质量改进统计分析方法培训课程
质量体系培训内容记录
质量体系培训内容记录质量体系培训课程内容一、质量体系的基本概念：1.质量体系：产品的质量取决于设计质量、制造质量和使用质量(合理的使用和维护等)等过程，因此必须在市场调查、研究开发、设计、制造、检验、运输、储存、销售、安装、使用和维修等环节中都把好质量关，这就是质量体系。
质量体系培训课程内容二、常用的质量体系统计方式“QC七种工具。
”1.统计分析表：利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样。
2.数据分层法：把性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析，数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。
3.排列图：是分析和寻找影响质量主要因素的一种工具。
一般，排列图中的左边纵坐标表示频数，右边纵坐标表示频率，折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小从左向右排列。
4.因果分析图：是以结果为特性，以原因为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。
5.直方图：是表示数据变化情况的一种主要工具。
6.散布图：又叫相关图，是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，通过对其观察分析，来判断两上变量之间的相关关系。
7.控制图：又称为管理图，是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。
质量体系培训课程内容三、ISO9000ISO是国际准化组织的简称，ISO9000是质量体系和的。
1.ISO要求：凡事有计划，凡事有人做，凡事有人负责，凡事有章可循，凡事有据可查，凡事有人监督。
2.推行ISO9000：①意义：a提高产品质量和生产效率;b提高全员的质量意识;c提高企业形象和市场竞争力;d提高管理水平。
②做好本职工作：a认真听好ISO9000培训课，了解实施系列标准的目的及所实施的标准的基础知识;b熟悉本岗位职责;c清楚工作所依据的文件;d做好工作中所需的质量记录;e了解与本人有关的工作接口;f熟悉本组织的质量体系文件和与自己工作相关的部分。
CQC统计技术培训课件
CQC统计技术培训课件1. 课程介绍本课程旨在介绍CQC（卓越质量控制）统计技术的基本概念和应用。
通过本课程，学员们将了解如何利用CQC统计技术来分析和改进组织内的各种过程，从而提高产品和服务的质量。
2. CQC统计技术概述CQC统计技术是现代质量管理中非常重要的组成部分。
它基于统计学原理和方法，通过对数据进行分析和解释，提供了一套有效的工具来揭示和解决组织内出现的质量问题。
CQC统计技术的主要目标是通过实时监控和分析数据，帮助组织及时发现和解决质量问题，以及持续改进过程和提高产品和服务的质量。
3. CQC统计技术的基本原理CQC统计技术基于以下几个基本原理：3.1 变异性原理所有过程都存在一定的变异性，即输入和输出之间的差异。
CQC统计技术通过测量和分析数据，帮助我们了解过程的变异性，并找出可能导致不良结果的因素。
3.2 分层思维原理CQC统计技术将变异性分为两个层次：特殊因素和常规因素。
特殊因素是指那些不常见但可以明确识别的因素，常规因素是指那些普遍存在并且对过程性能产生直接影响的因素。
通过分层思维，我们可以采取不同的统计技术来解决不同层次的变异性问题。
3.3 数据驱动决策原理CQC统计技术的决策是基于数据的。
通过收集、分析和解释数据，我们可以做出合理的决策，并制定有效的改进措施，从而优化过程性能并提高产品和服务的质量。
4. CQC统计技术的应用领域CQC统计技术可以应用于各种组织的不同领域，包括生产制造、服务行业和医疗保健等。
