统计工具在质量分析中的应用
统计技术在工程质量事故分析中应用
统计技术在工程质量事故分析中的应用摘要:工程项目中的质量问题,绝大多数都可以用简单的统计分析方法来解决,利用统计技术进行工程质量事故分析,查找原因,找出相应的纠正措施,提高工程质量管理工作的效益和效率。
关键词:统计技术;质量事故分析;对策一、统计技术和方法统计技术是研究事物变异性及其规律的科学,是识别、分析和控制过程的重要工具之一。
工程项目中的质量问题,绝大多数都可以用统计技术来解决。
在工程施工过程中,影响工程质量的因素有人、机械设备、工程材料、施工方法和环境条件等,这些因素是否存在失控状态的趋势,只有对其信息进行收集、处理和分析才能得到,也只有在分析的基础上才能找出问题,采取有针对性的纠正措施,从而使质量管理工作的效益和效率不断提高。
采用统计技术进行工程质量控制和质量分析,可以提供表示工程质量特征的数据,可以发现质量问题,分析和把握质量数据的分布状况和波动变化,进而可以描述质量形成过程。
工程中统计技术的方法很多,常用的统计方法有:统计分析表、直方图、因果图、相关图、排列图、控制图、数据分层法、散布图等。
通常,工程特性不同,采用的统计方法也不同。
不同类别的工程,其目的及所要求的各种数据的指标也不同,因而需有针对性地采取相应的统计方法。
二、统计技术在实际工程中的应用河南某房地产公司建设的商住一体的综合性小区,临街5栋楼由于质量问题工程在三层结顶时(砖混结构的商业)全部被拆除。
为了分析其质量事故问题的成因,特对一些现场资料数据进行规整和分析,结果发现作为砖混结构的主要材料砌筑砂浆等在检验时记录的数据显示异常。
通过运用统计方法中两图一表(直方图、因果图和对策表)对砌筑砂浆进行分析和研究,并将相应的解决问题的策略罗列出来。
1、绘制直方图选择了120组m10砌筑砂浆抗压强度的数据,分成12组,如表1所示。
分组的原则:(1)同一时间所采集的数据为一组;(2)相同部位的数据为一组;(3)同一批水泥制作的砂浆为一组。
统计过程控制在企业质量管理中的应用
统计过程控制在企业质量管理中的应用【摘要】统计过程控制在企业质量管理中扮演着重要的角色。
本文首先介绍了统计过程控制的概念及原理,接着讨论了其在生产过程和产品质量管理中的应用。
统计过程控制能够帮助企业监控生产过程中的变异性,及时发现问题并采取相应措施,从而提高产品质量和降低成本。
其优势包括提高生产效率、降低废品率等。
本文结论部分强调了统计过程控制在企业质量管理中的重要性和未来发展前景,同时指出了它在企业质量管理中的价值。
通过对统计过程控制的应用,企业能够实现持续改进,提升竞争力,为客户提供更优质的产品和服务。
【关键词】统计过程控制、企业质量管理、应用、概念、原理、生产过程、产品质量、优势、重要性、未来发展、价值1. 引言1.1 统计过程控制在企业质量管理中的应用统计过程控制在企业质量管理中的应用是指通过对生产过程进行实时监控和调整,以确保产品在符合规格要求的同时提高生产效率和降低成本。
在现代企业质量管理中,统计过程控制扮演着重要的角色,它能够帮助企业实现持续改进和优化生产过程,从而提高产品质量和客户满意度。
在全球竞争激烈的市场环境下,企业需要不断提升自身的竞争力,而统计过程控制正是帮助企业实现这一目标的有效工具之一。
通过使用统计过程控制,企业可以及时发现生产过程中的问题,及时采取措施进行调整,确保产品质量稳定可靠。
统计过程控制还可以帮助企业降低生产成本,提高生产效率,增强企业的市场竞争力。
统计过程控制在企业质量管理中的应用具有重要的意义和价值,它不仅可以提高产品质量和生产效率,还可以降低生产成本和提升企业竞争力。
未来随着科技的不断发展和企业对质量管理的重视程度的提高,统计过程控制在企业质量管理中的应用将会更加广泛和深入。
企业应该充分发挥统计过程控制的作用,不断完善和优化质量管理体系,提升核心竞争力,实现可持续发展。
2. 正文2.1 统计过程控制的概念统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)是一种利用统计方法来监控生产过程并确保产品质量稳定的质量管理工具。
数理统计技术在产品加工质量分析与控制中的应用
玻璃钢2008年第3期数理统计技术在产品加工质量分析与控制中的应用何杰(上海玻璃钢研究院,上海201404)摘要运用数理统计技术对产品的加工过程进行分析与控制,以达到稳定和提高产品质量的目的。
关键词:数理统计技术;过程管理;产品质量随着中国加入世贸组织,中国经济与世界接轨,要想在市场上立于不败之地,就要满足超严格质量要求,生产出世界级质量的产品,这就需要采用先进的技术科学与先进的管理科学。
一般来说,先进的技术科学可以改进产品质量的绝对值,而先进的管理科学则可以在现有条件下将其波动调整到最小。
推行先进的数理统计技术就是贯彻先进的科学管理。
很多企业都已经建立并运行了ISO标准不同版本,就贯彻ISO9001标准而言,它着重强调的是过程管理(如生产过程管理)。
同时,将先进的数理统计技术应用于过程管理,最终达到提高产品质量的目的。
现就运用数理统计技术对工作中遇到的一个实际问题加以分析和讨论,来探讨数理统计技术在产品质量分析与控制中的应用。
1问题的提出+0.05+0.00图1头锥头部加工图28292008年2月初,某车间有一批军品配件的头部打孔的加工任务。
在试生产一段时间后,车间要求对其尺寸Ф405.000.0+的加工过程能力进行评定,以确定其加工过程中的工序能力是否正常,如图1所示。
2用数理统计技术对其加工过程进行分析首先收集对头锥头部Ф4尺寸加工检查记录的数据,在人员、机床、材料、加工工艺和生产环境不变的条件下,取n =100收集数据,见表1。
