企业质量管理常用统计方法

生产质量管理统计方法引言生产质量管理是企业在生产过程中对产品质量进行管理和控制的重要环节。

而统计方法在生产质量管理中起着至关重要的作用，可以帮助企业定量分析和评估产品质量，发现潜在问题，并采取相应措施进行改进。

本文将介绍几种常用的生产质量管理统计方法，并详细阐述它们的原理和应用。

1. 均值控制图均值控制图是一种用来监测生产过程中均值变化的统计方法。

它基于样本平均值的分布来判断生产过程是否处于可控状态。

其原理是通过不断收集样本数据并计算平均值，然后将平均值与控制限进行比较，以判断是否存在异常情况。

当样本平均值超出控制限时，表明生产过程存在问题，需要采取相应措施进行调整。

应用均值控制图的过程包括以下几个步骤：1.收集样本数据：按照一定的采样规则和间隔，从生产过程中随机抽取样本。

2.计算样本平均值：将每个样本的观测值加总，并除以样本的大小，得到平均值。

3.计算控制限：根据历史数据或相关统计方法，计算出控制限，通常包括上限、下限和中心线。

4.绘制均值控制图：将样本平均值与控制限绘制在同一图表上，以便于直观地观察生产过程的状态。

5.分析结果：观察均值控制图上的数据点是否超出控制限，并针对异常情况进行分析和改进。

2. 范围控制图范围控制图是一种用来监测生产过程中变异性的统计方法。

它基于样本范围的变化来判断生产过程是否稳定。

范围是指每个样本的最大和最小观测值之间的差异。

通过监测范围的变化，可以判断生产过程是否存在特殊因素，以及是否需要进行调整和改进。

应用范围控制图的过程与均值控制图类似，具体步骤如下：1.收集样本数据：按照一定的采样规则和间隔，从生产过程中随机抽取样本。

2.计算样本范围：将每个样本的最大观测值与最小观测值之差作为样本范围。

3.计算控制限：根据历史数据或相关统计方法，计算出控制限，通常包括上限、下限和中心线。

4.绘制范围控制图：将样本范围与控制限绘制在同一图表上，以便于直观地观察生产过程的变异性。

质量管理中常⽤的统计分析⽅法第六节质量管理中常⽤的统计分析⽅法在西⽅，“统计”（statistics）⼀词是由“国家”（state）⼀词演化⽽来的。

它的意思是指收集和整理国情资料、信息的⼀种活动。

随着现代科学技术的飞速发展，统计⽅法得到了⽇益⼴泛和深⼊的应⽤，对⼈类认识和改造世界产⽣重⼤影响。

质量管理中，⽆论何时、何处都会⽤到数理统计⽅法，⽽且这些统计⽅法所表达的观点对于质量管理的整个领域都有深刻的影响。

那么统计⽅法是什么呢？——所谓统计⽅法，是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题做出⼀定的结论的⽅法。

它的⽤途有以下⼏个⽅⾯：提供表⽰事物特征的数据（如平均值、⽅差、极差等）；⽐较两事物的差异；分析影响事物变化的因素（如因果图、分层法等）；分析事物之间的相关关系；研究取样和试验⽅法，确定合理的试验⽅案，发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化（如排列图、控制图等）；描述质量形成过程（如控制图等）。

在这⾥应当指出，统计⽅法是在质量管理中起到的是归纳、分析问题，显⽰事物的客观规律的作⽤，⽽不是具体解决质量问题的⽅法。

就像医⽣为病⼈诊断⼀样，体温表、⾎压计、X光透视机、⼼电图仪、B超仪、核磁共搌仪等仪表器具，只是帮助医⽣作出正确诊断的⼯具，其诊断并不等于治疗。

要想治病，还应当吃药打针等。

因此，统计⽅法也是在质量管理中探索质量症结所在，分析产⽣质量问题的原因，但要解决质量问题和提⾼产品质量还需依靠各专业技术和组织管理措施。

⼀、分层法分层（ stratification）法⼜叫分类法、分组法。

它是按照⼀定的标志，把搜集到的⼤量有关某⼀特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的⼀种⽅法。

