质量管理常用统计技术培训
合集下载
质量管理统计分析方法
右端点所对应的累计频率值，所得折线称为累计频率折线或
叫巴列特曲线，见图10—6。 • 5)记录必要事项。如标题、搜集数据的方法和时间等。
• 图10—6为上例砌筑工程质量排列图。 • 2．排列图的观察与分析 • (1)观察直方形。排列图中的每个直方形都表示一个质量问 题或影响因素。影响程度与各直方形高度成正比。
7
• (2)确定主次因素。利用ABC分类法确定主次因素，具体做
法是将累计频率值分(o％—80％)、(80％ — 90％)、(90 ％ — 100％)三部分，与其对应的影响因素分别为A、B、C 三类，即图10—6中虚线所示的三条线。A类所含因素为主 要因素，B类所含因素为次要因素，C类所含因素为一般因
2
• 然后对原始资料进行整理，将频数较少的轴线位移、标高 和游丁走缝三项合并为“其它”项。按频数由大到小顺序 排列各检查项目，“其它”项排列最后，计算各项相应的 频率和累计频率：结果见表10-3。
• •
序 1 2 3 4 5 6 7 8 合
不合格点数统计表
号 检查项目 轴线位移 基础和楼面标高 垂直度 表面平整度 水平灰缝厚度 水平灰缝平直度 游丁走缝 门窗洞口宽度 计
表10-2
不合格点数 1 1 24 18 54 39 4 9 150
3
不合格点项目频数统计表
序 号 1 2 3 4 5 6 合 计 项 目 频 数 54 39 24 18 9 6 150
水平灰缝厚度 水平灰缝平直度 垂直度 表面平整度 门窗洞口宽度
表10-3
频 率% 36 26 16 12 6 4 100 累计频率% 36 36+26=62 62+16=78 78+12=90 90+6=96 96+4=100 —
常用统计技术在质量管理中的应用
方差分析在质量管理中的应用
方差分析是一种用于比较不同组数据的变异和误差的统计 方法。在质量管理中，方差分析可用于评估不同批次、不 同生产条件或不同供应商的产品质量稳定性。
通过比较不同组之间的变异和误差，分析它们对产品质量 的影响，从而确定哪些因素对产品质量有显著影响，并采 取相应的改进措施。
相关与回归分析在质量管理中的应用
常用统计技术在质量管理中的贡献与限制
数据依赖性
统计技术需要大量数据作为基础，数据的质量和完整 性直接影响分析结果。
技术复杂性
统计技术需要专业人员操作，且技术更新快，需要不 断，统计技术不能一刀切 地应用于所有情况。
未来研究方向与展望
01
研究方向
02
智能化技术：随着人工智能和大数据的发展，如何将智能 化技术与统计技术结合，提高质量管理效率是未来的研究 重点。
控制图的优缺点与注意事项
优点
能够及时发现异常波动，预防不良品的产生。
缺点
需要收集大量数据，计算和控制限可能随时 间变化。
注意事项
定期检查控制图，确保其有效性；当发现异 常时，及时采取措施纠正。
06
案例分析
描述性统计在质量管理中的实际应用案例
总结词
描述性统计用于收集、整理、描述数据，帮 助我们更好地理解数据分布和特征。
控制图的原理与绘制
原理
控制图是一种统计工具，用于监控过程 是否处于控制状态，并检测异常波动。
VS
绘制
通过收集数据，计算中心线（CL）和上下 控制限（UCL和LCL），绘制控制图。
控制图的应用与解读
应用
用于监控生产过程中的关键质量特性，如产品尺寸、重量等。
解读
通过观察数据点是否超出控制限，判断过程是否受控，并找出异常波动的原因。
CQC统计技术培训课件
CQC统计技术培训课件1. 课程介绍本课程旨在介绍CQC（卓越质量控制）统计技术的基本概念和应用。
通过本课程，学员们将了解如何利用CQC统计技术来分析和改进组织内的各种过程，从而提高产品和服务的质量。
2. CQC统计技术概述CQC统计技术是现代质量管理中非常重要的组成部分。
它基于统计学原理和方法，通过对数据进行分析和解释，提供了一套有效的工具来揭示和解决组织内出现的质量问题。
CQC统计技术的主要目标是通过实时监控和分析数据，帮助组织及时发现和解决质量问题，以及持续改进过程和提高产品和服务的质量。
3. CQC统计技术的基本原理CQC统计技术基于以下几个基本原理：3.1 变异性原理所有过程都存在一定的变异性，即输入和输出之间的差异。
CQC统计技术通过测量和分析数据，帮助我们了解过程的变异性，并找出可能导致不良结果的因素。
3.2 分层思维原理CQC统计技术将变异性分为两个层次：特殊因素和常规因素。
特殊因素是指那些不常见但可以明确识别的因素，常规因素是指那些普遍存在并且对过程性能产生直接影响的因素。
通过分层思维，我们可以采取不同的统计技术来解决不同层次的变异性问题。
3.3 数据驱动决策原理CQC统计技术的决策是基于数据的。
通过收集、分析和解释数据，我们可以做出合理的决策，并制定有效的改进措施，从而优化过程性能并提高产品和服务的质量。
4. CQC统计技术的应用领域CQC统计技术可以应用于各种组织的不同领域，包括生产制造、服务行业和医疗保健等。
