统计技术作业指导书
CPK统计技术应用作业指导书
a. Cpk = (1-K)×= (1-Ca )×Cp (雙邊規格,其K = =Ca )
b. Cpk = Min (Cpk(U) , Cpk(L) )
(其Cpk(U) =﹐Cpk(L) =)
當u未知時﹐可用u = x來估計u。
5.3判斷所屬等級﹕根據計算結果(變異)與管制基准作比較﹔(分五個等級)
4.權責﹕
4.1生產單位﹕負責制程數據的統計收集和提供。
4.2品保單位﹕負責制程數值計算和結果判斷﹐主導制程分析和改善成效的確認。
4.3工程單位﹕負責協助制程分析和改善措施的提出。
5.作業步驟﹕
5.1決定項目﹐收集數據﹕決定樣本大小n及抽樣間隔﹐樣本組數k﹔
5.1.1抽取樣品時﹐須從制程中分不同時段隨機抽取相應樣品值﹐并予樣品區分標示。
3.3制程准確度﹕簡稱Ca﹐衡量制程之平均值與規格中心值的差異﹐其差異愈小愈好。
3.4制程精密度﹕簡稱Cp﹐衡量制程之變異寬度與規格界限范圍的差異情形﹐其差異愈大愈好。
3.5自然公差(δ)﹕正常狀態下﹐制程中個別變化值在6個標准差(δ)的范圍以內。
3.6規格公差(T)﹕為制造時規定之標准值與規定之界限值的差。
5.4.4其等級狀況屬D級時﹐則代表制程狀況不足﹐應立即作全面檢討﹑改善﹐必要時可停止生產﹔
5.4.5其等級狀況屬E級時﹐則代表制程狀況非常不理想﹐對產品作全數檢驗﹐以了解問題事實﹐并將
全數檢驗資料分析以徹底改善﹐必要時停止生產。
5.5異常分析與改善﹕當其等級狀況為B級以下時﹐則由品保召集相關單位進行討論﹐了解差異程度。
6.流程圖﹕
5.5.1依具體狀況作進一步異常分析﹐利用QC手法及腦力激蕩法將問題進行探討。
SPC统计过程控制指导书
SPC统计过程控制指导书1 范围根据A20.1《统计技术应用管理程序》中5.3.4条款的规定，特制定本指导书。
本指导书规定了控制图的使用及过程能力的计算。
2 职责2.1技术开发部负责控制图的制作、分析指导、制订纠正措施，以及进行过程能力的计算。
2.2 各车间负责控制图的具体使用。
3 管理内容与要求3.1 术语3.1.1 计量型控制图：指用于监视计量型数据控制图，本作业指导书仅应用RX-控制图。
3.1.2 计数型控制图：指用于监视计数型数据控制图，本作业指导书仅应用P图。
3.1.3C值：无偏移时过程均值与规范中值一致时的过程能力指数。
P3.1.4C值：有偏移时过程均值与规范中值不—致的过程能力指数。
PK3.1.5P值：无偏移时过程均值与规范中值一致时的初始过程性能指数。
P3.1.6P值：有偏移时过程均值与规范中值不一致的初始过程性能指数。
PK3.2 在生产过程中统计技术作业指导书。
3.2.1 准备工作3.2.1.1 确定测量系统、测量对象、测量方法、测量要求等。
3.2.1.2 在应用前应考虑以下情况有可能带来的不必要的变差：刀具更换，材料更换，操作者更换、检验员更换，设备故障、工装更换等，如出现应在控制图上做好记录。
3.2.2 RX-图的制作。
3.2.2.1 确定样本容量(每个样本5个数据)即N=5；确定样本数量为25个，根据该工序生产节拍确定采样频率（即隔多长时间抽取一个样本或多少产量抽取一个样本）。
3.2.2.2 根据采样频率采集数据，每个样本的5个数据要连续获得，共获得125个数据，并将数据记录于控制图中的数据表中。
3.2.2.3 计算每个样本中5个数据的均值X 和极差R ：minmax 543215/)(X X R X X X X X X -=++++=共得25个X 值及25个R 值。
3.2.2.4 根据X 值及R 值确定控制图的刻度（控制图应提前制好）。
3.2.2.5 将25个X 值及25个R 值分别描于X 图及R 图上，并连成折线。
抽样检验作业指导书
抽样检验作业指导书
1. 引言
抽样检验是统计学的一种重要方法，用于推断总体参数是否符
合某种特定的假设。
本指导书旨在为学生提供抽样检验的基本概念、步骤和计算方法，以帮助他们理解并运用这一方法解决实际问题。
2. 抽样检验的概念
抽样检验是基于样本数据对总体进行推断的一种统计方法。
通
过对样本数据的分析，我们可以判断总体参数是否与某种特定假设
一致。
