技能介绍

要解决的问题

质量团队处理缺陷数据、根因分析和过程监控时，常见问题是图表依赖手工绘制，口径不一致，结果解读也容易被经验带偏。这个技能把常用 QC 手法整理成可执行流程：先确定分析目标，再准备数据，最后生成图表并输出可存档结果。它适合把“外观缺陷、尺寸偏差、装配不良”这类记录变成柏拉图，把“产品不良率高”拆成鱼骨图，也适合用控制图检查批次是否超出控制限。

技能如何工作

技能围绕五种图表展开：

柏拉图：按缺陷类别和数量排序，识别累计占比约 80% 的关键问题。
鱼骨图：从人机料法环测等维度展开根因分析，适合先搭框架再深入某个维度。
直方图：查看一组数值数据的分布形态，辅助判断过程能力。
控制图：输入子组数据和子组大小，生成 UCL、CL、LCL 及数据点。
散布图：输入两组数值数据，观察变量间相关性强弱和方向。

使用时通常先说明分析目标，再提供数据或指定预设模板。脚本 scripts/qc_chart_generator.py 负责生成图表，模板位于 assets/templates/，具体操作步骤和结果解读可参考 references/qc_guide.md。图表默认输出 PNG，也可按参数指定 PDF 或 SVG；分析数据可导出为 CSV 或 JSON，方便存档和二次分析。

适用边界

数据输入需要符合脚本要求的 JSON 格式，尤其是控制图的子组结构。UCL / LCL 可由脚本自动计算，也可手动指定；如果业务已经规定控制限，建议明确传入。大量数据时资料建议分批处理，避免一次性生成造成性能压力。该技能更偏向质量分析和可视化辅助，不负责从生产系统直接取数，也不替代统计建模或正式质量审核结论。