质量统计方法
工程质量的统计方法
1.1控制图法 1.2频数直方图法 1.3调查列表法 1.4排列图法 1.5分组分析法 1.6 因果分析图法
1.1控制图法
控制图又称管理图，是一种动态分析 法。采用这种方法，可根据数据随时间的 变化，随时了解生产过程中质量的变化情 况，判断生产过程是否稳定，从而实现对 工序质量的动态控制，及时发现问题，并 采取措施，使生产处于稳定状态。
1.2频数直方图法
频数直方图也叫直方图，是表示质量数 据离散程度的一种图形。用来整理质量统计 数据，找出规律，判断和预测施工过程中工 程质量的好坏，估算工序的不合格率，反映 工序能力。直方图主要是研究质量数据的分 布规律，从而掌握工程质量分布状态，以便 控制质量界限。
1.3调查列表法
在质量管理中，调查表是一种数据收 集、整理，并给其他数理统计方式提供依 据和粗略原因分析的工具。其格式有各种 各样，一般按照调查的目的与对象不同有 如下几种：工序内质量分布调查表；不良 项目调查表；不良原因调查表；缺陷位置 调查表；检查评定工程质量情况调查表等 也可以根据需要自行制作。
1.4排列图法
➢ 排列图的定义
排列图法又叫主次因素分析图或巴雷特 图，是用来寻找影响工程(产品)质量的主要 因素的一种有效工具。
➢ 排列图的绘制步骤
①确定调查对象
②收集统计数据，将统计数据进行汇总， 确定不合格点的频数
③整理数据，将不合格点频数由大到小顺 序排列并计算出累计频数
④绘制排列图，并画出累计频率曲线
⑤找出A类、B类和C类问题，提出解决措 施
1.5分组分析法
分组分析法就是把在实践中收集来的 数据，按不同的情况进行分组，进而分析产 生质量问题的原因，也可以叫分类法、分层 法。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
质量管理数据统计方法
质量管理数据统计方法
1. 嘿，你知道质量管理中常用的分层法吗？就好比把一堆混杂的水果按种类分开一样。
比如在生产零件的时候，我们把不同批次的零件质量数据区分开来，这样就能更清楚地看出各批次的差异啦，好不好用？
2. 哇哦，排列图可真是个厉害的方法呀！这就像是给质量问题排个队，把重要的往前放。
像我们处理产品缺陷的时候，用排列图就能一眼看出哪种缺陷最突出，这不是很牛吗？
3. 还有直方图呀！它就像是给数据拍个照片，一下子就能看清数据的分布情况。
比如说统计一批产品的尺寸，通过直方图就能清楚知道尺寸是不是集中在合格范围内，这多直观啊，是不是呀？
4. 亲和图呢，就好像把一堆杂乱的想法整理成有序的思路。
比如说大家对质量改进提了好多意见，用亲和图就能把这些意见有条理地归类，这多妙啊！
5. 散布图也是超有用的呀！就像是在找两种数据之间的关系。
比如研究温度和产品质量的联系，通过散布图就能看出它们到底有没有关联，多神奇呀！
6. 控制图就如同给质量设了个警报器呐！一旦数据超出正常范围就会发出信号。
像监控生产过程中，控制图能及时告诉我们是不是有异常情况出现，这很重要吧！
我的观点结论：这些质量管理数据统计方法真的是各有各的好用，在质量管理中可不能小瞧它们，得好好利用起来呀！。
质量控制统计方法
质量控制统计方法
质量控制统计方法是一种统计学方法，用于监测和评估产品或服务的质量。
这些方法可以帮助识别质量问题，确定原因，制定纠正措施，并监测改进的效果。
以下是一些常用的质量控制统计方法：
1. 流程控制图：使用流程控制图可以监测和控制过程中的各种测量结果。
常见的流程控制图包括均值图、极差图、标准差图等。
2. 抽样调查：通过对抽样数据的分析，可以对整个批次或过程的质量进行评估。
抽样调查常用的方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
3. 假设检验：通过比较样本数据与已知数据的差异，判断是否存在显著的差异。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
4. 六西格玛方法：六西格玛方法是一种以减少缺陷和提高质量为目标的管理方法。
它通过统计分析来确定并消除引起质量问题的根本原因。
5. 故障模式和影响分析（FMEA）：FMEA是一种通过评估和优化设计来预测和排除潜在故障的方法。
它通过定量分析来确定产品或过程中的潜在故障模式，并评估其对质量的影响。
这些方法可以在各个行业和领域中应用，用于改进产品和服务的质量，降低质量风险，并提高客户满意度。
工程质量统计方法
工程质量统计方法工程质量统计是指通过采集、整理和分析工程施工过程中的相关数据，来评估工程质量的一种方法。
工程质量统计的目的是通过统计分析，了解工程质量的整体状况和特点，发现工程质量问题，并制定相应的改进措施。
下面将详细介绍工程质量统计的方法。
一、数据采集工程质量统计的第一步是数据的采集。
常用的数据采集方式包括现场观察、问卷调查和纸质或电子文件整理等。
在采集数据时，需要明确采集的内容和指标，如施工过程中的人员、设备、材料等情况，以及各项工程质量指标的达标情况。
同时，为了提高数据的准确性和可靠性，可以使用照片、录像等方式进行辅助记录。
