谈统计技术在质量管理中应用
常用统计技术在质量管理中的应用
方差分析在质量管理中的应用
方差分析是一种用于比较不同组数据的变异和误差的统计 方法。在质量管理中，方差分析可用于评估不同批次、不 同生产条件或不同供应商的产品质量稳定性。
通过比较不同组之间的变异和误差，分析它们对产品质量 的影响，从而确定哪些因素对产品质量有显著影响，并采 取相应的改进措施。
相关与回归分析在质量管理中的应用
常用统计技术在质量管理中的贡献与限制
数据依赖性
统计技术需要大量数据作为基础，数据的质量和完整 性直接影响分析结果。
技术复杂性
统计技术需要专业人员操作，且技术更新快，需要不 断，统计技术不能一刀切 地应用于所有情况。
未来研究方向与展望
01
研究方向
02
智能化技术：随着人工智能和大数据的发展，如何将智能 化技术与统计技术结合，提高质量管理效率是未来的研究 重点。
控制图的优缺点与注意事项
优点
能够及时发现异常波动，预防不良品的产生。
缺点
需要收集大量数据，计算和控制限可能随时 间变化。
注意事项
定期检查控制图，确保其有效性；当发现异 常时，及时采取措施纠正。
06
案例分析
描述性统计在质量管理中的实际应用案例
总结词
描述性统计用于收集、整理、描述数据，帮 助我们更好地理解数据分布和特征。
控制图的原理与绘制
原理
控制图是一种统计工具，用于监控过程 是否处于控制状态，并检测异常波动。
VS
绘制
通过收集数据，计算中心线（CL）和上下 控制限（UCL和LCL），绘制控制图。
控制图的应用与解读
应用
用于监控生产过程中的关键质量特性，如产品尺寸、重量等。
解读
通过观察数据点是否超出控制限，判断过程是否受控，并找出异常波动的原因。
统计技术在质量管理中的作用
得 好 的 。 品质 量 就 会 不 断 提 高 ， 则 ， 品 质 量 就 会 徘 徊 不 产 否 产
前 或 现 下 降 。所 以 ， 质 量 管 理 中 应 用 统 计 技 术 就 显得 尤 在
其 重 要 。 而 在 具 体 的质 量 管 理 １ 作 中 充分 应 ＿ 统 计 技 术 ， Ｅ ｝ ｊ 一
统 计 技 术 可 帮 助 测 量 、 述 、 析 、 明 产 品 质 量 变 异 的 状 表 分 说
况 ， 将 其 建 立 成 系 统 的模 ， 企 业 运 用 这 些 数 据 的统 计 并 使 分 析 更 好 地 理 解 产 品质 量 变 异 的 性 质 、 度 和 原 因 ， 而 有 程 从 助 于解 决企 业 产 品 质 量 和 质 量 管 理 中 存 在 的 问 题 ， 止 南产 防 品质 量 的变 异 引起 的 系列 问题 ， 促 进 其 尽 快 进 行 改 进 。 并 发 达 国 家 的 实 践 证 明 ． 是 在 质 量 管 理 中统 计 技 术 运 用 凡
上去 了 。 业 的竞 争 能 力 就 增 强 了 ． 市 场 上 占 的 份 额 也 就 企 在
方 面 ． 品质 量 是 企 业 进 入 市 场 的 敲 ¨砖 ， 质 量 管 产 而
理 就 是 焙 制 这 一 敲 门砖 的 炉 窑 。 为 使 企 业 生 产 出 优 质 的 产
品 ． 足 市 场 的 需要 ， 必 须 推 行 科 学 有 效 的 质量 管 理 。而 要 满 就
阁 随 着 经 济 一 体 化 步 伐 的 加 快 ， 品 质 量 和 质 量 管 理 的 滞 产
后效应 的体现越来越 突出 。 统计 技术在质量 管理 中能 否被充
统计 技 术
梁 雅 俊
试论统计方法在质量管理中的应用
