统计质量控制(WHUT)
统计质量控制名词解释
统计质量控制名词解释
嘿，你知道啥是统计质量控制不？这可真是个超重要的东西呢！比如说，你去买个手机，你肯定希望它质量杠杠的，没啥毛病吧！这就和统计质量控制有关系啦！
统计质量控制啊，简单来说，就是用统计的方法来把控产品或者服务的质量。
就好像你跑步比赛，得时刻关注自己的速度和状态，才能跑得更好。
比如说，在工厂里，工人们生产一批零件，那怎么知道这些零件都合格呢？这时候就用到统计质量控制啦！通过抽取一部分零件进行检测，然后根据这些数据来推断整批零件的质量情况。
你想想看，要是没有这个，那生产出来的东西质量参差不齐，多闹心啊！“哎呀，这个怎么这么差劲！”你肯定不想听到这样的抱怨吧。
再比如，一家饭店要保证菜品的质量，他们也可以用统计质量控制呀！每天记录顾客对不同菜品的评价，然后分析哪些地方需要改进，这不是能让饭店越来越好嘛！
统计质量控制可不只是简单地数数哦，它里面有好多专业的名词和方法呢！像什么控制图、抽样检验，这些都是很重要的手段。
控制图就像是一个监控器，时刻盯着生产过程，一旦有异常就能马上发现。
抽样检验呢，就像是从一大群人中挑出几个代表来看看整体的情况。
你说，这统计质量控制是不是超级重要？它就像是一个守护质量的卫士，让我们能用上放心的产品，吃到美味的食物。
所以啊，可别小
看了它！它真的能给我们的生活带来很大的影响呢！我的观点就是，统计质量控制是保障产品和服务质量不可或缺的重要手段，我们应该重视它，让它更好地为我们服务！。
统计学中的统计质量控制与过程改进
统计学中的统计质量控制与过程改进统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，其在许多领域都有着广泛的应用。
而统计质量控制和过程改进则是统计学在质量管理领域的具体应用。
本文将探讨统计学中的统计质量控制与过程改进的概念、方法和应用。
一、统计质量控制统计质量控制是通过对数据进行定量分析和解释，以评估和监控质量过程的实践。
它主要通过统计指标和方法来评估产品或服务的质量水平，并对生产过程进行监控和改进。
1.1 质量测量指标质量测量指标是评估产品或服务质量的重要工具。
常用的质量测量指标包括：平均值、中值、标准差、极差等。
通过测量这些指标，我们可以了解数据的分布情况、变异性和稳定性，从而评估质量水平。
1.2 过程能力分析过程能力分析是对生产过程稳定性和能力的评估。
它通过统计方法分析数据，判断生产过程是否达到了质量要求。
常用的过程能力指标有：Cp、Cpk等，它们可以评估过程的稳定性和准确性，为过程改进提供依据。
1.3 控制图控制图是统计质量控制中常用的可视化工具。
它通过图表展示数据点的变化情况，可用于监控过程的稳定性和异常情况。
常用的控制图包括：X-bar图、范围图、P图、NP图等，它们通过标记控制限和规范限来判断过程的稳定性和能力。
二、过程改进过程改进是基于统计质量控制的结果，通过采取措施来提高产品或服务的质量水平。
它旨在减少缺陷率、降低变异性、增加效率和增强客户满意度。
2.1 六西格玛六西格玛是过程改进中常用的方法之一，它通过使用统计工具和技术来减少缺陷率和改善过程能力。
六西格玛方法注重于对数据的分析和对过程的优化，以实现持续改进和质量提升。
2.2 PDCA循环PDCA循环（Plan-Do-Check-Act）是过程改进的基本方法。
它通过明确目标、制定计划、执行计划、检查结果和采取行动的循环，来不断改进过程。
PDCA循环强调在改进过程中的持续性和迭代性，以确保质量的稳定和提升。
2.3 DMAIC流程DMAIC流程（Define-Measure-Analyze-Improve-Control）是六西格玛中常用的项目管理方法。
统计质量控制
统计质量控制秦俊统计质量控制的概念统计质量控制（StatisticaI OuaIity COntrOI，简称SOC ），是在质量控制图的基础上，运用数理统计的方法使质量控制数量化和科学化，从而有效预防和控制工序质量. 从本质上说, 统计质量控制技术是从产品总体中抽取具有代表性的概率样本。
通过分析这些样本, 可以推断出整批产品的质量, 或加工程序的性能。
它的主要目标是保持任一工序生产出的产品质量特征值尽可能长时间地等于或接近期望值，提高生产过程的工序能力。
通常也称为统计过程控制。
在ISO9000 标准中，统计是构成质量体系的一个要素. 在ISO9004 标准中提到了实验设计和析因分析、方差分析和回归分析、显著性检验、控制图和累积技术、统计抽样等SOC 技术. 其中控制图是SOC 技术的基础之一。
