质量统计——控制与分析

检验、控制和预防在生产过程中的意义检验——容忍浪费（提高成本）控制——避免浪费（降低成本）企业无不是以盈利为目的的，因此产品质量是企业的生命。因为以最低的成本取得最多的合格品，必然会给企业带来丰厚的利润；反之，成本高，合格品率低，就会降低企业的利润，甚至导致企业亏损、破产倒闭。八十年代以前，处于计划经济体制的我国企业大批亏损，其原因之一就是没有一套科学的控制产品质量形成过程的办法。七十年代末，八十年代初我国的经济转为市场经济，各种科学的企业管理方法引进国内，逐步推广并产生经济效益。此后，大量外资、合资企业的出现，也使科学的，先进的管理方法引入国内。统计过程控制（SPC）就是其中一种。统计过程控制（SPC）就是让企业提高产品质量以尽可能低的成本，产出合格率高的产品，盈得丰厚利润的科学方法之一。SPC统计过程控制教程1.前言1.1检验、控制与预防1.1.1社会化大生产产生之前，基本上处于手工业生产，手工业生产不可能出现管理。进入社会化大生产后，由于劳动力的专业化分工和社会化结合的形成与发展，管理和管理科学就随之产生了。(1)检验二十世纪初到四十年代出现的社会化大生产使产品的质量检验作为一道独立的工序从制造中分离出来，出现了固定的检验机构和专职检验人员。他们的工作主要内容是进行产品的事后检验，控制结果，一旦出现不良品判定其返修或报废。(2)控制与预防应用数理统计方法进行生产过程的控制。基本思想是根据过程的情况，预测将来的趋势与变化，从而进行过程控制，使过程在受控中进行，预防不良品的发生。所以说SPC的特征是控制过程，防患于未然。SPC统计过程控制教程1.2传统的生产模型这个模型反映出了传统的生产模式，特征是控制结果。检验的基本要求：（1）检验要由专职人员组成的检验部门进行，专职人员必须训练有素；（2）要有相关的检验作业指导书；（3）要有判定标准；（4）要有保留一定期限的检验记录。SPC统计过程控制教程检验用户报废过程返工输入1.3检验与控制●检验的缺陷（1）投入高、成本高、经济效益低操作人员心理上形成对检验的依赖。检验投入的人力、物力越高，则成本越高，必然导致经济效益低下。（2）实效性差检验不可能在产品形成过程中起到预控的作用，它只能控制结果，往往是在转入下一工序或出货前做检验或测试。当检出或测试出质量问题时，产品已被判为不合格品。（3）检验的可靠性差据统计70%的不良品没有被检出，而且不同的检验人员检出的不合格品率也不同。（4）检验无法反映规格标准的缺陷，不能提供给设计部门，设计人员提高或降低规格标准的意见。（5）最重要的是忽略了大部分质量问题来自高层人员（决策层、管理层）的管理和技术。SPC统计过程控制教程●预防的概念事物不是一成不变的，生产过程中各种条件都在不断地变化，这就会导致产品质量不断的波动。为了控制产品质量，在生产过程中，定时抽取部分产品（样本）进行测量，用测量得到的数据对过程进行判断，如有问题，分析原因及时采取措施，保证过程正常使产品质量稳定。这种统计过程控制的特征是控制过程。SPC统计过程控制教程预控要求（1）按规定时间间隔抽取样本，认真测量，准确记录。（2）如果判定过程不正常，则需认真分析原因并制定解决问题的有效改进措施。这里需要强调的是：严格定时抽样、认真测量准确记录。假数据，不准确的数据比没有数据更坏！SPC统计过程控制教程输入总体样本数据判断过程是否正常输出抽样检测是否及时处理：分析原因、制定改进措施过程预防模型1.4SPC的发展历程●SPC发展历程SPC统计过程控制教程1924’美国贝尔实验室休哈特博士开始使用控制图。1940’二次世界大战期间，美国军工产品使用抽样方案和控制图以保证军工产品的质量。1950’质量管理大师戴明博士在日本工业产品生产过程中全面推行SPC。日本JUSE（科学家协会）设置“戴明”奖，奖励那些有效实施统计技术的企业。石川磬提出“QC七道具”，帮助生产现场人员分析和改进质量问题，并推动广泛应用。