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1、质量管理教程,质量推进之宣言 ： STATISTICS is dependent upon data, 统计依赖于原始数据 Data must be collected in the PROCESS according to a plan, 原始数据必须对照计划按一定的流程进行 Statistics is used to convert raw data into meaningful summary formation, 统计的意义在于把原始的数据转化为有用的信息 Statistical information is used to report on, improve, and CONTR

2、OL the process 输出的信息用来报告、提高、控制我们的流程,编者：kangqi,0212,课程目录：,一、原始数据的记录和修约 二、原始数据的分类 三、原始数据的描述 四、描述的形式 五、原始数据的局限 六、数据的收敛和离散性 七、简单回顾 八、制程控制和质量策划,一、原始数据的记录和修约,目录： 1.有效数据的描述和判定 2.标准中数据的编写 3.用语涵义的解释 4.计算规则 5.测定值或计算值与标准的比较,此主题的内容适合本公司各级标准中数值的编写和结果的记录与判定。,1.有效数据的描述和判定,在质量检测中，任一物理量的测定，准确度都有一定的限度。如读取滴定管上的刻度，甲得到2

3、3.43mL,乙得到23.42mL,丙得到23.44mL,这些4位数字中，前3位都是准确的，第4未因为没有 刻度是估计出来的，所以稍有差别。第4位数字不甚准确，为可疑数字，但是它不是臆造的，所以记录时应该保留它。这4位数字都是有效数字。 具体的说有效数字就是在检测的过程中，实际上能够测得的数字（包括一位判断数字）。对于可疑数字，除非特别说明1，通常理解它可能有 1或 0.5单位的 误差。如下表：,1如IUPAC原子量委员会在修订原子量时说明，末位数上加*号的表示该位上有3单位的误差，不加者为1单位的误差。,附加说明：,1.对于象3800这样数字，有效数字位数就比较含糊，一般看成是4位有效数字，

4、但它也有可能是2位或3位有效数字，所以一般在一些比较正规的场合，如会计报表等，会根据实际的有效数字位数，写成3.8 103，或3.80 103，或3.800 103。 2.在质量过程中还有一些倍数、分数关系。这些数据不是测量的本身所得到的，可视为无限多位有效数字。而对于pH、pM、lgc等数值，其有效数字仅取决于小数部分数字的位数，因为整数部分只与真数的10的多少次方有关。如pH=11.20，换算为H+浓度时，H+=6.3 10-12 mol/L,有效数字的位数为2位，不是4位。,这一点在DOE中当尤为注意！,2.标准中数据的编写,在标准中规定需考核的指数或参数等，应该给出极限数值，即给出了符

5、合标准要求的数值范围的界限。通过给出最大极限值和（或）最大极限值，或者给出基本数值和极限偏差值等方式表示。,QB/2249-96 凹版印刷纸,技术指标摘抄：,3.1极限数值的基本用语及其涵义,GB 1250-89,“不高于”“不低于”等用语宜用于叙述温度，高度等指标。 如：主辅机所用轻柴油，其闪点不低于60摄氏度,3.2允许用语及其表示（含义略）,摘自：GB 1250-89,3.3极限偏差值的数值及其涵义,1.某基本数值A带有绝对极限上偏差+b1和绝对极限下偏差-b2,即A b1b2，指从（A-b2)到（A+b2)符合标准要求。 如：80 21mm，指从79mm-82mm符合标准要求。,2.某

6、基本数值A带有相对极限上偏差+b1%和绝对极限下偏差-b2%,即A b1b2 %，指实际测量值或者其计算值R对于A的相对偏差值(R-A)/A从-B2%到+B1符合标准要求。 如：100g/m2 4%，指实际测量值或者计算值R(g/m）对于100g/m2 的相对偏差(R-100)/100从-4%到+4%符合标准要求。,3.假若某基本数值A带有的极限偏差值 B已经超出标准要求，则应该附加括号，写成“B(不含B)”。 如：100g/m2 4%（不含4%），指实际测量值或者计算值R(g/m）对于100g/m2 的相对偏差(R-100)/100从-4%到接近但不足+4%符合标准要求。,4.数据的计算规则