常见的抽样检验方法包括单样本检验、双样本检验和相关检
验等。
3. 抽样检验的步骤
进行抽样检验通常需要经过以下步骤：
3.1 确定假设
在进行抽样检验之前，需要明确所要检验的假设。
常见的假设
包括原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设通常假定总体参数符合某种特定的值或范围，备择假设则假定总体参数不符合原假设。
3.2 收集样本数据
根据抽样方法，收集与问题相关的样本数据。
样本数据应该具有代表性，能够准确反映总体的特征。
3.3 计算统计量
根据假设和样本数据，计算相应的统计量。
常见的统计量包括均值、标准差、t值、z值等。
3.4 确定显著性水平
显著性水平是指在一个假设检验中，拒绝接受原假设的最小概率。
常见的显著性水平包括0.05和0.01等。
3.5 判断统计显著性
将计算得到的统计量与相应的临界值进行比较，判断是否拒绝原假设。
若统计量大于临界值，则可以拒绝原假设，认为总体参数与假设不一致；反之，若统计量小于临界值，则接受原假设，认为总体参数与假设一致。
4. 抽样检验的实例应用。
数据分析与处理技术作业指导书
数据分析与处理技术作业指导书第1章数据分析概述 (3)1.1 数据分析的意义与价值 (3)1.2 数据分析的主要流程与方法 (4)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理 (4)2.1.2 异常值处理 (5)2.1.3 重复数据删除 (5)2.2 数据集成 (5)2.2.1 数据合并 (5)2.2.2 数据整合 (5)2.3 数据变换 (5)2.3.1 数据规范化 (5)2.3.2 数据离散化 (5)2.3.3 数据聚合 (5)2.4 数据归一化与标准化 (5)2.4.1 最小最大归一化 (5)2.4.2 Z分数标准化 (6)2.4.3 对数变换 (6)第3章数据可视化 (6)3.1 数据可视化原则与技巧 (6)3.1.1 原则 (6)3.1.2 技巧 (6)3.2 常用数据可视化工具 (7)3.2.1 Tableau (7)3.2.2 Power BI (7)3.2.3 ECharts (7)3.2.4 Highcharts (7)3.3 可视化案例分析与实践 (7)3.3.1 案例背景 (7)3.3.2 数据处理 (7)3.3.3 可视化实践 (7)第4章描述性统计分析 (8)4.1 频数与频率分析 (8)4.1.1 频数分析 (8)4.1.2 频率分析 (8)4.2 集中趋势分析 (8)4.2.1 均值 (8)4.2.2 中位数 (8)4.2.3 众数 (8)4.3 离散程度分析 (9)4.3.1 极差 (9)4.3.2 四分位差 (9)4.3.3 方差与标准差 (9)4.4 分布形态分析 (9)4.4.1 偏度 (9)4.4.2 峰度 (9)4.4.3 置信区间 (9)第5章概率论与数理统计基础 (9)5.1 随机变量与概率分布 (9)5.1.1 随机变量 (9)5.1.2 概率分布 (10)5.2 假设检验 (10)5.2.1 假设检验的基本概念 (10)5.2.2 常见的假设检验方法 (10)5.3 方差分析与回归分析 (10)5.3.1 方差分析 (10)5.3.2 回归分析 (10)第6章数据降维与特征选择 (11)6.1 数据降维的意义与方法 (11)6.2 特征选择与特征提取 (11)6.3 主成分分析（PCA） (11)6.4 线性判别分析（LDA） (12)第7章分类与预测 (12)7.1 分类与预测方法概述 (12)7.2 决策树与随机森林 (12)7.2.1 决策树 (12)7.2.2 随机森林 (13)7.3 逻辑回归与支持向量机 (13)7.3.1 逻辑回归 (13)7.3.2 支持向量机 (13)7.4 神经网络与深度学习 (13)7.4.1 神经网络 (13)7.4.2 深度学习 (14)第8章聚类分析 (14)8.1 聚类分析方法概述 (14)8.2 K均值聚类 (14)8.2.1 算法步骤 (14)8.2.2 优缺点 (14)8.3 层次聚类 (14)8.3.1 算法步骤 (15)8.3.2 优缺点 (15)8.4 密度聚类 (15)8.4.1 算法步骤 (15)8.4.2 优缺点 (15)第9章时间序列分析 (15)9.1 时间序列的基本概念 (15)9.1.1 时间序列的组成 (15)9.1.2 时间序列的特点 (16)9.1.3 时间序列的分类 (16)9.2 时间序列预处理 (16)9.2.1 数据清洗 (16)9.2.2 数据转换 (16)9.2.3 特征提取 (17)9.3 时间序列预测方法 (17)9.3.1 传统统计方法 (17)9.3.2 机器学习方法 (17)9.4 时间序列案例分析 (17)9.4.1 金融领域 (17)9.4.2 气象领域 (17)9.4.3 经济领域 (17)第10章综合案例实战 (17)10.1 数据分析与处理案例背景 (18)10.2 数据预处理与可视化 (18)10.2.1 数据清洗 (18)10.2.2 数据整合 (18)10.2.3 数据可视化 (18)10.3 模型构建与优化 (18)10.3.1 特征工程 (18)10.3.2 模型选择与训练 (18)10.3.3 模型优化 (18)10.4 结果评估与总结 (18)10.4.1 结果评估 (18)10.4.2 总结 (18)第1章数据分析概述1.1 数据分析的意义与价值数据分析作为现代社会的一种核心技术，其意义与价值日益凸显。
质量管理部文件清单
质量管理部文件清单
一、质量手册
二、程序文件
文件控制程序 HNTQ-Ⅱ-A-01 质量记录控制程序 HNTQ-Ⅱ-A-02 生产和服务提供过程控制程序 HNTQ-Ⅱ-A-03 标识和可追溯性控制程序 HNTQ-Ⅱ-A-05 内部审核控制程序 HNTQ-Ⅱ-A-06 纠正和预防措施控制程序 HNTQ-Ⅱ-A-08
三、作业指导书
标签制作作业指导书 HNTQ-Ⅲ-A-14 统计技术作业指导书 HNTQ-Ⅲ-A-21 有机茶认证作业指导书 HNTQ-Ⅲ-A-22
四、质量记录
纠正和预防措施表 HNTQ-IV-028 设备台帐 HNTQ-IV-036 设备报废通知单 HNTQ-IV-037 质量记录定期检查表 HNTQ-IV-040
质量记录处理登记表 HNTQ-IV-041 ——年度审核计划 HNTQ-IV-042 内部质量审核日程计划 HNTQ-IV-043 内审信息通知 HNTQ-IV-044 会议签到表 HNTQ-IV-045 内部质量审核检查表 HNTQ-IV-046 内部质量审核不符合项报告 HNTQ-IV-047 不符合项分布表 HNTQ-IV-048 内部质量审核报告 HNTQ-IV-049 有机农场国际认证申请表 HNTQ-IV-054 认证情况一览表 HNTQ-IV-055。
生产部数据分析、统计作业指导书
生产部数据分析、统计作业指导书一、目的为了更系统的获得生产部门产品质量的数据分析和统计，以确保生产质量目标得以实现，从而实现公司的总质量目标。
二、适用范围生产部门所有产品的质量分析和统计。
三、职责生产部员工必须保持认真负责的态度，以确保数据来源地可靠性、准确性和及时性。
部门主管/经理对统计出来的数据进行分析，审核，及时掌握产品生产和产品质量的动态。
四、数据的分析和统计1、数据的收集⑴装配工序主要负责对电子、电路原器件外的原材料质量问题进行收集、记录。
⑵调试工序主要负责对装配过程中存在或操作不当所造成的质量问题以及调试过程中发现的电子、电路原器件的质量问题进行收集、记录。
⑶质检部：负责收集并提供调试合格率，一次调试合格率相关的数据和记录。
⑷物料部：负责收集物料损耗数据并统计物料损耗率。
2、数据来源⑴装配合格率和一次装配合格率统计的数据来源由《送检单》，《调试更换物料记录》，《生产维修记录》和《周生产调试记录表》上的记录提供相关数据；⑵调试合格率和一次调试合格率统计的数据来源由《送检单》上的记录和质检的相关记录提供数据；⑶物料损耗率的数据来源由《装配更换物料记录表》，《调试更换物料记录表》，《领料单》和《待检品清单》上的相关记录提供数据；⑷装配计划完成率和调试计划完成率统计的数据来源由《送检单》上的记录和《公司月度工作计划》提供数据。
3、数据分析⑴人为损坏：是指员工在装配或使用操作仪器过程中，由于操作不当等人为因素引起的不可恢复的产品质量问题。