但在使⽤中，分层法常与其他统计⽅法结合起来应⽤，如分层直⽅图法、分层排列法、分层控制图法、分层散布图法和分层因果图法等等。

1、应⽤分层法的步骤：1.0收集数据；1.1 将采集到的数据根据不同的选择分层标志；1.2 分层；1.3 按层分类；1.4 画分层归类图。

质量统计分析方法质量统计分析是一种用来评估产品或服务质量的方法，通过收集和分析数据，可以帮助企业了解产品或服务的质量状况，找出存在的问题，并采取改进措施。

在质量管理中，统计分析方法起着至关重要的作用，它能够为企业提供客观的数据支持，帮助企业制定科学的决策，提高产品或服务的质量水平。

一、数据收集。

在进行质量统计分析时，首先需要收集相关的数据。

数据可以来源于产品的生产过程、客户的反馈、市场调研等多个方面。

通过收集大量的数据，可以更全面地了解产品或服务的质量状况，为后续的分析提供充分的依据。

二、质量测量指标。

在进行质量统计分析时，需要选择合适的质量测量指标。

常用的质量测量指标包括产品的合格率、不良品率、客户投诉率、服务满意度等。

通过这些指标的测量，可以客观地评估产品或服务的质量水平，找出存在的问题，并进行针对性的改进。

三、统计分析方法。

在进行质量统计分析时，可以运用多种统计分析方法。

比如，可以利用控制图来监控产品质量的稳定性，通过对比实际数据和标准数据的差异，及时发现异常情况；可以运用散点图来分析产品的相关性，找出影响产品质量的关键因素；还可以利用回归分析来建立质量预测模型，预测产品或服务的质量表现。

四、质量改进措施。

通过质量统计分析，可以找出产品或服务存在的问题，并制定相应的改进措施。

比如，可以通过质量成本分析，找出造成质量问题的成本，并采取降低成本、提高质量的措施；可以通过质量功能展开(QFD)分析，了解客户需求，为产品设计和生产提供指导；还可以通过六西格玛方法，系统地改进生产过程，提高产品的质量水平。

五、持续改进。

质量统计分析不是一次性的工作，而是需要持续进行的过程。

通过不断地收集数据、分析数据，发现问题、改进问题，可以实现产品或服务质量的持续提升。

因此，企业需要建立健全的质量管理体系，将质量统计分析纳入到日常的管理工作中，形成持续改进的机制。

总结。

质量统计分析是企业质量管理的重要手段，通过收集和分析数据，可以客观地评估产品或服务的质量状况，找出存在的问题，并采取改进措施。

如何在质量控制中有效运用统计分析方法在当今竞争激烈的市场环境中，产品和服务的质量是企业生存和发展的关键。

为了确保质量的稳定性和可靠性，质量控制成为了企业管理中不可或缺的环节。

而统计分析方法作为一种强大的工具，可以帮助企业深入了解质量数据，发现潜在问题，制定有效的改进措施。

本文将探讨如何在质量控制中有效运用统计分析方法。

一、统计分析方法在质量控制中的重要性统计分析方法能够将大量的质量数据转化为有价值的信息，为质量决策提供科学依据。

通过对数据的收集、整理和分析，企业可以了解产品或服务的质量状况，识别质量波动的原因，预测质量趋势，从而采取针对性的措施来提高质量水平。

例如，在生产过程中，通过对关键工序的质量数据进行统计分析，可以及时发现生产设备的异常磨损、原材料的质量波动等问题，避免不合格品的大量产生。

在服务行业，对客户满意度的调查数据进行统计分析，可以找出服务的薄弱环节，改进服务流程，提高客户满意度。

二、常用的统计分析方法1、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行概括和描述，包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。

这些统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度，快速掌握质量数据的总体情况。

例如，通过计算产品尺寸的均值和标准差，可以判断产品尺寸是否符合规格要求，以及尺寸的波动范围是否在可接受的范围内。

2、控制图控制图是用于监控过程稳定性的重要工具。

常见的控制图有均值极差控制图、均值标准差控制图、中位数极差控制图等。

控制图通过绘制质量特性值随时间的变化趋势，以及设置控制限，来判断过程是否处于受控状态。

当控制图中的数据点超出控制限或呈现出异常的趋势时，表明过程可能存在异常因素，需要及时进行调查和处理，以防止不合格品的产生。

3、抽样检验抽样检验是从一批产品中抽取一定数量的样本进行检验，根据样本的质量情况来推断整批产品的质量状况。

抽样方案的设计需要考虑抽样风险、检验成本和质量要求等因素。

合理的抽样检验可以在保证质量的前提下，降低检验成本，提高检验效率。

常用的质量评价统计方法1.分层法分层法是质量管理中整理数据的重要方法之一。

分层法是把收集来的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类整理，以分析质量问题及其影响因素的一种方法。

