第四章质量管理中的统计技术
农业工程数据收集与处理实验实验报告
农业工程数据收集与处理实验实验报告学院专业班课学号：姓名：实验日期教师评定实验一实验项目实验目的：熟练R语言和Rstudio工作环境，熟悉基本的数据处理句法。
实验要求：每个实验分开写，写出代码，并把结果copy到实验报告。
实验内容：实验过程：第四章质量管理中的统计技术(10) 已知某零件不合格品数统计资料见表4-25，试画不合格品数控制图(Pn控制图)。
4-25 某零件不合格品数组号样本大小(n)不合格品数(P n)组号样本大小(n) 不合格品数(P n)1 220 17 16 220 212 220 18 17 220 173 220 18 18 220 154 220 21 19 220 185 220 18 20 220 196 220 13 21 220 227 220 17 22 220 178 220923 220 99 220 11 24 220 1510 220 14 25 220 1811 220 16合计平均550022040916.3612 220 1213 220 1014 220 1415 220 20依次点击“分析”“质量控制”“控制”，然后弹出控制图窗口。
在控制图窗口中，选择“p、np”,“个案为子组”。
然后进行定义。
在定义窗口中，将“不合格产品数”选入“数目不符合”框，然后"标注子组"框选入“组号”，样本尺寸为220，图表栏选择“np（数目不符合）”，然后确定。
结果显示：(11) 表4-26为某纺织厂收集的每平方公尺布匹上的斑点数的记录，记有20个样本。
试画缺陷数控制图(C控制图)。
表4-26 斑点数统计表组号缺陷数(C) 组号缺陷数(C)1 5 11 42 4 12 73 3 13 14 5 14 85 6 15 26 4 16 27 7 17 38 3 18 79 2 19 410 3 20 4合计C=84依次点击“分析”“质量控制”“控制”，然后弹出控制图窗口。
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。
质量统计技术基础知识专业培训课件(完整内容版)
第一节 统计数据
数据是统计的对象。
习惯上把由数字组成的 数字数据称为数据。
数据的分类
计量值数据。计量值数据是指可以连续取值，在有限的区间内可以无限取值的数据。 计数值数据。计数值数据是只能间断取值，在有限的区间内只能取有限数值的数据。
第二节 统计技术、统计方法和统计工具
共性是均是研究随机现象中确定的数字规律， 但也有其各自的特点。
• 目前，统计技术已在科学和生产的各个方面得到广泛的应用，特别是在质量管理方面的应用更 为引人瞩目。
第二节 统计技术在产品生产质量管理中的应用
• 在产品生产的各道工序都可看到原材料、中间产品及最终产品质量变异的存在。 • 统计技术能使企业更好地利用可获得的数据做出决策，因而有助于企业在质量
管理各过程包括产品实现过程中改进产品、过程的质量，持续提高质量管理体 系的有效性。
第三节 分层抽样方法
在各层内按比例分别随机抽取一定数量的单位产品，然后合在一起组成一个 样本，称为分层抽样。 一般来说，抽样结果比简单随机抽样和系统抽样更能反映总体的情况。
• 对数量关系的研究，开始人们只知道数量的四则运算和其他简单的代数运算，这是常量间的数 量关系。
• 后来数学家创立了微分学，人们开始可以研究变量之间的数量关系。自变量与因变量之间有完 全确定的关系，称之为函数关系。
第一节 统计技术的创立和发展
• 20世纪30年代以来，工业生产高速化、自动化，更加促进了作为概率论的应用科学——数理统 计的迅速发展。
第三节 计量值数据的正态分布
正态分布
频率分布 “正态分布”的规律
第五章 有效数字与计算法则
➢ 第一节 有效数字的位数 ➢ 第二节 近似数的运算规则 ➢ 第三节 数值修约规则
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
