品质统计方法[1]
品质教育--品质的概念及简单的统计图表
品质统计方法■检查表：为了简单的整理所需要的情报（数字）将其记录在事前设计好的表格内。
整理前整理后日期■图表：为了对多种情报能有重点的进行整理，迅速传达，以视觉角度表示。
⊙条形图⊙扇形图⊙曲线图1月2月3月4月99.3合计崩边不良针眼不良麻面不良划痕不良9898.59999.5100100.5100达成率计划收率实际收率989999400项目抽检数99.8500142.8100项目6合计9508501300120095095031003503520040060010191月2月3月合计本3 笔6 白纸2白纸3 本5 笔10笔3 本2 白纸1合计11186125125不良数不良率（%）125640025030020028.573 2.4占有率（%）5435.7110323151.614.294 3.2笔白纸362本4/6合计11184/7125221.43购买内容4/5针眼划痕合计日期4/54/64/7项目崩边01002003004005006007001月2月3月崩边针眼划痕9797.59898.59999.5100123456789101~4月份收率现况计划收率实际收率36%14%29%21%各项不良占有率（%）崩边不良针眼不良麻面不良划痕不良占有率（%）崩边不良35.71429针眼不良14.28571麻面不良28.57143划痕不良21.42857指导力15发表能力75分析能力100创造力40发现问题的能80。
品质统计分析1
品质统计分析1
说明：1．不良内容项目在表上先设定；
2．本表一份送临盆部分；
3．最好建立推移图。
六G02 考查日报表
主管制表部分：
日期：
说明：1．本表系部分别考查报表；
2．将不良项目事先列入；
3．能够转换成不良层别表。
六G03 品德月报表共2页第1页
月份：
日期：
二、制程考查
三、出货考查
共2页第2页四、客户投诉
五、本月份重大年夜品德专门
六、次月份品德活动
总经理: 主管: 制表:
六G05 制程别统计分析表
编号:
说明：1．将各工程或部分的不良情形加以统计；
2．用统计手段进行分析；
3．订定改良计策。
QC七大手法-数据分析之品质改善_手把手教你绘制柏拉图,一起学起来吧
4.4鼠标右键单击红色“累计百分比”折线图，并在弹出的快捷菜单中选择“设置数据系统格式”；5.3鼠标左键单击“图形工具--布局--次坐标轴水平（类别）轴--设置所选内容格式”5.4在弹出的“设置坐标轴格式”对话框中，选择“坐标轴选项--位置坐标轴--在刻度线上”；5.5“累计百分比”系列折线将以0刻度线开始；5.6鼠标左键单击“图形工具--布局--垂直（值）轴--设置所选内容格式”；5.7在弹出的“设置坐标轴格式”对话框中，设置“坐标轴选项--最大值--固定：2413”（频次总数），设置“坐标轴选项--最小值--固定：0”；5.8重复“方法/步骤5：柏拉图制作第6-7步”设置“次坐标轴水平（值）轴”的最大值为100%(1.0),最小值为0；5.9增加数据标签：鼠标左键单击“图形工具--布局--其他数据标签选项”，并在弹出的5.10取消网格线：鼠标左键单击“图形工具--布局--网格线--主要横--无”，绘图区横网5.11增加坐标轴标题：鼠标左键单击“图形工具--布局--坐标轴标题”，分别设置主要横坐标轴标题、主要纵坐标标题和次要纵坐标标题，6.2增加80-20分割线：点击“插入--形状--直线”，按住【Shift】从80%累计百分比位置从右到左画一条直线与红色直线相交时停止，然后按住【Shift】从交点处从上到下划到柱子边框时停止；6.3 80-20分割线增粗、变虚线、变色：右键鼠标分别点击横向和纵向两条分割线，并且在弹出的快捷菜单中点击“设置对象格式”，然后在弹出的“设置形状格式”对话框中将线型“宽度”更改为2.25磅，将“短划线类型”更改为虚线，将“线型颜色”变为红色；6.4增加图表标题：鼠标左键单击“图形工具--布局--图表标题--图表上方”，为柏拉图增加图表标题，同时更改字体为隶书，字号20，颜色红色。
品质保证质量管理11种质量检验方法的分类方式介绍
品质保证质量管理11种质量检验方法的分类方式介绍01按生产过程的顺序分类1. 进货检验定义：企业对所采购的原材料、外购件、外协件、配套件、辅助材料、配套产品以及半成品等在入库之前所进行的检验。
目的：是为了防止不合格品进入仓库，防止由于使用不合格品而影响产品质量，影响正常的生产秩序。
要求：由专职进货检验员，按照检验规范(含控制计划)执行检验。
分类：包括首(件)批样品进货检验和成批进货检验两种。
2. 过程检验定义：也称工序过程检验，是在产品形成过程中对各生产制造工序中产生的产品特性进行的检验。
目的：保证各工序的不合格品不得流入下道工序，防止对不合格品的继续加工，确保正常的生产秩序。
起到验证工艺和保证工艺要求贯彻执行的作用。
要求：由专职的过程检验人员，按生产工艺流程(含控制计划)和检验规范进行检验。
