质量管理统计数据分析

质量管理统计数据分析

海航集团新华航空公司基地办公出勤楼（运行楼）工程，地下2层，地上7层，框架剪力墙结构。在进行现浇结构外观及尺寸偏差质量检查中，按现浇结构外观及尺寸偏差检验批检查项目进行检查，经检查7个项目中超出允许偏差的项目检查点共30个，详见下表。

地下室模板工程检验批检查不合格点数据表

序号检查项目不合格点数序号检查项目不合格点数

1 标高 1 4 表面平整度 3

2 截面尺寸9 5 预留设施中心线位置8

3 垂直度7 6 轴线位置 2

不合格点数项目频数统计表

序号检查项目频数频率（%）累计频率

1 截面尺寸9 30 30

2 预留设施中心线位置8 27 57

3 垂直度7 23 80

4 表面平整度 3 10 90

5 轴线位置 2 7 97

6 标高 1 3 100

合计30 100

绘制排列图

排列图的分析和结论：

本工程的现浇结构外观及尺寸偏差排列图中可以得出。影响现浇结构外观及尺寸偏差质量因素中，截面尺寸、预留设施中心线位置、垂直度、表面平整度、轴线位置、标高的频率分别为30%、27%、23%、10%、7%、3%。根据累计频率的ABC分类管理法划分为A、B、C 三个区。

从排列图中观察出以下结论：对于现浇结构外观及尺寸偏差的施工质量的控制中截面尺寸、预留设施中心线位置、垂直度为A类因素，即需要重点控制。表面平整度处于B区，属于次要因素，应作为次重点管理。轴线位置、标高处于C区，属于一般问题，按照常规适当加强管理。

综上所述：截面尺寸、预留设施中心线位置、垂直度为A类因素，为工程质量的薄弱环节，项目经理部应重点进行A类因素的管理，加强截面尺寸、预留设施中心线位置、垂直度施工工序的施工质量控制。

中建一局集团第五建筑有限公司海航项目部

2011年5月25日

质量管理统计数据分析传阅表

内容传阅人及

传阅时间

审批人

阅览人签认

技术工长质检测量湖北亿通

质量管理统计数据分析

3

公司关于进一步加强施工现场质量管理的通知学习签认表

学习人签认

内容

主讲人生产经理工长质检技术测量公司关于进一步

加强施工现场质

量管理的通知

海航集团新华航空公司基地工程一期四标段办公出勤楼（运行楼）

2011年8月15日

4

公司关于加强重点分部分项工程质量预控的通知学习签认表

学习人签认

内容

主讲人生产经理工长质检技术测量公司关于加强重

点分部分项工程

质量预控的通知

海航集团新华航空公司基地工程一期四标段办公出勤楼（运行楼）

2010年6月20日

5

质量管理中常用的统计分析方法[详细]