4.1 生产制造领域在生产制造领域，CQC统计技术可以帮助识别和解决生产过程中的变异性问题，从而提高生产效率和产品质量。
常用的CQC统计技术包括控制图、假设检验和方差分析等。
4.2 服务行业领域在服务行业领域，CQC统计技术可以应用于客户满意度调查、服务质量评估和过程改进等。
通过分析客户反馈数据，可以及时发现服务质量问题并采取相应的改进措施，提升服务水平。
4.3 医疗保健领域在医疗保健领域，CQC统计技术可以用于分析医疗过程中的变异性，并帮助改进临床实践和提高患者治疗效果。
六西格玛培训教程
六西格玛培训教程简介六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法，其目标是通过减少错误和缺陷的数量，提高组织或流程的效率和质量。
六西格玛是由美国通用电气公司于20世纪80年代开发的，现在已经成为全球范围内广泛应用的质量管理方法。
六西格玛培训教程将引导您了解六西格玛的基本概念、工具和技术，以帮助您成为一名合格的六西格玛专业人员。
目录1.六西格玛的概述2.六西格玛的原则3.六西格玛的工具和技术4.六西格玛的阶段5.六西格玛的实施步骤6.六西格玛的案例研究7.六西格玛的培训和认证1. 六西格玛的概述在本节中，将介绍六西格玛的定义、目标和核心原则。
六西格玛是一种基于数据和统计分析的质量管理方法，旨在通过减少产品或流程的变异性，提高质量和效率。
它将错误和缺陷控制在每一百万个机会中不超过3.4个，达到极高的质量水平。
2. 六西格玛的原则六西格玛的成功依赖于以下几个核心原则：•客户导向：六西格玛的目标是满足客户的需求和期望，通过提供高质量的产品和服务来增加客户满意度。
•数据驱动：六西格玛使用数据和统计分析来支持决策和改进过程，确保基于事实而不是主观意见。
•过程优化：六西格玛关注的是整个流程，而不仅仅是局部优化，通过优化流程中的每个环节来提高整体效率和质量。
•团队合作：六西格玛强调团队合作和跨部门合作，通过共同努力实现质量目标。
3. 六西格玛的工具和技术六西格玛使用了大量的工具和技术来收集和分析数据，识别问题的根本原因，并制定改进措施。
以下是一些常用的六西格玛工具和技术：•流程图：用于描述流程步骤和活动的图表，帮助识别潜在的问题和瓶颈。
•直方图：用于显示数据分布的图表，帮助了解数据的特性和变异性。
•散点图：用于显示两个变量之间关系的图表，帮助确定是否存在相关性。
•控制图：用于监控过程稳定性和变异性的图表，帮助识别特殊因素。
•因果图：用于分析问题的根本原因的图表，帮助确定改进的方向和措施。
4. 六西格玛的阶段六西格玛的实施通常包括五个阶段，称为DMC（定义、测量、分析、改进和控制）：1.定义阶段：明确问题的范围和目标，确定关键的业务过程。
六西格玛培训课程
六西格玛培训课程一、什么是六西格玛？六西格玛（Six Sigma）是一种管理和质量改进方法，其主要目标是通过减少变异性和缺陷，提高组织过程的质量和效率。
六西格玛方法广泛应用于制造业和服务业，以帮助组织提高绩效，并实现客户满意度的持续提升。
二、六西格玛培训课程概述六西格玛培训课程旨在向学员介绍六西格玛的理念、方法和工具，使其具备运用六西格玛来解决实际问题的能力。
培训内容包括基础理论、项目管理、工具和技术等方面的知识，培训形式可以是面对面的课堂培训、在线培训或混合培训等。
三、六西格玛培训课程的目标六西格玛培训课程的目标是培养学员掌握六西格玛方法和工具，能够在组织内部带领和推动改进项目，提高流程效率和质量水平。
具体目标如下：1.理解六西格玛的核心理念和原则；2.掌握六西格玛的项目管理方法和流程；3.学会使用六西格玛的工具和技术；4.能够识别和分析潜在问题，并制定改进措施；5.培养团队合作和沟通的能力；6.提升对质量管理的认知和责任心。
四、六西格玛培训课程的内容六西格玛培训课程通常分为不同级别和专业方向，包括以下内容：1.六西格玛基础知识：–六西格玛的历史和发展；–六西格玛的核心概念和原则；–六西格玛的关键术语和定义；–六西格玛的应用领域和行业案例。