表1头锥头部Ф4加工检查记录12345678910第一组 4.020 4.040 4.040 4.040 4.035 4.050 4.060 4.055 4.060 4.075第二组 4.020 4.030 4.030 4.045 4.035 4.050 4.060 4.060 4.070 4.065第三组 4.020 4.035 4.045 4.050 4.040 4.050 4.055 4.055 4.065 4.075第四组 4.030 4.040 4.040 4.040 4.055 4.045 4.055 4.060 4.060 4.090第五组 4.030 4.035 4.045 4.050 4.055 4.055 4.050 4.060 4.070 4.085第六组 4.030 4.035 4.045 4.050 4.055 4.060 4.055 4.065 4.070 4.080第七组 4.030 4.040 4.040 4.040 4.050 4.045 4.055 4.065 4.065 4.095第八组 4.025 4.035 4.045 4.040 4.050 4.060 4.050 4.070 4.065 4.080第九组 4.025 4.030 4.045 4.040 4.050 4.060 4.065 4.065 4.075 4.075第十组4.0304.0454.0454.0404.0454.0604.0554.0654.0804.080从表1中找出最大值和最小值:i L =4.095,i S =4.020。
试论统计方法在质量管理中的应用
总量 与人均量 的分析 。如我 国的 G D P 、 粮食 、 棉花 、 油料以及 钢 、 水泥 、 服装等很多产 品都居世界各 国前列 但是 . 由于我 国人 1 : 3 基数大 . 用人 口 基数作 除数 , 则人均指标在世界上都排在百位左右。 因此 。 我们认清 形势 , 只有经过长期 的努力 。 才能改变我国的相对落后地位。 企业也是 如此 。 如仅分析相对数或相对数 , 则往往不 能正确反 映实际 。 例如如 我 1 . 正确选择统计方法的依据 们分析企 业的工资增加情况 . 如果 仅知道一个企业 比上年增加 了 1 0 0 我们能得 出什 么结论呢?如果这家企业有 1 0 0 质量统计就是对样本质量特性进行统计 . 通过对样本值进 行分析 万元人 民币工资支出 . 则人均增加 1 万元人 民币 . 则可以判断为工资增长很快 : 如果 得 到想要的结果的手段。 当样本的数量越多 , 统计分析 的结果 越接近 名员工 。 这家企业 有 1 万名员 工 . 则人均 只增 加 1 0 0 元人 民币. 则可 以判断 为 总体的数值 . 样本对总体的代表性就越强。 是难 以得 以正确 统计 过程控制( s l c ) 是进行质量分析 、 质量控制 和质量 改进 的 科 工资增长很慢 。可见绝对数不与平均数相结合分析 。 学 方法。可以说 . 企业持续 的产 品生命周期 的改进 , 是 通过实施 S P C 的结 论 。 2 . 3概率与数理统计的方法 得 以 实 现 的 如果我们事先无法准确的知道变量的具体取值 . 这样的变量就是 ①根据研究 的 目的 。 明确研究试 验设计类 型、 研究 因素 与水平数 。 随机变量 . 例如每周收到 的订单数量 、 每天接到 的顾客 服务电话 的数 ②确定 数据特征( 是否正态分布等) 和样本量大小 。 通过统计知识可以确定关于样本锁 代表的总体的特性 , 因此 . 概 ③正确 判断统 计资料 所对应 的类 型( 计量 、 计数和等级资料) , 同时 量等 , 率是研究总体的工具 . 它通 过样本 对总体及 其特性进行推断。随机变 应根据统计 方法 的适宜条件进行 正确 的统计量值计算 形状、 中心的趋势 和分散 的程度 。 随 最后 . 还要 根据专业 知识 与资料 的实 际情况 。 结合统计学原则 , 灵 量的概率分布研究的是其三要素 : 机变量分为三种 : 区分型数据 、 计数型数据 、 连续型数据 , 不同的数据 活地选择统计分析 方法 。 类 型服从不 同的概率 分布 . 区分 型数据 服从 二项分布 ; 计数 型数据服 2. 统 计 的 方 法 连续型数据服从 正态 分布。 在偶然 中寻求必然是应用统计技术 的核心 统计方法作为一种为 从泊松分布 : 例如 . 一条某产 品的流水 线, 当每件产 品制造完 成时 , 都要通过一 决策提供 依据的工具 . 可以帮助企 业进行数据 分析 . 了解产 品质量状 把 不合格的记录下 来 。 任何 态 的分 布情况 , 找 出问题 、 缺陷及原 因 . 有针对 性地采取措施 . 提高产 个空气动力模型 对照设 计要求 进行 检查 。 使用 方还 要求对次要的不合格 品和服务 的质量 。 原始数据不经过整理和分析 , 只是一堆 “ 资料 ” , 而有 严 重的不合格项 都会成 为拒收的理 由 . 如模糊 的文字 . 小 毛刺灯都要记 录下来 , 过 去的历 史数据 用的信息往往蕴藏在大量 的数据之 中. 所 以数据 的应用 是统计技术 的 项进 行控制 , 个 次要 的不合格项 那 么根据历史数据可知该 前提 . 统计技术是整理 和分析数据 的工具 。统计方 法可应用在设计 阶 显示 每件成品平 均有 3 3 泊松分 布, 即X ~ P ( k = 3 ) , P ( X = 0 ) = 3 D × e 一 段的市场预测 、 可行性分析 、 方案设计 、 初试样试制 、 小 批量生产等 ; 应 总体 次要不 合格项 服从 的 = 3 ' 0 1 = l x e W1 0 . 0 5 = 5 %, 说 明生产 的产 品没有次要不合格项的概率才 用在生产阶段的工艺设计 、 过程控制 、 能力研究和质量 改进 ; 应用在销 %。 由此 可以分析 大批次 的产 品的合格概率 。 概率统计还可 以用于产 售阶段的营销策略研究 、 预期销售额 的测算 、 顾客 回报 率的评价 、 安全 5 品市 场占有率 问题 例如 . 某市 四家大型 电器商场 的手机 销售 情况抽 性评价和风险分析等 在一周 内总计销售 了 2 0 0 0 部 的手 机 , 其 中某品牌手 机 占 2 1 4 所谓统计技 术 . 就是通 过测量 、 描述 、 分析产 品特性的变化 , 形成 样表 明 . 数学模型 。 从而对产 品过程进行监控 , 对质量变异提前 预防 , 为降低产 品缺陷和预防不合格的产生 . 特别是为质量改进指 明方 向。下面就一 些方法进行简单的论述 。 2 . 1 直方图的方法 产品质量特性的分布一般都是服从正态分布或近似正态分布。 当 产品 的质量特性不符合正态分布 的情况下 .就要对产 品的整个流程 、 每一个环节进行分析 . 因此依据质量特性绘制的直方 图就会对产 品的 质量 特性做 出初步的判断。 正常的直方图应该是 中间高 , 两边低 , 左右 对称的情况 . 当直方 图的形状 出现孤立 的小岛时 . 企 业就要注 意流程 和环节是否 出现 问题 了。还可 以利用其分 布范围 B = I s . L ] ( S 为样本 中的最小数值 。 L为样本 中的最大数值 )与标准范 围 T = E s S] ( s j 标 准下 界限 , S . . 标准上界 限) 想 比较 , 以确定流程和环节是否在希望 的状 态下 . 是 否需要进 行改进 。 2 . 2 均 值方法 均值是对 所要研 究对 象的简明而重要 的代 表 均值 概念几 乎涉及 所有统计学理论 , 是统计学 的基本思想 。均值 思想也要求从总体上看 现 了总体观。 总指标 是反映事物总体水平 的指标 ,平均指标则是反 映事物平均水平 。在 总指标值不变 的前提下 。 平均水 平的高低则受总 体单位数 的影 响很 大。因此在运用统计数据 时 . 总指标往往要与平均 指标结合起来才能做 出更准确 的反 映 比较典型 的例子是我 国的经济