总量 与人均量 的分析 。如我 国的 Ｇ Ｄ Ｐ 、 粮食 、 棉花 、 油料以及 钢 、 水泥 、 服装等很多产 品都居世界各 国前列 但是 ． 由于我 国人 １ ： ３ 基数大 ． 用人 口 基数作 除数 ， 则人均指标在世界上都排在百位左右。 因此 。 我们认清 形势 ， 只有经过长期 的努力 。 才能改变我国的相对落后地位。 企业也是 如此 。 如仅分析相对数或相对数 ， 则往往不 能正确反 映实际 。 例如如 我 １ ． 正确选择统计方法的依据 们分析企 业的工资增加情况 ． 如果 仅知道一个企业 比上年增加 了 １ ０ ０ 我们能得 出什 么结论呢？如果这家企业有 １ ０ ０ 质量统计就是对样本质量特性进行统计 ． 通过对样本值进 行分析 万元人 民币工资支出 ． 则人均增加 １ 万元人 民币 ． 则可以判断为工资增长很快 ： 如果 得 到想要的结果的手段。 当样本的数量越多 ， 统计分析 的结果 越接近 名员工 。 这家企业 有 １ 万名员 工 ． 则人均 只增 加 １ ０ ０ 元人 民币． 则可 以判断 为 总体的数值 ． 样本对总体的代表性就越强。 是难 以得 以正确 统计 过程控制（ ｓ ｌ ｃ ） 是进行质量分析 、 质量控制 和质量 改进 的 科 工资增长很慢 。可见绝对数不与平均数相结合分析 。 学 方法。可以说 ． 企业持续 的产 品生命周期 的改进 ， 是 通过实施 Ｓ Ｐ Ｃ 的结 论 。 ２ ． ３概率与数理统计的方法 得 以 实 现 的 如果我们事先无法准确的知道变量的具体取值 ． 这样的变量就是 ①根据研究 的 目的 。 明确研究试 验设计类 型、 研究 因素 与水平数 。 随机变量 ． 例如每周收到 的订单数量 、 每天接到 的顾客 服务电话 的数 ②确定 数据特征（ 是否正态分布等） 和样本量大小 。 通过统计知识可以确定关于样本锁 代表的总体的特性 ， 因此 ． 概 ③正确 判断统 计资料 所对应 的类 型（ 计量 、 计数和等级资料） ， 同时 量等 ， 率是研究总体的工具 ． 它通 过样本 对总体及 其特性进行推断。随机变 应根据统计 方法 的适宜条件进行 正确 的统计量值计算 形状、 中心的趋势 和分散 的程度 。 随 最后 ． 还要 根据专业 知识 与资料 的实 际情况 。 结合统计学原则 ， 灵 量的概率分布研究的是其三要素 ： 机变量分为三种 ： 区分型数据 、 计数型数据 、 连续型数据 ， 不同的数据 活地选择统计分析 方法 。 类 型服从不 同的概率 分布 ． 区分 型数据 服从 二项分布 ； 计数 型数据服 ２． 统 计 的 方 法 连续型数据服从 正态 分布。 在偶然 中寻求必然是应用统计技术 的核心 统计方法作为一种为 从泊松分布 ： 例如 ． 一条某产 品的流水 线， 当每件产 品制造完 成时 ， 都要通过一 决策提供 依据的工具 ． 可以帮助企 业进行数据 分析 ． 了解产 品质量状 把 不合格的记录下 来 。 任何 态 的分 布情况 ， 找 出问题 、 缺陷及原 因 ． 有针对 性地采取措施 ． 提高产 个空气动力模型 对照设 计要求 进行 检查 。 使用 方还 要求对次要的不合格 品和服务 的质量 。 原始数据不经过整理和分析 ， 只是一堆 “ 资料 ” ， 而有 严 重的不合格项 都会成 为拒收的理 由 ． 如模糊 的文字 ． 小 毛刺灯都要记 录下来 ， 过 去的历 史数据 用的信息往往蕴藏在大量 的数据之 中． 所 以数据 的应用 是统计技术 的 项进 行控制 ， 个 次要 的不合格项 那 么根据历史数据可知该 前提 ． 统计技术是整理 和分析数据 的工具 。统计方 法可应用在设计 阶 显示 每件成品平 均有 ３ ３ 泊松分 布， 即Ｘ ～ Ｐ （ ｋ ＝ ３ ） ， Ｐ （ Ｘ ＝ ０ ） ＝ ３ Ｄ × ｅ 一 段的市场预测 、 可行性分析 、 方案设计 、 初试样试制 、 小 批量生产等 ； 应 总体 次要不 合格项 服从 的 ＝ ３ ＇ ０ １ ＝ ｌ ｘ ｅ Ｗ１ ０ ． ０ ５ ＝ ５ ％， 说 明生产 的产 品没有次要不合格项的概率才 用在生产阶段的工艺设计 、 过程控制 、 能力研究和质量 改进 ； 应用在销 ％。 