利用控制图能识别过程是否稳定, 而不能识别引起过程不稳定的具体环节和原因。
因此, 识别出工序异常后, 还须对引起工序异常的误差源分析。
生产过程中, 工序质量受设备、材料、人、方法、环境、测量6大因素的影响, 而产品质量是通过工序加工而成的, 所以产品质量也必然受这6 大因素的影响。
这些因素通常交织在一起, 需要采取适当的方法分析误差。
常用的分析方法包括排列图法、因果分析图法和直方图法。
排列图是分析影响产品质量问题的有效方法, 因果分析图是分析质量问题产生原因的有效工具, 直方图是对数据加工整理、观察分析和掌握质量分布规律、判断生产过程是否正常的有效方法。
在质量控制过程中, 可通过排列图找到影响质量的主要因素, 通过直方图预测、判断生产是否正常, 通过因果分析图找到产生质量问题的各种原因以便采取措施加以纠正, 保证最终的产品质量。
统计质量控制相关问题研究我国现有的统计数据, 大都能够反映客观实际的。
然而随着经济一体化的更高要求, 经济结构复杂化, 利益主体多元化, 再加上体制转化过程中经济秩序混乱, 人为干扰增多, 因而核准统计数据的难度也就日益增大, 统计数据不真的潜在危险性也就日渐严重, 并将逐步暴露。
统计质量控制PPT教学课件
两阶段接受抽样方案
刺参的人工育苗技术
概述
• 一、国内发展情况及趋势 • 二、价值 • 营养价值 • 药用价值
第一节 刺参生物学及生态学知识
• 一、分类地位 • 二、分布 • 三、生物学知识 • 四、生态学知识
分类地位
• 棘皮动物门
• 海参纲
•
楯手目
•
刺参科
•
仿刺参属
分布
•
海参分布遍及世界各海洋，从潮间带至水
五、幼虫选优技术
• （一）在孵化槽内孵化的幼体
• （二）在蓄法
•
拖网法
六、耳状幼虫培育技术
• （一）耳状幼虫培育密度 • （二）饵料 • （三）日常管理技术 • （四）培育水体的主要环境因子
耳状幼虫培育密度
• 多年人工育苗实践及实验表明，培育初 耳幼体的最适密度0.5个/毫升左右；如果 有充气条件下，密度可以适当加大，一 般可控制在1个/毫升以下。在适宜范围内， 密度越小，幼体个体越大，发育越快， 成活率、变态率越高。
计算公式:
第十三章 统计方法在质量管理中的应用STAT
对不同残次品,计算相应的概率,可得如下数据:
将表中数据描绘在数轴上,可得下图 针对不同的n、c值,可得不同的曲线：
通过上图的计算绘制,我们可以选择一个接受抽样方案。
第十三章 统计方法在质量管理中的应用STAT
多重抽样方案：如 果只使用一个样本 或一个抽样步骤， 就称为单一抽样方 案。当要进行两步 或更多的抽样，就 称为多重抽样方案
x 一般实际的操作是将 的合理值定在均值上下的3个标准
差的范围之内。
.
UCL
CL
LCL
第十三章 统计方法在质量管理中的应用STAT
统计质量控制技术
统计质量控制技术哎呀，说起统计质量控制技术，这可真是个让人头大的话题。
不过，别担心，我会尽量用大白话给你讲讲这玩意儿到底是怎么一回事。
首先，咱们得明白，统计质量控制技术，说白了，就是用统计学的方法来控制产品质量。
这玩意儿听起来挺高大上的，其实呢，就是让那些制造东西的家伙们，能更靠谱地生产出质量稳定的产品。
比如说，你是个做饼干的，你肯定希望自己做的每一块饼干都又香又脆，对吧？但是，你不可能每一块都去尝一尝，看看味道怎么样。
这时候，统计质量控制技术就派上用场了。
咱们先从抽样开始说。
抽样，就是从一大堆产品里随机挑出几个来检查。
这就像是你从一大袋饼干里随机拿几块出来尝一尝。
这样做的好处是，你不需要检查所有的饼干，就能大概知道这袋饼干的质量怎么样。
然后，咱们得说说控制图。
控制图，就是把抽样检查的结果画成图，看看这些结果是不是在可接受的范围内。
这就像是你把尝过的饼干的味道记录下来，然后画成一条线，看看这条线是不是在一个合理的范围内波动。
说到这儿，我得给你讲个真实的故事。
有一次，我去一个工厂参观，他们就是用统计质量控制技术来检查产品的质量。
那天，我看到一个工人正在用控制图记录数据。
他告诉我，他们每天都会检查几个产品，然后把结果画在控制图上。
如果控制图上的线突然跳得很高或者很低，他们就知道可能出问题了，得赶紧去查查是哪儿出了问题。
这个工人还给我讲了一个特别搞笑的事情。
有一次，他们发现控制图上的线突然跳得特别高，他们以为是机器出了问题，结果一查，原来是有个工人偷偷把自家的猫带进了工厂，猫把机器给弄坏了。
