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第三篇常用统计技术;第 三 篇 质量管理中常用的工具和技术 在质量管理、质量控制和质量改进的活动中，经常会用到两类资料： 数字资料 非数字资料;数字资料：;不能用数字来表示的资料。对于非数字资料的加工、分析和判断，可以应用非数字资料的工具和技术，如： 分层法 ?因果图 树图 ?二维分析图 对策表 ?水平对比法 流程图 ?头脑风暴法 [注]这些技术将在本篇第18—20章中介绍;在组织的质量管理和QC小组活动中，还常用到各种图表分析方法。其中有：;第 三 篇质量管理中常用的工具和技术;第十三章 概 述;概述;GB/T 19001-2000《质量管理体系—基础和术语》强调“使用统计技术可眼帮助组织了解变异，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。” 统计的思考方法： 在质量管理活动中，我们经常要与变量、波动和风险打交道。因此必须形成用统计调查、统计分析和统计判断等统计学的方法考虑问题。;提供表示事物特征的数据； 比较两事物的差异； 分析影响事物变化的因素； 分析事物之间的相互关系； 研究取样和试验方法，确定合理的试验方案； 发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化； 描述质量形成过程;质量特性的波动具有统计规律性。从统计学的角度来说，可将质量特性的波动分为两类： 正常波动 异常波动 正常波动（又称为一般波动） 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； 减少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。 例如，影响射击过程的随机原因： 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。;生产过程中存在的??些典型的随机原因： 原材料的成分和性能上的微小差异; 机器设备的轻微振动; 温度、湿度的微小变化； 操作方面、测量方法、检测仪器的微小差异等等。 过程的统计控制状态 我们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。;异常波动（又称为特殊波动） 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，则影响就比较显著； 在正常的过程中是不允许存在的； 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；在正常过程中不允许存在的波动因素。;[事例]影响射击过程的系统因素： 瞄准器（准星）调整失当，使弹着点全部偏向一个方向。 生产过程中存在的一些典型的系统原因： 原材料的质量不符合规定要求； 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 我们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。 引起产品质量波动的原因主要来自6个方面： 人（Man） 机器（Machine） 材料（Material） 方法（Method） 测量（Measure） 环境（Enviroment）;从统计的角度来看，可将质量特性的测量和统计数据归成两大类： 计量数据 计数数据 计量数据 凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具测量出小数点以下数值的数据，叫做计量数据。 如长度、容积、重量、化学成分、温度、产量、工资总额等测量和统计的数据，为计量数据。;计数数据 凡是不能连续取值的，或者说既使使用测量工具也得不到小数点以下的数据，而只能得到0或1、2、3……等自然数的这类数据叫做计数数据。 如通过/不通过、不合格品数、疵点数、缺陷数等测量和统计数据。 计数数据还可细分为计件数据和计点数据。计件数据是指按件计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等。计点数据是指按缺陷点（项）计数的数据，如疵点数、沙眼数、气泡数、单位（产品）缺陷数等。;[身边的例子]它们属于那种类型的统计数据？ 测量并统计你所在车间、班组或办公室人员的体重，所获得的统计数据。 测量并统计你所在车间、班组或办公室人员的体重不足50公斤和体重超过80公斤的人数，所获得的统计数据。;百分率数据是计量数据还是计数数据？ 要判断它是那类数据，要看得出该百分率的计算公式的分子是计数的还是计量的。其数据类型取决于分子的数据类型。