分类：首验；巡验；末验。
3. 最终检验定义：也称为成品检验，成品检验是在生产结束后，产品入库前对产品进行的全面检验。
目的：防止不合格产品流向顾客。
要求：成品检验由企业质量检验部门负责，检验应按成品检验指导书的规定进行，大批量成品检验一般采用统计抽样检验的方式进行。
检验合格的产品，应由检验员签发合格证后，车间才能办理入库手续。
凡检验不合格的成品，应全部退回车间作返工、返修、降级或报废处理。
经返工、返修后的产品必须再次进行全项目检验，检验员要作好返工、返修产品的检验记录，保证产品质量具有可追溯性。
常见的成品检验：全尺寸检验、成品外观检验、GP12(顾客特殊要求)、型式试验等。
02按检验地点分类1. 集中检验把被检验的产品集中在一个固定的场所进行检验，如检验站等。
一般最终检验采用集中检验的方式。
2. 现场检验现场检验也称为就地检验，是指在生产现场或产品存放地进行检验。
一般过程检验或大型产品的最终检验采用现场检验的方式。
3. 流动检验(巡检)检验人员在生产现场应对制造工序进行巡回质量检验。
检验人员应按照控制计划、检验指导书规定的检验频次和数量进行检验，并作好记录。
AQL抽样水准[1]解读
![AQL抽样水准[1]解读](https://img.taocdn.com/s3/m/e6f8ac290740be1e640e9a20.png)
验货抽检数量依据
举例二：订单数为7件，按AQL2.5标准抽查5件，无次品 就PASS，有一件次品都FAIL；如果按照AQL4.0标准 则只抽查3件，无次品就PASS
AQL=acceptance quality level质量 接受标准
AQL理论（AcceptanceQualityLevel，可接受质量水平）是基于统计学 的假设，即任何事物都存在偏差，如手术事故率不能超过百分之几， 邮递错投率不能超过百分之几等等标准。 AQL（可接受质量水平）是调整型抽样体系的基础，是供货方与需 求方共同协定的可以接收的连续 提交的检验批的过程平均的上限值。过程平均是一系列连续提交的 检验批的平均质量，以“批次 不合格品率”或者“每百单位缺陷率”表示。AQL与采样大小（所 谓采样大小，是否可以理解为 “样本大小”即sample size?）的关系，在于一个检验水平（I、II、 III三个一般检查水平，以 及S-1、S-2、S-3、S-4四个特殊检查水平）和宽严程度（severities） 之转换。
AQL=acceptance quality level质量 接受标准
举个例子，一个产品批量N=4000，协定的AQL=1.5%，选择检查水平为II，则调 整型一次抽检方 案确定的步骤为： 1）根据GB2828-81表，查得样本含量代码为L； 2）确定“正常抽检方案”：L与AQL=1.5%所对应的合格判定数为7，不合 格判定数为8，样本含 量为n=200。其含义为：4000个产品中抽取200个样品送检，这200个中如 果不合格数小于等于7， 则整批产品合格；大于等于8，则整批不合格； 3）同样的方法，确定“加严”、“放宽”、“特宽”的抽检方案； 4）将四个抽检方案合并一处，运用动态转换规则（SAP系统中有，术语 dynamic modification rule），就构成了“调整型一次抽检方案”； 5）以上的例子遵循GB2828标准，对应于ISO2859(计数)；SAP系统4.5B版 本中有ISO版本的Sample scheme. 6) 参看SAP标准系统4.5B中的dynamic modification ru
品质控制基本知识
品质控制基本知识一．品质控制的演变1.操作者控制阶段：产品质量的优劣由操作者一个人负责控制。
2.班组长控制阶段：由班组长负责整个班组的产品质量控制。
3.检验员控制阶段：设置专职品质检验员，专门负责产品质量控制。
4.统计控制阶段：采用统计方法控制产品质量，是品质控制技术的重大突破，开创了品质控制的全新局面。
5.全面质量管理（TQC）：全过程的品质控制。
6.全员品质管理（CWQC）:全员品管，全员参与。
二，品质检验方法1、全数检验：将送检批的产品或物料全部加以检验而不遗漏的检验方法。
适用于以下情形：①批量较小，检验简单且费用较低；②产品必须是合格；③产品中如有少量的不合格，可能导致该产品产生致命性影响。
2、抽样检验：从一批产品的所有个体中抽取部分个体进行检验，并根据样本的检验结果来判断整批产品是否合格的活动，是一种典型的统计推断工作。
①适用于以下情形：a. 对产品性能检验需进行破坏性试验；b. 批量太大，无法进行全数检验；c. 需较长的检验时间和较高的检验费用；d. 允许有一定程度的不良品存在。
②抽样检验中的有关术语：a.检验批：同样产品集中在一起作为抽验对象；一般来说，一个生产批即为一个检验批。
可以将一个生产批分成若干检验批，但一个检验批不能包含多个生产批，也不能随意组合检验批。
