TQM ISO 9000与服务质量管理 作者 宋彦军 编著 第十二章解决质量问题的常用工具和技术.ppt

第十二章 解决质量问题的常用工具和技术 质量管理体系基础 之10：统计技术的作用 应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有效性和效率。这些技术也有助于更好地利用可获得的数据进行决策。 在许多活动的状态和结果中，甚至是在明显的稳定条件下，均可观察到变异。这种变异可通过产品和过程可测量的特性观察到，并且在产品的整个寿命周期(从市场调研到顾客服务和最终处置)的各个阶段，均可看到其存在。 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的情况下也可实现。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。 GB/Z 19027给出了统计技术在质量管理体系中的指南。 第十二章 解决质量问题的常用工具和技术 [学习目标] 1．理解应用解决质量问题工具的重要性； 2．理解和阐述两类波动； 3．理解用于分析数据集中与分散程度的简单统计特征数的含义和计算； 4．熟悉各种工具的应用原理、应用范围和应用步骤； 5．在特定情况下选择合适的工具。 第十二章 解决质量问题的常用工具和技术 [学习内容] 第一节 统计技术基本概念 第二节 调查表 第三节 适用于非数字数据的工具和技术 第四节 适用于数字数据的工具和技术 第一节 统计技术基本概念 产品质量波动 统计技术的作用 统计数据及其分类 随机抽样方法 统计特征数 两类错误和风险 一、产品质量波动 产品实现过程总是存在着波动或变异（Variation）—质量波动的普遍性和永恒性 [事例] 按照同一图纸、遵照同一作业指导书、采用同样规范的原材料、在同一台设备上、由一位操作者生产出的一批产品，其质量特性并不完全相同，总是存在差异—波动/变异。 [事例] 开一张票据所花的时间或文件复印的清晰程度都会存在差异—波动/变异。服务过程的等候时间、送货时间、服务过程的差错以及各种特性也存在波动/变异。 当生产过程处于统计控制状态时，产品质量特性数据的波动又服从一定的分布规律—产品质量波动的规律性。 从统计学的角度来看，可以把产品质量波动分成两类： ——正常波动 ——异常波动 （一）正常波动（一般波动 ） 正常波动的特征 正常波动是由随机原因引起的 正常波动的影响相对较小 正常波动的影响是很难通过对过程的控制而消除的 在正常的生产过程中是允许存在的 减小正常波动的影响需要技术上的改进 什么是随机原因？ 随时随地影响过程的、微小的、在技术上很难根本消除的或消除其影响要花费很大的经济代价的、在过程中允许存在的波动因素。 [事例]你能列举出影响射击过程的随机因素吗？ —射击者身体的轻微晃动 —射击者击发的时间和力度的微小变化 —风速和风向的微小变化 —每粒子弹射出枪膛时速度的微小变化 —… … 所以，每一枪的弹着点都是不一样的。 （一）正常波动（一般波动 ） 下面是在生产过程中存在的一些典型的随机原因： 原材料的成分和性能在规范内的微小差异 机器设备在规定范围的轻微振动 温度、湿度的微小变化 操作方法、测量方法、检测仪器的微小差异等 过程的统计控制状态 把仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为控制状态或稳定状态。 （二）异常波动（特殊波动 ） 异常波动的特征 异常波动是由系统原因引起的 在生产过程中并不是大量存在的 一旦存在，则影响比较显著 在正常的过程中不允许存在的 比较容易查明和消除的 什么是系统原因 在正常的过程中并不大量存在，一旦存在则影响显著；对波动的大小和作用方向一般具有倾向性或周期性（比如：使所有数据都偏大或偏小）；容易查明和控制的；在正常的过程中不允许存在的波动因素。 [事例]你能列举出影响射击过程的系统因素吗？ —瞄准器（准星）调整失当，使弹着点全部偏向一个方向 （二）异常波动（特殊波动 ） 下面是在生产过程中存在的一些典型的系统原因： 原材料的成分和性能不符合规定要求 机器设备带病运转 操作者违反操作规程 测量工具带系统性误差等 过程的非统计控制状态 把有异常波动的生产过程称为处于非统计控制状态，简称失控状态或不稳定状态。 质量管理的一项重要工作，就是要找出产品质量波动规律，把正常波动控制在合理范围内，消除系统原因引起的异常波动。 波动/变异的补充说明 变异的背后是一个度量体系的支撑。若度量体系很粗糙的话，变异就很难体现出来。 变异很重要，但我们在日常工作中却经常忽视变异。 正常波动和异常波动的实质差异在于在你能控制的范围内能否消除波动的差异。 正常波动反映的