质量管理常用统计方法.ppt
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质量管理基础知识与常用的统计方法.pptx
性能 耐久性 可靠性 安全性 经济性 外观
衡量标准 质量标准 企业标准 部颁标准 国内标准 国际标准
一、基础知识
注意区分产品质量、工作质量和工程质量
工程质量：由操作者、原材料、机器设备、加工方法、工作环 境等综合作用下形成的产品质量，对产品质量起着直接影响。
工作质量：企业的管理工作、技术工作和组织工作对达到产品 质量标准的保证程度。
海尔的质量管理意识
质量提高
质量管理的重要性及收益
增加市场占有率
信誉提高 销量提高 价格提高
降低成本
生产率提高 返工和废品率减少 产品保修成本降低
利润增加
一、基础知识
(二)质量与质量管理的概念
1、质量 GB／T19000----ISO 9000：2000版标准。定义：质量是 一组固有特性满足要求的程度。
在此基础上，青岛海尔重视职工素质的提高。他们制定了5年 教育计划和年度计划，实行全员培训，组织了36次近千人的培 训班，参加全国质量管理统考，有913人获得合格证书。公司共 成立了32个学习小组，取得了38项成果，其中6项获青岛优秀成 果奖，3项获省优质成果奖，3项获国家优秀成果奖。
强烈的质量意识和优秀的质量管理取得了巨大的效果。 1989年12月轻工部主办的全国最优最劣售后服务单位评选活动 中，青岛海尔以总投诉率为万分之零点四六、全国同行业第一 的优异成绩获“双龙杯”奖。1990年，海尔集团又获“国家质 量管理奖”和“全国十佳企业优秀管理金马奖”。如今，海尔 已经在国际、国内获得各方面的肯定和公认。海尔冰箱获得冰 箱行业第一枚国优金牌；海尔是全国十大驰名商标之一，是家 电行业中唯一的消费者最信得过的冰箱商标；海尔在国际竞争 中10次中标，海尔是中国家电最先获得国际认证，并获得国际 最权威性的美国、德国、加拿大等各种认证。
质量管理统计方法PPT课件
组中值 196.25 197.75 199.25 200.75 202.25 203.75 205.25
频数 5 8 14 17 7 6 3
11
第11页/共59页
三、数据的整理与显示
分组
组限
频数
频率 （%）
累计频数
向上
向下
1
[195.5，197.0)
5
8.3
5
60
2
[197.0，198.5)
8
13.3
计量值数据是指在某个区间上的可能取值具有连续性 的数据，即在该区间内可以取无穷多个实数值。常见 的有质量、面积、长度、体积，等等。
2．计数值数据
计数值数据是指在有限的区间内只能取有限个整数值 的数据，其取值只能是大于或等于零的整数，否则将 失去其实际意义。如铸件内的气孔个数、一批产品中 不合格产品的件数，等等。
2
第2页/共59页
二、数据的收集与分析
（一）总体、个体及样本
类别 总体
个体 样本
定义
需要研究考察的对象的全体即被称为总体，总体是 由个体组成的。
总体中包含的个体数量称为总体容量，用大写字母 N表示
被抽取出来的这一部分个体就组成了一个样本，而 样本中所包含的个体数目称为样本容量，用小写字 母n表示。
23
第23页/共59页
二、随机变量的概率分布
（二）离散型随机变量的概率分布
设一个离散型随机变量X的所有可能取值为xi( i = 1, 2, …, n)，并且与 其相对应的概率P(X = xi)= pi都是已知的，那么也就确定了该随机变量
的概率分布。也可以用表格的形式更直观地表示出来：
X
X1
X2
X3
质量管理常用的统计技术126页PPT
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
质量管理常用的统计技术
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。—伯克
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
质量管理常用的统计技术
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。—伯克
质量数据及分析统计基本方法ppt
d.双峰型。常常是两种不同的分布混合在一起时多出现此型， 如两台设备或不同原料所生产的产品混在一起的情况。
直方图分析
4:尖峰型:公差范围比特性分布范围大很多,此 时应考虑是否可以改变工艺,以提高生产效率, 降低生产成本或者缩小公差范围;
5:超差型:质量特性分布范围过分地偏离公差 范围,已明显看出超差,应立限采取措施加以纠 正;
USL
直方图图形
30.50 30.30 29.00 27.75 26.45 25.15 23.85 22.55 21.25 19.95 18.65 17.35
6：SPC技术原理
统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的 过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据 反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取 措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影 响的受控状态，以达到控制质量的目的。当过程仅 受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称 受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过 程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程 波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一 般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发 生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过 程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有 能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足 顾客的要求。
