如何利用数据分析判断质量管理体系的改进
应用数据分析寻找质量管理体系改进的机会
数据分析,作为证实质量管理体系的适宜有效的重要工具,可以描述产品及过程的趋势,可以对顾客、供方等进行评价,是实现质量管理体系持续改进的切入点。
但是,对于生产环节相对薄弱的科研院所来说,数据存在样本量小,难以进行统计分析的问题,本文结合中国科学院电工研究所的质量管理体系运行情况,从确定数据来源、应用统计工具、制定改进措施三个方面,探讨如何结合自身特点进行数据分析,寻找质量管理体系改进的机会。
1 寻找数据来源、合理收集数据确定数据来源,合理收集数据是进行数据分析的第一步。
基于科研院所产品批量小、品种多的特点,易于采集的数据类型包括顾客满意度、项目验收通过率、不符合项数量、质量目标完成情况、质量成本等,一般通过各研究组收集,经业务主管部门汇总的方式进行统计。
例如:质量成本数据可以先由各研究组分类调查,收集本部门内部成本、外部成本等有关数据,再由财务主管部门进行汇总。
收集数据时应注意明确数据的起止时间,保证同一批数据的有效时间保持一致。
2 选择统计工具,进行数据分析在完成数据收集的基础上,如何利用统计工具成为进行数据分析的关键环节。
应用统计技术不仅可以提高工作效率,减少成本,还能提炼出宝贵有用的信息,是解决问题和管理决策的基础。
在应用统计工具时需根据不同的目的进行合理地选择。
以中国科学院电工研究所为例,试图从实施管理体系以来不符合项数量在标准章节中的分布分析质量管理体系的薄弱环节。
首先从历次内审、外审审核报告中统计不符合项的数量。
电工研究所质量管理体系自2006年开始运行,截止目前,共经历了5次外审,7次内审,不符合项数量共计121个,均为一般不符合。
以每一章进行区分,从第4章至第8章每一章不符合项数量及分布情况如表1所示。
为了更加直观形象地表示,在Excel中作出饼图,如图1所示。
由图1可见,不符合项从多到少依次分布在第7章“产品实现”、第4章“质量管理体系”、第8章“测量、分析和改进”、第6章“资源管理”和第5章“管理职责”,其中,排在第一位的是第7章,不符合项数量是80,占到总数的66%。
质量管理体现有效利用数据分析提升质量管理
质量管理体现有效利用数据分析提升质量管理在当前日益竞争激烈的市场环境下，企业质量管理的重要性愈发凸显。
为了提升产品或服务的质量，并满足消费者日益增长的需求，企业需要制定有效的质量管理策略。
而数据分析作为质量管理的关键手段之一，能够帮助企业洞察问题，找到解决方案。
本文将从数据分析的角度探讨质量管理如何利用数据分析来提升。
一、数据分析与质量管理的关系数据分析是一种通过收集、整理和解释大量数据以识别模式和关系的过程。
在质量管理中，数据分析将过程中的关键指标和数据进行统计和分析，为企业提供定量的信息和洞察，从而帮助企业识别潜在问题、改善流程和决策。
在质量管理过程中，数据分析可以帮助企业实现以下几个方面的提升：1. 识别和分析问题：通过收集和分析数据，企业可以识别可能存在的质量问题，如产品缺陷、过程不良等。
通过深入分析问题的原因和影响，企业可以制定相应的改进措施，提升质量水平。
2. 过程监控和改进：通过数据分析，企业可以实时监控生产过程中的关键指标，如生产效率、产品质量等。
通过对数据的分析和比较，企业可以识别生产过程中的变异，并进行及时调整和改进，确保产品质量的稳定性和可持续性。
3. 预测和预防：数据分析可以帮助企业预测潜在的质量问题，并采取相应的预防措施。
通过分析历史数据和趋势，企业可以提前发现可能的问题，并采取相应的措施来防止问题发生，从而降低质量风险。
4. 持续改进：数据分析是持续改进的基础。
通过对数据的分析和比对，企业可以识别改进的机会，并制定相应的计划和措施。
