全面质量管理常用方法

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处理 A
计划 P
C 检查
D 执行
PDCA循环图
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二、解决和改进质量问题的 八个步骤
（一）找出存在的问题 方法：排列图、直方图、控制图 （二）分析产生问题的原因 方法：因果图 （三）找出影响最大的原因 方法：排列图、相关图 （四）制定措施计划
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偏向性 （异常，加工习惯造成）
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做工作的一般规律：PDCA循环
含义：做任何工作,一般都是要事先有个设想 （Plan),然后根据设想去工作(Do)。在工作进 行中或工作到一个阶段以后,还要把工作结果 与原来的设想对比检查(Check),用检查的结果 再来改进工作或修改原来的设想(Action)。
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一、 PDCA循环的四个阶段
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二、收集数据的目的和 注意事项
（一）收集数据的目的
把以上这些现象用数字表现出来，然后 对这些数据进行正确、客观的判断，从 而达到提高产品的目的。
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二、收集数据的目的和 注意事项
（二）收集数据时应注意的事项
1、数据必须真实、可靠，反对弄虚作假。 2、数据的记录格式要便于以后的统计方法的应用 3、要记录与数据有关的背景。（测试目的、日期
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课堂训练
判断下列数据是计量值还是计数值?
1、全班有36名同学。 2、今天气温是12.3℃。 3、我的身高是165cm 4、这学期我们要上6门专业课。
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二、收集数据的目的和 注意事项
（一）收集数据的目的
1、掌握生产状况 2、分析问题 3、控制生产状况 4、调查生产过程 5、判断产品质量
三、数理统计中的常用 术语及基本概念
总体与个体 样本与样品 样本的均值和方差 统计量及顺序统计量 经验分布函数 统计量的几种分布
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（一）总体与个体
总体（母体）：在一次统计分析中，所 要研究对象的全体）,一般用随机变量 表示。
个体：组成总体中的每个基本单位。 总体与个体是相对而言的。
（一）第一阶段—计划：包括方针的贯彻、目标活动 计划等；
（二）第二阶段—执行：实地去干； （三）第三阶段—检查：干了之后要进行检查哪些
对了？哪些错了？要肯定效果找出问题； （四）第四阶段—处理：把成功的经验加以肯定，形
成标准（失败的教训也要总结，以后不许再这样
干），再干就按标准进行。没有解决的问题转入下一 个循环解决。
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一、质量数据的种类
根 据 质 量 指 标 特 性
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计量值
计数值
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(一) 计量值数据
定义： 连续读取的数据，可以用各种计量 工具(如游标卡尺,千分尺等)测量的数据。 如粘度、温度和密度.
一般计量数据中可带有小数的，如果测量仪 器精度高，小数点后面的位数就取得越多。
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sn2
1 n
n k1
(xk
_
x)2
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(四)统计量及顺序统计量
统计量：就是样本的函数，它不包括任 何未知的参数。例如：样本的均值和方 差都是统计量，它们都是样本的函数。
顺序统计量：与次序有关的统计量。
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(五) 经验分布函数
当样本的容量足够大时，可以用经验 分布函数来渐近地代替总体的分布函 数，因为它们之间的差异很小。
目前常用：直方图法、分层法、排列图 法、调查表法、因果图法、散布图法、统 计分析表法。
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一、直方图法
1、直方图的作用
通过观察图的形状来判断生产过程质 量的好坏，精度高低，预测生产过程 的不合格率等。
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2、直方图的常见形状
对称型 （数据分布正常）
等） 4、对收集数据的时间和地点应记录清楚。
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二、收集数据的目的和 注意事项
（二）收集数据时应注意的事项
收集数据的一般步骤：
确定收集的目的
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收集数据
整理数据
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课堂讨论
讨论内容:结合实际，你对数据收集有 何看法?
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（二）样本与样品
样本（子样）：从总体中随机抽出 的一部分个体的集合体。
特点：随机性、独立性和代表性 样品：样本中的每个个体。
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(三)样本的均值和方差
均值：所抽取样本的平均值，用符号
1 n
x
n
xk
k 1
方差：所抽取样本的方差，用符号
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(六) 统计量的几种分布
正态分布 T分布 X2分布（卡方分布） F分布
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第二节 质量管理中的基本 方法—PDCA循环法
一、 PDCA循环的四个阶段 二、解决和改进质量问题的八个步骤
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质量管理中的基本方法：PDCA循环法
第三章 质量管理常用方法
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学习目标
知识点
第一节 质量管理中的数据 第二节 质量管理的基本方法—PDCA循环法 第三节 质量管理常用方法 第四节 质量管理新方法
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第一节 质量管理中的数据
一、质量数据的种类 二、收集数据的目的和注意事项 三、数理统计中的常用术语及基本概念
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二、解决和改进质量问题的 八个步骤
（五）执行措施计划 （六）调查结果 （七）巩固成绩 （八）提出尚未解决的问题
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第三节 质量管理常用方法
一、全面质量管理数据的两个特点 ：
二、质量管理中常用的七种方法
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在质量管理中，经常要用到许多统计方 法，它们一般是以概率论与数理统计为基 础的。
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(二) 计数值数据
定义：不能连续读取的数据，可用个数计 数的数据；通常只有整数，无小数。如： 不合格品数、废品数、缺陷数、庇点数。
计数值数据：计件数据和计点数据
计件数据：对产品进行按件检查时，所产生的属 性数据。 计点数据：每件产品上质量缺陷的个数。
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