b.批量：批中所含单位数量；c.抽样数：从批中抽取的产品数量；d.不合格判定数（Re）：Refuse的缩写即拒收；e.合格判定数（Ac）：Accept的缩写即接收；f.合格质量水平（AQL）：Acceptable Quality Level的缩写。
通俗地讲即是可接收的不合格品率。
3、抽样方案的确定：我厂采用的抽样方案是根据国家标准GB2828《逐批检验计数抽样程序及抽样表》来设计的。
具体应用步骤如下：①确定产品的质量判定标准：②选择检查水平：一般检查水平分Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ；特殊检查水平分S-1、S-2、S-3、S-4，一般情况下，采用一般水平Ⅱ。
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。
品检中的抽样统计方法
品检中的抽样统计方法抽样统计方法在品质检验中的应用在品质检验过程中，抽样统计方法是一种有效的质量控制工具。
通过对少量样本的检测，可以对大批次产品的质量进行合理评估，从而减少时间和成本。
在品检中的抽样统计方法包括随机抽样、分层抽样和逐级抽样等。
随机抽样是一种常用的抽样统计方法。
其原理是随机选择样本，确保每个样本具有相等的机会被选中。
随机抽样能够避免主观偏差，并且样本可以代表整个批次产品的质量水平。
通过对随机抽样样本进行检测和分析，可以预测整个批次产品的质量状况。
随机抽样方法的优势在于减少了抽样过程中的人为干扰，提高了数据的可靠性和准确性。
分层抽样也是品检中常用的抽样统计方法之一。
在大规模生产中，产品被划分为不同的层级，每个层级的样本数量不同。
分层抽样的目的是提高样本的代表性，确保不同层级的产品都被充分考虑。
根据产品的特性和分层抽样方案的设计，可以根据需要对每个层级进行更加详细的检测和分析。
分层抽样方法使得样本更具代表性，能够反映整个批次产品的质量情况。
逐级抽样方法在品检中也得到了广泛的应用。
逐级抽样是一种渐进式的抽样方法，通过逐步扩大样本量，以便更准确地了解产品的质量情况。
从初始抽样数量开始，对样本进行评估。
根据初步结果，决定是否需要继续增加样本量以获得更加可靠的数据。
逐级抽样方法可以根据需要进行灵活调整，以便更加精确地评估产品质量。
逐级抽样方法的优势在于可以在一定程度上减少抽样量，提高抽样效率。
除了以上提到的常见抽样统计方法，还有一些其他方法也值得注意。
比如，整群抽样方法适用于产品具有相似特征的情况。
通过将产品分成若干群，然后从每个群中抽取样本进行检测，可以得到更加详细的数据。
系统抽样方法也常用于品检中。
系统抽样是按照一定规律在整个批次中选择样本，避免了随机抽样中可能存在的偏差。
综上所述，抽样统计方法在品检中非常重要。
随机抽样、分层抽样和逐级抽样是常用的方法，可以有效评估产品质量，减少时间和成本。
品质管理方法总结
品质管理方法总结在现代竞争激烈的商业环境中，企业为了提高产品和服务的品质以满足客户需求，需要运用一系列的品质管理方法。
本文将总结几种常见的品质管理方法，包括质量控制、质量管理、六西格玛以及质量功能展开法。
一、质量控制质量控制是一种常见的品质管理方法，其目标是确保产品或服务达到预期的质量水平。
质量控制主要包括以下几个步骤：1. 设定质量标准：确定产品或服务的质量标准，包括性能、外观、功能等方面的要求。
2. 进行质量检测：通过对产品或服务的抽样检测，判断其是否符合质量标准。
3. 分析质量问题：如果产品或服务不符合质量标准，需要进行问题分析，找出问题的原因。
4. 采取纠正措施：根据问题分析的结果，采取相应的纠正措施，以确保质量问题得到解决。
质量控制方法能够帮助企业在生产过程中及时发现和纠正问题，提高产品或服务的合格率。
二、质量管理质量管理是一种全面的品质管理方法，其目标是通过整个组织的努力，持续不断地提高质量水平。
质量管理包括以下几个环节：1. 设定质量目标：确定组织的质量目标，包括产品或服务的性能、质量标准等方面的要求。
2. 建立质量管理体系：建立一套完善的质量管理体系，包括质量政策、质量手册、程序文件等。
3. 进行质量管理培训：对组织内的员工进行相关质量管理培训，提高他们的质量意识和操作技能。
4. 进行质量改进活动：通过质量改进活动，如持续改进、团队合作等，不断提高产品或服务的质量。
质量管理方法注重整体系统的运作和不断的改进，通过提高组织内部的协同效率，达到提升产品或服务品质的目标。
三、六西格玛六西格玛是一种统计方法，用于改进和优化产品和服务的品质。
六西格玛的核心思想是减少过程的变异性，以提高质量水平。
六西格玛主要包括以下几个步骤：1. 确定关键问题：选取对产品或服务质量最关键的问题进行改进。
2. 数据收集和分析：通过采集和分析相关数据，了解问题出现的原因和影响因素。
3. 寻找改进方案：根据数据分析的结果，寻找改进产品或服务质量的方案。
质量体系中的PPM
质量体系中的PPM 3.在品质体系中表⽰百万中的不良率 1PPM：就是百万分之⼀。
