生产过程中的常用数量分析方法讲义

生产中的统计与分析引言在现代生产过程中，统计与分析是至关重要的工具。

通过对生产数据的收集和分析，企业能够更好地了解其生产效率、质量控制、供应链管理等方面的情况，并采取相应的措施来提高生产过程的效率和品质。

本文将介绍生产中的统计与分析的基本概念、方法和应用。

统计与分析的基本概念统计统计是指对一组数据进行收集、整理和汇总，并对其进行描述和分析的过程。

通过统计可以得到一些关键的数据指标，如均值、标准差、方差等，这些指标能够帮助我们了解数据的分布情况、趋势以及异常情况。

分析分析是在收集到的数据基础上，通过运用一系列的分析方法和技术，探索其中的规律和趋势，以及找出其中的问题和改进的机会。

分析可以帮助我们发现潜在的问题和机会，从而采取相应的措施来改善和优化生产过程。

生产中的统计与分析方法数据收集统计与分析的第一步是数据收集。

数据可以通过不同的方式收集，如手工记录、传感器收集等。

收集到的数据应具有准确性和完整性，以保证后续的分析结果的准确性和可靠性。

描述统计分析描述统计分析是对数据进行整理和描述的过程。

常用的描述统计指标包括均值、中位数、标准差等，这些指标能够帮助我们了解数据的分布情况和趋势。

统计假设检验统计假设检验是通过对数据的分析，来验证某个假设是否成立的过程。

常用的统计假设检验方法包括T检验、方差分析等。

假设检验能够帮助我们判断某个因素对生产过程的影响是否显著，从而采取相应的措施进行调整和改进。

数据挖掘和预测分析数据挖掘和预测分析是通过挖掘数据中的规律和趋势，来预测未来的情况和趋势的过程。

常用的数据挖掘和预测分析方法包括聚类、关联规则挖掘、回归分析等。

这些方法能够帮助我们预测生产的需求、供应链的变化等，以便采取相应的措施来满足市场需求和优化生产计划。

生产中的统计与分析应用生产效率分析通过对生产数据的分析，可以了解生产过程中的瓶颈和效率问题。

通过对瓶颈环节的优化和改进，以及对生产过程的监控和控制，可以提高生产效率，减少生产成本。

生产常用分析法
（以下为机器翻译结果，仅供参考）
《生产常用分析法》
生产活动是各种物质和能源的相互转化，它要求企业运用有效的管理手段，以提高生产效率和质量的要求。

一般情况下，企业有自己的经营理念，以及协调活动和资源的方式，同时引入有效的分析方法。

对于任何一种生产活动，分析依据都是一样的，仅仅是分析内容不同而已。

这篇文章着重介绍一些常用的生产分析方法。

首先，运用有效的生产分析方法，进行生产活动的审查是一个重要的步骤。

通过审查，可以对生产活动的各个环节加以详细检查，得出有效的结论。

而在这一环节，可以采用行业分析，产品分析，质量分析，标准分析，效率分析等多种方法进行检查。

其次，要进行生产分析，还需要引入多种工具。

常用的工具包括流程图、示意图、绘图板、仪器和计算机软件。

其中，流程图可以对生产活动进行梳理，可以明确不同工艺步骤；示意图可以用图形表示，以便发现它们之间的联系和区别；而绘图板和计算机软件可以模拟实时的生产过程，以及实现自动化的控制。

最后，还可以采用经济分析和统计分析的方法，通过制定完善的计划，提高生产质量和效率。

综上所述，生产常用分析法包括行业分析、产品分析、质量分析、标准分析、效率分析、流程图、示意图、绘图板、仪器和计算机软件，以及经济分析和统计分析等多种方法，都是企业在生产过程中运用的
一些有效的分析方法。

它们不仅可以帮助企业梳理生产流程，而且可以提高生产质量和效率。

数量分析法
数量分析方法是通过各种数学模型来分析预测一个金融商品在未来会达到什么价位的方法。

更准确的说，数量分析方法的宗旨是分析出冒多大的风险要得到多大的回报才算是合理，通过审计抽样，按照数学和统计学的有关原理，通过处理相关数据，建立数量模型，对经济现象的数量特征、数量关系和数量界限进行研究、分析和决策。

较常被使用的数量分析方法包括线性规划、投入产出法、层次分析法、回归分析法和网络计划法等具体分析评价方法。

定量猜测法又可分为两种类型：
1、因果猜测法，即从某项因素与其他相关因素之间的规律性联系中进行分析，如本量利分析法、投入产出法、回归分析法等。

2、趋势猜测法，即根据某项指标过去的、按时间顺序排列的数据，运用一定的数学方法进行加工、计算，借以猜测未来发展趋势的分析猜测方法，包括算术平均法、加权平均法、指数平滑法、最小平方法等。

定量猜测法的评价
此法对资料的要求较高，逻辑严谨，计算准确，且能进行误差估计，因而可靠程度较高。

所谓数量级分析，是指通过比较方程式中各项数量级的相对大小，把数量级较大的项保留下来，而舍去数量级较小的项，实现方程式的合理简化。

数量级分析法在工程问题分析中具有广泛的实用意义。

常用的数理统计及数据处理方法水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。

如果没有数据的定量分析，就无法形成明确的质量概念。

因此，必须通过对大量数据的整理和分析，才能发现事物的规律性和生产中存在的问题，进而作出正确的判断并提出解决的方法。

第一节数理统计的有关概念一、个体、母体与子样在统计分析中，构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。

研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体，它可以无限大，也可以是有限的，如一道工序或一批产品、半成品、成品，可根据需要加以选择。

进行统计分析，通常是从母体中随机地选择一部分样品，称为子样（又称样本）。

用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析，取得数据后加以整理，得出结论。

取样只要是随机和足够的数量，则所得结论能近似地反映母体的客观实际。

抽取样本的过程被称作抽样；依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况，就是所谓的统计推断，也叫判断。

例如，我们可将一个编号水泥看成是母体，每一包水泥看成是个体，通过随机取样（连续取样或从20个以上不同部位取样），所取出的12kg检验样品可称为子样，通过检验分析，即可判断该编号水泥（母体）的质量状况。

二、数据、计量值与计数值1，数据通过测试或调查母体所得的数字或符号记录，称为数据。

在水泥生产中，无任对原材料、半成品、成品的检验，还是水泥的出厂销售，都要遇到很多报表和数据，特别是评定水泥质量好坏时，更要拿出检验数据来说明，所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。

根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同，质量检验数据可分为计量值和计算值两类。

2，计量值凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。

如长度、质量、温度、化学成分、强度等，多属于计量值数据。

计量值也可以是整数，也可以是小数，具有连续性。

3，计数值凡不能用测量工具和一起进行测量，而是用计数的方法得到的非连续性数据。

如合格率，废品个数等，数据计数值数据。

常用统计分析方法排列图因果图散布图直方图控制图控制图的重要性控制图原理控制图种类及选用统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。

常用统计分析方法与控制图获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。

常用统计分析方法此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。

排列图排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具.1.排列图的画法排列图制作可分为5步:(1)确定分析的对象排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等.(2)确定问题分类的项目可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。

(3)收集与整理数据列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。

最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。

(4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi(1)式中，f为各项目发生频数之和。

(2)(5)画排列图排列图由两个纵坐标，一个横坐标，几个顺序排列的矩形和一条累计频率折线组成。

如图1所示为一排列图实例。

2.排列图用途(1)确定主要因素、有影响因素和次要因素根据排列图可以确定质量问题的主要因素：累计频率Fi在0-80%左右的若干因素。