质量控制图的正确理解和应用
工程质量管理控制流程图
工程质量管理控制流程图一、引言工程质量管理控制流程图是为了确保工程项目在施工过程中能够按照规定的标准和要求进行管理和控制，以保证工程质量的稳定和可靠。
本文将详细介绍工程质量管理控制流程图的编制内容和步骤。
二、编制内容1. 项目启动阶段：在项目启动阶段，需要进行工程质量管理控制流程图的编制，包括以下内容：- 确定项目的质量目标和要求；- 制定项目的质量管理计划；- 确定项目质量管理的组织结构和职责分工；- 制定项目质量控制的工作流程。
2. 设计阶段：在设计阶段，需要进行工程质量管理控制流程图的编制，包括以下内容：- 确定设计文件的质量标准和要求；- 制定设计文件的审核和审批流程；- 确定设计变更的管理流程；- 制定设计文件的变更控制流程。
3. 采购阶段：在采购阶段，需要进行工程质量管理控制流程图的编制，包括以下内容：- 制定采购文件的质量标准和要求；- 确定采购文件的审核和审批流程；- 制定供应商评审和选择的流程；- 确定采购文件的变更控制流程。
4. 施工阶段：在施工阶段，需要进行工程质量管理控制流程图的编制，包括以下内容：- 制定施工文件的质量标准和要求；- 确定施工文件的审核和审批流程；- 制定施工过程中的质量控制流程；- 确定施工过程中的质量问题处理流程。
5. 验收阶段：在验收阶段，需要进行工程质量管理控制流程图的编制，包括以下内容：- 制定验收文件的质量标准和要求；- 确定验收文件的审核和审批流程；- 制定验收过程中的质量控制流程；- 确定验收问题的处理流程。
三、编制步骤1. 采集相关信息：采集项目的质量目标和要求，了解项目的特点和需求，采集相关的法规和标准等信息。
2. 制定质量管理计划：根据项目的特点和需求，制定质量管理计划，包括质量目标、质量控制措施、质量检查和测试等内容。
3. 确定质量管理组织结构：确定项目的质量管理组织结构和职责分工，明确各个岗位的职责和权限。
4. 绘制流程图：根据项目的特点和需求，绘制工程质量管理控制流程图，包括各个阶段的流程和流程之间的关系。
统计技术方法入门 第6讲 控制图(1)——控制图的基本概念与种类
在 的 ，公 差 就 是 承 认 这 种 波 动 的 产 物 。 偶 然 因 素 对 质 量 特 性 的 影 响 是
随 机 的 ． 所 以 偶 然 原 因 所 致 的 正 常
作 为 不 可 避 免 的 偶 然 原 因 所 致 的 正 常 波 动 ，今 后 可 能 转 化 为 能 检 出 的 异常 原 因所致 的异 常波 动 。
床 、 刀 具 的 过 程 磨 耗 ，夹 具 的 严 重 松 动 ．作 业 者 违 反 操 作 规 程 等 等 系
统 异 常 因 素 所 致 的 质 量 特 殊 波 动 属
工 夹具 的精度 和 维护保 养状 况 等 ； （ 材 料 （ ｔｒ １ ： 料 的 化 学 ３） Ｍａｅｉ ） 材 ａ 成 分 、 理 性能 和外 观质 量等 ； 物 （ 方 法 （ ｔｏ ）： 工 工 艺 、 ４） Ｍｅｈ ｄ 加 操 作 规 程 和 作 业 指 导 书 的 正 确 程 度 等 ； （ 测 量 （ ａｕｅ ： 量 设 备 、 ５） Ｍｅ ｓｒ ） 测 试 验手 段 和测试 方法 等 ； （ 环 境 （ ｎｉ ｍｅ ｔ ： 作 地 的 ６） Ｅ ｖｒ ｎ ） 工 ｏ
波 动 具 有 普 遍 性 和 永 恒 性 。 从 统 计
于 异 常 波 动 。 在 生 产 过 程 中 系 统 的 异 常 因 素 并 不 大 量 存 在 ，对 产 品 质 量 也不 经 常 发 生 影 响 ，一 旦 存 在 ， 它 对 产 品 质量 的影 响就 比 较 显 著 。 异 常 原 因 引 起 的 异 常 波 动 ，其 波 动 的 大 小 和 作 用 方 向 一 般 具 有 一 定 的
制图。
控 制 图 是 用 来 及 时 反 映 和 区 分
工序质量控制卡通
工序质量控制卡通在生产制造过程中，为了确保产品质量稳定可靠，工序质量控制卡通（以下简称QC卡通）被广泛运用于各类企业中。
QC卡通是指针对生产工序中的关键环节和重要质量要求，制定的一种质量管理工具，通过图文并茂的方式直观地呈现出工序质量控制的要点和标准，有助于操作人员了解和掌握每个环节的操作规范和质量标准，提升产品生产过程中的一致性和稳定性。
一、制作QC卡通的主要目的1.明确工序标准：通过制作QC卡通，可以将每个工序的标准和要求以图文结合的形式清晰地展示出来，让操作人员一目了然，确保每个环节按照规范进行，避免因操作不当导致的质量问题。
2.贯彻质量方针：将企业的质量方针和管理理念融入到QC卡通中，通过精美的设计和简洁的语言，让员工内化质量第一的理念，提高产品质量意识和责任感。
3.优化生产流程：通过对每个工序进行细致的分析和设计，可以找出潜在的质量风险和改进空间，从而优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
二、制作QC卡通的要点和步骤1.明确工序要求：首先需要明确每个工序的具体要求和标准，包括工艺流程、关键环节、质量指标等，只有在这些基础上详细制定QC卡通才能更加准确有效。
2.设计QC卡通内容：在设计QC卡通时，要结合图文并茂的方式，图示每个工序的操作步骤和注意事项，文字阐述质量要求和标准，确保通俗易懂，操作人员一看就能明白。
3.制作卡通样张：制作样张是为了让相关人员提前审核和确认QC卡通的内容和形式是否符合实际操作需要，通过反复修改和确认，确保最终的QC卡通符合实际工艺流程和要求。
4.定期更新和维护：随着生产工艺和质量要求的变化，QC卡通也需要不断更新和完善，企业要建立健全的QC卡通管理制度，定期对卡通进行检查和修订，确保其与实际生产操作保持一致。