这事儿把大家都逗乐了，但也让他们意识到，控制图还是挺有用的。
总之，统计质量控制技术就是用统计学的方法来控制产品质量。
虽然听起来挺复杂的，但其实挺实用的。
它能帮助制造东西的家伙们及时发现问题，保证产品质量。
而且，用这种方法，还能避免浪费太多的时间和资源去检查每一个产品。
好了，关于统计质量控制技术，我就说这么多了。
希望这个故事能让你对这玩意儿有个更直观的了解。
统计质量控制
四.排列图
频数( 件) C类 B类 · · · · 频率 (%)
·
A类
· 问题（项目）
一
二
三
四 五
六
五.因果分析图
分析影响质量的所有因素（4M1E） 因果图是表示质量特性与原因的关系的 图。
收集各种信息，比较原因大小和主次，找出 产生问题的主要原因； 也就是根据反映出来的主要问题（最终结 果），找出影响它的大原因、中原因、小原 因、更小原因等等。
UCL
CL
LCL
子样号
●
三.控制图-类型
常用质量控制图可分为两大类： （1）计量值控制图包括：
单值控制图， 中位数控制图。
（2）计数值控制图包括：
不良品数控制图， 不良品率控制图， 缺陷数控制图， 单位缺陷数控制图。
三.控制图-类型
三.控制图
• 控制图中的上、下控制界限，一般是用“三倍标准 偏差法”(又称3σ法)。
不良品类型
返 修 品 类 型
良 品 率 （ %）
THE END
•(3)计算工序能力，估算并了解工序能力 对产品质
量保证情况。
一. 直方图
(1) 对称型
(2) 偏向型(左)
(2) 偏向型(右)
(3) 双峰型
(4) 锯齿型
(5) 平顶型
(6) 孤岛型
• 标准型 数据大体上呈正态分布，这时可判定工序处于稳 定状态。 • 偏向型 一些有形位公差等要求的特性值或者由于加工习 惯而造成。 • 双峰型 往往由于把不同的材料、不同加工者、不同操作 方法、不同设备生产的两批产品混在一起而造成的。 • 锯齿型 大多是由于分组不当或检测数据不准而造成的， 应查明原因，采取措施，重新作图分析。 • 平顶型 这主要是再生产过程中有缓慢变化的因素影响 而造成的。如刀具的磨损，操作者的疲劳等。 • 孤岛型 这是测量有误，或生产过程中出现异常因素而 造成的。如原材料一时的变化，刀具严重磨损，或混入了 少量不同规格的产品或短时间由部熟练工替班等。
浅谈统计质量控制概述
浅谈统计质量控制摘要:统计质量控制(SQC)是全面质量管理的一个重要组成部分,是企业实施精细化管理的有效手段之一，也是质量管理非常重要的基础工作。
本文将结合我公司的质量控制现状，将就全面质量管理中的统计质量控制在工程中的运用，提出简单的看法，和大家交流。
关键词：统计质量控制、SQC、全面质量管理一、统计质量控制概述为了便于理解，本文先对统计质量控制做一个简要的概述。
（一）什么是统计质量控制统计质量控制(SQC)是全面质量管理的一个重要组成部分,是质量管理非常重要的基础工作，它利用现代统计学的先进方法，不但为过程控制提供了强有力的工具，同时也使过程控制的数据分析结果成为企业领导决策的主要信息依据。
（二）统计质量控制的内容统计质量控制的内容和方法很多，包括假设检验、试验设计（单因素、多因素）、测量系统分析、过程能力分析、回归分析、抽样、失效模式分析、以及一些非常重要的、经常用于质量控制的QC工具等等。
到了20世纪末，随着质量管理发展到更高的阶段，一些先进的管理手段和方法例如：JIT生产、六西格玛等都加入了统计质量管理的行列。
二、天源科创工程中心质量控制现状天源科创是一个新兴的公司，经过了几年扥发展，正在逐步壮大，目前也正处在快速发展的阶段。
但是，由于我们公司是个新兴的公司，因而在各方面还是存在一些不完善的环节。
在质量控制方面，我们工程中心的质量控制目前主要以比较原始的检验为主要手段。
其质量检验主要分为来料检验（IQC）、过程中质量检验（IPQC）和成品检验（FQC）三部分。
其中，来料检验（IQC）和过程中质量检验（IPQC）主要依靠分包单位和监理单位进行控制，而成品检验（FQC）主要依靠政府部门质检站负责。
质量管理，要求我们用事实说话、数据说话，因此，在质量管理中，大多需要用数据来支持决策，这就需要我们对工程施工中的信息、数据进行收集和整理，加以归类，为我们的决策提供支持。
在这方面，由于我们质量管理刚刚起步，因此，在质量信息和数据的收集和整理上，还不够完善。
统计学中的统计质量控制与过程能力分析