7、,1. 几个测量得到的数据相加或相减时，它们的和或差只能保留一位可疑数字， 如0.0121，25.64，1.05782三数相加。 0.0121+25.64+1.05782=26.70992 或 0.01+25.64+1.06=26.71 后者的计算和记录是正确的。 2.在乘除法中，积或者商的有效数字的保留，应与群众相对误差最大的数字 相对应。 如0.0121 25.64 1.05782=？ 则0.121 25.64 1.05782=0.3281823 或 0.0121 25.6 1.06=0.328 后者的计算是正确的。因为：一般情况下，三个数的饿最后一位都有1 的绝对误差， 则它们的相对误差

8、为： （1/121）1000 = 8 （ 1/2564） 1000 = 0.4 （ 1/105782） 1000=0.009 所以以121为基准。,5.测定值或计算值与标准的比较,判定检测的数据是否符合标准的要求时，判定的方法有两种：,第一：全数值比较法,第二：修约值比较法,QA理念:What is our business? is not determined by the producer but by the customer.我们经营什么事业？不是由生产者決定，而是由客戶。,5.1全数值比较法的应用和举例,有一类极限数值为绝对极限，书写 0.2和 0.20和 0.200，具有同样界限上

9、的意义。对采用此类极限值的标准，需要用全数值比较。 对附有极限偏差值的数值，对牵涉到安全、尽量或其它重要指标，应优先采用全数值比较法。如下表：,5.2修约值比较法的应用和举例,将测定值或计算值进行修约，修约位数与标准规定的极限数值书写位数一致，然后将修约后的数值和标准中的极限数值进行比较，如下表：,附：数值修约的一般规则：,在工程计算中，数值的修约一般遵守4舍6入5成双的原则。即遇到4 （包括4）以下的数值就舍弃：如8.54修约为8.5；遇到6（包括6以上）的 数值，则舍弃数值，前面一位数值进一：如8.56修约为8.6；遇到5的时候， 看5前面的一位数值，要让前面的数值成为偶数：如8.55修约

10、为8.6，8.85修 约8.8。,另外，需要注意对数据的修约不能连续修约，如8.456，修约为两位有 效数字，即为8.4，不能修约为8.456到8.46，最后到8.5。,一般而言，标准上数据定义多少位有效数值，我们就记录多少位有 效数值。,二、数据的分类,A.对某个统计指标在不同时期进行观测，将得到的数据按时间先后次序排列，这样得到的统计数据称为时间序列数据。,B.对某个统计指标在不同的个体上进行观测，将得到的数据按个体的不同排列，这样得到的统计数据称为横截面数据。,如：百事产品2001年度的客户投诉统计（以每月的投诉米数计，二维形式）,如：百事产品2001年度1月份客户投诉统计（以分切每班每

11、月的投诉米数计，二维形式）,c.对某个统计指标在不同时期且对不同的个体进行观测，将得到的数据按时间先后、个体不同进行排列，这样得到的统计数据称为时间序列+横截面数据。,如：百事产品2001年度投诉统计（以分切每班每月的投诉米数计，三维形式）,三、原始数据的描述,当我们的观测工作结束后，余下的各种就是要把观测的结果以一定的形式表现出来。一般而言我们采用X-Y二维图表的形式，以观测值-时间或观测值-个体表示；当然有时候也采用X-Y-Z三维图表的形式，以观测值-个体-时间表示。,可以这么说；一张设计合适的图表会比繁多的语言文字解释 更具感染力。,四、描述的形式,1.简单表格式：适合时间序列和横截面数

12、据。,2.动态比较图：一般用于时间序列数据。,3.构成比较图：一般用于横截面数据。,4.动态和构成的结合图表：较少使用，表示不同的个体在不,同时间的变化。,编者注：以下的图表一般仅作为简单的记录，不作为精细的分析手法。,1.简单表格式,如：X公司印刷车间2002年月产量统计（二维）,如：百事产品2001年度投诉统计（以分切每班每月的投诉米数计，三维形式）,2.1动态比较图（折线图）,2.2动态比较图（柱形图）,2.3动态比较图（条形图）,3.1构成比较图（饼图）,3.2构成比较图（柏拉图）,4.动态和构成的结合图表，三维立体（柱状图）,五、原始数据的局限,当我们懂得了数据的一般修约和描述，我们

13、以为解决了大多数的问题，其实不然，？,如：有A 、B两张牙膏皮,各100cm 50cm,在每个cm2上厚度检测如下：单位： m,A-,B,如何表示我们的试验结果呢？,事实上我们已经按照一般的思路对牙膏皮的厚度进行了测量，并且测量工作很仔细。事实却又是这样，我们的原始数据越详细，我们就越无法说明问题！,如果，数据比较少的话，我们一般可以用以下特征值来表示原始数据。,一、平均值：XA=Xi=(x1+x2+x3+x50)/50=250.50 m XB=Xi=(x1+x2+x3+x50)/50=250.41 m,二、中值：MXA=250.50 m MXB=250.20 m,三、极差：RXA=12.10