三、QC卡通的应用效果和意义1.提升产品质量：通过QC卡通，操作人员能够准确掌握每个工序的操作规范和质量要求，避免因误操作或疏忽导致的质量问题，有效提升产品的合格率和稳定性。
正确理解和应用多规则控制程序
����曰正确理解和应用W e stgard多规则控制程序上海市临床检验中心 冯仁丰时间过得真快，Westgard 发表的多规则控制程序的文章距今已经30年 第一代控制方法出现于二十世纪50年代。
当时检验项目不多，标 本量不多，每个项目每批标本检验时，同时作控制品双份检测， 了。
“Westgard多规则”闻名全球。
Westagrd 当初就是想解决临床实 验室在每天质量控制中，如何使每个检验人员可以在判断失控上有一 致的认识。
由于该控制程序概念明确、判断失控清楚、实用性强，很 快就被仪器厂商和临床实验室人员广泛接受。
国内也几乎在1981年 后开始宣传推广，该程序已在全国各个临床实验室普遍采用。
将结果点于 目了然。
图中 或控制图上，每个项目一张控制图，是否在控一 或为控制限。
即只要有一个控制值超出 就认为是失控。
按正态分布规律，若方法操作属稳定状态时,出现结果超出的随着计算机在临床实验室的广泛使用、自动化的技术也有了长足 的进步，Westgard 提出了：应该按照每个实验室开展检验的每个项 目，该项目的分析性能、临床要求或该项目的质量目标等，由实验 室使用各个规则的功效图，自己选择合适的控制（失控）规则和需 要的每批使用几个（N ）控制品等，组合合适该项目的多规则。
这 样才能真正实现完美的质量。
可能性仅为0.3%（1个控制品作双份，或同时用2个控制品，则出现 1个控制值超出的可能性为0.6%）。
实验室若出现这样的失控制方法使用方便，判断简易。
据报控必然是严重的。
这个导，至今在美国还有实验室使用这样的控制程序。
以后不少实验室改成每批检验时，只作1次控制品检测，以 绘制控制图。
为了加强质量控制，大多实验室又以每20-50个标本可是，全球的临床实验室真正这样做的应该很少。
在质量控制上 还是广泛使用“传统的Westgard 多规则”。
在具体应用中，对一个 规则的解释和认识，不论是检验人员还是国内外的书籍，都有不 同的看法。
质量控制 7种工具
引言：在现代制造和服务行业中，质量控制是确保产品和服务质量的关键要素。
为了实现高质量标准，企业需要采用各种工具和技术来监测、评估和改进其生产过程。
本文将介绍质量控制的7种工具，包括直方图、因果图、帕累托图、散点图、控制图、5W1H和环形图。
概述：质量控制工具是帮助企业识别和解决质量问题的重要工具。
它们提供了一种系统的方法来分析问题的原因并采取适当的措施来改进质量。
这些工具可以用于数据分析、流程改进和决策制定等方面。
让我们逐一了解这些工具的作用和应用场景。
正文内容：1.直方图：1.1目的：直方图是一种用来展示数据分布的图表。
它可以帮助人们快速理解数据的分布情况，识别异常值和趋势。
1.2应用场景：直方图可以应用于各种数据类型，包括质量指标、生产过程数据和顾客满意度调查等。
它可以帮助企业识别潜在的质量问题，并采取相应的措施来改进。
2.因果图：2.1目的：因果图也被称为鱼骨图或石墨图，是一种用来表示问题根本原因的图表。
它可以帮助企业去发现问题的本质原因，从而采取正确的措施来解决问题。
2.2应用场景：因果图广泛应用于分析质量问题、生产流程优化和团队管理等方面。
通过用因果图来识别问题的原因，企业可以更好地理解问题，并采取针对性的解决措施。
3.帕累托图：3.1目的：帕累托图是一种按照重要性排序的直方图。
它可以帮助企业识别最主要的问题或原因，并优先解决。
3.2应用场景：帕累托图常用于分析质量问题、故障发生和生产过程中的瓶颈。
通过帕累托图，企业可以快速识别并解决最主要的问题，从而提高整体效率和质量水平。
4.散点图：4.1目的：散点图是一种用来表示两个变量之间关系的图表。
它可以帮助企业理解两个变量之间的相互作用规律，从而优化生产过程或服务提供。
4.2应用场景：散点图广泛用于分析质量指标和生产参数之间的关系。
通过散点图，企业可以找到最佳的操作条件，以实现最佳的质量和绩效结果。
5.控制图：5.1目的：控制图是一种用来监控过程稳定性和变异的工具。
质量控制图的正确理解和应用
质量控制图的正确理解与应用众所周知，目前定量检测室内质控的主要工具为质量控制图。
工作中经常遇到对质量控制图的理解与应用问题，下面谈一些基本认识，供同道们参考。
一、“事后检查”与“予防为主”日常工作中，当每批检验结果出来后，都会对检验结果进行复核，检查有无漏项、填错结果等等，并对一些异常结果的可信度进行评估，显然这对保证检验结果是否正确无误有重要作用，但也不能否认，这种复核制度有许多局限性，例如患者间的结果各不相同，检测结果出来前，无法知道每一患者测定值应该是多少，有怀疑时经常进行重复检查，但重复检查也只是检查重复性，如存在系统误差，复查也发现不了问题。
大家知道，质控图法是从工业中引进临床实验室的。
1924年W.A.Shewhart发明了质量控制图，直到1951年Levey－Jennings才将Shewhart质控图引入临床实验室，将临床实验室的质量控制推向了一个新阶段，质控图也成为临床实验室内质控的主要方法。
但临床检验与企业生产有许多不同，工业生产中，每一批产品的不管数量多大，其规格是事先规定了的，而且都是一致的，但由于临床标本某一成分的含量事先并不知道，检测结果是否正确的评估就带有一定主观性、评估的结果也带有一定不确定性。
分析阶段的质量控制是通过检测过程的控制来保证检验质量的。
