如果你是品控品管从业者，大概率会知道或听说过QC七大手法。

 

质量大师石川馨曾说，企业内部95％以上的质量问题都可以通过这七种方法来解决。

 

这QC七大手法分别是控制图（管制图）、鱼骨图（特性要因图）、散布图（相关图）、排列图（帕累托图/柏拉图）、检查表（统计分析表）、分层法、直方图等。

 

QC七大手法的作用

 

QC七大手法是对质量管理活动的数据进行客观分析的有力工具。

 

那你知道怎么运用QC七大手法吗？

 

过去，运用这些工具，完全依靠纯人工来收集数据、分析数据以及绘图，质量工程师必须经历繁琐的计算、分析、绘图，对个人知识能力、工作技巧的要求极高。

 

随着计算机和信息技术的发展，质量工程师开始运用软件来辅助工作，再往后则逐渐实现数据管理自动化，数据收集、计算、分析和绘图的成本呈阶梯式下降。

 

到工业4.0时代，智能制造成为产业升级的趋势，数据管理的智能化也随之盛行起来，比如运用机器学习算法等AI手段，实现原因与对策的智能分析与推送，持续改善生产过程。

 

数据分析发展趋势

 

从发展趋势看，算法与软件的作用越来越大，越来越多的质量管理工具，逐渐基于算法而实现自主计算、分析与绘图，这极大降低了质量工具的运用成本，并提高了工具运用效率和准确度。

 

通过软件与设备的软硬结合，快速、准确地汇总生产与质量现象，并通过图表可视化展示出来，让质量工程师专注于问题原因和解决方案的思考，更加解放了工程师的生产力。

 

质量数据的闭环管理框架

 

三姆森科技开发的WiseView系列软件产品，就是旨在实现全过程闭环管理的质检分析平台。

 

WiseView可以与AOI设备联动，自动采集数据，以保证数据分析与反馈的实效性。还可以与已有的数据库连接，以及文件导入、手工录入设备之外的数据，从而使数据来源更丰富、更充分，软件平台可以基于更充分的数据进行学习、计算，让企业沉睡的数据彻底醒过来。

 

WiseView可与AOI设备直接联动

 

WiseView以SPC（统计过程控制）为核心模块，并可以兼具散布图、排列图等其它质量工具的功能。

 

WiseView应用统计分析技术对生产过程和产品过程质量进行实时在线监控，科学区分生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，提前发现异常而提出预警，以便质量管理人员及时采取应对措施，从而对产品质量进行过程控制。

 

总之，无论是在公共办公区域，还是管理者办公室，品质人员即使不到工厂现场，也能通过平台了解现场的品质状况，并根据软件的及时反馈，到现场检查过程、调整生产和解决问题。

 

缺陷分览分析

 

多机台汇总数据大屏展示

 

迈向工业4.0的今天，质量工具的算法化、软件化早已逐渐深入铺展。随着AI浪潮的袭来，工厂质量数据分析与管理朝智能化方向快速发展，深度学习等AI技术越来越多的被运用到工厂质量数据的分析之中，以实现全面质量管理。

 

那么你所在的工厂，质量数据是否得到充分挖掘与运用呢，质量工程师们现在又采用什么方式来运用各种质量工具呢？

 

不要再让质量数据继续沉睡，而是让数据变成资产、变成生产力。

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