统计学中的统计质量控制与过程能力分析统计质量控制（Statistical Quality Control，简称SQC）是指利用统计学原理和方法对产品或过程进行质量控制的一项技术。
而过程能力分析（Process Capability Analysis）则是通过统计方法来评估一个过程的性能是否能够满足规定的要求。
在统计学中，统计质量控制和过程能力分析是两个重要的概念，本文将对它们进行介绍和详细解析。
一、统计质量控制统计质量控制是通过收集和分析样本数据来判断产品或过程的质量状况，并采取相应的控制措施以确保产品或过程质量的稳定性和可靠性。
在统计质量控制中，我们常用的工具包括均值控制图、极差控制图、正态概率图等。
1. 均值控制图均值控制图是用来监控过程中的平均值是否稳定的一种方法。
通过收集一定数量的样本数据，计算出每个样本的平均值，并将其绘制在控制图上。
通过观察控制图上的数据点的变化趋势，我们可以判断出过程是否处于控制状态。
2. 极差控制图极差控制图是用来监控过程中的变异性是否稳定的方法。
变异性是指样本数据之间的差异程度。
极差控制图通过计算每个样本的极差，并将其绘制在控制图上，从而判断过程的变异是否在可接受的范围内。
3. 正态概率图正态概率图是用来检验样本数据是否符合正态分布的方法。
如果样本数据符合正态分布，则正态概率图上的数据点将近似落在一条直线上。
通过观察正态概率图上的数据点是否分布在一条直线附近，我们可以判断样本数据是否满足正态分布的要求。
二、过程能力分析过程能力分析是通过统计方法来评估一个过程的性能是否能够满足规定的要求。
过程能力分析通常包括过程能力指数和过程能力指数图。
1. 过程能力指数过程能力指数是用来衡量一个过程的稳定性和一致性的指标。
常用的过程能力指数有Cp、Cpk、Cpm等。
Cp是一个过程的潜在能力，Cpk是一个过程的实际能力，而Cpm则同时考虑了过程的潜在能力和实际能力。
2. 过程能力指数图过程能力指数图是将过程能力指数绘制在控制图上的一种方法。
统计质量控制.pptx
– 横座标：质量特性值（分为k组）
– 纵座标：频数（数据落在各组中的数目） – 矩阵
三. 直方图
直方图的绘制
1. 收集数据 2. 计算极差R 3. 确定组数k 4. 求出组距h 5. 确定组界 6. 计算各中心值 7. 计算各组频数 8. 画图
三. 直方图
直方图在生产中是经常使用的简便且能发挥 很大作用的统计方法。 其主要作用是：
究，验证所确定的原因是否找对、找准。 • 注明本因果图的名称、日期、参加分析的人员、绘
制人和参考查询事项。
七.控制图
控制图是判断和预报生产过程中质量状况 是否发生波动的一种有效方法。
的数据归在一起，把划分的组叫做“层” • 目的 — 对影响质量的复杂因素分类分析 • 原则 — 按不同的条件分，分类要合理 • 分层法一般与其它统计方法结合使用，作为
其它方法（如直方图、排列图等）的数据预 处理。
三. 直方图
• 对大量数据(50~100个以上)进行统计分 析
• 对工序质量水平及其分布均匀程度进行 分析
T B
Tl S
L Tu
三. 直方图
• (2)B位于T内，一边有余量，一边重合，分布中 心偏移标准中心，应采取措施使分布中心与标 准中心接近或重合，否则一侧无余量易出现不 合格品。
T
T
B
B
Tl(S)
L Tu Tl S
Tu (L)
三. 直方图
（3）B与T完全一致，两边无余量，易出现 不合格品。
T B
四. 散布图
• 分影响质量特性因素
– 纵座标：质量特性值 – 点子
硬 度
HR60 C
55
50
。 。。。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
统计质量控制培训课件课件
分析数据：对收集到的数据进行分析，找出影响产品质量的因素
3
制定改进措施：根据分析结果，制定改进措施，提高产品质量
4
实施改进措施：将改进措施应用于生产过程，并持续监控产品质量
5
评估改进效果：评估改进措施的效果，持续改进产品质量
6
统计质量控制的应用案例
3
汽车制造行业
质量控制：通过统计方法监控生产过程，确保产品质量
04
优化生产过程
提高生产效率：通过统计质量控制，及时发现并解决生产过程中的问题，提高生产效率。
降低成本：通过统计质量控制，减少废品率，降低生产成本。
提高客户满意度：通过统计质量控制，提高产品质量，提高客户满意度。
提高产品质量：通过统计质量控制，及时发现并解决产品质量问题，提高产品质量。
统计质量控制的基本内容
演讲人
统计质量控制培训课件
01.
