质量管理中常用的统计分析方法[详细]
全面质量管理的常用方法(二)
全面质量管理的常用方法（二）统计分析表方法统计分析表方法也叫质量调查表方法，它最早是由美国的菲根堡姆先生提出的，是在全面质量管理中利用统计图表来收集、统计数据，进行数据整理并对影响产品质量的原因作粗略的分析。
调查表中所利用的统计表格是一种为了便于收集和整理数据而自行设计的空白表。
统计分析表是最为基本的质量原因分析方法，也是最为常用的方法。
在实际工作中，经常把统计分析表和分层法结合起来使用，这样可以把可能影响质量的原因调查得更为清楚。
需要注意的是，统计分析表必须针对具体的产品，设计出专用的调查表进行调查和分析。
常见的统计分析表常用的统计分析表主要有以下几种：◆缺陷位置调查表若要对产品各个部位的缺陷情况进行调查，可将产品的草图或展开图画在调查表上，当某种缺陷发生时，可采用不同的符号或颜色在发生缺陷的部位上标出。
若在草图上划分缺陷分布情况区域，可进行分层研究。
分区域要尽可能等分。
缺陷位置调查表的一般格式可参照表8-1绘制。
所谓不合格品，是指不能满足质量标准要求的产品。
不合格品统计调查表用于调查产品质量发生了哪些不良情况及其各种不良情况的比率大小。
以内燃机车修理厂柴油机总装工段一次组装不合格的返修为例，如表8-2所示。
频数分布调查表是预先制好的一种频数分布空白表格。
该表应用于以产品质量特性值为计量值的工序中，其目的是为了掌握这些工序产品质量的分布情况，比直方图更为简单。
频数分布调查表的一般格式如表8-3所示。
直方图方法什么是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。
直方图是将测量所得到的一批数据按大小顺序整理，并将它划分为若干个区间，统计各区间内的数据频数，把这些数据频数的分布状态用直方形表示的图表。
产品质检中的重要数据分析与统计方法
产品质检中的重要数据分析与统计方法在产品质检中，重要数据的分析与统计方法起着至关重要的作用。
通过合理的数据分析与统计方法，企业可以更准确地评估产品的质量，及时发现和解决问题，提高产品的可靠性和竞争力。
本文将介绍一些在产品质检中常用的重要数据分析与统计方法。
一、偏差分析偏差分析是一种常用的数据分析方法，用于评估产品的实际值与目标值之间的差异。
通过对多个样本数据进行统计分析，可以计算出平均值、标准差等指标，进而判断产品是否符合质量要求。
常用的偏差分析方法包括偏差率分析、正态分布分析等。
以偏差率分析为例，假设某企业生产的某一产品的目标值为100，通过对100个样本数据进行抽样测试，得到了实际值的数据。
可以通过计算实际值与目标值的偏差率，判断是否存在系统性的偏差。
如果偏差率在一定范围内波动，并且中心值接近目标值，则说明产品的生产过程相对稳定，具有较好的稳定性和可靠性。
二、SPC控制图SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种常用的质量管理方法，通过统计分析过程中的变异性，判断过程是否处于控制状态，进而判断产品是否稳定。
SPC控制图是SPC方法的重要工具之一，用于监测过程中的变异性，反映过程的稳定性与能力。
SPC控制图包括均值图、极差图、标准差图等。
以均值图为例，通过绘制连续多次抽样的样本平均值的控制线，判断样本平均值是否处于控制状态。
如果样本平均值在控制线内波动，并且没有特殊因素的干扰，说明生产过程相对稳定，产品质量相对可靠。
三、散点图与回归分析散点图是一种直观有效的数据分析方法，用于研究两个变量之间的关系。
在产品质检中，可以通过绘制产品特征参数与性能指标之间的散点图，分析二者之间的相关性和规律。
回归分析是一种利用数学模型描述两个或多个变量之间关系的方法。
在产品质检中，可以通过回归分析模型，预测产品性能指标与特征参数之间的关系。
通过建立回归模型，可以对样本数据进行拟合，得出关系方程，进而预测其他样本的性能指标，为产品设计和生产提供依据。
全面质量管理的质量数据与统计分析
全面质量管理的质量数据与统计分析全面质量管理（Total Quality Management，简称TQM）是一种以质量为中心的管理理念和方法，通过全员参与和持续改进，旨在提高产品或服务的质量，满足客户需求，并实现组织的长期成功。
质量数据与统计分析在全面质量管理中起着至关重要的作用。
本文将探讨质量数据的收集和分析技术，并介绍其在全面质量管理中的应用。
一、质量数据的收集质量数据的收集是全面质量管理的基础，通过有效地收集质量数据，可以对产品或服务的质量状况有全面的了解，为问题的发现和改进提供根据。
1. 定义关键质量指标在质量数据收集之前，首先需要明确关键的质量指标。
这些指标应该与产品或服务的质量目标相一致，并能够客观地反映出质量状况。
例如，在制造业中，常用的质量指标包括产品的不合格率、退货率等；在服务业中，可以考虑客户投诉率、服务满意度等。
2. 设计数据收集方法根据定义好的关键质量指标，需要设计合适的数据收集方法。
数据可以通过检测、观察、问卷调查等方式进行收集。
同时，应该确定数据收集的时间点和频率，以便及时发现问题并采取措施。
3. 实施质量数据收集在实施数据收集过程中，需要确保数据的准确性和可靠性。
采用标准化的数据收集表或系统，可以使数据的收集更加规范和易于分析。
此外，还需要培训相关人员，确保数据的正确收集和记录。
二、质量数据的分析质量数据的分析是全面质量管理中重要的环节，通过对数据的分析，可以从中找出问题的根源，并采取相应的改进措施。
1. 统计图表的运用统计图表是质量数据分析中常用的工具，可以将大量的数据整理成图形形式，更直观地展示数据间的关系。
