第二章数据整理及质量管理常用统计方法XX新
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质量管理数据统计方法
1. 嘿,你知道质量管理中常用的分层法吗?就好比把一堆混杂的水果按种类分开一样。
比如在生产零件的时候,我们把不同批次的零件质量数据区分开来,这样就能更清楚地看出各批次的差异啦,好不好用?
2. 哇哦,排列图可真是个厉害的方法呀!这就像是给质量问题排个队,把重要的往前放。
像我们处理产品缺陷的时候,用排列图就能一眼看出哪种缺陷最突出,这不是很牛吗?
3. 还有直方图呀!它就像是给数据拍个照片,一下子就能看清数据的分布情况。
比如说统计一批产品的尺寸,通过直方图就能清楚知道尺寸是不是集中在合格范围内,这多直观啊,是不是呀?
4. 亲和图呢,就好像把一堆杂乱的想法整理成有序的思路。
比如说大家对质量改进提了好多意见,用亲和图就能把这些意见有条理地归类,这多妙啊!
5. 散布图也是超有用的呀!就像是在找两种数据之间的关系。
比如研究温度和产品质量的联系,通过散布图就能看出它们到底有没有关联,多神奇呀!
6. 控制图就如同给质量设了个警报器呐!一旦数据超出正常范围就会发出信号。
像监控生产过程中,控制图能及时告诉我们是不是有异常情况出现,这很重要吧!
我的观点结论:这些质量管理数据统计方法真的是各有各的好用,在质量管理中可不能小瞧它们,得好好利用起来呀!。
质量管理中常用的统计分析方法下面介绍的这些工具和方法具有很强的实用性,而且较为简单,在许多国家、地区和各行各业都得到广泛应用:控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态。
直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图,能够直观地显示出数据的分布情况。
排列图:又叫帕累托图,它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。
可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题,找出影响产品质量的主要因素,识别进行质量改进的机会。
散布图:以点的分布反映变量之间相关情况,是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具。
工序能力指数(CPK):分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度。
频数分析:形成观测量中变量不同水平的分布情况表。
描述统计量分析:如平均值、最大值、最小值、范围、方差等,了解过程的一些总体特征。
相关分析:研究变量之间关系的密切程度,并且假设变量都是随机变动的,不分主次,处于同等地位。
回归分析:分析变量之间的相互关系。
H0:差值的总体中位数为0;H1:差值的总体中位数不为0;检验水准为0.05。
子组频数与子组大小关于子组频数或子组大小,无法制定通用的规则。
子组频数可能决定于取样和分析样本的费用,而子组大小则可能决定于一些实际的考虑。
例如,低频率长间隔抽取的大子组,可以更准确地检测出过程平均中的小偏移,而高频率短间隔地抽取的小子组,则能更迅速地检测出大偏移。
通常,子组大小取为4或5,而抽样频数,一般在初期时高,一旦达到统计控制状态后就低。
通常认为,对于初步估计而言,抽取大小为4或5的20~25个子组就足够了。
值得注意的是,抽样频数、统计控制和过程能力需要统一加以考虑。
理由如下:平均极差R常常用于估计s。
随着在一个子组中抽样的时间间隔加长,变差来源的数目也会增加。
因此,在一个子组内若抽样时间延长,将使R也即s的估计值增大、加宽控制限范围,从而降低过程能力指数。
质量管理中常用的统计分析方法2008-02-17 17:22SPC即统计过程控制(Statistical Process Control)。
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控,科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定,从而达到提高和控制质量的目的。
在生产过程中,产品的加工尺寸的波动是不可避免的。
它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。
波动分为两种:正常波动和异常波动。
正常波动是偶然性原因(不可避免因素)造成的。
它对产品质量影响较小,在技术上难以消除,在经济上也不值得消除。
异常波动是由系统原因(异常因素)造成的。
它对产品质量影响很大,但能够采取措施避免和消除。
过程控制的目的就是消除、避免异常波动,使过程处于正常波动状态。
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。
SPC可以为企业带的好处....SPC 强调全过程监控、全系统参与,并且强调用科学方法(主要是统计技术)来保证全过程的预防。
