在現代製造業中，品質控制（QC）是確保產品符合標準和顧客期望的關鍵環節。這七大手法包括：因果圖（魚骨圖）、檢查表（Check Sheet）、控制圖（Control Chart）、直方圖（Histogram）、帕累托圖（Pareto Chart）、散點圖（Scatter Diagram）和流程圖（Flow Chart）。
舉例來說，一家電子設備製造商通過使用控制圖和帕累托圖，成功地識別了生產過程中的主要質量問題，並優先解決了造成最大損失的幾個問題，從而顯著提升了整體產品質量。
隨著 AI 技術的發展，品管七大手法的實施變得更加高效和精確。特別是 AI 視覺技術的應用，使得數據的收集和分析更為迅速和準確。利用 AI 視覺系統，可以實時檢視製造過程，自動識別質量偏差，並即時提供反饋。這種高度自動化的品質監控不僅提高了數據分析的速度和準確性，也減輕了工作人員的負擔。 例如，結合 AI 視覺技術的控制圖能夠實時檢視生產過程中的質量變化，快速識別出超出控制限的異常情況，從而迅速進行調整。同時，透過 AI 系統對數據進行深入分析，可以揭示質量問題的潛在原因，幫助製造商進行更有效的問題解決。
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