质量管理之常用统计工具
企业质量管理的关键工具有哪些
企业质量管理的关键工具有哪些在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想脱颖而出，提供高质量的产品和服务至关重要。
而实现高质量的目标，离不开有效的质量管理工具。
这些工具可以帮助企业识别问题、分析原因、制定改进措施，并监控质量绩效。
下面我们就来探讨一下企业质量管理中常见的关键工具。
一、统计过程控制（SPC）统计过程控制是一种基于数据的质量控制方法。
它通过收集和分析生产过程中的数据，来监控过程的稳定性和预测可能出现的问题。
SPC 常用的工具包括控制图，如均值极差控制图、均值标准差控制图等。
控制图能够直观地展示过程的变化趋势，帮助企业判断过程是否处于受控状态。
如果数据点超出控制限，就表明过程可能存在异常，需要及时采取措施进行调整。
通过 SPC，企业可以在质量问题发生之前就采取预防措施，降低废品率，提高生产效率和产品质量的一致性。
二、六西格玛管理六西格玛是一种以数据为驱动、追求近乎完美质量的管理方法。
它的目标是将过程中的缺陷率控制在百万分之 34 以下。
六西格玛采用“定义测量分析改进控制”（DMAIC）的流程来解决问题。
在定义阶段，明确问题和改进的目标；测量阶段收集相关数据；分析阶段找出问题的根本原因；改进阶段提出并实施解决方案；控制阶段确保改进成果的持续稳定。
六西格玛不仅适用于制造业，也广泛应用于服务行业等领域，帮助企业降低成本、提高客户满意度、增强竞争力。
三、失效模式与影响分析（FMEA）FMEA 是一种在产品设计和过程开发阶段用于预防故障的工具。
它通过分析潜在的失效模式及其可能产生的影响，评估风险，并制定相应的预防措施。
FMEA 包括设计 FMEA 和过程 FMEA 两种类型。
设计 FMEA 关注产品设计中可能出现的故障，过程 FMEA 则针对生产过程中的潜在问题。
通过提前识别和解决可能的失效模式，企业可以减少产品召回、降低维修成本、提高产品的可靠性。
四、质量功能展开（QFD）QFD 是一种将客户需求转化为产品设计和生产要求的工具。
质量管理常用统计工具
质量管理常用统计工具
质量管理常用的统计工具有：
1. 控制图：用于监控过程稳定性和控制产品质量。
2. 直方图：用于展示数据分布的情况，帮助理解数据的特征。
3. 散点图：用于分析两个变量之间的关系以及是否存在相关性。
4. 箱线图：用于显示数据的中位数、四分位数和异常值等统计指标。
5. 整体品质抽样：用于评估产品批次的合格率。
6. 抽样平均图：用于评估过程的长期稳定性和准确性。
7. 回归分析：用于分析两个或多个变量之间的关系，预测未来的趋势。
8. 信度分析：用于评估测量工具的可靠性和准确性。
9. 效果图：用于比较不同处理方法或策略的效果。
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10. 公差分析：用于评估产品设计规范和制造过程的一致性和合格率。
这些统计工具在质量管理中被广泛应用，能够帮助企业分析和解决质量问题，提高产品和过程的质量。
2。
关于质量管理七种工具的描述
质量管理七种工具是指在质量管理过程中常用的七种方法和工具，包括流程图、因果图、直方图、散点图、控制图、检查表和Pareto图。
这些工具可以帮助识别问题、分析数据、改进过程，以提高产品或服务的质量。
流程图：用于显示一个或多个输入转化为一个或多个输出的过程中，所需要的步骤顺序和可能分支。
流程图有助于了解和估算一个过程的质量成本。
因果图：也称为鱼骨图或石川图，用于分析问题的根本原因。
通过将问题与可能的原因相关联，可以识别出问题的潜在因素。
直方图：一种特殊的条形图，用于描述集中趋势、分散程度和统计分布形状。
直方图可以直观地展示数据的分布情况。
散点图：显示两个变量之间的关系的图表。
通过散点图的观察和分析，可以发现两个变量之间是否存在相关关系或因果关系。
控制图：用于确定一个过程是否稳定或可预测的绩效。
控制图可以检测到过程的异常波动，从而及时采取措施解决问题。
检查表：用于收集数据的查对清单。
通过检查表，可以对某一特定事项或问题进行逐项检查，以便记录和分析数据。
Pareto图：一种特殊的垂直条形图，用于识别造成大多数问题的少数重要原因。
Pareto图可以帮助企业优先解决关键问题，提高生产效率和质量。
这些工具在质量管理中发挥着重要作用，通过综合运用这些工具，企业可以更好地理解和控制生产过程，提高产品质量，降低生产成本，增强客户满意度和忠诚度。
质量管理之常用统计工具
质量管理常用统计方法 Statistical methods in quality management
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202X
了解数据、总体、样本的含义及随机抽样的一般方法； 掌握排列图、因果分析图的作图方法和应用； 掌握分层法、统计图表法的应用； 了解直方图的原理、作用、作图方法及应用；
抽样
样本
当获得的资料不均匀，或呈偏态分布时，分层抽样是一种有效的抽样方法；
抽样方法
系统抽样
从总体中每隔K个个体抽取一个个体的抽样方法，比值K是总体容量N与样本容量n之比；
如果被抽总体足够大，并且易作某种次序的整理时，系统抽样比分层抽样好；
1， 2， ……. K K+ 1， K+2， ……..， 2K 2K + 1， 2K+2， ……..， 3K 直到 N为止