质量管理中的统计技术与方法
抽样检验
五、检验水平（IL）：
检验水平反应了批量（N）和样本量（n）之间的关系，分为I 、 II 、 III 三个检验水平，水平 II 为正常检验水平。
GB2828中，检验水平的设计原则是：如果批量增大，一般样本量也随之增大， 大批量中一般样本量占的比例比小批量中样本量所占的比例要小。
散布图（Scatter）
直方图（Histogram）
定义：直方图是通过对数据的加工整理，从而分析和掌握数据 的分布状况和估算工序不合格率的一种方法。
用途：常用于分析质量原因，测量工序能力，估计工序不合格 率等，
作直方图的三大步骤： （1）作频数分布图； （2）画直方图； （3）进行相关计算。
总结一
总结二
提高过程能力指数方法
1）减少质量特性值分布的标准差s：
标准差s表示质量特性的离散（质量不一致性）的程度。 在实际生产过程中减少标准差s往往是困难的，需要通过技术改造、质量改
进等措施来实现。
2）放宽公差范围：
产品公差是设计过程所确定的，是以给社会（客户）造成损失最小为出发点， 通过质量损失函数的计算、分析而确定的。因此，对放宽公差来提高过程能 力必须持非常慎重的态度，轻易不可采用。
P = d1+d2+d3+…dK/n1+n2+n3+…nk； 对于老产品，k≥20批； 新产品：先用k = 5—10批初估，然后补充到20批再估； 预测供应商方可能提交产品的平均质量； 需求方用以规定或改变合同中的AQL值。
四、可接收质量水平（AQL）
在抽样检验中，认为可以接受的连续提交检验批的过程平均上限值，它又称为合格质量 水平。
《质量统计技术》习题
《质量统计技术》习题第一章概论1－1 质量的含义是什么？1－2 不合格和缺陷的关系是什么？ 1－3 检验、试验和验证概念上有什么区别？1－4 质量管理、质量控制和质量检验的关系是什么？ 1－5 什么是统计技术？可以分为几类？1－6 组织应用统计技术应该具备哪些基本条件？ 1－7 质量管理和质量管理体系的关系是什么？1－8 质量管理经历了哪几个阶段？各个阶段的特点是什么？ 1－9 统计技术在质量管理中有哪些重要作用？第二章统计技术基础知识一、思考与练习2－1 质量特性数据有哪些特点？2－2 分层随机抽样主要解决什么问题，如何应用？ 2－3 什么是必然事件、不可能事件、随机事件? 2－4 什么是小概率事件实际不可能性原理？2－5 设有10件产品，其中有3件不合格品，现从中任取4件。
（1）求恰好抽到2件不合格品的概率；（2）求至少抽到1件不合格品的概率。
2－6 离散型随机变量概率分布与连续型随机变量概率分布有何区别？2－7 什么是正态分布?标准正态分布?正态分布的密度曲线有何特点? 2－8 已知随机变量u服从N(0，1)，求P(u＜-1.4＝，P(u≥1.49)，u｜≥2.58）， P(-1.21≤u＜0.45)，并作图示意。
P（｜2－9 已知随机变量u服从N(0，1)，求下列各式的u?。
（1） P(u＜-u?＝+P(u≥u?)=0.1;0.52 （2） P(-u?≤u＜u?)=0.42;0.952－10 设X变量服从正态分布，总体平均数μ=10,P(x≥12)=0.1056,试求X在区间（6，16）内取值的概率。
2－11 什么是二项分布?如何计算二项分布的平均数、方差和标准差? 2－12 已知随机变量X服从二项分布B（100，0.1），求μ及σ。
(10，3) 2－13 已知随机变量X服从二项分布B(10,0.6)，求P(2≤X≤6)，P(X≥7)，P(X<3)。
2－14 什么是泊松分布？其平均数、方差有何特征？2－15 已知随机变量X服从泊松分布P(4)，求P(X=1)，P(X=2)，P(X≥4)。
水泥厂质量统计管理制度
第一章总则第一条为了加强水泥厂的质量管理，确保产品质量稳定可靠，提高市场竞争力，特制定本制度。
第二条本制度适用于水泥厂生产、销售、售后服务等各个环节的质量统计管理工作。
