第二节 排列图

《质量管理学》教学⼤纲《质量管理学》教学⼤纲（Quality Management Teaching Program）⼀、前⾔《质量管理学》是⼯商管理专业的⼀门专业课，主要研究应⽤统计⼿段和各种科学技术标准，对产品质量和经济效益进⾏监督与控制的基础理论与实践⽅法。

本课程将讲述全⾯质量管理的基本理论和⽅法，如排列图、因果图、直⽅图、控制图、相关分析等，并介绍它们在实际⼯作中应⽤的成果。

1、课程的性质本课程是⾼等学校管理类专业学⽣的⼀门专业选修课，它的理论和⽅法综合吸收了管理学、经济学、数理统计、数学、⼯程技术及计算机科学等多⽅⾯的理论和⽅法，在知识范围和内容上涉及⼴泛的知识背景和⼀些专门的技术⽅法。

在市场经济条件下，企业要⽣存与发展，必须不断提⾼产品的质量，以满⾜不断变化的市场需求。

因⽽，质量管理是现代市场经济条件下企业经营管理的重要组成部分，是关于质量管理的⼀般理论和⽅法的应⽤性学科，是⼯商管理专业必修的重要课程。

也是⼯商企业和管理部门对⾼层次务实型综合管理⼈才需要的独⽴的综合性应⽤科学。

2、教学⽬的通过对本课程的学习，使学⽣系统地掌握质量管理学的基础知识，从市场经济对质量和质量管理的要求、与质量和质量管理密切相关的因素及主要的质量管理⽅法的⾓度，全⾯系统的学习质量管理的理论知识。

并结合与实际密切相关的案例，培养学⽣运⽤质量管理学的基本理论对现实问题进⾏分析和解决的能⼒，增强对组织活动中各种质量管理活动的直接感受和经验，培养学⽣从事质量管理所必备的基本能⼒。

3、使⽤对象本（专）科管理专业类学⽣，企业中⾼层管理⼈员培训。

4、基本教学要求本课程以⾯授为主。

主教材选⽤陈俊芳等主编的《质量管理学》。

⾯授时依据本⼤纲的要求，以主教材为基础，进⾏启发式讲解、讨论。

5、要求先修课程同其他课程的关系：本课程是⾼等学校⼯商管理专业开设的⼀门专业基础课程，在学习本课程之前，学⽣应先修完管理学、经济学、数理统计、⾼等数学、计算机应⽤等相关学科的基础理论知识。

QC7大手法课堂讲义统计技术课堂讲义第一章统计技术的基础知识第一节统计技术的基本概念1.统计的概念2.统计的工作过程3.关于统计技术4.为什么要学习统计技术4-1从产品质量波动谈起4-2引起产品质量波动的6大因素测量（Meaure）测量设备、试验手段和测试方法等。

环境（Enviroment）工作场地的温度、湿度、含尘度、照明、噪声和震动等。

4-3统计技术在质量管理体系中的作用第二节数据的收集与整理1.数据的分类1-1数据，是统计技术的基础。

过程控制和体系运行都离不开数据。

所以，学习统计技术首先要了解数据。

1-2数据大体可分为两大类：计量型数据和计数型数据计量型数据是指那些作为连续量测得的质量特性值，如长度、重量、强度、化学成分、时间、电阻等。

计数型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值，如铸件的疵点数、审核中的不合格项数等可用0、1、2……等阿拉伯数一直数下去的数据。

将这些数据变换成比率后的数据也是计数数据。

并非所有的质量特性都能用数据表征，在产品和体系评价中还存在另一个特殊的“量”，称为官能量，即依靠人的官能（视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉）来评定质量特性所得到的反映值。

2.数据的要求2-1针对性（顾客满意度产品符合性过程能力、产品质量及发展趋势）2-2完整性（反映的过程要完整、可追溯、填写）2-3准确性（原始记录数字修约）2-4及时性（传递、处理和通知的时效）2-5连续性（持之以恒地记录、收集、整理和分析）2-6统计性（数据的位数、数据的修约规则、数据的表式或其媒体）2-7收集数据的注意事项（见《统计技术》应用指南教程P8）3.数据（信息）系统传统职能型、集中管理型、集中领导下的分层管理。