常见的统计图表包括直方图、饼图、线图等。
通过对统计图表的分析，可以发现数据的规律和异常情况。
2. 质量问题分析在质量数据分析中，需要将数据和质量问题联系起来，找出问题的原因。
可以通过各种质量工具，如鱼骨图（因果图）、帕累托图、散点图等，对数据进行进一步的分析和解释。
全面质量管理的常用七种分析工具
全面质量管理的常用七种分析工具 所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。
这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。
一、统计分析表法和措施计划表法 质量管理讲究科学性，一切凭数据说话。
因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要，为此必须根据本班组，本岗位的工作特点设计出相应的表格。
常用的统计分析表有以下几种，供参考。
１.不良项目调查表 某合成树脂成型工序使用的不良项目调查表如下。
每当发生某种不良时，工人就可在相应的栏目里画上一个调查符号，这样，下班时哪些不良项目发生了多少，立即可知。
２.零件尺寸频数分布表 此表与不良项目调查表属同一类型。
第二栏为零件尺寸的分组，第四栏的“ ”与不良项目调查表中的“正”是相同的符号。
工人每加工完一个零件，经检测后，将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应的尺寸组，然后再在第四栏中记录符号，待到下班或完工时，再统计第五栏。
这样的图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸的分布情况。
３.汽车油漆缺陷统计表 该表的特点是直观，而且将每个缺陷的部位表示出来了。
４.不良原因调查表 要分清不良的发生原因，可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查，填写不良原因调查表。
下表为调查了甲、乙两位工人5天生产塑料勺不良原因的调查表。
５.不合格品分类统计分析表 下表为某工序同时生产三种规格的轴承，按不良项目分别统计。
表的右侧和下边的合计栏均画作虚线，表示可根据需要取舍。
需要注意的是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目，下面还细分若干细目，这是表格设计的一种技巧，与此对应，下边合计栏也应合理设计。
6. 措施计划表 措施计划表，又称对策表。
在制订一个具体的改进措施计划后，所有对策编制成计划表的形式。
下表为某照相机厂生产一种自拍照相机，为了解决自拍质量问题，针对所分析的原因，制订的改进措施计划表。
SPC统计分析方法
SPC统计分析方法SPC（Statistical Process Control）是一种使用统计方法来分析和控制过程的质量管理工具。
它利用统计分析的方法来监测和评估过程的偏差和变异性，以确保产品和服务的质量能够满足规定的要求。
1.数据采集和记录：SPC的第一步是采集和记录相关的过程数据。
这些数据可以是产品的尺寸、重量、时间、温度等等。
数据可以通过手工记录、传感器、计算机软件等方式进行采集。
2.数据的统计分析：采集到的数据可以通过统计分析方法进行处理和分析。
常用的统计分析方法包括平均值、标准差、方差、直方图、控制图等等。
这些分析方法可以帮助我们了解过程的变异性和偏差情况。
3.控制图的应用：控制图是SPC中最常用的工具之一，用于帮助监测和评估过程的稳定性和变异性。
控制图通过绘制过程数据的变化情况，分析是否存在特殊原因或常规原因造成的变异，以便及时采取措施进行调整和改进。
4. 过程能力分析：过程能力指标是衡量过程稳定性和能力的重要指标。
过程能力分析可以帮助我们了解过程的偏差和变异性是否在规定的要求范围内。
常用的过程能力指标包括Cp、Cpk等。
5.故障分析和改进：当过程数据分析发现过程存在问题时，我们可以使用SPC方法进行故障分析和改进。
通过分析问题的原因，我们可以采取相应的改进措施来消除问题，并确保过程的稳定性和可靠性。
6.持续改进：SPC方法是一个持续改进的过程。
通过持续地采集和分析过程数据，我们可以不断地改进过程，提高产品和服务的质量。
持续改进的目标是通过减少变异性来提高过程的效率和一致性。
在使用SPC统计分析方法时1.数据的选择和采集要准确可靠，确保具有代表性和一致性。
2.分析过程中要考虑数据的分布情况，选择适合的统计方法和指标进行分析。
3.控制图的绘制和分析要正确，及时发现和纠正过程中的问题。
4.关注关键的过程能力指标，确保过程能够满足规定的要求范围。
5.制定改进计划和措施，并跟踪和评估改进的效果。
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。
常用质量管理统计方法1
常用质量管理统计方法常用的质量管理统计方法包括：旧QC七大手法（检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法（亲和图、树图、关联图、箭条图、PDPC、矩阵图、矩阵数据分析法），以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。
简介如下：一、检查表（调查表、统计分析表）1、概念：系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。
2、分类：不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。