4.1 生产制造领域在生产制造领域，CQC统计技术可以帮助识别和解决生产过程中的变异性问题，从而提高生产效率和产品质量。
常用的CQC统计技术包括控制图、假设检验和方差分析等。
4.2 服务行业领域在服务行业领域，CQC统计技术可以应用于客户满意度调查、服务质量评估和过程改进等。
通过分析客户反馈数据，可以及时发现服务质量问题并采取相应的改进措施，提升服务水平。
4.3 医疗保健领域在医疗保健领域，CQC统计技术可以用于分析医疗过程中的变异性，并帮助改进临床实践和提高患者治疗效果。
质量统计技术基础知识专业培训课件(完整内容版)
第一节 统计数据
数据是统计的对象。
习惯上把由数字组成的 数字数据称为数据。
数据的分类
计量值数据。计量值数据是指可以连续取值，在有限的区间内可以无限取值的数据。 计数值数据。计数值数据是只能间断取值，在有限的区间内只能取有限数值的数据。
第二节 统计技术、统计方法和统计工具
共性是均是研究随机现象中确定的数字规律， 但也有其各自的特点。
• 目前，统计技术已在科学和生产的各个方面得到广泛的应用，特别是在质量管理方面的应用更 为引人瞩目。
第二节 统计技术在产品生产质量管理中的应用
• 在产品生产的各道工序都可看到原材料、中间产品及最终产品质量变异的存在。 • 统计技术能使企业更好地利用可获得的数据做出决策，因而有助于企业在质量
管理各过程包括产品实现过程中改进产品、过程的质量，持续提高质量管理体 系的有效性。
第三节 分层抽样方法
在各层内按比例分别随机抽取一定数量的单位产品，然后合在一起组成一个 样本，称为分层抽样。 一般来说，抽样结果比简单随机抽样和系统抽样更能反映总体的情况。
• 对数量关系的研究，开始人们只知道数量的四则运算和其他简单的代数运算，这是常量间的数 量关系。
• 后来数学家创立了微分学，人们开始可以研究变量之间的数量关系。自变量与因变量之间有完 全确定的关系，称之为函数关系。
第一节 统计技术的创立和发展
• 20世纪30年代以来，工业生产高速化、自动化，更加促进了作为概率论的应用科学——数理统 计的迅速发展。
第三节 计量值数据的正态分布
正态分布
频率分布 “正态分布”的规律
第五章 有效数字与计算法则
➢ 第一节 有效数字的位数 ➢ 第二节 近似数的运算规则 ➢ 第三节 数值修约规则
QC(质量管理)培训课件
2023/11/20
31
QC报告编写 6、设定目标 ➢目的：
1、明确通过小组活动，将问题解决到什么程度。 设定目标是明确小组活动要把问题解决到的程度，是小组对解决问
题的追求，它可以使小组在今后的活动中全力以赴，来实现这个目标。 2、为效果检查提供依据。
在整个活动实施完毕后，检验改进的效果是否达到预定要求，目标 就是对比的主要依据。
29
QC报告编写
5、现状调查 ➢任务： 1、把握问题的现状。 对现状进行全面、彻底的调查，弄清问题严重到什么程度，明确 从何处入手解决问题。即使选题时已经掌握了问题的总情况，也要将 具体问题调查清楚，以便找规律。 可以在统计报表中进行调查，也可在现场实地进行。
2、找出问题的症结所在，为设定目标提供依据。 问题的症结是解决课题的关键，是这一问题的主要矛盾。找到它，
2）组员的职责和要求 按计划参加活动并发挥自己的聪明才智。 按时完成分配的任务并作好记录。 发现问题并提合理化建议。
2023/11/20
11
9、QC小组活动的基本条件
1）领导对活动思想上重视，行动上支持。 2）职工对活动有认识、有要求。 3）有一批活动骨干。 4）有健全的活动制度。
QC基础理论知识
2023/11/20
12
10、QC小组及课题的注册
1）QC小组每年注册一次，不搞终身制。 2）对半年无活动的小组予以注销。 3）课题注册是在课题确定后注册。 4）一年中有几个课题，就注册几次。
QC基础理论知识
2023/11/20
13
2023/11/20
QC的基础理论知识 QC小组活动程序及报告编写 QC统计方法及工具使用 QC成果案例分析
D阶段一个步骤： ➢按照制定的对策进行实施。
质量管理中的统计技术与方法
AQL不是描述抽样方案特征的指标，而是描述过程平均质量的指标。它被看着是接受收 的过程和不可接受的过程平均之间的分界线。
抽样检验
五、检验水平（IL）：
检验水平反应了批量（N）和样本量（n）之间的关系，分为I 、 II 、 III 三个检验水平，水平 II 为正常检验水平。
GB2828中，检验水平的设计原则是：如果批量增大，一般样本量也随之增大， 大批量中一般样本量占的比例比小批量中样本量所占的比例要小。
散布图（Scatter）
直方图（Histogram）
定义：直方图是通过对数据的加工整理，从而分析和掌握数据 的分布状况和估算工序不合格率的一种方法。
用途：常用于分析质量原因，测量工序能力，估计工序不合格 率等，
作直方图的三大步骤： （1）作频数分布图； （2）画直方图； （3）进行相关计算。
总结一
总结二
提高过程能力指数方法
1）减少质量特性值分布的标准差s：
标准差s表示质量特性的离散（质量不一致性）的程度。 在实际生产过程中减少标准差s往往是困难的，需要通过技术改造、质量改
