企业质量管理常用统计方法
质量管理统计分析方法
右端点所对应的累计频率值，所得折线称为累计频率折线或
叫巴列特曲线，见图10—6。 • 5)记录必要事项。如标题、搜集数据的方法和时间等。
• 图10—6为上例砌筑工程质量排列图。 • 2．排列图的观察与分析 • (1)观察直方形。排列图中的每个直方形都表示一个质量问 题或影响因素。影响程度与各直方形高度成正比。
7
• (2)确定主次因素。利用ABC分类法确定主次因素，具体做
法是将累计频率值分(o％—80％)、(80％ — 90％)、(90 ％ — 100％)三部分，与其对应的影响因素分别为A、B、C 三类，即图10—6中虚线所示的三条线。A类所含因素为主 要因素，B类所含因素为次要因素，C类所含因素为一般因
2
• 然后对原始资料进行整理，将频数较少的轴线位移、标高 和游丁走缝三项合并为“其它”项。按频数由大到小顺序 排列各检查项目，“其它”项排列最后，计算各项相应的 频率和累计频率：结果见表10-3。
• •
序 1 2 3 4 5 6 7 8 合
不合格点数统计表
号 检查项目 轴线位移 基础和楼面标高 垂直度 表面平整度 水平灰缝厚度 水平灰缝平直度 游丁走缝 门窗洞口宽度 计
表10-2
不合格点数 1 1 24 18 54 39 4 9 150
3
不合格点项目频数统计表
序 号 1 2 3 4 5 6 合 计 项 目 频 数 54 39 24 18 9 6 150
水平灰缝厚度 水平灰缝平直度 垂直度 表面平整度 门窗洞口宽度
表10-3
频 率% 36 26 16 12 6 4 100 累计频率% 36 36+26=62 62+16=78 78+12=90 90+6=96 96+4=100 —
生产质量管理统计方法
生产质量管理统计方法引言生产质量管理是企业在生产过程中对产品质量进行管理和控制的重要环节。
而统计方法在生产质量管理中起着至关重要的作用，可以帮助企业定量分析和评估产品质量，发现潜在问题，并采取相应措施进行改进。
本文将介绍几种常用的生产质量管理统计方法，并详细阐述它们的原理和应用。
1. 均值控制图均值控制图是一种用来监测生产过程中均值变化的统计方法。
它基于样本平均值的分布来判断生产过程是否处于可控状态。
其原理是通过不断收集样本数据并计算平均值，然后将平均值与控制限进行比较，以判断是否存在异常情况。
当样本平均值超出控制限时，表明生产过程存在问题，需要采取相应措施进行调整。
应用均值控制图的过程包括以下几个步骤：1.收集样本数据：按照一定的采样规则和间隔，从生产过程中随机抽取样本。
2.计算样本平均值：将每个样本的观测值加总，并除以样本的大小，得到平均值。
3.计算控制限：根据历史数据或相关统计方法，计算出控制限，通常包括上限、下限和中心线。
4.绘制均值控制图：将样本平均值与控制限绘制在同一图表上，以便于直观地观察生产过程的状态。
5.分析结果：观察均值控制图上的数据点是否超出控制限，并针对异常情况进行分析和改进。
2. 范围控制图范围控制图是一种用来监测生产过程中变异性的统计方法。
它基于样本范围的变化来判断生产过程是否稳定。
范围是指每个样本的最大和最小观测值之间的差异。
通过监测范围的变化，可以判断生产过程是否存在特殊因素，以及是否需要进行调整和改进。
应用范围控制图的过程与均值控制图类似，具体步骤如下：1.收集样本数据：按照一定的采样规则和间隔，从生产过程中随机抽取样本。
2.计算样本范围：将每个样本的最大观测值与最小观测值之差作为样本范围。
3.计算控制限：根据历史数据或相关统计方法，计算出控制限，通常包括上限、下限和中心线。
4.绘制范围控制图：将样本范围与控制限绘制在同一图表上，以便于直观地观察生产过程的变异性。
质量管理中常用的统计分析方法
质量管理中常⽤的统计分析⽅法第六节质量管理中常⽤的统计分析⽅法在西⽅，“统计”（statistics）⼀词是由“国家”（state）⼀词演化⽽来的。
它的意思是指收集和整理国情资料、信息的⼀种活动。
随着现代科学技术的飞速发展，统计⽅法得到了⽇益⼴泛和深⼊的应⽤，对⼈类认识和改造世界产⽣重⼤影响。
质量管理中，⽆论何时、何处都会⽤到数理统计⽅法，⽽且这些统计⽅法所表达的观点对于质量管理的整个领域都有深刻的影响。
那么统计⽅法是什么呢？——所谓统计⽅法，是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题做出⼀定的结论的⽅法。
