第四章质量管理中的统计技术

农业工程数据收集与处理实验实验报告学院专业班课学号：姓名：实验日期教师评定实验一实验项目实验目的：熟练R语言和Rstudio工作环境，熟悉基本的数据处理句法。

实验要求：每个实验分开写，写出代码，并把结果copy到实验报告。

实验内容：实验过程：第四章质量管理中的统计技术(10) 已知某零件不合格品数统计资料见表4-25，试画不合格品数控制图(Pn控制图)。

4-25 某零件不合格品数组号样本大小(n)不合格品数(P n)组号样本大小(n) 不合格品数(P n)1 220 17 16 220 212 220 18 17 220 173 220 18 18 220 154 220 21 19 220 185 220 18 20 220 196 220 13 21 220 227 220 17 22 220 178 220923 220 99 220 11 24 220 1510 220 14 25 220 1811 220 16合计平均550022040916.3612 220 1213 220 1014 220 1415 220 20依次点击“分析”“质量控制”“控制”，然后弹出控制图窗口。

在控制图窗口中，选择“p、np”,“个案为子组”。

然后进行定义。

在定义窗口中，将“不合格产品数”选入“数目不符合”框，然后"标注子组"框选入“组号”，样本尺寸为220，图表栏选择“np（数目不符合）”，然后确定。

结果显示：(11) 表4-26为某纺织厂收集的每平方公尺布匹上的斑点数的记录，记有20个样本。

试画缺陷数控制图(C控制图)。

表4-26 斑点数统计表组号缺陷数(C) 组号缺陷数(C)1 5 11 42 4 12 73 3 13 14 5 14 85 6 15 26 4 16 27 7 17 38 3 18 79 2 19 410 3 20 4合计C=84依次点击“分析”“质量控制”“控制”，然后弹出控制图窗口。

《质量统计技术》习题第一章概论1－1 质量的含义是什么？1－2 不合格和缺陷的关系是什么？ 1－3 检验、试验和验证概念上有什么区别？1－4 质量管理、质量控制和质量检验的关系是什么？ 1－5 什么是统计技术？可以分为几类？1－6 组织应用统计技术应该具备哪些基本条件？ 1－7 质量管理和质量管理体系的关系是什么？1－8 质量管理经历了哪几个阶段？各个阶段的特点是什么？ 1－9 统计技术在质量管理中有哪些重要作用？第二章统计技术基础知识一、思考与练习2－1 质量特性数据有哪些特点？2－2 分层随机抽样主要解决什么问题，如何应用？ 2－3 什么是必然事件、不可能事件、随机事件? 2－4 什么是小概率事件实际不可能性原理？2－5 设有10件产品，其中有3件不合格品，现从中任取4件。

（1）求恰好抽到2件不合格品的概率；（2）求至少抽到1件不合格品的概率。

2－6 离散型随机变量概率分布与连续型随机变量概率分布有何区别？2－7 什么是正态分布?标准正态分布?正态分布的密度曲线有何特点? 2－8 已知随机变量u服从N(0，1)，求P(u＜-1.4＝，P(u≥1.49)，u｜≥2.58）， P(-1.21≤u＜0.45)，并作图示意。

P（｜2－9 已知随机变量u服从N(0，1)，求下列各式的u?。

（1） P(u＜-u?＝+P(u≥u?)=0.1;0.52 （2） P(-u?≤u＜u?)=0.42;0.952－10 设X变量服从正态分布，总体平均数μ=10,P(x≥12)=0.1056,试求X在区间（6，16）内取值的概率。

2－11 什么是二项分布?如何计算二项分布的平均数、方差和标准差? 2－12 已知随机变量X服从二项分布B（100，0.1），求μ及σ。

(10，3) 2－13 已知随机变量X服从二项分布B(10,0.6)，求P(2≤X≤6)，P(X≥7)，P(X<3)。

2－14 什么是泊松分布？其平均数、方差有何特征？2－15 已知随机变量X服从泊松分布P(4)，求P(X=1)，P(X=2)，P(X≥4)。

第一章总则第一条为了加强水泥厂的质量管理，确保产品质量稳定可靠，提高市场竞争力，特制定本制度。

第二条本制度适用于水泥厂生产、销售、售后服务等各个环节的质量统计管理工作。

第三条质量统计管理应遵循以下原则：（一）科学性：采用科学的方法进行数据收集、分析和处理；（二）准确性：确保数据的真实、可靠、准确；（三）及时性：及时收集、整理、分析、上报数据；（四）系统性：建立完善的质量统计管理体系，实现数据共享；（五）可追溯性：确保产品质量的可追溯性。

第二章组织机构及职责第四条水泥厂成立质量统计管理领导小组，负责全厂质量统计工作的领导和协调。

第五条质量统计管理领导小组下设质量统计管理办公室，负责日常质量统计工作的组织实施。

第六条质量统计管理办公室职责：（一）制定质量统计管理制度及实施细则；（二）组织实施质量统计工作；（三）组织质量统计分析，提出改进措施；（四）定期向质量统计管理领导小组汇报工作；（五）负责与其他部门的沟通协调。