排列图的作图方法步骤
将用于排列图所记录的数据进行分类。 确定数据记录的时间。 按分类项目进行统计。 计算累计频率。 准备坐标纸，画出纵横坐标。 按频数大小顺序作直方图。 按累计比率作排列曲线。 记载排列图标题及数据简历。
排列图：例1
某厂铸造车间生产某一铸件，质量不良项目有气孔、未充满、偏心、形状不佳、裂纹、其它等项。记录一周内某班所生产的产品不良情况数据，并分别将不良项目归结为表
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排列图
排列图（帕累拉图）
意大利经济学家V.Pareto于1897年在研究国民所得时发现大部分所得均集中于少数人，而创出此原理。 Dr. Joseph Juran recognized this concept as a universal that could be applied to many fields. He coined the phrases “vital few and useful many”（关键的少数，次要的多数）.
质量管理工具-七大工具
质量管理工具-七大工具质量管理工具-七大工具一、统计过程控制（SPC）统计过程控制是一种通过收集和分析数据来监控和改进制造过程的质量管理工具。
SPC使用统计技术来识别和预测制造过程中可能出现的异常，并采取措施加以纠正，以防止不良品产生，提高产品质量。
二、失效模式与影响分析（FMEA）失效模式与影响分析是一种识别、评估和优先处理潜在失效模式及其相关风险的方法。
FMEA通过分析产品或过程的潜在失效模式，确定这些失效可能对产品或过程的影响，并为预防和减轻这些失效提供建议。
三、过程失效模式与影响分析（PFMEA）过程失效模式与影响分析是FMEA的扩展，它专门针对制造或装配过程中的潜在失效模式进行分析。
PFMEA更注重于分析制造过程中的失效模式，以及它们对产品质量和制造过程的影响。
四、风险优先度矩阵（RPN）风险优先度矩阵是一种评估产品或过程中潜在风险的方法。
RPN根据每个风险的严重性、发生率和可检测性来确定风险的优先级，以便将资源集中在最重要的风险上，采取优先行动。
五、测量系统分析（MSA）测量系统分析是一种评估测量系统准确性和可靠性的方法。
MSA通过分析测量系统的误差、偏移和重复性，确保测量结果的准确性和一致性，以便为产品质量提供可靠的依据。
六、统计过程控制（SPC）统计过程控制再次被强调，因为它是质量管理中非常重要的工具之一。
SPC用于监控和改进制造过程中的关键过程参数，确保产品质量的稳定性和一致性。
通过实施SPC，企业可以及时发现异常，采取措施防止不良品的产生，并持续改进制造过程。
七、产品质量先期策划（APQP）产品质量先期策划是一种在产品开发初期就进行质量策划的方法。
APQP 的目标是在产品设计阶段就识别和解决潜在的质量问题，确保产品从设计到制造的整个过程中的质量可靠性。
通过APQP，企业可以在产品开发初期就确定并解决潜在的质量问题，避免在制造过程中出现质量问题，提高产品质量和客户满意度。
总结：以上是七种常用的质量管理工具，它们在质量管理中发挥着重要的作用。
质量管理五大工具
目录质量管理五大工具................................................................... 错误！未定义书签。
一、1SPC .............................................................................. 错误！未定义书签。
二、MSA............................................................................... 错误！未定义书签。
三、FMEA............................................................................. 错误！未定义书签。
四、APQP ............................................................................. 错误！未定义书签。
五、PPAP.............................................................................. 错误！未定义书签。
质量管理五大工具质量管理五大工具，也称品管五大工具。
包括：1.统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）；2.测量系统分析（MSA，Measurement System Analyse）；3.失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）；4.产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality Planning）；5.生产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）。
质量管理工具汇总
质量管理工具汇总质量管理在企业管理中占据着至关重要的地位，它直接影响到产品的质量和企业的声誉。
为了有效地进行质量管理，许多工具和技术被开发和应用。