质量管理中常用的统计分析方法 控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态. 直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图,能够直观地显示出数据的分布情况. 排列图:又叫帕累托图,它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具.可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题,找出影响产品质量的主要因素,识别进行质量改进的机会. 散布图: 以点的分布反映变量之间相关情况,是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具. 工序能力指数(CPK):分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度. 频数分析:形成观测量中变量不同水平的分布情况表. 描述统计量分析:如平均值、最大值、最小值、范围、方差等,了解过程的一些总体特征. 相关分析:研究变量之间关系的密切程度,并且假设变量都是随机变动的,不分主次,处于同等地位. 回归分析:分析变量之间的相互关系. H0:差值的总体中位数为0; H1:差值的总体中位数不为0;检验水准为0.05. 子组频数与子组大小 关于子组频数或子组大小,无法制定通用的规则.子组频数可能决定于取样和分析样本的费用,而子组大小则可能决定于一些实际的考虑. 例如,低频率长间隔抽取的大子组,可以更准确地检测出过程平均中的小偏移,而高频率短间隔地抽取的小子组,则能更迅速地检测出大偏移.通常,子组大小取为4或5,而抽样频数,一般在初期时高,一旦达到统计控制状态后就低. 通常认为,对于初步估计而言,抽取大小为4或5的20~25个子组就足够了.值得注意的是,抽样频数、统计控制和过程能力需要统一加以考虑.理由如下:平均极差R常常用于估计s .随着在一个子组中抽样的时间间隔加长,变差来源的数目也会增加.因此,在一个子组内若抽样时间延长,将使R也即s的估计值增大、加宽控制限范围,从而降低过程能力指数.反之,连续的逐个抽样将给出较小的R . Xbar R 控制图应用实例 在一个企业内,统计技术和应用类型很多,而程序文件只能从总的方面规定应用程序,各有关部门和人员在具体实施时,还必须遵照作业指导书的规定进行操作.一个企业应用统计方法的作业指导书有很多,现仅以某电子元件厂电阻器刻槽工序应用的《-x—R控制图作业指导书》为例. -x—R控制图作业指导书(电阻器刻槽工序) 1目的 通过控制图的应用,对电阻器刻槽工序的主要质量特性——电阻值,实施控制,消除异常因素的作用,保证刻槽工序处于稳定受控状态. 2适用范围 本作业指导书适用于各类薄膜型电阻器(金属膜电阻器、金属氧化膜电阻器、碳膜电阻器)刻槽工序的电阻值控制. 3职责 3．1车间技术组质量控制工程师负责控制图的设计、控制图打点结果的分析及提出应采取的纠正和预防措施. 3．2刻槽工序操作者按作业指导书要求,抽样、测量、计算统计量并在控制图上打点. 3．3质管处质量控制工程师负责控制图应用的指导、协助车间技术组进行分析,监督控制图的实施及协调纠正和预防措施的落实. 4 工作流程 4．1 预备数据的取得 当确认刻槽工序处于稳定受控状态时,车间技术组质量控制工程师在生产过程中,每隔30分钟抽取容量为n = 5的样本,共抽取25个样本,分别填入数据表(表1—3)(表省略). 4．2 计算各组的样本平均值-x和极差R 控制下界限LCL==X-0.58-R 4．5 计算R图的控制界限: 控制中心线CL=-R

22质量信息管理与数据分析程序

1。目的 对数据进行收集、分析和利用，以促进体系、过程和产品/服务的持续改进。2。范围 适用于公司内、外部有关的质量信息的收集、分析、利用和管理。 3。职责 3.1 ISO推委会：负责有质量管理体系有关的数据收集和分析； 3.2 生产部门：负责制造过程的数据收集和分析以及顾客满意度方面的数据收集和分析； 3.3 品管部：负责产品质量有关的数据收集和分析。 4．定义 4.1信息源 信息作为资源的一种，是控制质量和以事实为依据进行决策的基础资源。 它包括量化信息（如数据）和非量化信息。典型的信息源为：过程、产品 /或服务的知识和/或经验，来自供方和顾客的信息。 5。作业内容 5.1 信息分类, 根据不同信息的特征进行分类： A.综合分析信息（如综合报告，年终总结，专案分析、持续改进项目策划等等）、 B.一般统计分析信息（如各种统计分析报表/图表等等） C.数据源（如各种报表、报告、质量记录等等）。 5.2 数据源（C类）管理及初步的数据分析（B类） 5.2.1对于数据源的收集和保存。 1）对于有关质量记录的收集和保存期限参见“质量记录总览表”，对于质量记录管理的要求参见《质量记录管理程序》。 2）对于外来记录或资料，由总台或相关部门文员接收（必要时做登记），并及时传递至相关部门保存（注：凡属热电感应的传真必 须要拷贝后保存）。 5.3 信息的测量 5.3.1体系业绩的测量 5.3.1.1顾客满意度。

a)生产部应测量顾客满意和/或不满意之处，并规定测量的方法和措施。顾 客所关心的内容主要是符合性、交付能力、售后服务及产品费用和/或得到的服务。来自顾客的信息主要为：产品和/或服务的反馈；顾客要求、服务资料和合同信息；市场需求变化；市场竞争信息。 b) 生产部在必要时应与顾客信息源建立联系并与顾客合作。应策划并建立 进行市场调研活动的过程，以高效率地获得顾客的声音。应规定所使用的方法、测量标准以及评审的频次。 c)应依据研究的性质、规定的日期、目前的技术和可得到的经费，确定数据 收集的方法。采用的方法如下：顾客的投诉；与顾客直接交流；调查表；来自顾客组织的报告；各种媒体的报告；行业研究。 5.3.1.2管理评审/内部审核。总经理/ISO推委会应按计划进行管理评审/内部 审核并测量审核结果，将审核结果进行收集、分析或传递。 5.3.2过程的测量 1)生产部门应采取适当的方法对满足顾客要求和证实过程持续能力所必须的过程进行测量，以满足其预期的目的。 2)生产部门应确定评价过程有效性和效率的测量方法。对过程有效性的测量方法的要求主要是：质量符合性、准时性等等。过程效率的测量方法要求评价生产率、人员的利用、成本降低（如浪费、物耗）等。 5.3.3产品和/或服务的测量 1）品管部应采用适当的方法对产品特性进行测量。 2）品管部应定期评定并详细说明产品的测量要求，包括接受准则。 5.4 信息的贮存、保护、检索和处置 （1）贮存 各部门应及时将本部门涉及的信息以资料的形式将信息存档到相应的 档案之中。 （2）保护 各部门采取妥善措施，如信息加密、分级审查，以确保信息的安全性和 保密性。 （3）处置 各部门定期清理过时的“信息”，使贮存的信息都有可利用的价值并减 少信息所占“空间”。 5.5信息传递及发布 各部门应将有关信息（其他部门所需的信息）及时传递到相关部门。信息传递的管理方法主要为：计算机网络管理、手工报表等。如提供信息的部门没

