新七种：系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法、矩阵数据分析法

QC七大手法是质量管理中用于数据分析和问题解决的核心工具，分为传统（老七种）和现代（新七种）两类，具体定义如下：

一、传统QC七大手法（老七种）

检查表

用于系统记录检查项目，通过定期或不定期的检查，将问题点清晰化，便于追踪和整改。

层别法（分层法）

将数据按人员、机器、材料、方法、环境、时间等维度分层分类，通过对比分析各层数据差异，定位质量问题的根源。

排列图（柏拉图）

基于帕累托定律，将问题按频率或影响程度排序，并绘制累积曲线，帮助识别关键少数问题。

因果图（鱼骨图）

通过鱼骨结构分析问题与其潜在原因的关系，从人、机、料、法、环等方面系统梳理因果链条。

直方图

利用频数分布展示数据特征，帮助判断数据是否服从正态分布，评估过程稳定性。

控制图

带有控制界限的动态图表，用于实时监控过程是否处于统计控制状态，及时预警异常波动。

散布图

在X-Y坐标系中展示两个变量之间的关系，判断是否存在相关性及关联程度。

二、现代QC七大手法（新七种）

系统图

通过流程图展示系统各要素间的逻辑关系，帮助分析系统结构对质量的影响。

关联图

用于分析多个因素之间的复杂关联关系，理清因果网络中的交互作用。

亲和图（KJ法）

将杂乱无章的语言数据通过归类整理，揭示潜在模式和关联，促进问题解决。

矩阵图

多维度数据对比分析工具，可同时考察多个因素间的相关性。

箭条图（流程图）

以箭头表示流程方向，清晰展示工作步骤和逻辑关系，便于发现流程瓶颈。

PDPC法（过程决策计划图）

预测过程中可能出现的障碍及后果，提前制定应对策略，实现风险预防。

矩阵数据分析法

通过多变量统计分析，将复杂数据简化为少数关键指标，提升决策效率。

三、补充说明

适用范围 ：

老七种侧重事后分析与改进，新七种更强调事前预防与系统性管理。- 核心作用 ：

通过数据可视化与结构化分析，帮助企业快速定位问题、制定解决方案，并持续优化流程。以上内容综合了不同版本的定义与特点，供全面参考。