数据分析可以帮助企业监测改进的效果，并对改进措施进行评估和调整，实现持续改进的循环。
二、数据分析在质量管理中的应用1. 故障分析和根本原因分析数据分析可以帮助企业识别产品故障的根本原因。
通过对产品故障数据进行分析，可以找出频发故障的关键因素，并通过根本原因分析找到解决方案。
例如，某企业发现产品故障主要集中在某个生产线上，通过分析该生产线的生产数据、工艺参数等，发现了导致故障的具体原因，并采取相应的措施进行改善，降低产品故障率。
进行质量管理数据的分析和统计发现问题和改进机会
进行质量管理数据的分析和统计发现问题和改进机会质量管理是一项重要的任务，旨在确保产品或服务达到预期的质量标准，并持续改进以满足客户的需求。
为了实现这一目标，数据分析和统计是必不可少的工具。
通过分析和统计质量管理数据，我们可以及时发现问题，并找到改进的机会。
本文将探讨质量管理数据分析和统计在发现问题和改进机会方面的应用。
一、收集和整理质量管理数据在进行数据分析和统计之前，首先需要收集和整理质量管理数据。
这些数据可以包括产品或服务的质量指标、客户反馈、生产过程中的测量结果等。
确保数据的准确性和完整性非常重要，因为数据质量直接影响到后续的分析结果和决策。
二、数据分析的方法和工具在进行质量管理数据分析时，有许多方法和工具可供选择，下面将介绍几种常用的方法。
1.趋势分析趋势分析是通过观察数据在一段时间内的变化趋势来判断质量的稳定性和改进的方向。
可以使用图表或统计指标来展示数据的趋势，并进行比较和分析。
例如，通过绘制控制图可以分析过程中的变异情况，进一步判断是否存在特殊原因，并采取相应的改进措施。
2.成本效益分析成本效益分析是通过比较改进措施的成本和预期效益来评估其价值和可行性。
可以通过成本效益分析确定哪些改进机会对于提高质量和降低成本最具价值，并优先考虑这些机会。
3.根本原因分析根本原因分析是通过找出问题的根本原因来制定有效的改进措施。
可以使用鱼骨图或5W1H分析法来帮助确定问题的根本原因。
一旦根本原因被确定，可以针对性地制定改进计划，并持续监控和评估改进效果。
三、统计发现问题和改进机会通过数据分析和统计，我们能够发现潜在的问题和改进机会。
下面将具体介绍几个常见的情况。
1.常见问题的分析通过对质量管理数据的分析，可以发现一些常见的问题，例如产品缺陷、生产过程中的误差、服务不符合要求等。
对这些问题进行深入分析，找出其根本原因，并采取相应的预防措施，以减少类似问题的发生。
2.异常值的分析异常值是指与其他数据相比明显不同的数据点。
质量管理体系的数据分析和过程改进
质量管理体系的数据分析和过程改进在现代企业管理中，质量管理体系是确保产品和服务质量的关键要素之一。
通过数据分析和过程改进，企业可以更好地了解和解决质量管理中的问题，提高产品和服务的质量，增强竞争力。
本文将探讨质量管理体系中数据分析的重要性以及如何通过过程改进来提升质量管理的效果。
数据分析在质量管理体系中的作用不可忽视。
通过对企业内外部的数据进行收集、分析和解读，企业可以深入了解产品和服务的质量状况，寻找问题的根源并制定相应的解决方案。
首先，企业可以通过收集和分析产品的维修和退货数据等质量指标，了解产品质量问题的程度和影响范围。
其次，通过对市场调研数据的分析，企业可以了解竞争对手产品的质量状况，从而与之进行比较，找出自身的优势和不足。
此外，企业还可以通过收集和分析顾客满意度调查数据，了解顾客对产品和服务的评价，从而有针对性地改进产品和服务，满足顾客的需求。
在数据分析的基础上，过程改进是质量管理体系中提升质量的关键之一。
通过检视和改进关键过程，企业可以最大限度地提高产品和服务的质量，降低质量风险。