设备管理统计分析方法(参考Word)

第二节设备工程监理过程中常用的数理统计分析方法数理统计技术是建立、保持、改进设备工程监理全过程质量管理体系开展数据分析活动不可缺少的组成部分，成效十分显著。 国内设备工程管理的大量实例表明，排列图法、因果图法、分层法、检查表法、相关图法、直方图法和控制图法等七种数理分析质量管理工具的应用对设备工程管理人员十分重要，他们通过对设备实体产品质量和服务质量两类指标的统计分析，可以及时了解设备工程实施过程质量状况，对设备工程工作效率、投资效益都十分有利。 由于篇幅的原因，我们重点介绍其中排列图法、因果图法、相关图法、直方图法和控制图法，其他方法请参考其他资料。 一、排列图法 排列图法又叫巴雷特图法。是一种抓主要茅盾的“关键少数”以取得多数成效的有效方法。在设备工程管理中，常用它来寻找影响某种问题，例如设备制造质量、安装偏差、运行故障与事故、维修质量及其它问题的主要因素，以便抓住主要矛盾，有重点地采取针对性措施。 排列图法的核心是通过数据计算分析，绘制排列图来寻找影响产品质量的主要问题和确定改进的地方。 1.排列图的基本做法是： (1)按时间参数指标等或某种要求分层收集数据：确定分层，每一层为一个项目；确定每个项目重复出现的“量”；编制分项统计表，最好按照统计分析指标的绝对值大小的降序排列分层项目，便于绘制排列图时不出差错。 (2)进行数据整理，计算出累积数及累积百分数。 (3)作图。作图步骤包括：绘制横、纵坐标；画出累积曲线(巴雷特线)，如图4-5所示。 具体画法如下： ——画出左右两个纵坐标轴，一个横坐标轴，左边的纵坐标表示频数，右边的纵坐标表示频率，横坐标为分层项目坐标； ——在横坐标上按分层项目数量画出等分点，按照各项目重量的降序顺序在各等分段下方标注出对应的分层项目名称，一般分层项目数量不超过5个，超过的个数项目归为“其他项”；

质量管理常用统计工具考试试题及答案

质量管理常用统计工具考试试题及答案 部门：姓名得分： 一、填空题（每空2分，共60分） 1.调查表又称检查表、统计分析表，是一种收集整理数据和粗略分析质量原因的工具，是为了调查客观事 物、产品和工作质量，或为了分层收集数据而设计的图表。 2.不合格品项目调查表主要用于调查生产现场不合格品项目频数和不合格品率，以便继而用于排列图等分析 研究。 3.缺陷位置调查表主要用于记录、统计、分析不同类型的外观质量缺陷所发生的部位和密集程度，进而从中 找出规律性，为进一步调查和找出解决问题的办法提供事实依据。 4.分层法又叫分类法、分组法。它是按照一定的标志，把收集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归 类、整理的一种方法。 5.分层的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小，而层与层之间的差别尽可能大。 6.排列图又叫帕累托图，全称是主次因素分析图。它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的 一种图表。其主要用途是：1）按主要顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问题的影响；2）识别进行质量改进的机会。 7.因果关系的层次要分明，最高层次的原因应寻求到可以直接采取对策为止。 8.直方图是用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方 形的高度表示在给定间隔内的数据数。 9.理想型直方图T=8σ，Cp=1.33。 10.散布图是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。在散布图中，成对的数据形成点子 集，研究点子集的分布状态便可推断成对数据之间的相关程度。 11.散布图的相关性判断方法有对照典型图例判断法，象限判断法和相关系数判断法。 12.控制图是用于区分由异常或特殊原因所引起的波动表明需要对影响该过程的某些因素进行识别、调查并使 其处于受控状态。 13.常规控制图的种类很多，通常按照数据的性质分为两类：计量数据控制图和计数数据控制图。 14.计量值控制图根据正态分布设计，计件值控制图根据二项分布设计，计点值控制图根据泊松分布设计。 15.常用的矩阵图有X型矩阵图、Y型矩阵图、L型矩阵图、T型矩阵图等。 16.关联图是针对原因-结果、目的-方法绞缠的问题、通过箭头连线将这些关系理论的联系起来、查明原因、 找出有效方法的工具。 17.箭头图（箭形图）是制定日程计划并对进程进行管理的有效方法。