它的⽤途有以下⼏个⽅⾯：提供表⽰事物特征的数据（如平均值、⽅差、极差等）；⽐较两事物的差异；分析影响事物变化的因素（如因果图、分层法等）；分析事物之间的相关关系；研究取样和试验⽅法，确定合理的试验⽅案，发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化（如排列图、控制图等）；描述质量形成过程（如控制图等）。
在这⾥应当指出，统计⽅法是在质量管理中起到的是归纳、分析问题，显⽰事物的客观规律的作⽤，⽽不是具体解决质量问题的⽅法。
就像医⽣为病⼈诊断⼀样，体温表、⾎压计、X光透视机、⼼电图仪、B超仪、核磁共搌仪等仪表器具，只是帮助医⽣作出正确诊断的⼯具，其诊断并不等于治疗。
要想治病，还应当吃药打针等。
因此，统计⽅法也是在质量管理中探索质量症结所在，分析产⽣质量问题的原因，但要解决质量问题和提⾼产品质量还需依靠各专业技术和组织管理措施。
⼀、分层法分层（ stratification）法⼜叫分类法、分组法。
它是按照⼀定的标志，把搜集到的⼤量有关某⼀特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的⼀种⽅法。
但在使⽤中，分层法常与其他统计⽅法结合起来应⽤，如分层直⽅图法、分层排列法、分层控制图法、分层散布图法和分层因果图法等等。
1、应⽤分层法的步骤：1.0收集数据；1.1 将采集到的数据根据不同的选择分层标志；1.2 分层；1.3 按层分类；1.4 画分层归类图。
质量统计分析方法
质量统计分析方法质量统计分析是一种用来评估产品或服务质量的方法，通过收集和分析数据，可以帮助企业了解产品或服务的质量状况，找出存在的问题，并采取改进措施。
在质量管理中，统计分析方法起着至关重要的作用，它能够为企业提供客观的数据支持，帮助企业制定科学的决策，提高产品或服务的质量水平。
一、数据收集。
在进行质量统计分析时，首先需要收集相关的数据。
数据可以来源于产品的生产过程、客户的反馈、市场调研等多个方面。
通过收集大量的数据，可以更全面地了解产品或服务的质量状况，为后续的分析提供充分的依据。
二、质量测量指标。
在进行质量统计分析时，需要选择合适的质量测量指标。
常用的质量测量指标包括产品的合格率、不良品率、客户投诉率、服务满意度等。
通过这些指标的测量，可以客观地评估产品或服务的质量水平，找出存在的问题，并进行针对性的改进。
三、统计分析方法。
在进行质量统计分析时，可以运用多种统计分析方法。
比如，可以利用控制图来监控产品质量的稳定性，通过对比实际数据和标准数据的差异，及时发现异常情况；可以运用散点图来分析产品的相关性，找出影响产品质量的关键因素；还可以利用回归分析来建立质量预测模型，预测产品或服务的质量表现。
四、质量改进措施。
通过质量统计分析，可以找出产品或服务存在的问题，并制定相应的改进措施。
比如，可以通过质量成本分析，找出造成质量问题的成本，并采取降低成本、提高质量的措施；可以通过质量功能展开(QFD)分析，了解客户需求，为产品设计和生产提供指导；还可以通过六西格玛方法，系统地改进生产过程，提高产品的质量水平。
五、持续改进。
质量统计分析不是一次性的工作，而是需要持续进行的过程。
通过不断地收集数据、分析数据，发现问题、改进问题，可以实现产品或服务质量的持续提升。
因此，企业需要建立健全的质量管理体系，将质量统计分析纳入到日常的管理工作中，形成持续改进的机制。
总结。
质量统计分析是企业质量管理的重要手段，通过收集和分析数据，可以客观地评估产品或服务的质量状况，找出存在的问题，并采取改进措施。
如何在质量控制中有效运用统计分析方法
如何在质量控制中有效运用统计分析方法在当今竞争激烈的市场环境中，产品和服务的质量是企业生存和发展的关键。
为了确保质量的稳定性和可靠性，质量控制成为了企业管理中不可或缺的环节。
而统计分析方法作为一种强大的工具，可以帮助企业深入了解质量数据，发现潜在问题，制定有效的改进措施。
本文将探讨如何在质量控制中有效运用统计分析方法。
一、统计分析方法在质量控制中的重要性统计分析方法能够将大量的质量数据转化为有价值的信息，为质量决策提供科学依据。
通过对数据的收集、整理和分析，企业可以了解产品或服务的质量状况，识别质量波动的原因，预测质量趋势，从而采取针对性的措施来提高质量水平。
例如，在生产过程中，通过对关键工序的质量数据进行统计分析，可以及时发现生产设备的异常磨损、原材料的质量波动等问题，避免不合格品的大量产生。
