长,明天早会就开练。
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