进等措施来实现。
2）放宽公差范围：
产品公差是设计过程所确定的，是以给社会（客户）造成损失最小为出发点， 通过质量损失函数的计算、分析而确定的。因此，对放宽公差来提高过程能 力必须持非常慎重的态度，轻易不可采用。
P = d1+d2+d3+…dK/n1+n2+n3+…nk； 对于老产品，k≥20批； 新产品：先用k = 5—10批初估，然后补充到20批再估； 预测供应商方可能提交产品的平均质量； 需求方用以规定或改变合同中的AQL值。
四、可接收质量水平（AQL）
在抽样检验中，认为可以接受的连续提交检验批的过程平均上限值，它又称为合格质量 水平。
抽样检验
五、检验水平（IL）：
检验水平反应了批量（N）和样本量（n）之间的关系，分为I 、 II 、 III 三个检验水平，水平 II 为正常检验水平。
GB2828中，检验水平的设计原则是：如果批量增大，一般样本量也随之增大， 大批量中一般样本量占的比例比小批量中样本量所占的比例要小。
散布图（Scatter）
直方图（Histogram）
定义：直方图是通过对数据的加工整理，从而分析和掌握数据 的分布状况和估算工序不合格率的一种方法。
用途：常用于分析质量原因，测量工序能力，估计工序不合格 率等，
作直方图的三大步骤： （1）作频数分布图； （2）画直方图； （3）进行相关计算。
总结一
总结二
提高过程能力指数方法
1）减少质量特性值分布的标准差s：
标准差s表示质量特性的离散（质量不一致性）的程度。 在实际生产过程中减少标准差s往往是困难的，需要通过技术改造、质量改
进等措施来实现。
2）放宽公差范围：
产品公差是设计过程所确定的，是以给社会（客户）造成损失最小为出发点， 通过质量损失函数的计算、分析而确定的。因此，对放宽公差来提高过程能 力必须持非常慎重的态度，轻易不可采用。
P = d1+d2+d3+…dK/n1+n2+n3+…nk； 对于老产品，k≥20批； 新产品：先用k = 5—10批初估，然后补充到20批再估； 预测供应商方可能提交产品的平均质量； 需求方用以规定或改变合同中的AQL值。
四、可接收质量水平（AQL）
在抽样检验中，认为可以接受的连续提交检验批的过程平均上限值，它又称为合格质量 水平。
质量管理常用技术
Method Environment 原因
特性
结果
2、利用逻辑推理法绘制因果图的步骤
❖ 确定结果 ❖ 主骨 ❖ 大骨 ❖ 中骨 ❖ 小骨 ❖ 作出相关标记
3、利用发散整理法绘制因果的步骤
❖ ——选题，确定质量特性 ❖ ——尽可能找出所有可能会影响结果的因素 ❖ ——找出各原因之间的关系 ❖ ——将认为对结果有显著影响的因素标出来 ❖ ——标出必要的信息 ❖ 小骨中骨大骨进行系统分类
❖ （一）概念 ❖ ——是为了对发生频次从最高到最低的项目进
行排列而采用的简单图示技术。组成如下： ❖ 一个横纵坐标 ❖ 两下纵坐标 ❖ 几个按高低顺序（“其他”除外）排列的矩形 ❖ 一条累计百分比折线（Parato曲线）确定
（二）制作排列图步骤
❖ 1、确定所要调查的问题驻及如何收集数据 ❖ （1）选题，确定问题的种类 ❖ （2）确定问题调查的期间 ❖ （3）对数据进行分类 ❖ （4）制作排列图用数据表 ❖ 2、设计数据记录表 ❖ 3、填表、统计 ❖ 4、制作排列图用数据表 ❖ 5、按从大到小顺序填表，“其他”排最后
额最好在纵轴上表示。
2、使用排列图的注意要点
❖ 排列图的目的在于有效解决问题， ❖ 基本点是抓住“关键的少数”。 ❖ 分析主要原因，确定主要问题。 ❖ 确定采取措施的顺序，解决主要问题。 ❖ 对照采取措施前后的排列图，研究组成各个项目
的变化，找到主要原因，可以连续使用，找到复杂 问题的最终原因。
（五）排列图和因果结合使用
业方法。
（四）排列图的注意事项
❖ 1、制作排列图的注意要点 ❖ （1）分类方法不同得到排列图不同。 ❖ （2）抓住“关键的少数”； ❖ A：0-80%；B：80-90%；C：90-100% ❖ （3）如果“其它”项所占的百分比很大，则分类
质量管理统计技术与方法
②工序分类型。工序分类型是按生产或工作的工序顺序画出 大枝，然后把对工序有影响的原因填在相应的工序上。工 序流程也可延续到使用过程。工序分类型的因果图作图简 单、易于理解，缺点是相同原因可能出现多次并难于表现 几个原因联系在一起而影响质量的情况。
如下图所示为解决“阀孔粗糙度达不到要求”的因果图
2014-Leabharlann -29 第三章 质量管理统计技术与方法 2
1、因果图的主要内容有：
a)结果(问题或特性)：即工作和生产过程出现的结果，例
如尺寸、重量、纯度及强度等质量特性；工时、开动率、 产量、不合格品率、缺陷率、事故率、成本、噪声等工 作结果。这些特性或结果是期望进行改善和控制的对象。 b)原因：即对结果能够施与影响的因素。