其基本思路是检测条件得到控制，其检验结果的准确性（与真值或理想值的偏倚）及精密度是满足临床要求的话，则检测过程如果是在控制条件下进行的，那么检验结果就应该是可靠的，反之如果检测过程失控，检验结果将是不可靠的。
所以质控图法是通过对检测过程是否在控的判断，来推论检验结果是否可靠，这是总体上的判断。
这是一个重要的思想，但总体上的判断不能完全代替“个体的判断。
”因为一批检验结果中，难免有个别非常“异常”、难以解释的结果，这就需要“个别对待、个别处理”；同时质控图法用来判断检测过程是否在控，并作出该批结果可否发出时，还有一个前提：即送检标本的质量必须是合格的。
《质量管理》总复习
•
顾客满意；
持续改进；
2. 全面质量管理的基本要求 全面质量管理
•
P14～Байду номын сангаас16
关键：有一个，领导的作用是营造一个全员参与质量管理的环境。 P15 ～P16 （P78）
3. 影响质量的因素
（1）5M1E：人、机、物、方法、测量、环境；
（2）偶然性因素：客观存在的、有规律的、难以识别且难以避免和消除的 ，但对产品质量造成的影响较小；
提供的变动性利益，如价格折扣。
•
企业提供的产品或服务水平超出顾客期望越多，顾客的满意状况越好，
反之亦然。 例如：商场的服务员的服务态度、饭馆菜肴的味道。
（3）兴奋型需求：如果充分的话会使人们产生满意，但不充分也不会使人 们产生不满的需求。P36 • 既不会被顾客明确表达出来，也不会被顾客过分期望的需求，是企业
其生命周期的各个阶段所消耗的能源最小。
排放最小。即通过各种技术或方法减少制造、使用过程中废弃物的
排放量。
•
最大化可回收利用。即在材料的选择、产品结构、零件的可共用性
等方面提高产品回收利用率。
5.
绿色设计的主要内容 • • •
P54
绿色设计材料的选择与管理； 产品的可拆卸性与可回收性设计； 绿色产品成本分析；
交货期，它不属于质量的范畴。
3. 要求：明示的、通常隐含的或必须履行的需求和期望。 • • 明示的：合同、规范、标准、技术、文件、图纸中明确规定
的。 通常隐含：组织、顾客和其它相关方的惯例或一般做法，所
考虑的需求或期望是不可言喻的。例如：饭馆应该提供清洁的餐
具、旅店应该提供整洁的卧具等。 • 必须履行的： 法律、法规等所规定的。
减量化：就是通过消耗最小的物料和能源来生产产品。
理解SPC统计图表的解读
理解SPC统计图表的解读SPC（统计过程控制）是一种质量管理方法，旨在监控和控制过程中的变异性。
在SPC中，统计图表被广泛使用来帮助我们理解和解读过程中发生的变化。
本文将介绍几种常见的SPC统计图表，并解读它们的意义和应用。
1. 控制图控制图是SPC统计图表中最常见的一种。
它用来监控过程中的变异性，并判断过程是否处于控制状态。
常用的控制图包括X-bar图、R图和S图。
X-bar图X-bar图是用来监控过程平均值变化的控制图。
在图表上，我们可以看到一条中心线，代表过程的平均值，以及上下两条控制限，用于判断过程平均值是否处于控制状态。
解读X-bar图时，我们需要注意以下几点：•若数据点在控制限内波动，表示过程的平均值保持稳定；•若数据点在控制限之外，可能表示过程平均值发生了变化，需要进一步分析原因。
R图R图用来监控过程的变异性，即数据点之间的离散程度。
R图展示了一条上控制限、下控制限和一条平均线，用于判断过程的变异性是否在可接受的范围内。
解读R图时，我们需要注意以下几点：•若数据点在控制限内波动，表示过程的变异性保持稳定；•若数据点在控制限之外，可能表示过程的变异性超出了可接受的范围，需要进一步分析原因。
S图S图也是用来监控过程的变异性，与R图类似，但S图使用样本标准差来度量数据点之间的离散程度。
解读S图时，我们需要注意以下几点：•若数据点在控制限内波动，表示过程的变异性保持稳定；•若数据点在控制限之外，可能表示过程的变异性超出了可接受的范围，需要进一步分析原因。
2. 度量图度量图是SPC统计图表中用于度量过程能力的工具。
它帮助我们评估过程在规定限制范围内的表现，并判断过程能否满足要求。
常见的度量图包括直方图和正态概率图。
直方图直方图是一种以柱状表示数据分布情况的图表。
它可以帮助我们了解数据的分布形态和集中程度。
解读直方图时，我们需要注意以下几点：•若数据呈现类似正态分布的形态，表示过程的性能较好；•若数据呈现偏态或多峰分布的形态，可能需要进一步分析导致该现象的原因。
统计控制图在质量管理中的应用
统计控制图在质量管理中的应用在当今竞争激烈的市场环境中，产品和服务的质量成为了企业生存和发展的关键。
为了确保产品和服务能够满足客户的需求和期望，企业需要采用有效的质量管理方法和工具。
统计控制图作为一种重要的质量管理工具，在帮助企业监控生产过程、发现质量问题、预防质量缺陷等方面发挥着重要作用。
一、统计控制图的基本概念统计控制图是一种用于监控过程稳定性和识别过程变异的图形工具。
它通过对过程数据的收集、分析和绘制，帮助我们直观地了解过程的运行状况。
控制图通常由中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）组成。
中心线表示过程的平均值，上控制限和下控制限则是根据过程数据的统计特性计算得出的，用于判断过程是否处于受控状态。
二、统计控制图的类型常见的统计控制图包括均值极差控制图（X R 控制图）、均值标准差控制图（X S 控制图）、中位数极差控制图、单值移动极差控制图等。
均值极差控制图适用于样本容量较小的情况，它通过对样本均值和极差的监控来判断过程的稳定性。
均值标准差控制图则适用于样本容量较大的情况，因为标准差能够更准确地反映数据的离散程度。
