统计分析控制程序
统计分析控制程序
b)选手对比的对象所对应的项目，并收集相关数据；
c)以横轴表示项目，以纵轴表示数值；
d)收集数据和分析项目；
e)将各个项目的工作结果进行比较，观察各项目的差距，必要时采相应的措施。
5.2.2数据分析方法的应用
统计项目
使用方法
实施改进条件
顾客满意度调查表
调查表
顾客满意度低于质量目标时采取纠正措施
文件修（制）订履历一览表
NO.
生效日期
版本
更新页码
摘要
修订部门
修订人员
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
文件评审与分发部门表
在（）内打“√”表示需要该责任部门对文件内容进行评审会签，同时需要将该文件发放至该部门。没有打“√”的部门则不需要对文件进行会签与发放。
会签部门
会签人
会签日期
会签部门
会签人
会签日期
（√)业务部
a)明确调查目的和对象；
b)确定调查的内容和方式；
c)设计恰当的调查表，对调查表进行标准化；
d)使用调查表记录，并进行初步分析。
5.2.1.2折线图
折线图是对分析对象以图表形式表达的一种方法。使用折线图的目的是通过分析、比较图走势看出目前状态，从而决定是否采取必要措施。其分析步骤：
a）确定统计项目；
5.3数据分析结果处理
数据分析结果由分析部门根据本程序 5.2节的要求确定是否需要实施改进，当需要时，由数据分析部门填写《纠正/预防措施报告》，具体执行参照《纠正/预防措施程序》。
5.4质量记录
所有关于数据分析应用的记录，由相关部门按照《记录管理程序》执行。
数据分析和评价控制程序
数据分析和评价控制程序数据分析和评价控制程序是用于对数据进行分析和评价的一种程序。
它可以帮助用户对数据进行统计、可视化、模型建立和预测等操作，从而得出有关数据的结论和决策。
下面是一个详细的数据分析和评价控制程序的流程：1. 数据收集：首先，需要收集相关的数据。
数据可以来自不同的来源，如数据库、文件、传感器等。
确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。
这样可以确保数据的质量和准确性。
3. 数据预处理：对清洗后的数据进行预处理，包括数据转换、标准化、特征选择等。
这样可以使数据更适合进行后续的分析和评价。
4. 数据分析：根据具体的需求和问题，选择合适的数据分析方法。
常见的数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
通过这些方法，可以对数据进行探索性分析、关联性分析、分类和聚类等操作。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、图像等形式进行可视化展示。
这样可以更直观地理解数据的含义和趋势，帮助用户更好地理解和解释数据。
6. 模型建立和预测：根据数据的特点和需求，建立合适的模型。
通过模型，可以对未来的数据进行预测和预测。
例如，可以建立回归模型来预测销售额，建立分类模型来预测用户行为等。
7. 数据评价：对分析和预测结果进行评价。
评价可以基于不同的指标和标准，如准确率、召回率、F1值等。
通过评价，可以判断模型的好坏和分析的可靠性。
8. 结果解释和决策：根据分析和评价的结果，对数据进行解释和决策。
例如，可以根据销售预测结果来制定营销策略，根据用户行为预测结果来优化产品设计等。
总之，数据分析和评价控制程序是一个复杂的过程，需要进行数据收集、清洗、预处理、分析、可视化、模型建立、预测、评价、结果解释和决策等多个步骤。
这个过程需要根据具体的需求和问题来选择合适的方法和工具，并且需要不断地优化和改进，以提高数据分析和评价的效果和准确性。
统计分析控制程序
1.目的运用合适的数据分析方法,以提供管理人员分析改善产品质量、服务和其他要求。
2．适用范围适用于本公司相关部门对工作效果的分析统计。