ppm=不合格品个数*1000000/批量 它是百万机会缺陷数DPMO的单位，在电⼦⾏业统计焊接质量⽔平通常都是统计其DPMO，算出焊接质量的PPM值。
如某⼀PCB板的出错机会(电路板上元件的焊点数)为1000，⽣产量为1000，其不良故障点为2000，则其DPMO= (2000*1000000)/(1000*1000)=2000PPM [编辑本段]四、ppm是体积⽐浓度：Parts per million ppm是溶液浓度（溶质质量分数）的⼀种表⽰⽅法，ppm表⽰百万分之⼀。
对于溶液：即1升⽔溶液中有1/1000毫升的溶质，则其浓度（溶质质量分数）为1ppm。
对于⽓体：对环境⼤⽓（空⽓）中污染物浓度的表⽰⽅法之⼀。
体积浓度表⽰法：⼀百万体积的空⽓中所含污染物的体积数，即ppm ⼤部分⽓体检测仪器测得的⽓体浓度都是体积浓度（ppm）。
⽽按我国规定，特别是环保部门，则要求⽓体浓度以质量浓度的单位（如：mg/m3）表⽰，我们国家的标准规范也都是采⽤质量浓度单位（如：mg/m³;）表⽰。
[编辑本段]五、ppm是脉波位置调变 即⽤不同时间位置的脉波来表达0与1。
[编辑本段]六、⼴告中的PPM含义 pre-production meeting ，也就是拍摄前会议的意思。
在⼴告拍摄前对⼴告拍摄的计划及拍摄⽅案等进⾏谈论的会议。
[编辑本段]七、温度系数 温度变化⼀度时，电阻的阻值变化程度 [编辑本段]⼋、脉冲位置调制 (Pulse Position Modulation, 简称PPM)，是⼀种脉冲位置根据被调信号的变化⽽变化的调制⽅法。
[编辑本段]九、Processor Power Module处理器电源模块 ⼀般企业服务器设备上增加CPU时需要增加PPM为CPU供电，⼀般单个CPU服务器不需要PPM，但增加多个CPU时候则需要增加PPM，值得注意的是，增加CPU后需要为每个CPU配备⼀个PPM，包括原有的CPU，例如：原本服务器只有⼀个CPU时不需要PPM，但当增加到两个CPU时，则需要配备两个PPM来为新增加的cpu和原有的CPU分别配备。
品质七大手法及8D报告(一)
品质七大手法及8D报告（一）引言概述品质七大手法是指在质量管理过程中，采取的七种有效的方法和技巧，以提升产品或服务的品质和性能。
同时，为了更好地解决质量问题和缺陷，8D报告也成为一种常用的质量管理工具。
本文将介绍品质七大手法的具体内容以及8D报告的使用。
正文内容：一、统计质量管理1.收集数据：收集关于产品或服务的各项指标数据，以便更好地进行分析和改善。
2.数据分析：运用统计学方法分析数据，寻找问题的根本原因，并确定解决方案。
3.质量管控：建立统计质量控制图，监控产品或服务的关键指标，及时发现并纠正异常情况。
4.过程改善：根据数据分析结果，制定并推行改善计划，提高产品或服务的质量水平。
5.全员参与：鼓励全员参与质量管理，增强质量意识，减少质量问题和缺陷。
二、故障模式与影响分析（FMEA）1.识别潜在风险：通过系统化的分析方法，识别产品或服务的潜在故障模式和其对用户的影响程度。
2.评估风险等级：根据潜在故障模式和影响程度，评估风险等级，并确定优先处理的故障模式。
3.制定预防措施：在风险等级高的故障模式上，制定相应的预防措施，减少潜在风险的发生。
4.纠正措施：对已发生的故障模式，制定纠正措施，确保问题不再发生，并进行持续改进。
5.验证效果：对预防和纠正措施进行验证，确保其有效性和实施情况。
三、质量成本管理1.成本分析：对质量过程中产生的各项成本进行深入分析，包括预防成本、评价成本、内部失败成本和外部失败成本。
2.成本控制：通过制定合理的质量控制措施，减少质量问题和缺陷的发生，降低质量成本。
3.经济批量选择：在制定生产计划时，综合考虑成本和质量要求，选择适当的经济批量。
4.质量成本效益分析：对质量改进措施的成本与效益进行评估和分析，以便决策者做出合理的决策。
5.全员节约：倡导全员以经济节约的思想，降低质量成本，提高公司整体竞争力。
四、质量标准化管理1.制定标准：在产品或服务的设计阶段，制定相应的质量标准，以指导后续的生产和服务过程。
循证医学中常用的统计方法和指标(1)
循证医学中常用的统计方法和指标(1)循证医学是基于严格的科学方法和批判性思维的医学实践。
在循证医学实践中，统计方法和指标是评价医学证据质量的重要工具。
本文将介绍循证医学中常用的统计方法和指标。
一、描述性统计分析描述性统计分析是用来总结和呈现医学数据的常用方法。
常见的描述性统计分析指标包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
在循证医学研究中，描述性统计分析可以用于总结研究样本的基本特征，如人口统计学特征、疾病特征、临床特征等。
二、推断性统计分析推断性统计分析是循证医学中常用的统计方法之一。
它的目的是从研究样本数据推断总体参数。
常见的推断性统计分析方法包括t检验、方差分析、回归分析等。