1. 操作人员：按个人分，按现场分，按班次分，按经 验分； 2. 机床设备：按机器分，按工夹刀具分； 3. 材料：按供应单位分，按品种分，按进厂批分； 4. 加工方法：按不同的加工、装配、测量、检验等方 法分，按工作条件分； 5. 时间：按上、下午，按年、月、日分，按季节分； 6. 环境：按气象情况分，按室内环境分，按电场、磁 场影响分； 7. 其他：按发生情况分，按发生位置分等。
方法找不出规律，也就无法利用其规律加以控制。
把不同性质的数据加以区别，分别处理的方法叫做对数据的 分层。分层是整理数据的重要方法之一。
2014-5-29
第三章 质量管理统计技术与方法
27
当分层分不好时，会使图形的规律性隐蔽起来，还会造成 假象。例如： ☆ ☆ 作直方图分层不好时，就会出现双峰型和平顶型。 排列图分层不好时，无法区分主要因素和次要因素，也 无法对主要因 素作进一步分析。
2014-5-29 第三章 质量管理统计技术与方法 11
统计技术培训
1.概念：排列图又叫帕累托图。它是将项目从最重要到最次要顺序排列（其它 项排最右端）而采用的一种图表。其原理是“关键的少数和次要的多数” ： 既少数的项目往往起着主要的、决定性的影响作用，选择那些极少数的主 要项目，先解决它们，可以用最少的努力获取最佳的改进效果。
2.用途：
a.按重要性顺序显示每一项目对整体的作用 (有助于从中选出有显著效果的改 进项目[方案])；
全体。 2.个体：组成总体的每一个单元（产品）。 3.样本：从总体中随机抽取出来并且要对它
进行详细研究分析的一部分个体（产品）。 4.样品：被抽出的样本的每一个产品。 5.总体大小（N）：总体中所含的个体数。 6.样本大小(n)：样本中所含样品数目。
整理课件
11
（五）、随机抽样方法
随机抽样：使总体中的每个个体（产品）
抽样方法、抽样检验、实验设计、可靠性试验等。
整理课件
5
6）发现质量问题，识别和掌握质量数据 的分布状况和动态变化：频数直方图、 控制图、散布图、排列图等。
7）描述质量形成过程：流程图、控制图 等。
整理课件Βιβλιοθήκη 6二、基础知识（一）产品质量波动： 产品质量具有波动性和规律性。
1、正常波动：由随机原因引起的产品质量波动。
的原则来制订对策表，做到对策清楚、目标明确、责任 落实。5W1H即What(对策)、Why(目标)、Who(负责人)、 Where(地点)、When(时间)、How（措施）。
转子部件
刚度不足
噪
声
超
定、转子间的间隙小
环境噪声大
标
轴承室公差不合理
转子外圆大
工位间距小
法
环
结论：通过去现场测量确认，找到了“噪声超标”的主要原因是“轴承室公差不合理”， 在图上用方框框起来，然后针对主要原因制订改进措施。
2.用途：
a.按重要性顺序显示每一项目对整体的作用 (有助于从中选出有显著效果的改 进项目[方案])；
全体。 2.个体：组成总体的每一个单元（产品）。 3.样本：从总体中随机抽取出来并且要对它
进行详细研究分析的一部分个体（产品）。 4.样品：被抽出的样本的每一个产品。 5.总体大小（N）：总体中所含的个体数。 6.样本大小(n)：样本中所含样品数目。
整理课件
11
（五）、随机抽样方法
随机抽样：使总体中的每个个体（产品）
抽样方法、抽样检验、实验设计、可靠性试验等。
整理课件
5
6）发现质量问题，识别和掌握质量数据 的分布状况和动态变化：频数直方图、 控制图、散布图、排列图等。
7）描述质量形成过程：流程图、控制图 等。
整理课件Βιβλιοθήκη 6二、基础知识（一）产品质量波动： 产品质量具有波动性和规律性。
1、正常波动：由随机原因引起的产品质量波动。
的原则来制订对策表，做到对策清楚、目标明确、责任 落实。5W1H即What(对策)、Why(目标)、Who(负责人)、 Where(地点)、When(时间)、How（措施）。
转子部件
刚度不足
噪
声
超
定、转子间的间隙小
环境噪声大
标
轴承室公差不合理
转子外圆大
工位间距小
法
环
结论：通过去现场测量确认，找到了“噪声超标”的主要原因是“轴承室公差不合理”， 在图上用方框框起来，然后针对主要原因制订改进措施。
质量管理工具之QC七大统计手法
6
QC新旧七大手法的起源：
新旧七种工具都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧七种工具推行并获 得成功之后，1979年又提出新七种工具。
所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出 阵作战时，经常携带有 七种武器，所谓七种工具就是沿用 了七种武器。
是发现与解决问题的一种思想、方法以及工具。 是一种统计手法在品质管理中的应用。
138 139 144 131 140 145 134 135 137 136 142 140 138 127 130 141 136 134 132 131 148 141 139 138 136 135 137 132 130 131 145 138 136 137 128 131 133 134 135 139 140 138 137 137 138 136 134 120 135 136 141 139 137 133 132 131 132 129 134 135