二、数据整理数据采集完毕后，需要进行数据整理和分类。
首先，对采集到的数据进行整理，去除冗余信息，保留有用的数据。
然后，根据工程质量的不同方面，将数据进行分类，如人员、设备、材料、施工工艺等方面。
对于大规模的工程项目，可以通过建立数据库的方式进行数据整理和保存，以方便后续的查阅和分析。
三、数据分析数据整理完毕后，需要进行数据分析。
数据分析是工程质量统计的核心部分，通过统计分析数据，揭示工程质量的问题和隐患。
数据分析常用的方法包括统计描述、趋势分析、相关性分析和误差分析等。
统计描述可以通过计算平均值、标准差、方差等指标，来了解工程质量的整体水平和离散程度。
趋势分析可以通过分析工程质量指标的变化趋势，来判断工程质量的改进方向。
相关性分析可以通过计算相关系数，来研究不同因素之间的关系，找出影响工程质量的主要因素。
误差分析可以通过计算误差率、误差范围等指标，来评估工程质量的准确性和稳定性。
四、制定改进措施在数据分析的基础上，需要根据发现的问题和隐患，制定相应的改进措施。
改进措施应当具体、可行和操作性强，同时需要考虑到工程质量的重要性、可行性和经济性。
改进措施可以包括加强监督和检查、提高施工人员的技术水平、优化施工工艺和方法等。
制定改进措施时，还需要考虑到不同项目的特点和需求，以及各方面资源的限制和影响。
质量统计分析有哪些方法
质量统计分析是一种用于评估和改进产品或服务质量的方法。
以下是一些常用的质量统计分析方法：
1. 控制图：控制图是一种用于监控过程稳定性的工具，通过绘制数据点并观察其分布情况，可以判断过程是否处于受控状态。
常见的控制图有X-R图、P图和C图等。
2. 直方图：直方图是一种用于描述数据分布情况的图形工具，通过将数据分组并计算每组的频数，可以了解数据的集中趋势、离散程度等信息。
3. 散点图：散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图形工具，通过绘制数据点并观察其分布情况，可以判断两个变量之间是否存在相关性。
4. 帕累托图：帕累托图是一种用于识别问题和改进机会的工具，通过按照问题的严重程度对问题进行排序，可以优先解决最重要的问题。
5. 因果图：因果图是一种用于分析问题原因的工具，通过绘制因果关系链，可以帮助我们找出问题的根本原因。
6. 假设检验：假设检验是一种用于验证统计假设的工具，通过计算样本数据与理论值之间的差异，可以判断假设是否成立。
7. 方差分析：方差分析是一种用于比较多个样本均值差异的工具，通过计算组间和组内的差异，可以判断不同组之间的均值是否存在显著差异。
8. 回归分析：回归分析是一种用于预测一个变量与另一个变量之间关系的工具，通过建立数学模型，可以预测未来的趋势和变化。
9. 时间序列分析：时间序列分析是一种用于分析时间序列数据的工具，通过研究数据随时间的变化规律，可以预测未来的发展趋势。
10. 敏感性分析：敏感性分析是一种用于评估模型结果对输入参数变化的敏感程度的工具，通过改变输入参数的值，可以了解模型的稳定性和可靠性。
质量统计分析方法
质量统计分析方法质量统计分析是一种用来评估产品或服务质量的方法，通过收集和分析数据，可以帮助企业了解产品或服务的质量状况，找出存在的问题，并采取改进措施。
在质量管理中，统计分析方法起着至关重要的作用，它能够为企业提供客观的数据支持，帮助企业制定科学的决策，提高产品或服务的质量水平。
一、数据收集。
在进行质量统计分析时，首先需要收集相关的数据。
数据可以来源于产品的生产过程、客户的反馈、市场调研等多个方面。
通过收集大量的数据，可以更全面地了解产品或服务的质量状况，为后续的分析提供充分的依据。
二、质量测量指标。
在进行质量统计分析时，需要选择合适的质量测量指标。
常用的质量测量指标包括产品的合格率、不良品率、客户投诉率、服务满意度等。
通过这些指标的测量，可以客观地评估产品或服务的质量水平，找出存在的问题，并进行针对性的改进。
三、统计分析方法。
在进行质量统计分析时，可以运用多种统计分析方法。
比如，可以利用控制图来监控产品质量的稳定性，通过对比实际数据和标准数据的差异，及时发现异常情况；可以运用散点图来分析产品的相关性，找出影响产品质量的关键因素；还可以利用回归分析来建立质量预测模型，预测产品或服务的质量表现。
四、质量改进措施。
通过质量统计分析，可以找出产品或服务存在的问题，并制定相应的改进措施。
比如，可以通过质量成本分析，找出造成质量问题的成本，并采取降低成本、提高质量的措施；可以通过质量功能展开(QFD)分析，了解客户需求，为产品设计和生产提供指导；还可以通过六西格玛方法，系统地改进生产过程，提高产品的质量水平。
五、持续改进。
质量统计分析不是一次性的工作，而是需要持续进行的过程。
通过不断地收集数据、分析数据，发现问题、改进问题，可以实现产品或服务质量的持续提升。
因此，企业需要建立健全的质量管理体系，将质量统计分析纳入到日常的管理工作中，形成持续改进的机制。
总结。
质量统计分析是企业质量管理的重要手段，通过收集和分析数据，可以客观地评估产品或服务的质量状况，找出存在的问题，并采取改进措施。