首先，企业可以通过流程图等工具，对质量管理体系中的关键过程进行全面梳理和分析。
通过对关键过程的细致观察和分析，企业可以找出其中存在的问题和瓶颈，并提出改进建议。
其次，企业可以引入改进方法，如六西格玛、PDCA等，对关键过程进行优化和改进。
这些方法可以帮助企业减少产品和服务的变异性，提高生产效率和质量一致性，降低质量成本。
此外，企业还可以通过员工培训和知识分享来提升关键过程的执行能力，确保过程改进的落地和持续性。
数据分析和过程改进是质量管理体系中相互支撑、相互促进的两个重要环节。
数据分析提供了问题定位和根本原因分析的依据，为过程改进提供了方向和目标；而过程改进则通过优化关键过程来改善产品和服务的质量，从而提供更多、更准确的数据分析基础，形成良性循环。
在实施数据分析和过程改进的过程中，企业应该注重以下几个方面。
质量控制中如何利用数据分析技术实现优化
质量控制中如何利用数据分析技术实现优化在当前信息时代，数据已经成为企业管理和发展的重要资源。
质量控制作为企业生产过程中至关重要的一环，如何利用数据分析技术实现优化，提高产品质量和生产效率，是每个企业都需要思考的问题。
1. 建立数据收集系统首先，企业需要建立完善的数据收集系统，实现对生产过程中各个环节数据的实时监控和记录。
这样可以确保数据的完整性和准确性，为后续的数据分析提供可靠的基础。
2. 分析生产过程中的关键数据通过收集的数据，企业可以对生产过程中的关键数据进行分析，找出对产品质量和生产效率影响最大的因素。
比如，可以分析原材料的质量、生产设备的运行状态、员工的操作技能等因素，找出其中存在的问题和改进的空间。
3. 利用统计方法进行质量分析数据分析技术中的统计方法在质量控制中有着广泛的应用。
通过对产品质量数据的统计分析，可以得出产品的质量分布、生产过程的稳定性和可靠性等重要参数，为制定改进策略提供参考。
4. 构建质量控制模型在数据分析的基础上，企业可以构建质量控制模型，实现对产品质量的预测和控制。
通过建立合理的模型，可以及时发现生产中的异常情况，避免产品质量问题的发生。
5. 优化生产过程通过数据分析技术，企业可以深入挖掘生产过程中的潜在问题，实现对生产过程的优化。
比如，可以通过数据分析找出生产效率较低的环节，采取相应的改进措施，提高生产效率和降低成本。
6. 引入智能化技术随着人工智能和大数据技术的发展，企业可以引入智能化技术，实现对质量控制过程的自动化和智能化。
比如，可以利用智能传感器监测生产设备运行状态，实现对设备故障的实时预警和维护。
7. 利用数据挖掘技术挖掘潜在问题数据挖掘技术可以帮助企业挖掘生产过程中的潜在问题和规律，为生产管理和质量控制提供更为深入的分析。
比如，可以利用数据挖掘技术识别出产品质量异常的规律，帮助企业及时发现和解决质量问题。
8. 强化数据质量管理在利用数据分析技术进行质量控制的过程中，数据的质量管理至关重要。
质量控制中的数据分析和改进方法
质量控制中的数据分析和改进方法在质量控制中，数据分析和改进方法是非常重要的环节。
只有通过充分的数据分析，企业才能了解产品质量的状况，并找出存在的问题进行改进。
本文将从数据采集、数据分析、问题诊断和改进方法等几个方面展开，深入探讨质量控制中的数据分析和改进方法。
数据采集是进行质量控制的第一步，企业需要收集产品的质量数据，以便进行分析。
数据采集可以通过自动化系统、传感器等方式进行，也可以通过人工抽样检测。
无论哪种方式，都要确保数据的准确性和可靠性。
在数据采集过程中，要定期检查设备是否正常运行，及时修复故障，确保数据的完整性。
数据分析是质量控制的核心环节，通过数据分析，企业可以了解产品的质量状况，找出存在的问题。
