质量基础知识-数据统计分析.ppt

我们今天交流的目的不是交流具体的统计分析方法，而是通过交流培养对高质量数据的敏锐感觉和收集感。纯数据处理应该交给六西格玛统计和分析专家。交换摘要，培养对有用质量数据的敏感性，个人对影响质量和质量数据的几个主要因素的理解，以及数字游戏。统计技术在质量管理中的作用，什么是“数据”和“信息”以及“统计”的重要性，介绍日常质量管理数据的统计分析案例(EXCEL统计插件)(介绍连续使用的常用数据分析只介绍使用什么，不具体介绍如何使用，初中课本和六西格玛，可在网上获得)，以及我们在统计分析中经常犯的错误。数据是记录客观事物的可识别符号。数据本身是没有意义的，它有客观的信息：关于客观事实的可交流的知识。信息是指具有新内容和新知识的新闻，是经过加工和有影响的数据。它是真实的、及时的、不相关的和层次分明的。“数据”和“信息”的概念及其区别和联系，信息和数据既有联系又有区别，主要表现在：(1)信息是经过加工的数据。信息是一种经过选择、分析和综合的数据。它能让用户更清楚地知道角落里发生了什么。因此，数据是原材料，信息是产品，信息是数据的意义。(2)数据和信息是相对的。这反映在这样一个事实上，一些数据对一些人来说是信息，而另一些可能只是数据。例如，在运输管理中，运输订单是驾驶员的信息，因为驾驶员可以从运输订单中知道客户何时以及为什么运输什么物品。对于负责操作的经理来说，运输单只是数据，因为从单个运输单上，他无法知道本月的操作情况，也无法知道可用的司机、运输工具等。(3)信息是概念性的。因为信息是被处理的数据，用什么样的模型(或公式)和多长的信息间隔来处理数据以获得信息受到人们对客观事物变化规律的理解的限制，并由人们决定。因此，信息是为了揭示数据的内在含义，是概念性的。“数据”和“信息”的概念、区别和联系经过处理后成为信息。这个处理过程就是“统计分析”。统计技术在“数据”和“信息”中的功能包括收集信息、整理处理数据、提炼和提炼信息、统计分析/计算、统计推断和预测、统计控制、计量经济学数据分析的主要方法和步骤，(3)统计推断(包括统计分析/计算):基于样本提供的信息，通过统计计算和分析来预测和推断事物。例如，参数估计、假设检验、方差分析等。(4)统计控制：根据样本提供的信息，通过统计计算和分析，可以了解事物发展的现状，预测事物的发展趋势，并采取措施有效控制过程。例如，过程能力分析、控制图等。(一)收集信息：通过科学观察、调查或实验，经济有效地获取数据；(2)提炼和提炼信息(包括整理和加工信息):利用获得的数据，用统计分析方法科学地分析和推断实际问题的规律性及其因果关系。统计技术在质量管理中的作用，描述性分析：图表/形状方法是一种分类和描述统计数据的方法；常用的曲线、表格和图表反映统计数据，并描述观察结果，使数据更容易理解。例如，统计数据可以组织成折线图、曲线图和频率直方图。推理分析：是一种在统计数据描述的基础上进一步分析、解释和得出推理结论的方法。思维方法统计方法(理性或非定量统计方法)和统计推断的输出。首先，什么是质量？我们需要什么“信息”？信息是指有意义的数据。质量信息是指对质量工作有意义的数据。高质量的信息意味着什么？首先，我们必须弄清楚什么是好质量，一个伟大企业的声誉最根本的来自创新、诚实、公众形象、公共福利支持等等。质量好，当你消费一种产品或服务时，通常会权衡哪些方面。*，q=QCDSSE.质量=质量/CTQ价格/成本交付周期/周期时间服务安全环境=最终用户评估=业务利润。首先，唠叨的质量概念(通常被称为大质量的概念)直截了当地指出，质量的“好或坏”是距离、感觉、期望、顾客的距离，其中“感觉”和“距离”是我们需要的信息，什么是“质量”以及与当前状态信息(qcdsse)用户期望信息相比的次要信息。从质量定义中得出的统计信息的要点是什么？补充这三种信息的过程还对应于QCDSSE数据的来源和目的地、统计信息的关键、记录的作用和意义及其与数据信息的关系、影响质量的几个主要因素以及一个问题。5 mie问题分析；人、机器、材料、法律、环境、检测，时间有限，今天我们只谈人、法律、环境、检测公司的质量管理。影响质量的主要因素-人(5种人)，其中人包括：1、老板2、员工3、顾客4、供应商5、外部社会，如国家支持机构、质量监督机构、舆论和指导等。总而言之，每个人都需要控制质量。