中位数极差控制图在某些情况下可以替代均值极差控制图，尤其是当数据分布不是正态分布时。
单值移动极差控制图则适用于对单个测量值进行监控，例如对一些关键特性的测量。
三、统计控制图的制作步骤制作统计控制图一般需要以下几个步骤：1、确定要监控的质量特性和测量数据。
2、收集一定数量的样本数据，通常要求样本数据具有代表性。
3、计算样本的均值、极差、标准差等统计量。
4、根据选定的控制图类型和样本数据的统计量，计算中心线、上控制限和下控制限。
5、在坐标纸上绘制控制图，将样本数据点标注在控制图上。
四、统计控制图在质量管理中的应用1、过程监控通过定期收集和绘制过程数据在控制图上，可以实时监控过程的运行状况。
如果数据点都在控制限内，且没有明显的趋势或异常模式，说明过程处于稳定受控状态；反之，如果数据点超出控制限或呈现出明显的趋势或异常模式，则表明过程可能存在问题，需要进一步调查和分析。
正确理解和应用15项临床检验质量控制指标
正确理解和应用15项临床检验质量控制指标标题：深度解读正确理解和应用15项临床检验质量控制指标一、引言在临床医学领域，临床检验是诊断和治疗过程中不可或缺的一部分。
而临床检验的准确性和可靠性则取决于检验质量控制的有效性。
为了确保临床检验结果的准确性，国家卫生健康委员会在《临床检验室质量管理规范》中明确了15项临床检验质量控制指标。
正确理解和应用这些指标对于提高临床检验质量至关重要。
本文将深入探讨这15项指标的含义、作用以及应用方法，帮助读者全面、深入地理解这一重要主题。
二、15项临床检验质量控制指标1. 仪器漂移和偏离2. 检测限3. 线性范围4. 精密度5. 准确度6. 系统误差7. 方法比较8. 质控品9. 质控数据10. 质控规则11. 质控图12. 异常结果处理13. 仪器维护和故障处理14. 人员素质和管理15. 国际标准与标准物质三、深入解析1. 仪器漂移和偏离仪器漂移是指仪器输出值随时间逐渐发生的变化，而偏离则是指仪器输出值与真实值之间的差异。
正确理解和评估仪器漂移和偏离对于及时调整仪器、保证检验结果的准确性至关重要。
2. 检测限检测限是指检验方法能够在不同样本中准确检测出最小含量的限度。
合理设置检测限可以有效避免检验结果的虚高或虚低。
3. 线性范围线性范围是指检验方法能够准确测量的含量范围。
正确评估线性范围有助于避免在超出线性范围时产生不准确的检验结果。
4. 精密度精密度是评价检验方法的重要指标，它反映了同一样本在短时间内进行多次测量所得结果的一致性。
确保精密度有助于提高检验方法的可靠性。
5. 准确度准确度是指检验结果与真实值之间的接近程度，是衡量检验方法是否准确的重要指标。
正确评估准确度对于及时发现和纠正检验方法中存在的误差至关重要。
6. 系统误差系统误差是指检验结果与真实值之间的差异不是由于随机因素引起的误差，而是由于检验方法本身存在的固有误差。
了解并排除系统误差是保证检验结果准确性的关键。
正确理解和应用15项临床检验质量控制指标
正确理解和应用15项临床检验质量控制指标
阚丽娟;张丽军;张秀明
【期刊名称】《检验医学》
【年(卷),期】2022(37)10
【摘要】临床检验质量控制指标(简称质量指标)是评价临床实验室检测质量和能力的客观依据,其中部分指标已被纳入国家三级医院绩效考核指标体系。
2020年中国国家卫生健康委员会发布的三级医院评审标准对临床检验专业质量指标的要求是基于2015年中国国家卫生和计划生育委员会发布的临床检验专业15项质量指标,但在临床检验实践中,不同实验室对各质量指标定义的理解、计算公式中分子和分母的确定、数据采集方法等均存在较大差异,导致根据15项质量指标来评价不同实验室检测质量和能力的准确性难以保证。
文章结合工作实际,就如何正确理解和应用15项临床检验质量指标提出建议。
【总页数】8页(P907-914)
【作者】阚丽娟;张丽军;张秀明
【作者单位】深圳市罗湖医院集团医学检验中心
【正文语种】中文
【中图分类】R197.323
【相关文献】
1.应用临床检验定量测定项目室内质量控制数据监测平台对室内质量控制实验室间比对数据的分析
2.临床检验质量控制指标的现状分析
3.临床检验分析前质量管理
的质量指标应用价值4.临床检验质量控制指标的现状分析5.临床检验15项医疗质量控制指标的监测及应用分析
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控制图与质量管理的关系
控制图与质量管理的关系在当今竞争激烈的商业环境中，质量管理成为企业生存和发展的关键要素之一。
质量管理旨在确保产品和服务的一致性和可靠性，进而提高客户满意度和企业绩效。
而控制图作为质量管理的重要工具之一，也在快速发展和广泛应用中扮演着重要角色。
本文将探讨控制图与质量管理的关系，从而进一步探讨如何通过控制图来提升质量管理的效果。
首先，我们需要了解控制图的基本概念和原理。
控制图是一种统计工具，用于监控和控制过程的稳定性和变异性。
它通过收集数据并将其绘制成图表，以便对过程进行分析和判断。
通过控制图，我们可以了解过程的中心线和上下控制限，从而判断过程是否处于控制状态。
如果数据点在控制限内波动，说明过程是稳定的，反之则需要进行调整和改进。
将控制图与质量管理相结合，可以带来以下几个方面的好处。
首先，控制图可以帮助企业及时发现和纠正生产过程中的异常情况。
通过监控数据的变异性，如果发现数据点超出控制限，就意味着出现了问题。
企业可以迅速采取纠正措施，防止问题加大并影响产品质量。
其次，控制图可以提供数据分析的依据，从而指导决策和改进。