质量控制的统计方法
质量控制的统计方法
1. 分层抽样就像是给一堆东西分分类再挑一挑！比如说，咱要检查一批水果的质量，那咱就按照不同的种类比如苹果、香蕉、橙子啥的分开，然后从每一类里随机抽取一些来检查，这样是不是就能很全面地了解水果质量啦！
2. 统计过程控制啊，就好比是给一个大机器装上了监控器！像在工厂里生产零件，随时看着那些数据的变化，一旦有异常就能马上发现，哎呀，是不是超级厉害呢！比如生产线上的温度突然升高了，这时候就能赶紧调整啦！
3. 直方图不就是把数据整理得像个小山峰一样嘛！咱就说调查大家的身高，把不同身高范围的人数一统计，画出来就是个清楚明白的直方图啦，一看就知道大家的身高分布情况呢！你说神奇不神奇！
4. 控制图就像是战场上的嘹望塔呀！拿做蛋糕来说吧，每次做蛋糕都要测量它的重量，把这些数据画成控制图，就能随时发现有没有超出正常范围的情况。
要是突然重了或轻了很多，不就意味着有问题嘛，这可太重要啦！
5. 散布图打个比方就像找朋友关系一样！比如研究温度和湿度的关系，一个一个对应起来画在图上，就能看到它们之间到底有啥联系啦，是不是很有意思呀！如果温度高的时候湿度总是也高，那它们的关系不就一目了然了嘛！
6. 假设检验可以想成是侦探断案呢！比如说怀疑一批产品质量有问题，那就通过各种证据和检验来判断到底是不是真的有问题，哎呀呀，是不是像
聪明的侦探一样呢！像检测一种新药品有没有效果，通过假设检验就能找出答案啦！
我觉得这些质量控制的统计方法都超有用的呀，能让我们更好地把握质量，做出更棒的产品，提供更优质的服务呢！。
常用的质量统计分析方法
常用的质量统计分析方法常用的数理统计方法有七种，包括分层法、排列图法、因果分析图法、相关图法、统计分析表法、直方图法和控制图法。
1．分层法（又称分类法）。
分层法是将收集来的数据根据不同的目的，按其性质、来源、影响因素等加以分类和分层进行研究的方法。
它是分析影响质量原因的一种重要方法。
它的作用是，可以使杂乱的数据和错综复杂的因素系统化、条理化，从而找到主要问题，采取相应的措施。
分层的目的主要是为了分清责任找出原因。
应用分层法研究影响质量因素时，可先对操作者、机器、材料、方法、测量、环境和时间等方面进行分层，然后在小范围内再分层。
2．排列图法。
排列图法又称主次因素分析图法。
它是找出影响产品质量主要因素的一种简单而有效的方法。
图11-4 金笔不合格原因排列图排列图是根据"关键的少数和次要的多数"的原理而制作的。
也就是把影响产品质量的因素或项目，按其对质量影响程度的大小，顺序排列起来，就形成排列图。
它的作用是能从多因素中找出关键因素，从而确定从何处人手解决问题。
其结构是由两个纵坐标、一个横坐标，几个直方形和一条曲线所组成。
左纵坐标表示产品频数（产品出现的次数），即不合格品体数；右纵坐标表示频率（产品出现的次数和总的次数之比），即不合格品累计百分数；横坐标表示影响产品质量的各个因素或项目，按影响质量程度的大小从左至右依次排列；每个直方形的高度表示该因素影响的大小；曲线上每点的高度表示该因素累计百分数的大小，该曲线又称为巴雷特曲线。
为了利用排列图较准确地找到影响产品质量的主要因素，通常把曲线的累计百分数分为三级作为判断标准，与此三级相对应的因素就分为三类：（1）累计百分数在0-80％为A类，在这一区间的因素是（主要因素，其中占累计百分数50-80％区间的因素）关键因素，一般这种关键因素有一两个，是解决问题的入手处；（2）累计百分数在80一90％的为B类，是次要因素；（3）累计百分数在90一100％的为C类，这一区间的因素是一般影响因素。
质量统计管理办法
质量统计管理办法质量统计管理办法是制定和实施企业的质量管理体系的重要手段，通过适当的统计分析方法，可以帮助企业对产品和服务的质量进行监控和控制，提高质量工作的科学性和可操作性。
本文将从质量统计的基本概念、质量统计管理的流程、质量统计方法和应用等方面进行详细介绍。
一、质量统计的基本概念质量统计是一种通过统计方法对质量进行度量、监控和改进的工具，其主要是从质量数据中得出结论，帮助企业做出正确的决策，提高产品和服务的质量。
质量统计主要包括以下要素：1.质量度量指标：用于衡量和评估产品或服务的质量，如缺陷率、不合格品率、退货率等。
2.质量数据来源：质量数据来源可以是企业内部的质量检验、测试记录等，也可以是从市场、客户、供应商等方面反馈过来的质量问题。
3.质量统计分析工具：包括均值、标准差、方差、频率分布图、控制图等统计分析工具。
4.质量监控和改进策略：通过统计分析作出合理的质量控制决策，提高产品或服务的质量标准，满足客户需求。
二、质量统计管理的流程1.确定质量度量指标：企业需要确定适当的质量度量指标，进行质量数据收集和分析。
2.质量数据收集：质量数据收集主要通过质量检验、测试、调查、市场反馈等方式进行。
3.质量数据分析：通过质量数据分析，得出对产品或服务质量影响较大的原因和因素。
4.质量控制：通过对质量数据进行分析和控制，实行质量监控和改进策略，提高产品或服务质量。
5.质量管理改进：不断地改进质量管理体系，提高质量管理的效果和效率。
