统计工具在质量分析中的应用

统计技术在工程质量事故分析中的应用摘要：工程项目中的质量问题，绝大多数都可以用简单的统计分析方法来解决，利用统计技术进行工程质量事故分析，查找原因，找出相应的纠正措施，提高工程质量管理工作的效益和效率。

关键词：统计技术；质量事故分析；对策一、统计技术和方法统计技术是研究事物变异性及其规律的科学，是识别、分析和控制过程的重要工具之一。

工程项目中的质量问题，绝大多数都可以用统计技术来解决。

在工程施工过程中，影响工程质量的因素有人、机械设备、工程材料、施工方法和环境条件等，这些因素是否存在失控状态的趋势，只有对其信息进行收集、处理和分析才能得到，也只有在分析的基础上才能找出问题，采取有针对性的纠正措施，从而使质量管理工作的效益和效率不断提高。

采用统计技术进行工程质量控制和质量分析，可以提供表示工程质量特征的数据，可以发现质量问题，分析和把握质量数据的分布状况和波动变化，进而可以描述质量形成过程。

工程中统计技术的方法很多，常用的统计方法有：统计分析表、直方图、因果图、相关图、排列图、控制图、数据分层法、散布图等。

通常，工程特性不同，采用的统计方法也不同。

不同类别的工程，其目的及所要求的各种数据的指标也不同，因而需有针对性地采取相应的统计方法。

二、统计技术在实际工程中的应用河南某房地产公司建设的商住一体的综合性小区，临街5栋楼由于质量问题工程在三层结顶时（砖混结构的商业）全部被拆除。

为了分析其质量事故问题的成因，特对一些现场资料数据进行规整和分析，结果发现作为砖混结构的主要材料砌筑砂浆等在检验时记录的数据显示异常。

通过运用统计方法中两图一表（直方图、因果图和对策表）对砌筑砂浆进行分析和研究，并将相应的解决问题的策略罗列出来。

1、绘制直方图选择了120组m10砌筑砂浆抗压强度的数据，分成12组，如表1所示。

分组的原则：（1）同一时间所采集的数据为一组；（2）相同部位的数据为一组；（3）同一批水泥制作的砂浆为一组。

统计过程控制在企业质量管理中的应用【摘要】统计过程控制在企业质量管理中扮演着重要的角色。

本文首先介绍了统计过程控制的概念及原理，接着讨论了其在生产过程和产品质量管理中的应用。

统计过程控制能够帮助企业监控生产过程中的变异性，及时发现问题并采取相应措施，从而提高产品质量和降低成本。

其优势包括提高生产效率、降低废品率等。

本文结论部分强调了统计过程控制在企业质量管理中的重要性和未来发展前景，同时指出了它在企业质量管理中的价值。

通过对统计过程控制的应用，企业能够实现持续改进，提升竞争力，为客户提供更优质的产品和服务。

【关键词】统计过程控制、企业质量管理、应用、概念、原理、生产过程、产品质量、优势、重要性、未来发展、价值1. 引言1.1 统计过程控制在企业质量管理中的应用统计过程控制在企业质量管理中的应用是指通过对生产过程进行实时监控和调整，以确保产品在符合规格要求的同时提高生产效率和降低成本。

在现代企业质量管理中，统计过程控制扮演着重要的角色，它能够帮助企业实现持续改进和优化生产过程，从而提高产品质量和客户满意度。

在全球竞争激烈的市场环境下，企业需要不断提升自身的竞争力，而统计过程控制正是帮助企业实现这一目标的有效工具之一。

通过使用统计过程控制，企业可以及时发现生产过程中的问题，及时采取措施进行调整，确保产品质量稳定可靠。

统计过程控制还可以帮助企业降低生产成本，提高生产效率，增强企业的市场竞争力。

统计过程控制在企业质量管理中的应用具有重要的意义和价值，它不仅可以提高产品质量和生产效率，还可以降低生产成本和提升企业竞争力。

未来随着科技的不断发展和企业对质量管理的重视程度的提高，统计过程控制在企业质量管理中的应用将会更加广泛和深入。

企业应该充分发挥统计过程控制的作用，不断完善和优化质量管理体系，提升核心竞争力，实现可持续发展。

2. 正文2.1 统计过程控制的概念统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种利用统计方法来监控生产过程并确保产品质量稳定的质量管理工具。