质量分析7种统计工具
。
不足
数据质量依赖
技术门槛较高
统计工具的分析结果受数据质量影响较大 ,如果数据存在误差或异常值,可能导致 分析结果不准确。
使用统计工具需要一定的统计学和计算机 知识,对使用者的技术要求较高。
无法处理非结构化数据
无法提供实时分析
数据可视化工具,支持 交互式数据探索和仪表
盘制作。
Power BI
商业智能工具,提供数 据整合、分析和可视化
等功能。
结合实际情况进行选择和应用
数据类型和规模
根据数据类型(如定量、定性)、数 据规模(如样本量、变量数)选择合 适的工具。
分析需求
明确分析目的和问题类型,选择相应 的统计方法和工具。
专业知识和技能
降低生产成本
通过质量分析,可以减少 不良品率,降低返工、维 修等成本。
提升客户满意度
优质的产品质量可以提高 客户满意度,增强品牌形 象。
汇报范围
统计工具介绍
简要介绍7种常用的质量分 析统计工具。
应用场景
说明这些统计工具在哪些 场景下使用以及如何使用 。
效果评估
对这些统计工具的应用效 果进行评估,包括提高产 品质量、降低生产成本、 提升客户满意度等方面。
展望
智能化发展:随着人工智能和机器学 习技术的不断发展,未来的质量分析 工具将更加智能化。这些技术可以帮 助组织自动识别数据中的模式和趋势 ,提供更准确、更及时的分析结果。 同时,智能化的分析工具还可以根据 历史数据和实时数据进行预测,为组 织提供更前瞻性的质量管理建议。
数据可视化:数据可视化是一种强大 的沟通工具,可以帮助组织更好地理 解和传达质量分析结果。未来的质量 分析工具将更加注重数据可视化功能 的发展,提供更丰富、更直观的数据 展示方式。这将使得质量分析结果更 易于理解和接受,从而促进组织内部 的沟通和协作。
数理统计方法在质量分析中的应用
数理统计方法在质量分析中的应用1、数理统计方法在质量分析中的作用数理统计方法是通过对收集的大量数据进行加工整理,统计计算,去粗取精,去伪存真,寻求事物规律性的一种科学方法,数理统计方法一般有以下几方面的用途:1.提供表示事物特征的数据在活动中所收集的数据大都表现为杂乱无章的,这就需要运用数理统计方法计算出其特征值,显示出事物的规律性如平均值、中位数、标准偏差、极差等。
2.比较两事物的差异在活动中运用质量改进方法或新工艺、新材料的应用需要判断所取得的结果与改进前的状态有无显著性差异,就可以应用假设检验、方差方析等。
3.分析影响事物变化的因素为了对症下药,有效地解决质量问题,在活动中可以应用各种方法分析影响事物变化的各种原因。
如因果图、系统图、关联图等。
4.分析事物两种性质之间的相互关系在活动中常常遇到两个变量之间虽然没有确定的函数关系,但往往存在一定的相关关系。
运用数理统计方法确定这种关系的性质和程度,对活动的有效性是具有重要影响的。
如散布图、相关分析等。
5.研究取样和试验方案,确定合理的试验方案,如随机抽样、优选法、正交试验设计法等6. 分析和掌握质量数据的分布状况在活动中可据此估算工序不合格品率并对制造过程实施质量控制。
如:直方图、正态概率纸、控制图等。
应该着重指出,数理统计方法在质量管理活动中起到的是分析问题、显示事物规律的作用,而不是具体解决问题。
这如同医生为病人诊断一样,应用体温表、血压计、X光透视仪、心电图仪、B超仪等器具,只是帮助医生做出正确的诊断,但诊断并不等于治疗,要想治好病,还需要采取打针、服药或其它医疗方法。
因此,数理统计方法在质量管理活动中的作用,就是利用这些方法,探索质量问题的所在;分析产生质量问题的确切原因,但要解决质量问题和提高质量还要依靠专业技术以及组织管理措施。
2、质量管理中的分析活动和数理统计方法的基本分类在质量管理活动过程中,不可缺少的是对事物的分析,这种分析活动通常可能会有三种方式表现:1.调查研究通过对与事物有关的各个层次进行调查(包括生产实践调查、市场调查、社会调查等)可以采用座谈会、发放调查表、现场调查、个别谈话、查阅资料等方式进行。
【质量管理】统计技术在质量管理中的作用
【质量管理】统计技术在质量管理中的作用关键词:质量管理导语:伴随着生产力的进步,公司最有价值的资产是数据这一观点备受赞同。
数据的价值在公司中也占有越来越重要的地位。
特别是在制造业企业的生产线中,数据直接反映了产品生产的真实情况。
统计技术是获得数据信息的基础,在质量管理中发挥了重要作用。
无论是质量管理,还是企业的日常运行,都需要使用统计技术。
在全面质量管理体系中,不使用统计技术,质量体系就不会有效运行,更无法提高产品质量。
2000版ISO9000族标准也明确将“统计技术”提升为质量管理体系的“基础”,可见统计技术在产品质量管理中是否被恰当应用,将成为质量管理成败的关键。
图示:统计技术在质量管理中的作用一、统计技术及其作用这里的统计技术是指收集、整理和分析数据变异并进行推论的技术。
在2000年《质量管理体系基础和术语》中认为“使用统计技术可帮助组织了解变异,从而有助于组织解决问题并提高效率和效益,这些技术也有助于更好地利用可获得的数据进行决策。
”统计技术可以起到通过数据反映事物特征、比较事物间的差异、分析事物间的关系及影响事物发展变化的因素、通过分析数据发现质量问题等作用。
统计技术方法是多种多样的,不仅有传统的“老七种工具”(因果图、排列图、直方图、检查表、散布图、控制图、分层法),也有“新七种工具”(关联图、系统图、KJ法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC 法、矢线图法),不仅有简单的统计方法如雷达图、柱形图、直方图等;也有正交试验法、过程能力指数等现代统计技术。