三、质量统计方法和应用1.频率分布图：频率分布图可以反映数据的分布情况，如缺陷数的分布情况、不合格品率的分布情况等。
通过这种方式可以了解到哪些产品或过程存在缺陷，以及导致缺陷的原因和因素是什么。
2.控制图：控制图是一种通过分析样本数据的变化并规定控制界限的方法，对过程进行稳定性监控的工具。
通过控制图可以分析出过程的平均值和标准差，并且能够监管生产过程中出现的异常情况。
3.灰色系统理论：灰色系统理论是一种对系统进行分析和预测的理论，通过构建模型进行预测和分析，从而达到优化和改进系统性质的目的。
质量统计七大手法
质量统计七大手法质量统计方法是工厂质量管理过程中经常运用的重要手法。
主要是通过对各种相关资料的收集.分析和利用，以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性。
其作用在应用于产品的设计.生产过程的控制.防止不合格品产生.质量问题的分析.查找原因.确定产品和过程的限定值，预测.验证并测量和评定产品质量特性。
为了达到上述目的就必须选择适宜的统计方法，下述即常用的统计方法及其应用。
一.图示法(直方图.制程流程图.散布图.柏拉图.因果图等)主要用于进行问题诊断，并据此选择适宜的方法进行统计诊断二.统计控制图(X –R.P.C控制图等)主要用于监控产品的生产和测量过程。
三.试验设计主要用于确定变量对过程和产品性能有显著影响。
四.建立量化模型进行回归分析主要用于生产过程运作的条件和产品设计发生变化时，对产品和过程的特性进行分析。
五.进行变量分析对各变量构成进行评估.似务变量占总体变量的比例，作为最佳的质量改进机会的依据。
为控制图.产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案。
六.抽样计划工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法，将在各方面受益，并表现在：1.发现质量管理过程中的薄弱环节，对质量改善采取针对性的措施﹔2.查找形成品不良的因素，使质量追溯有据可依﹔3.验证质量控制方法有效性。
以下介绍品管七大手法1.直方图2.柏拉图3.因果图法(鱼刺图)4.层别法5.控制图6.检查表7.推移图2.统计技朮的应用一直方图直方图有称柱状图，是将囤积数据汇总.分组，并将每组数据绘成柱状图，依统计数据的分布形状，进行产品生产过程.质量状态及管制能力的分析。
运用直方图进行分析的步骤为1.数据统计将同一类型和相近似的现象归纳在一起，以分析该类现象对产品质量的影响程度。
2.将统计数据分组.确定组数是直方图分析中的重要步骤，将统计的样本总数进行合理分组便于观察数据分布情况，合理的组数鱼样本总数的关系通常为：(见右下表)3.计算全距.组距.组界.中心值：1.全距：代号为R，是数据中最大值与最小值的差，即2.组距代号为，组距(h )=R /组数，组距通常选整﹔3.确定组界：最小一组的下组界= -测量值的最小位数/2测量值的最小位数一般是1或0.1最小一组的上组界=下组界+组距4.确定中心值各组界之间的中心值，也称中值。
常见工程质量统计分析方法
常见工程质量统计分析方法引言工程质量的统计分析是为了帮助工程师和决策者了解工程项目的质量水平，从而采取相应的措施来提高工程质量。
本文将介绍几种常见的工程质量统计分析方法，包括质量控制图、假设检验和回归分析。
1. 质量控制图质量控制图是一种常用的工程质量统计方法，它能够对工程项目的质量数据进行监控和分析。
质量控制图主要有控制图和直方图两种类型。
1.1 控制图控制图是用来监控过程中质量特性的变化情况，通过绘制样本数据的点和控制限来判断过程是否处于统计控制状态。
常见的控制图有： -均值控制图：用于监控样本均值的变化情况； - 范围控制图：用于监控样本范围的变化情况。
1.2 直方图直方图是用来分析质量特性分布的一种方法，通过将数据分组并绘制柱状图来展示质量特性的分布情况。
2. 假设检验假设检验是一种以统计学为基础的工程质量统计方法，用于检验关于总体参数的假设。
假设检验的步骤包括： 1. 提出原假设和备择假设；2. 根据样本数据计算检验统计量的值；3. 根据检验统计量的分布和显著性水平进行假设判断。
常见的假设检验方法有： - 单样本 t 检验：用于检验一个样本的均值是否等于给定值； - 双样本 t 检验：用于检验两个样本的均值是否相等； - 方差分析：用于检验多个样本的均值是否相等。
3. 回归分析回归分析是一种用于研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。
回归分析可以帮助工程师了解影响工程质量的因素，并预测工程质量的变化趋势。
常见的回归分析方法有： - 简单线性回归：用于研究一个自变量与因变量之间的关系； - 多元线性回归：用于研究多个自变量与因变量之间的关系； - Logistic 回归：用于研究因变量为二分类的情况。
结论工程质量的统计分析方法在工程实践中起着重要的作用，它能够帮助工程师和决策者了解工程项目的质量状况，从而采取相应的措施来提高工程质量。