第七条各部门职责：（一）生产部门：负责生产过程的质量控制，及时上报生产数据；（二）技术部门：负责质量检验、分析，提供技术支持；（三）销售部门：负责收集客户反馈，上报销售数据；（四）售后服务部门：负责处理客户投诉，上报售后服务数据；（五）其他部门：按照职责范围，配合质量统计管理工作。

第三章质量统计内容第八条质量统计内容包括：（一）原材料质量统计：包括原材料进货检验、检验结果、使用情况等；（二）生产过程质量统计：包括生产设备运行状况、生产过程参数、产品质量检验结果等；（三）产品销售质量统计：包括产品销售数量、销售区域、客户满意度等；（四）售后服务质量统计：包括客户投诉、维修、退货等；（五）产品质量改进措施统计：包括改进项目、实施效果、存在问题等。

第九条质量统计数据的收集方式：（一）生产部门：通过生产设备、检验仪器、生产记录等方式收集；（二）销售部门：通过销售记录、客户反馈等方式收集；（三）售后服务部门：通过客户投诉、维修记录等方式收集；（四）其他部门：根据职责范围，通过相关渠道收集。

【质量管理】统计技术在质量管理中的作用关键词：质量管理导语：伴随着生产力的进步，公司最有价值的资产是数据这一观点备受赞同。

数据的价值在公司中也占有越来越重要的地位。

特别是在制造业企业的生产线中，数据直接反映了产品生产的真实情况。

统计技术是获得数据信息的基础，在质量管理中发挥了重要作用。

无论是质量管理，还是企业的日常运行，都需要使用统计技术。

在全面质量管理体系中，不使用统计技术，质量体系就不会有效运行，更无法提高产品质量。

2000版ISO9000族标准也明确将“统计技术”提升为质量管理体系的“基础”，可见统计技术在产品质量管理中是否被恰当应用，将成为质量管理成败的关键。

图示：统计技术在质量管理中的作用一、统计技术及其作用这里的统计技术是指收集、整理和分析数据变异并进行推论的技术。

在2000年《质量管理体系基础和术语》中认为“使用统计技术可帮助组织了解变异，从而有助于组织解决问题并提高效率和效益，这些技术也有助于更好地利用可获得的数据进行决策。

”统计技术可以起到通过数据反映事物特征、比较事物间的差异、分析事物间的关系及影响事物发展变化的因素、通过分析数据发现质量问题等作用。

统计技术方法是多种多样的，不仅有传统的“老七种工具”（因果图、排列图、直方图、检查表、散布图、控制图、分层法），也有“新七种工具”（关联图、系统图、KJ法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC 法、矢线图法），不仅有简单的统计方法如雷达图、柱形图、直方图等；也有正交试验法、过程能力指数等现代统计技术。

在工作实践中，我们通常采用统计技术对产品质量控制活动进行跟踪记录、搜集数据、抽样检验及质量分析，通过识别症状，分析原因，寻求对策，促进问题的解决。

二、质量管理中运用统计技术存在的主要问题在质量管理体系中，过程控制、数据分析、预警机制等都与统计技术有关，但是在实际工作中，目前存在以下问题：1、目前不少企业领导主要精力放在追求产量、利润和短期效益上，对统计技术对提高产品质量认识不足，不愿意花费精力学习、运用各种统计技术，不肯利用统计技术来进行质量管理。

质量管理体系的数据分析和统计技术质量管理体系是现代企业中至关重要的一部分，它对产品质量的掌控起着决定性的作用。

数据分析和统计技术是质量管理体系中不可或缺的工具，通过对数据进行深入分析和统计，企业可以更好地了解产品质量状况，发现问题并迅速采取相应措施，从而不断提升产品质量和企业竞争力。

一、数据分析和统计技术的重要性数据分析和统计技术在质量管理体系中的重要性不可忽视。

首先，它可以帮助企业了解产品性能和质量特征。

通过对产品生产、销售和服务过程中所产生的数据进行分析和统计，企业可以准确地获得产品的性能指标、质量特征等信息，从而判断产品的质量是否达到预期要求。

其次，数据分析和统计技术可以帮助企业发现问题和隐患。

通过对大量数据进行分析，可以找出其中存在的问题和隐患，进而找到问题发生的原因，并及时采取措施进行改进。

例如，通过对生产过程中的数据进行统计分析，企业可以发现生产过程中存在的不良品率过高、生产效率低下等问题，并采取相应的措施进行改进。

最后，数据分析和统计技术还可以帮助企业进行决策和管理。

通过对数据进行分析和统计，企业可以获得决策所需的信息和依据，比如产品质量的参数设定、流程改进的方向等。

同时，统计技术也可以帮助企业进行质量管理的评估和监控，提供决策者对质量管理的全面了解，从而更好地指导企业的质量管理工作。

二、数据分析和统计技术的应用数据分析和统计技术广泛应用于质量管理体系的各个环节。

以下是一些常用的数据分析和统计技术的应用示例。

1. 流程能力分析流程能力分析是一种常用的统计技术，用于评估和监控生产过程的稳定性和能力。

通过对生产过程中所产生的数据进行分析，可以计算出流程的平均值、标准差等指标，从而判断流程的稳定性和能力是否满足要求。

如果流程的能力不足，企业可以通过改进流程、提高设备质量等方式来提升流程的能力。

2. 故障分析故障分析是一种通过对故障问题所涉及的数据进行分析和统计，找出故障原因并制定相应对策的方法。