⑵来料不良：是指产品本身就存在的如尺寸不对，机械故障，性能参数不符等产品自带不良因素所造成的质量问题。
⑶设计缺陷：是指产品本身各项数据与研发所要求的并无问题，但是在产品与产品之间或整机的适配性存在故障所造成的质量问题。
4、数据统计⑴方法采用百分比法进行统计。
⑵计算公式①合格率送检产品合格数/送检次数×100﹪=产品合格率②一次合格率一次合格数/送检产品总数×100﹪=一次合格率③月度计划完成率实际完成数/生产计划数×100﹪=计划完成率④物料损耗率某物料人为损坏数量/此物料领用总量×100﹪=物料损耗率⑶统计周期①装配合格率，一次装配合格率，调试合格率，一次合格率以及计划完成率每月统计一次。
技术员岗位作业指导书精选全文
可编辑修改精选全文完整版技术员岗位作业指导书第一篇：技术员岗位作业指导书技术员作业指导书目的为明确技术岗位要求及职责，使技术员清楚本岗位工作的各个环节，促进技术管理工作合理、有序开展，全面提高本岗位工作效率。
适用范围技术、体系、操作规程审核、职工培训管理。
岗位职责3.1负责一体化管理体系的日常管理工作；组织内部体系自查工作；搜集并贯彻学习各类体系文件、法律法规；负责领取、发放、保管各类体系资料；负责体系文件和制定和修改工作。
3.2负责机电技术资料的收集、整理3.3负责操作规程的编制、修订及汇审。
3.4负责职工培训计划工作。
3.5完成指令性工作任务5作业程序5.1体系管理工作5.1.1根据矿体系总体要求，每年初对本单位业作业场所进行危险源辩识，将辩识结果汇总上报安全监察部。
对环境管理体系存在的问题进行排查，形成排查表，上报科教中心环保室。
5.1.2 危险源辩识采用“三结合”的方式。
力求辩识全面、合理，不漏死角。
5.1.3在年度静态评价的基础上，要积极开展动态危险源辨识和评价。
针对新增设备、新工艺以及现场情况等发生变化时都应及时进行危险源辨识、风险评价和管理策划。
并修订完善相应的岗位作业标准、作业规程、安全技术措施、管理制度等。
5.2机电设备管理5.2.1对本单位现有设备的规格、型号、设备使用完好情况要清楚。
5.2.2三月制定设备春检检修计划。
5.2.3按要求设备检修措施的制定、审批、培训。
5.2.4对新近的设备要了解设备性能、相关技术参数，编制设备操作规程，对员工进行操作培训。
5.2.5收集、整理机电技术资料。
5.3操作规程5.3.1单位安装新设备后要编写设备操作规程。
5.3.2每年2月份前根据生产情况对所有设备操作规程进行修改、修订。
5.3.3每年3月份上报机电管理部进行审批。
5.3.4审批生效后的操作规程要对职工进行培训。
5.4职工培训5.4.1每年年初制定年度培训计划。
5.4.2培训内容主要是操作规程、应急预案、各岗位专业技术知识、相关文件。
统计过程控制作业指导书(修改版)
统计过程控制作业指导书1 目的应用适当的统计技术,对定量信息进行分析处理,以控制过程特性,确保产品质量特性达到规定的要求。
2 适用范围适用于质量策划、过程特性、产品特殊特性及持续改进的数据统计和分析。
3 参考文件《统计过程控制（SPC）参考手册》4 名词和定义4.1 统计过程控制：是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常,并立即采取改善措施,使过程恢复正常的方法.4。
2 控制图：是对过程质量特性值进行测定、记录、评估,从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
4。
3 过程变差:由于普通和特殊两种原因造成的变差,本变差可用样本标准差S来估计。
4。
4 过程固有变差：仅由于普通原因产生的那部分过程变差。
该变差可以从控制图上通过/d2 来估计。
4。
5 过程能力：仅适用于统计稳定的过程,是过程固有变差的6σ范围,式中σ通常由/d2（σR/d2）计算而得.4。
6 Cp：能力指数4。
7 Pp：性能指数4。
8 Cpu：上限能力指数4。
9 Cpl：下限能力指数4。
10 Cpk：这是考虑到过程中心的能力指数，定义为Cpu和Cpl的最小值。
4。
11 Ppk：这是考虑到过程中心的性能指数。
4.12 Ca：偏移度4。