本文介绍了几种常见的工程质量统计分析方法，包括质量控制图、假设检验和回归分析。
质量统计分析中常用的方法
质量统计分析中常用的方法-------------------------------------------------------------------------------一、调查表法调查表法——又叫检查表、统计分析表，它是统计图表的一种。
是用来系统地记录、收集和积累数据，确认事实，并对数据进行整理和粗略分析的统计图表。
应用程序： 明确收集资料的目的； 确定记录调查的项目； 确定收集数据的方法和记录、分析方法；根据目的不同，确定调查表的格式，其内容应包括：调查者、调查的时间、地点和方式等栏目；按规定的数据收集和分析方法收集数据将数据记入表内；如有必要，应评审和修改该调查表。
二、分层法1、定义分层法（又叫分类法或分组法）——是按照一定的标志，把记录收集到的数据加以分类整理的一种方法。
2、作法分层的原则是按照一定的标志加以区分，把性质相同，又在同一条件下收集的数据归在一起，使同一层次内的数据波动幅度尽可能地小，而层与层之间差别尽可能地大。
否则就难以达到了层的目的。
一般采用以下标志：人员、设备、材料、方法、测量、时间、环境、其他。
分层法的应用程序： 收集数据 将采集到的数据或信息根据目的不同选择分层标志 分层 按层归类 画分层归类图3、分层法应用三、排列图法1、概述排列图——是为找寻影响产品质量的主要问题，即在影响产品质量的诸多问题中确定关键的少数的一种方法。
排列图的作用：一是按重要顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问题的作用；二是识别改进的机会。
2 、排列图的作法1.选择要进行质量分析的项目2.收集数据3.数据处理4.绘制排列图5.排列图分析3、排列图应用实例四、因果图法1、概述因果图法是为寻找质量问题产生产原因，即分析原因与结果之间关系的一种方法。
又叫特性要因图、树枝图、鱼刺图。
2、因果图的作法简明扼要的规定结果，即确定要分析的质量问题或质量特性，如可直接利用排列图所确定的主要问题为因果图分析的结果。
质量目标及统计方法
质量目标及统计方法
一、质量目标
为了保证系统的可靠性及高效性，企业要求其产品质量要有明确的目标，具体如下：
1、产品的可靠性：产品具有较高的可靠性，应符合国家和行业要求，使用寿命稳定，噪声低，抗断裂能力强等要求。
2、产品的性能和精度：产品必须具备合格技术指标，满足用户对性
能和用途的要求，精度达到质量标准设定的要求。
3、产品的外观质量：产品外观质量要美观，不得出现脱落、褶皱、
污渍等缺陷，以满足客户的视觉需求。
二、质量统计方法
1、定量统计方法
定量统计方法，也称定量分析，指根据不同的参数通过数理统计等方法，来精确描述和表示统计对象的特性及定量比较它们的差异，其常用的
统计技术有回归分析、控制图、直方图、相关性分析、卡方检验等。
2、定性统计方法
定性统计方法，也叫定性分析，是以定性技术方法分析产品质量的方法，利用文字、图形等来分析产品质量，还可以结合实际操作，形成具有
系统性的产品评价体系。
常用的质量评价统计方法
常用的质量评价统计方法1.分层法分层法是质量管理中整理数据的重要方法之一。
分层法是把收集来的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类整理，以分析质量问题及其影响因素的一种方法。
2.调查表法调查表是为收集数据而设计的图表。
调查表法就是利用统计表进行整理数据和粗略分析原因的一种工具。
其格式多种多样，可根据调查的目的不同，使用不同的调查表。
3.排列图法排列图法又称主次因素分析图，是把影响质量的因素进行合理分类，并按影响程度从大到小的顺序排列，做出排列图，以直观的方法表明影响质量的主要因素的一种方法。
排列图的基本结构：1个横坐标，2个纵坐标，几个直方形和一条曲线构成。
（1）针对某一问题收集一定时期的资料。
（2）将数据按一定分类标志进行分类整理，从大到小依次排列，并计算出各类项目的频数、累计频率。
（3）按一定的比例画出两个纵坐标和一个横坐标。
横坐标表示影响质量的因素，左边纵坐标表示频数，右边纵坐标表示累计频率。
（4）按种类影响因素的程度的大小，依次从左到右在横坐标上画出直方块，其高度表示该项目的频数，并写在直方块上方。
（5）按右纵坐标的比例，在直方块中问的上方标出累计频率，从原点开始连接各点，画出的曲线就是巴雷特曲线。
应用排列图的注意事项：（1）通常把因素分为A、B、C三类。
在累计频率80％与90％两处画2条横线，把图分成三个区域，累计频率在80％以内的诸因素是主要因素（A类），累计频率在80％～90％的是次要因素（B类），90％以上的为一般因素。
（2）主要因素不能太多，一般找出主要因素一二项为宜，最多不超过三项。
若找出主要因素过多，须考虑重新进行因素的分类。
（3）适当合并一般因素。
不太重要因素可以列出很多项，为简化作图，可把这些因素合并为"其他"项，放在横坐标的末端。
（4）在采取措施之后，为验证效果，要重新画巴雷特图，以便进行比较。