在循证医学研究中，推断性统计分析方法可以用于分析两组或多组数据之间的差异，如疾病治疗效果、药物副作用等。
三、风险度量指标风险度量指标是循证医学中常用的一类指标，它用于评估某个因素与某种结果发生风险的关系。
常见的风险度量指标包括相对风险、绝对风险、风险差等。
在循证医学研究中，风险度量指标可以用于评估慢性病预防、药物治疗效果等方面的风险。
四、信度分析信度分析是循证医学研究中用于评估测量工具信度的方法。
常见的信度分析指标包括重测信度、内部一致性信度等。
在循证医学研究中，信度分析可以用于评估临床测量工具的可靠性，如症状评估量表、生命质量评估等。
五、效度分析效度分析是循证医学研究中用于评估测量工具效度的方法。
常见的效度分析指标包括内容效度、预测效度、判别效度等。
在循证医学研究中，效度分析可以用于评估临床测量工具的有效性，如诊断工具、疾病分类标准等。
总之，统计方法和指标在循证医学研究中具有重要作用。
正确使用和解读统计方法和指标可以帮助医学研究者评估证据质量、提高研究的科学性和可靠性。
质量管理中的数据分析与统计方法
质量管理中的数据分析与统计方法在现代企业中，质量管理是一个至关重要的方面。
为了确保产品和服务的质量达到高标准，数据分析与统计方法在质量管理中扮演着关键的角色。
本文将介绍质量管理中常用的数据分析与统计方法，并探讨它们在提升生产效率和品质的重要性。
一、数据收集与整理在质量管理中，数据收集与整理是首要的步骤。
通过收集与整理数据，企业可以了解产品生产过程中的各个环节，并且根据数据进行分析和改进。
数据可以从不同的渠道收集，包括生产线上的实时监测数据、市场调查数据、客户反馈数据等等。
在收集数据的同时，需要对数据进行整理和筛选，以便更好地理解和利用这些数据。
二、描述性统计分析描述性统计分析是质量管理中最基本的数据分析方法之一。
它通过使用各种统计指标，比如均值、中位数、标准差等等，来描述数据集的基本特征。
这些统计指标可以帮助企业了解数据的分布情况、集中趋势以及变异程度。
通过描述性统计分析，企业可以对质量问题进行初步的定性和定量分析，并确定改进的方向。
三、统计过程控制统计过程控制是质量管理中的一种重要方法，它通过收集和分析过程中的数据来监控和维护产品的稳定性。
在统计过程控制中，常用的工具包括控制图和过程能力指数。
控制图可以帮助企业实时监测生产过程中的数据，并及时发现和纠正异常。
过程能力指数可以衡量生产过程是否稳定，并提供改进的依据。
通过统计过程控制，企业可以有效地防止产品品质的波动，并提高生产的稳定性和一致性。
四、假设检验与可靠性分析在质量管理中，假设检验和可靠性分析是用于验证产品或过程显著性和可靠性的方法。
假设检验可以用来检验不同样本之间的差异是否显著，从而判断改进措施是否真正有效。
可靠性分析可以通过统计方法评估产品的寿命，以及在特定条件下产品的可靠性指标。
通过假设检验和可靠性分析，企业可以更加科学地判断产品或过程的质量和稳定性。
五、六西格玛方法六西格玛方法是一种通过减少变异来提高质量的系统性方法。
它基于统计学和数据分析，通过对问题进行定义、测量、分析、改进和控制的循环，来实现质量的持续改进。
品质管理——统计质量管理
目录第十四章统计质量管理通过本章的学习，我们应该知道：1.质量管理的发展历史2.帕累托图如何绘制3.鱼刺图如何绘制-图4.如何绘制RX-5.工序能力指数的计算第一节质量与质量管理一、质量与质量波动原因质量是一个动态发展的概念，其最初的解释是指产品的可用性、可靠性和经济性。
随着人们对产品质量认识的深化，产生了广义的质量概念，我们把工作质量也列入其中。
质量好坏不是孤立的，而是同产品的生产制造过程紧密相关，产品的设计、原材料、工艺、加工、检验、包装、销售、售后服务等，都是产品质量的范畴。
我们不仅要在技术环节上精益求精，也要注重产品的质量管理，这样才能最终生产出优质产品。
现代工业产品的质量一般都是通过规格和标准反映出来的，如灯泡、电池要有一定的使用寿命，钢丝绳、化学纤维要有一定的抗拉强度等等。
但是在具体加工制造的过程中，即使是同一个人、同一台机器、同样的原材料和同样的操作方式，生产出来的产品也不会完全一样。
一批产品的质量水平，总是围绕着某个平均数上下发生变化，这就是产品质量的波动。
影响产品质量的原因主要是：1. 系统性原因导致生产过程出现失控状态的原因，称为系统性原因，又叫异常原因。
系统性原因的特点是：（1）对产品质量的影响特别大，可直接造成大面积废品、次品的出现；（2）不是生产过程中始终存在的；（3）一旦发生系统性原因，产品质量整体上会向同一方向变化；（4）容易识别也能消除。
例如，原材料不合格，机器设备故障，操作方法不当等，就会产生系统性影响。
2. 随机性原因由5M1E（人员Man、机器Machine、原材料Material、加工方法Method、测量工具Measure和环境Environment）这类偶然性因素变化所引起的产品质量的变化，称为随机性原因或偶然性原因。