在服务行业，对客户满意度的调查数据进行统计分析，可以找出服务的薄弱环节，改进服务流程，提高客户满意度。
二、常用的统计分析方法1、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行概括和描述，包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
这些统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度，快速掌握质量数据的总体情况。
例如，通过计算产品尺寸的均值和标准差，可以判断产品尺寸是否符合规格要求，以及尺寸的波动范围是否在可接受的范围内。
2、控制图控制图是用于监控过程稳定性的重要工具。
常见的控制图有均值极差控制图、均值标准差控制图、中位数极差控制图等。
控制图通过绘制质量特性值随时间的变化趋势，以及设置控制限，来判断过程是否处于受控状态。
当控制图中的数据点超出控制限或呈现出异常的趋势时，表明过程可能存在异常因素，需要及时进行调查和处理，以防止不合格品的产生。
3、抽样检验抽样检验是从一批产品中抽取一定数量的样本进行检验，根据样本的质量情况来推断整批产品的质量状况。
抽样方案的设计需要考虑抽样风险、检验成本和质量要求等因素。
合理的抽样检验可以在保证质量的前提下，降低检验成本，提高检验效率。
常用的质量评价统计方法
常用的质量评价统计方法1.分层法分层法是质量管理中整理数据的重要方法之一。
分层法是把收集来的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类整理，以分析质量问题及其影响因素的一种方法。
2.调查表法调查表是为收集数据而设计的图表。
调查表法就是利用统计表进行整理数据和粗略分析原因的一种工具。
其格式多种多样，可根据调查的目的不同，使用不同的调查表。
3.排列图法排列图法又称主次因素分析图，是把影响质量的因素进行合理分类，并按影响程度从大到小的顺序排列，做出排列图，以直观的方法表明影响质量的主要因素的一种方法。
排列图的基本结构：1个横坐标，2个纵坐标，几个直方形和一条曲线构成。
（1）针对某一问题收集一定时期的资料。
（2）将数据按一定分类标志进行分类整理，从大到小依次排列，并计算出各类项目的频数、累计频率。
（3）按一定的比例画出两个纵坐标和一个横坐标。
横坐标表示影响质量的因素，左边纵坐标表示频数，右边纵坐标表示累计频率。
（4）按种类影响因素的程度的大小，依次从左到右在横坐标上画出直方块，其高度表示该项目的频数，并写在直方块上方。
（5）按右纵坐标的比例，在直方块中问的上方标出累计频率，从原点开始连接各点，画出的曲线就是巴雷特曲线。
应用排列图的注意事项：（1）通常把因素分为A、B、C三类。
在累计频率80％与90％两处画2条横线，把图分成三个区域，累计频率在80％以内的诸因素是主要因素（A类），累计频率在80％～90％的是次要因素（B类），90％以上的为一般因素。
（2）主要因素不能太多，一般找出主要因素一二项为宜，最多不超过三项。
若找出主要因素过多，须考虑重新进行因素的分类。
（3）适当合并一般因素。
不太重要因素可以列出很多项，为简化作图，可把这些因素合并为"其他"项，放在横坐标的末端。
（4）在采取措施之后，为验证效果，要重新画巴雷特图，以便进行比较。
4.因果分析图因果分析图又称特性因素圈、树枝图、鱼刺图。
质量管理中的统计方法
质量管理中的统计方法
在质量管理中，统计方法是用于收集、分析和解释数据，从而帮助组织做出更明智的决策。
以下是一些在质量管理中常用的统计方法：
1. 控制图: 控制图是一种用于监测过程稳定性和识别突变的方法，例如常见的X-bar和R图。
2. 直方图: 通过将数据分为不同的组并显示其频率分布，直方图可以帮助质量人员了解数据分布情况。
3. 散点图: 用于观察两个变量之间的关系，以便识别可能的相关性或影响。
4. 回归分析: 用于研究一个变量如何受到一个或多个其他变量的影响。
5. 假设检验: 通过对样本数据进行假设检验，以评估所得结果的可信度。
这些统计方法可以帮助质量管理人员更好地理解过程
和产品的特征，从而做出更明智的决策。
这些方法也有助于确定潜在的问题，并提供基于数据的解决方案。
七大手法
“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。