以下是一些常用的质量管理工具的详细介绍：1. 统计过程控制（SPC）: SPC是一种使用统计方法来分析和改进制造过程中的工具。
它通过监控和测量关键过程参数，提前预警异常变化，保证产品质量的稳定性。
2. 失效模式与影响分析（FMEA）: FMEA是一种前瞻性的工具，用于识别和评估潜在的失效模式及其对系统性能的影响。
它有助于预防问题，提高产品和过程的可靠性。
3. 六西格玛: 六西格玛是一套追求高效率、低缺陷的质量管理方法。
它通过定义、测量、分析、改进、控制五个步骤，不断提高过程能力，实现卓越质量。
4. 质量控制图: 质量控制图是对产品特性进行测量的工具，用于监控生产过程是否处于控制状态。
它可以帮助管理者快速识别异常并采取相应措施。
5. 田口方法: 田口方法是一种稳健性设计技术，强调产品性能对各种因素的抗干扰能力。
通过合理地选择设计参数，降低产品噪声，提高其鲁棒性。
6. QFD（质量功能展开）: QFD是一种将客户需求转化为产品开发过程中的设计要求和质量目标的方法。
它确保产品满足用户需求，提高客户满意度。
7. PDCA循环: PDCA循环是质量管理的基本方法，包括Plan、Do、Check、Act四个阶段。
它通过持续改进，确保质量目标的实现。
8. 5W1H分析法: 5W1H分析法是一种常用的提问方法，用于识别问题的根本原因。
通过问“为什么”来追溯问题的源头，找到有效的解决方案。
9. 头脑风暴法: 头脑风暴法是一种激发创新思维的方法，通过集思广益，产生新观点和解决方案。
它鼓励自由思考，避免过早评价。
10. 因果图（鱼骨图）: 因果图用于表示和识别因果关系，帮助分析人员直观地看到问题的可能原因。
通过绘制鱼骨图，可以系统地考虑各种因素，找到根本原因。
以上这些工具在质量管理中各自扮演着重要的角色，企业可以根据自身实际情况选择合适的工具来提升质量管理水平。
全面质量管理的常用七种工具
全面质量管理的常用七种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、检查表检查表又称调查表，统计分析表等。
检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。
但或许正因为其简单而不受重视，所以检查表使用的过程中存在的问题不少。
使用检查表的目的：系统地收集资料、积累信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。
也就是确认有与没有或者该做的是否完成（检查是否有遗漏）。
二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。
制作排列图的步骤：1、收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。
如，可收集1个月或3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。
2、进行分层，列成数据表，即将收集到的数据资料，按不同的问题进行分层处理，每一层也可称为一个项目；然后统计一下各类问题(或每一项目)反复出现的次数(即频数)；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算和作图时的基本依据。
3、进行计算，即根据第(3)栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4)栏，然后计算出累计百分数，计入第(5)栏。
4、作排列图。
即根据上表数据进行作图。
需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。
三、因果图法因果图又叫特性要因图或鱼骨图。
按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。
它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。
画因果分析图的注意事项：1、影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法和工作环境。
每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到可以采取措施为止。
2、讨论时要充分发挥技术民主，集思广益。
别人发言时，不准打断，不开展争论。
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3K
直到 N为止
如果被抽总体足够大，并且易作某种次序的整理时，系统抽样比分层抽样好；
抽样方法
总体
管 理
结论
抽样 分析
样本 测 试
数据
总体、样本、数据间的关系
抽样的目的是通过样本来反映总体。 在质量管理中，常常将测试的样本数据，通过整理加工，找出它们的 特性，从而推断总体的变化规律、趋势和性质。 一批数据的分布情况，可以用中心倾向及数据的分散程度来表示，表 示中心倾向的有平均值、中位值等，表示数据分散程度的有方差、标 准偏差、极差等。
数据
③质量特性值:
•质量特性值通常表现为各种数值指标，即质量指标。
•一个具体产品常需用多个指标来反映它的质量。
•测量或测定质量指标所得的数值，即质量特性值，一般称 为数据。
•根据质量指标性质的不同，质量特性值可分为计数值和计 量值两大类。
质量特性值
