1、 了解质量的统计分析和统计推断观点；了解质量的统计分析和统计推断观点； 了解质量管理中的数据；了解质量管理中的数据； 掌握排列图法，学会排列图的制作、分析；掌握排列图法，学会排列图的制作、分析； 掌握直方图法，学会直方图的制作、观察分析；掌握直方图法，学会直方图的制作、观察分析； 掌握控制图法，学会控制图的绘制、观察分析；掌握控制图法，学会控制图的绘制、观察分析； 掌握因果分析图法和对策表法；掌握因果分析图法和对策表法； 了解分层法、相关图法、统计分析表法和工序能力指数了解分层法、相关图法、统计分析表法和工序能力指数法。法。全面质量管理全面质量管理v 明确用户的需要。明确用户的需要。v 开发新
2、产品或提供新服务以便满足用户的需要。开发新产品或提供新服务以便满足用户的需要。v 设计生产过程，确保一次成功。设计生产过程，确保一次成功。v 跟踪记录生产结果，并利用这些结果指导系统的改善。跟踪记录生产结果，并利用这些结果指导系统的改善。v 把这些概念扩展到供应商和经销环节。把这些概念扩展到供应商和经销环节。v 持续改进持续改进v 树立榜样树立榜样v 授权给职员授权给职员v 发扬团队协作精神发扬团队协作精神v 依据事实作出决策依据事实作出决策v 掌握质量管理工具掌握质量管理工具v 供应商的质量保证供应商的质量保证全面质量管理全面质量管理内涵内涵方法方法解决质量问题的基本步骤解决质量问题的基本步
3、骤确定问题并明确改进目标确定问题并明确改进目标收集数据收集数据分析问题分析问题获得可能的解决方案获得可能的解决方案选择一个解决方案选择一个解决方案解决质量问题解决质量问题检查解决方案并说明是否检查解决方案并说明是否实现了目标实现了目标质量管理工具质量管理工具有一些质量管理工具可供公司用来解决质量问题及实现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。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。它们有助于收集和分析数据以便为决策提供依据。传统七种统计工具传统七种统计工具排列图、因果分析图、对策表、排列图、因果分析图、对策表、分层法、相关图、直方图、控制图分层法、相关图、
4、直方图、控制图新七种工具新七种工具关联图、系统图、矩阵图、矩阵数据关联图、系统图、矩阵图、矩阵数据分析、分析、KJKJ法、过程决策图、箭条图法、过程决策图、箭条图 全面质量管理方法的理论基础全面质量管理方法的理论基础“统计（统计（statisticsstatistics）”一词是由一词是由“国家国家（statestate）” 一词演化而来。一词演化而来。它的意思是指收集和整理国情资料、信息的一它的意思是指收集和整理国情资料、信息的一种活动。种活动。在全面质量管理中，在全面质量管理中，“无论何时、何处都会用无论何时、何处都会用到数理统计方法到数理统计方法”。这些统计方法所表达的观点。这些统计方法
5、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。对于全面质量管理的整个领域都有深刻的影响。A. V. Feigenbaum A. V. Feigenbaum 6.1 6.1 掌握全面质量管理方法的理论基础掌握全面质量管理方法的理论基础 -6 -5 -4 -3 -2 -1 +1 +2 +3 +4 +5 +6 68.26%的个体的个体95.44%的个体的个体99.73%的个体的个体99.9937%的个体的个体99.999943%的个体的个体99.9999998%的个体的个体全面质量管理方法的理论基础全面质量管理方法的理论基础更好地体会差别有多么巨大更好地体会差别有多么巨大为什么为什么99%9
6、9%还不够好？还不够好？缺陷种类缺陷种类99%6 医生开错药方医生开错药方每年至少每年至少20,000张张每每25年只有年只有1张张新生儿被医护新生儿被医护人员不慎跌落人员不慎跌落每年每年15,000每每100年年3个个电视不通或电电视不通或电视停播视停播每周每周10分钟分钟每每100年年6秒秒做错的外科手做错的外科手术术每周近每周近500例例每每20年仅年仅1例例邮件丢失邮件丢失每小时每小时2,000件件每年每年35件件全面质量管理方法的理论基础全面质量管理方法的理论基础 数据数据一切用数据说话，数据是质量管理活动的基础。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
7、质量特性。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数据在质量管理中的作用在质量管理过程中，需要在质量管理过程中，需要有目的地收集有关质量数据，并对数据进行归纳、整理、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，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便对产品的设计、工艺进行改进，以保证和提高产品质量。量。6.2 6.2 区分质量管理中的数据区分质量管理中的数据质量特性
8、值通常表现为各种数值指标，即质量特性值通常表现为各种数值指标，即质量指标质量指标。一个具体产品常需用多个指标来反映它的质量。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，即测量或测定质量指标所得的数值，即质量特性值质量特性值，一般称，一般称为数据。为数据。根据质量指标性质的不同，质量特性值可分为根据质量指标性质的不同，质量特性值可分为计数值计数值和和计计量值量值两大类。两大类。质量特性值质量特性值计数值和计量值计数值和计量值a. a.计数值。当质量特性值只能取一组特定的数值，而不能计数值。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