2.六西格玛项目管理：–六西格玛的项目选择和识别；–六西格玛项目的规划和组织；–六西格玛项目的执行和控制；–六西格玛项目的关闭和总结。
3.六西格玛工具和技术：–流程图和价值流图；–核心分析和因果关系图；–统计分析和数据收集方法；–实验设计和假设检验。
4.六西格玛团队合作：–团队建设和领导力发展；–团队沟通和冲突管理；–团队合作和协作能力培养；–团队绩效评估和奖励机制。
五、六西格玛培训的受益者六西格玛培训面向各个层级的组织成员，包括管理人员、质量管理人员、工程师、项目经理等。
受益者包括但不限于以下几个群体：1.领导者：六西格玛培训可以帮助领导者了解和应用六西格玛的方法和工具，以推动组织的改进和持续发展。
质量数据分析与统计方法
质量数据分析与统计方法在现代制造和生产过程中，质量数据分析与统计方法扮演着至关重要的角色。
通过对质量数据进行分析和统计，企业可以获得有关产品质量和生产过程的宝贵信息，从而优化生产流程、提高产品质量、满足客户需求。
本文将介绍质量数据分析与统计方法的基本概念、应用场景和常用工具。
1. 质量数据分析与统计方法的基本概念质量数据分析是指通过收集、整理和分析产品或过程相关数据，了解产品质量特性、生产过程的关键指标，并从中发现问题或潜在机会的过程。
它可以帮助企业识别潜在的质量问题，改进生产过程，并最终提高产品质量。
统计方法是质量数据分析的重要工具，它提供了一种系统的、科学的方式来分析和解释数据。
2. 质量数据分析与统计方法的应用场景质量数据分析与统计方法广泛应用于各个行业和领域，例如制造业、医药、金融等。
以下是几个常见的应用场景：2.1 制造业中的质量改进：通过对生产过程中的质量数据进行统计分析，企业可以了解产品质量表现和生产过程中的关键变量。
有针对性地进行改进措施，消除缺陷，提高产品质量和生产效率。
2.2 医疗保健中的质量监控：医疗机构可以利用质量数据分析方法对医疗过程和结果进行监控，及时发现和解决潜在的质量问题，提供更安全和高效的医疗服务。
2.3 金融风控中的数据分析：金融机构通过对大量的交易和客户数据进行统计分析，可以识别潜在的风险，提高决策的准确性和精确度，保障金融市场的稳定性。
3. 质量数据分析与统计方法的常用工具在质量数据分析与统计方法中，有许多常用的工具可以帮助我们深入分析和解读数据。
以下是几个常见的工具：3.1 散点图：散点图可以将两个变量之间的关系表示为一组数据点，可以通过观察数据点之间的趋势和分布来了解变量之间的相关性。
3.2 柱状图：柱状图是一种常见的图表，用于比较不同组或类别之间的变量。
通过柱状图，我们可以直观地看到各组的差异和相对大小。
3.3 箱线图：箱线图主要用于显示数据的分布情况。
质量改进基本知识培训讲义
第三部分：8D工作方法介绍
8D目的：
对于由特殊原因或一般原因所造成的问题，用特定的系
统过程推动问题的根本解决，从而及时解决客户对公司的投
诉，提高顾客满意度并培养团队的合作技巧。
8D的适用标准： 问题已被定义和量化; 8D的顾客正在经历症状并且受影响的各方已经被确定; 量化的测量结果表明有性能差异存在和/或症状的优先权（ 严重性、紧急性、增长的速度）使8D过程成为必要; 问题原因不明; 管理层承诺找出根本原因并预防再次发生; 症状的复杂性超出了个人能解决的范围，需要团队合作。
➢◆ 8D适用范围：该方法适用于解决各类可能遇到的简单或复杂的问题, 8D方法就是要建立一个体系，让整个团队共享信息，努力达成目标。 8D本 身不提供成功解决问题的方法或途径，但它是解决问题的一个很有用的工 具。 ➢ ◆ 8D的目标：提高解决问题的效率，积累解决问题的经验； 提供找出 现存的与质量相关的框架； 杜绝或尽量减少重复问题出现，针对出现的问 题，找出问题产生的根本原因，提出短期，中期和长期对策并采取相应行 动措施； ➢ ◆ 8D法可跨部门建立小组来加强部门间的协调，推进问题有效解决， 从而改进整个过程的质量，防止相同或类似问题的再发生，以保证产品质 量； ➢ ◆ 8D工作方法可运用到不合格的产品问题、顾客投诉问题、反复频发 问题及需要团队作业的问题。