4.数据的离散性和规律性1.波动性。

不管事先如何严格控制，反映产品质量的数据（这里是产品重量），总是有波动的。

2.规律性。

反映产品重量的数据虽然有波动，但这种波动并非是杂乱无章的。

从表2（见第四节）中可看出数据都在0.5—50厘克（cg）间波动。

第六章 质量控制的统计分析方法第一节 质量统计数据及其波动一、质量统计数据质量控制工作的一个主要内容就是进行质量定量分析。

这就需要大量的质量统计数据，因此质量统计数据是质量控制的基础。

质量数据的收集通常有两种方法。

一种是随机取样，即质量控制对象各个部分都有相同机会或可能性被抽取；另一种是系统抽样，就是每间隔一定时间连续抽取若干件产品，以代表当时的生产或施工状况。

这些质量统计数据，在正常生产条件下一般呈正态分布。

质量控制工作中，常用的质量统计数据主要有以下几种。

1．子样平均值X子样平均值又称为算术平均值，是用来反映质量数据集中的位置。

其计算式为（6-1） 式中 X ——子样平均值；i X ——抽样数据 ()n i ,...3,2,1=;n ——样本容量。

2．中位数X ~将收集到的质量数据按大小次序排列后，处在中间位置的数据称为中位数（或叫中值）。

当样本容量n 为奇数时，取中间一个数为中位数；当n 为偶数时，则取中间两个数的平均值作为中位数。

3．极植与极差在一组质量数据中，按由大到小顺序排列后，处于首位和末位的最大和最小值叫极值，常用L 表示。

首位数和末位数之差叫极差，常用R 表示。

4．子样均方差S （或σ）和离差系数v C子样均方差反映质量统计数据的分散程度，常用S （或σ）表示，其计算式如下：()∑=-=n i i X X n S 121 （6-2） 或 ()∑=--=n i i X X n S 1211 （6-3） 当子样数n 较大时，上两式的计算结果相近；当子样数较小时，则须采用式（6-3）进行计算。

离差系数用来反映质量相对波动的大小，常用v C 表示，其计算式为∑==ni i X nX 11%100⨯=XSC v （6-4） 式中各符号意义同上。

二、质量波动如前所述工程产品质量具有波动性。

形成质量波动的原因可归纳为两大类：随机性因素和系统性因素。

随机性因素对产品质量的影响并不很大，但它却是引起工程产品质量波动的经常性因素。

全面质量管理的基本方法第二章全面质量管理的基本方法第一节PDCA循环法一、计划－执行－检查－总结制定计划（方针、目标）执行（组织力量去实施）检查（对计划执行的情况进行检查）总结（总结成功的经验，形成标准，或找出失败原因重新制定计划）PDCA循环法的特点：1. 四个顺序不能颠倒，相互衔接2. 大环套小环，小环保大环，互相促进3. 不停地转动，不断地提高4. 关键在于做好总结这一阶段二、解决和改进质量问题的八个步骤1. 找出存在的问题2. 分析产生问题的原因3. 找出影响大的原因4. 制定措施计划5. 执行措施计划6. 检查计划执行情况7. 总结经验进行处理8. 提出尚未解决的问题第二节质量管理的数理统计方法一、质量管理数理统计方法的特点和应用条件1. 特点（1）抽样检查（2）伴随生产过程进行（3）可靠直观2. 质量管理数理统计方法的优点（1）防止废次品产生（防患于未然）（2）积累资料，为挖掘提高产品质量的潜力创造了可能（3）为制定合理的技术标准和工艺规程提供可靠数据（4）减少了检验工作量，提高了检验的准确性与效率，节省了开支3. 质量管理数理统计方法的应用条件（1）必须具备相对稳定的生产过程（完备的工艺文件、操作规程，严格的工艺纪律、岗位责任制，完好状态的设备等）（2）培训人员，掌握方法，明确意义（3）领导重视，创造条件给予支持（4）各职能部门互相配合，齐心协力二、质量管理数理统计方法的基本原理随机现象和随机事件频数、频率和概率概率的几个性质产品质量变异和产生变异的原因：1. 偶然性原因（随机误差）对质量波动影响小，特点是大小、方向都不一定，不能事先确定它的数值。

2. 系统性原因（条件误差）对质量波动影响大，特点是有规律、容易识别，可以避免。

随机误差与条件误差是相对的，在一定条件下，前者可变为后者。

观察和研究质量变异，掌握质量变异的规律是质量控制的重要内容。

对影响质量波动的因素应严格控制。

三、质量管理中的数据母体（总体N ）–提供数据的原始集团子样（样品n）–从母体中抽出来的一部分样品（n ≥1）抽样- 从母体中随机抽取子样的活动1. 数据的收集过程（1）工序控制半成品→子样→数据（2）产品检验产品→子样→数据（3）子样的抽取方法①随机抽样（抽签法、随机表法）机会均等，子样代表性强，多用于产品验收②按工艺过程、时间顺序抽样等间距抽取若干件样品2. 数据的种类（1）计量值数据连续性数据，可以是小数，如：长度、重量（2）计数值数据非连续性数据，不能是小数①计件数据（不合格数）（统计分析方法和控制图）生产过程质量数据信息质量控制分析整理②计点数据（缺陷数）3. 收集数据的要领和注意事项（1）必须明确收集数据的目的（2）数据必须真实可靠（3）对收集到的数据应进行整理，分层，统计和分析（4）详细记录收集数据的时间，地点，收集人等信息四、几个重要的统计特征数的概念1. 子样平均值（X）X=1/n(∑X i)，表示数据集中程度的特征数。