1970’有效地推行“QC圈”和应用统计技术使日本经济的快速发展，成为高品质产品的代名词。1980’美国等其他国家紧随日本的步伐，开始推行“QC小组”和统计技术的应用。MOTOROLA公司颁布“QC挑战”，通过SPC的实施改进过程能力，并提出追求“6σ”目标。1987ISO9000标准建立并颁布实施，明确要求实施统计技术。●日本产品质量的崛起日本货在30-40年代就是“劣等货”的代名词，在战后开始从美国引进了质量管理的理论和实战。46年创建了日本科学技术联盟（JUSE）；49年组成质量管理小组并开始制定工业标准JIS；50年聘请美国质量管理专家戴明（W.E.Deming）博士到日本讲学八天，内容包括SPC和抽样检验法；51-54年重点开展SPC；55-60年普及SPC，从56年利用电台、电视向中小企业领导和班组长进行普及SPC教育；61-70年电子计算机应用于SPC，大学中设置了质量管理课程，专门培养质量管理人才；62年开展QC小组活动。SPC统计过程控制教程应该说日本引入了美国的质量管理又加上了自己的观念，更丰富了QC内容，60年代后日本成为仅次于美国的第二经济大国。●日本企业强调：（1）质量科学必须不断改进；（2）现场人员（包括工人）熟悉和掌握SPC技术；（3）对使用的统计技术必须不断的加以改进。SPC统计过程控制教程解决质量问题的基本步骤确定问题并明确改进目标收集数据分析问题获得可能的解决方案选择一个解决方案解决质量问题检查解决方案并说明是否实现了目标1.5产品的变异和存在的两种变异●产品的变异性休哈特博士对产品变异的观点：（1）相同的原材料、设备、加工方法所生产的产品质量特性在整个过程中存在着一定程度的差异。（2）差异的波动存在着稳定与否、正常与否的问题。如何判定过程中波动是否稳定、正常就要通过SPC来判定。SPC统计过程控制教程●两种变异（1）普通性（特定性）原因引起的变异。属于不易避免的原因，如操作人员的熟练程度的差别、设备精度与保养好坏的差别、同批原材料本身的差别、气候变化等。（2）特殊性（偶然性）原因引起的变异。属于可以避免的，也必须避免的变异，如不同批原料之间的差异、未经培训的不熟练的操作人员、设备的故障等。SPC统计过程控制教程1.6企业建立统计过程的实施步骤●实施步骤（1）绘制作业过程的流程图，最好为QC工程图（2）产生条件和产品特性，决定应使用的质量控制方案。（3）制定各项标准。（4）实施控制方案的教育训练。（5）设计控制图。（6）过程（制程）能力的分析。（7）异常原因的追查与纠正活动。（8）过程改善的标准化。●统计过程控制使用的工具（1）控制图：为主要使用工具，特别适用于大批量生产过程。（2）相关分析、抽样检验、统计鉴定：适用于少量多品种的生产过程。（3）实验计划：专案分析，突破现状。（4）QC七手法：基本通用或互补使用。（5）实验设计。SPC统计过程控制教程1.7SPC中有关质量特性的理解●质量特性的理解（1）能够表明过程（生产）的质量的过程参数（2）能够表达为计数和计量型数据（3）可以取之于过程的输入、过程中或过程的输出例：（烤制一批蛋糕）SPC统计过程控制教程蛋糕的重量1.蛋糕的质地2.表面的色调输出炉温混合物的光洁度过程中鸡蛋的重量鸡蛋外观输入计量型数据计数型数据过程阶段本章小结：通过本章的讨论必须掌握：（1）检验、控制和预防在过程中的作用；检验——容忍浪费（提高成本）控制——避免浪费（降低成本）（2）采用SPC的目的——对过程进行控制；（3）过程变异的两种类型以及含义；（4）如何寻找控制的质量特性；（5）建立统计过程控制的实施步骤。SPC统计过程控制教程统计质量控制理论和方法___七种工具质量控制的数理统计学基础一、数据的种类1.计量值数据（长度、重量、电流、温度等。测量结果的数据可以是连续的,不能连续取值的，只能以个数计算的数为计数值数据。