第二步：计算极差
• R= Xmax-Xmin=30.0-17.4=12.6
第三步：设定组数，计算组距
È·¶¨× é Êý £¨k£© ± í
Êý ¾Ý ¸ö Êý £¨n£©
× é Êý £¨k©£
50ÔÒ ÄÚ
5~7
50-100
6~10
100-250 250ÒÔ ÉÏ
7~12 10~12
直方图分析
4:尖峰型:公差范围比特性分布范围大很多,此 时应考虑是否可以改变工艺,以提高生产效率, 降低生产成本或者缩小公差范围;
5:超差型:质量特性分布范围过分地偏离公差 范围,已明显看出超差,应立限采取措施加以纠 正;
USL
直方图图形
30.50 30.30 29.00 27.75 26.45 25.15 23.85 22.55 21.25 19.95 18.65 17.35
6：SPC技术原理
统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的 过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据 反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取 措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影 响的受控状态，以达到控制质量的目的。当过程仅 受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称 受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过 程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程 波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一 般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发 生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过 程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有 能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足 顾客的要求。
第二步：计算极差
• R= Xmax-Xmin=30.0-17.4=12.6
第三步：设定组数，计算组距
È·¶¨× é Êý £¨k£© ± í
Êý ¾Ý ¸ö Êý £¨n£©
× é Êý £¨k©£
50ÔÒ ÄÚ
5~7
50-100
6~10
100-250 250ÒÔ ÉÏ
7~12 10~12
质量管理常用统计方法
1、利用排列图寻找产品质量的改善重点； 2、利用排列图验证改善产品质量的效果；
之前
100%
之后
实现的改善
100%
排列图的应用
2000.6.1
3、利用排列图对产品质量进行分层研究；
A BC
排列图的应用
2000.6.1
因果图
A cause-and-effect(C&E) diagram is a picture composed of lines and symbols designed to represent a meaningful relationship between and effect and its causes. It was developed by Dr. Kaoru Ishikawa（石川磬） in 1943 and is sometimes referred to as an Ishikawa diagram or fishbone diagram because of its shape.
66.7 17.9 5.1 4.1 6.2 100
Ð Ð ± Ð Ð ( % )
84.6 89.7 93.8 100
排列图：练习
2000.6.1
200
100
150
不
良 数
100
66.7%
50 A
17.9% 5.1%
4.1% 6.1%
B C D 其他
排列图：练习
80
60 比 率
40
20
%
2000.6.1
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。
质量管理常用统计方法Statistical methods in quality management
分层法；从不同角度层面发现问题
分布图；展示变数之间的线性关系 直方图；展示过程的分布情况 排列图；确定主导因素 控制图；识别波动来源
因果分析图；寻找引发结果的原因
质量管理工具
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。
 ç Þ Ï ç Þ Ï ½ Ï ~É ½ Ï 11.405~11.505 11.505~11.605 11.605~11.705 11.705~11.805 11.805~11.905 11.905~12.005 12.005~12.105 12.105~12.205 12.205~12.305 12.305~12.405
排列图的作用
2000.6.1
排列图（伯拉图）
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）.