在工作实践中,我们通常采用统计技术对产品质量控制活动进行跟踪记录、搜集数据、抽样检验及质量分析,通过识别症状,分析原因,寻求对策,促进问题的解决。
二、质量管理中运用统计技术存在的主要问题在质量管理体系中,过程控制、数据分析、预警机制等都与统计技术有关,但是在实际工作中,目前存在以下问题:1、目前不少企业领导主要精力放在追求产量、利润和短期效益上,对统计技术对提高产品质量认识不足,不愿意花费精力学习、运用各种统计技术,不肯利用统计技术来进行质量管理。
统计技术在产品质量控制中的应用
统计技术在产品质量控制中的应用在当今竞争激烈的市场环境中,产品质量是企业生存和发展的关键。
为了确保产品质量的稳定性和可靠性,企业需要采用有效的质量控制方法。
统计技术作为一种科学的工具和方法,在产品质量控制中发挥着重要的作用。
统计技术可以帮助企业收集、整理和分析质量数据,从而揭示质量问题的本质和规律,为质量改进提供依据。
例如,通过抽样检验,企业可以在不检验全部产品的情况下,对产品质量做出合理的推断,从而节省检验成本和时间。
抽样检验的基本原理是基于概率统计,通过抽取一定数量的样本,并对样本进行检验,根据样本的质量情况来推断整批产品的质量水平。
控制图是统计技术在质量控制中的另一个重要应用。
控制图通过对生产过程中的关键质量特性进行连续监测和分析,及时发现过程中的异常波动。
例如,均值极差控制图可以用于监控生产过程中产品尺寸的均值和极差的变化。
如果控制图中的数据点超出了控制界限或者呈现出非随机的模式,就表明生产过程可能出现了异常,需要及时采取措施进行调整。
统计过程控制(SPC)是一种基于控制图等统计技术的过程质量控制方法。
SPC 强调预防为主,通过对过程的实时监控和分析,及时发现潜在的质量问题,并采取措施加以消除,从而确保过程处于稳定的受控状态。
SPC 不仅可以用于生产过程的质量控制,还可以用于服务过程的质量控制,如物流配送、售后服务等。
在产品质量控制中,统计技术还可以用于质量分析和改进。
例如,通过因果图可以帮助企业找出导致质量问题的根本原因。
因果图又称鱼骨图,它将质量问题的结果与可能的原因联系起来,通过层层分析,找出影响质量的关键因素。
此外,排列图可以用于确定质量改进的重点。
排列图根据“关键的少数和次要的多数”原理,将影响质量的各种因素按照其对质量影响程度的大小进行排列,从而找出主要的质量问题。
统计技术在产品设计阶段也有着重要的应用。
通过设计实验,企业可以优化产品的设计参数,提高产品的质量和性能。
例如,在新产品开发过程中,可以采用正交实验设计方法,通过合理安排实验因素和水平,在较少的实验次数内找到最优的设计方案。
质量分析器的选择及应用
质量分析器的选择及应用质量分析是一个关键的过程,用于评估和测量产品、服务或过程的质量。
在不同行业和领域中,可以采用不同的质量分析器进行质量评估。
在选择合适的质量分析器时,应考虑以下因素:应用场景、测试目标、数据采集和分析需求、预算和资源。
以下是一些常见的质量分析器及其应用领域:1. 基本统计分析器:基本统计分析器适用于对数据进行基本的统计分析,如平均值、中位数、标准差等。
它可以帮助分析数据的分布情况、趋势和异常值。
在质量管理中,可以使用这些分析器来了解产品或过程的性能。
2. 直方图和散点图分析器:直方图和散点图分析器可以用于分析数据的分布和关系。
直方图可以显示数据的频率分布,散点图可以显示数据之间的相关性。
这些分析器可用于检测错误或异常数据,并帮助确定原因和解决方案。
3. 箱线图分析器:箱线图分析器通过绘制数据的统计分布来分析数据的离散程度。
它可以显示数据的中位数、上下四分位数和异常值。
箱线图可以帮助分析数据的稳定性和一致性,以及发现异常情况。
4. 帕累托图分析器:帕累托图分析器通过按重要性对问题或缺陷进行排序,以帮助识别和优先解决最严重的问题。
这种分析器常用于问题解决和质量改进工作中。
5. 矩阵分析器:矩阵分析器适用于评估不同因素之间的关系。
例如,质量损失矩阵可以用来评估不同缺陷类型对产品质量的影响,以便确定优先解决的问题。
6. 效能分析器:效能分析器可用于测量和分析产品或过程的效率和效果。
例如,生产线效能分析器可以用来监测生产线的工作效率和资源利用率。
7. 六西格玛分析器:六西格玛分析器是一种用于管理和改进质量的强大工具。
它结合了多种统计方法和工具,如因果图、流程图、散点图等,用于识别和解决质量问题,并改进过程的稳定性和性能。
选择适合的质量分析器还需要考虑数据采集和分析的需求。
有些分析器需要大量的数据输入,而其他分析器则更适合处理小样本或实时数据。
此外,应根据可用的资源和预算来选择适当的质量分析器。
质量管理的老七种工具
质量管理;老七种工具一、质量管理的老七种工具指的是什么?质量管理的老七种工具是对应质量管理的新七种工具而言的,又叫做QC其中工具,包括统计分析表、数据分层表、排列图、因果分析图、直方图、散布图和控制图七种,其中工具可以单独使用也可以配合使用。
目的是服务质量管理。
二、质量管理的老七种工具的主要作用是什么?1、统计分析表:统计分析表是利用统计方法对数据进行整理和初步原因分析并形成表格以供直接阅读的一种工具,其格式多种多样,可以根据用户的习惯来自行制定,有利于对质量数据进行分类汇总查找规律。
2、数据分层表:数据分层法是统计分析表的延伸,就是将性质相同的,条件相同条件下收集的质量数据归纳比较。
例如统计分析表如果具体到每个车间工段的话,数据分层表可以具体到其班组和生产材料及影响因素,检查者的素质能力等。
可以按检查手段,按使用条件、和时效等进行分层,进行质量深入分析。
3、排列图。
排列图是在统计分析基础上,对影响质量的各个因素进行逐层分析后,通过直观手段呈现质量影响主要因素或者高频因素的一种质量管理图形,又叫柏拉图,图形的左侧纵坐标是影响频数,右侧纵坐标是影响频率,坐标趋势线是累积频数,横坐标是影响因素从大到小的排列组合4、因果分析图。
因果分析图又叫鱼骨图,是一种以原因作为因素,以结果为质量问题特征的关系图。
用箭头对应来代表。
因果分析图可以通过头脑风暴法来集思广益,调动员工发现质量问题并查找原因的积极性。
5、直方图。
直方图与排列图的作用类似,但是形式不一样。
主要是反映质量问题和管理效果总体分布的一种工具。
通过直方图可以较为直观的看出质量的特征的分布,有利于质量管理的高效准确开展。
