数据分析控制程序

1 目的

通过数据的收集、分析和使用，提炼和揭示有关产品质量的形成过程中显见和隐含的规律，为质量改进提供可靠的信息和依据。

2 适用范围

适用于公司有关产品质量的形成过程所产生原始数据的收集、汇总、分析等活动的开展。

3 职责

3.1 品质部负责数据及统计技术方法应用的指导、监督、验证、分析和管理；

3.2 相关部门负责本部门数据的收集、汇总和分析，并报品质部。

4 主要工作流程

见第3页。

5 工作程序

5.1 定义

5.1.1 统计方法

根据概率论与数理统计的原理，采用科学的抽样方法，形成一套图表来推断产品/服务的质量状态。

5.1.2 质量统计

应用数理统计的理论和方法，对与质量有关的数据及状况进行收集、整理、分类，并对结果进行分析的过程。

5.1.3 抽样检验法

根据抽样调查的数据，对全体研究对象的质量特性做出具有一定可靠程度的估计和判断，以达到对总体的认识。

5.2 选用的质量统计技术和统计工具

a)抽样检查法

b)推移图

c)排列图

d)直方图

e)控制图（SPC方法）

a)产品设计；

b)过程控制；

c)公司经营情况；

d)监视产品批次的质量水平。

5.4.1产品设计

5.4.1.1研发部在设计验证的过程应用SPC方法分析样品的重要特性参数来对设计技术指标和生产工艺

的可行性进行分析，确定以最低成本取得最佳设计。

5.4.1.2品质部对首次批量生产的产品进行抽样检验，用SPC方法分析工序能力，以进一步确认设计指

标的可生产性和生产工序满足产品质量要求的能力。

5.4.2过程控制

主要采用控制图（SPC方法）或推移图分析判断生产过程的稳定性，从而使生产过程处于受控状态，及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防不合格品的发生。

5.4.2.1车间主管或班组长每天根据检验工序的“工单”及“流程卡”记录对产品的合格率和对不合格

品按不良类别进行统计，填写“不合格品日报表”。

5.4.2.2生产部根据工序的特点，指定使用统计方法的工序，由统计员或工序负责人每天根据“不合格

品日报表”或工序的检测数据制作控制图（SPC方法）或推移图，必要时，按产品类别制作，根据控制图（SPC方法）或推移图判断工序的稳定性，及时发现异常因素。当存在异常因素时，应通知生产部，生产部针对异常因素寻找原因，进行优化改进。

5.4.2.3品质部采用排列图对每月生产部统计的不合格品按不良种类统计，并对统计结果进行分析，将

分析结果传递到相应的生产部门，同时组织研发部和生产部等相关部门对存在的或潜在的质量问题进行分析，找出原因，并提出相应措施。

5.4.2.4巡线检验员每天按“制程巡检查核表”和关键工序的检验文件要求，采用抽样检查、显著检验

统计方法对过程进行控制和对产品质量进行判定，若有异常，及时向工序负责人和相关部门主管及品质部主管报告。

5.4.2.5品质部每周至少从以下工序中抽一种产品对其重要性能技术参数做工序能力指数分析，计算其

Cpk值，若Cpk值低于1.33，则要组织生产部和或研发部分析原因，提出相应的解决办法。

a)灵敏度测试工序

b)封边高度测试工序

5.4.2.6检验员利用统计抽样检验技术，按检验文件的要求，通过抽测产品来判断产品的批次合格情况。

5.4.2.7品质部每周至少从检验的成品中,分别抽一种型号产品的检测数据来计算其Cpk值，观察质量数

据的分布情况及分析工序能力。

5.4.3业务部应用直方图等统计方法对每月的经营情况进行统计和分析，每季度对顾客反馈的质量信息

进行汇总分析。

5.5验证效果

产量、利润和工作效率，降低了成本和不合格率，并根据验证的结果采取相应的措施和方法进一步提高使用统计方法的有效性。

6引用/支持性文件

《逐批检查计数程序及抽样表》

7相关记录

《数据分析统计图表》