9、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。计数值可进一步区分为计数值可进一步区分为计件值计件值和和计点值计点值。对产品进行按件检查时所产生的属性对产品进行按件检查时所产生的属性( (如评定合格与不合如评定合格与不合格格) )数据称为数据称为计件值计件值。每件产品中质量缺陷的个数称为每件产品中质量缺陷的个数称为计点值计点值。如棉布上的疵。如棉布上的疵点数、铸件上的砂眼数等。点数、铸件上的砂眼数等。计数值和计量值计数值和计量值b.b.计量值。当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可计量值。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。如用各种计量能的数值时
10、，这样的特性值称为计量值。如用各种计量工具测量的数据工具测量的数据( (长度、重量、时间、温度等长度、重量、时间、温度等) )，就是计量，就是计量值。值。不同类的质量特性值所形成的统计规律是不同的，从而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。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。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
11、的样品的质量特性值，以此来估计和判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。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。值来对总体作出科学的推断或预测。统计推断统计推断总体、个体总体、个体总体又叫母体，是研究对象的全体。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。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。构成总体的基本单位，称为个体。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。每个零
12、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。断。样本样本样本样本又叫又叫子样子样，是从总体中抽出来一部分个体的集合。，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本中每个个体叫样品样品，样本中所包含样品数目称为样，样本中所包含样品数目称为样本大小，又叫本大小，又叫样本量样本量，常用，常用n n表示。表示。对样本的质量特性进行测定，所得的数据称为对样本的质量特性进行
13、测定，所得的数据称为样本值样本值。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。总体的代表性就越好。随机抽样随机抽样分层抽样分层抽样系统抽样系统抽样抽样方法抽样方法随机抽样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抽样方法分层抽样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
14、差异，增加样本的代表性。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抽样方法系统抽样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为止例，从具有1000个个体的总体中抽取50个个体。总体、样本、数据间的关系总体、样本、数据间的关系总体总体样本样本结论结论数据数据抽样分析管理测试数理整理和统计数理整理和统计抽样的目的是通过样本来反映总体。抽样的目的是
15、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。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，表示中心倾向的有示中心倾向的有平均值、中位值平均值、中位值等，表示数据分散程度的有等，表示数据分散程度的有方差、标方差、标准偏差、极差准偏差、极差等。等。描述总体数据离散程度的参数为方差描述总体数据离散程度的参数为方差2 2 ，描述总体数据中心倾向的，描述总
16、体数据中心倾向的数为均值数为均值 。若利用样本参数近似描述总体状况时，可以利用样本方差若利用样本参数近似描述总体状况时，可以利用样本方差S S2 2近似代替近似代替总体方差总体方差2 2，利用样本均值，利用样本均值X X近似代替总体均值近似代替总体均值p p。数理整理和统计数理整理和统计样本平均值样本平均值样本中位值样本中位值X = X1+X2+X3 .+Xnn中位值是按照数据大小顺序排列位于中间的数值，中位值记为X若n为偶数，则取位于中间两个数值的平均值为中位值；数理整理和统计数理整理和统计样本极差样本极差样本方差和样本标准偏差样本方差和样本标准偏差样本方差和样本标准差是用来度量数据波动幅度大小的一个重要特性值。样本方差是一组数据中每一个数值与平均值之差的平方和的平均值，通常记为S2。样本方差的平方根S称作样本标准偏差，它与样本方差一样，是反映一组数据分散程度的特性值。样本极差表示一组数据分布的范围，是指数据中最大值与最小值的差: R = Xmax - Xmin