6、散布图。
散布图的作用是通过若干数据的对应关系,使得特征和原因分布在一定平面区间内,作为查找质量特征发生原因或者条件的一种借鉴工具。
有利于判断质量问题以及客观条件和发生原因等变量之间的对应关系。
7、控制图。
控制图分为供分析的控制图和供管理用的控制图。
数理统计工具在差速器总成装配质量分析中的应用
00 5 .9
013 .0
目前 某 厂 的 差 速 器 总成 的装 配 质 量 精 度 指 标 主 要 有 左 转 向齿 轮轴 向游 隙 、 转 向 齿 轮轴 向游 隙 、 右 中央 齿 圈径
3 4 5 6 7 8 9 1 0
014 .0 00 8 .9 0.0 12 019 .0 0.0 13 0.9 08 0.01 1 0.9 07
2 4
现 制 术 装 代 造技 与 备
2 2 期总 2 期 0 第2 第 0 1 7
数理统计工具在差速器总成装配质量分析 中的应用
蒋 曼
( 常州 广 播 电视 大 学 , 州 2 3 0 ) 常 10 1
摘 要 : 用数 理 统 计工 具 对 改进 工 艺后 的差 速 器 总成装 配 质 量作 了定 量 的分 析 , 就后 续 工艺 的 改进 提 运 并
跳、 中央齿 圈端 跳 四项 。对 该产 品同月 不 同批 次 的不 合 格 产 品 随机 抽 样 检 测 后发 现 这 四项 精 度指 标 都 有 不 同 程度
的 超差 。为 了找 出影 响装 配质 量 的 主要 因素 , 抽检 不 合 对
格 产 品作 四项 精 度 指标 的排 列 图。 从不 合 格 产 品 的 排列 图 ( 1 分 析可 知 , 图 ) 右转 向齿 轮轴 向游 隙超 差 造成 的不合 格 率 达 4 .%, 产 品装 配 质量 的最 主 要 因 素 , 一 主 要 62 是 另
法 对 装 配 精 度 进 行 检 验 是 确 保 产 品 最 终 质 量 的 重 要 环
节 。在 质 量 管理 中 , 得 数 据 不 是 目的 , 对 数 据 进 行 整 取 要
量 要 求 ,选 择 其 中最 主要 的影 响 因素 右轴 向齿 轮 游 隙 精
数理统计的方法在试卷质量分析中的应用2600字
数理统计的方法在试卷质量分析中的应用2600字[摘要]本文主要应用数理统计方法,通过探讨试卷的难度、区分度、信度和覆盖度等质量指标对我校2006级文科数学考试试卷质量进行了定量分析,该方法简单易行,为高校教师提供了一种有效的试卷分析方法。
毕业/2/view-12163713.htm[关键词]数理统计;数学试卷;质量分析Abstract:In this paper,the quality of Our school level 2006 liberal arts mathematics examination paper has been carried on the quantitative analysis by discussing the difficulty of the examination paper,degree of differentiation,the reliability and coverage quality indexes,this method is simple,for college teachers is an effective method of examination paper analysis.Key words:Mathematical Statistics;Mathematical Examination Paper;Quality Analysis1、试卷的质量指标及其关系根据教育测量学,评价试卷质量的指标主要有效度、难度、信度、区分度和覆盖度,一份好的试卷应是难度适中,区分度较大,能分辨出学生的学习状况,并且具有较高的信度和覆盖度。
难度是衡量试卷各题难易程度的质量指标,是反映试卷与学生知识水平适合度的一个量“即指一次考试中未答对某道试题的考生数在其总体中所占的比例,显然试卷各题的难度可以用该题的平均失分和该题满分之比来度量”即如果用Di表示第i题的难度,Wi表示第i题的满分值,Xi表示被测对象第i题的平均得分,则用公式来表示试卷的难度,难度最大为1,最小为0。
在质量体系中正确运用统计技术应解决的几个问题
在质量体系中正确运用统计技术应解决的几个问题统计技术是指企业在质量体系的建立与运行过程中,通过恰当选择和正确使用统计方法,进行质量分析、质量控制与质量改进等活动,科学有效地达到描述统计与推断统计的应用技巧,以保持或改善产品质量、工程质量或服务质量。
它在企业应用范围非常广泛,是一种投资少、见效快、简便易行的深化企业质量管理的有效技术。
一、选择适宜的统计技术要想运用好统计,让统计技术在生产过程、体系运行中真正发挥作用,首先必须选择适宜的统计技术,统计技术选择不适宜,可操作性不强,作用不明显等都将会给统计技术的正确运用带来巨大的阻力。
选择适宜的统计技术应该遵循下列四个原则:1、目的性选择适宜的统计技术必须针对特定的环节、特定的场所、具体操作人员的知识水平等等,要使统计方法适合于所解决的问题的性质、适合于行业特点、生产特点与产品特点等。
例如:图标法(直方图、散布图、排列图等)就有助于分析问题,并为进一步的统计分析采用合适的计算方法作好准备;而在过程控制中常把控制图运用于监视和控制所有类型产品的工序生产过程。
对于整体知识水平较低的操作者来说,简单适用的非数字资料的统计技术就优于数字资料的统计方法。
2、简单适用性也就是说,为达到同样的目的,尽量选用简单适用的统计方法,而不要选用复杂统计方法。
就如同普通病人不需要用高级诊断手法去全面体检一样,这样做既经济又适用。
比如:能用柱形图解决的问题,就不用排列图;能用因果图分析问题的,就不必运用关联图。
结合我局各矿井下实际,如:采掘作业头面所采用的瓦斯检查牌板就是一种既实用又简单的统计方法,它完全可以满足过程控制中对瓦斯、煤尘等有害气体进行有效控制的需要,没有必要采用控制图来进行控制。
3、可操作性选择统计技术要和实际工作紧密结合,不要依照教学安全去生搬硬套,而应学会原理和实际工作相结合。
事实上在实际工作中,我们都自觉不自觉地运用了大量的统计技术.只有把这些统计技术进一步规范化、程序化,把它变成符合体系特征的程序文件或格式化的图表,反过来才能更好地去指导实际工作。
质量检验工作中统计技术的应用