由此 可以分析 大批次 的产 品的合格概率 。 概率统计还可 以用于产 售阶段的营销策略研究 、 预期销售额 的测算 、 顾客 回报 率的评价 、 安全 ５ 品市 场占有率 问题 例如 ． 某市 四家大型 电器商场 的手机 销售 情况抽 性评价和风险分析等 在一周 内总计销售 了 ２ ０ ０ ０ 部 的手 机 ， 其 中某品牌手 机 占 ２ １ ４ 所谓统计技 术 ． 就是通 过测量 、 描述 、 分析产 品特性的变化 ， 形成 样表 明 ． 数学模型 。 从而对产 品过程进行监控 ， 对质量变异提前 预防 ， 为降低产 品缺陷和预防不合格的产生 ． 特别是为质量改进指 明方 向。下面就一 些方法进行简单的论述 。 ２ ． １ 直方图的方法 产品质量特性的分布一般都是服从正态分布或近似正态分布。 当 产品 的质量特性不符合正态分布 的情况下 ．就要对产 品的整个流程 、 每一个环节进行分析 ． 因此依据质量特性绘制的直方 图就会对产 品的 质量 特性做 出初步的判断。 正常的直方图应该是 中间高 ， 两边低 ， 左右 对称的情况 ． 当直方 图的形状 出现孤立 的小岛时 ． 企 业就要注 意流程 和环节是否 出现 问题 了。还可 以利用其分 布范围 Ｂ ＝ Ｉ ｓ ． Ｌ ］ （ Ｓ 为样本 中的最小数值 。 Ｌ为样本 中的最大数值 ）与标准范 围 Ｔ ＝ Ｅ ｓ Ｓ］ （ ｓ ｊ 标 准下 界限 ， Ｓ ． ． 标准上界 限） 想 比较 ， 以确定流程和环节是否在希望 的状 态下 ． 是 否需要进 行改进 。 ２ ． ２ 均 值方法 均值是对 所要研 究对 象的简明而重要 的代 表 均值 概念几 乎涉及 所有统计学理论 ， 是统计学 的基本思想 。均值 思想也要求从总体上看 现 了总体观。 总指标 是反映事物总体水平 的指标 ，平均指标则是反 映事物平均水平 。在 总指标值不变 的前提下 。 平均水 平的高低则受总 体单位数 的影 响很 大。因此在运用统计数据 时 ． 总指标往往要与平均 指标结合起来才能做 出更准确 的反 映 比较典型 的例子是我 国的经济
统计技术在实验室质量控制中的应用
ＣＩＴＥＣＨ ＮＮＯ ＶＡＴＩ ｉＳ － Ｉ ＯＮ ＆ ＰＲＯＤＵＣＴＩ ＴＹ ＶＩ
１ ０ Ｌ ！＿ ２ ０ ｏｌｏ０ ０ 一 ～ ＿ ！一 ！ ｔ Ｎ．０ ９ ： １Ｔａ ￣ ｓ ０ ＿ —～
应用技 囊
语言中类 的概念 ，其定义结构 由基本数据 ，接 口界
面 ，键 ，方 法 ，特 征 ，事 件组 成 。
１． １４ ３ １． １２ ４ １． １４ ４ １ ．０ １５ １． １２ ４
为 了保证 和监 控实 验室 日常检 验工 作 ，我们 常 用 标准 物 质 作 为质 量 控 制 （ Ｃ Ｑ ）样 品 。但 由于 各 种 因素 。有 时无 法获得适 用 的标 物 ，为此要 求 实验 室应 用 自己的 Ｑ Ｃ样 品来监 控检 测 工作 的质 量 。 同 时要 求 Ｑ ｃ样 品应 符合 均匀 性 、稳 定性 和有 效性 等
、 ｓ （ｌｎ ￡验 日： ） ／ ）（）一／ ；检 ，（ （ ／ （ ＋， 凡 ／ ） ；
Ｆ 验。 ｋ 毒 。 检 、 ｜ ） ＝
经显 著性 检验 后 ，剔 除有 显著 性 差异 的值 ，求 出标 准差 和数学期 望 ，作为 Ｑ ｃ样 品的真值 。 例如测 定食 品水分 Ｑ Ｃ样 品结果 （ 表 １ 。 见 ）
用技术Ｅ
文章编号 ：６ ４ ９ ４ （０ ０ ０ — １０ ０ １７ — １６ ２ １ ）９ ００ — １
统计技 术在实验 宣质量控 中 庄 用
何 军