第三条质量统计管理应遵循以下原则：（一）科学性：采用科学的方法进行数据收集、分析和处理；（二）准确性：确保数据的真实、可靠、准确；（三）及时性：及时收集、整理、分析、上报数据；（四）系统性：建立完善的质量统计管理体系，实现数据共享；（五）可追溯性：确保产品质量的可追溯性。
第二章组织机构及职责第四条水泥厂成立质量统计管理领导小组，负责全厂质量统计工作的领导和协调。
第五条质量统计管理领导小组下设质量统计管理办公室，负责日常质量统计工作的组织实施。
第六条质量统计管理办公室职责：（一）制定质量统计管理制度及实施细则；（二）组织实施质量统计工作；（三）组织质量统计分析，提出改进措施；（四）定期向质量统计管理领导小组汇报工作；（五）负责与其他部门的沟通协调。
第七条各部门职责：（一）生产部门：负责生产过程的质量控制，及时上报生产数据；（二）技术部门：负责质量检验、分析，提供技术支持；（三）销售部门：负责收集客户反馈，上报销售数据；（四）售后服务部门：负责处理客户投诉，上报售后服务数据；（五）其他部门：按照职责范围，配合质量统计管理工作。
第三章质量统计内容第八条质量统计内容包括：（一）原材料质量统计：包括原材料进货检验、检验结果、使用情况等；（二）生产过程质量统计：包括生产设备运行状况、生产过程参数、产品质量检验结果等；（三）产品销售质量统计：包括产品销售数量、销售区域、客户满意度等；（四）售后服务质量统计：包括客户投诉、维修、退货等；（五）产品质量改进措施统计：包括改进项目、实施效果、存在问题等。
第九条质量统计数据的收集方式：（一）生产部门：通过生产设备、检验仪器、生产记录等方式收集；（二）销售部门：通过销售记录、客户反馈等方式收集；（三）售后服务部门：通过客户投诉、维修记录等方式收集；（四）其他部门：根据职责范围，通过相关渠道收集。
【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。
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第二节 直方图与过程能力指数
表4-1 滚珠直径x
(单位：mm)
j
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Li
Si
i
1 15.0 15.8 15.2 15.1 15.9 14.7 14.8 15.5 15.6 15.3 15.9 14.7 2 15.1 15.3 15.0 15.6 15.7 14.8 14.5 14.2 14.9 14.9 15.7 14.2 3 15.2 15.0 15.3 15.6 15.1 14.9 14.2 14.6 15.8 15.2 15.8 14.2 4 15.9 15.2 15.0 14.9 14.8 14.5 15.1 15.5 15.5 15.1 15.9 14.5 5 15.1 15.0 15.3 14.7 14.7 15.5 15.0 14.7 14.6 14.2 15.5 14.2
各主要因素无异常的条件下进行； ③过程完成后，产品检测按标准要求进行。
第一节 质量变异及变异特性
4、质量管理中的数据
质量管理中的数据可以分成两大类：计量值 数据和记数值数据。
产品质量数据的变异一般表现为分散性和集 中性两种基本特性。
质量数据有两类常用的统计特征：一类是表 示数据集中性的特征数，如平均值、中位数 等；另一类是表示数据分散程度的特征数， 如极差、标准差等。
第一节 质量变异及变异特性
3、过程状态中的模式 正常变异的过程状态称为统计控制状态，简
称稳定状态； 有异常变异的过程状态称为非统计控制状态，
简称失控状态； 过程状态处于统计控制状态且过程又能满足
规定的要求，则称为受控状态。
第一节 质量变异及变异特性
处于稳定状态下的过程应具备以下几个条件： ①原材料或上一过程半成品按照标准要求供应； ②本过程按作业标准实施，并应在影响过程质量
第一节 质量变异及变异特性
2、质量变异的规律
