新QC7大手法是针对错综复杂的语言类问题运用感性的方法进行分析的七个工具方法，有亲和图，系统图，关联图，矩阵图，矩阵数据分析法，过程决策计划图，箭线图。主要作用基本全部聚焦理清思路，找出复杂问题的关联性。

1.亲和图

亲和图，也叫KJ法，目的是从杂乱的数据中吸取信息，和老七法中的查检表一样，是为了讲清楚一个现状，需要做一些梳理。从字面上可以理解为现状和哪个类型比较接近，比如我们说某个人很才华横溢，可以有一些靠近的感性表达，可以有一些学历高，实践输出价值大，有获奖，在某个领域有建树等的表现，但是身材好，顾家，这些表现就和才华横溢不靠边。

2.系统图

系统图通常是针对失效模式做要因分析，找到影响失效的因子有哪些，然后做改善对策，通常这个很容易和层别法混淆，因为表现的形式很类似，但是最大的区别的有没有因果关系，系统图不限制层级，可以直到找到末端因子为止。因子之间可以重复，但是不能交叉，也可以从5M1E的维度，或者是失效模式的子项小Y综合分析。

3.关联图

关联图和系统图使用场景类似但有不同，目的也是对失效模式做要因分析，可以是一个，也可以是两个错综复杂但有交差的因子做分析，因为整体感觉比较凌乱，所以也叫乌龟图，通常会把最末端因子标注特殊记号。这个展开层级也没有限制，但是对进出的方向有讲究因果关系，只出不进是要因只进不出是问题。中间层次的话有进有出。依据场景和系统图做对比选择吧。

4.矩阵图

矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，找出成对的因素群，分别排列成行和列，找出其间行与列的相关性或相关程度的大小的一种方法。通常我们会提到波士顿矩阵”(BCG Matrix)，这个是是矩阵分析法的一种。矩阵图是较为感性的，相对比较简单，矩阵数据分析法是比较复杂的通常是理性的有数据化的。

5.矩阵数据分析

矩阵数据分析法是比较复杂的工具方法，分类也多，本文只讲简单的通用方法，就是从多维问题的事件中，找出重要度排名靠前的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，通常是横坐标和纵坐标组成的二维图。比如我们说的CE矩阵，在一个失效模式分析过程中，我们把得出的全部末端因子做一个纵向的排列，横向挑选失效模式中最大化的几个因为排列，可以根据影响度设置一个常数分值，然后综合看每个因为的影响度打分，可以是根据FMEA的严重度标准打分。这样就可以得到加权累计得分较高的因子，然后做针对性改善，避免找不到重点。

6.过程决策图

过程决策计划图又叫PDPC法是英文Process Dicesion program Chart的首个字母缩写。通常是用来预测或者识别流程中有哪些风险和隐患。比如出现一个质量缺陷，我们通常会做问题分析定位，就需要把流程打开，然后每个流程查看是否会出现失效，或者是基于预期的目的把流程打开，识别会有哪些风险，问题解决型和课题达成型都可以适用。

7.箭线图

箭线图，又称矢线图法或双代号网络图法（Activity-On-Arrow，AOA），是对工作计划标示出必要活动顺序关系的图示。它用箭线表示活动，活动之间用节点(圆形或矩形等标识，称作“事件”或“任务”)连接，只能表示FS（结束--开始）关系，举个例子，我们春节回家可以选择自驾，坐火车，坐飞机等各种方式，我们可以把过程打开，每个等待点作为一个点，然后用线条连接起来，得出每个出行方式需要多长时间，中途会遇到什么问题，方便我们出行做合理的安排和预防。