企业质量管理的培训资料

二、分层法
(一) 概念
1. 定义 分层法又叫分类法、分组法。它是按照一定的标志，将收集到的
大量质量特征数据按其数据的不同来源进行归类、整理和汇总的一 种方法。
2. 分层的标志
(1) 人员。可按操作人员的年龄、工级和性别等分层。 (2) 机器。可按设备的类型、新旧程度、不同生产线等分层。 (3) 材料。可按材料的产地、批号、制造商、成分等分层。 (4) 方法。可按不同的工艺要求、操作参数和方法等分层。 (5) 测量。可按不同的检测设备、测量方法、测量人员等分层。 (6) 时间。可按不同的班次、日期等分层。 (7) 环境。可按温度、湿度、照明度、清洁度等分层。 (8) 其它。可按地区、使用条件、缺陷部位和内容等分层。
❖ 中位数也是表示数据集中位置的一种特征数，只是较 样本平均值所表示的数据集中位置要粗略一些，但可 减少计算的工作量。
(三) 样本方差 (四) 样本标准偏差
(五) 收集数据应注意的问题
1. 为了使数据正确地反映客观现状，避免人为因素，要 用随机抽样的方法。 2. 在现场收集数据时，要力求准备充分，方法简单，快 速快捷。 3. 抽样与测定要尽量标准化，要按照规定的标准进行操 纵。 4. 在取得数据后，要尽快进行作图和分析。 5. 计算过程要予以保存，便于复核。
二、直方图
(一) 概念
直方图是频数直方图的简称。是指用一系列宽度相等、 高度不等的矩形表示数据分布的图。矩形的宽度表示数 据范围的间隔，矩形的高度表示在给定间隔内的数据频
数形，态变和化与的公高差度的表相w示对w数位w据置.的的cn分研s布究h情，u况可.c。以n通掌过握对过数程据的分波布动
情况。
(二) 用途
当n为奇数时，正中间的数只有一个；当n为偶数时， 正中位置有两个数，此时，中位数为正中两个数的算术 平均值。
(二) 样本中位数
❖ 把收集到的统计数据x1，x2，…，xn，按大小顺序重 新排列，排在正中间的那个数就叫中 位数，
❖ 当n为奇数时，正中间的数只有一个；当n为偶数时， 正中位置有两个数，此时，中位数为正中两个数的算 术平均值。
（二）随机抽样方法
1. 一般随机抽样法 2. 顺序随机抽样法 3. 分层抽样法 4. 整群抽样法
四、常用的统计特征数 (一) 样本平均值
这是表示数据集中位置的各种特征数中最基本的一种.
(二) 样本中位数
把收集到的统计数据x1，x2，…，xn，按大小顺序重 新排列，排在正中间的那个数就叫中 位数，用符号表示
(六) 收集数据应注意的问题
收集数据时，应注意下列问题： 1. 为了使数据正确地反映客观现状，避免人为因素，要用 随机抽样的方法。
2.w在w现w场.收c集n数sh据u时.，cn要力精求准品备资充分料，网方法简单，快速
快捷。 3. 抽样与测定要尽量标准化，要按照规定的标准进行操纵 。 4. 在取得数据后，要尽快进行作图和分析。 5. 计算过程要予以保存，便于复核。
(三) 雷达图
雷达图是指形状与电子雷达图像相形的图形，也称蜘蛛 图。
(四) 甘特图
1. 概念
甘特图是指在一个表内有计划内容、日期及完成计划的 箭头的图示方法。 2. 用途 用于安排各种活动计划，在质量活动中获得广泛应用。 3. 应用步骤 (1) 确定活动内容 (2) 画图
Байду номын сангаас (五) 折线图
折线图是指在平面直角坐标系内，有一条或若干条折线 的图示方法。x轴代表过程展开的时间，y轴代表过程的 量值。
如等长数w度值w1。w-2m.cmn之s间h，u.还c可n以连精续品测出资1.料1、网1.2、1.3mm
2. 计数值数据 凡是不可以连续取值的，或者说即使用测量工具也得不
到小数点以下的数据，而只能得到0、1、2、3、4等自然 数的这类数据，就是计数值数据。如不合格品数、疵点 数、缺席人数等。测量不合格品数，只能得到1件、2件 、3件等