数据质量管理

数据质量管理 定义： 是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。

1 数据质量评估维度 完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素

新旧七种质量管理常用七种工具对比

所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。新七大手法主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司 QC 旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。 QC 新七大手法：关系图、系统图法、KJ 法、箭头图法、矩阵图法、PAPC 法、矩阵数据解析法。 一、检查表检查表又称调查表，统计分析表等。检查表是QC 七大手法中最简单也是使用得最多的手法。但或许正因为其简单而不受重视，所以检查表使用的过程中存在的问题不少。 使用检查表的目的：系统地收集资料、积累信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。也就是确认有与没有或者该做的是否完成(检查是否有遗漏)。 二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。 制作排列图的步骤： 1 、收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。如，可收集1 个月或3 个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。 2、进行分层，列成数据表，即将收集到的数据资料，按不同的问题进行分层处理，每一层也可称为一个项目；然后统计一下各类问题(或每一项目)反复出现的次数( 即频数) ；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算和作图时的基本依据。 3 、进行计算，即根据第(3) 栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4) 栏，然后计算出累计百分数，计入第(5) 栏。 4、作排列图。即根据上表数据进行作图。需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。 三、因果图法因果图又叫特性要因图或鱼骨图。按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。 画因果分析图的注意事项： 1、影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法和工作环境。每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到可以采取措施为止。 2、讨论时要充分发挥技术民主，集思广益。别人发言时，不准打断，不开展争论。各种意见都要记录下来。

2017年质量管理体系数据分析报告

2017年质量管理体系数据分析报告 一、综合概述 2017年集团发展稳中求胜，在建项目管理体系均正常运行，过程均在受控状态。项目的管理、收益、声誉得到改善，提高了公司的市场竞争力。通过对施工过程控制，体现了质量、环境、职业健康安全管理的有效性，使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑，使企业赢得了良好地信誉和效益。 二、数据分析范围本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围，对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了评价。 三、数据分析过程数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、施工过程、产品质量抽样等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息，产品的符合性及其趋势。 1、施工组织设计 施工的组织设计采取项目经理组织项目编制，分公司技术负责人审核批准后报集团总工程师审批的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%，审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效

控制，重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。 2、施工进度 项目的施工进度与合同工期比较都有拖延，拖延率达100%。其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候（雨、雪）原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工（待工）造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上，工期的拖延采取的措施包括：协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。 针对工期滞后的普遍性，检查组对工期的处置进行了审查跟踪，发现一些不利项目的趋势： （1）、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧，有代沟，容易遭到业主的反索赔。 （2）、协商的手段和方式粗暴，一度追求目标得到赔偿，忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机，索赔的赔偿率不高。 （3）、管理上存在超前意识不强，对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。 3、施工过程针对公司的经营范围，公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵，对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现回访工程中对于填充墙体裂缝、卫生间，