数据分析需要借助统计学方法，例如均值、方差、相关系数等指标，对数据进行分析。
同时，还可以利用图表的方式，比如直方图、散点图等，直观地展示数据分布的情况。
数据分析的结果可以帮助企业识别产品质量的关键问题，为后续的改进提供参考。
问题诊断是质量控制中的关键步骤，通过数据分析找出存在的问题后，企业需要对问题进行深入的诊断。
问题诊断可以通过原因分析、流程分析等方法进行。
例如，通过对工艺流程进行分析，找出导致产品质量问题的环节；通过对原材料进行分析，找出原材料质量不合格的原因。
只有深入地诊断问题，才能找到有效的改进方法。
改进方法是解决产品质量问题的关键，通过数据分析和问题诊断，企业可以确定相应的改进方法。
改进方法可以包括工艺优化、设备升级、人员培训等多种方式。
在选择改进方法时，要根据问题的实际情况，确定合适的措施。
在实施改进方法时，要做好跟踪和监控，确保改进效果的持续性。
总之，质量控制中的数据分析和改进方法是企业提升产品质量的重要手段。
通过数据分析，企业可以了解产品质量情况，找出存在的问题；通过问题诊断，企业可以深入分析问题原因；通过改进方法，企业可以有效地提升产品质量。
只有不断地优化数据分析和改进方法，企业才能保持卓越的质量水平，赢得市场竞争力。
质量管理体系的数据分析与决策
质量管理体系的数据分析与决策在现代企业管理中，质量管理体系是确保产品和服务质量的关键要素。
而数据分析与决策则是质量管理体系中不可或缺的一部分。
通过对质量数据的分析，企业可以获取宝贵的信息，为决策提供依据，进一步提高产品和服务的质量水平。
本文将探讨质量管理体系中的数据分析方法以及如何利用数据分析作出有效的决策。
1. 数据收集与整理在质量管理体系中，数据的收集是基础工作。
企业需要建立起完善的数据收集机制，确保能够及时、准确地收集到与质量相关的数据。
这些数据可以包括产品的不良率、客户投诉情况、供应商的交货质量等。
同时，还需要将收集到的数据进行整理，以便进行后续的分析。
2. 数据分析方法数据分析是从大量的数据中提取有用信息的过程。
在质量管理体系中，常用的数据分析方法包括以下几种：2.1 统计分析统计分析是一种常用的数据分析方法，可以帮助企业了解质量数据的分布情况、趋势以及存在的问题。
例如，通过计算产品的平均不良率、方差等统计指标，企业可以了解产品的整体质量水平，并进一步分析不良率高的原因，采取相应的改进措施。
2.2 矩阵分析矩阵分析是一种将多个变量关系进行整合的方法，可以帮助企业找到各个变量之间的关联性，并找出潜在的影响因素。
例如，企业可以利用矩阵分析方法将不同供应商的交货质量、交货及时性等变量进行整合分析，找出对产品质量最有影响的供应商，并采取相应的措施提高供应链的质量。
2.3 故障模式与影响分析故障模式与影响分析（FMEA）是一种通过识别潜在问题并评估其严重性、频率以及可探测性的方法。
通过FMEA，企业可以对产品与服务的各个环节进行全面的风险分析，并针对可能出现的故障制定相应的质量控制措施。
例如，在产品开发过程中，企业可以利用FMEA方法识别出可能引发产品质量问题的工艺环节，并制定相应的改进方案，以保证产品的可靠性。
3. 数据分析与决策通过对质量数据的分析，企业可以获得关于产品质量的详细信息，并为决策提供依据。
质量管理工程的数据分析方法
质量管理工程的数据分析方法引言质量管理工程是一门重要的学科，涉及到产品和服务的质量控制与改进。
在质量管理过程中，数据分析是一个不可或缺的工具，它可以帮助我们理解和解决质量问题。
本文将探讨质量管理工程中常用的数据分析方法，并分析其应用场景和优缺点。
一、直方图分析直方图分析是一种常用的数据分析方法，它可以将数据按照一定的区间划分，并以直方图的形式展示数据的分布情况。