玻璃钢2008年第3期数理统计技术在产品加工质量分析与控制中的应用何杰（上海玻璃钢研究院，上海201404）摘要运用数理统计技术对产品的加工过程进行分析与控制，以达到稳定和提高产品质量的目的。

关键词：数理统计技术；过程管理；产品质量随着中国加入世贸组织，中国经济与世界接轨，要想在市场上立于不败之地，就要满足超严格质量要求，生产出世界级质量的产品，这就需要采用先进的技术科学与先进的管理科学。

一般来说，先进的技术科学可以改进产品质量的绝对值，而先进的管理科学则可以在现有条件下将其波动调整到最小。

推行先进的数理统计技术就是贯彻先进的科学管理。

很多企业都已经建立并运行了ISO标准不同版本，就贯彻ISO9001标准而言，它着重强调的是过程管理（如生产过程管理）。

同时，将先进的数理统计技术应用于过程管理，最终达到提高产品质量的目的。

现就运用数理统计技术对工作中遇到的一个实际问题加以分析和讨论，来探讨数理统计技术在产品质量分析与控制中的应用。

1问题的提出+0.05+0.00图1头锥头部加工图28292008年2月初，某车间有一批军品配件的头部打孔的加工任务。

在试生产一段时间后，车间要求对其尺寸Ф405.000.0+的加工过程能力进行评定，以确定其加工过程中的工序能力是否正常，如图1所示。

2用数理统计技术对其加工过程进行分析首先收集对头锥头部Ф4尺寸加工检查记录的数据，在人员、机床、材料、加工工艺和生产环境不变的条件下，取n ＝100收集数据，见表1。

表1头锥头部Ф4加工检查记录12345678910第一组 4.020 4.040 4.040 4.040 4.035 4.050 4.060 4.055 4.060 4.075第二组 4.020 4.030 4.030 4.045 4.035 4.050 4.060 4.060 4.070 4.065第三组 4.020 4.035 4.045 4.050 4.040 4.050 4.055 4.055 4.065 4.075第四组 4.030 4.040 4.040 4.040 4.055 4.045 4.055 4.060 4.060 4.090第五组 4.030 4.035 4.045 4.050 4.055 4.055 4.050 4.060 4.070 4.085第六组 4.030 4.035 4.045 4.050 4.055 4.060 4.055 4.065 4.070 4.080第七组 4.030 4.040 4.040 4.040 4.050 4.045 4.055 4.065 4.065 4.095第八组 4.025 4.035 4.045 4.040 4.050 4.060 4.050 4.070 4.065 4.080第九组 4.025 4.030 4.045 4.040 4.050 4.060 4.065 4.065 4.075 4.075第十组4.0304.0454.0454.0404.0454.0604.0554.0654.0804.080从表1中找出最大值和最小值：i L ＝4.095，i S ＝4.020。

数理统计方法在质量分析中的应用1、数理统计方法在质量分析中的作用数理统计方法是通过对收集的大量数据进行加工整理，统计计算，去粗取精，去伪存真，寻求事物规律性的一种科学方法，数理统计方法一般有以下几方面的用途：１．提供表示事物特征的数据在活动中所收集的数据大都表现为杂乱无章的，这就需要运用数理统计方法计算出其特征值，显示出事物的规律性如平均值、中位数、标准偏差、极差等。

２．比较两事物的差异在活动中运用质量改进方法或新工艺、新材料的应用需要判断所取得的结果与改进前的状态有无显著性差异，就可以应用假设检验、方差方析等。

３．分析影响事物变化的因素为了对症下药，有效地解决质量问题，在活动中可以应用各种方法分析影响事物变化的各种原因。

如因果图、系统图、关联图等。

４．分析事物两种性质之间的相互关系在活动中常常遇到两个变量之间虽然没有确定的函数关系，但往往存在一定的相关关系。

运用数理统计方法确定这种关系的性质和程度，对活动的有效性是具有重要影响的。

如散布图、相关分析等。

５．研究取样和试验方案，确定合理的试验方案，如随机抽样、优选法、正交试验设计法等６. 分析和掌握质量数据的分布状况在活动中可据此估算工序不合格品率并对制造过程实施质量控制。