3、计算组距。
全距 L-S 组距 h = ———— = —————— k 组数 组距 尽可能取为10、5、1、0.5、0.1、0.05
12.35-11.45 0.9 组距 h = ———— = ———— = 0.1125 ≈ 0.1 8 8
频数分布表编制步骤3
2000.6.1
4、求界限值。 在划分界限时，必须明确端点的归属，所以在决 定组的界限值时，可以从每一个界限值上加上或 减去1/2测量单位。
《质量管理学》第七章：统计技术方法.ppt
使用方差分析的方法，通过计算比直观法更 有说服力一些。其应用步骤与单因素的方差分析 大致相同，只是在整理数据方面略有差别。
2019-8-22
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21
(二) 有交互作用的双因素方差分析
所谓交互作用是指两个因素搭配在一起相
互影响而引起的那部分作用。若有A、B两个因
素，各可取两个水平，其搭配和试验结果，为： A1B1=2，A1B2=7，A2B1=5，A2B2=3，从图中 可看出它们的交互作用。
2019-8-22
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17
第三节 方差分析
一、方差分析概念
(一) 方差分析的含义 方差分析是把表示质量特征数据分散程度的“离差
平方和”分解为与各个因素对应的成分，并和“误差项” 比较，找出哪一个因素给予特征值以较大影响的方法。
(二) 方差分析的分类
1. 单因素方差分析
2. 方差分析的多重比较
4. 检验两个总体的均值或标准偏差是否有显著性 差异；
5. 检验对样本的某个观察结果是否为异常值等。
2019-8-22
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13
(四) 应用步骤
假设检验的应用过程是如何利用样本信息对假设成 立与否作出判断的过程，一个完整的假设检验活动过 程，应遵循以下步骤。
1. 提出原假设 2. 构造统计量 3. 给出显著性水平 4. 确定临界值和拒绝域 5. 作出推断
(3) 标准正态分布的分位点
2019-8-22
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5
标准正态分布的概率密度函数φ（u）的图形
2019-8-22
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6
(二) 二项分布
二项分布是计数值数据——离散型随机变量的典 型分布，是计数抽样检验的重要理论依据。
2019-8-22
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21
(二) 有交互作用的双因素方差分析
所谓交互作用是指两个因素搭配在一起相
互影响而引起的那部分作用。若有A、B两个因
素，各可取两个水平，其搭配和试验结果，为： A1B1=2，A1B2=7，A2B1=5，A2B2=3，从图中 可看出它们的交互作用。
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17
第三节 方差分析
一、方差分析概念
(一) 方差分析的含义 方差分析是把表示质量特征数据分散程度的“离差
平方和”分解为与各个因素对应的成分，并和“误差项” 比较，找出哪一个因素给予特征值以较大影响的方法。
(二) 方差分析的分类
1. 单因素方差分析
2. 方差分析的多重比较
4. 检验两个总体的均值或标准偏差是否有显著性 差异；
5. 检验对样本的某个观察结果是否为异常值等。
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13
(四) 应用步骤
假设检验的应用过程是如何利用样本信息对假设成 立与否作出判断的过程，一个完整的假设检验活动过 程，应遵循以下步骤。
1. 提出原假设 2. 构造统计量 3. 给出显著性水平 4. 确定临界值和拒绝域 5. 作出推断
(3) 标准正态分布的分位点
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5
标准正态分布的概率密度函数φ（u）的图形
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6
(二) 二项分布
二项分布是计数值数据——离散型随机变量的典 型分布，是计数抽样检验的重要理论依据。
质量管理中的统计技术与方法(PPT 63页)
控制图
控制图又叫管理图。它是用来区分由异常原因引起的波动、 或是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的一种工具
控制图建立在数理统计学的基础上，它利用有效数据建立控
制界限。控制界限一般分为上控制限（UCL）和下控制限（
LCL）
质量特性值
●
●
●
●
●
●
●● ● ●
UCL 3倍标准偏差（3σ）
CL 3倍标准偏差（3σ）
正态分布的“68-95-99.7法则”或“经验法则”
所以我们把
2σ定义为警戒限，数值出现在这区间概率为95.4% 3 σ定义为行动限，数值出现在这区间概率为99.7% 超出3 σ既为超出规格标准
控制限与规格限
控制图中的控制限与规格限是完全不同的两种概念，不能 混为一谈
规格限是产品设计结果，属于技术、质量标准的范畴，是 对产品做“合格”与“不合格”的符合性判断的依据
SL
X18源自1频率 61 2
8
4
SU
n=100 X=33.6 S=2.98 Cp=1.30 Cpk=1.10
27。5
33。5
39。5
内径尺寸
成型树脂内(c径m)尺寸的直方图
直方图
｝ 1、数据的分布形状
2、数据分布的中心位置 3、数据分散的程度
一目了然
4、数据和规格的关系
主要用途：
➢ ◆ 直观的显示过程质量状况 ；
排 序: 20 21 22 24 26
中位位数置: 22 1 2 3 4 5
六个数据取中位数
原始数据: 10 5 9 12 6 8
排 序: 位 置:
5 6 8 8.5 9 10 12
123
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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。
数据 16
本课主要内容：
1、了解数据、总体、样本的含义及随机抽样的一般 方法；
统计技术 4
5M1E
• 机器 机器的老化，新机台 • 材料 供应商的更换、材料的替代、材料机械或化学性质之变动、材料尺寸
变动
• 方法 流程之变更、作业立法之变更、工具夹具不当、 • 操作员操作员熟练度、操作员习惯性、操作员有没有依照作业标准作业
操作员之体力与情绪、操作员的工作场所及使用工具
• 测量 测量手法、测量仪器精确度
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 15
经营过程实质是数据的采集、传递和加工处理的过程， 产品是数据的物质表现。
一切用数据说话，数据是质量管理活动的基础。
在产品设计、制造和销售中，各种与产品质量有关的数据能够为人 们提供信息，从而帮助人们认识产品质量的变化规律，为改善和保 证产品质量提供采用措施的依据。
计数值和计量值 19
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。
质量管理常用统计方法
Statistical methods in quality management
机电工程学院 工业工程系
质量管理常用统计方法 1
“质量管理”是指导和控制组织与质量有关的彼此
协调的活动.质量是一组固有特性满足要求的程度.