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3. 正态分布由两个参数,即均值μ和标准 差σ确定
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五、数据的频数分布和直方图
1. 频数分布表(以表1数据为例) 1)计算数据的变化范围,R=101.9– 75.2=26.5 2)按K 表2确定组数,选K=9 3)计算组距,本例选3.0 4)确定边界值 5)统计得表3
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表2 频数分布表
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2. 频数直方图 频数直方图是频数分布表的图示形式。 频数直方图以各组边界值画横轴(数轴),纵轴 为频数,画出以组距h为宽,频数ni为高的一个一个直方, 即为直方图
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(2) 计数值数据─按个数数得的非连续性 取值的质量特性值。如;铸件的疵点数、 统计抽样中的不合格判定数,不合格品 数等。
计数值可分为下述计件值和计点值。 计件值,如:不合格品个数、设备台数、 合格品率等。 计点值,如:疵点数,不合格数等。
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4. 数据遵从客观规律:
(1) 计量值数据─服从正态分布。 (2) 计件值数据─服从二项分布。 (3) 计点值数据─服从泊松分布。
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3. 统计技术的分类 (1) 描述性统计技术—利用数据分布的特征值或有关图 表来描述事物。如:趋势图、散布图、直方图、排列图等。 (2) 推断性统计技术—在描述性统计技术的基础上,进 一步对其所反映的问题进行分析、解释和作出推断性结论 的技术。如:回归分析、假设检验、控制图、抽样检验等。 4. 现象 (1) 必然现象—一定条件下,必然发生的现象。例如水 的结冰或沸腾。 (2) 随机现象—一定条件下,发生的结果不确定的现象。 例如产品质量,这种现象又称为产品质量的变异性。随机 现象中的变量称为随机变量,如产品质量特性值。 (3)小概率事件:发生概率很小(一般小于0.05)的事 件,在有限次试验中小概率事件是可以忽略的。
数理统计分析方法在工程质量控制中的应用
数理统计分析方法在工程质量控制中的应用作者:何淑娟来源:《科学与财富》2016年第01期摘要:本文以某铁路隧道混凝土外观质量控制为例,说明了数理统计方法在工程质量控制中的应用和取得的显著效果。
关键词:数理统计分析;工程质量1、引言:近年来我国工程建设项目方兴未艾,而工程质量控制也越来越引起社会的重视和广泛关注。
在工程质量控制中利用数理统计方法通过收集、整理质量数据,可以帮助我们进行分析、发现工程质量问题的主要影响因素,以便及时采取对策措施,预防和控制质量事故发生。
在全面质量管理统计方法中常用的数理统计方法有:排列图、分层法、因果图、对策表、相关图、直方图和控制图。
利用数理统计方法进行工程质量控制的步骤:①收集质量数据;②数据整理;③进行统计分析,找出质量波动的规律;④判断质量状况,找出质量问题;⑤分析影响质量的原因;⑥拟定改进质量的对策和措施。
2 利用数理统计方法对某铁路隧道混凝土外观质量进行分析控制实例。
2.1步骤一:收集质量数据经调查该隧道混凝土外观质量检验资料,并进行统计分析优良率为81%,存在外观质量问题统计如表1:2.2步骤二:利用排列图法对数据进行整理,进行统计分析,找出影响质量问题的主要因素(1)整理后数据如表二(2)画排列图如图1图1中影响因素分别为:A:表面斑痕多B:表面不平整C:局部有蜂窝、空洞D:高度2米内气泡多E:其他(3)对排列图进行观察和分析通过观察直方形,可以看出各项目的影响程度,可知表面斑痕多是对隧道混凝土外观质量影响最大的项目,而高度2米内气泡是对质量影响最小的项目。
按排列图法的规定,累计频率在0%~80%为主要因素;累计频率在80%~90%为次要因素;累计频率在90%~100%为一般因素。
因此,该隧道混凝土外观质量影响的主要因素为表面斑痕多和表面不平整两个项目。
2.3步骤三:分析影响两个主要因素质量的原因利用因果分析图法对每个主要项目产生的原因进行分析(如图2)。
Minitab在质量统计分析中的应用
Key words:M initab;Qualily statisties;Regression analysis;Pareto analysis
Minitab是一 套 统 计 软件 ,是 产 品 研 发 与 品 质控 管不 可或 缺 的 工 具 。 目前 ,有 越 来 越 多人 利 用 Minitab来 学 习统 计 学 ,因为 其 完 整 的数 据 分 析 工具 、直 觉 的使 用 者接 口、广 泛 的统计 功 能 、高 品质 的绘 图 以及 强 大 的宏 语 言 ,使 Minitab成 为 适用 于 个 人 计 算 机 上 的标 准统 计 软 件 。全 球 前 500强 的企 业 中 ,大 多 数 都 已将 Minitab列 为 其 工业 制程 中不 可或缺 的重要 分析 工具 之一 。对于 质量 人 员 ,获得 的质 量数据 很多 ,而如何 利用 或使 用这 些数 据 ,为我们 提供更 详细 的质量信 息 ,统计 分 析 必 不 可 少 。
加 ,抗 拉 强 度呈 下 降趋 势 ,但 下 降趋 势有 所 缓慢 。 从 图 3中看 出,Ti在 0.0tO ~0.013%间 抗拉 强 度变 化不 大 ,但在 Ti>o.o13 继 续增加 后 ,抗 拉 强度 有大 幅度 的下 降趋 势 ,在 Ti<o.Olo 前 , 随着 TI的含 量增 加 ,抗 拉 强度也 在 下降 。