14、 m RXB=14.70 m,我们已经没有疑惑了吗？,对于以上的例子，我们很难用平均值、极差、中值说明问题。,管理名言:A plan without a goal is a dream; a goal without a plan is a nightmare.计划而没有目标是个梦想；有目标而没有计划是噩梦。,六、数据的收敛和离散性,当一般的处理无法说明问题时，就要精细的计算数据的收敛和离散性。,现在对A、B数据进行处理，以0.5单位的范围作直方图，观察数据的收敛和离散性。,6.1从直方图到方差理论。,问题是并不是所有的CASE都可以用图表来解释，并且不同的分析员对同一张图会给出不同的结果。这

15、样在质量管理中，就引进了新的概念：偏差、方差,回到上面的例子：,这样从绝对偏差或者标准方差的比较就可以得知牙膏皮B的数据要优于牙膏皮A；从制程而言，B的制程要比A稳定。,6.2从方差到基本的统计,我们在做牙膏皮频率直方图时惊奇的发现，牙膏皮厚度的分布近似于高斯分布。我们在数学统计分析上把这种分布称之为正态分布。即样本的值有收敛于某个特定值的的倾向，并且在这个特定值的两边分布均匀。 前辈把这种数学现象归纳为以下函数：,这里： 被归纳（或者说理想化）为 ，s 归纳（或者说理想化）为 。,7.简单回顾：,课程到这里，请各位回顾一下，简单的统计过程：,1.标准数据的编写,2.试验数据的记录和修约,3.

16、数据分类,4.数据的整理和描述,5.数据的分析和统计,统计=数据-计算-有意义的情报！,统计=？,用情报来指导工作，什么是6,用情报来指导我们的工作，首先我们必须知道。一个有意义、积极的统计情报所包括的要素。,可以这样说，一个没有意义或者消极的情报不仅不会大工作有任何的指导意义，相反会给出错误的结论，当然也是对数据的整理和收集工作者工作的侮辱。,有效并且积极的情报必须包括三个要素：,1。数据的收敛倾向（用 表示）,2。数据的离散/收敛程度 （用 表示）,3。数据在特定程度中发生的概率（用置信度表示）,管理名言 If you tinker with anything long enough, i

17、t will break. 如果你一直在修补任何事情，最终它是会坏掉。 修修补补并不能真正解決问题。,图表,我们都需要贡献,八、制程控制,当各位懂得了基本的统计知识后，就回联想到如何用这些知识去指导我们的工作，基于本培训的主题和个人的局限，现仅对制程控制和质量策划作一些介绍，作抛砖引玉之为。 Motorola公司把制程控制和质量策划的过程分为7个步骤，近而成为了质量管理中的典范。以下就对7个步骤作写介绍：,8.1七步骤方法,a) 七步骤方法内容： 简单来说，就是界定问题，找出原因及分析，制定方法及实行，从而检讨及把方法制度化等。,第一步：寻找问题（Select a problem and de

18、scribe it clearly） 把要改善的问题找出来，当目标锁定后便召集有关员工，成为改善主力，并选出首领， 作为改善的任责人，跟着便制定时间表跟进。,第二步：研究现时生产方法（Study the Present System） 收集现时生产方法的数据，并作整理。,第三步：找出各种原因(Identify possible causes) 结合各有经验工人，利用脑震荡(Brainstorming)、品质管制表(Control chart)和鱼骨图表(Causeandeffect diagram)，找出每一个可能发生问题的原因。,第四步：计划及制定解决方法(Plan and implemen

19、t a solution) 再利用各有经验员工和技术专才，通过脑震荡方法和各种检验方法，找出各解决方法。当方法设计完成后，便立即实行。,第五步：检查效果(Evaluate effects) 通过数据收集、分析、检查其解决方法是否有效和达到什么效果。,第六步：把有效方法制度化(Standardize any effective solutions) 当方法证明有效后，便制定为为标准，如ISO文件，HACCP文件，各员工必须遵守。,第七步：检讨成效并发展新目标。(Reflect on process and develop future plans),例子一：,第一步：寻找问题： 在所有印刷控诉上