通过直方图，我们可以直观地了解数据的中心趋势、离散程度和异常情况。
在质量管理中，直方图分析可以帮助我们确定产品或服务的质量水平，找出存在的问题，并制定改进措施。
二、散点图分析散点图分析是一种用于探究两个变量之间关系的方法。
通过将数据绘制成散点图，我们可以观察到变量之间的趋势和相关性。
在质量管理中，散点图分析可以帮助我们找出可能存在的因果关系，从而确定影响产品质量的关键因素。
例如，我们可以通过散点图分析来确定温度对产品强度的影响，进而优化生产过程。
三、箱线图分析箱线图分析是一种用于显示数据分布的方法。
它可以帮助我们观察数据的中位数、上下四分位数和异常值。
在质量管理中，箱线图分析可以帮助我们判断产品或服务的稳定性和一致性。
通过比较不同产品或服务的箱线图，我们可以确定哪些产品或服务具有更好的质量水平，并找出质量问题的根本原因。
四、假设检验假设检验是一种用于验证统计推断的方法。
在质量管理中，我们经常需要根据样本数据来推断总体的质量水平或差异。
假设检验可以帮助我们确定样本数据是否能够支持我们的假设，并进行相应的决策。
例如，我们可以使用假设检验来判断产品的平均值是否达到了标准要求，或者两个供应商提供的产品是否存在显著差异。
五、回归分析回归分析是一种用于建立变量之间关系的方法。
在质量管理中，回归分析可以帮助我们确定影响产品质量的关键因素，并建立预测模型。
通过回归分析，我们可以了解各个因素对产品质量的影响程度，并制定相应的改进策略。
例如，我们可以使用回归分析来确定影响产品寿命的因素，并预测不同因素下产品的寿命。
如何通过数据分析改进质量管理
如何通过数据分析改进质量管理数据分析在当今社会越来越受重视，其在各个领域都发挥着重要作用。
质量管理是企业发展中一个至关重要的环节，通过数据分析可以帮助企业更好地改进质量管理，提高产品和服务的质量。
首先，企业可以通过数据分析来了解市场需求和客户反馈。
通过收集客户的反馈和使用数据分析工具对市场进行调研，企业可以更好地了解市场需求和客户偏好，从而调整产品设计，提高产品的质量并提升客户满意度。
数据分析可以帮助企业快速发现市场变化和客户需求的变化，及时作出调整，保持竞争力。
其次，数据分析可以帮助企业优化生产流程。
通过监控生产过程中的数据，企业可以发现生产环节中存在的问题和瓶颈，及时调整生产计划和流程，提高生产效率和质量。
数据分析可以帮助企业找到优化生产流程的方法和方向，降低生产成本，提高产品质量。
另外，数据分析可以帮助企业进行质量控制和质量检测。
通过对产品质量数据的分析，企业可以发现产品存在的质量问题和缺陷，及时进行改进和提升，确保产品符合标准要求。
数据分析可以帮助企业建立健全的质量控制体系，提高产品的质量稳定性和一致性。
此外，数据分析还可以帮助企业进行供应链管理。
通过对供应链数据的分析，企业可以了解供应链环节中存在的问题和瓶颈，及时调整供应链策略和管理方式，降低供应链风险，提高供应链的效率和质量。
数据分析可以帮助企业建立可持续发展的供应链体系，确保供应链的顺畅和高效运转。
最后，总的来说，通过数据分析改进质量管理是企业提高竞争力和持续发展的重要途径。
企业可以借助数据分析工具和技术，不断优化质量管理流程，提升产品和服务的质量，提高客户满意度，实现可持续发展和增长。
数据分析已经成为企业管理的重要工具，企业应该充分利用数据分析的力量，不断改进和提升质量管理水平，实现更好的发展和成功。
如何利用数据分析判断质量管理体系的改进
如何利用数据分析判断质量管理体系的改进第一篇：如何利用数据分析判断质量管理体系的改进如何利用数据分析判断质量管理体系的改进目的规范数据的收集、分析和应用，为质量管理体系的适宜性和有效性的判定，为寻求改进的机会提供证据。