太原 ００ １ ３ ０２） （ 太原 市 质量 技 术 监 督检 验测 试 所 。山 西
｝ 要： 商 通过介绍。Ｃ样品真值确定的步骤和方珐 ＇阐述 了统计技术在 实验 室质量监控 中的重要 性； Ｑ 鼍ｌ 关键 买验 鳘鼍 质重控 黼 龠辑泌试 统试 Ｉ 薯 。｜
浅析统计技术在水泥企业质量管理中的应用
法， 望 与水 泥企 业 同仁 共 同探 讨 ， 统计 技 术在 水 希 使
泥行 业 中更广 泛地 应 用 。 １ 方差 分 析用 于 判 断工 艺技 术措 施 的 显著 性作 用
水 泥 新 标 准 的实 施 是我 国提 高水 泥 产 品 质量 的
一
利用 ， 提倡 健全 自我完 善 和改 进机 制 ， 断追 求 质量 不 管 理体 系业 绩 的持 续 改进 。
前 已通 过 ＩＯ ９ ０ Ｓ ０ ０质 量认 证 的 大 、中型 水 泥企 业 中
对 统 计技 术 的应 用 面 也较 窄 ， 少数 企 业 在接 受认 证 审 查 时 只能 提供 少 量 的 出 厂水 泥一 元 线性 回归 分 析 见 证 性 材 料 ， 离 标 准 要 求 的统 计 技 术 应 用 差 距 国在 １９ 我 ９ ２年等 同
采用 ＩＯ ９ ｏ Ｓ ０ ｏ标准 ，目前 ＩＯ ９ ０ Ｓ ０ ０族 标 准 已经过 二 次换 版 。 新 的 ２ ０ 最 ０ ０版 ＩＯ标 准 中引用 了质 量管 理 Ｓ 的八 大 原 则， 其 特 点之 一 是 注重 测 量数 据 的分 析 和
在 我 国质 量 管理 历 程 中统 计质 量控 制 阶段 相对
大举 措 。各 水 泥企 业 为 了更 经 济合 理 地 适 应新 标
准 的要 求 ， 在 积极 寻求 各 种 工艺 技 术措 施 ， 中 改 均 其 进 水 泥粉 磨技 术 、 降低水 泥 细 度 、 高 比表 面积 是 主 提 要 的措 施 之 一 。实施 这 些措 施 对 提 高水 泥 强 度 的效 果 如何 ？可 通 过 对试 验 结 果 的方 差 分 析作 出 方案 的 合 理性 判 定 。 例： 选用 同配 比不 同 细度 的水 泥样 品三 大份 ， 分 别 对 每一 份样 品进行 １ 物 检试 验 ， ０组 其抗 压 强 度数
浅谈统计技术在教学质量评价体系中的应用
维普资讯
谯延富 ：浅谈统计技 术在 教学质量评价体 系中的应用
ｘ——板书
整 洁 、有安 排 、有艺 术性 ；
对每个指标分为 ７个等级 ，分别是 １ 很差 ； 一 ； 较差 ；４一 一 ２ 差 ３一 一般 ；５一 较好 ；６一良好 ； ７
一
优秀。对 ８ 个评价指标 ，分别打分后 （ 各项满分 １ ） Ｏ分 ，再 以权重系数 ｗ （ ．３ ．５ ０ １ ； Ｏ １ ；０ １ ； ．５
Ｋｅ ｒ ｓ ｔ ｔｓ ｉ ｃ ｎ ｑ ｙ ｗｏ ｄ ：ｓ ａ ｉｔ ａｌ ｃ ｔ ｈ ｉｕｅ；ｅ ａ ｕ ｔｏ ｅ ｖ ｌ ａｉｎ ｍ ；ｃ ｍ ｐ ｒ ｔｖ ｎ ｌ ｓｓ； ｃ ｎ ｒ ｓ ｏ ａａｉ ｅａ ａ ｙ ｉ ｏ ｔａ ｔ
随着现代科学管理水平 的提高 ，统计技术正在得到人们愈来愈多的重视和应用 ，并逐渐成为质量 控制不可缺少 的工具。本文探讨 了在高等教育质量体系中应用统计技术的方法 ，通过事例介绍了应用 统计技术对提高教育质量和管理水平的依据 。
一
、
应用统计技术对教 学质 量进行评 价
现代教育观将教学评价融人教学过程 ，使教学与评价相互作用 ，构成以教学 目标为中心的新的教 学结构 ，即教学 目的、内容 、方法 、效果等。教学评价就是以这样的教学系统为载体进行运作 的。 教学评价的功能 ：（ ）导向功能 ：通过评价转变旧的教育观和人才观 ，树立新 的观念 ，建立科 １ 教兴国，为经济建设服务的思想 ； （ ）调控功能：通过在教学评价 中得到的各种信息 ，不断调整和 ２
Ｖｏ ８ № ２ Ｌ１