如：直方图、正态概率纸、控制图等。

应该着重指出，数理统计方法在质量管理活动中起到的是分析问题、显示事物规律的作用，而不是具体解决问题。

这如同医生为病人诊断一样，应用体温表、血压计、Ｘ光透视仪、心电图仪、Ｂ超仪等器具，只是帮助医生做出正确的诊断，但诊断并不等于治疗，要想治好病，还需要采取打针、服药或其它医疗方法。

因此，数理统计方法在质量管理活动中的作用，就是利用这些方法，探索质量问题的所在；分析产生质量问题的确切原因，但要解决质量问题和提高质量还要依靠专业技术以及组织管理措施。

2、质量管理中的分析活动和数理统计方法的基本分类在质量管理活动过程中，不可缺少的是对事物的分析，这种分析活动通常可能会有三种方式表现：１．调查研究通过对与事物有关的各个层次进行调查（包括生产实践调查、市场调查、社会调查等）可以采用座谈会、发放调查表、现场调查、个别谈话、查阅资料等方式进行。

【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。

统计技术在产品质量控制中的应用在当今竞争激烈的市场环境中，产品质量是企业生存和发展的关键。

为了确保产品质量的稳定性和可靠性，企业需要采用有效的质量控制方法。

统计技术作为一种科学的工具和方法，在产品质量控制中发挥着重要的作用。

统计技术可以帮助企业收集、整理和分析质量数据，从而揭示质量问题的本质和规律，为质量改进提供依据。

例如，通过抽样检验，企业可以在不检验全部产品的情况下，对产品质量做出合理的推断，从而节省检验成本和时间。

抽样检验的基本原理是基于概率统计，通过抽取一定数量的样本，并对样本进行检验，根据样本的质量情况来推断整批产品的质量水平。

控制图是统计技术在质量控制中的另一个重要应用。

控制图通过对生产过程中的关键质量特性进行连续监测和分析，及时发现过程中的异常波动。

例如，均值极差控制图可以用于监控生产过程中产品尺寸的均值和极差的变化。

如果控制图中的数据点超出了控制界限或者呈现出非随机的模式，就表明生产过程可能出现了异常，需要及时采取措施进行调整。

统计过程控制（SPC）是一种基于控制图等统计技术的过程质量控制方法。

SPC 强调预防为主，通过对过程的实时监控和分析，及时发现潜在的质量问题，并采取措施加以消除，从而确保过程处于稳定的受控状态。

SPC 不仅可以用于生产过程的质量控制，还可以用于服务过程的质量控制，如物流配送、售后服务等。

在产品质量控制中，统计技术还可以用于质量分析和改进。

例如，通过因果图可以帮助企业找出导致质量问题的根本原因。

因果图又称鱼骨图，它将质量问题的结果与可能的原因联系起来，通过层层分析，找出影响质量的关键因素。

此外，排列图可以用于确定质量改进的重点。

排列图根据“关键的少数和次要的多数”原理，将影响质量的各种因素按照其对质量影响程度的大小进行排列，从而找出主要的质量问题。

统计技术在产品设计阶段也有着重要的应用。

通过设计实验，企业可以优化产品的设计参数，提高产品的质量和性能。

例如，在新产品开发过程中，可以采用正交实验设计方法，通过合理安排实验因素和水平，在较少的实验次数内找到最优的设计方案。

质量分析器的选择及应用质量分析是一个关键的过程，用于评估和测量产品、服务或过程的质量。

在不同行业和领域中，可以采用不同的质量分析器进行质量评估。

在选择合适的质量分析器时，应考虑以下因素：应用场景、测试目标、数据采集和分析需求、预算和资源。

以下是一些常见的质量分析器及其应用领域：1. 基本统计分析器：基本统计分析器适用于对数据进行基本的统计分析，如平均值、中位数、标准差等。