02.
03.
04.
目录
统计质量控制的目的
统计质量控制的基本内容
统计质量控制的应用案例
统计质量控制的发展趋势统计质量Biblioteka 制的目的1提高产品质量
01
统计质量控制：通过统计方法对生产过程进行监控，确保产品质量符合要求
02
目的：提高产品质量，降低废品率，提高生产效率
03
方法：采用统计方法，如抽样检验、过程能力分析等
具体方法：如抽样检验、过程能力分析、控制图等
效果：通过实施统计质量控制，电子设备制造行业产品质量得到显著提高，降低了废品率，提高了生产效率
食品加工行业
案例背景：某食品加工企业
问题描述：产品质量不稳定，客户投诉率高
解决方案：引入统计质量控制方法，建立质量管理体系
第七章统计质量控制的基本原理和常用工具
二、几个常用的随机变量（服从的分布）
（一）超几何分布（hypergeometric distribution）
设有限总体由N个产品组成，其中有D个不合格品。 对该总体作不放回随机抽样，样本容量为n。样本 中不合格品数X为一离散型随机变量，服从超几何 分布,其恰为d的概率：
1.计数值（计件值、计点值）——离散型；
2.计量值
——————连续型；
在统计质量控制（SPC）中常见的：
离散型随机变量：超几何分布、二项分布、泊松分布；
连续型随机变量：正态分布；
*对于连续型计量特征值，如长度、重量、时间、强 度、纯度等，最常用的是正态分布；
*对于测量结果只有合格与不合格的离散型计件特征 值，最常用的是二项分布；
一、质量波动及其统计规律
质量差异是生产制造过程的固有本性，质量的波动具 有客观必然性；
从引起质量波动的原因来看，质量波动可分为： 偶然性波动和系统性波动两类。 1. 偶然性波动——大量的、微小的不可控因素的作 用而引起，这种波动具有随机性。 其特点：偶然性波动对工序质量的影响比较小， 在现有生产技术条件下也难以识别和消除。 因此，偶然性波动也称为正常波动。工序质量控 制的任务是使正常波动维持在适度的范围内。
第七章
统计质量控制的基本原理和常用工具
第一节 统计质量控制的基本原理 第二节 统计过程控制的常用工具
学习目标
1．认识统计质量控制的基本原理； 2．熟悉统计质量控制中常用的几个随机变量的
定义、特点、计算和相互关系； 3．了解统计过程控制中常用的几种工具的概念
和使用方法。
第一节 统计质量控制的基本原理
第十七章 统计质量控制
（五）控制图的两类错误 1.第一类错误 第一类错误是过程实际上没有失控而虚报失控，这类错误发生的概率记为α 。如图 17-4 所示。 2．第二类错误 第二类错误是过程处于异常状态，却没有发出警报，将生产过程误判为处于统计过 程控制状态，此类错误发生的概论记为β 。如图 17-4 所示，当分布中心发生变化时， 仍有一定比例的质量特性值落在控制界限之内，由此做出生产过程正常的错误判断，这 就是控制图的第二类错误。
（四）直方图的应用 直方图是最常用的质量管理工具之一，运用直方图可以起到如下作用： ①观察与判断产品质量特性分布状况；产品质量特性值的分布，一般都是服从正态 分布或近似正态分布。因而由产品质量特性值所作的直方图的形状，可以对产品的质量 状况作出初步判断。根据产品质量特性值的频数分布，可将直方图分为正常型直方图和 异常型直方图； ②判断工序是否稳定； ③计算工序能力，估算并了解工序能力对产程能力指数 （一）过程能力指数的含义 过程能力指数是指过程能力满足产品质量标准要求(规格范围等)的程度， 也称工序 能力指数。对于任何生产过程，产品质量总是分散地存在着。若过程能力越高，则产品 质量特性值的分散就会越小；若过程能力越低，则产品质量特性值的分散就会越大。 过程能力指数一般用 Cp 来表示，Cp＝T/6σ 其中，T 代表公差，=允许最大值（Tu）-允许最小值（Tl） σ 代表总体标准差。 通常状况下，质量特性值分布的总体标准差（σ ）是未知的，所以采用样本标准差 （s）来代替。σ 越小，其 Cp 值越大，则过程技术能力越好。
• （二）质量变异的原因 • 1.影响质量的六个基本因素: • 人(Manpower):操作者的质量意识、技术水平、熟练程度、正确 作业和身体素质的差别等。 • 机器(Machinery):机器设备、工夹具的精度和维护保养状况等。 • 材料(Material):材料的化学成分、物理性能及外观质量的差别等。 • 方法(Method):生产工艺、操作规程以及工艺装备选择的差别等。 • 测量(Measurement):测量方法的差别。 • 环境(Mother-natured):工作地的温度、湿度、照明、噪声以及清 洁条件的差别等。 • 2.质量变异性质的分类： • 正常变异又称随机变异，变异的出现是随机的、无规律的，是 由偶然因素引起的，这些因素在过程中始终存在，其原因不易 识别，测度十分困难，因而是不可消除的变异。 • 异常变异又称系统变异，变异的出现是有规律的，可以追溯变 异的原因，它是由特殊原因引起的，这些因素数目不多，对产 品质量不经常起作用，但一旦出现了这类因素，就会使质量特 性发生显著变化。这类因素是质量控制的主要对象。异常变异 通常可以被解释和纠正。