Ａｐ ． ０ ６ ｒ２ ０
浅谈 统计技术在教学质量评价体 系 中的应 用
谯 延 富
（ 安康师范专科学校 ，陕西 安康 ７ ５ ０ ） ２０ ０
【质量管理】统计技术在质量管理中的作用
【质量管理】统计技术在质量管理中的作用关键词：质量管理导语：伴随着生产力的进步，公司最有价值的资产是数据这一观点备受赞同。
数据的价值在公司中也占有越来越重要的地位。
特别是在制造业企业的生产线中，数据直接反映了产品生产的真实情况。
统计技术是获得数据信息的基础，在质量管理中发挥了重要作用。
无论是质量管理，还是企业的日常运行，都需要使用统计技术。
在全面质量管理体系中，不使用统计技术，质量体系就不会有效运行，更无法提高产品质量。
2000版ISO9000族标准也明确将“统计技术”提升为质量管理体系的“基础”，可见统计技术在产品质量管理中是否被恰当应用，将成为质量管理成败的关键。
图示：统计技术在质量管理中的作用一、统计技术及其作用这里的统计技术是指收集、整理和分析数据变异并进行推论的技术。
在2000年《质量管理体系基础和术语》中认为“使用统计技术可帮助组织了解变异，从而有助于组织解决问题并提高效率和效益，这些技术也有助于更好地利用可获得的数据进行决策。
”统计技术可以起到通过数据反映事物特征、比较事物间的差异、分析事物间的关系及影响事物发展变化的因素、通过分析数据发现质量问题等作用。
统计技术方法是多种多样的，不仅有传统的“老七种工具”（因果图、排列图、直方图、检查表、散布图、控制图、分层法），也有“新七种工具”（关联图、系统图、KJ法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC 法、矢线图法），不仅有简单的统计方法如雷达图、柱形图、直方图等；也有正交试验法、过程能力指数等现代统计技术。
在工作实践中，我们通常采用统计技术对产品质量控制活动进行跟踪记录、搜集数据、抽样检验及质量分析，通过识别症状，分析原因，寻求对策，促进问题的解决。
二、质量管理中运用统计技术存在的主要问题在质量管理体系中，过程控制、数据分析、预警机制等都与统计技术有关，但是在实际工作中，目前存在以下问题：1、目前不少企业领导主要精力放在追求产量、利润和短期效益上，对统计技术对提高产品质量认识不足，不愿意花费精力学习、运用各种统计技术，不肯利用统计技术来进行质量管理。
统计技术在产品质量控制中的应用
统计技术在产品质量控制中的应用在当今竞争激烈的市场环境中，产品质量是企业生存和发展的关键。
为了确保产品质量的稳定性和可靠性，企业需要采用有效的质量控制方法。
统计技术作为一种科学的工具和方法，在产品质量控制中发挥着重要的作用。
统计技术可以帮助企业收集、整理和分析质量数据，从而揭示质量问题的本质和规律，为质量改进提供依据。
例如，通过抽样检验，企业可以在不检验全部产品的情况下，对产品质量做出合理的推断，从而节省检验成本和时间。
抽样检验的基本原理是基于概率统计，通过抽取一定数量的样本，并对样本进行检验，根据样本的质量情况来推断整批产品的质量水平。
控制图是统计技术在质量控制中的另一个重要应用。
控制图通过对生产过程中的关键质量特性进行连续监测和分析，及时发现过程中的异常波动。
例如，均值极差控制图可以用于监控生产过程中产品尺寸的均值和极差的变化。
如果控制图中的数据点超出了控制界限或者呈现出非随机的模式，就表明生产过程可能出现了异常，需要及时采取措施进行调整。
统计过程控制（SPC）是一种基于控制图等统计技术的过程质量控制方法。
SPC 强调预防为主，通过对过程的实时监控和分析，及时发现潜在的质量问题，并采取措施加以消除，从而确保过程处于稳定的受控状态。
SPC 不仅可以用于生产过程的质量控制，还可以用于服务过程的质量控制，如物流配送、售后服务等。