质量管理经历了质量检验、统计质量控制、全面 质量管理阶段
统计技术 2
统计技术 12
可靠性 可靠性是指产品在规定的条件和规定的时间内， 完成规定的功能的能力。 可靠性指标：可靠度、故障率、故障密度函数、 寿命分布函数、系统的可靠性模型、系统可靠性 预计和分配、可靠性设计、可靠性管理。
故障模式和影响分析 是一种可靠性分析的方法，研究产品故障对系统 工作所产生的后果和影响，并将每一种可能的故 障模式按其危害度进行分类，并采取必要的纠正 措施
统计技术 8
2000 版ISO9000 族标准将统计技术提升为质量管理体系 的一个基础，强调的不是统计技术本身，而是“统计技 术的作用”，即将统计技术作为分析、解决问题，提高 质量管理体系有效性和促进持续改进的一种工具。
1. 统计技术研究的对象是变异 2. 什么是变异: 同一起源的个体性状差异 3. 变异具有规律性 4. 变异有不同性质 5. 关注总体质量和长远质量 6. 贵在坚持，重在应用
•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 18
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。
2、掌握排列图、因果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 17
数据反映出产品特定性质 •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。
对统计技术作用的认识 9
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
理的整个领域都有深刻的影响。
专家观点 10
统计质量控制 抽样检验 试验设计 可靠性
故障模式和影响分析(FMEA) •••••
统计技术 6
传统的统计技术是指“数理统计”，是建立在概 率论基础上的数学的一个分支，是“研究如何以 有效的方式去收集、整理和分析受到随机性影响 的数据，以对所观察的问题作出推断、预测，直 至采取决策及行动提供依据。
统计技术 7
日本的质量管理者首先打破了统计技术就是数理 统计的禁区。 图表或经过整理的数据特征值，也纳入统计技术 的范畴。 • 推断型统计技术 • 描述性统计技术
• 环境因素源稳定度、水质稳定度、温度湿度、空气粉尘、照明度、地板及工
作场所清洁、工作场所物品之摆放
5
全面质量管理阶段 支持理论：系统工程、运筹学、统计推断理论、价 值工程、生产管理、项目管理、成本管理、试验设 计、测量技术等多种技术的综合应用 思想奠基人：费根堡姆、朱兰 基本思想：用户至上，一切为用户服务；预防为主， 强调事先控制；建立有效的质量管理体系；持续改 进；突出人的作用。 特点：“三全一多”
质量检验阶段
支持理论：泰勒的“科学管理” 优点：生产和检验分开；
避免了不合格品流入市场； 缺点：即便发现了不合格品，损失已经发生，无
法挽回； 质量是检验出来的。
统计技术 3
统计质量控制阶段 支持理论：统计推断理论 奠基人：休哈特、道奇和罗米格 优点：5M1E 过程 质量特征值 单纯的质量检验的事后把关转变为预防控制； 缺点：过分地强调了数理统计理论的研究； 主要应用于制造阶段
统计技术 13
统计质量控制 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。
❖ 检查表; ❖ 分层法； ❖ 散布图； ❖ 直方图； ❖ 排列图； ❖ 控制图； ❖ 因果图；
★关联图 ★系统图 ★矩阵图 ★矩阵数据分析法 ★过程决策程序图法 ★箭条线图法 ★KJ法
质量管理工具 14
统计技术 11
抽样检验 从交验的每批产品中随机地抽取预定样本容量的 产品,如果样本中所含的不合格品小于抽样方案预 先规定数,则判定该批产品合格,予以接收,否则,拒 绝接收
试验设计 是以概率论、数理理论和线性代数等为根据，科 学地安排试验方案，正确分析试验结果，尽快获 得优化方案的一种数学理论和方法
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。
数据 16
本课主要内容：
1、了解数据、总体、样本的含义及随机抽样的一般 方法；
统计技术 4
5M1E
• 机器 机器的老化，新机台 • 材料 供应商的更换、材料的替代、材料机械或化学性质之变动、材料尺寸
变动
• 方法 流程之变更、作业立法之变更、工具夹具不当、 • 操作员操作员熟练度、操作员习惯性、操作员有没有依照作业标准作业
操作员之体力与情绪、操作员的工作场所及使用工具
• 测量 测量手法、测量仪器精确度
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 15
经营过程实质是数据的采集、传递和加工处理的过程， 产品是数据的物质表现。
一切用数据说话，数据是质量管理活动的基础。
在产品设计、制造和销售中，各种与产品质量有关的数据能够为人 们提供信息，从而帮助人们认识产品质量的变化规律，为改善和保 证产品质量提供采用措施的依据。
计数值和计量值 19
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。
质量管理常用统计方法
Statistical methods in quality management
机电工程学院 工业工程系
质量管理常用统计方法 1
“质量管理”是指导和控制组织与质量有关的彼此
协调的活动.质量是一组固有特性满足要求的程度.