柏拉图 (Pareto Diagram)
柏拉图抓重点
排列图、帕累托图、80/20法则
直方图 (Histogram)
直方图显分布
层别法 (Stratification)
层别法作解析
分层法
散布图 (Scatter Diagram)
散布图看相关
控制图 (Control Chart)
控制图找异常 3
应用数据要注意的重点
▪ 收集正确可用的数据； ▪ 避免个人主观的判断； ▪ 掌握事实的真相。
有了科学的数据，适宜的QC统计手法就可以快速地找到问题发生的原因和果 断采取必要的措施，不断持续改善。
10
一、检查表
定义：是为了使数据看起来简单明了好整理而而事先设计好的表格或图表， 利用此表可以只依靠简单的检查就可以获得主要情报，另外检查时也不会 遗漏掉主要的项目，即可提供量化分析或比对检查，有时也称为点检表或 查核表。
QC新旧七大手法的起源：
新旧七种工具都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧七种工具推行并获 得成功之后，1979年又提出新七种工具。
所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出 阵作战时，经常携带有 七种武器，所谓七种工具就是沿用 了七种武器。
是发现与解决问题的一种思想、方法以及工具。 是一种统计手法在品质管理中的应用。
138 139 144 131 140 145 134 135 137 136 142 140 138 127 130 141 136 134 132 131 148 141 139 138 136 135 137 132 130 131 145 138 136 137 128 131 133 134 135 139 140 138 137 137 138 136 134 120 135 136 141 139 137 133 132 131 132 129 134 135
柏拉图 (Pareto Diagram)
柏拉图抓重点
排列图、帕累托图、80/20法则
直方图 (Histogram)
直方图显分布
层别法 (Stratification)
层别法作解析
分层法
散布图 (Scatter Diagram)
散布图看相关
控制图 (Control Chart)
控制图找异常 3
应用数据要注意的重点
▪ 收集正确可用的数据； ▪ 避免个人主观的判断； ▪ 掌握事实的真相。
有了科学的数据，适宜的QC统计手法就可以快速地找到问题发生的原因和果 断采取必要的措施，不断持续改善。
10
一、检查表
定义：是为了使数据看起来简单明了好整理而而事先设计好的表格或图表， 利用此表可以只依靠简单的检查就可以获得主要情报，另外检查时也不会 遗漏掉主要的项目，即可提供量化分析或比对检查，有时也称为点检表或 查核表。
质量管理基础知识培训课程
如何实施质量检验②过程检验 过程检验的目的是在制造过程中进行监测，以避免不合格品流转到下一过程，避免更大的损失。过程检验不仅要检验产品，还要检查生产过程的工艺参数。 a、首件检验，特别是由工装保证产品质量时，尤为重要 b、巡回检验，是检验员到操作者的工作场所进行的检验 c、检验点的检验： 一般关键工序都应设置检验点 d、末件检验
质量检验方法单位产品批产品 致命缺陷 重缺陷 轻缺陷 微缺陷官能检验物理和化学检验
有关检验的重要概念: 错检：把合格品判为不合格品,错检率δ=K/D*100% （在已检出不合格中通过复核检验，检出D件合格品。） 漏检：把不合格品判为合格品。漏检率γ=B/G*100% 检验正确率= [（D+G）－K－B]/（D+G）*100%] 纠正： 针对不合格采取的措施，目的是消除不合格 纠正措施：针对不合格的原因采取的措施，目的是：防止不合格的再发生。 预防措施：针对潜在不合格的原因采取的措施，目的是：防止不合格的产生。
第一章质量检验
质量管理发展阶段 1.质量检验阶段： （静态检验） 通过检验的方式来控制和保证流入下工序和投放市场的产品是合格品，检验和生产分离，强调“事后的把关”, 产品质量取决于工人的技艺水平 。 2.统计质量控制阶段：（SQC） 应用统计技术对生产过程进行控制，当发现生产过程中有异常时，及时分析原因，采取措施使生产处于正常状态，有利于把产生不合格的因素消除，防止不合格的产生，强调“预防为主”，管因素而不是检验阶段的管结果。 3.全面质量管理阶段:（TQM） 体现领导作用，全员、全过程和全企业的管理，从过去的管结果转变为管因素，强调预防为主管理。
质量检验计划
作用:1.明确每个检验岗位和检验员的具体职责和任务;2.被检产品的质量特性及与产品的关系;3.做好检验的准备工作.内容:1.设计检验流程图; 2.选择检验方式;3.检验点(岗位)设置; 4.质量缺陷严重性分级;5.编制质量特性分析表; 6.制定检验规程(作业指导书);7.提出检测设备计划; 8.检验人员配备及培训.