续）
➢D5 制定永久措施(PCA)。
选取最佳的的永久修正行动来去除根本原因 。同时也选取最佳的永久修正行动来控制根 本原因的后果。验证执行两个决定是有效的 并且不会引起不需要的后果。
➢D6 执行和验证永久措施。
计划和执行选取的永久修正行动，去除临时 行动。证实永久修正行动并监控长期的效果 。
续）
• 很容易看出数据的散布状态
学会利用统计学解决故障诊断和质量改进问题
学会利用统计学解决故障诊断和质量改进问题统计学在现代工业中扮演着关键的角色。
它不仅为故障诊断和质量改进提供了有效的工具和方法，还帮助企业实现持续的质量提升。
本文将探讨如何利用统计学的原理和技巧解决故障诊断和质量改进的问题。
一、故障诊断故障诊断是指通过收集和分析数据，找出导致产品或系统故障的根本原因。
统计学为故障诊断提供了一种科学的方法。
以下是一些常用的统计工具和技术：1. 测量系统分析（MSA）: MSA是一种用于评估测量系统能力和稳定性的方法。
通过使用统计学指标，如方差分析和方差分解，可以确定测量系统中的可重复性和再现性问题，从而帮助排除测量误差对故障诊断的干扰。
2. 过程能力指数（Cpk）: Cpk是一种用于衡量过程的稳定性和一致性的指标。
它可以帮助确定是否存在超出规范范围的变异，并通过使用过程改进工具，如DMAIC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control），来消除导致故障的特殊原因。
3. 散点图分析: 散点图是一种可视化工具，用于显示两个变量之间的关系。
通过绘制散点图并计算相关系数，可以确定变量之间的相关性。
如果发现两个变量之间存在异常的关联，那么可能是潜在的故障源。
二、质量改进质量改进是通过收集和分析数据，找出导致质量问题的根本原因，并采取相应的措施来消除这些原因。
统计学可以提供以下方法和技术来支持质量改进：1. 流程图: 流程图是一种用于描述和分析工作流程的图形工具。
通过绘制流程图，可以清楚地看到每个步骤的输入、输出和控制点。
通过对流程进行统计分析，可以确定是否存在质量问题，并找出改进的机会。
2. 控制图: 控制图是一种用于监控过程稳定性的统计工具。
通过绘制控制图并分析过程数据，可以及时发现过程异常和特殊原因变异，并采取纠正措施来保持过程的稳定性和一致性。
3. 甘特图: 甘特图是一种用于规划和跟踪项目进度的工具。
通过将质量改进项目的不同任务绘制到甘特图上，并分析任务的持续时间和关键路径，可以避免延迟和资源浪费，并提高项目的整体效率和质量。
QC小组活动培训(统计工具方法)-定PPT课件
2024/10/14
23
经常出现的问题
分析的数据未量化，只是定性描述其特 性，难以对比。
2024/10/14
24
二、现状调查常用的统计方法
1、调查表 数据记录表 图示记录表 各种证实性的记录表格
2、统计方法 分层法、头脑风暴法、排列图、直方图、 过程能力指数调查表
2024/10/14
25
二、现状调查常用的统计方法
操作者
王师傅 李师傅 张师傅
共计
漏油
6 3 10 19
不漏油
13 9 9 31
漏油率（%）
32 25 53 38
表2、按生产厂家分层
供应厂
A厂 B厂 共计
2024/10/14
漏油
9 10 19
不漏油
14 17 31
漏油率（层标志结合起来分层
操作者
王
操
作
李
QC小组活动培训
统计方法在QC小组中的应用
2024/10/14
1
“问题解决型”课题
具体活动程序：
四个阶段十个步骤
P
D C
A
2024/10/14
1、选择课题 2、现状调查 3、设定目标 4、分析原因 5、确定主要原因
6、制订对策 7、按对策实施 8、检查效果
否
目标达到?