13 UCL：（Upper Control limit)上控制限LCL:(Lower Control limit）下控制限5 权责5。
1 制定责任5。
2 实施责任5.2。
1 质量管理处负责指导、监督各部门统计技术应用的有效性。
5。
2。
2 技术部5。
2。
2。
1 负责研究初始过程能力并提出改进措施。
5.2.2。
2 负责针对质量月报中提到的过程能力达不到要求的进行分析,提出改进措施。
5.2。
2.3 负责对现场过程控制中过程特性和产品特性变差较大的利用控制图进行分析，并提出改进措施。
5。
3品保部质检处5。
3.1 负责制定和修正控制用控制图的上、下控制限.5。
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统计技术作业指导书
1、目的
规范公司质量信息数据分析活动，持续改进质量管理体系。
2、范围
适用于对产品实现过程符合性进行监视和测量，确保公司质量目标的实现和质量管理体系有效运行。
3、职责
3.1业务部负责对使用统计技术的人员进培训。
3.2统计技术使用人员按规定要求实施。
4、工作程序
4.1统计分析表法
统计分析表是公司质量管理体系中使用最广泛的统计方法，主要是利用统计调查表来进行数据整理和粗略分析，其格式因统计内容不同而不尽相同。
常用的有：
4.1.1各类报表，如生产日报表、季报、年报；
4.1.2按不同目分类的统计表，例如：质量月报；
4.2排列图法
4.2.1排列图亦称巴雷特图，它是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法，它运用了关键“关键的少数和次要的多数”的原理，对影响产品质量的许多因素，按影响程度的大
小、主次排列，从中找出关键因素，以确定改进的重点，取得最大的成效。
4.2.2排列图中有两个纵坐标，一个横坐标，几个直方形和一条曲线。
左边的纵坐标表示事件发生的频数（不合格品的件数量；右边纵坐标表示事件某个因素影响的大小（与左边纵坐标对应）；曲线表示各影响因素大小的累计百分比（与右边纵坐标对应），又称其为巴雷特曲线。
累计百分比为三类：0~80%为A类，是主要因素；80~90%为B类，是次要因素，90~100%为C类是一般因素。
4.2.3排列图形式如下图所示：
600---
450---
300---
150--- ---20 0----- ---0 A B C D E F
排 列 图
4.2.4公司××年××季度电缆基材质量缺陷统计列表示列：
根据L 面的统计分析表作出它的排列图如下：
871-- 731-- 643 378------0 378 265 138 54 28 8
油痕 分层 黑条 裂纹 印痕 孔洞
电缆基材质量缺陷统计排列图
从图中可以看出，油痕、分层和黑条是影响质量的主要因素。
4.3在使用排列图的过程中应注意几点：
a）主要因素（A）类至多不超过三个，否则失去找主要因素的意义；
b）不太重要的项目很多时，可列入其它栏，可避免横坐标过长；
c）确定了主要因素：采取纠正和改进措施以后，为了检查效果还要重画排列图；
d）排列图可用于质异投拆、质量分析、改进计划等活动中。
4.4特性要因图
4.4.1特性要因图又称为因果分析图，是用来寻找质量关键产生原因
的一种方法。
4.4.2在质量攻关活动、改进计划研讨过程中，可采用该法。
4.4.3通过开展质量分析、讨论会的方法，集思广益，将群众的意见反映在一张图上，分析出现问题产生的原因。
从大到小，从粗到细，寻根究底直到查找出根本原因制定出措施为止。
更原因
人员设备材料
小原因
大原因
结果工艺环境
特性因果图
4.5使用特性要因图时应注意事项：
a）影响产品质量的大原因，一般有人员、设备、材料、工艺方法、环境等五个方面；
b）在原因不一定是主要原因，主要原因可用排列图等方法来确定，然后用方框框起以引起注意；c）原因的分析应细致深入直到能采取措施；d）采取措施后应用排列图等来检查其实施效果。
4.6其它图表
其它统计图表包括：直方图、散布图、控制图等，目前公司暂末使用，以后如果需要使用再作说明。
4.7统计技术的管理
质量管理体系中所用的统计技术由业务部负责监督和管理，各部门使用的统计技术应严格认真按规定执行。