质量检验方法单位产品批产品 致命缺陷 重缺陷 轻缺陷 微缺陷官能检验物理和化学检验
有关检验的重要概念: 错检：把合格品判为不合格品,错检率δ=K/D*100% （在已检出不合格中通过复核检验，检出D件合格品。） 漏检：把不合格品判为合格品。漏检率γ=B/G*100% 检验正确率= [（D+G）－K－B]/（D+G）*100%] 纠正： 针对不合格采取的措施，目的是消除不合格 纠正措施：针对不合格的原因采取的措施，目的是：防止不合格的再发生。 预防措施：针对潜在不合格的原因采取的措施，目的是：防止不合格的产生。
第一章质量检验
质量管理发展阶段 1.质量检验阶段： （静态检验） 通过检验的方式来控制和保证流入下工序和投放市场的产品是合格品，检验和生产分离，强调“事后的把关”, 产品质量取决于工人的技艺水平 。 2.统计质量控制阶段：（SQC） 应用统计技术对生产过程进行控制，当发现生产过程中有异常时，及时分析原因，采取措施使生产处于正常状态，有利于把产生不合格的因素消除，防止不合格的产生，强调“预防为主”，管因素而不是检验阶段的管结果。 3.全面质量管理阶段:（TQM） 体现领导作用，全员、全过程和全企业的管理，从过去的管结果转变为管因素，强调预防为主管理。
质量检验计划
作用:1.明确每个检验岗位和检验员的具体职责和任务;2.被检产品的质量特性及与产品的关系;3.做好检验的准备工作.内容:1.设计检验流程图; 2.选择检验方式;3.检验点(岗位)设置; 4.质量缺陷严重性分级;5.编制质量特性分析表; 6.制定检验规程(作业指导书);7.提出检测设备计划; 8.检验人员配备及培训.
统计技术应用培训ppt课件
数据数目N 50~100 100~250 250以上
组数K 6~10 7~12 10~12
•21
数据分组
b. 确定组距、组界和组中值： 组距：极差除以组数所得到的数据取整后即为组距 组界：第一组下界= Xmin—组距/2，
第一组上界= Xmin＋组距/2； 第二组下界=第一组上界， 第二组上界=第二组下界＋组距，如此类推，可 得各组的上、下界； 组中值：是指各组的中心值，其值为：（下界＋上 界）/2。
•15
绘制排列图
a、 绘制一个X-Y坐标轴，以要分析的问题（如：不合格数） 为纵轴，构成因素（项目）为横轴； b、以左侧纵坐标为频数，将各构成因素（项目）按发生次 数多少从左至右排列于横轴上，并与相应纵轴刻度绘成柱 形； c、以右侧纵坐标为累计比率，依次将各构成因素（项目） 累计比率用折线表示；
•16
•4
三、有效实施SPC对企业的效益
SPC技术的出现之前，质量管理就是检验， 抓质量就是把好检验关，这样纯粹的检验 只能发现和剔除不合格品，而不合格品被 发现时，其损失已经造成。即便是采取措 施，也只能是“亡羊补牢”。越来越多的 内部损失和售后投诉索赔让企业不堪重负
•5
可以为企业以下效益
? 提高产品质量水平 ? 降低质量成本 ? 提高客户满意度，赢得更多客户 ? 实物质量和管理质量的持续改进 ? 帮助取得ISO9000、QS9000认证 ? 以科学理论依据和量化管理保证最终输出 ? 提高整个供应链的信心
不良数量 累积不良率
150 112 100 50 40.0%
0
断线
85 82.9%
70.4% 35
击穿
档位错
91.1% 96.4%
23
15
常用的几种质量管理统计方法(QC7手法实例)
常用的几种质量管理统计方法统计方法是一种科学的方法，其理论基础是数理统计学，它是以概率论为基础的一门数分支。
广泛应用于各个领域，包括质量管理领域。
人们为了解决实践中出现的各种质量问题，往往先搜集各种数据，然后，对数据归纳加工整理，对比分析，由表及里，去粗取精，去伪存真，找出其中的统计规律，对症下药，问题才能迎刃而解。
这一切都须运用科学的统计方法。
全面质量管理的基础要求之一，是尊重客观事实，一切凭数据说话。
因此，统计方法是质量管理不可缺少的得力工具，通过对产品质量形成全过程数据的收集、分析和使用，有助于预防质量缺陷、维持合格质量、达到质量的不断改进。
所以，对所有企业而言，统计方法的应用都是需要的，只是应用的程度不同而已。
这里有两点必须加为说明：第一，统计方法对所有企业虽然都是需要的，但并不是不分企业类型、产品性质，强求使用某些统一的统计方法。
各企业应根据自身的实际需要，规定适用的统计技术的选定程序。
第二，统计方法是一种帮助企业搞好质量管理的工具，可借助它揭示质量形成的客观规律，找出质量问题的症结所在，至于能否实现质量突破，尚有待于进一步采取有效的改进措施。
因此不能误认为应用了几种质量管理统计方法就是全面质量管理。
本章对企业生产过程中最常用的几种统计方法介绍如下：第一节排列图一、什么是排列图排列图是寻找主要质量问题或寻找影响质量的主要原因的一种有效的统计方法。
排列图由两个纵坐标（项目、因素）、几个从左到右，由高向低，按顺序依次排列的长方块（问题项目）和一条累计百分比曲线（帕累托曲线）所组成，它的基本图形见图7-1。