3、用途：用在对现状的调查，以备今后作分析。
4、制作步骤（1）确定搜集资料的具体目的。
（2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。
（3）确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。
（4）根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。
（5）用收集和记录的部分资料进行表格试用，目的是检查表格设计的合理性。
（6）如有必要应评审和修改调查表。
5、注意事项（1）应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要项目上加注记号；（2）记录时要考虑到层別，按人员、机台、原料、时间等分类；（3）数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來；（4）尽可能以记号、图形标记，避免使用文字；（5）检查项目不宜太多，以4-6项为宜（针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。
6、应用实例二、数据分层法（分类法、分组法）1、概念：数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。
2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。
例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。
数据分层法经常与统计分析表结合使用。
3、应用步骤（1）收集数据。
统计学在质量管理中的应用
统计学在质量管理中的应用引言：质量管理是现代企业发展的重要组成部分，它涉及到产品和服务的各个方面。
统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，对于质量管理起着重要的作用。
本文将探讨统计学在质量管理中的应用，并举例说明其重要性和效果。
一、质量控制图的应用质量控制图是统计学在质量管理中最常用的工具之一。
它可以帮助企业实时监控产品或服务的质量，并及时采取措施进行调整和改进。
例如，某家制造企业制作的产品出现了一定数量的次品，他们使用质量控制图监测到这一情况，并迅速找出了问题所在，最终通过改进工艺和设备，成功提高了产品的质量。
二、抽样调查的应用抽样调查是统计学中常用的一种数据收集方法。
在质量管理中，抽样调查可以帮助企业了解产品或服务的质量状况，并根据样本数据进行整体评估。
例如，一家酒店想要了解顾客对其服务的满意度，他们可以通过抽样调查收集到一部分顾客的反馈意见，然后利用统计学方法对这些数据进行分析，得出客户满意度的整体情况，并根据结果进行改进。
三、六西格玛的应用六西格玛是一种以统计学为基础的质量管理方法，它通过收集和分析数据，帮助企业降低产品或服务的缺陷率，提高质量水平。
例如，一家汽车制造企业采用了六西格玛方法，通过收集大量的数据并进行统计分析，找出了导致汽车故障的主要因素，并采取相应的改进措施，成功降低了产品的缺陷率，提高了用户的满意度。
四、质量成本的统计分析质量成本是指企业为了保证产品或服务质量所付出的费用。
统计学可以帮助企业对质量成本进行分析，找出造成成本增加的主要原因，并制定相应的措施进行降低。
例如，一家制造企业发现产品的售后维修费用较高，他们使用统计学方法对维修数据进行分析，发现产品质量问题是造成维修费用增加的主要原因，最终通过改进生产工艺和质量控制措施，成功降低了维修费用。
结论：统计学在质量管理中的应用是不可忽视的。
通过质量控制图、抽样调查、六西格玛和质量成本的统计分析，企业可以实时监控和改进产品或服务的质量，提高用户满意度，降低成本，增强竞争力。
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质量管理中常用的统计分析方法
控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态.
直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图,能够直观地显示出数据的分布情况.
排列图:又叫帕累托图,它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具.可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题,找出影响产品质量的主要因素,识别进行质量改进的机会.
散布图: 以点的分布反映变量之间相关情况,是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具.
工序能力指数(CPK):分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度.
频数分析:形成观测量中变量不同水平的分布情况表.
描述统计量分析:如平均值、最大值、最小值、范围、方差等,了解过程的一些总体特征.
相关分析:研究变量之间关系的密切程度,并且假设变量都是随机变动的,不分主次,处于同等地位.
回归分析:分析变量之间的相互关系.
H0:差值的总体中位数为0;
H1:差值的总体中位数不为0;检验水准为0.05.
子组频数与子组大小
关于子组频数或子组大小,无法制定通用的规则.子组频数可能决定于取样和分析样本的费用,而子组大小则可能决定于一些实际的考虑.