关于加强数据分析在质量管理中应用的思考

目前，在质量管理体系审核中，存在着一个普遍的问题，就是对GB/T19001－2000标准中8.4条款“数据分析”的审核深度不够，重视程度不高。查其原因主要有两点，一是企业不知道分析什么，如何进行分析，因而提供不出分析的证据；二是有相当一部分审核员不知道应该收集什么证据，企业应该做哪些数据分析，在审核中轻描淡写几句，从而影响了数据分析在质量管理体系中应有作用的发挥。 企业要想提高管理水平和产品质量，要想在同行业处于领先水平，就必须知道本企业的差距在哪里，然后才能分析原因进行改进。企业在管理活动和产品实现活动中通过内部沟通、顾客沟通、各种监视和测量活动，会收集到许多数据和信息，但这些数据和信息一般都是无规律的。因此，需要对数据和信息进行整理、分析，找出其规律性，从而为改进指出方向和机会，为领导正确决策提供依据。这就是进行数据分析的目的。 1ISO9000质量管理体系中数据分析的含义数据是关于自然、社会现象和科学试验的定量或定性的记录，是科学研究最重要的基础，研究数据就是对数据进行采集、分类、录入、储存、统计分析，统计检验等一系列活动的统称。其中统计分析，统计检验需要一些逻辑推理，才能分析影响输出的关键因素。由于数据的客观性，它被用于许多场合。ISO9000族标准中对“数据分析”作了规定：“组织应确定、收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可能持续改进质量管理体系的有效性，应包括来自监视和测量的结果以及其他有关来源的数据。”数据分析提供以下有关方面的信息：顾客满意；与产品要求的符合性；过程产品的特性及趋势，包括采取预防措施的机会；供方。但从企业实际情况看，目前部分贯标企业对数据分析的重视程度不高。查其原因，一是企业不知道分析什么，如何进行分析，因而提供不出分析的证据；二是有相当一部分审核员不知道应该收集什么证据，企业应该做哪些数据分析，在审核中轻描淡写几句，从而影响了数据分析在质量管理体系中应有作用的发挥。这是许多企业虽然贯标认证多年，但质量管理水平提高不明显的主要原因之一。 质量数据是指某质量指标的质量特性值，由于质量一词含义丰富，既包括狭义的产品质量，也包括广义的工作质量，因而质量指标在企业中就多种多样，质量数据在企业中几乎无处不在。狭义的质量数据主要是产品质量相关的数据，如不良品数、合格率、直通率、返修率等。广义的质量数据指能反映各项工作质量的数据，如质量成本损失、生产批量、库存积压、无效作业时间等。这些均将成为精益质量管理的研究改进对象。 在质量数据统计分析中，特别关注三项指标，一是数据的集中位置，二是数据的分散程度，三是数据 关于加强数据分析 在质量管理中应用的思考 杨辉 （河南省信阳市质量技术监督局） 作者简介：杨辉，研究生，河南省信阳市质量技术监督局 注册质量工程师，主要从事质量管理工作。

常用质量管理统计方法11.doc

常用质量管理统计方法１1 常用质量管理统计方法 常用的质量管理统计方法包括：旧QＣ七大手法(检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法(亲和图、树图、关联图、箭条图、ＰＤＰC、矩阵图、矩阵数据分析法)，以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。简介如下： 一、检查表(调查表、统计分析表） 1、概念:系统地收集资料和累积资料,确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。 2、分类:不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。 ３、用途:用在对现状的调查，以备今后作分析。 4、制作步骤 (1)确定搜集资料的具体目的。 （2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。 （3)确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。 （4)根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。 (５)用收集和记录的部分资料进行表格试用,目的是检查表

格设计的合理性。 （6）如有必要应评审和修改调查表。 ５、注意事项 （1)应能迅速、正确、简易地收集到数据,记录时只要在必要项目上加注记号； （2）记录时要考虑到层別,按人员、机台、原料、时间等分类； (3)数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來; （4)尽可能以记号、图形标记,避免使用文字； （5)检查项目不宜太多，以4-6项为宜(针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。 二、数据分层法（分类法、分组法) 1、概念：数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。 2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间,不同班次进行分层,按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。数据分层法经常与统计分析表结合使用。

质量管理如何利用好大数据

质量管理如何利用好大数据 如果抛开拗口的定义，这样一个段子更能说明大数据的作用：“尊敬的用户您好，您于XX时购买了一张XX影院的《XXXX》电影票。我们于刚才售出您邻座的票，是一个女生。她的电话号码是：138xxxxxxxx，根据她的购票记录来看，她近半年都是单身，她观看的电影类型和您的匹配度为85%。她表示愿意和您交个朋友，请您及时联系她。” 这就是大数据，是对每个个体数据的收集与整合，它可以应用于生活的每一个方面，当然也包括质量安全。上周，国务院办公厅《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》出炉，就特意提出要建立大数据标准体系，加强和改进质量监管，就是希望借助大数据这一新技术，做好质量安全工作。 运用大数据加强对市场主体进行质量服务和监管，首要的就是需要在质量基础方面的建立自己的大数据，甚至包括大数据的基础——标准。建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范，促进信息资源开发利用。在国务院办公厅的“意见”里，完善标准规范，正是政府加强运用大数据的保障措施之一，这何尝也不是大数据发挥自身作用的基础保障。 不成规矩无以成方圆。对于如火如荼的大数据来说，建立属于自身的标准体系，就是建立大数据运用的“规矩”。一方面，标准体系规范的完善，利于大数据更好地发挥其作用，也能够更好地促进大数据产业健康发展；另一方面，建立大数

