统计技术在质量管理中的应用(一)

统计技术在企业创新管理中的应用在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想脱颖而出并实现持续发展，创新是关键。

而统计技术作为一种强大的工具，在企业创新管理中发挥着不可或缺的作用。

它能够帮助企业收集、分析和解释数据，为决策提供科学依据，从而提高创新的效率和成功率。

一、统计技术在企业创新管理中的重要性1、为创新决策提供数据支持企业在进行创新活动时，往往需要做出一系列决策，如选择创新方向、确定创新项目的优先级、评估创新成果等。

统计技术可以通过对市场数据、客户需求、竞争对手情况等进行收集和分析，为这些决策提供准确、可靠的数据支持，降低决策风险。

2、发现创新机会通过对大量数据的挖掘和分析，统计技术能够帮助企业发现潜在的市场需求和趋势，从而识别出新的创新机会。

例如，对销售数据的分析可能揭示出某个产品在特定地区或客户群体中的需求增长趋势，为企业开发针对性的创新产品提供线索。

3、优化创新流程创新过程通常包含多个环节，如创意产生、研发、测试、推广等。

统计技术可以对这些环节中的数据进行监测和分析，找出流程中的瓶颈和问题，进而优化创新流程，提高创新效率。

4、评估创新绩效企业需要对创新活动的效果进行评估，以判断创新是否达到预期目标。

统计技术可以通过建立绩效指标体系，对创新项目的经济效益、市场份额、客户满意度等方面进行量化评估，为企业提供客观的评价结果，以便及时调整创新策略。

二、统计技术在企业创新管理中的具体应用1、市场调研市场调研是企业了解市场需求和竞争态势的重要手段。

统计技术在市场调研中有着广泛的应用，如问卷调查中的样本设计、数据收集和分析，以及利用聚类分析、因子分析等方法对市场细分和消费者行为进行研究。

通过这些方法，企业可以更准确地把握市场需求，为创新提供方向。

2、产品研发在产品研发过程中，统计技术可以用于实验设计、质量控制和可靠性分析等方面。

例如，通过正交实验设计，可以在有限的实验次数内找到最优的产品设计参数；利用控制图和过程能力分析，可以监控生产过程中的质量波动，确保产品质量的稳定性；通过可靠性分析，可以预测产品的使用寿命和故障概率，为产品改进提供依据。

统计技术基础知识及统计过程控制第一章统计基础知识1、统计技术在质量管理体系中的作用2、数据分析是统计技术的基础2.1、数据的计量尺度2.2、数据的分类2.3、数据的要求3、几个重要的统计技术概念3.1、数理统计与统计技术3.2、总体、个体与样本3.3、生产批与检验批3.4、事件3.5、数据的特征值3.6、概率分布3.7、方差分析3.8、回归分析4、假设检验第二章统计过程控制一、基本术语1、质量控制和过程控制2、统计过程控制与统计控制3、普通原因和特殊原因4、过程固有变差和过程总变差5、过程能力和过程性能6、过程度量参数二、影响过程能力指数的主要因素三、统计过程控制知识控制图计量型控制图计数型控制图过程控制解释过程能力解释第一章基础统计技术（90 分钟）一、统计技术在质量管理体系中的作用（一）可帮助组织了解变异，有助于组织解决问题并提高有效性和效率，也有助于更好地利用可获得的数据进行决策。

（二）变异普遍存在，可通过产品和过程的可测量的特性观察到。

（三）统计技术有助于对这类变异进行测量、描述、分析、解释和建立模型，甚至在数据相对有限情况下也可实现。

这种数据的统计分析能对更好地理解变异的性质、程度和原因提供帮助。

从而有助于解决，甚至防止由变异引起的问题，并促进持续改进。

（一）数据的计量尺度•定类尺度•定序尺度•定距尺度•定比尺度定性尺度定量尺度二、数据分析是统计技术的基础（二）数据的分类1、数据分为两大类（工业）：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。

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。

计数型数据还可进一步区分为计件数(如不合格数)和计点数(如疵点数)。

2、按取值表现形式的不同——变量性数据和属性数据---变量性数据：反映个体单位的数值特征的数据，一般用数值或数字表示。

---属性数据：反映个体单位的属性特征的数据，一般用文字表示。

（三）数据的要求1．针对性2．准确性（根本）3．完整性4．及时性（信息的时效性）5．连续性6．统一性三、几个重要的统计技术概念（一）数理统计与统计技术1、数理统计，是建立在概率论基础上的数学的一门分支，是“研究如何以有效的方式去收集、整理和分析受到随机性影响的数据，以对所观察的问题作出推断、预测，直至采取决策及行动提供依据。