随机性原因的特点是：（1）对产品质量的影响比较小；（2）在整个生产过程始终存在，具有经常性：（3）不会引起产品质量向同一个方向变化；（4）不易识别，能够加以控制或减少但不能消除。
产品质量检验的七大手法
产品质量检验的七大手法（1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。
它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。
运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。
日本著名的质量管理专家石川馨曾说过,企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决.全面质量管理的推行,也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。
（2）中级统计管理方法：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等.这些方法不一定要企业全体人员都掌握,主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。
（3）高级统计管理方法：包括高级实验计划法、多变量解析法。
这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段,通常只是专业人员使用这些方法.这里就概要介绍常用的初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具"，供网友们参考.（一）统计分析表统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单,但实用有效。
（二）数据分层法数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起,以便进行比较分析。
因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。
数据分层可根据实际情况按多种方式进行.例如,按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层,按原材料的进料时间,原材料成分进行分层,按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层,等等。
数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。
数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理,就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。
质量统计分析方法
质量统计分析方法
首先，直方图是一种用来展示数据分布情况的图表。
通过直方图，我们可以清
晰地看到数据的分布情况，包括数据的集中趋势、离散程度等。
直方图可以帮助我们快速了解数据的特点，对于质量管理来说，直方图可以帮助我们找出数据中的异常情况，进而采取相应的措施进行改进。
其次，散点图是一种用来展示两个变量之间关系的图表。
通过散点图，我们可
以直观地看出两个变量之间的相关性，包括正相关、负相关或者无相关。
在质量管理中，散点图可以帮助我们找出两个变量之间的关联性，进而找出影响质量的因素，并采取相应的措施进行改进。
控制图是一种用来监控过程稳定性的图表。
通过控制图，我们可以及时发现过
程中的变化，并且判断这些变化是否属于正常的随机变动，还是属于特殊原因引起的变化。
控制图可以帮助我们及时发现过程中的问题，并采取相应的措施进行改进，确保产品或过程的稳定性。
最后，假设检验是一种用来判断样本统计量与总体参数之间是否存在显著差异
的方法。
通过假设检验，我们可以对产品或过程的性能进行评估，判断其是否符合要求。
假设检验可以帮助我们做出合理的决策，确保产品或过程的质量。
综上所述，质量统计分析方法在质量管理中起着非常重要的作用。
通过直方图、散点图、控制图和假设检验等方法，我们可以全面地了解产品或过程的性能，并且及时发现问题，采取相应的措施进行改进。
因此，掌握这些统计分析方法对于提高质量管理水平具有重要意义。
质量控制数据收集方法
质量控制数据收集方法在现代社会中，质量控制是任何一个行业中不可或缺的一部分。
为了确保产品和服务的质量，企业需要采集和分析大量的数据。
然而，只有当数据收集方法正确且有效时，才能为企业提供有意义的信息和洞察力，从而改进产品和服务的质量。
本文将介绍几种常用的质量控制数据收集方法。
一、可视化数据收集方法可视化数据收集方法是指通过直接观察和目测来收集数据的方法。
这是一种简单而直接的方式，适用于一些需要实时反馈的环境。