2.调查表法调查表是为收集数据而设计的图表。

调查表法就是利用统计表进行整理数据和粗略分析原因的一种工具。

其格式多种多样，可根据调查的目的不同，使用不同的调查表。

3.排列图法排列图法又称主次因素分析图，是把影响质量的因素进行合理分类，并按影响程度从大到小的顺序排列，做出排列图，以直观的方法表明影响质量的主要因素的一种方法。

排列图的基本结构：1个横坐标，2个纵坐标，几个直方形和一条曲线构成。

（1）针对某一问题收集一定时期的资料。

（2）将数据按一定分类标志进行分类整理，从大到小依次排列，并计算出各类项目的频数、累计频率。

（3）按一定的比例画出两个纵坐标和一个横坐标。

横坐标表示影响质量的因素，左边纵坐标表示频数，右边纵坐标表示累计频率。

（4）按种类影响因素的程度的大小，依次从左到右在横坐标上画出直方块，其高度表示该项目的频数，并写在直方块上方。

（5）按右纵坐标的比例，在直方块中问的上方标出累计频率，从原点开始连接各点，画出的曲线就是巴雷特曲线。

应用排列图的注意事项：（1）通常把因素分为A、B、C三类。

在累计频率80％与90％两处画2条横线，把图分成三个区域，累计频率在80％以内的诸因素是主要因素（A类），累计频率在80％～90％的是次要因素（B类），90％以上的为一般因素。

（2）主要因素不能太多，一般找出主要因素一二项为宜，最多不超过三项。

若找出主要因素过多，须考虑重新进行因素的分类。

（3）适当合并一般因素。

不太重要因素可以列出很多项，为简化作图，可把这些因素合并为"其他"项，放在横坐标的末端。

（4）在采取措施之后，为验证效果，要重新画巴雷特图，以便进行比较。

4.因果分析图因果分析图又称特性因素圈、树枝图、鱼刺图。

质量管理中的统计方法
在质量管理中，统计方法是用于收集、分析和解释数据，从而帮助组织做出更明智的决策。

以下是一些在质量管理中常用的统计方法：
1. 控制图: 控制图是一种用于监测过程稳定性和识别突变的方法，例如常见的X-bar和R图。

2. 直方图: 通过将数据分为不同的组并显示其频率分布，直方图可以帮助质量人员了解数据分布情况。

3. 散点图: 用于观察两个变量之间的关系，以便识别可能的相关性或影响。

4. 回归分析: 用于研究一个变量如何受到一个或多个其他变量的影响。

5. 假设检验: 通过对样本数据进行假设检验，以评估所得结果的可信度。

这些统计方法可以帮助质量管理人员更好地理解过程
和产品的特征，从而做出更明智的决策。

这些方法也有助于确定潜在的问题，并提供基于数据的解决方案。

“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。

“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。

“老七种”：1、分层法（分类法、分组法）质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E）。

为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。

2、调查表用于收集和记录数据的一种表格形式,便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析3、排列图对发生频次从最高到最低的项目进行排列——简单图示技术。

4、直方图直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。

它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。

直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。

5、因果图（Causeand effectdiagram)——石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。

6、控制图也叫质量管理图或监控图。

它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。

这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。

控制图的一般格式如图8-7所示。

7、相关图法相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。

它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系，来控制影响产品质量中相关因素的一种有效的常用方法。

相关图是把两个变量之间的相关关系，用直角坐标系表示的图表，它根据影响质量特性因素的各对数据，用小点表示填列在直角坐标图上，并观察它们之间的关系。

“新七种”：1、系统图表示某个质量问题与组成要素之间的关系，从而明确问题的重点，寻求达到目的所应采取的最适当的手段和措施的树状图形(倒立逻辑关系因果图）2、关联图把几个问题及涉及这些问题的关系极为复杂的因素之间的因果关系用箭头连接起来的图形。