全面质量管理tcm全面质量管理tcm引导语：全面质量管理这个名称，最先是20世纪60年代初由美国的著名专家菲根堡姆提出。

它是在传统的质量管理基础上，随着科学技术的发展和经营管理上的需要发展起来的现代化质量管理，现已成为一门系统性很强的科学。

在中国，党的十五届四中全会《决定》提出，要“搞好全员全过程的质量管理”。

“全员全过程的质量管理”，就是全面质量管理(TQM—T otal Quality Management)。

自1978年以来，我国推行TQM(当时称为TQC—Total Quality Control)已有20多年。

从20多年的深入、持久、健康地推行全面质量管理的效果来看，它有利于提高企业素质，增强国有企业的市场竞争力。

近年来，TQM正日益受到各国领导人和广大企业家所重视的一门科学管理体系。

从中央到地方，从政府到企业，各行各业都针对经济全球化迅速发展和“入世”所带来的机遇与挑战，对质量工作给予高度重视，为加强质量工作采取了企业、政府、社会齐抓共管，企业自律、市场竞争、政府监督“三管齐下”，明确地方政府在产品质量工作中的责任、“以法治国”等一系列措施来实现提高产品质量的总体水平。

根据最近对“各类企业通过ISO9000认证的比例”的统计(如图1)，我们很容易看出企业对质量管理的重视程度。

图1：各类企业通过ISO9000认证的比例一、全面质量管理相关概念简述在介绍全面质量管理之前，我们首先明确一下有关质量的定义。

国家标准对质量下的定义为：质量是产品或服务满足明确或隐含需要能力的特征和特性的总和。

目前更流行、更通俗的定义是从用户的角度去定义质量：质量是用户对一个产品(包括相关的服务)满足程度的度量。

质量是产品或服务的生命。

质量受企业生产经营管理活动中多种因素的影响，是企业各项工作的综合反映。

要保证和提高产品质量，必须对影响质量各种因素进行全面而系统的管理。

全面质量管理，就是企业组织全体职工和有关部门参加，综合运用现代科学和管理技术成果，控制影响产品质量的全过程和各因素，经济地研制生产和提供用户满意的产品的系统管理活动。

质量控制中如何利用数据分析技术实现优化在当前信息时代，数据已经成为企业管理和发展的重要资源。

质量控制作为企业生产过程中至关重要的一环，如何利用数据分析技术实现优化，提高产品质量和生产效率，是每个企业都需要思考的问题。

1. 建立数据收集系统首先，企业需要建立完善的数据收集系统，实现对生产过程中各个环节数据的实时监控和记录。

这样可以确保数据的完整性和准确性，为后续的数据分析提供可靠的基础。

2. 分析生产过程中的关键数据通过收集的数据，企业可以对生产过程中的关键数据进行分析，找出对产品质量和生产效率影响最大的因素。

比如，可以分析原材料的质量、生产设备的运行状态、员工的操作技能等因素，找出其中存在的问题和改进的空间。

3. 利用统计方法进行质量分析数据分析技术中的统计方法在质量控制中有着广泛的应用。

通过对产品质量数据的统计分析，可以得出产品的质量分布、生产过程的稳定性和可靠性等重要参数，为制定改进策略提供参考。

4. 构建质量控制模型在数据分析的基础上，企业可以构建质量控制模型，实现对产品质量的预测和控制。

通过建立合理的模型，可以及时发现生产中的异常情况，避免产品质量问题的发生。

5. 优化生产过程通过数据分析技术，企业可以深入挖掘生产过程中的潜在问题，实现对生产过程的优化。

比如，可以通过数据分析找出生产效率较低的环节，采取相应的改进措施，提高生产效率和降低成本。

6. 引入智能化技术随着人工智能和大数据技术的发展，企业可以引入智能化技术，实现对质量控制过程的自动化和智能化。

比如，可以利用智能传感器监测生产设备运行状态，实现对设备故障的实时预警和维护。

7. 利用数据挖掘技术挖掘潜在问题数据挖掘技术可以帮助企业挖掘生产过程中的潜在问题和规律，为生产管理和质量控制提供更为深入的分析。

比如，可以利用数据挖掘技术识别出产品质量异常的规律，帮助企业及时发现和解决质量问题。

8. 强化数据质量管理在利用数据分析技术进行质量控制的过程中，数据的质量管理至关重要。

PDCA戴明循环：交待给你的事儿做成闭环有那么难吗？假设你是一家车辆厂的老板，近期新开发的一款新车刚上市，你收到的不是期待的销量大涨的好消息，相反却是大量的质量问题的投诉。