在生产中即使是同一批次的产品，其质量也不可能是完全一致的，由于受多种原因的影响，会出现不同的质量问题。
为了辨别质量问题的主次要性及影响这些问题的主次原因，排列图应用“关键的少数，次要的多数”的原理，可抓住主要矛盾，集中加以解决，取得事半功倍的效果。
二、排列图的绘制1．采集数据采集一段时期内的质量问题数据，并按问题的不同项目进行分类。
统计过程控制(SPC)培训
C. 留意SPC小组制定之次品分析表，关心主要之次品并 向主管反映次品之成因，协助有关人员减低主要次品的形 成。
D. 积极参与SPC图的制作，确保SPC图之数据准时更新。 唯有工艺稳定，关键因素被控制在制定范围内，即时处理并 解决错误问题，才可确保工艺输出品质优良之产品，生产畅
顺。
统计过程控制(SPC)培训
P Chart (不良率管制图） NP Chart ( 不良数个数管制图） C Chart (缺陷数管制图） U Chart (单位缺陷数管制图）
统计过程控制(SPC)培训
常见的三种图的适用场合
▪ X-(MR) chart 因各种原因(时间、费用等)每次只能得到一个 样本或不易取得一个以上样本，或希望尽快发现并消除异常 因素时用之。 ▪ X bar –R chart 适用于产品批量较大的工序，通常N=4或5时。 ▪ P chart 适用在好/坏立分或进料检验时允收/拒收容易判断的 情况 。
Test 1 2
3 4
C
B
A LCL
八点一排在C区或以下
5
.............................................................
统计过程控制(SPC)培训
SPC的特点
• 1） SPC可以判断过程的异常，及时告警。 • 2）强调全员参加，而不是只依靠少数质量管理
人员。 3）强调应用统计技术来保证预防原则的实现。 4）强调从整个过程、整个体系来推行SPC，而不
是仅局限于个别工序，采用什么控制图的问题。
统计过程控制(SPC)培训
组数目。 A2、D4 、 D3 为与样本大小 n有关的系数。
系数
n2
n3
n4
D. 积极参与SPC图的制作，确保SPC图之数据准时更新。 唯有工艺稳定，关键因素被控制在制定范围内，即时处理并 解决错误问题，才可确保工艺输出品质优良之产品，生产畅
顺。
统计过程控制(SPC)培训
P Chart (不良率管制图） NP Chart ( 不良数个数管制图） C Chart (缺陷数管制图） U Chart (单位缺陷数管制图）
统计过程控制(SPC)培训
常见的三种图的适用场合
▪ X-(MR) chart 因各种原因(时间、费用等)每次只能得到一个 样本或不易取得一个以上样本，或希望尽快发现并消除异常 因素时用之。 ▪ X bar –R chart 适用于产品批量较大的工序，通常N=4或5时。 ▪ P chart 适用在好/坏立分或进料检验时允收/拒收容易判断的 情况 。
Test 1 2
3 4
C
B
A LCL
八点一排在C区或以下
5
.............................................................
统计过程控制(SPC)培训
SPC的特点
• 1） SPC可以判断过程的异常，及时告警。 • 2）强调全员参加，而不是只依靠少数质量管理
人员。 3）强调应用统计技术来保证预防原则的实现。 4）强调从整个过程、整个体系来推行SPC，而不
是仅局限于个别工序，采用什么控制图的问题。
统计过程控制(SPC)培训
组数目。 A2、D4 、 D3 为与样本大小 n有关的系数。
系数
n2
n3
n4
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
统计技术与方法
11
培训
2000版ISO9000族标准对统计技术 的要求（续）
❖ 二、更加注重把统计技术作为一种重要的管理工具， 而不是统计技术本身，从而避免了为统计技术而用 统计技术的形式注意倾向。
ISO9001 8.4要求组织应确定、收集、和分析适 当的数据，以证实QMS的适宜性和有效性，并 评价在何处可持续改进QMS的有效性；特别指 出：在顾客满意、与产品要求有关的符合性、 过程和产品的特性和趋势以及采取预防措施的 机会。
2003年9月
统计技术与方法
4
培训
统计技术概论
❖ 统计技术：是指有目的的收集、整理和分 析数据的过程中采用的方法。它是以概率 论为理论基础发展起来的应用数学的一个 分支。
❖ 统计技术分为描述性统计技术和推断性统 计技术。
2003年9月
统计技术与方法
5
培训
描述性统计技术
❖ 用于对数据进行整理 和描述
统计技术的用途
❖ 1.提供表示事物特征的数据
平均值、中位数、标准偏差、方差、极差等。
❖ 2.比较两事物的差异
假设检验、显著性检验、方差分析和水平对比法 等。
❖ 3.分析影响事物变化的因素
因果图、调查表、雷达图、分层法、树图（系统 图）、方差分析等。
2003年9月
统计技术与方法
8
培训
统计技术的用途（续）
统计技术与方法
9
培训
ISO9000族标准对统计技术的应用要求