全面质量管理的常用七种分析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、统计分析表法和措施计划表法质量管理讲究科学性，一切凭数据说话。

因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要，为此必须根据本班组，本岗位的工作特点设计出相应的表格。

常用的统计分析表有以下几种，供参考。

1.不良项目调查表某合成树脂成型工序使用的不良项目调查表如下。

每当发生某种不良时，工人就可在相应的栏目里画上一个调查符号，这样，下班时哪些不良项目发生了多少，立即可知。

2.零件尺寸频数分布表此表与不良项目调查表属同一类型。

第二栏为零件尺寸的分组，第四栏的“”与不良项目调查表中的“正”是相同的符号。

工人每加工完一个零件，经检测后，将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应的尺寸组，然后再在第四栏中记录符号，待到下班或完工时，再统计第五栏。

这样的图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸的分布情况。

3.汽车油漆缺陷统计表该表的特点是直观，而且将每个缺陷的部位表示出来了。

4.不良原因调查表要分清不良的发生原因，可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查，填写不良原因调查表。

下表为调查了甲、乙两位工人5 天生产塑料勺不良原因的调查表。

5.不合格品分类统计分析表下表为某工序同时生产三种规格的轴承，按不良项目分别统计。

表的右侧和下边的合计栏均画作虚线，表示可根据需要取舍。

需要注意的是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目，下面还细分若干细目，这是表格设计的一种技巧，与此对应，下边合计栏也应合理设计。

6.措施计划表措施计划表，又称对策表。

在制订一个具体的改进措施计划后，所有对策编制成计划表的形式。

下表为某照相机厂生产一种自拍照相机，为了解决自拍质量问题，针对所分析的原因，制订的改进措施计划表。

质量控制统计方法质量控制是指通过与设定的质量标准进行比较，以确定所生产的产品或提供的服务是否符合预期要求的一系列活动。

质量控制统计方法是一种利用统计学原理和方法对质量进行测量和控制的手段。

它通过收集、分析和解释生产过程或产品的数据，以提高产品质量和生产效率。

质量控制统计方法包括以下主要内容：1. 抽样技术：抽样技术是指从总体中选取样本进行检验和测试的方法。

常用的抽样技术有随机抽样、方便抽样、系统抽样等。

通过合理选择样本，并对样本进行检验，可以从统计学的角度对总体的质量水平进行推断。

2. 测量系统分析：测量系统分析是用来评估和改善测量系统的准确性和稳定性的方法。

包括测量系统误差分析、数据收集和分析、测量系统能力评估等。

通过分析测量系统的误差来源，可以确定测量系统是否稳定和准确，从而保证所得数据的有效性。

3. 控制图：控制图是一种利用统计技术来监控过程稳定性和预测过程性能的工具。

常用的控制图有：X-控制图、R-控制图、P-控制图、C-控制图等。

通过绘制控制图，可以对过程进行实时监控，发现异常情况，并采取必要的纠正措施，从而保证过程的稳定性和可控性。

4. 假设检验：假设检验是通过对样本数据进行分析，从而对总体的某个参数或某个关系提出并验证假设的方法。

常用的假设检验有：单样本均值检验、两样本均值检验、方差分析、相关分析等。

通过假设检验，可以判断产品质量是否达到预期要求，从而采取相应的措施。

5. 六西格玛：六西格玛是一种基于数据分析的质量管理方法。

它以减少变异性和缺陷为目标，通过收集大量数据，进行统计分析，并采取相应的改进措施，以提高质量水平和降低成本。

六西格玛通过量化数据和过程分析，使质量控制从主观决策转变为基于实际数据的科学决策。

质量控制统计方法的应用可以帮助企业有效地监控和管理质量，在生产过程中发现问题并及时加以解决，从而提高产品质量和生产效率。

通过合理运用抽样技术、测量系统分析、控制图、假设检验和六西格玛等方法，可以从统计学的角度对质量进行定量分析和评价，为企业决策提供科学依据，实现质量的持续改进。