据标准体系，也是夯实运用大数据做好质量服务于监管的基础，便于提高质量服务和监管的针对性、有效性。 有了标准体系，不仅有了大数据的规范基础，也有了质量基础的“大数据”根基。在此基础上，计量、认证认可、检验检测其他国家质量基础同样可以借助大数据这一先进手段，为更好加强对市场主体的质量服务和监管提供帮助。 对于大数据来说，有两点比较关键，一是数据，即数据的获取与生成；二是对数据的分析与应用。对于消费市场来说，目前无论是可穿戴设备等智能硬件，还是智能手机里的众多APP（应用程序）软件，都是很好的数据收集工具。对于质量服务和监管来说，同样可以借助硬件和软件两种方式获取包括质量基础在内的“大数据”。 对质量大数据尤其是质量基础大数据的分析和应用，则是运用大数据服务加强对市场主体质量服务和监管的直接体现。正如国务院办公厅在“意见”中提到的，充分运用大数据技术，积极掌握不同地区、不同行业、不同类型企业的共性、个性化需求，在检验检测、认证认可等方面主动提供更具针对性的服务，推动企业可持续发展，正是借助大数据创新质量服务理念和服务方式的一种表现，也能为改进质量监管提供帮助。 当前，市场主体数量快速增长，市场活跃度不断提升，全社会信息量爆炸式增长，数量巨大、来源分散、格式多样的大数据对政府质量服务和监管能力提出了新的挑战，也带来了新的机遇，只要从建立质量基础大数据入手，相信一定可以更加有效利用大数据技术为质量服务和监管服务。

质量管理常用的七种统计方法1

质量管理常用的七种统计方法 日本质量管理专家石川馨博士将全面质量管理中应用的统计方法分为初级、中级、高级三类，本节将要介绍的七种统计分析方法是他的这种分类中的初级统计分析方法。 日本规格协会10年一度对日本企业推行全面质量管理的基本情况作抽样统计调查，根据1979年的统计资料，在企业制造现场应用的各种统计方法中，应用初级统计分析方法的占98%。 由此可见，掌握好这七种方法，在质量管理中非常之必要；同时，在我国企业的制造现场，如何继续广泛地推行这七种质量管理工具（即初级的统计分析方法），仍然是开展全面质量管理的重要工作。 一、排列图 排列图法又叫帕累特图法，也有的称之为ABC分析图法或主项目图法。它是寻找影响产品质量主要因素，以便对症下药，有的放矢进行质量改善，从而提高质量，以达到取得较好的经济效益的目的。故称排列法。由于这种方法最初是由意大利经济学家帕累特（Pareto）用来分析社会财富分布状况的，他发现少数人占有社会的大量财富，而多数人却仅有少量财富，即发现了“关键的少数和次要的多数”的关系。因此这一方法称为帕累特图法。后来美国质量管理专家朱兰（J．Ｍ．Juran）博士将此原理应用于质量管理，作为在改善质量活动中寻找影响产品质量主要因素的一种方法．在应用这种方法寻找影响产品质量的主要因素时，通常是将影响质量的因素分为Ａ、Ｂ、Ｃ三类，A类为主要因素，B类为次要因素，C 类为一般因素。根据所作出的排列图进行分析得到哪些因素属于A类，哪些属于B类，哪些属于C类，因而这种方法又把它叫做ABC分析图法。由于根据排列图我们可以一目了然地看出哪些是影响产品质量的关键项目，故有的亦把它叫主项目图法。 所谓排列图，它是由一个横坐标、两个纵坐标、几个直方形和一条曲线所构成的图。其一般形式如图1所示，其横坐标表示影响质量的各个因素（即项目），按影响程度的大小从左到右排列；两个纵坐标中，左边的那个表示频数（件数、金额等），右边的那个表示频率（以百分比表示）；直方形表示影响因素，有直方形的高度表示该因素影响的大小；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称为帕累特曲线。 二、因果分析图法 因果分析图法是一种系统地分析和寻找影响质量问题原因的简便而有效的图示方法。因其最初是由日本质量管理专家石川馨于1953年在日本川琦制铁公司提出使用的，故又称为石川图法。由于因果图形似树枝或鱼刺，故也有称之为树枝图法或鱼刺图法。另外，还有的