3．职责3．1各部门：负责提供分析使用的数据，并进行相应的统计分析。
3．2品管部：负责汇总各部门的分析结果，并对分析产生的改进措施效果进行跟进。
4．作业方法4．1进料检验统计：品管部根据进料检验记录，每月按供应商进行交货质量及交货准时状况进行统计，相应统计表交采购作为供应商控制的依据。
4．2制程检验统计：品管部根据巡检质量记录，每月按生产状况及品质状况进行统计，作为工序能力控制的依据。
4．3最终检验分析：品管部对成品检验中出现的不合格按月统计，统计结果由品管部通知相关部门共同讨论并实施改进措施。
4．4客户投诉/退货统计：品管部根据每月业务部统计的投诉/退货记录进行统计分析，并制订改进措施，在品质会议上通报相关部门。
4．5订单交期统计：业务部负责统计每个订单交期达成状况，记录于“合同订单接收完成状况一览表”内，并在月底统计出交期达成率，并在品质例会上通知相关部门进行改善。
4．6客户满意度统计：市场部根据收回的“客户满意度调查表”进行客户满意度统计，并根据统计结果向相关部门发出“纠正与预防措施活动单”令其改善，详见《纠正与预防措施控制程序》。
4．7公司质量目标统计：4．7．1各部门应于每月底将相关统计报表交品管部汇总，编制“质量目标达成状况统计表”，在品质例会中予以通报。
4．7．2对未达成目标的项目或部门，由品管部向相关部门发出“纠正和预防措施单”令其改善，详见《纠正和预防措施控制程序》。
4．7．3公司质量目标达成状况及改善结果，由品管部定期在公司宣传栏中予以公布。
4．8统计技术之培训：统计技术的训练由品管部每年至少实施一次。
4．9品管统计数据来源与要求：4．9．1数据的汇集：分类报表，月报表等。
4．9．2各单位应将记录汇总统计及运算尽可能汇成图表，如本月出现异常或未达到目标情况时，应进行原因分析，制定纠正、预防措施。
SPC统计过程控制程序
SPC统计过程控制程序SPC (Statistical Process Control，统计过程控制)是一种通过收集和分析数据来监控和控制过程稳定性和性能的统计方法。
SPC可以帮助企业了解和改进生产过程，并减少产品不合格率和废品，提高产品质量和客户满意度。
SPC的基本思想是：通过收集连续生产过程中的样本数据，分析这些数据，并与事先设定的控制界限进行比较，以判断过程是否处于控制状态。
如果过程处于控制状态，那么产品的质量将是稳定的、可预测的。
如果过程处于失控状态，就需要采取措施来确定并消除原因，以使过程回到控制状态。
SPC的目标是通过减少过程变异来提高产品质量，并确保过程处于可控状态。
它可以用于任何类型的生产过程，不论是制造业还是服务业。
SPC的主要工具包括：控制图、过程能力分析和统计分析等。
控制图是SPC最常用的工具之一，用于监控过程的稳定性。
控制图可以显示在连续生产过程中所收集的样本数据的变异性，并与控制界限进行比较。
常用的控制图有X-bar图、R图、P图和C图等。
X-bar图用于监控过程的平均值，R图用于监控过程的离散程度，P图和C图用于监控过程的不良品率。
通过比较样本数据的统计指标与控制界限，可以判断过程是否处于控制状态。
过程能力分析可以衡量过程的性能，并确定过程是否具备满足客户要求的能力。
过程能力分析可以通过计算过程的Cp、Cpk、Pp和Ppk等指标来完成。
这些指标可以反映过程的长期稳定性和短期稳定性，进而评估过程的能力。
统计分析是SPC的基础，通过对收集到的数据进行概率分布拟合、假设检验等统计分析方法，可以确定控制界限的设置和过程能力的评估。
统计分析能够为决策提供科学的依据。
SPC的应用可以帮助企业实现以下几个方面的目标：1.提高产品质量：SPC可以监控和控制生产过程中的变异性，降低产品缺陷和废品率，提高产品质量和一致性。
2.降低成本：通过减少废品和不良品的产生，可以降低生产成本。
3.提高生产效率：SPC可以帮助发现和解决生产过程中的问题，提升生产效率和产能。