2 范围本程序规定了数据收集分析的基本要求，适用于与公司质量管理体系有关数据的收集、分析、应用和控制。
3 职责3.1 各部门负责收集和分析对过程和产品的测量和监控的结果及其他来源的数据，负责本部门统计技术的具体选择与应用。
3.2 供应营销部负责市场信息、顾客需求信息的收集和分析，收集分析顾客反馈的是否满足对产品、交付和服务要求的有关数据，产品售后服务信息，包括对顾客满意程度的监测结果及顾客报怨；提供顾客满意和不满意方面的信息、顾客产品使用情况的信息；3.3 供应营销部负责收集分析与供方有关过程的数据，包括选择评价合格供方、供方供货业绩问题；提供供方能否满足采购要求方面的信息；3.4 质检部负责收集、分析与产品质量有关的数据，包括产品测量和监控结果、产品验证结果、不合格品的处置结果、产品的特性及其趋势；提供产品的符合性和不足方面的信息；负责收集、分析监视和测量装置配备、校准等数据；提供测量和监视装置能否满足过程要求方面的信息；3.5 企质办负责收集、分析质量管理体系运行的有关数据，包括内部审核和管理评审的结果，纠正措施和预防措施的验证结果；提供质量管理体系运行能力和可采取预防措施的信息；3.6 技术部负责收集、分析产品设计和开发过程的有关数据，包括产品特性符合顾客要求方面的数据；提供设计和开发满足顾客要求和不足方面的信息；负责收集分析过程控制的数据，包括对过程的测量和监控结果，实现过程目标的结果与问题；提供过程能力满足规定要求、过程发展趋势和有无必要采取纠正措施的信息；3.7 设备安全部负责收集、分析设备维护的数据，提供设备能力、设备受控状态、设备运行状态、设备维护保养方面的信息；收集分析安全管理、环境保护、工作环境等方面的数据，提安全管理、供环境保护、工作环境控制所采取措施和不足方面的信息；3.8 行政人事部负责收集、分析为满足岗位对人员要求所采取措施的数据；提供人力资源控制所采取措施的有效性和不足方面的信息；3.9 生产制造部、车间收集分析生产过程活动方面的数据，包括生产过程受控状态、岗位质量目标和过程质量目标实现情况与问题；提供生产过程能力和可能改的机会方面的信息。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
如何利用数据分析判断质量管理体系的改进
1 目的
规范数据的收集、分析和应用，为质量管理体系的适宜性和有效性的判定，为寻求改进的机会提供证据。
2 范围
本程序规定了数据收集分析的基本要求，适用于与公司质量管理体系有关数据的收集、分析、应用和控制。
3 职责
3.1 各部门负责收集和分析对过程和产品的测量和监控的结果及其他来源的数据，负责本部门统计技术的具体选择与应用。
3.2 供应营销部负责市场信息、顾客需求信息的收集和分析，收集分析顾客反馈的是否满足对产品、交付和服务要求的有关数据，产品售后服务信息，包括对顾客满意程度的监测结果及顾客报怨；提供顾客满意和不满意方面的信息、顾客产品使用情况的信息；
3.3 供应营销部负责收集分析与供方有关过程的数据，包括选择评价合格供方、供方供货业绩问题；提供供方能否满足采购要求方面的信息；
3.4 质检部负责收集、分析与产品质量有关的数据，包括产品测量和监控结果、产品验证结果、不合格品的处置结果、产品的特性及其趋势；提供产品的符合性和不足方面的信息；负责收集、分析监视和测量装置配备、校准等数据；提供测量和监视装置能否满足过程要求方面的信息；
3.5 企质办负责收集、分析质量管理体系运行的有关数据，包括内部审核和管理评审的结果，纠正措施和预防措施的验证结果；提供质量管理体系运行能力和可采取预防措施的信息；3.6 技术部负责收集、分析产品设计和开发过程的有关数据，包括产品特性符合顾客要求方面的数据；提供设计和开发满足顾客要求和不足方面的信息；负责收集分析过程控制的数据，包括对过程的测量和监控结果，实现过程目标的结果与问题；提供过程能力满足规定要求、过程发展趋势和有无必要采取纠正措施的信息；