质量变异可分为正常变异和异常变异两大类： 1) 正常变异。正常变异又称随机变异，是由偶然因 素引起的，这些因素在过程中始终存在，其原因不易 识别。正常变异是可以预测但不可消除的变异。 2) 异常变异。异常变异又称系统变异，它是由系统 因素或称异常因素引起的，这些因素数目不多，对产 品质量不经常起作用，但一旦出现了这类因素，就会 使质量特性发生显著变化。这类因素是质量控制的主 要对象。
第一节 质量变异及变异特性
1、质量变异
在质量控制中，产品实际达到的质量特性值与规定的 质量特性值之间发生的偏离称为质量变异或质量波动。
质量变异主要来自以下方面： 1) 人(Man)：操作者的质量意识、技术水平、熟练程
度、正确作业和身体素质的差别等。 2)机器(Machine)：机器设备、工夹具的精度和维护
设备名称 检测仪器
检测者 抽样方法
频数fi 3 5 10 16 8 6 2 50
频率pi 0.06 0.10 0.20 0.32 0.16 0.12 0.04 100%
第二节 直方图与过程能力指数
8) 绘制直方图
第二节 直方图与过程能力指数
3、直方图的观察与分析 判断分布类型
标准型 标准型的形状是中间高，两边 低，左右基本对称。数据大体 上呈正态分布，这时可判定工 序处于稳定状态。
直方图的使用条件是，计量值数据，数据个 数n≥50。
直方图的用途是，判断数据所来自的总体(过 程)是否正常，如果不正常可进一步发现异常 的原因，采取对策措施。
第二节 直方图与过程能力指数
2、直方图的制作步骤 [例4-1]生产某种滚珠，要求其直径x为 φ15.0±1.0(mm)，试用直方图法对生产过程进 行统计分析。 1) 收集数据 在5MIE(人、机、料、法、测量及生产环境)充分 固定并加以标准化的情况下，从该生产过程收 集n个数据。n应不小于50，最好在100以上。
第二节 直方图与过程能力指数
2) 找出数据中的最大值L、最小值S和极差R 3) 确定数据的大致分组数K
k 1 3.322 lg n
4) 确定各组组距h 5) 计算各组上、二节 直方图与过程能力指数
产品名称 零件名称 过程要求 技术标准 组序
第二节 直方图与过程能力指数
1、直方图的概念 2、直方图的制作步骤 3、直方图的观察与分析 4、过程能力指数的概念 5、过程能力指数的计算 6、过程不合格品率的计算
第二节 直方图与过程能力指数
1、直方图的概念 直方图是用于对大量计量值数据进行整理加
工，找出其统计规律，即分析数据的分布形 态，以便对其总体的分布特征进行统计推断 的方法。
第二节 直方图与过程能力指数
孤岛型 在直方图的左边或右边出现孤 立的长方形。这是测量有误， 或生产过程中出现异常因素而 造成的。如原材料一时的变化， 刀具严重磨损，或混入了少量 不同规格的产品或短时间由不 熟练工人替班等。
第二节 直方图与过程能力指数
1 2 3 4 5 6 7 合计
表4-3 频数（频率）分布表
滚珠
Φ15.0±1.0 组界限 14.05～14.35 14.35～14.65 14.65～14.95 14.95～15.25 15.25～15.55 15.55～15.85 15.85～16.15
操作者 生产日期 制表者 制表日期
组中值bi 14.2 14.5 14.8 15.1 15.4 15.7 16.0
保养状况等。 3)材料(Material)：材料的化学成分、物理性能及外
观质量的差别等。
第一节 质量变异及变异特性
4)方法(Method)：生产工艺、操作规程以及 工艺装备选择的差别等。
5)测量（Measure）：测量方法的差别。 6)环境(Environment)：工作地的温度、湿度、
照明、噪声以及清洁条件的差别等。
第四章 质量管理中的统计技术
本章主要内容
第一节 质量变异及变异特性 第二节 直方图与过程能力指数 第三节 显著性检验 第四节 控制图(SPC) 第五节 综合案例——污水处理pH的统计分析
第一节 质量变异及变异特性
1、质量变异 2、质量变异的规律 3、过程状态中的模式 4、质量管理中的数据