但是请采用“我控制质量”而不是“每个人都控制质量”的概念定义责任的方法过程方法2、丧失生命的保险、关键培养方法系统管理方法3、与数据对话的方法、预期主动管理的方法基于事实的决策方法。虽然凡事总有解决办法，但最终质量是被管理的，影响质量的几个主要因素是环境(几种环境)，有哪些环境：1。外部环境：市场、竞争对手、国家质量氛围、国家教育水平和替代新产品的出现。2.内部环境授权、创新、积极参与、学习、快速响应和实施。我们需要控制质量。对外部环境的分析和适应；特别是，找到合适的对手，强迫自己改善内部环境。2.改善和提升内部环境，培养你应对外部环境变化的内部技能。无论是外部环境还是内部环境，最终我们都要适应不断变化的环境。因此，我们总是在做-，持续改进，以及影响质量的几个主要因素-基于数据的测量，上面提到的人、方法和环境是质量改进的影响因素，但是所有这些改进和改进因素的出发点都来自于数据的测量和分析。没有当前的形势，就没有目标。没有CTQ，就无法找到、评估和实施与问题相对应的改进措施。没有数据比较，所有的改进都是盲目的.没有合理的数据衡量，所谓的“持续改进”只能是一句名言。内部管理过程中需要关注的数据-顾客、供应商、产品的符合性、过程特性的变化趋势QMS8.4，数据，1。关注客户：客户需求调查、客户满意度调查、客户关系管理(合同履行、客户差异化等)。)2。领导：实施质量目标，提供证据资源以改进质量管理体系。全员参与：各部门人员的职责和权限、员工的自主创新、合理化建议的实施、集体改进活动财务结果的统计趋势等。然后我们通常需要注意哪些数据(以下仅代表个人意见)。关于数据，4。互利的供应商关系包括供应商选择、评估、再评估和供应商改进措施的数据库。供应商的日常管理记录，如图纸分发和回收、供应商设计/流程变更记录、问题处理的响应速度/时限、供应商改进、价格变化等。战略供应商的发展和关系管理等。5.环境：内部和外部“环”的测量非常重要。本项要求根据公司情况设置测量数据。持续改进包括：现状、目标、发现、实施和评估解决方案、测量、验证和分析结果、PDCA螺旋数据。讨论：(从某种意义上说，顾客满意度调查是对顾客不满意信息的调查)。2.如何衡量客户满意度？1.没有抱怨是否意味着顾客满意(大多数时候是因为我们没有认真衡量顾客满意，没有抱怨通常比有抱怨更可怕)。关于数据，准确性：所有数据收集的首要和最基本的要求。清晰度：1。阐明数据之间的逻辑关系；2.数据的每个组成部分都应该描述清楚，易于理解。简介：1。基本信息是必不可少的。有必要收集和分析关键控制数据。2.数据应易于收集和收集，收集计划应提前制定。完成(PDCA检查可以与计划结合进行)1。不应缺少数据规划；2.问题的特殊数据应包括重现问题的完整步骤和其他基本信息；一致：1。数据应该是连续的；统计分析方法也应该在长时间间隔内保持一致。2、新的数据收集计划应与原有方式兼容；数据收集和整理应注意以下几个方面：(仅代表个人观点)、及时性，关于数据，在数据收集和整理中有许多方面需要注意，但首先要强调的是：使用时，我们往往缺乏定期汇总、分析和归档数据的习惯，从而导致大量数据变得不可用，浪费数据收集的时间。例如，由于各种数据的周期不一致，需要提前规划收集和分析周期。质量控制：质量控制或质量检验；IQC(质量控制):来料控制或来料检验。IPQC(过程质量控制):过程控制或过程检验是指从材料输入到产品最终包装过程的产品质量控制。FQC(成品最终质量控制):成品质量控制或最终检验OQC(质量控制):出厂质量控制或出厂检验。OQC通常在FQC之后取样。质量保证：质量保证QE(质量工程师):质量工程师，每个质量岗位对应的数据和建议的收集周期和生产线检验对应的有意义的数据，需要每个人都挖掘出一些推荐的信息供您参考。1.工作自我检查表(确保应该做的事情已经准备好，及时写下要做的事情，并进行PDCA)。2.工厂内检查、供应商问题应每周登记一次。应结合系统中的月度供应批次进行分析，对问题较多的供应商进行统计。质量管理体系中应注意的数据：日常生活中应注意收集和分析数据：数据的最大差异：不同用途和分析方法的连续数据(计量数据)(添加列表):离散数据(计数数据):更频繁地询问原因，及时纠正工作过程中发现的不合格品；如不能立即改正，应暂停工作，查明原因；如有无法解决的困难，及时向相关人员寻求帮助。改进后，已生产的不合格产品可以继续工作。它们必须单独标记，不能与合格产