3.7 设备安全部负责收集、分析设备维护的数据，提供设备能力、设备受控状态、设备运行状态、设备维护保养方面的信息；收集分析安全管理、环境保护、工作环境等方面的数据，提安全管理、供环境保护、工作环境控制所采取措施和不足方面的信息；
3.8 行政人事部负责收集、分析为满足岗位对人员要求所采取措施的数据；提供人力资源控制所采取措施的有效性和不足方面的信息；
3.9 生产制造部、车间收集分析生产过程活动方面的数据，包括生产过程受控状态、岗位质量目标和过程质量目标实现情况与问题；提供生产过程能力和可能改的机会方面的信息。
4 工作程序
4.1 数据来源
4.1.1 公司收集下列数据：
a) 顾客满意和不满意的信息、顾客投诉信息、顾客产品使用情况及产品售后服务信息；
b) 产品质量信息、地方政府机构监督检查的结果及反馈（如质量指标完成情况、检验记录、质量问题统计分析结果、纠正/预防措施处理结果等）；
c) 市场、新产品、新技术的发展方向；
d) 过程能力的信息（不合格品控制、设备管理等有关的信息）；
e) 采购信息（交付、价格、质量）；
f) 合同执行及交货信息；
g) 质量管理体系运行信息（如质量目标完成情况、检验记录，内部审核报告，管理评审报告及质量管理体系正常运行的其他记录）。
h) 紧急信息，如出现突发事故等；
i) 其他信息，如员工建议等。
4.1.2 数据可采用记录、书面资料、讨论交流、电子媒体、声象设备、通讯等方式。
4.2 数据分析
4.2.1质检部每月对产品质量信息进行分析处理，编制“产品质量月度分析报告”。
内容包括：进货检验、过程检验、最终检验（成品检验）中产品质量的状况和趋势，产品退货情况及改进建议。
“产品质量月度分析报告”应分发总经理、管理者代表、企质办及相关部门。
4.2.2 供应营销部对顾客满意的情况进行控制。
每季度对前一阶段的服务情况（包括服务取得的效果、公司产品满足顾客要求的情况、服务工作中存在的缺陷、顾客意见、维修产品型号规格与数量、顾客投诉次数、交货准时性、产品现场维修的次数等）进行总结，编制“服务总结报告”。
“服务总结报告”应分发总经理、管理者代表、企质办及相关部门。
4.2.3 供应营销部每次进行顾客满意度调查后，应根据对“顾客满意度调查表”的统计分析及从其他渠道获得的顾客满意度信息整理出“顾客满意度调查结果及分析报告”。
“顾客满意度调查结果及分析报告”应分发总经理、管理者代表、企质办及相关部门。
4.2.4 供应营销部对采购的过程进行控制，在每年12月，依据质量、交货准时性、价格、
服务态度等对供应商做一次全面评价并编制“供应商评价分析报告”（对供应商的评价按CDM.QP.23《供方选择评定程序》规定）。
“供应商评价分析报告”应分发总经理、管理者代表、企质办及相关部门
4.2.5 管理者代表对质量管理体系的运行进行监控，并在管理评审前，对收集的质量管理体系运行信息进行在整理分析，形成“质量管理体系运行情况报告”。
“质量管理体系运行情况报告”应分发总经理、企质办及相关部门。
4.2.6企质办对质量管理体系运行的有关数据进行整理分析，包括内部审核、外部审核和管理评审的结果，纠正措施和预防措施的验证结果，编制“纠正措施和预防措施的验证报告。
”“纠正措施和预防措施的验证报告”应分发总经理、管理者代表及相关部门。
4.2.7技术部对设计开发控制，对产品设计和开发过程信息进行整理分析，编制“产品设计开发分析报告”。