例如,低频率长间隔抽取的大子组,可以更准确地检测出过程平均中的小偏移,而高频率短间隔地抽取的小子组,则能更迅速地检测出大偏移.通常,子组大小取为4或5,而抽样频数,一般在初期时高,一旦达到统计控制状态后就低.
通常认为,对于初步估计而言,抽取大小为4或5的20~25个子组就足够了.值得注意的是,抽样频数、统计控制和过程能力需要统一加以考虑.理由如下:平均极差R常常用于估计s .随着在一个子组中抽样的时间间隔加长,变差来源的数目也会增加.因此,在一个子组内若抽样时间延长,将使R也即s的估计值增大、加宽控制限范围,从而降低过程能力指数.反之,连续的逐个抽样将给出较小的R .
Xbar R 控制图应用实例
在一个企业内,统计技术和应用类型很多,而程序文件只能从总的方面规定应用程序,各有关部门和人员在具体实施时,还必须遵照作业指导书的规定进行操作.一个企业应用统计方法的作业指导书有很多,现仅以某电子元件厂电阻器刻槽工序应用的《-x—R控制图作业指导书》为例.
-x—R控制图作业指导书(电阻器刻槽工序)
1目的
通过控制图的应用,对电阻器刻槽工序的主要质量特性——电阻值,实施控制,消除异常因素的作用,保证刻槽工序处于稳定受控状态.
2适用范围
本作业指导书适用于各类薄膜型电阻器(金属膜电阻器、金属氧化膜电阻器、碳膜电阻器)刻槽工序的电阻值控制.
3职责
3．1车间技术组质量控制工程师负责控制图的设计、控制图打点结果的分析及提出应采取的纠正和预防措施.
3．2刻槽工序操作者按作业指导书要求,抽样、测量、计算统计量并在控制图上打点.
3．3质管处质量控制工程师负责控制图应用的指导、协助车间技术组进行分析,监督控制图的实施及协调纠正和预防措施的落实.
4 工作流程
4．1 预备数据的取得
当确认刻槽工序处于稳定受控状态时,车间技术组质量控制工程师在生产过程中,每隔30分钟抽取容量为n = 5的样本,共抽取25个样本,分别填入数据表(表1—3)(表省略).
4．2 计算各组的样本平均值-x和极差R
控制下界限LCL==X-0.58-R
4．5 计算R图的控制界限:
控制中心线CL=-R
控制上界限UCL=2.11-R
控制下界限LCL 不考虑
4．6 作控制图并打点
在-x—R图标准图样(图1—2)中标出座标刻度,并分别将各组统计量(-xi、Ri)点入控制图并连成折线.
4．7判断控制图内点子排列有无异常.
满足下列条件时认为生产过程处于稳定受控状态:
a)25个点子中没有一个在界外.
b)控制界限内点子的排列无下述异常现象:
连续9点或更多点在中心线同一侧;
连续6点或更多点有上升或下降趋势;
连续11点中至少有10点在中心线同一侧;
连续14点中至少有12点在中心线同一侧;
连续17点中至少有14点在中心线同一侧;
连续20点中至少有16点在中心线同一侧;
连续3点中至少有2点和连续7点中至少有3点落在二倍标准偏差与三倍标准偏差控制界限之间.
4．8控制图中点子排列有异常时,应查明原因后排除异常点.排除异常点后的数据组数大于或等于20时,利用排除异常点后的数据重新计算控制界限并打点判断.排除异常点后的数据组数小于20时,应重新抽样自4. 1起重新作图.
4．9控制图中点子排列正常(工序处于稳定受控状态)时,延长控制界限转为控制用控制图,实施正常的质量控制.
4．10操作人对每批产品刻槽经首件检验合格后,按每30分钟抽取样本容量为n = 5的样本,分别计算平均值-x和极差R,并在控制图上打点.
4．11车间技术组质量控制工程师应经常巡视各应用控制图的岗位,判断工序是否处于稳定受控状态,判断方法按4. 7要求.
4．12当控制图上点子排列异常时,车间技术组应及时组织质量分析会,必要时采取纠正和预防措施.
4．13控制图应保存在车间技术组,一般保存期1年.
6SIG米A的专用软件米INITAB.
在实际应用中,专业的SPC软件系统主要用于对过程(对企业而言,大都指的是生产过程,即工序的制造流程)的长期性跟踪、控制、和预防.而米INITAB则主要用于对某一时间段(大部分是短时间内,如一天,一周)内的数据进行分析.二者的功能截然不同,差之甚远.
但就系统功能而言,二者在某些方面又是相辅相成的.如在专业的SPC系统中,定义控制图的控制线,CPK分析结果,等都可以借用米INITAB的分析结果而代入.。