在产品质量控制中，统计技术还可以用于质量分析和改进。
例如，通过因果图可以帮助企业找出导致质量问题的根本原因。
因果图又称鱼骨图，它将质量问题的结果与可能的原因联系起来，通过层层分析，找出影响质量的关键因素。
此外，排列图可以用于确定质量改进的重点。
排列图根据“关键的少数和次要的多数”原理，将影响质量的各种因素按照其对质量影响程度的大小进行排列，从而找出主要的质量问题。
统计技术在产品设计阶段也有着重要的应用。
通过设计实验，企业可以优化产品的设计参数，提高产品的质量和性能。
例如，在新产品开发过程中，可以采用正交实验设计方法，通过合理安排实验因素和水平，在较少的实验次数内找到最优的设计方案。
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谈统计技术在质量管理中的应用西安普天通信设备厂王清华摘要：企业质量管理就是全面质量管理。
企业的全体职工及有关部门同心协力，把专业技术、经营管理、数理统计和思想教育结合起来，建立起产品的研究、设计、生产、服务等到全过程的质量体系，从而有效地利用人力、物力、财力、信息等资源，提供出符合规定要求和用户期望的产品或服务。
统计技术的应用对于全面质量管理的有效实行起着举足轻重的作用。
关键词：质量管理全面质量管理统计技术统计过程控制Abstract：Enterprise’s quality management is total quality management.All the departments and staff are of one mind, and combining professional skills,management,statistics,and mentality education together to establish the complete quality system which includes research, design,manufacture, and service.That will use our human resource,material resource,financial recourse,and information efficiently to provide the products and service that reach the requirements and customers' anticipation.The statistics technology will be significant to the practice of total quality management.Key Word：Quality Management Total Quality Management Statistics TechnologyStatistical Process Control企业在激烈的市场竞争中，取得成功的因素很多，但是至关重要的因素首属质量因素，可以说质量是企业永恒的主题，是企业的第一生命。
质量问题反映了一个企业的素质，对于一个企业而言，综合反映了企业的管理、技术和思想工作水平。
企业质量的好坏是通过实施质量管理来实现。
企业质量管理中，质量被定义为，一组固有特性满足要求的程度。
由此可知，质量高则满足要求的程度就高，质量它包括产品质量、工程质量、服务质量，是一个综合的概念。
随着人类社会的不断发展，文明程度的不断提高，质量将会贯穿社会生活的各个角落。
二十一世纪将是质量世纪，谁拥有最好的质量谁就拥有竞争的主动权。
面对现实，无论政治、经济、还是军事的角逐和较量，归根到底就是比质量的高低优劣。
质量是人类聪明智慧结果所在，质量是人类文明发展的核心内容。