“产品设计开发分析报告”包括产品特性符合顾客要求方面的数据、设计和开发满足顾客要求和不足方面的信息。
对过程进行控制，编制“过程审核报告”。
“过程审核报告”包括过程的测量和监控结果、实现过程目标的结果与问题、过程能力满足规定要求、过程发展趋势和有无必要采取纠正措施的建议。
“产品设计开发分析报告”、“过程审核报告”应分发总经理、管理者代表、企质办及相关部门。
4.2.8 生产制造部、车间收集分析生产过程活动方面的数据，编制“生产过程分析报告”。
“生产过程分析报告”包括生产过程受控状态、生产计划完成率、产品质量指标和过程质量目标实现情况与问题；提供生产过程能力和可能改的机会方面的信息。
“生产过程分析报告”应分发总经理、副总经理、管理者代表、企质办及相关部门。
4.2.9设备安全部负责收集分析设备维护、环境保护、安全管理等方面的数据，编制“设备和安全管理分析报告”。
“设备和安全管理分析报告”包括设备能力、设备受控状态、设备运行状态、设备维护保养方面、安全管理、环境保护、工作环境等方面的信息和设备管理、安全管理、环境保护、工作环境控制所采取措施和不足方面的信息。
“设备和安全管理分析报告”应分发总经理、副总经理、管理者代表、企质办及相关部门。
4.2.10行政人事部负责收集、分析为满足岗位对人员要求所采取措施的数据，编制“人力资源分析报告”。
提供人力资源控制所采取措施的有效性和不足方面的信息。
“人力资源分析报告”应分发总经理、副总经理、管理者代表、企质办及相关部门。
4.2.11 各部门直接从外部获取的其他类数据，应在3日内向相关责任部门传递，由相关责任部门进行数据分析、整理，根据需要进行传递和协调处理。
4.2.12紧急信息由发现部门迅速报告公司主要负责人或分管领导。
4.2.13各部门依据所承担的质量管理活动直接收集并传递日常数据，对存在和潜在的不合格项，按CDM.QP.05《纠正措施控制程序》，CDM.QP.06《预防措施控制程序》文件规定；4.3 数据分析方法
4.3.1 为了寻找数据变化的规律，通常采用统计方法。
4.3.2 统计方法的选择：
a) 对于市场、顾客满意度、质量、审核分析一般采用调查表法；
b) 对产品质量的测量和监控，当合格率在正常控制范围内时可采用调查表法，当合格率低于质量目标的控制时，可采用排列图法、因果分析图法，找出主要的不合格项，分析原因，以便采取相应的纠正/预防措施；
c) 过程的测量和监控必要时采用控制图法；
d) 根据产品类别及对质量的影响，对产品的检验采用相应的抽样检验或100%检验。
4.3.3 统计方法选用原则
a) 优选采用国家公布的质量控制和检验抽样标准；
b) 采用自己制订的统计方法，应证明它等效或优于国家标准的规定。
4.3.4 统计方法实施要求
a) 行政人部科负责组织对有关人员进行统计方法培训；
b) 正确使用统计方法，确保统计分析数据的科学、准确、真实。
4.4 数据分析的应用
4.4.1 数据分析时应考虑将结果与相应的目标、指标、规范进行对照，以评价质量管理体系的适宜性和有效性。
4.4.2 针对其中的问题，采取相应的改进、纠正和预防措施。
4.5 统计记录的管理
统计记录的管理按职责和权限，进行分级管理，各部门按CDM.QP.01《文件控制程序》、CDM.QP.02《记录控制程序》的规定，对统计记录进行有效的管理和控制。
5 支持性文件
5.1 CDM.QP.01 文件控制程序
5.2 CDM.QP.02 记录控制程序
5.3 CDM.QP.05 纠正措施控制程序
5.4 CDM.QP.06 预防措施控制程序
5.5 CDM.QP.17 生产过程审核程序
5.6 CDM.QP.18 产品的测量和监控程序
6 记录
6.1 各类统计报表；
6.2 各类统计图；
6.2 各类报告。