（不合格品数、缺陷数）二、总体和样本把所研究的对象的全体称为全及总体，也叫做母体或简称为总体。通常全及总体的单位数用N来表示，样本单位数称为样本容量，用n来表示。相对于N来说，n则是个很小的数。它可以是总体的几十分之一乃至几万分之一。推断1.内容参数估计假设检验2.目的对总体特征作出推断样本总体描述推断三、数据特征值数据特征值是数据分布趋势的一种度量。数据特征值可以分为两类。集中度：平均值、中位数、众数等；离散度：极差、平均偏差、均方根偏差、标准偏差等。1.表示数据集中趋势的特征值(1)频数计算各个值反复出现的次数，称之为频数。(2)如果产品质量有n个测量数据xi(i=1,2,…，n)，平均值为：如果测量数据按大小分组，则平均值为niixnx11niiixfnx11众数(mode)1.出现次数最多的变量值，表示为Mo2.不受极端值的影响3.一组数据可能没有众数或有几个众数众数(不唯一性)无众数原始数据:10591268一个众数原始数据:659855多于一个众数原始数据:252828364242(例题分析)不同品牌饮料的频数分布饮料品牌频数比例百分比(%)可口可乐旭日升冰茶百事可乐汇源果汁露露15119690.300.220.180.120.183022181218合计501100解：这里的变量为“饮料品牌”，这是个分类变量，不同类型的饮料就是变量值在所调查的50人中，购买可口可乐的人数最多，为15人，占总被调查人数的30%，因此众数为“可口可乐”这一品牌，即Mo＝可口可乐(例题分析)解：这里的数据为顺序数据。变量为“回答类别”甲城市中对住房表示不满意的户数最多，为108户，因此众数为“不满意”这一类别，即Mo＝不满意城市家庭对住房状况评价的频数分布回答类别甲城市户数(户)百分比(%)非常不满意不满意一般满意非常满意24108934530836311510合计300100.0中位数(median)1.排序后处于中间位置上的值，表示为50%50%2.不受极端值的影响3.主要用于顺序数据，也可用数值型数据，但不能用于分类数据4.各变量值与中位数的离差绝对值之和最小，即min1nieiMxx~中位数(位置的确定)21n中位数位置122norn中位数位置当n为奇数时，当n为偶数时，往往也是去两者的平均中位数(例题分析)解：中位数的位置为300/2＝150从累计频数看，中位数在“一般”这一组别中。因此=一般城市家庭对住房状况评价的频数分布回答类别甲城市户数(户)累计频数非常不满意不满意一般满意非常满意2410893453024132225270300合计300—已改至此！！某电脑公司销售量数据分组表按销售量分组组中值(Mi)频数(fi)Mifi140~150150~160160~170170~180180~190190~200200~210210~220220~230230~24014515516517518519520521522523549162720171084558013952640472537003315205017209001175合计—12022200185120222001nfMxkiii加权均值(例题分析)2.(1)极差极差是一组测量数据中的最大值和最小值之差。通常用于表示不分组数据的离散度，用符号R表示。minmaxxxR(2)平均偏差将每个数据减去平均值，并把它们的差值的绝对值相加再除以测量数据的总个数，即得到平均偏差，用AD表示。niiiDxxfnA11(3)均方根偏差均方根偏差是测量数据平均值之差的平方和被总测数平均，然后再求其平均值，用σ表示。用均方根偏差作为的度量，可以直接比较两组数据的均方根偏差的大小就可看出两组数据离散程度的大小。211niiixxfn(4)标准偏差测量数据分布的离散最重要的度量是标准偏差，用S表示。对于大量生产的产品来说，不可能对全部产品进行检验，通常只对其中一部分产品（样本）进行检验。当把有限数量产品测量数据按标准方差的公式求得的样本方差和总体方差