一、质量管理的原则和思想多年来，基于质量管理的理论和实践经验，在质量管理领域，形成了一些有影响的质量管理的基本原则和思想。
国际标准化组织(ISO)吸纳了当代国际最受尊敬的一批质量管理专家在质量管理方面的理念，结合实践经验及理论分析，用高度概括又易于理解的语言，总结为质量管理的八项原则。
这些原则适用于所有类型的产品和组织，成为质量管理体系建立的理论基础。
1.以顾客为关注焦点 "组织依存于顾客。
因此，组织应当理解顾客当前和未来的需求，满足顾客要求并争取超越顾客期望。
" 顾客是组织存在的基础，如果组织失去了顾客，就无法生存下去，所以组织应把满足顾客的需求和期望放在第一位，将其转化成组织的质量要求，采取措施使其实现；同时还应测量顾客的满意程度，处理好与顾客的关系，加强与顾客的沟通，通过采取改进措施，以使顾客和其他相关方满意。
由于顾客的需求和期望是不断变化的，为了使顾客满意，创造竞争优势，组织需要进行市场调查，分析市场变化，不仅要考虑顾客当前的需求，还应了解顾客未来的需求，并争取超越顾客的期望，以适应顾客不断变化的需要。
2.领导作用 "领导者确立组织统一的宗旨及方向。
他们应当创造并保持使员工能充分参与实现组织目标的内部环境。
" 领导的作用即最高管理者具有决策和领导一个组织的关键作用。
为了全体员工实现组织的目标创造良好的工作环境，最高管理者应建立质量方针和质量目标，以体现组织总的质量宗旨和方向，以及在质量方面所追求的目的。
应时刻关注组织经营的国内外环境，制定组织的发展战略，规划组织的蓝图。
质量方针应随着环境的变化而变化，并与组织的宗旨相一致。
为了实施质量方针和目标，组织的最高管理者应身体力行，建立、实施和保持一个有效的质量管理体系，确保提供充分的资源，识别影响质量的所有过程，并管理这些过程，使顾客和相关方满意。
3.全员参与 "各级人员都是组织之本，只有他们的充分参与，才能使他们的才干为组织带来收益。
" 全体员工是每个组织的根本，人是生产力中最活跃的因素。
组织的成功不仅取决于正确的领导，还有赖于全体人员的积极参与。
所以应赋予各部门、各岗位人员应有的职责和权限，为全体员工制造一个良好的工作环境，激励他们的创造性和积极性，通过教育和培训，增长他们的才干和能力，发挥员工的革新和创新精神；共享知识和经验，积极寻求增长知识和经验的机遇，为员工的成长和发展创造良好的条件，这样才会给组织带来最大的收益。
4.过程方法 "将活动和相关的资源作为过程进行管理，可以更高效地得到期望的结果。
" 通过利用资源和实施管理，将输入转化为输出的活动即认为是过程。
组织为了有效地运作，必须识别并管理许多相互关联的过程。
系统地识别和管理组织所应用的过程，特别是这些过程之间的相互作用，称为过程方法。
在建立质量管理体系或制定质量方针和目标时，应识别和确定所需要的过程，确定可预测的结果，识别并测量过程的输入和输出，识别过程与组织职能之间的接口和联系，明确规定管理过程的职责和权限，识别过程的内部和外部顾客，在设计过程时还应考虑过程的步骤、活动、流程、控制措施、投入资源、培训、方法、信息、材料和其他资源等。
只有这样才能有效地利用资源，降低成本，缩短周期，提高这些过程的有效性和效率。
5.管理的系统方法 "将相互关联的过程作为系统加以识别、理解和管理，有助于组织提高实现目标的有效性和效率。
" 管理的系统方法包括了确定顾客的需求和期望，建立组织的质量方针和目标，确定过程及过程的相互关系和作用，并明确职责和资源需求，确立过程有效性的测量方法并用以测量现行过程的有效性，防止不合格，寻找改进机会，确立改进方向，实施改进，监控改进效果，评价结果，评审改进措施和确定后续措施等。
这种建立和实施质量管理体系的方法，既可用于建立新体系，也可用于改进现行的体系。