当直方图形状为正常型时，还需对照标准进行比较，以 判定过程满足标准要求的程度。常见的典型直方图有： ❖①理想型 ❖②无富余型
❖③w能w力w富.余c型 精品资料网
❖④能力不足型 ❖⑤偏心型 ❖⑥陡壁型
三、过程能力指数 (一) 相关概念
1. 过程 ISO9000：2000标准中对过程的定义是：一组将输入转化为输 出的相互关联或相互作用的活动。过程是由输入、输出和相关 的活动所组成
(二) 用途
分层法的作用主要是归纳整理所收集到的统计数据。具 体可用于：
1. 对生产或工作现场发生的质量问题进行归类分析；
2. 与其它统计方法，如直方图、排列图、控制图、散布 图等配合应用；
3. 为寻找较佳的解决问题的方法，实施质量改进提供途 径。
三、简易图表
简易图表有许多种，在此仅介绍饼分图、环形图、雷达图、甘 特图、折线图和砖图等几种常用的图表。
1. 显示质量波动分布的状态。 2. 较直观地传递有关过程质量状况的信息。 3. 分析质量数据波动状态，就能掌握过程的状况，为质 量改进提供机会。
常见的直方图形态有：
❖ ①正常型：直方图中间高。
❖ ②偏向型：直方图的顶峰偏向一侧，形成不对称图形 ，是由于操作者倾向性加工引起的；
❖ ③双峰型：直方图的图形出现两个高峰，其数据来源 于两个总体所形成的结果；
(一) 饼分图
饼分图也称圆形图，是指在平面图上，通过圆心将该圆 划分为若干份后所得到的图形。
(二) 环形图
在饼分图上以圆心为中心挖空一个圆形面积，余下部 分的图形就是环行图。该圆形的面积表示一个总体，总 体中的每一部分数据用环中的一段面积表示。以同一圆 心依次画许多个环，则成为放在一起的多个圆形图。
❖ 3. 控制图的定义
❖ 控制图（control chart）是对过程质量特性值进行测 量、记录、评估，从而监测过程是否处于受控状态的 一种用统计方法设计的图。图上有中心线CL、上控制 限UCL、下控制限LCL，并有按时间顺序抽取的样本统 计量数值的描点序列，参见图6-15。UCL、CL和LCL 统称为控制线。如果控制图中的描点落在UCL和LCL之 外，或者描点在UCL和LCL之间排列不随机（有规律或 某些缺陷），则表明（从统计学的角度）过程出现异 常。控制图就象心电图一样有一个很大的优点，即在 图中将描点与控制界线相比较，从而能够直观看到过 程是否正常。
企业质量管 料
常用的收集整理数字 资料的方法
第一节 预备知识
一、统计数据及其分类 (一) 收集数据的目的
1. 用于调研和分析 2. 用于调节和控制 3. 用于检验和判断
(二) 统计数据的种类
1. 计量值数据 凡是可以连续、任意取值的，或者说可以用测量工具
具体测量出小数点以下数值的这类数据，就是计量值数 据。如长度、重量、化学成分、产量、温度、容积等。
❖ 样本是指从总体中随机抽取出来，并对其进行详细研 究分析的一部分个体（样品），样本中包括的样品数 目称为样本量或样本大小，常用符号n表示。
三、随机抽样的方法
(一) 抽样与随机抽样的概念
1. 抽样：是指从总体中抽取样品组成样本的过程。 2. 随机抽样：是指要使总体中的每一个个体都有同等机
会被抽取出来组成样本的过程。 抽取样本的过程只是手段，目的是通过研究局部（样本 ）来推断全部（总体）从而达到保证和提高产品质量 的目的。当然，运用样本估计、推断总体不会是百分 之百正确，会存在“存伪”、“弃真”现象。只不过要根 据目的不同，采取适当的方法减少错误的发生。
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①在μ±σ范围内的概率值为68.26%; ②在μ±2σ范围内的概率值为95.45%； ③在μ±3σ范围内的概率值为99.73%； ④在μ±4σ范围内的概率值为99.99%。