统计质量控制方法概述
统计质量控制方法概述统计质量控制是一种通过收集和分析数据以及采取相应措施来确保产品或服务质量的管理方法。
它能够帮助企业识别和解决潜在的质量问题，提高产品的性能和可靠性，满足客户的需求。
本文将概述统计质量控制的几种常见方法。
第一部分：抽样检验抽样检验是统计质量控制中最常见的方法之一。
它通过从生产批次中抽取少量样本进行检验，以代表整个批次的质量水平。
抽样检验可以帮助确定批次是否符合特定的质量标准。
有许多抽样方法可供选择，其中最常见的是接受/拒收抽样和加权平均抽样。
接受/拒收抽样方法基于样本中的缺陷数量来判断整个批次是否合格。
如果样本中的缺陷数量不超过某个预定的上限，则批次被接受；否则，批次被拒收。
这种方法适用于二进制的质量特性，如产品是否合格、是否存在缺陷等。
加权平均抽样方法则根据每个样本的重要性来确定其权重，进而计算出整个批次的平均质量水平。
这种方法适用于连续变量的质量特性，如产品的重量、尺寸等。
通过采用加权平均抽样，企业可以更准确地估计整个批次的质量水平。
第二部分：过程控制过程控制是一种通过监控和调整生产过程来保证产品或服务质量的方法。
它基于统计分析和数据收集，帮助企业检测过程中的异常变化，并采取相应的纠正措施。
过程控制方法常用的有控制图和过程能力分析。
控制图是一种用于追踪过程数据并检测异常变化的图表。
它通过绘制样本数据的统计指标，如均值、范围等，来显示过程的稳定性和可控性。
控制图可以及时发现过程中的潜在问题，并帮助进行及时的调整和改进。
过程能力分析则是一种通过统计分析，评估过程是否能够满足产品质量要求的方法。
它通过计算过程的能力指标，如过程的标准偏差、过程的偏离程度等，来评估过程的稳定性和能力。
通过过程能力分析，企业可以了解自身生产过程的优势和不足之处，并采取相应的改进措施。
第三部分：六西格玛方法六西格玛方法是一种通过减少过程变异性来提高产品质量的方法。
它基于统计分析和数据驱动的决策，通过优化和改进过程，使产品能够稳定在客户需求的目标值附近。
质量控制中的统计质量控制
案例一
某汽车制造企业应用六西格玛管 理方法，通过减少发动机生产过 程中的缺陷，提高了产品质量和 客户满意度。
案例二
某医疗器械公司采用六西格玛方 法优化产品检测流程，降低了不 合格产品的风险，提高了生产效 率。
案例三
某电子消费品企业运用六西格玛 理念，改进了产品设计和生产过 程，减少了客户投诉，增加了市 场份额。
波动并采取相应措施进行调整和改进。
SPC的应用范围广泛，适用于各种制造行业的过程控制和质量
03
管理。
03
质量控制中的统计分析
数据的收集与整理
明确数据来源
确定数据的来源，确保数据的准确性和可靠性。
数据清洗
对数据进行预处理，如缺失值填充、异常值处理 等，以提高数据质量。
数据分类与编码
将数据按照一定的规则进行分类和编码，便于后 续的数据分析。
六西格玛的实施步骤与方法
测量阶段
收集数据、测量当 前过程能力、识别 关键变量。
改进Байду номын сангаас段
制定改进方案、优 化过程设计、实施 改进措施。
定义阶段
明确问题、确定改 进目标、制定项目 计划。
分析阶段
分析数据、确定关 键因素、理解过程 变异的原因。
控制阶段
监控改进效果、建 立控制标准、持续 改进。
六西格玛在质量控制中的应用案例
质量控制中的统计质量控制
汇报人：可编辑 2024-01-07
目录
• 统计质量控制的基本概念 • 统计质量控制的方法 • 质量控制中的统计分析 • 质量控制中的统计过程控制 • 质量控制中的六西格玛管理 • 质量控制中的持续改进
01
统计质量控制的基本概 念
定义与重要性