SPC不仅适用于质量控制,更可应用于一切管理过程(如产品设计、市场分析等)。
正是它的这种全员参与管理质量的思想,实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到"事前"预防和控制,SPC可以:·对过程作出可靠的评估;·确定过程的统计控制界限,判断过程是否失控和过程是否有能力;·为过程提供一个早期报警系统,及时监控过程的情况以防止废品的发生;·减少对常规检验的依赖性,定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作;有了以上的预防和控制,我们的企业当然是可以:·降低成本·降低不良率,减少返工和浪费·提高劳动生产率·提供核心竞争力·赢得广泛客户·更好地理解和实施质量体系质量管理中常用的统计分析方法....介绍的以下这些工具和方法具有很强的实用性,而且较为简单,在许多国家、地区和各行各业都得到广泛应用:控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态。
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。
质量管理中的统计方法及其实践质量管理是企业生产经营过程中的重要环节,它通过合理的管理和控制,以提高产品或服务的质量,满足客户需求。
统计方法在质量管理中起到了重要的作用,可以帮助企业实现质量的监测、改进和优化。
本文将介绍质量管理中常用的统计方法,并探讨其实践应用。
一、抽样统计方法抽样统计是一种常见的统计方法,它通过从总体中随机选择一部分样本,通过对样本进行分析和测量,来推断总体特征。
在质量管理中,抽样统计方法可以用于检验产品的质量是否符合要求。
例如,在生产过程中,可以每隔一段时间从生产线上抽取样本,检测其尺寸、外观、性能等指标,并通过统计分析判断产品的质量是否稳定。
二、控制图法控制图是一种统计工具,用于监测过程数据的变化情况,帮助工程师及时发现和解决问题。
控制图法的基本原理是通过测量和收集过程数据,得到数据序列,然后利用统计方法计算序列的平均值、标准差等指标,将这些指标绘制在控制图上,以反映过程的稳定性。
如果数据点超出了控制图的规定范围,说明过程出现了异常,需要及时采取措施进行调整。
三、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法,在质量管理中经常用于分析影响产品质量的各种因素。
通过回归分析,可以建立产品质量与各种因素之间的数学模型,进而预测和控制产品的质量。
例如,在生产过程中,可用回归分析来研究原材料、工艺参数、环境因素等对产品质量的影响,以找到最佳的工艺控制策略。
四、六西格玛方法六西格玛是一种基于统计方法的质量管理体系,旨在通过减少产品或服务的变异性,提高质量水平。
它以统计工具为核心,通过数据分析和过程改进,实现质量的稳定和提升。
六西格玛方法常应用于质量管理的各个环节,如产品设计、生产过程控制、缺陷分析等。
实践应用统计方法在质量管理中的应用需要结合具体的业务场景和问题需求进行实践。
下面以某汽车制造公司为例,介绍统计方法在其质量管理中的实践应用。
首先,该公司通过抽样统计方法,每天从生产线上抽取一定数量的样本进行产品检测。
质量管理中常用的统计工具和方法
老七种工具:排列图、因果图、散布图、控制图、调查表法、直方图、分层法。
新七种工具:系统图(树图)、关联图、亲和图、过程决策程序图法、矢线图法(甘特图)、矩阵图、矩阵数据解析法。
其他工具:简易图表、正交试验设计法、优选法、头脑风暴法、水平对比法、流程图法等
⏹1、选择课题
⏹2、设定目标
⏹3、目标的可行性分析⏹4、原因分析
⏹5、确定主要原因
⏹6、制定对策
⏹7、按对策实施
⏹8、检查效果
⏹9、制定巩固措施
⏹10、总结和下一步打算⏹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、制定对策
⏹7、按对策实施
⏹8、检查效果
⏹9、制定巩固措施
⏹10、总结和下一步打算。
常用的几种质量管理统计方法统计方法是一种科学的方法,其理论基础是数理统计学,它是以概率论为基础的一门数分支。
广泛应用于各个领域,包括质量管理领域。
人们为了解决实践中出现的各种质量问题,往往先搜集各种数据,然后,对数据归纳加工整理,对比分析,由表及里,去粗取精,去伪存真,找出其中的统计规律,对症下药问题才能迎刃而解。
这一切都须运用科学的统计方法。
全面质量管理的基础要求之一,是尊重客观事实,一切凭数据说话。
因此,统计方法是质量管理不可缺少的得力工具,通过对产品质量形成全过程数据的收集、分析和使用,有助于预防质量缺陷、维持合格质量、达到质量的不断改进所以,对所有企业而言,统计方法的应用都是需要的,只是应用的程度不同而已。
这里有两点必须加为说明:第一,统计方法对所有企业虽然都是需要的,但并不是不分企业类型、产品性质,强求使用某些统一的统计方法。
各企业应根据自身的实际需要,规定适用的统计技术的选定程序。