(2) 控制图设计原则（图5-14） ①3σ原则，以μ±3σ设计控制图的控制界线，受控概率
(六) 砖图
外观像用方砖砌起来的图示方法称为砖图。
第三节 排列图、直方图、过程能力指数
一、排列图
(一) 概念 (二) 用途
排列图有三个作用： 1. 按重要性顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问 题的作用。 2. 识别进行质量改进机会。 3. 比较改进前后的效果。 排列图又叫帕累托图。它是将质量改进项目从最重要到 最次要进行排列而采用的一种简单的图示技术。排列图 由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序排列的矩 形和一条累计百分比折线组成。
2. 过程质量 过程质量是指该过程输出产品的质量的波动幅度。引起质量波 动的因素有两大类：
(1) 正常因素：也称随机因素，是过程中固有的，不可避免的 因素。 (2) 异常因素：也称系统因素，是造成异常质量波动的因素。
3. 过程能力
❖ 过程能力也叫工序能力。是指受控状态下工序的实际 加工能力，用B表示。通常B=6σ。
❖ ④w孤w岛w型.c：n在s正h常u直.c方n图旁精出品现一资个料小直网方图，形成 孤岛，说明过程中有短暂异常因素在起作用；
❖ ⑤平顶型：直方图的顶部呈现较大范围的平顶形状， 说明过程中有缓慢的异常因素在起作用；
❖ ⑥锯齿型：直方图出现参差不齐的形态，一般是由于 分组过多或测量装置示值误差过大所致。
二、总体、个体和样本
❖ 总体是指在某一次统计分析中研究对象的全体，也称 母体。总体可以是有限的，也可以是无限的。例如， 某企业某日生产手机零部件10万个，尽管数量相当大 ，但总是可以数得清的，因此这批10万个零部件称为 有限总体。而该企业过去、现在和将来生产的该零部 件总量就称为无限总体。
❖ 个体是指组成总体的每一个基本单元（产品或零件的 质量特征数据）常用Xi表示。总体中包含的个体数称 为总体含量或总体大小，常用符号N表示。
第四节 控制图、散布图
一、控制图
(一) 概述
12.0控世w制纪w图2w0的年.c由代n来，s美h国u.贝c尔n电话精实品验室资成料立了网以休哈特为
首的过程控制研究组，提出了过程控制理论和监控过程 的工具——控制图。第一张控制图诞生于1924年5月16日 。休哈特可称为统计过程控制理论（SPC）的创始人。 2. 控制图的原理 (1) 正态分布的重要结论。通过对正态分布各相关范围内 的概率计算得到
达99.73%；同时还体现在以μ±3σ为控制界限时，最 经济的原则。 ②控制图以典型分布的分布中心μ为控制中心线，符号为 CL。 ③控制图以典型分布的μ+3σ为控制上限，符号为UCL。 ④控制图以典型分布的μ-3σ为控制下限，符号为LCL。 ⑤在控制图中加入μ±σ、μ±2σ4条线，将控制图划分为 6个区域，以利于控制图的分析。
❖ 6σ是质量特性值总体分布的6倍标准偏差μ±3σ，总体 分布的另一个特征值是分布中心μ。在实际工作过程中 ，μ和σ一般不可知，故用样本均值，用样本标准偏差 S≈σ。因此，过程能力也可表示为：
❖ B=6σ≈6S
（6-6）
4.过程能力指数 ❖ 过程能力指数也称工序能力指数。是指工序质量标准
的范图与工序能力的比值。也即过程结果满足质量要 求的程度，用Cp表示。
(三) 过程（工序）能力指数的评定
过程能力指数的评定是对过程能力能够满足质量标准的 程度作出判断。其目的是对过程（工序）进行预防性处 置，以确保生产过程的质量水平。
(四) 企业提高过程能力的作用

组织致力于提高过程能力的作用在于 1. 提高过程能力能够大幅度降低不合格品率，提高经济 效益。 2. 提高过程能力能够有效地减少资源浪费，增加社会效 益。 3. 提高过程能力能够相应地提高组织产品质量等级品率 。