你非常重视，立即召开紧急会议，分析问题原因，研究危机处理对策。

会议形成了各部门的行动计划。

你非常满意，说：各部门马上行动，散会。

两周过去了，没听到任何反馈，你找研发总裁问，上次开会，让你一周内找到问题的根本原因，怎么没有反馈，情况怎么样？他说，难啊，还没查到原因。

你马上血上头：有困难，你到是说啊，我们可以调集其他资源来帮你啊。

为什么会这样？是因为研发总裁笨吗？是因为他领导力差吗？都不是，这是因为你的公司缺少一种叫做“PDCA循环”的管理文化。

01 什么是PDCA循环PDCA循环，又称戴明循环。

PDCA四个字母分别代表PLAN(计划)，DO (实施)，CHECK(验证)，ADJUST （调整）。

戴明是一位美国的质量管理大师，成名于日本，在他的帮助下，丰田公司获得了巨大成功，在福特汽车受到日本汽车冲击而内出血之时，戴明又将其长期坚持的质量管理体系引入美国产业，让他在美国本土也一举成名。

他最影响世界质量管理认知的一句话是：高质量，不是来自基于结果的产品检验，而是来自基于过程的不断改善。

他的这个理念，已经跳跃出质量管理的领域，广泛影响着企业管理，组织成长，个人发展和生活管理的方方面面。

戴明的PDCA 与其说是一种管理手段，不如说是一件“催人奋进”的法宝。

PDCA背后的理念是闭环。

所有管理问题，都需要闭环。

有了PD，没有CA，半个戴明循环，没有关闭，就会一路泄露，损失巨大。

这是多少公司的通病，这就是打水的竹篮。

回到我们最开始的案例。

你的问题就是走了半个戴明环，只有计划和行动，没有检查反馈，更没有调整。

如果用PDCA循环，你应该这么做。

02 四步运行PDCA循环第一步：Plan(计划)你的紧急会议，就是一次计划会议。

计划先要用到我们之前讲过的WBS_分解工作内容。

浅谈统计过程控制（SPC)在企业中的应用浙江三花股份有限公司品质部石益芳甘先月摘要：本文简述统计过程控制（SPC）的应用原理，探讨其在企业中的应用现状，并提出改进建议。

关键词：SPC 控制图过程一、引言SPC作为一种先进的质量管理方法，50年代开始在日本、美国等西方工业国家得到了大力推广，相继被全球500强企业采用并获得巨大成功，如摩托罗拉公司、GE公司等。

我国从60年代起就开始引进了SPC，当时由于生产力发展水平以及政治环境的制约，未能在企业中打下基础，SPC的普及率还不到5%。

现今，随着各行各业的竞争日益激烈，若要使企业在竞争中立足，就应始终贯彻预防为主的质量管理原则。

而运用SPC对过程进行控制，不失为一种有效手段。

SPC作为一种过程控制方法，可及时发现生产过程中的异常情况，从而及时采取措施进行改进，把质量隐患消灭在萌芽状态，真正达到防患于未然。

二、SPC应用原理SPC是一种借助数理统计方法的过程控制工具。

它主要利用控制图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客户的要求。

三、SPC在企业中的应用现状SPC对很多制造型企业来讲，已经不是什么新鲜事物了，但做得好，做出效益的却不多，特别是中小企业。

近几年来，利用与客户沟通、供方现场考察，以及参加各种培训、交流会的机会，对各企业的SPC应用现状作了一定程度的了解与调查。

由于SPC主要是通过各种控制图，来达到进行质量分析、质量控制和质量改进的目的，现结合最常用的Xbar-R控制图为例，来对SPC的应用现状进行探讨分析，发现有以下几大问题需要引起我们的关注和改善：（一）SPC没有应用于改善大部分公司的控制图都是应客户的要求而建立，如在某公司生产现场发现有一张R图（图一），所有的点子均在中心线以下，应该立即停产分析原因，待原因找到后，再恢复生产。