是
9、巩固措施
10、总结和下一步打算
1）收集需统计的数据； 2）在横坐标上确定出等间隔的时间位置，在纵坐
标上确定特性值的变化区间； 3）把特性值点在坐标的相应位置上； 4）连成折线图。
2024/10/14
16
折线图使用时经常出现的问题
1）图中未表示出特性值的波动差异（纵坐标确定的 不恰当）
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2020年4月18日星期六
质量改进统计分析方法
•
课程内容：
概述 如何收集和记录数据 样本数据的抽取 排列图 直方图
•
概述
➢ 在生产中出现不合格品是必然的吗？ ➢ 为什么会出现不合格品？ ➢ 统计方法的应用对减少不合格品真的很重要吗
？ ➢ 运用统计方法的原则是什么？
计数型数据：通过人工计数或用仪器计数所得 到的数据属于计数型数据。 例如：外壳部件表面的缺陷数、不合格品的件 数等。
•
如何收集和记录数据
二、收集数据的目的是什么？ 监视、测量和控制生产过程 分析不合格产品的现状及其原因 质量验收（如抽样检验）
•
如何收集和记录数据
三、测量器具可靠吗？
在收集数据时，应首先对测量器具本身进行 分析，确认其变差在可接受的范围内，方可 使用；
3 前键盖 9 1 8 正 正 10 丅
2正
5一
1 18
4 上锁档 8 1
5 顶盖
52
6 合计 37 9
7 正正 3 正丅 28
10 一 7一 39
1丅 1一 6
2丅 1丅 15
2 15 2 11 9 69
检验工序：平面修理
检验时间：2010.8.12
检验人：××
•
如何收集和记录数据
七、怎样设计不合格项分布检查表的格式？
•
如何收集和记录数据
六、怎样设计记录不合格项的数据表格式？
涂装车间部件检查表
序 号
部件
交 验 数 量
合 格 数 量
不合 格数
量
开裂
质量问题（不合格项）
小计 划伤 小计 透底
小 计
其 它
小 计
不 合 格 项
1 侧板
8 2 6 正一 6 一
1正
5丅
2 14
2 上门
7 3 4 正一 6 一
1丅
2丅
2 11
•
排列图
一、排列图的定义和应用范围
1.定义： 排列图是为了从最关键的到较次要的项目进行排列而采 用的简单的图示技术。 2.应用范围： ✓ 按重要顺序，排列每一个项目在整体中相应的作用
； ✓ 排列出改进的机会；
•
排列图
3.帕累托原理
✓ 意大利的经济学帕累托经过排列图分析，认为在一 个国家中社会财富不是人均占有。总有少数人占有 社会财富的绝大部分，他们在社会上起到支配性作 用，称为关键的少数。
常采用调查表的形式收集数据。
17
67
•7
பைடு நூலகம்
7
如何收集和记录数据
控制限 规范下限
18.30
规范上限
偏差 5
检查表
10
15
-8
-7
-6
-5 ×
-4 × ×
-3 × × × ×
-2 × × × × × × × ×
-1 × × × × × × × × × ×
0 × × × × × × × × × ×× ×
1 ×××××× ×××
2 ×××××× ×
3 ×××
4 ××
5×
6×
7
8
•
频 数
1 2 4 8 10 12 9 7 3 2 1 1
合计 60
如何收集和记录数据
六、怎样设计记录不合格项的数据表格式？