目前 ,质 量 的控 制 已 由最 终材 料 的质 量检 验 转 向过程 控制 ,加强过 程控 制 ,预 防产 生废 品并检 验 产品 的质量 ,质量 的职 能 在 方 式上 由专 职检 验 人 员转移 给 专业 的质 量控 制工程 师 和技术人 员承 担 ,它标 志着 将 事后 检 验 的 观 念 改变 为 预测 质 量 事 故 的发 生并 事 先加 以预 防 的观 念 。过程控 制涉 及 到过程 能力 指 数 ,工 序 能 力 指 数表 示 工序 能 力 满 足工 序质量 标 准 (公 差 、工序 质 量规 格 )要 求 程 度 的量值 ,工 序 能力指 数 一般 取值 是 1~ 1.33,太 大 不 经济 ,太 小 不 能 保证 质 量 。对 表 1数 据进 行 正 态分 析 ,步 骤 如下 。
统计工具在质量分析中的应用
案例三:抽样检验方案的设计与实施
抽样检验的原理
从总体中随机抽取一部分样本进 行检验,根据样本的检验结果推 断总体的质量状况。
抽样检验方案的设
计
根据产品特性、质量要求、生产 批量等因素,选择合适的抽样方 案(如一次抽样、二次抽样、序 贯抽样等)。
抽样检验方案的实
施
按照设计的抽样方案进行抽样和 检验,记录检验结果,并根据检 验结果采取相应的处理措施(如 接收、拒收、返工等)。
点估计
01
利用样本数据计算出一个具体的数值,作为总体参数的估计值。
区间估计
02
根据样本数据和一定的置信水平,构造出总体参数的一个区间
范围,该区间以一定的概率包含总体参数的真值。
估计量的评价标准
03
无偏性、有效性和一致性等,用于评价估计量的优劣。
假设检验
原假设与备择假设
根据研究问题设立相互对立的两个假设,原假设通常是研究者想要推翻的假设,备择假设 则是研究者希望证实的假设。
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总结与展望
统计工具在质量分析中的价值体现
数据收集与整理
统计工具能够快速、准确地收集大量数据,并进行分类、 整理,为质量分析提供全面、可靠的数据基础。
问题诊断
通过对数据的统计分析,可以发现生产过程中存在的问题 ,如不良品率过高、生产效率低下等,为改进生产流程提 供依据。
决策支持
统计工具能够为决策者提供客观、准确的数据分析结果, 帮助决策者制定科学合理的改进方案,提高产品质量和生 产效率。
降低生产成本
通过对质量数据的统计分析,可 以找出影响产品质量的关键因素, 优化生产过程中的资源配置,降
低生产成本。
提升客户满意度
优质的产品质量是提高客户满意 度的重要因素之一。通过统计工 具对客户需求和反馈进行分析, 可以更好地满足客户需求,提升
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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统计工具在质量分析中的应用
柏拉图-图表结果
•关键原因
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统计工具在质量分析中的应用
柏拉图 推移图 控制图 过程能力
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统计工具在质量分析中的应用
推移图-说明
1. 推移图也叫时间序列图,是以时间轴为横轴,变量 为纵轴的一种图。
2. 推移图主要目的是观察变量是否随时间变化而呈某 种趋势。
•过程能 力
统计工具在质量分析中的应用
过程能力是什么概念
3. 统计工具非常丰富,在此仅简单介绍柏拉图、推移图 、控制图、过程能力几个基本工具。
4. 统计工具不深奥,关键在于应用于实践。
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统计工具在质量分析中的应用
柏拉图 推移图 控制图 过程能力
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统计工具在质量分析中的应用
柏拉图-说明
1. 一般用于从多个因子中找出关键因子 2. 数据格式为数据名、数值(或百分比),一般数据名
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推移图-填写数据
•选择 月 •起始月份
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推移图-图表结果
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统计工具在质量分析中的应用
柏拉图 推移图 控制图 过程能力
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统计工具在质量分析中的应用
控制图-说明
1. 控制图比较复杂。分连续数据和离散数据控制图。 2. 对于连续数据,要求数据符合正态分布。如果不符合
正态分布,需要将其转化为正态分布,如何不能变为 正态分布,就不能使用控制图。 3. 对于连续数据,又分为单值和分组控制图。所谓单值 ,就是每个数据的重要性相同(如采集间隔相同); 所谓分组,就是每个数据的重要性不同(如每小时采 集1次,每次连续采集5个点)。 4. 控制图一般要求有20个点以上。
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以上。如果不是也不能转换为正态分布,只能用分位 数计算,数据量要求很大(暂不讲解)。 3. 连 续 数 据 过 程 能 力 分 Cp = ( USL - LSL ) /6σ 、 Cpk=Min((USL-μ)/3σ,(μ-LSL)/3σ)。 当分布中心等于规格限中心时,Cp=Cpk,当偏离时 规格中心时, Cp>Cpk。一般实用中选Cpk。 4. 离散数据典型例子就是每天统计缺陷数和总数。可用 二项分布和直接用合格率计算。离散数据中计算的是 Z值,即合格数分布在多少倍σ内。
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•显示异 常点类型
•本例是4个数 据一组,一般5 个数以上为好
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控制图- Minitab菜单选择(离 散)
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•不合格 数、总数
图
统计工具在质量分析中的应用
控制图-填写数据(离散)
•不合格 数
•总数