20、，我们可以分类为以下各种原因。如纸粉多（40起）、色差（20起），套印不良（8起），过底（12起）和油墨雾散Scumup（5起）。,第二步：研究现时生产方法： 如果我们把以上数据转化为百分比及利用Pareto图表表达，便发觉纸粉多占47%、色差23.6%、套印不良9.4%、过底14%和油墨雾散6%等。当然，我们不能一下子解决所有问题，必须按步就班。如果我们能够一下子解决纸粉问题，便差不多解决一半的控诉。所以解决纸粉问题，便是首要目标。,例如某胶印公司在印刷问题上，多次收到客人投诉，甚至受到退货和翻工等待遇。业务部对生产部非常不满，但生产部又控诉物料部来料不良，包括纸面扔粉、纸毛多和油墨太软等。

21、生产部又控诉品管部处理不当，引致退货率上升。相反，采购部亦控诉仓库储存纸张不良，并非采购不当。当然，仓库部亦会控诉运输来货迟，引致没人收货等。总之他们互相指责，没完没了，但对品质改善，完全没什么贡献。如果利用七步骤方法，便可解决以上问题。,通过脑震荡方法，各员工提出了各样原因，如纸品不良、缺乏清洗胶布检 查不足、机器缺乏保养、喷粉过多等。如果用鱼骨方法分析，便可把各类 原因归纳。,纸粉多,人力,方法,机械,物料,环境,经验工人不足,油墨太软,缺乏保养,喷粉过多,缺乏定时清洗胶布,工人缺乏推动力,纸张没有包好就储存,环境中粉尘太多,检查的力度不够,第三步：找出各种原因：,第四步：计划及制定解决方

22、法,i）方法： 制定表格，记录及监察定时清洗胶布 制定表格，记录何时搅墨一次 制定每印多少张便要检查一次，如果每500张检查一次不足，便要求正、副机长都 要负责检查，形成每250张检查一次，如有问题，立即改善，甚至停机清洗胶布 当然，由于科技进步，一些监察印刷品质的仪器皆可采用。 制定守则，限制喷粉用量 。,ii）人力： 人事部须协助聘请有经验机长。并提供在职训练给在职机长，令他们能达到应有水平 鼓励员工发挥团队精神。利用奖金奖罚制度，如果员工在数量和品质上达到某一水平， 便可获得奖金，相反，便要扣工资 提高问责性制度，每一机长必须负责所管核机器的性能、保养、产量与品质。,iii）物料： 建立

23、制度，并记录在文件中：来料必须适当地入仓及贮存 制定标准，要求供货商提供合格物料 生产部制定表格，记录在生产时，物料的稳定性，作为和供货商交涉的证据 （譬如每印四千张便必须清洗胶布，并记录在案。如果录得每印二千张便要洗胶布，原因是 纸粉做成，这便成为要求供货商赔偿的证据）,iv）机械： 制定时间表，定期为机器保养，清洗和加油或换零件等，各项工作均记录在案及由上级核实 制定品质管制表(Control chart)，监察机器运作情况,第七步：检讨成效并发展新目标 当扔粉问题解决后，便可重复以上方法，解决色差和其它问题。当所有问题解决后，再订新目标，譬如怎样把内部次品率降低，提高品质稳定性和提高产量

24、等。就是利用PDCA周期，达到不断改善(ContinuousImprovement)的目的。,第六步：把有效方法制度化 当改善方法被认可后，其方法便制成生产流程一部分，并写进ISO9000的守则里。譬如物料入仓及贮存程序、清洗胶布程序、检查印张程序等，都写成流程图。并用ISO方法监控。此外，其它表格，亦要用ISO方法管理。,第五步：检查效果 利用第二、三步方法，收集生产数据并分析，与未改善前的数据相比，是否得到改善，或者某些地方放错重心，以致改善不明显等。,当以上问题解决后，总结其成效，并制定解决其它问题的方案。 一般而言PDCA周期可以和七步骤方法相结合，来达至不断改善 的效果。所谓PDCA

25、周期(Plan-Do-Check-ActCycle)，就是： 计划实验(Plan the experiment) 实行(Do it-perform the experiment) 检查成效(Check the result of the experiment) 制定方法(Act according to what you observed),当PDCA cycle和七步骤方法结合，便是： Plan 1）Select and describe problem 2）Study present system 3）Identify possible causes Do 4）Plan and implement solution Check 5）Evaluate effects Act 6）Standardize solution 7）Reflect on process and develop future plans 大体而言，PDCA是不断循环，令到品质不断改善