这种方法不仅可提高过程能力及产品质量，还可为持续改进打好基础，最终导致顾客满意和使组织获得成功。
6.持续改进 "持续改进总体业绩应当是组织的一个永恒目标。
" 持续改进是一种管理的理念，是组织的价值观和行为准则，是一种持续满足顾客要求、增加效益、追求持续提高过程有效性和效率的活动。
持续改进的对象可以是质量管理体系、过程、产品等，持续改进本身也是过程，应该作为过程进行管理。
持续改进应包括：了解现状，建立目标，寻找、实施和评价解决办法，测量、验证和分析结果，把它纳入文件等活动，其实质也是一种PDCA的循环，从策划、计划开始，执行和检查效果，直至采取纠正和预防措施，将它纳入改进成果加以巩固。
7.基于事实的决策方法 "有效决策是建立在数据和信息分析的基础上。
" 成功的结果取决于活动实施之前的精心策划和正确决策。
决策的依据应采用准确的数据和信息，分析或依据信息做出判断是一种良好的决策方法。
在对数据和信息进行科学分析时，可借助于其他辅助手段。
统计技术是最重要的工具之一。
8.与供方互利的关系 "组织与供方是相互依存的，互利的关系可增强双方创造价值的能力。
" 供方提供的产品对组织向顾客提供满意的产品可以产生重要的影响。
因此把供方、协作方、合作方都看做是组织经营战略同盟中的合作伙伴，形成共同的竞争优势，可以优化成本和资源，有利于组织和供方共同得到利益。
二、统计技术在生产过程中的应用统计过程控制（SPC），是为了贯彻预防为主的原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，从而满足产品和服务满足要求的均匀性（质量的一致性）。
SPC目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一。
有效的实施、应用SPC可以及时发现过程中的问题，采取适当的改善措施，在发生问题之前，消除问题或降低问题带来的损失。
统计过程控制将生产线的检验结果带入统计分析的手法，及时发现并排除造成过程不稳定的因子，把生产制造的数据套入常态分配原理，预估不良品的产出机率，了解产品潜藏的变异，而采取管理预防措施以提升过程能力。
质量是制造出来的，不是检验出来的。
统计过程控制的目的是在生产过程中实施一种避免浪费，不生产废品的预防策略，发挥质量管理人员、技术人员、现场操作工人的共同作用，实现“预防为主”的原则，在生产过程中保证产品质量。
生产过程的质量控制是保证产品质量的重要环节，稳定的生产过程会带来质量上的飞跃。
统计过程控制图用于记录与质量有关的工序参数或不同时间的产品参数,使用工序能力指数来表明工序可在多大程度上进行无差错生产。
在生产过程控制中常用的常规休哈特控制图列表如下：数据分布控制图简记均值-极差控制图x一R 控制图均值-标准差控制图x一R 控制图计量值正态分布中位数-极差控制图Xmed一R 控制图单值-移动极差控制图x一Rs 控制图不合格品率控制图P 控制图计件值二项分布不合格品数控制图Pn 控制图单位缺陷数控制图U 控制图计点值泊松分布缺陷数控制图 C 控制图1.各种控制图的用途:1）x一R控制图：对于计量值数据而言，这是最常用最基本的控制图。
它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合。
x控制图主要用于观察分布的均值的变化，R控制图用于观察分布的分散情况或变异度的变化，而x一R图则将二者联合运用，用于观察分布的变化。
2）x一s控制图与x一R图相似，只是用标准差图(s图)代替极差图(R图)而已。
极差计算简便，故R 图得到广泛应用，但当样本大小n>10，这时应用极差估计总体标准差。
3）Xmed一R控制图与x一R图也很相似，只是用中位数图(Xmed图)代替均值图(x图)。
所谓中位数即指在一组按大小顺序排列的数列中居中的数。