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《统计质量控制》课程总结参考书：·《质量管理》杨小杰主编. 西南财经大学出版社.·《质量管理（第四版）》韩之俊著. 科学出版社.·《质量管理学》程国平主编. 武汉理工大学出版社.·《六西格玛质量管理与统计过程控制》系列何晓群编著. 清华大学出版社.1过程；程序；产品；质量过程：系统从一个状态（始态）往另一个状态（终态）发展所经过的程序和阶段·一组将输入，转化成输出的，相互关联或相互作用的活动·包含三个要素：输入，控制，输出产品：过程的结果程序：为进行某项活动或过程所规定的途径·明确某项活动的目的和范围，明确5M1H（做什么，为什么做，如何做，谁来做，何时何地做），明确所需的资源，明确如何进行控制与记录·程序的规范性功能，使程序处于受控状态，但维护既定的途径，有时和创新是相背离的，所以要不断改进质量：一组固有特性满足要求的程度（关键词：固有，特性，要求）（物有所值，物美价廉）2质量管理2.1活动内容1> 制定质量方针和质量目标2> 质量策划·制定质量目标，规定必要的运行过程和相关资源，以实现质量目标3> 质量控制·设定标准，测量结果，判断是否达到预期要求，对质量问题采取措施进行补救/防止再次发生4> 质量保证·满足要求，得到信任5> 质量改进（持续改进）·不断制定改进目标，寻找改进机会2.2发展阶段1> 操作者的质量管理（经验标准）（工人）2> 质量检验阶段（事后检验，全检）（工长/检验员）3> 统计质量控制阶段（事前控制）（质量控制工程师）4> 全面质量管理阶段（质量经营）2.3基本原理1> PDCA循环（戴明）：内容；特点；十四点2> 质量螺旋曲线（朱兰）：全过程13个环节3> 质量循环（桑德霍姆）：8项质量职能3影响质量的因素；提高质量的方法生产过程中，影响产品质量的主要因素有：5M1E（员工，设备，物料，工艺方法，检验手段，工作环境）；解决质量问题的流程（始终如一的方法和严密的流程）：·找出问题；纠正表面问题；·确定根本原因；改变流程以消除问题根源；检验流程，确保纠正行为是有效的；·确保不会因改变流程而产生新的问题；提高产品质量的方法（切实可行）1>全面质量管理2>过程能力分析3>抽样检验4>质量经济性分析；质量成本效益分析5>六西格玛6>现场质量管理4.1全面质量管理；ISO 9000质量管理体系全面质量管理：·基本观点1>用户至上（内/外用户）2>全面管理（全过程，全企业，全员）3>以预防为主（事前预防，管因素，管过程）4>用数据说话（定量化反映）·特点（三全一多样）1>全员参加的（横向协作，纵向延伸）2>全过程的（向前/向后延伸，程序运作，过程协调和衔接）3>全方位的（产品质量，工作质量）4>管理方法/工具多样化的·内容1>设计试制过程的（设计质量）2>生产制造过程的（制造质量）·建立一个能够稳定生产合格品和优质品的生产制造系统3>辅助生产过程的·包括物资采购供应，动力生产，设备维修，工具制造，仓库保管，运输服务等4>使用过程的·新/老7种工具（有效的发现产生质量问题的原因，找出解决方法，提高产品质量）·老7种工具：分层法；调查表；排列图；因果图；散布图；控制图；直方图注：直方图分布的分析：·偏态型：剔除了不合格品后的作图；质量特性值得单侧控制造成的（宁小勿大）·双峰型：把两批不同原材料生产的，或两个不同操作水平的工人生产的，混在一起·孤岛型：产品异常（原材料发生变化，不熟练的工人替班，生产过程发生变化）·平顶型：生产过程中有某种缓慢变化的因素，比如刀具的磨损·锯齿型：测量方法不当，量具的精度较差，分组不当·新7种工具：关联图法；亲和图法（A型图）；系统图法；矩阵图法；矩阵数据分析法；PDPC（过程决策程序图法）；箭条图法·其他：标杆法，QC小组，头脑风暴法·基本方法（PDCA循环）ISO 9000质量管理体系：4.2过程能力分析；统计过程控制过程能力：处于稳定生产状态下，过程的实际生产或加工能力（一般在连续成批生产状态下测定，分析工序质量状况）3δ原理；通常用δ表示产品质量特性指数的离散程度；用6δ来度量过程能力（6δ小，表示数据相对集中，过程能力好）过程能力指数（PCI）：过程稳定时，用过程能力与技术要求相比较，度量分析过程能力满足技术要求的程度·过程能力指数越大，说明其过程能力越强，越能满足技术性能指标，甚至还会有一定的能力储备通常可以用直方图，控制图判断过程的稳定性，并利用其参数计算过程能力1>计量值的，正态分布（质量特性分布呈正态分布时，一定的过程能力指数，对应一定的不合格品率）纠正概念：·M是公差标准中心，而不是尺寸标准值（与公差带是否对称无关）·以公差技术要求的边界作为标准·过程能力指数取左/右侧过程能力指数的较小值作为度量·合格品率/不合格品率取全部符合要求的产品占比·过程能力指数（程度）→过程能力计算：·双侧公差，分布中心和标准中心重合·K = 0是理想状态·双侧公差，分布中心和标准中心不重合·左侧过程能力的增加值，补偿不了右侧过程能力的损失；在有偏移值时，只能以两者中较小值来计算过程能力指数（修正过程能力指数）·单侧公差·特性值的分布中心与标准的距离，决定了过程能力的大小2>计件值的，二项分布（技术条件：批允许不合格品率上限，批不合格品数上限）3>计点值的，泊松分布（检验指标：缺陷数）4>非正态分布·数据转换：Box-Cox转换；Johnson转换·指数修正：Clements方法·经验分布（均值，方差，偏度和峰度，能够近似表征数据的分布特征）统计质量控制：控制图4.3抽样检验；试验设计4.4质量经济型分析；质量成本效益分析4.5六西格玛4.6现场质量管理2017统计质量控制考点（题型：填空，全称，简答，计算）1填空1> 可靠性设计的三方面：可靠性，维修性，可用性。