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控制图-图表结果(离散)
•因每次的总 数不同,所
以上下限是 变化的
•异常 点
•规格限和下 限也会变化
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统计工具在质量分析中的应用
柏拉图 推移图 控制图 过程能力
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统计工具在质量分析中的应用
过程能力-说明
1. 过程能力计算也分连续和离散数据,比较复杂。 2. 连续数据要求是正态分布(同控制图),数据量在20
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控制图-正态检验
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•连续数据 控制图需先
进行正态检 验
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控制图-正态检验结果
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•P-Value 大于0.05 ,正态
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控制图-Minitab菜单选择(连续 )
•选择均 值-方差
图
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统计工具在质量分析中的应用
过程能力-Minitab菜单选择(连 续)
•正态的过 程能力
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•数据列
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过程能力-填写数据(连续)
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•上下限
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过程能力-图表结果(连续)
•过程能力 分长期、短 期,一般看
Within
•C p
•Cp k
•分布中 心
•规格限 中心, 有偏离
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统计工具在质量分析中的应用
过程能力-Minitab菜单选择(离 散)
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•缺陷 数和总
数
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过程能力-填写数据(离散)
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统计工具在质量分析中的应用
过程能力-图表结果(离散)
•不合 格率散
布
•累计 不合格
率
•过程能力 和置信区间
•不合 格率分
布
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•Z值
统计工具在质量分析中的应用
过程能力-用合格率数据1
PHale Waihona Puke T文档演模板统计工具在质量分析中的应用
过程能力-用合格率数据2
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•合格率数 据
3146/3210
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过程能力-简单合格率结果
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统计工具在质量分析中 的应用
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2020/12/12
统计工具在质量分析中的应用
目录
前言 柏拉图 推移图 控制图 过程能力
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统计工具在质量分析中的应用
前言
1. 统计工具在质量控制中有广泛的用途。通过统计工具 ,能深入的分析质量现象,得到很多有用的信息。
2. 图表有着很直观的表达能力,能简捷明确的表达意思 ,也容易得到共识。
统计工具在质量分析中的应用
控制图-填写数据(连续)
•数据 列
•每组的数 据个数
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统计工具在质量分析中的应用
控制图-如何判定异常点(连续)
•软件自动 检测异常点
•检验异常点 有8种原则,
前3种常用
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统计工具在质量分析中的应用
控制图-图表结果(连续)
•是4个数据 一组的均值
3. 横轴可按需要以分钟、小时、天、周、月、年等进 行分类,不用在单元格中填写,直接从对话框中选 取。当自定时间间隔时,需要建相应时间列,并指 定为时间格式(Data)。纵轴数据要用数据格式( Numeric)。
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统计工具在质量分析中的应用
推移图-Minitab菜单选择
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在5个以上。 3. 数据名要求为文本格式(Text),数值要求为数据格
式(Numeric)。 4. 一般按80/20原则,找到造成80%问题的关键因素。
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柏拉图-Minitab菜单选择
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统计工具在质量分析中的应用
柏拉图-填写数据
•数据 名
•数据