❖ 确定过程能力 ❖ 控制过程能力（控制图、预控法等） ❖ 验证过程能力 ❖ 确定产品特性 ❖ 控制产品特性（控制5M1E） ❖ 验证产品特性
2003年9月
统计技术与方法
10
培训
2000版ISO9000族标准对统计技术 的要求
❖ 一、“统计技术”是QMS的一项基础
表1 用于支持ISO9001:2000条款要求的统计技术 综述 word
2003年9月
统计技术与方法
13
培训
如何推动统计技术的应用
❖ 1.在识别过程的同 时，识别适用的统 计工具，纳入质量 策划中。
❖ 2.各级管理人员应 掌握基本的统计概 念，如波动、分布、 过程能力、概率等。
2003年9月
统计技术与方法
提升了统计技术在9000中的重要地位和应用的广 泛性。 （2.10）
在过程方法的各个阶段，特别在分析和评价关键 活动的能力，以及在评价各个活动的风险、后果 和对顾客等相关方的影响上，统计技术将发挥重 要作用。
只有在产品寿命周期中各个阶段，恰当应用统计 技术，才能认为该组织的QMS是完备的和有效的。
2003年9月
❖ 常用典型分布（表 3、4） Word
❖ 两类错误和风险 （表5） Word
2003年9月
统计技术与方法
17
培训
三、“两图一表”引言
❖ 两图一表：排列图、因果图和对策表
❖ 排列图找出主要的质量问题，然后利用因果 图，从中找出主要原因，最后再针对找出的 主要原因制定对策表，采取具体措施，加以 解决。
14
培训
如何推动统计技术的应用（续）
❖ 3.运用统计技术时，应按PDCA进行。
1）对工作过程进行策划，包括研究的对象和目 的、职责分配和阶段进度安排、条件和资源、运 用的时限等。
2）实施数据收集，汇总、分析、制作图表、形 成报告。
3）必要时，对应用统计技术得出的结论进行验 证。
4）进一步提高统计技术的应用水平。
2003年9月统计技术与方法3来自培训三个阶段的关系
❖ 三个阶段不是孤立的，互相排斥的，而是 相互联系的。
❖ 前一阶段是后一阶段的基础，后一阶段是 前一阶段的继承和发展。
❖ Quality is not achieved only by inspection！ 质量不是仅仅依靠检验得到的。
—— （日）狩野纪昭
❖ 第一阶段：质量检验管理阶段
❖ 第二阶段：统计质量管理阶段
过程控制组：休哈特（W.A.Shewhart） 首先提出过程控制理论。
产品控制组：道奇（Harold F.Dodge）与 罗米格（H.G.Romig）则提出了抽样检验 理论和抽样检验表。
休哈特和道奇是统计质量控制的奠基人。
❖ 第三阶段：全面质量管理阶段
其他：方针目标的确定、管理评审的输入、顾客需求的 确定、资源需求的确定等。
2003年9月
统计技术与方法
12
培训
2000版ISO9000族标准对统计技术 的要求（续）
❖ ISO10017《统计技术应用指南》技术报告， 识别了QMS中广泛应用的12种统计技术。
描述性统计；测量分析；可靠性分析；统计过程 控制图；试验设计；过程能力分析；抽样；统计 公差法；假设检验；回归分析；模拟；时间序列 分析
❖ 举例：简易图表（折 线图、饼分图、柱状 图等）、直方图、因 果图、排列图等。
2003年9月
统计技术与方法
6
培训
推断性统计技术
❖ 在对统计数据描述的基础上，进一步对其反 映的问题进行分析、解释并做出推断性结论。
❖ 举例： SPC（控制图）、统计抽样、试验设 计等
2003年9月
统计技术与方法
7
培训
培训主要内容
❖ 2000版ISO9000族标准对统计技术的要求 ❖ 统计方法基础知识 ❖ “两图一表”的应用 ❖ SPC简介
2003年9月
统计技术与方法
1
培训
引言
❖ 从质量管理的发展看 统计技术应用的重要 性
❖ 2000版ISO9000族标 准对统计技术的要求
2003年9月
统计技术与方法
2
培训
一、质量管理的发展阶段
2003年9月
统计技术与方法
15
培训
如何推动统计技术的应用（续）
❖ 4. 当不能保证正确运用统计技术时，编制指 导性文件。
指导性文件，应考虑所采用统计技术的难易程度、 操作者的水平来编制。要做到实用性、可操作性。
2003年9月
统计技术与方法
16
培训
二、统计技术基础知识
❖ 常用统计特征数 （表2）Word
❖ “两图一表” 是前后相互关联的，三者必须 前后呼应，配合使用。
2003年9月
统计技术与方法
18
培训
排列图(Pareto diagram)
❖ 排列图，又叫帕累 托图(Pareto diagram)，它是将 质量改进项目从最 重要到最次要顺序 排列而采用的一种 简单的图示技术。
❖ 4.分析事物之间的相互关系
散布图、试验设计法等。
❖ 5.研究取样和试验方法，确定合理的试验方案
抽样方法、抽样检验、试验设计、可靠性设计等。
❖ 6.发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况 和动态变化
直方图、控制图、散布图、排列图等。
❖ 7.描述质量形成过程
流程图、控制图等
2003年9月