4.因果分析图因果分析图又称特性因素圈、树枝图、鱼刺图。
质量控制统计方法
质量控制统计方法质量控制是指通过与设定的质量标准进行比较，以确定所生产的产品或提供的服务是否符合预期要求的一系列活动。
质量控制统计方法是一种利用统计学原理和方法对质量进行测量和控制的手段。
它通过收集、分析和解释生产过程或产品的数据，以提高产品质量和生产效率。
质量控制统计方法包括以下主要内容：1. 抽样技术：抽样技术是指从总体中选取样本进行检验和测试的方法。
常用的抽样技术有随机抽样、方便抽样、系统抽样等。
通过合理选择样本，并对样本进行检验，可以从统计学的角度对总体的质量水平进行推断。
2. 测量系统分析：测量系统分析是用来评估和改善测量系统的准确性和稳定性的方法。
包括测量系统误差分析、数据收集和分析、测量系统能力评估等。
通过分析测量系统的误差来源，可以确定测量系统是否稳定和准确，从而保证所得数据的有效性。
3. 控制图：控制图是一种利用统计技术来监控过程稳定性和预测过程性能的工具。
常用的控制图有：X-控制图、R-控制图、P-控制图、C-控制图等。
通过绘制控制图，可以对过程进行实时监控，发现异常情况，并采取必要的纠正措施，从而保证过程的稳定性和可控性。
4. 假设检验：假设检验是通过对样本数据进行分析，从而对总体的某个参数或某个关系提出并验证假设的方法。
常用的假设检验有：单样本均值检验、两样本均值检验、方差分析、相关分析等。
通过假设检验，可以判断产品质量是否达到预期要求，从而采取相应的措施。
5. 六西格玛：六西格玛是一种基于数据分析的质量管理方法。
它以减少变异性和缺陷为目标，通过收集大量数据，进行统计分析，并采取相应的改进措施，以提高质量水平和降低成本。
六西格玛通过量化数据和过程分析，使质量控制从主观决策转变为基于实际数据的科学决策。
质量控制统计方法的应用可以帮助企业有效地监控和管理质量，在生产过程中发现问题并及时加以解决，从而提高产品质量和生产效率。
通过合理运用抽样技术、测量系统分析、控制图、假设检验和六西格玛等方法，可以从统计学的角度对质量进行定量分析和评价，为企业决策提供科学依据，实现质量的持续改进。
质量KPI考核统计方法
质量KPI考核统计方法质量KPI（关键绩效指标）是一种用于评估质量绩效的量化指标体系。
它帮助组织和管理人员衡量和确保产品或服务的质量达到预期目标。
在考核过程中，正确选择和使用合适的统计方法对于有效评估质量绩效至关重要。
下面将介绍几种常见的质量KPI考核统计方法。
1. 缺陷率（Defect Rate）缺陷率是一个重要的质量KPI，它表示单位产品或服务中存在的缺陷的比率。
统计方法包括查找和记录缺陷数量，然后将其与总生产或交付数量进行比较。
计算公式如下：缺陷率=(总缺陷数/总生产或交付数量)*100%2.不良品率（DPPM）不良品率表示每百万个单位产品中存在的不良品数量。
统计方法包括查找和记录不良品数量，然后将其与总生产或交付数量进行比较。
计算公式如下：DPPM=(不良品数/总生产或交付数量)*1,000,0003. 成本质量比（Cost of Quality）成本质量比是衡量质量绩效的关键指标。
它统计了各类质量相关活动的成本，并将其与总成本进行比较。
统计方法包括记录质量相关活动的成本（如预防成本、评估成本、内部失败成本和外部失败成本），然后将其相加并与总成本进行比较。
4. 数据采集率（Data Collection Rate）数据采集率是评估质量KPI的一个重要指标。
它表示组织或部门准确、及时地收集和记录质量相关的数据的能力。
统计方法包括记录数据的采集和记录时间，并将其与计划时间进行比较。
计算公式如下：数据采集率=(实际数据采集和记录时间/计划数据采集和记录时间)*100%5. 满意度指数（Satisfaction Index）满意度指数是衡量顾客满意度的关键指标。
统计方法包括进行顾客满意度调查，得出顾客满意度评分，并将其转化为满意度指数。
计算公式如下：满意度指数=(满意度评分/最高可能评分)*100%以上是几种常见的质量KPI考核统计方法。
选择合适的统计方法需要根据组织或项目的具体情况进行判断，确保能够准确评估和提升质量绩效。
质量分析7种统计工具
02
双峰形:情况与孤岛形大致一样，只是表现得更突出。
03
平顶形：由于加工中存在某种缓慢而均匀变化的倾向，如刀具、模具磨损。
直方图
B充分包含在T之中，且B和T的分布中心重合,分布满足公差要求并有相当的余地时，工程能保证产品合格。当T远大于B时，则存在质量过剩。 B虽在T 之中，但中心有偏移，B和T的一端（或两端）重合时，条件稍有变化就会出现不合格品。此时应及时调整中心 。 B和T 的界限交叉（或B大于T）或明显偏向一边，必然会产生不合格品,此时应及时调整或改进工艺。
6. 注意事项 6.1.相关的判定只限于画图所用的数据范围之内，不能随意延伸判定范围。有延伸需要时应扩大搜集数据的范围，重新作相关图。例如体重与年龄的关系就不具有延伸性。 6.2.应将具有不同性质的数据分开作相关图，否则将会导致不真实的判定。当我们决定要对某个因变量和自变量之间相关关系进行研究并采集数据时，应尽可能使影响这个因变量的其它自变量处于稳定状态。 6.3个别偏离分布趋势的点子，可能是特殊原因造成的，判明原因后，可以去掉该点。 6.4要应用专业技术对相关分析的结果加以确认，因为可能出现伪相关现象,尤其当多个自变量都影响这个因变量的时候。