它可以帮助分析数据的分布情况、趋势和异常值。

在质量管理中，可以使用这些分析器来了解产品或过程的性能。

2. 直方图和散点图分析器：直方图和散点图分析器可以用于分析数据的分布和关系。

直方图可以显示数据的频率分布，散点图可以显示数据之间的相关性。

这些分析器可用于检测错误或异常数据，并帮助确定原因和解决方案。

3. 箱线图分析器：箱线图分析器通过绘制数据的统计分布来分析数据的离散程度。

它可以显示数据的中位数、上下四分位数和异常值。

箱线图可以帮助分析数据的稳定性和一致性，以及发现异常情况。

4. 帕累托图分析器：帕累托图分析器通过按重要性对问题或缺陷进行排序，以帮助识别和优先解决最严重的问题。

这种分析器常用于问题解决和质量改进工作中。

5. 矩阵分析器：矩阵分析器适用于评估不同因素之间的关系。

例如，质量损失矩阵可以用来评估不同缺陷类型对产品质量的影响，以便确定优先解决的问题。

6. 效能分析器：效能分析器可用于测量和分析产品或过程的效率和效果。

例如，生产线效能分析器可以用来监测生产线的工作效率和资源利用率。

7. 六西格玛分析器：六西格玛分析器是一种用于管理和改进质量的强大工具。

它结合了多种统计方法和工具，如因果图、流程图、散点图等，用于识别和解决质量问题，并改进过程的稳定性和性能。

选择适合的质量分析器还需要考虑数据采集和分析的需求。

有些分析器需要大量的数据输入，而其他分析器则更适合处理小样本或实时数据。

此外，应根据可用的资源和预算来选择适当的质量分析器。

质量管理；老七种工具一、质量管理的老七种工具指的是什么？质量管理的老七种工具是对应质量管理的新七种工具而言的，又叫做QC其中工具，包括统计分析表、数据分层表、排列图、因果分析图、直方图、散布图和控制图七种，其中工具可以单独使用也可以配合使用。

目的是服务质量管理。

二、质量管理的老七种工具的主要作用是什么？1、统计分析表：统计分析表是利用统计方法对数据进行整理和初步原因分析并形成表格以供直接阅读的一种工具，其格式多种多样，可以根据用户的习惯来自行制定，有利于对质量数据进行分类汇总查找规律。

2、数据分层表：数据分层法是统计分析表的延伸，就是将性质相同的，条件相同条件下收集的质量数据归纳比较。

例如统计分析表如果具体到每个车间工段的话，数据分层表可以具体到其班组和生产材料及影响因素，检查者的素质能力等。

可以按检查手段，按使用条件、和时效等进行分层，进行质量深入分析。

3、排列图。

排列图是在统计分析基础上，对影响质量的各个因素进行逐层分析后，通过直观手段呈现质量影响主要因素或者高频因素的一种质量管理图形，又叫柏拉图，图形的左侧纵坐标是影响频数，右侧纵坐标是影响频率，坐标趋势线是累积频数，横坐标是影响因素从大到小的排列组合4、因果分析图。

因果分析图又叫鱼骨图，是一种以原因作为因素，以结果为质量问题特征的关系图。

用箭头对应来代表。

因果分析图可以通过头脑风暴法来集思广益，调动员工发现质量问题并查找原因的积极性。

5、直方图。

直方图与排列图的作用类似，但是形式不一样。

主要是反映质量问题和管理效果总体分布的一种工具。

通过直方图可以较为直观的看出质量的特征的分布，有利于质量管理的高效准确开展。

6、散布图。

散布图的作用是通过若干数据的对应关系，使得特征和原因分布在一定平面区间内，作为查找质量特征发生原因或者条件的一种借鉴工具。

有利于判断质量问题以及客观条件和发生原因等变量之间的对应关系。

7、控制图。

控制图分为供分析的控制图和供管理用的控制图。