应用统计学第15章--统计在质量管理中应用概要.ppt

应用统计第1章 第15章 统计在质量管理中的应用 本章内容： §15.1 全面质量管理 §15.2 六西格玛管理 §15.3 控制图理论 §15.4 比例的控制图-p图 §15.5 极差和均值控制图 §15.6 过程能力 §15.1 全面质量管理 爱德华·戴明(W. Edwards Deming)、约瑟夫·朱兰(Joseph Juran)和石川馨(Kaoru Ishikawa)创建了一个集中关注产品和服务持续改进的方法。该方法强调统计学、过程改进和整体系统优化。现在，这种方法已广为人知，它就是全面质量管理(total quality management，TQM)，具有如下特点： 主要关注过程改进。 过程中的大多数变异是由于系统而非个体的原因。 团队合作是质量管理组织的一个整体部分。 顾客满意度是组织的主要目标。 为了实施质量管理，必须实施组织变革。 组织中必须消除恐惧。 高质量的成本不高，反而低，但是培训需要投资。 戴明14项管理原则 (1) 坚定地以改进产品或服务为长期目标。 (2) 采用新理论。 (3) 停止依靠检验获取质量。 (4) 停止仅以价格为依据评价交易，通过与单家供应商合作使总成本最小化。 (5) 要持续永久地改进每个过程的计划、生产和服务。 (6) 进行岗位培训。 (7) 采用并设立领导。 (8) 排除畏惧。 (9) 打破员工间的障碍。 (10) 消除口号、训话和目标。 (11) 消除数量化定额与工作标准。 (12) 消除障碍，使工人以技能为骄傲，消除年度排名和考绩制。 (13) 为每一个人设立充满活力的教育和自我提升项目计划。 (14) 动员公司的每位员工一起努力完成变革。 休哈特-戴明循环 § 15.2 六西格玛管理 六西格玛管理(six sigma management)是一种质量改进方法，由摩托罗拉公司于20世纪80年代中期首次提出。六西格玛在TQM的基础上改进，提供了一个更规范、系统的方法，并更为强调计量化和底线成效。世界上许多公司运用六西格玛管理提高效率，缩减成本，消除缺陷并降低生产偏差。 六西格玛这个名字来源于创造每百万次机会中低于3.4个缺陷的过程的管理学方法(3.4PPM，parts per million)。在摩托罗拉、通用电气和其他一些六西格玛的早期实施者获得巨大收益之后，世界上多家公司开始实施六西格玛项目。 六西格玛DMAIC模型 定义(Define)：定义问题、成本、收益以及对顾客的影响。 测量(Measure)：为每个关键质量特性(critical-to-quality，CTQ)进行操作性定义。此外，核实测量程序，使得重复测量能够保持一致。 分析(Analyze)：确定缺陷产生的最根本原因，确定过程中引起缺陷的异常。收集数据以确定每个过程变量的基准值。在分析中经常运用控制图 改进(Improve)：运用设计试验研究每个过程变量对CTQ特征的重要性。目标是确定每个变量的最佳水平。 控制(Control)：目标是规避过程变化之后产生的潜在问题，保持长期收益。 § 15.3 控制图理论 TQM和六西格玛管理需要运用多种不同的统计工具。分析一段时间内连续的过程数据时，使用最为广泛的方法就是控制图(Control Chart)。 控制图监控一个产品或一项服务在一段时期内的偏差特征。可以运用控制图研究过去的绩效，评估现状或预测未来的结果。由控制图分析得到的信息是过程改进的基本依据。不同类型的控制图可以用来分析不同类型的CTQ变量——如房间舒适可用性、所有用品与正常使用状态不一致的酒店房间比例这样的分类变量，以及如行李运送到房间的时间这样的连续性变量。 控制图理论 除了能直观显示过程的数据，控制图的主要特点是它尝试将特殊原因偏差从普通原因偏差中分离出来。 特殊原因偏差表示数据中非过程原因产生的固有的较大的波动或状态。这些波动往往由过程的变化引起，表示需要修正一些问题或挖掘一些机会。一些组织将这样的特殊原因偏差称之为可归属原因的偏差。 普通原因偏差表示过程中固有的偏差。这些波动包括无数细小原因导致的偏差，这些偏差随机或偶然出现。一些组织将普通原因偏差也称之为机遇原因的偏差。 控制限 控制图原理 过程偏差 运用控制图 控制图用于检查过程是否在控制之内。 如果过程失控，那么应该采取相应的措施找到并且消除特殊原因的偏差。