3倍标准偏差（3σ）
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一、概述
－－控制图的种类很多，一般按数据的性质分为计量值控制图、计数值控制图两大类。
类别
名称
控制图符号
特点
适用场合
计 量 值 控 制 图
平均值－极差控制图
x － R
最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
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排列图
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① 将用于排列图所记录的数据进行分类。 ② 确定数据记录的时间。 ③ 按分类项目进行统计。 ④ 计算累计频率。 ⑤ 准备坐标纸，画出纵横坐标。 ⑥ 按频数大小顺序作直方图。 ⑦ 按累计比率作排列曲线。 ⑧ 记载排列图标题及数据简历。
排列图的作图方法步骤
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某厂铸造车间生产某一铸件，质量不良项目有气孔、未 充满、偏心、形状不佳、裂纹、其它等项。记录一周内 某班所生产的产品不良情况数据，并分别将不良项目归 结为表
在质量管理中最强调的是事实管理，就是要掌握事实， 要掌握事实就必须设计检查表收集数据。
记录用检查表
不良项目 8月1日 8月2日 8月3日 厖.
刮伤
2
4
裂伤
10
13
撞伤
2
8
污点
4
8
其它
1
2
合计
19
35
检查数
100
100
不良率
19
35
8月19日 合计
检查表（check list）
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层别法是所有手法中最基本的概念，即将多种多样的 数据，因应用目的的需要分类成不同的“类别”，使 之方便以后的分析；
计数值可进一步区分为计件值和计点值。
对产品进行按件检查时所产生的属性(如评定合格与不合 格)数据称为计件值。
每件产品中质量缺陷的个数称为计点值。如棉布上的疵 点数、铸件上的砂眼数等。
计数值和计量值
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计量值:
b.计量值。当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可 能的数值时，这样的特性值称为计量值。如用各种计量 工具测量的数据(长度、重量、时间、温度等)，就是计量 值。
层别法
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用在检查表上
不良项目 刮伤 裂伤 撞伤 污点 其它 合计
检查数 不良率
8月1日 2 10 2 4 1 19
100 19
用在排列图上
层别法
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在工厂里，要解决的问题很多，但从何入手呢？
事实上，大部分的问题，只要能找出几个影响 较大的因素，并加以处置及控制，就可解决问 题的80%以上。柏拉图是根据收集的数据，以 不良原因、不良状况发生的现象，有系统地加 以项目别分类，计算出各项目所产生的数据 （如不良率、损失金额）及所占的比例，再依 照大小顺序排列，再加上累积值的图形
排列图：例1
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某部门将上月生产的产品作出统计，总不良数 409个，其中不良项目依次为：
排列图：例2
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排列图：例2
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上例中主要不良品为破损，此破损为当月份生产许多产 品的破损总和，再将产品类别用柏拉图法分析如下：
序号 1 2 3 4 5
合计
产品 A B C D
排列图的作用
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排列图（帕累拉图）
意大利经济学家V.Pareto于1897年在研究国民所得时发 现大部分所得均集中于少数人，而创出此原理。
Dr. Joseph Juran recognized this concept as a universal that could be applied to many fields. He coined the phrases “vital few and useful many”（关键的少数，次要的多 数）.