质量管理：数据分析控制程序

质量管理：数据分析控制程序 1、目的 收集和分析适当的数据，以确定质量管理体系的适宜性和有效性，并识别可以实施的改进。 2、适用范围 适用于对来自监视和测量活动及其他相关来源的数据分析。 3、相关/支持性文件 《过程和服务的监视和测量程序》 《文件控制程序》 《记录控制程序》 《纠正措施程序》 《预防措施程序》 4、职责 4.1质量管理部 a)负责归口管理公司对内、外相关数据的传递与分析、处理； b)负责统计技术的选用、批准、组织培训及检查统计技术的实施效果。 4.2各部门 a)负责各自相关的数据收集、传递、交流； b)负责本部门统计技术的具体选择与应用。 5、工作程序 5.1数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。

5.2数据的来源 5.2.1外部来源 a)政策、法规、标准等； b)地方政府机构检查的结果及反馈； c)市场动态； d)相关方（如业主和住户、供应方等）反馈及投诉等。 5.2.2内部来源 a)日常工作，如质量目标完成情况、服务质量检查与考评记录、内部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记录； b)存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等； c)紧急信息如出现突发事故等； d)其他信息员工建议等。 5.2.3数据可采用已有的质量记录、书面资料、讨论交流、电子媒体、通讯等方式。 5.3数据的收集、分析与处理 5.3.1对数据的收集、分析与处理应提供如下信息； a)业主和住户满意或不满意程度； b)服务满足业主和住户需求的符合性； c)过程、服务的特性及发展趋势，包括采取预防措施的机会； d)供方的信务标准类数据的收集分析，并负责传递至相关部门。对出现的不合格项，执行《纠正措施程序》。

质量数据分析和质量信息管理办法

内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施

3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理

质量信息和数据分析管理规定

南京天田设备有限公司 质量信息和数据分析管理规定 编帝lj: ___________ 审核：____________ 批准：____________ 2007-07-01 实施 2007-06-01 发布

1范围 本规定规定了质量信息和数据分析的职责和工作程序。 本规定适用于本公司实施质量信息和数据分析的管理和控制。 2引用文件 GJB9001A-2001质量管理体系要求 GB/T19001-2000质量管理体系要求 CT-ZLSC-02-2007 质量手册 3术语和定义 无条文。 4职责 4.1质量部 a）负责公司质量信息的归口管理； b）负责产品符合性质量信息和数据的收集、分析和处理，并对各部门的质量信息管理进行检查和考核评价。 4.2市场部 a）负责与顾客沟通过程和市场调研有关质量信息及数据的收集、传递； b）负责合同完成及顾客满意等有关质量信息和数据的收集、传递。 c）负责产品售后服务有关质量信息收集、传递。 4.3技术部 负责产品设计、调试、测试的过程有关质量信息和数据的收集、传递。 4.4生产部 a）负责产品装配、调试、搬运、包装等过程有关质量信息和数据的收集、传递。 b）负责基础设施、工作环境等有关质量信息和数据的收集、传递； c）负责釆购过程有关质量信息和数据的收集、传递： d）负责生产计划等有关质量信息和数据的收集、传递:

4.5总经办 负责与财务有关的产品质量成本、内外部质量损失等有关信息和数据的收集、传递。 5工作程序 5.1质量信息管理 5.1. 1信息收集 相关部门应识别、收集、传递有关的信息（包括量化的信息，即数据），并对信息进行分类、记录。 5.1.2信息和数据的来源、内容 信息和数据主要来自监视和测量活动以及其他有关方面能客观地反映事实的资料，如市场分析、相关的科技发展动态、研制和生产计划报表、质量和财务报表、销售报表、售后服务报告、过程监视和测量记录、审核和评审结果、顾客的期望等。 5. 1.2. 1质量部 收集的渠道： a）对产品的检验验收和试验： c）对产品质量问题的处理及不合格品的审理； d）产品质量分析会； e）内、外审和管理评审。 f）监视和测量装置的校准和检定； 收集的信息和数据内容： a）采购产品的合格率； b）产品一次交验合格率、军验一次交验合格率； c）质量LI标完成情况考核； d）内、外部审核和管理评审记录。 e）计量器具送检率、合格率； 5. 1. 2. 2技术部 收集的渠道： a）查阅文献资料； b）设计和开发立项前的调研；