2> 质量的范围：产品质量，服务质量，过程质量，工作质量。
3> 质量管理的基础工作：质量教育工作，标准化工作，计量工作，质量信息工作，质量责任制。
4> 抽样方法：简单随机抽样，分层抽样，系统抽样，整群抽样。
5> 5M1E 的内容：员工，设备，物料，工艺方法，检测手段，工作环境。
6> DMAIC 的内容：定义，测量，分析，改进，控制。
7> PDCA 的内容：计划，执行，检查，处理。
8> FMEA 失效模式及影响分析（Failure mode and effect analysis Is a method of reliability analysis, research the impactand consequences that the products failure have on the system work, and every possible failure modes are classified according to the harm degree, and take the necessary corrective actions.）9> 质量成本（运行质量成本）：预防成本，鉴定成本，内部故障成本，外部故障成本。
Operating Quality Costs: Preventive Cost, Appraisal Cost, Internal Failure Cost, External Failure Cost.2全称1> TQM：Total Quality Management 全面质量管理;2> SPC：Statistical Process Control 统计过程控制;3> DOE：Design of Experiments 实验设计;4> PDPC：Process Decision Program Chart 过程决策程序图法;5> PERT：Program Evaluation and Review Technique 计划评审法;6> CPM：Critical Path Method 关键路线法;7> PCA：Process Capability Analysis 过程能力分析;8> UCL：Upper Control Limit 上控制限;LCL：Lower Control Limit 下控制限;9> MBO：Management by Objects 目标管理;10> AOQ：Average Output Quality 平均出货质量;11> EVT：Engineering Verification Test 工程验证测试;12> DAS：Defects Analysis System 缺陷分析系统;13> CPI：Continuous Process Improvement 连续工序改善;14> PPAP：Production Part Approval Process 生产件批准程序;15> QFD：Quality Function Deployment 质量功能展开;16> Operating Quality Costs; 运行质量成本;External Assurance Quality Costs; 外部质量保证成本;3简答1> 通过检测，可以消除系统因素（引起质量波动），使得过程水平变得稳定？答：正确；因为，异常因素是由能引起明显后果的不明原因产生的，发生作用时，会引起产品质量特性发生较大的趋势波动，甚至有不合格品的产生。
当生产过程中除了偶然波动，还有异常波动时，产品质量的分布必将偏离原来的典型分布，因此使用控制图可以识别出异常因素；其次，异常因素是指引起质量发生异常变化的、可以查明、且可以消除的原因，比如刀具的严重磨损，因此可以采取经济有效的措施，从过程中消除，使生产过程恢复受控状态。
2> 正交实验法可以用少的实验次数，在多因素试验条件下，找到最优的答案？答：正确；因为，在同一张正交表中，每个因素的每个水平的出现次数和参与试验的几率是完全相同的（整齐可比性），其次，任意两列因素的水平搭配是完全相同的（均衡分散性），这就保证在各水平下最大限度的排除了其它因素水平的干扰，保证组合的试验条件具有很强的代表性，从而使得正交实验法能够在众多的试验条件中，选出代表性强的组合试验条件，通过次数较少的试验，找到较优的试验方案，比如若有7个因素，各取2个水平，全面试验则需要27次，使用L8(27) 正交表则只需要8 次试验。