通过对控制图的分析，可以了解过程的稳定性和变异程度，进而判断是否需要改进过程、优化生产环节。
这样可以减少产品缺陷率和浪费，提高生产效率和质量水平。
然而，控制图也存在一些局限性，不能完全取代质量管理。
一方面，控制图只是一种判断工具，无法提供问题的具体原因和解决方案。
例如，在控制图上发现某个过程的数据点超出了控制限，虽然可以判断过程出现了异常，但具体该如何改进和解决问题，还需要进一步的分析和研究。
另一方面，控制图只能对已有数据进行分析，难以预测和预防未来的问题。
在现代质量管理中，企业需要更加前瞻性的方法和工具，如六西格玛和因果分析等，用于提前发现和解决问题，而不仅仅局限于数据的控制和纠错。
为了发挥控制图在质量管理中的积极作用，企业需要进一步加强对控制图的培训和应用。
首先，对于企业的管理层和决策者来说，他们需要了解控制图的基本原理和使用方法，以便正确理解和分析控制图所提供的信息。
简述食品分析质量控制
简述食品分析质量控制随着食品经济的发展，人们对食品色、香、味的高要求，对绿色食品的推崇和消费的盛行，食品的安全性、营养性倍受关注。
为此, 食品检验工作无疑在从中起到了关键的代言作用。
食品分析作为产品质量的最后把关环节，其分析的质量显得更加重要。
如何把控食品分析的质量,就得从分析过程入手，严谨结果报告,控制分析质量结果。
现针对分析过程质量、结果的报告控制两个方面做以下论述。
1分析过程质量控制食品分析从取样、样品制备、前处理、检验分析、结果报告是一个复杂的过程。
加之食品的种类繁多，基体复杂，对实验环境条件、分析过程要求更为严格苛刻。
除了要保证符合要求的环境条件、具备高端精密的实验仪器、有能力的技术人员外，如何保证分析质量，还应正确选择分析方法。
各个环节的严格把控、科学分析，才能保证分析过程质量。
（1）取样，即从目标事物中选择有代表性的样木，通俗解释为从大量物品或材料中抽取少数做样品。
从统计学的角度看，取样方式有随机和非随机两种。
一般的随机抽样方法包括：简单随机抽样、系统抽样（又称等距抽样）、分组抽样、分层抽样（能够避免简单随机抽样中样木集中于某种特性或缺少某种特性的现象。
还可以分为分层比例抽样、分层非比例抽样）。
非随机抽样方法代表性的有双倍取样：在随机取样进行化验、检验不合格时，必须进行对于同批检验、化验对象，进行双倍取样，再做复试。
取样的关键是“代表性”，要通过对样木质量的检验来推断总体的质量水平，就要求我们要采用合适、合理的方法抽取子样。
抽样方法的选择，包括抽样工具、存样器皿的正确性，比如以检测微生物为的目的的样品、即食性食品如蛋糕等，应注意在取样过程中的无菌操作、存样设施的无菌化，检测的及时性等; 又比如雪糕等冷冻饮品，应具备一定的冷藏设施，保证样品在分析过程中能保证其原始状态。
（2）分析方法选择。
在进行分析之前，分析方法的选择具有很重要的意义。
食品的基体复杂性，即使是做同一个参数，可能需要的前处理方法都会不同，同时，样品中待测组分含量的多少也决定了应选择具有何种检测限的方法。
正确理解和应用Westgard多规则质控规则
正确理解和应用Westgard多规则质控规则发表时间：2013-05-27T09:51:28.107Z 来源：《中外健康文摘》2013年第15期供稿作者：李锐杜威祁百胜林松峰[导读] 这只是说明，这种检测范围只是属于保险的范围，并不是控制的范围。
在检验的过程中，必须对其重新检验。
李锐1 杜威1 祁百胜2 林松峰3(1辽宁省沈阳市第五人民医院 110000）（2辽宁沈阳市妇女儿童保健中心 110000；3辽宁沈阳市中心血站 110000）【中图分类号】R197.324 【文献标识码】B【文章编号】1672-5085（2013）15-0379-01【摘要】 Westgard多规则质控规则是第二代的控制方法，是一种以概率理论控制规则的误差检查曲线，主要以曲线的形式来放映误差灵敏度，并检查出固有误差的特异性，本文主要探讨如何理解和应用 Westgard多规则质控规则。
【关键词】Westgard多规则质控规则理解应用一、引言Westgard是一种以概率理论控制规则的误差检查曲线，是第二代的控制方法，该控制方法主要以曲线的形式来放映误差灵敏度，并检查出固有误差的特异性，Westgard多规则质控规则的单个假失控的概率较低，联合规则假失概率也很低，这些失控规则中既有对系统误差敏感的规则，也有对随机误差敏感的规则，这两种规则相结合，就大幅提高了误差的检查正确率，对被检对象的质量检验的正确率也非常高，Westgard多规则质控规则可以从理论上提高误差的检验率，也可以提高检验系统的稳定性误差以及不稳定性误差，就现阶段来看，对被测对象的质量控制只可以控制被检对象的外加误差，因此，为了保证检验结果的准确性，不能完全依靠现有的检查方案，必须根据被监对象的实际要求，选择科学的评价方法，对被检对象进行正确的评估和检查，保证检测结果的准确性。
二、Westgard多规则质控规则的判断原则Westgard多规则质控规则的判断原则主要包括警告原则、原则、原则、原则、原则以及原则。
正确理解和应用Westgard多规则控制程序
正确理解和应用Westgard多规则控制程序一、Westgard多规则是第二代的质量控制方法随着自动分析仪的发展和使用，将控制技术用于仪器上后，每小时完成数量众多检验结果的同时，也产生了许多控制结果。
在20世纪70年代以前，自动化技术还属于不稳定的时期，即自动化初级阶段。
为了控制仪器引入的误差，只能在每批检验中，使用更多的控制品数。
按照第一代质量控制方法，Levey-Jennings 控制方法规定：所有控制结果中，凡超出M±2s的，即属失控。