统计过程控制程序
统计过程控制程序1目的通过应用统计技术，对公司有关的数据进行收集分析，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，确保过程能力及产品质量得到有效控制和改进。
2范围本程序适用于公司顾客要求和需做统计过程控制(Cp、Cpk、Pp、Ppk、Cmk、PPM)的所有过程和产品。
3职责3.1品质管理部：数据分析的归口管理部门，负责统计技术应用的指导、检查、分析和管理；并对检验数据进行收集、整理、统计、分析，提出改进要求。
3.2工程技术：确定过程和产品的技术要求、控制要求，并组织进行改进。
3.3**事业部：负责收集、统计生产过程的数据，并根据SPC控制图研究结果对过程、产品实施改进。
3.4其它部门：负责与本部门有关的数据的收集、分析与传递。
4定义4.1统计过程控制(SPC)利用统计技术把数据转换成过程状态信息，以便确认、纠正和改进过程效能。
4.2统计过程控制体系为实施SPC技术管理所需的组织机构、程序、过程和资源。
4.3工序能力(B)处于稳定、标准状态下，工序的实际加工能力，表达式B=6o=6S，其影响因素是人、机、料、法、环、测。
4.4稳定过程能力(Cp)衡量工序能力对产品规格要求满足程度的数量值，是规格范围(T)与工序能力(B)的比值，表达式Cp=T/B(T二规格上限Tu 一规格下限TL)。
4.5稳定过程能力指数(Cpk)是一项有关稳定过程能力的指数，计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。
4.6初期过程能力(Pp)是一项类似于Cp的指数，但计算时是以新产品的初期过程的性能。
4.7初期过程能力指数(Ppk)1是一项类似于Cpk的指数，但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。
4.8质量水准(PPM)每百万个零件不合格数，指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法，PPM数据常用来优先制定纠正措施。
4.9设备能力指数(Cmk)反映机械设备在受控条件下，当其人/料/法不变时的生产能力大小。
(完整版)数据分析控制程序
(完整版)数据分析控制程序引言概述：数据分析控制程序是一种用于处理和分析数据的软件工具。
它可以帮助用户有效地管理和利用大量的数据，并从中获取有价值的信息。
本文将详细介绍数据分析控制程序的五个主要部分，包括数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化和结果解释。
一、数据收集：1.1 数据源选择：数据分析控制程序需要从各种数据源中获取数据，包括数据库、文件、API接口等。
用户需要根据实际需求选择合适的数据源。
1.2 数据获取：数据分析控制程序可以通过各种方式获取数据，如SQL查询、文件导入等。
用户需要根据数据源的特点选择合适的获取方式。
1.3 数据存储：数据分析控制程序可以将获取到的数据存储在数据库或文件中，以便后续的数据处理和分析。
用户需要选择合适的数据存储方式，并确保数据的安全性和可靠性。
二、数据清洗：2.1 数据去重：在数据收集过程中，可能会出现重复的数据。
数据分析控制程序可以通过去重操作，将重复的数据剔除，保证数据的准确性。
2.2 数据筛选：数据分析控制程序可以根据用户设定的条件，对数据进行筛选。
用户可以根据自己的需求，选择需要分析的数据子集。
2.3 数据清理：数据分析控制程序可以对数据进行清理操作，包括处理缺失值、异常值等。
用户需要根据数据的特点，选择合适的清理方式，以确保数据的质量。
三、数据分析：3.1 统计分析：数据分析控制程序可以对数据进行统计分析，包括计算均值、方差、相关系数等。