例如，在生产线上，工人可以通过观察产品的外观、颜色、尺寸等方面来判断产品的质量。
这种方法能够快速捕捉到质量问题，并立即进行有效的处理。
二、统计数据收集方法统计数据收集方法是一种常用的、基于数据量化的方式。
通过对样本数据的收集和分析，可以获得整体质量状况的把握。
在进行统计数据收集时，需要注意样本的选取和数据的采集过程，以确保数据的准确性和可靠性。
在生产环境中，可以使用抽样调查、统计图表等方法来帮助收集和分析数据。
三、问卷调查数据收集方法问卷调查是一种常见的数据收集方法，特别适用于收集顾客反馈和满意度等信息。
通过设计合理的问卷，可以获得顾客对产品和服务的评估和建议。
在进行问卷调查时，需要考虑问题的设计、问卷的分发和数据的汇总等方面。
有效的问卷调查方法可以帮助企业了解顾客需求，改进产品质量，并提升顾客满意度。
四、实验数据收集方法实验是一种常用的数据收集方法，适用于进行因果关系的研究。
通过对实验样本的随机分组和对照实验，可以对不同因素对产品质量的影响进行评估。
在进行实验时，需要确保实验的可重复性、操作的严密性和数据的准确性。
实验数据的收集和分析可以帮助企业找到影响产品质量的关键因素，并采取相应的改进措施。
五、自动化数据收集方法随着信息技术的发展，自动化数据收集方法在质量控制中的应用越来越广泛。
例如，在生产线上可以采用传感器、探测器等设备，实时收集产品的数据，通过数据分析软件进行处理。
自动化数据收集方法具有高效、准确的特点，能够快速捕捉到质量问题，并提供实时的反馈和控制。
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• 1950年美国戴明博士到日本指导各企业以管制图及抽 样检验为主要手法，获得巨大成功。
• SQC在日本被各级人员所掌握，得到广泛运用，这是 日本经济在上世纪中叶后飞速发展的一个重要原因， 也是近代管理突飞猛进的最重要的原因。
面
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品质统计方法[1]
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第三种方法 •柏拉图
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柏拉图
• 定义：又叫排列图，是将质量改进项目 从最重要到最次要进行排列而采用的一 种简单的图示技术。
• 由一个横坐标，两个纵坐标，几个高低 顺序排列的矩形和累计百分比折线组成。
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柏拉图实例：
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图示：
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柏拉图应用场合：
• 品质方面： 不良品数、损失金额，可依不良项目别、发生 场所别、制程别、设备别、作业别、来料别等；
• 成本方面： 原材料的单价、规格商品别、品质成本：预防 成本、鉴定成本、内外部损失成本等；
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第二种方法
•检查表
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• 定义：又叫调查表、核对表、统计 分析表，是用来系统地收集资料 （数字与非数字），确认事实并对 资料进行粗略整理和分析的图表。
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品质统计方法[1]
使用目的：
• 1、用于记录（记录原始数据，便于报 告）。
画柏拉图应注意的问题：
• 1、纵坐标高度与横坐标比以（1.5-2):1为好。 • 2、横坐标项目不要太多，以4-6项为原则。 • 3、对主要因素可进一步分层。 • 4、主要因素不能太多，最多五项，如所有因素差不多，
重新确定分层原则。如件数不明确可转为统计金额。 • 5、次要因素太多时可合并为其它。 • 6、收集数据时间不能太长也不能太短，一般以一周以
• 2、用于调查（如用于原因分析、纠正措 施有效性的调整）。
• 3、用于日常管理（如巡检报告、设备点 检表、绩效考核记录表等）。
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检查表实例（带表卡尺的日常点检记录）：
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制作要点：
• 明确收集资料的目的 • 明确对资料的收集方法 • 调查表的格式要确保简单明了，内容全
上，最长不超过二个月。 • 7、视具体情况，首先解决主要问题。