排列图的应用
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3、利用排列图对产品质量进行分层研究；
A BC
排列图的应用
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因果图
A cause-and-effect(C&E) diagram is a picture composed of lines and symbols designed to represent a meaningful relationship between and effect and its causes. It was developed by Dr. Kaoru Ishikawa（石川磬） in 1943 and is sometimes referred to as an Ishikawa diagram or fishbone diagram because of its shape.
理的整个领域都有深刻的影响。
专家观点
一切用数据说话，数据是质量管理活动的基础。
数据反映出产品特定数据，称为质量特性。
数据在质量管理中的作用
在质量管理过程中，需要有目的地收集有关质量数据，并对数据进 行归纳、整理、加工、分析，从中获得有关产品质量或生产状态的 信息，从而发现产品存在的质量问题以及产生问题的原因，以便对 产品的设计、工艺进行改进，以保证和提高产品质量。
数理整理和统计
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样本平均值 X = ——X1—+X—2+—Xn—3 …—…—.+—X—n
样本中位值 中位值是按照数据大小顺序排列位于中间的数值，中位值记为X~
若n为偶数，则取位于中间两个数值的平均值为中位值；
数理整理和统计
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样本极差
样本极差表示一组数据分布的范围，是指数据中最大值与最小值的 差:
排列图：练习
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200
100
150
不
良 数
100
66.7%
50 A
17.9% 5.1%
4.1% 6.1%
B C D 其他
排列图：练习
80
60 比 率
40
20
%
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1、利用排列图寻找产品质量的改善重点； 2、利用排列图验证改善产品质量的效果；
之前
100%
之后
实现的改善
100%
计数值和计量值
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总体和样本:
不同类的质量特性值所形成的统计规律是不同的，从而 形成了不同的控制方法。由于工业产品数量很大，我们 所要了解和控制的对象产品全体或表示产品性质的质量 特性值的全体，称为总体。通常是从总体中随机抽取部 分单位产品即样本，通过测定组成样本大小的样品的质 量特性值，以此来估计和判断总体的性质。质量管理统 计方法的基本思想，就是用样本的质量特性值来对总体 作出科学的推断或预测。
R = Xmax - Xmin
样本方差和样本标准偏差
样本方差和样本标准差就是用来度量数据波动幅度大小的一个重要 特性值。样本方差是一组数据中每一个数值与平均值之差的平方和 的平均值，通常记为S2；样本方差的平方根S称作样本标准偏差，它 与样本方差一样，是反映一组数据分散程度的特性值:
数理整理和统计
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人员
技术不佳
粗心 无品质观念
缺乏培训
外观
不良
因果图
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粗糙度低
人
照明不好
车间地面振动大
机
原料混杂
原料太硬
料
未按规定磨刀
机床导轨松动
法
进刀量规定不合理
技术不熟练
环
机床轴承磨损
计数值和计量值
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总体:
总体又叫母体，是研究对象的全体。
一批零件、一个工序或某段时间内生产的同类产品的全部都可以称为总体。
个体:
构成总体的基本单位，称为个体。
每个零件、每件产品都是一个个体。
质量检验常用抽样方法进行，即从总体中抽出一部分个体，并测试每
个个体的有关质量特性数据，进行统计分析后，对总体作出估计和判
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抽样的目的是通过样本来反映总体。
在质量管理中，常常将测试的样本数据，通过整理加工，找出它们的 特性，从而推断总体的变化规律、趋势和性质。
一批数据的分布情况，可以用中心倾向及数据的分散程度来表示，表 示中心倾向的有平均值、中位值等，表示数据分散程度的有方差、标 准偏差、极差等。
描述总体数据离散程度的参数为方差σ2 ，描述总体数据中心倾向的 数为均值μ 。若利用样本参数近似描述总体状况时，可以利用样本方 差S2近似代替总体方差σ2，利用样本均值X近似代替总体均值p。
数据
③质量特性值:
•质量特性值通常表现为各种数值指标，即质量指标。
•一个具体产品常需用多个指标来反映它的质量。
•测量或测定质量指标所得的数值，即质量特性值，一般称 为数据。
•根据质量指标性质的不同，质量特性值可分为计数值和计 量值两大类。
质量特性值
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计数值:
a.计数值。当质量特性值只能取一组特定的数值，而不能 取这些数值之间的数值时，这样的特性值称为计数值。
质量管理工具
“统计（statistics）”一词是由“国家 （state）” 一词演化而来。 它的意思是指收集和整理国情资料、信息的一种 活动。
名词注解
A. V. Feigenbaum 的观点： • 在全面质量管理中，“无论何时、何处都会用
到数理统计方法”。 • “这些统计方法所表达的观点对于全面质量管
某项结果之形成，必定有其原因，应设法利用图解法找 出其原因来。
因果图
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people
materials Work methods
Quality Characteristic
environment
Equipment Measurement
因果图
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运用因果图有利于找到问题的症结所在，然后对症下药， 解决质量问题。因果图再质量管理活动中，尤其是在QC 小组、质量分析和质量改进活动中有着广泛的用途。
分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分 层，然后在各层中按照随机原则抽取样本。分层抽样可以减少层 内差异，增加样本的代表时，分层抽样是一种有效的抽样方法；