用户可以通过统计分析，了解数据的分布和相关性。
3.2 数据挖掘：数据分析控制程序可以通过数据挖掘算法，发现数据中的隐藏模式和规律。
用户可以通过数据挖掘，发现数据背后的价值信息。
3.3 机器学习：数据分析控制程序可以应用机器学习算法，构建预测模型和分类模型。
用户可以通过机器学习，对未来的数据进行预测和分类。
四、数据可视化：4.1 图表绘制：数据分析控制程序可以将数据可视化为各种图表，如折线图、柱状图、饼图等。
用户可以通过图表直观地了解数据的分布和趋势。
统计分析控制程序
1.0目的为明确数据分析的方法，掌握在制品的质量趋势、生产能力而制定本程序。
2.0范围适用于本公司质量管理体系中过程的统计分析。
3.0定义无4.0职责4.1品管部：4.1.1负责进料检查、制程检查、最终检查不合格品数据的统计。
4.1.2向相关部门公布不合格品的统计数据。
4.1.3负责客户投诉的统计。
4.1.4负责质量目标达成状况的统计。
4.2 PMC：4.2.1负责生产计划达成率、交期达成率、客户满意度的统计分析。
4.2.2负责供应商评价的有关数据的统计分析。
4.3生产部：生产效率、生产不良率的统计分析。
5.0程序5.1统计分析的内容包括：1）生产计划达成率；2）交期达成率；3）生产效率、生产不良率；4）进料、制程、出货检查不良率、合格率；5）客户投诉状况、客户满意度；6）质量目标达成状况；7）供应商的评价。
5.2统计分析的方法:5.2.1由PMC每月依照生产日报表及出货状况对生产计划达成率、交期达成率进行统计分析。
并依《顾客满意度控制程序》对客户的满意度进行调查。
5.2.2生产部每月依据生产日报表对本部门生产效率、生产不良率进行统计，并运用柏拉图、层别法等统计方法进行分析，并制定改善对策。
5.2.3品管部每月根据《进料检验报表》、《制程巡检检验报表》、《出货检验报告》、《品质异常联络单》，作成品质月报对来料检查、制程检查、出货检查的不良率、合格率进行统计，并运用柏拉图、层别法、直方图、鱼骨图等统计方法进行数据和原因分析，并跟踪改善效果。
5.2.4品管部每月对品质投诉件数进行统计，并绘制成趋势图。
5.2.5品管部每月对质量目标达成状况进行统计分析，对不符合的项目进行持续改进，逐渐提升品质。
5.2.6供应商的不合格批次每月由品管部依据《来料不合格报告》进行统计。
同时依《采购控制程序》由物料部对供应商进行监察评审，并要求供应商对不良原因进行分析制定改善对策。
5.3统计数据的分析5.3.1各责任部门依5.2条款规定的方法每月对各项内容进行统计，并将结果与相应的质量目标进行比较。
11.数据统计分析控制程序
数据统计分析控制程序1 目的组织相关部门和人员通过确定、统计和分析适当的数据，作为各岗位的考核评价依据，以验证工程安全、质量进度和各项消耗是否满足公司的管理目标及其管理体系的适宜性和有效性，寻找持续改进的有效途径。
2 适用范围本程序适用于公司各科室及各项目部对安全、质量、进度及各项消耗的控制和改进工作。
3 引用文件《统计分类及标准化》、《公司工作分工手册》、《项目部工作分工手册》等。
4 职责4.1 财务科是负责数据统计分析的归口管理部门。
4.2 各科室、项目部的责任人根据《公司工作分工手册》和《项目部工作分工手册》规定进行各项数据的收集、统计，并定期进行报表的编制、校对、审核、批准。
4.3 管理者代表根据报表组织相关人员对统计报表数据进行分析，制订改进和提高的措施。
5 数据统计报表的要求5.1 统计报表关系到管理者代表对问题的改进、提高措施的制订和决策的作出。
因此对统计报表的要求如下：5.1.1 准确性。
准确性是指统计的数据必须客观真实，是统计数据的首要要求。
5.1.2 及时性。
及时性是统计的数据在时间上的必须在一定时间范围内，是对统计数据形成和提供时间效率方面的要求。
5.1.3 可比性。
可比性是统计数据在统计反应内容上在对比应用方面的体现，是应用统计数据时选择对比参照标准的要求。