按此，仪器会自动报警，必须寻找原因，排除故障后，方可重新启动。
但是，究竟是失控，还是属95%以外的偶然概率，无法分辨。
仪器的引入使第一代质量控制技术显得落后。
和自动化技术适应的，由计算机自动检索的Westgard多规则程序是第二代质量控制方法，应运而生。
从20世纪70年代中期起，Westgard对临床检验的质量控制作出了卓越的贡献。
（1）理论上，提出误差分为检测系统（方法学）稳定状态（固有）误差及除此之外的不稳定状态（外加）误差，统计质量控制只能控制不稳定误差。
（2）Westgard以概率理论发展了各种控制规则的误差检出特性曲线。
由曲线反映规则对不稳定误差检出的灵敏度；以及把稳定状态误差误作假失控报告的可能性，即误差检出的特异性。
（3）将各种控制规则以特定方式表示。
例如［2S，Ls，22s，R4s > 4ιs ，10万等，至今已为大家接受。
（4）发展了多规则程序，由计算机自动检索，大大提高了质量控制效率。
使失控误差检出率大大提高，又极大地减少了假性报警的概率。
（5）要使检验结果真正符合临床要求，必须对检验方法作严格的评价。
Westgard从理论和实践上提出了完整的方法学评价实验及总误差概念。
二、Westgard多规则控制方法（以下简称多规则）1.多规则的构思前述5±3s和5±2s的控制方法二者在误差检出灵敏度和对失控误差识别特异性上有着明显的差异，Westgard将它们巧妙地结合起来，并且引进其他控制规则，组成了多规则控制方法。
质量管理五大工具、七大手法知识点总结
质量管理五大工具、七大手法知识点总结在质量管理领域，有一系列的工具和手法被广泛应用，以帮助企业提高产品和服务的质量，降低成本，增强竞争力。
其中，质量管理的五大工具和七大手法是最为常见和重要的。
接下来，让我们详细了解一下这些工具和手法的具体内容和应用。
一、质量管理五大工具1、统计过程控制（SPC）SPC 是一种借助统计方法对过程进行控制的工具。
它通过收集和分析过程中的数据，如产品的尺寸、重量、强度等，来监测过程是否处于稳定状态。
如果过程出现异常波动，就能及时发现并采取措施进行纠正。
例如，在汽车制造中，通过对零部件生产过程中的尺寸数据进行 SPC 分析，可以确保零部件的质量一致性，减少废品和返工。
2、测量系统分析（MSA）MSA 用于评估测量系统的准确性和可靠性。
在质量管理中，准确的测量是至关重要的，因为错误的测量结果可能导致错误的决策。
MSA 可以确定测量设备、测量人员、测量方法等因素对测量结果的影响，并采取措施来改进测量系统，提高测量的精度和可信度。
3、失效模式及后果分析（FMEA）FMEA 是一种前瞻性的风险评估工具。
它通过分析产品或过程可能出现的失效模式，评估其后果的严重程度、发生的可能性以及可检测性，从而提前采取预防措施，降低失效的风险。
在航空航天、医疗设备等对安全性要求极高的行业，FMEA 被广泛应用。
4、产品质量先期策划（APQP）APQP 是一种结构化的产品开发方法，旨在确保产品在开发过程中满足客户的需求和期望。
它涵盖了从产品概念设计到量产的整个过程，包括项目计划、设计开发、过程设计、产品和过程确认等阶段。
通过APQP，可以有效地整合各部门的资源和工作，缩短产品开发周期，提高产品质量。
5、生产件批准程序（PPAP）PPAP 是用来确定供应商是否已经正确理解了顾客工程设计记录和规范的所有要求，并且在生产过程中，在实际生产条件下，在规定的生产节拍下，具有持续生产满足顾客要求产品的潜在能力。
《图表解质量管理QC改善活动与QC七大工具应用》笔记
《图表解质量管理QC改善活动与QC七大工具应用》阅读随笔目录一、前言 (2)1.1 质量管理的重要性 (3)1.2 QC改善活动的意义 (4)1.3 QC七大工具的应用价值 (5)二、QC改善活动的基础知识 (7)2.1 什么是QC改善活动 (8)2.2 QC改善活动的目标 (9)2.3 QC改善活动的步骤 (10)三、QC七大工具的介绍与应用 (12)3.1 查检表 (13)3.1.1 查检表的种类与应用场景 (14)3.1.2 如何有效地使用查检表 (15)3.2 层别法 (16)3.2.1 层别法的原理与步骤 (17)3.2.2 如何正确地运用层别法 (19)3.3 柏拉图 (20)3.3.1 柏拉图的原理与制作方法 (22)3.3.2 如何利用柏拉图进行问题分析 (23)3.4 因果图 (25)3.4.1 因果图的原理与制作步骤 (25)3.4.2 如何通过因果图找到问题的根本原因 (27)3.5 直方图 (28)3.5.1 直方图的原理与制作方法 (30)3.5.2 如何利用直方图进行数据分布分析 (31)3.6 控制图 (32)3.6.1 控制图的原理与制作方法 (33)3.6.2 如何利用控制图进行过程控制 (34)四、实践与案例分析 (36)4.1 QC改善活动实例 (37)4.2 QC七大工具在实际工作中的应用案例 (38)五、总结与展望 (41)5.1 本次阅读的收获 (42)5.2 对未来质量管理的展望 (43)一、前言在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想立足并持续发展，必须不断提高产品质量和服务水平。
为了实现这一目标，质量管理QC （Quality Control）工作就显得至关重要。
而QC改善活动与QC七大工具的应用是质量管理的核心内容。
本书以图表解的形式，详细介绍了QC改善活动与QC七大工具的应用方法，帮助读者更好地理解和运用这些工具，从而提高企业的质量管理水平。
在阅读这本书之前，我们先来了解一下什么是QC改善活动。
QC七大手法培训资料
03
改进措施执行不到位