质量管理经历了质量检验、统计质量控制、全面 质量管理阶段
统计技术 2
统计技术 12
可靠性 可靠性是指产品在规定的条件和规定的时间内， 完成规定的功能的能力。 可靠性指标：可靠度、故障率、故障密度函数、 寿命分布函数、系统的可靠性模型、系统可靠性 预计和分配、可靠性设计、可靠性管理。
故障模式和影响分析 是一种可靠性分析的方法，研究产品故障对系统 工作所产生的后果和影响，并将每一种可能的故 障模式按其危害度进行分类，并采取必要的纠正 措施
统计技术 8
2000 版ISO9000 族标准将统计技术提升为质量管理体系 的一个基础，强调的不是统计技术本身，而是“统计技 术的作用”，即将统计技术作为分析、解决问题，提高 质量管理体系有效性和促进持续改进的一种工具。
1. 统计技术研究的对象是变异 2. 什么是变异: 同一起源的个体性状差异 3. 变异具有规律性 4. 变异有不同性质 5. 关注总体质量和长远质量 6. 贵在坚持，重在应用
•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 18
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。
2、掌握排列图、因果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 17
数据反映出产品特定性质 •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。
对统计技术作用的认识 9
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
理的整个领域都有深刻的影响。
专家观点 10
统计质量控制 抽样检验 试验设计 可靠性
故障模式和影响分析(FMEA) •••••
统计技术 6
传统的统计技术是指“数理统计”，是建立在概 率论基础上的数学的一个分支，是“研究如何以 有效的方式去收集、整理和分析受到随机性影响 的数据，以对所观察的问题作出推断、预测，直 至采取决策及行动提供依据。
统计技术 7
日本的质量管理者首先打破了统计技术就是数理 统计的禁区。 图表或经过整理的数据特征值，也纳入统计技术 的范畴。 • 推断型统计技术 • 描述性统计技术
• 环境因素源稳定度、水质稳定度、温度湿度、空气粉尘、照明度、地板及工
作场所清洁、工作场所物品之摆放
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全面质量管理阶段 支持理论：系统工程、运筹学、统计推断理论、价 值工程、生产管理、项目管理、成本管理、试验设 计、测量技术等多种技术的综合应用 思想奠基人：费根堡姆、朱兰 基本思想：用户至上，一切为用户服务；预防为主， 强调事先控制；建立有效的质量管理体系；持续改 进；突出人的作用。 特点：“三全一多”
质量检验阶段
支持理论：泰勒的“科学管理” 优点：生产和检验分开；
避免了不合格品流入市场； 缺点：即便发现了不合格品，损失已经发生，无
法挽回； 质量是检验出来的。
统计技术 3
统计质量控制阶段 支持理论：统计推断理论 奠基人：休哈特、道奇和罗米格 优点：5M1E 过程 质量特征值 单纯的质量检验的事后把关转变为预防控制； 缺点：过分地强调了数理统计理论的研究； 主要应用于制造阶段
统计技术 13
统计质量控制 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。
❖ 检查表; ❖ 分层法； ❖ 散布图； ❖ 直方图； ❖ 排列图； ❖ 控制图； ❖ 因果图；
★关联图 ★系统图 ★矩阵图 ★矩阵数据分析法 ★过程决策程序图法 ★箭条线图法 ★KJ法
质量管理工具 14
统计技术 11
抽样检验 从交验的每批产品中随机地抽取预定样本容量的 产品,如果样本中所含的不合格品小于抽样方案预 先规定数,则判定该批产品合格,予以接收,否则,拒 绝接收
试验设计 是以概率论、数理理论和线性代数等为根据，科 学地安排试验方案，正确分析试验结果，尽快获 得优化方案的一种数学理论和方法