பைடு நூலகம்
计数值:
a.计数值。当质量特性值只能取一组特定的数值，而不能 取这些数值之间的数值时，这样的特性值称为计数值。 计数值可进一步区分为计件值和计点值。 对产品进行按件检查时所产生的属性(如评定合格与不合 格)数据称为计件值。 每件产品中质量缺陷的个数称为计点值。如棉布上的疵 点数、铸件上的砂眼数等。
理的整个领域都有深刻的影响。
专家观点
一切用数据说话，数据是质量管理活动的基础。
数据反映出产品特定数据，称为质量特性。
数据在质量管理中的作用
在质量管理过程中，需要有目的地收集有关质量数据，并对数据进 行归纳、整理、加工、分析，从中获得有关产品质量或生产状态的 信息，从而发现产品存在的质量问题以及产生问题的原因，以便对 产品的设计、工艺进行改进，以保证和提高产品质量。
随机抽样
指总体中每一个个体都有同等可能的机会被抽到。这种抽样方法 事先不能考虑抽取哪一个样品，完全用偶然方法抽样，常用抽签 或利用随机数表来抽取样品以保证样品代表性。
抽样
当总体容量不大时，随机抽样是一种有效的抽样方法；
抽样方法
分层抽样
分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分 层，然后在各层中按照随机原则抽取样本。分层抽样可以减少层 内差异，增加样本的代表性。
计数值和计量值
计量值:
b.计量值。当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可 能的数值时，这样的特性值称为计量值。如用各种计量 工具测量的数据(长度、重量、时间、温度等)，就是计量 值。
计数值和计量值
总体和样本:
不同类的质量特性值所形成的统计规律是不同的，从而 形成了不同的控制方法。由于工业产品数量很大，我们 所要了解和控制的对象产品全体或表示产品性质的质量 特性值的全体，称为总体。通常是从总体中随机抽取部 分单位产品即样本，通过测定组成样本大小的样品的质 量特性值，以此来估计和判断总体的性质。质量管理统 计方法的基本思想，就是用样本的质量特性值来对总体 作出科学的推断或预测。
总体、个体
样本:
样本又叫子样，是从总体中抽出来一部分个体的集合。
样本中每个个体叫样品，样本中所包含样品数目称为样本大小， 又叫样本量，常用n表示。
对样本的质量特性进行测定，所得的数据称为样本值。
当样本个数越多时，分析结果越接近总体的值，样本对总体的代 表性就越好。
样本
随机抽样
分层抽样
系统抽样
抽样方法
描述总体数据离散程度的参数为方差σ2 ，描述总体数据中心倾向的 数为均值μ 。若利用样本参数近似描述总体状况时，可以利用样本方 差S2近似代替总体方差σ2，利用样本均值X近似代替总体均值p。
质量管理工具
“统计（statistics）”一词是由“国家 （state）” 一词演化而来。 它的意思是指收集和整理国情资料、信息的一种 活动。
名词注解
A. V. Feigenbaum 的观点： • 在全面质量管理中，“无论何时、何处都会用
到数理统计方法”。 • “这些统计方法所表达的观点对于全面质量管
计数值和计量值
总体:
总体又叫母体，是研究对象的全体。
一批零件、一个工序或某段时间内生产的同类产品的全部都可以称为总体。
个体:
构成总体的基本单位，称为个体。
每个零件、每件产品都是一个个体。
质量检验常用抽样方法进行，即从总体中抽出一部分个体，并测试每 个个体的有关质量特性数据，进行统计分析后，对总体作出估计和判 断。
❖ 设计生产过程，确保一次成功。
❖ 跟踪记录生产结果，并利用这些结果指导系统的改善；
❖ 把这些概念扩展到供应商和经销环节；
方法
全面质量管理
内涵
❖ 持续改进； ❖ 树立榜样； ❖ 授权给职员； ❖ 发扬团队协作精神；
❖ 依据事实作出决策；
❖ 掌握质量管理工具；
❖ 供应商的质量保证；
全面质量管理方法
确定问题并明确改进目标 收集数据 分析问题 获得可能的解决方案
选择一个解决方案 解决质量问题 检查解决方案并说明是否 实现了目标
解决质量问题的基本步骤
有一些质量管理工具可供公司用来解决质量问题及实现工序的改进。 它们有助于收集和分析数据以便为决策提供依据。
❖ 对帐单（检查表，checklist）; ❖ 流程图； ❖ 散布图； ❖ 直方图； ❖ 排列图； ❖ 控制图； ❖ 因果分析图；
质量管理常用统计方法
Statistical methods in quality management
质量管理常用统计方法
本章主要内容：
1、了解数据、总体、样本的含义及随机抽样的一般方法； 2、掌握排列图、因果分析图的作图方法和应用； 3、掌握分层法、统计图表法的应用； 4、了解直方图的原理、作用、作图方法及应用；
本章主要要求
管理的主要任务是指导一个组织的日常运作以及 在组织的未来发展中保持其生命力。 在保持公司生命力、战略性职责方面质量管理已 成为重要因素。
管理
全面质量管理
全面质量管理是指对公司每一个人所提出的关注 质量的要求。
全面质量管理
❖ 明确用户的需要；
❖ 开发新产品或提供新服务以便满足或超出用户的需要；
抽样
样本
当获得的资料不均匀，或呈偏态分布时，分层抽样是一种有效的抽样方法；
抽样方法
系统抽样
从总体中每隔K个个体抽取一个个体的抽样方法，比值K是总体容 量N与样本容量n之比；
例，从具有1000个个体的总体中抽取50个个体。
1， 2， …….
K
K+ 1， K+2， ……..，
2K
2K + 1， 2K+2， ……..，