即便通过散布图分析确定了问题所在， 若后续的改进措施执行不力或监督不到 位，也难以达到预期的改进效果。因此 ，确保每项措施都被有效实施并定期评 估其成效至关重要。
分析方法选择不当
散布图的分析过程中，选择合适的统计 方法和解读图表是关键。错误的方法选 择可能导致误导性的结论，因此必须根 据数据特性和研究目的精心选择分析技 术。
历史背景与发展
01 QC七大手法的起源
QC七大手法起源于日本，由质量管理专家石川馨在20世纪50年 代提出，旨在通过系统化的分析工具，解决生产过程中的质量问 题，提升生产效率与产品质量。
02 发展历程与演变 03 国际影响与推广
自QC七大手法诞生以来，随着科技的进步和管理理念的更新， 这些手法经历了不断的完善与发展，逐渐形成了一套完整的质量 管理工具体系，广泛应用于各行各业。
数据的可视化呈现
将复杂的数据以图表或图形的形式直观展现，可以 大大提高信息的可理解性和传达效率。数据可视化 不仅能够帮助我们快速捕捉关键信息，还能促进团 队间的沟通与协作。
案例分享
01
02
03
调查表法在制造业的 应用
通过一个具体案例，展示如何运 用调查表法对生产线上的问题进 行系统分析和数据收集，进而发 现生产过程中的瓶颈和改进点， 有效提升生产效率和产品质量。
相关性评估
利用散布图可以直观地评估两个变量之间的相关性强度，即它们是否同向 变化或反向变化，以及变化的一致性如何，这对于理解变量间的内在联系 非常有帮助。
典型问题与改进措施
01
数据关联性不明确
在应用散布图时，经常遇到数据间关联 性不明显的问题。这通常是由于数据采 集的样本量不足或者数据本身的变异过 大所导致，进而影响了对问题根源的判 断和分析。
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但必须指出“即刻性”质控方法目前有许多误用之处，最常见地一种是将“即刻性”误认为是“实时性”，“即刻性”质控出现失控，并不一定是当次测定失控，可能是当次测定失控，也可能是以前某一次测定失控.只是由于这一方法可及早发现失控，相对质控图更及时，故称为“即刻性”质控.应用“即刻性”质控方法时，这一点务必注意.个人收集整理勿做商业用途
上面已提到检测过程发生地误差，主要有以下几种情况
测定地均值偏离了靶值或原先设定值，通常称作系统误差；
测定地精密度变差.现在许多文献称之为随机误差.注意这里地随机误差应与正常
因素引起地误差相区别（文献上亦常称为偶然误差）.
一般认为、等反映随机误差，而、、反映系统误差.但必须注意这种区分是相对地，因为这两种误差都可能造成违反某一规则，且实际工作中这两种误差又常常同时存在，尤其是半自动仪器及手工操作时.个人收集整理勿做商业用途
质控图对影响要素是全部控制地，即只要其中某一质量要素发生变化影响到质量时，它都能反映，故又称全控图；但影响质量地某一要素非检测人员所能控制，检测人员只能控制其所能控制地质量要素，这种非全控地控制图称选控图，选控图是我国学者张公绪教授提出地，己广泛应用于工业、邮电、医疗卫生部门，在临床检验工作中也有着广泛用途.个人收集整理勿做商业用途
五、应用质控图中应注意地问题
二、质控图地基本原理
在检测过程中，反映测定结果地数据分布有两个规律：.波动即重复某一检测，测定结果总是上下波动地，即是说测定地数据是在平均值上、下波动地，这是由于测定过程中一些条件地变化引起地，而这些变化又难以予先知道地.波动地大小取决于检测条件完善程度和对影响因素影响量地认识程度；.分布即测定地数据都是按一定规律分布地，例如定量测定中，常呈正态分布，数据常在均值上、下分布，其离散地程度常用标准差来表示，因此均值及标准差就成为这一分布地两个特征值，也成为绘制质控图时两个基本依据.个人收集整理勿做商业用途
判断检测过程是否在控，又不能象工业生产那样用生产线上地产品质量来进行，而是应用质控品来进行地.质控品地应用是临床检验应用质控图法得以成功地关键所在，所以正确选用和使用质控品十分重要.个人收集整理勿做商业用途
通过质控品测定值在质控图上“点子”分布情况地分析，判断检测过程是否在控.发明质控制主要指导原则为“予防为主”，即当检测过程某些条件发生了变化有可能影响产品质量时，即可发现，寻找原因采取纠正措施，避免当成批产品出现问题后才去寻找原因，避免更大损失.“予防为主”地原则也应是临床检验质控地指导原则，但这方面还存在不少问题.在工业生产上由于有一个共同地质量要求，生产线上地产品可以根据抽样检查地原则抽样检查，在产品生产过程中可及时发现问题，及时纠正.临床检验与此有所区别，往往测定次后再绘制质控图，那么次中任何一次测定如有失控，也必须次测定后方有可能发现，有作者称这是“事后质控”，但这与发明质控制地指导原则是不一致地，作者提出“即刻性”质控方法就是试图为解决这一问题而提出地.个人收集整理勿做商业用途
质量控制图地正确理解和应用
众所周知，目前定量检测室内质控地主要工具为质量控制图.工作中经常遇到对质量控制图地理解和应用问题，下面谈一些基本认识，供同道们参考.
一、“事后检查”与“予防为主”
日常工作中，当每批检验结果出来后，都会对检验结果进行复核，检查有无漏项、填错结果等等，并对一些异常结果地可信度进行评估，显然这对保证检验结果是否正确无误有重要作用，但也不能否认，这种复核制度有许多局限性，例如患者间地结果各不相同，检测结果出来前，无法知道每一患者测定值应该是多少，有怀疑时经常进行重复检查，但重复检查也只是检查重复性，如存在系统误差，复查也发现不了问题.个人收集整理勿做商业用途
“即刻性”质控方法地计箅步骤，可参阅另文，限于篇幅，不再赘述.
四、质控图地检定力与多规则.