5.1.4 可释性。
指能清晰地解释统计指标的概念、数据来源、加工整理的方法等。
可释性是统计数据在统计内容的内涵方面的体现，使统计报表的使用者能准确使用统计数据。
5.1.5 有效性。
指最大限度地满足使用者需要，具有较高的使用价值，也是统计工作的最终目的。
6 统计报表（附样表）各科室、项目部的责任人编制出各种报表。
报表格式及内容见附录。
7 改进措施持续改进的目的是不断提高管理体系的有效性，以不断增加公司的实力、竞争力。
持续改进要求不断寻找机会，并采取适当有效的改进措施。
明确改进方向，营造一个激励改进的氛围和环境，通过数据统计分析对公司的管理体系进行不断改进和完善。
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1.0目的
为明确数据分析的方法，掌握在制品的质量趋势、生产能力而制定本程序。
2.0范围
适用于本公司质量管理体系中过程的统计分析。
3.0定义
无
4.0职责
4.1品管部：
4.1.1负责进料检查、制程检查、最终检查不合格品数据的统计。
4.1.2向相关部门公布不合格品的统计数据。
4.1.3负责客户投诉的统计。
4.1.4负责质量目标达成状况的统计。
4.2 PMC：
4.2.1负责生产计划达成率、交期达成率、客户满意度的统计分析。
4.2.2负责供应商评价的有关数据的统计分析。
4.3生产部：生产效率、生产不良率的统计分析。
5.0程序
5.1统计分析的内容包括：
1）生产计划达成率；
2）交期达成率；
3）生产效率、生产不良率；
4）进料、制程、出货检查不良率、合格率；
5）客户投诉状况、客户满意度；
6）质量目标达成状况；
7）供应商的评价。
5.2统计分析的方法:
5.2.1由PMC每月依照生产日报表及出货状况对生产计划达成率、交期达成率进行统计分
析。
并依《顾客满意度控制程序》对客户的满意度进行调查。
5.2.2生产部每月依据生产日报表对本部门生产效率、生产不良率进行统计，并运用柏拉
图、层别法等统计方法进行分析，并制定改善对策。
5.2.3品管部每月根据《进料检验报表》、《制程巡检检验报表》、《出货检验报告》、《品质
异常联络单》，作成品质月报对来料检查、制程检查、出货检查的不良率、合格率进
行统计，并运用柏拉图、层别法、直方图、鱼骨图等统计方法进行数据和原因分析，并跟踪改善效果。
5.2.4品管部每月对品质投诉件数进行统计，并绘制成趋势图。
5.2.5品管部每月对质量目标达成状况进行统计分析，对不符合的项目进行持续改进，逐
渐提升品质。
5.2.6供应商的不合格批次每月由品管部依据《来料不合格报告》进行统计。
同时依《采购控制程序》由物料部对供应商进行监察评审，并要求供应商对不良原因进行分析制定改善对策。
5.3统计数据的分析
5.3.1各责任部门依5.2条款规定的方法每月对各项内容进行统计，并将结果与相应的质
量目标进行比较。
（A）当各项指标达到或超过目标值时，说明按计划已达到规定要求，可考虑持续提高目标值。
（B）当各项指标未达到目标值时，说明计划未达到规定要求，各责任部门应分析未达成原因，适当时可组织相关责任者召开会议制定对策。
（C）统计分析过程中，出现的不符合项按《纠正与预防措施控制程序》进行处理。
（D）未达成目标值时，责任部门应及时检讨。
（E）针对未达成目标值的原因，责任部门应提出改善措施。
（F）品管部负责改善措施的监督执行，并确认改善效果。
5.4各部门依5.0条款对相应项目每月进行统计汇总，并将汇总结果给予以公布，每月的汇
总记录和统计分析的其它记录按《记录控制程序》的规定保存，并作为管理评审的输入，以达到持续改进目的。
6.0参考文件
6.1《客户满意度控制程序》
6.2《纠正与预防措施控制程序》
6.3《采购控制程序》
6.4《记录控制程序》
7.0流程图
无
8.0记录
无。