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第四种方法 •特性要因图
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特性要因图：
• 定义：又叫因果分析图、石川图（由日本的石 川馨首先提出）、树枝图、鱼刺图等。以结果 为特性，以原因为因素，在它们之间用箭头联 系起来，表示因果关系的图形。特性要因图能 简明、准确表示事物的因果关系，进而识别和 发现问题、找到改进方向。是从产生问题的结 果出发，首先找出影响质量问题的大原因，然 后再找影响大原因质量的中原因，并进一步找 影响中原因的小原因……依此类推，步步深入， 一直找到能直接采取措施为止。
品质统计方法
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2020/11/8
品质统计方法[1]
统计技术的定义
• 建立在数理统计的基础之上的，通过采 用适当的方法，将需反映的问题通过图 像、图表形象、直观的表现出来，并进 行分析和改善。
• 统计技术与工序控制相结合合称为统计 进程控制（SPC），是重要的品质控制手 段，现代品质管理系统中统计技术占有 越来越重要的地位。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
品质统计方法[1]
品质管理发展的回顾：
• 1、质量检验阶段 作业者自行检查 班组长负责检查 专职的检查员阶段
• 2、统计品质控制阶段 • 3、靠品质系统来保证品质阶段 • 4、“零缺陷”品质管理阶段
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品质统计方法[1]
统计技术在品质管理中的应用发展历程:
• 19世纪开始出现了批量生产。 • 1924年贝尔实验室修华特博士发明了SPC控制图。
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品质统计方法[1]
品质管理中统计技术的作用
• 品质统计方法是工厂品质管理过程中经 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、防止不合格品的 产生、品质问题的分析、查找原因、确 定产品和过程的限定值，预测、验证并 测量和评定产品的质量特性。为了达到
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层别法实例：
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分层的原则和标志：
• 原则：是使用同层次内的数据波动幅度 尽可能小，而层与层间的差别尽可能大。
• 标志：人、机、料、法、环、时间、产 品别、地区、使用条件、不合格类别等。
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• 分层法是一种十分重要的统计方法，常 与其它统计方法结合起来应用，如分层 直方图法、分层排列图法、分层散布图 法、分层因果图法、分层检验表等。
填入数据统计表中。 • 5、计算各项目的累计频次、频率和累计频率。 • 6、画坐标。 • 7、画直方块。 • 8、画累计百分比。 • 9、确定质量改进的最重要的原因。
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品质统计方法[1]
柏拉图的观察分析：
• 选取前几项累加比率达80%的项目 进行分析改进。
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• 其它：销售客源分布区域、灾害（如非典）分 布情况、交通事故死亡原因别、少年犯罪（年 龄）率等。
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品质统计方法[1]
柏拉图的应用程序：
• 1、选择要进行质量分析的项目。 • 2、选择用于质量分析的度量单位，如次数、成本、比
率等。 • 3、收集一定时期的数据。 • 4、将数据按一定分类标志分类整理，每层一个项目，
• 品质统计技术逐步在全世界的许多国家得到应用，二 十世纪八十年代传入我国。
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品质统计方法[1]
常用品质统计方法：
• 层别法 • 排列图法 • 因果分析图 • 散布图 • 查核表 • 直方图 • 管制图 • 推移图
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第一种方法
• 层别法
• 定义： （又叫分层法、分类法、分组法） 是整理数据的重要方法之一。就是把收 集来的原始数据按照一定的目的和要求 加以分类整理，以便进行比较分析的一 种方法。