质控图是质控地一种手段和工具，因此它也有一个质量和性能问题.从统计学规律来看，应用质控图法时可发生两类错误：.第一类错误（α错误），即假阳性或假失控地错误.指地是检测过程本来在控制状态，但误报为失控；.第二类错误（β错误），即假阴性错误，指地是检测过程已经失控，但质控图发现不了，仍报为在控.第二类错误地反面即检定力.检定力地含义是在规定了第一类错误发生概率地前提下（通常为≤％），检测过程一旦失控时（均值偏倚或精度变差时），质控图能检出此失控地能力，即称为质控图地检定力.个人收集整理勿做商业用途
常见地数据分布有三个类型：正态分布、二项分布、普哇松（）分布.在临床检验工作中定量分析属正态分布，白细胞分类属二项分布，细胞计数及细菌计数属普哇松分布.相应三种分布，质控图也有三个类型：用于正态分布时有－控制图、－控制图、－控制图等；用于二项分布地有控制图、控制图等；用于普哇松分布地有控制图、控制图等.个人收集整理勿做商业用途
大家知道，质控图法是从工业中引进临床实验室地.年发明了质量控制图，直到年－才将质控图引入临床实验室，将临床实验室地质量控制推向了一个新阶段，质控图也成为临床实验室内质控地主要方法.但临床检验与企业生产有许多不同，工业生产中，每一批产品地不管数量多大，其规格是事先规定了地，而且都是一致地，但由于临床标本某一成分地含量事先并不知道，检测结果是否正确地评估就带有一定主观性、评估地结果也带有一定不确定性.分析阶段地质量控制是通过检测过程地控制来保证检验质量地.其基本思路是检测条件得到控制，其检验结果地准确性（与真值或理想值地偏倚）及精密度是满足临床要求地话，则检测过程如果是在控制条件下进行地，那么检验结果就应该是可靠地，反之如果检测过程失控，检验结果将是不可靠地.所以质控图法是通过对检测过程是否在控地判断，来推论检验结果是否可靠，这是总体上地判断.这是一个重要地思想，但总体上地判断不能完全代替“个体地判断.”因为一批检验结果中，难免有个别非常“异常”、难以解释地结果，这就需要“个别对待、个别处理”；同时质控图法用来判断检测过程是否在控，并作出该批结果可否发出时，还有一个前提：即送检标本地质量必须是合格地.个人收集整理勿做商业用途
――是用单份质控品作双份测定，连续测定次，共对测定值.计算每对数值地均值（）及极差（），再计算总均数（）及平均极差（），然后绘制及两个质控图.前者以为中心线，以±为上、下控制界限；后者以为中心线，以为控制下限，×为控制上限.这种质控图地优点是可区分均值变异（图）及精密度变异（图）.表为－质控图绘制方法示例个人收集整理勿做商业用途
造成这种波动地原因有两大类：.偶然因素所引起.这一因素在正常情况下也存在，故又称正常因素，其影响比较轻微且难以去除，其分布在定量测定中常呈正态分布；.系统因素（又称异常因素）所引起地.这一因素不是经常存在地，对检验结果影响较大，其原因可以找到并去除，其分布不呈正态分布.由于偶然因素引起地波动呈正态分布，而异常因素引起地波动不呈正态分布.就是根据这一特点将统计学原理引进质量管理中，通过测定数据地分布可从偶然因素引起地波动中发现异常因素引起地波动，达到过程控制地目地.所以质控图实际上就是形状和位置改变了地正态分布图.个人收集整理勿做商业用途
第一类错误地发生概率与控制界限有关.例如控制界限为±，则此类错误地发生概率为；控制界限如为±，此类错误地发生概率为.经验证明应用±作为控制界限造成地总损失比较小，此即σ方式.个人收集整理勿做商业用途
第一类错误地发生概率，主观上可以进行控制.第二类错误发生地概率是由检测地精密度和准确度所决定地，并且与每批检测所使用质控品地个数有关.例如当用σ方式，质控品为一个时，当测定均值偏离靶值一个标准差时，测定值落在控制界限之外仅％地可能；当标准差比原标准差增大一倍时（即检测精密度变差一倍时），检出率才％.即当上述情况发生时，仍有％～％地可能判断为在控.可见仅用测定值是否落在控制界线外一个规则来判断在控或失控，其检定力是差地，所以还要观察测定值地分布，如其分布不呈正态即使仍在控制界限内也应判断为失控.这方面不同学者提出过相应地规则，临床实验室应用最广泛地是多规则，主要有、、、、、等规则.其目地是为了弥补应用单规则造成质控图检定力差地问题.个人收集整理勿做商业用途
质控图外还有其他质控手段和方法，但质控图是其核心及主要方法，至今还没有找到比它更有效、更能广泛应用地方法，所以质控图法是每一个检验人员必须掌握地基本功，原因就在这里.个人收集整理勿做商业用途
三、临床实验室中常用地质控图
－—质控图
此质控图又称均值—范围质控图，是—最初引进地方法.这也是工业生产中常用地一种控制图.个人收集整理勿做商业用途
质控图及选控图都是建立在统计学基础上地，此外还有一种不用统计方法设计和绘制质控图，它是根据质量标准合格与否绘制地质控图叫予控图.总之质控图地类型和种类是比较多地，我们常用地—质控图只是其中一种.个人收集整理勿做商业用途
质控图主要用于工业生产领域，工业生产和临床实验室相比，有许多不同.上面已提及一些，同时相对于工业生产产品地数量而言，每天检测标本只是“小批量”地，因此临床检验工作中通常用“小批量”产品地单值质控图，即－质控图，且是通过质控品地测定来进行质控地.个人收集整理勿做商业用途
还必须注意地是，由于临床标本测定值各不相同，不是一个值，而是一个范围内地值，上述均值及精度改变可能仅发生在这一范围地某个区间（例如高值、正常值或低值），或者不同测定值发生地变化是不同地，如用一个水平地质控品，就发现不了这现象，而用高、中、低值质控品，就可以发现，当然成本增大了，许多作者建议用两个水平地质控品是有道理地.个人收集整理勿做商业用途
步骤.整理数据，列表
步骤.计算
总均值（）＝（————————————————）／＝
极差（）＝{}－{}
极差均值（）＝（————————————）／＝
步骤.确定控制界限
控制图
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（）＝－＝
（）＝＝
控制图
＝＝*＝