“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。
“老七种”：1、分层法（分类法、分组法）质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E）。
为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。
2、调查表用于收集和记录数据的一种表格形式,便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析3、排列图对发生频次从最高到最低的项目进行排列——简单图示技术。
4、直方图直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。
它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。
直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。
5、因果图（Causeand effectdiagram)——石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。
6、控制图也叫质量管理图或监控图。
它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。
这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。
控制图的一般格式如图8-7所示。
7、相关图法相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。
它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系，来控制影响产品质量中相关因素的一种有效的常用方法。
相关图是把两个变量之间的相关关系，用直角坐标系表示的图表，它根据影响质量特性因素的各对数据，用小点表示填列在直角坐标图上，并观察它们之间的关系。
“新七种”：1、系统图表示某个质量问题与组成要素之间的关系，从而明确问题的重点，寻求达到目的所应采取的最适当的手段和措施的树状图形(倒立逻辑关系因果图）2、关联图把几个问题及涉及这些问题的关系极为复杂的因素之间的因果关系用箭头连接起来的图形。
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内涵
❖ 持续改进； ❖ 树立榜样； ❖ 授权给职员； ❖ 扬团队协作精神； ❖ 依据事实作出决策； ❖ 掌握质量管理工具； ❖ 供应商的质量保证；
全面质量管理方法
确定问题并明确改进目标 收集数据 分析问题 获得可能的解决方案
选择一个解决方案 解决质量问题 检查解决方案并说明是否 实现了目标
解决质量问题的基本步骤
计数值和计量值
2000.6.1
总体:
总体又叫母体，是研究对象的全体。
一批零件、一个工序或某段时间内生产的同类产品的全部都可以称为总体。
个体:
构成总体的基本单位，称为个体。
每个零件、每件产品都是一个个体。
质量检验常用抽样方法进行，即从总体中抽出一部分个体，并测试每
个个体的有关质量特性数据，进行统计分析后，对总体作出估计和判
在质量管理过程中，需要有目的地收集有关质量数据，并对数据进 行归纳、整理、加工、分析，从中获得有关产品质量或生产状态的 信息，从而发现产品存在的质量问题以及产生问题的原因，以便对 产品的设计、工艺进行改进，以保证和提高产品质量。
数据
③质量特性值:
•质量特性值通常表现为各种数值指标，即质量指标。 •一个具体产品常需用多个指标来反映它的质量。 •测量或测定质量指标所得的数值，即质量特性值，一般称为数据。 •根据质量指标性质的不同，质量特性值可分为计数值和计量值两大类。
计数值和计量值
2000.6.1
计量值:
b.计量值。当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可能的数值时，这样 的特性值称为计量值。如用各种计量工具测量的数据(长度、重量、时间、 温度等)，就是计量值。
计数值和计量值
2000.6.1
总体和样本:
不同类的质量特性值所形成的统计规律是不同的，从而形成了不同的控制方 法。由于工业产品数量很大，我们所要了解和控制的对象产品全体或表示产 品性质的质量特性值的全体，称为总体。通常是从总体中随机抽取部分单位 产品即样本，通过测定组成样本大小的样品的质量特性值，以此来估计和判 断总体的性质。质量管理统计方法的基本思想，就是用样本的质量特性值来 对总体作出科学的推断或预测。
有一些质量管理工具可供公司用来解决质量问题及实现工序的改进。 它们有助于收集和分析数据以便为决策提供依据。
❖ 对帐单（检查表，checklist）; ❖ 流程图； ❖ 散布图； ❖ 直方图； ❖ 排列图； ❖ 控制图； ❖ 因果分析图；
质量管理工具
“统计（statistics）”一词是由“国家 （state）” 一词演化而来。 它的意思是指收集和整理国情资料、信息的一种 活动。
分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分 层，然后在各层中按照随机原则抽取样本。分层抽样可以减少层 内差异，增加样本的代表性。
抽样
样本
当获得的资料不均匀，或呈偏态分布时，分层抽样是一种有效的抽样方法；
抽样方法
2000.6.1
系统抽样
从总体中每隔K个个体抽取一个个体的抽样方法，比值K是总体容 量N与样本容量n之比；
描述总体数据离散程度的参数为方差σ2 ，描述总体数据中心倾向的 数为均值μ 。若利用样本参数近似描述总体状况时，可以利用样本方 差S2近似代替总体方差σ2，利用样本均值X近似代替总体均值p。
名词注解
A. V. Feigenbaum 的观点： • 在全面质量管理中，“无论何时、何处都会用
到数理统计方法”。 • “这些统计方法所表达的观点对于全面质量管
理的整个领域都有深刻的影响。
专家观点
一切用数据说话，数据是质量管理活动的基础。
数据反映出产品特定数据，称为质量特性。
数据在质量管理中的作用
质量特性值
2000.6.1
计数值:
a.计数值。当质量特性值只能取一组特定的数值，而不能取这些数值之间的 数值时，这样的特性值称为计数值。 计数值可进一步区分为计件值和计点值。 对产品进行按件检查时所产生的属性(如评定合格与不合格)数据称为计件值。 每件产品中质量缺陷的个数称为计点值。如棉布上的疵点数、铸件上的砂眼 数等。
例，从具有1000个个体的总体中抽取50个个体。
1， 2， ……. K+ 1， K+2， ……..， 2K + 1， 2K+2， ……..， 直到 N为止
K 2K 3K
如果被抽总体足够大，并且易作某种次序的整理时，系统抽样比分层抽样好；
抽样方法
2000.6.1
总体
管 理
结论
抽样 分析
样本 测 试
数据
总体、样本、数据间的关系
2000.6.1
抽样的目的是通过样本来反映总体。 在质量管理中，常常将测试的样本数据，通过整理加工，找出它们的 特性，从而推断总体的变化规律、趋势和性质。 一批数据的分布情况，可以用中心倾向及数据的分散程度来表示，表 示中心倾向的有平均值、中位值等，表示数据分散程度的有方差、标 准偏差、极差等。
本章主要内容：
1、了解数据、总体、样本的含义及随机抽样的一般方法； 2、掌握排列图、因果分析图的作图方法和应用； 3、掌握分层法、统计图表法的应用； 4、了解直方图的原理、作用、作图方法及应用；
本章主要要求
管理的主要任务是指导一个组织的日常运作以及 在组织的未来发展中保持其生命力。 在保持公司生命力、战略性职责方面质量管理已 成为重要因素。
断。
总体、个体
2000.6.1
样本:
样本又叫子样，是从总体中抽出来一部分个体的集合。
样本中每个个体叫样品，样本中所包含样品数目称为样本大小， 又叫样本量，常用n表示。
对样本的质量特性进行测定，所得的数据称为样本值。
当样本个数越多时，分析结果越接近总体的值，样本对总体的代 表性就越好。
样本
2000.6.1
随机抽样
分层抽样
系统抽样
抽样方法
2000.6.1
随机抽样
指总体中每一个个体都有同等可能的机会被抽到。这种抽样方法 事先不能考虑抽取哪一个样品，完全用偶然方法抽样，常用抽签 或利用随机数表来抽取样品以保证样品代表性。
抽样
当总体容量不大时，随机抽样是一种有效的抽样方法；
抽样方法
2000.6.1
分层抽样
管理
全面质量管理
全面质量管理是指对公司每一个人所提出的关注 质量的要求。
全面质量管理
❖ 明确用户的需要； ❖ 开发新产品或提供新服务以便满足或超出用户的需要； ❖ 设计生产过程，确保一次成功。 ❖ 跟踪记录生产结果，并利用这些结果指导系统的改善； ❖ 把这些概念扩展到供应商和经销环节；
方法
全面质量管理