第二,统计方法是一种帮助企业搞好质量管理的工具,可借助它揭示质量形成的客观规律,找出质量问题的症结所在,至于能否实现质量突破,尚有待于进一步采取有效的改进措施。
因此不能误认为应用了几种质量管理统计方法就是全面质量管理。
本章对企业生产过程中最常用的几种统计方法介绍如下:第一节排列图一、什么是排列图排列图是寻找主要质量问题或寻找影响质量的主要原因的一种有效的统计方法。
排列图由两个纵坐标(项目、因素)、几个从左到右,由高向低,按顺序依次排列的长方块(问题项目)和一条累计百分比曲线(帕累托曲线)所组成,它的基本图形见图7-1。
在生产中即使是同一批次的产品,其质量也不可能是完全一致的,由于受多种原因的影响,会出现不同的质量问题为了辨别质量问题的主次要性及影响这些问题的主次原因,排列图应用“关键的少数,次要的多数”的原理,可抓住主要矛盾,集中加以解决,取得事半功倍的效果。
二、排列图的绘制1.采集数据采集一段时期内的质量问题数据,并按问题的不同项目进行分类。
质量管理小组活动常用统计方法1. 质量管理小组的乐趣嘿,朋友们!说到质量管理小组,大家可能脑海里浮现出一群人围在一起,认真讨论数字和图表。
其实,这个过程就像是拼图游戏,有时候搞得一团糟,但最后拼成的画面可是特别美丽。
我们今天就来聊聊那些常用的统计方法,让大家在质量管理的旅途中轻松愉快,不再像在读枯燥的教科书。
1.1. 数据收集的重要性首先,数据收集可真是个不得不提的环节。
俗话说,“没有数据,谈何质量?”你想想,如果没有可靠的数据支撑,我们的决策就像是瞎子摸象,真是叫人捉急。
所以,收集数据的时候,一定要仔细、耐心,就像是寻宝一样。
你不知道这些数据将来会给你带来什么惊喜,可能是提升产品质量的金钥匙,或者是让你发现潜在问题的放大镜。
1.2. 描述性统计接下来我们聊聊描述性统计。
听上去好像很高大上,其实它就是对数据的简单总结和描述。
就好比你去饭店点了一道菜,服务员告诉你这道菜的特色和口感——这就是描述性统计。
我们可以用均值、中位数、众数来了解数据的中心趋势,用标准差、方差来看看数据的波动程度。
这样一来,我们就能迅速抓住数据的脉络,不再是个无头苍蝇了。
2. 数据分析的魔法说到数据分析,简直就是一场魔法表演!统计方法可以帮助我们从复杂的数据中提炼出有用的信息,真是“取之于数据,用之于决策”。
其中,最常见的就是图表分析,听起来就像是艺术创作,其实不过是把数据变得更直观。
通过折线图、柱状图、饼图等各种图表,我们能一眼看出趋势,找出问题,简直是清晰得不得了。
2.1. 直方图的魅力比如,直方图就像是在为数据举办一场派对。
你可以清楚地看到每个数据区间的人气如何,哪些数据表现优异,哪些又有待提升。
通过观察直方图的形状,我们甚至能发现一些潜在的规律,就像是在解密一样,让人心潮澎湃。
2.2. 相关性分析而说到相关性分析,就像是在说“我和我的小伙伴们”,它帮助我们找出两个变量之间的关系。
比如说,产品的质量和生产速度之间可能存在某种关系,通过计算相关系数,我们就能知道这两者之间到底是亲密无间,还是相互拉扯。
数据整理及质量管理常用统计方法新引言在现代社会,数据的产生和利用已经渗透到各个领域,如医疗、金融、教育等。
然而,数据的数量庞大、多样性和复杂性给数据整理和质量管理带来了挑战。
为了更好地利用数据,科学家和研究人员不断开发和改进各种统计方法来处理数据。
本文将介绍一些常用的数据整理和质量管理方法,包括数据清洗、缺失数据处理、异常值检测、数据平滑和数据标准化等。
这些方法在各个领域都有广泛的应用,并且能够帮助研究人员更好地处理和分析数据。
数据清洗数据清洗是数据整理的重要步骤,它涉及到去除重复数据、处理错误数据和填充缺失数据等。
以下是一些常用的数据清洗方法:去除重复数据重复数据可能会导致分析结果不准确,因此应该在数据处理之前将其删除。
可以使用drop_duplicates()函数来去除DataFrame中的重复行。
处理错误数据数据采集过程中可能产生错误数据,如数据丢失、数据错误、数据不完整等。
我们可以使用一些统计方法,如均值、中位数、众数等来填充这些错误数据,或者干脆删除该行数据。
填充缺失数据缺失数据是数据清洗中常见的问题,可以使用以下方法来填充缺失数据:•均值填充:使用数据列的平均值来填充缺失值。
•中位数填充:使用数据列的中位数来填充缺失值。
•众数填充:使用数据列的众数来填充缺失值。
•插值法填充:根据已知数据点的位置和数值,通过插值方法来估计缺失数据的数值。
异常值检测异常值可能会对数据分析产生很大影响,因此在数据整理过程中需要对异常值进行检测和处理。
以下是一些常用的异常值检测方法:Z-Score方法Z-Score方法是一种基于正态分布的异常值检测方法。
它通过计算数据点与均值之间的标准差来判断数据点是否为异常值。
一般来说,Z-Score大于3或小于-3的数据点被认为是异常值。
箱线图方法箱线图方法是一种基于四分位数的异常值检测方法。
它通过绘制数据的四分位数和观测点的箱线图来判断数据点是否为异常值。
箱线图中的触须表示数据的离群程度,超过触须范围的数据点被认为是异常值。