只根据不合格项的数量是不能制定出纠正措施的，但如 果使用设计合理的数据表，就可以获知影响过程的重要 线索，因为这些数据清楚地表明了哪些不合格项频繁出 现，而哪些并不常见。
2）确定问题调查的期间，即取样时间周期及确定样本量 ；
3）确定哪些数据是必要的，以及如何将数据分类，如： 或不合格数类型分、或按不合格发生的位置分，或按工 序分，或按机器设备分，或按操作者分，或按作业方法 分等；
数据分类后，将不常出现的项目归到“其他”项目。 4）确定收集数据的方法，以及在什么时候收集数据，通
五、数据表的格式怎样设计？ 数据表（或称调查表）就是一张已经被打印上表 格的纸。 使用预先设计好格式的的数据表的目的： 清楚反映出实际情况，使数据的收集简单化
； 自然地起到整理数据的作用，以便于以后使
用； 实例：
•
如何收集和记录数据
序 号
直径
序 号
直径
序 号
直径
序 号
直径
序 号
直径
序 号
直径
1 18.2 1 18.32 21 18.3 3 18.34 4 18.29 5 18.31
71
31
1
1
2 18.3 1 18.29 22 18.3 3 18.28 4 18.31 5 18.30
02
02
2
2
3 18.2 1 18.30 23 18.2 3 18.32 4 18.30 5 18.28
93
83
3
3
4 18.3 1 18.25 24 18.3 3 18.29 4 18.27 5 18.30
测量器具的分辨力取决于其最小刻度值，刻 度值越小，则其分辨力越高。
•
如何收集和记录数据
四、应该怎么记录数据？ 必须记录清楚数据的来源；
记录内容：时间、地点、操作者、工序、设 备编号，被测工件的规格型号、被测质量特 性、所使用的测量器具、测量者、记录者等 信息。
应以便于使用的方式记录数据；
•
如何收集和记录数据
•
样本数据的抽取
样本数据的抽取尽量做到“随机化”，随机抽样 的方法很多，常用的抽样方法：
① 简单随机抽样：总体中的每个个体被抽到的机会是相 同的。
② 系统抽样法：又叫等距抽样法或机械抽样法 ③ 分层抽样法：也叫类型抽样法 ④ 整群抽样法：将总体分成许多群，每个群由个体按一
定方式结合而成，然后随机地抽取若干群，并由这些 群中的所有个体组成样本。
•
概述
运用统计方法的原则是什么？ ✓ 坚持用数据说话的基本观点 ✓ 有目的地收集数据 ✓ 掌握数据的来源 ✓ 认真整理数据
•
如何收集和记录数据
一、数据一般是怎样分类的？
计量型数据：用各种测量器具测量所得到的、 可用具体的量值表示的数据，属于计量型数据 。 例如：用直尺、卷尺等测量工件的长度或直 径；用天平、磅秤称物体的质量等。
14
14
4
4
5 18.2 1 18.28 25 18.2 3 18.31 4 18.31 5 18.29
85
95
5
5
6 18.2 1 18.31 26 18.3 3 18.27 4 18.32 5 18.30
96
26
6
6
7 18.3 1 18.27 27 18.2 3 18.32 4 18.28 5 18.31
✓ 全面质量管理的创始人，朱兰博士把帕累托原理移 植到质量管理中，认为影响一个质量问题的原因有 很多，但其中总有少数原因对质量问题起决定性作 用，称为关键的少数。
•
排列图
4.如何绘制排列图？
➢ 第一步：确定所要调查的问题以及如何收集数据；
1）选题，确定所要调查的问题是哪一类问题，如不合格 项目、损失金额、事故等；