ISO9001质量管理体系-数据分析控制程序

1.目的 对公司内的有关数据进行收集和分析，确保工序、产品质量、服务质量等到有效控制并不断改进，确保质量目标的实现。 2.范围 适用于对来自监视和测量活动的结果及其他有关来源的数据分析。 3.职责： 3.1 质检科 A.负责统筹公司对内、外有关数据的传递、分析与处理； B.负责统筹统计技术的选用、批准、组织培训及检查统计技术的实施效果。 3.2各部门 A. 负责本部门有关的数据收集、传递、交流； B. 负责本部门统计技术的具体选择与应用。 4.程序 4.1数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息，可采用已有的质量记录、书面资料、讨论交流、电子媒体、声像设备、通讯等方式。 4.2数据的来源 4.2.1监视和测量活动： A.顾客满意度的调查，包括对客户的满意度调查结果； B.内部审核的结果或管理评审报告及体系运行的其他记录；如存在、潜在的不合格，质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等； C.过程和产品的监视和测量结果，如日常工作中质量目标完成情况、每日产品质量抽查、检验试验记录等； 4.2.2其他来源： A．市场调研结果，如新产品、新技术发展方向等； B．相关方（如顾客、供方等）反馈及投诉等 C．外方审核，如政府机构检查结果及反馈； D．政策、法规、标准等

4.3数据的收集、分析与处理 4.3.1通过数据的收集、分析与处理应提供如下信息： A.顾客满意和（或）不满意程度； B.产品满足顾客需求的符合性； C.过程和产品特性变化的趋势，以及改进的机会； D.供方满足组织需求的能力的变化等。 4.3.2数据的收集、分析与处理 4.3.2.1 监视和测量活动的信息将按如下有关程序进行相关数据的收集、分析和处理： A．《顾客满意度测量管理规定》； B．《内部审核控制程序》； C．《过程和产品的监视和测量控制程序》 4.3.2.2其他来源数据，如市场调研、顾客反馈和外部审核等方面的数据将按《信息交流控制程序》由相关部门进行收集、分析、整理和传递。 4.4数据分析方法 4.4.1为了寻找数据变化的规律性，使数据分析后能够提供预期的信息，通常采用统计方法 4.4.2基本统计方法的种类 A.点检表又称调查表、核对表，它是以简单的数据用容易了解的方式做成图形或表格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查用。常用于内审及车间的日常管理。常用的调查表有(1)不合格品项目调查表(2)缺陷位置调查表（3）内审检查表等 B.柱状图就是按照一定的标志,把搜集到的数据加以分类整理的一种方法.依柱形长度，比较数据的差数、倍率等，作图简单，能正确表示出来。目的在于把杂乱无章的数据加以整理,使之能确切地反映数据所代表的客观事实.原則是使同一类别內的数据波动幅度尽可能小,而类别之间的差別尽可能大.常用于同类多组数据间的比较。如生产同种类产品不同人员间的差别。通常有以下几种分类方法:(1)按人员(2)按班次(3)按设备(4)按不同供应商物料(5)其它 C.直方图是通过对数据的生产整理，从而分析和掌握质量数据的分布状況和估算工序不合格品率的一种方法。用途：常用于分析质量原因，测量工序能力及稳定性，估计工序不合格

全面质量管理常用的统计方法

二、全面质量管理（Total Quality Control TQC） 美国学者朱兰首先提出，美国质量管理专家费根堡姆姆著有《全面质量管理》书。1）“充分满足用户要求”以市场为中心。 2）“在最经济的水平上”以效率和效益为中心。 3）包括服务部门各种质量活动的统一的管理体系。 1. 全面性：全过程的质量管理——管理范围的全面性。包括产品质量、成本质量、服务质量、工作质量、工程质量等。 2. 全员性：参加管理者的全面性。预防性：好产品是生产出来的，不是靠最后检验出来的，全面质量管理是把不合格产品消灭在它的形成过程中。 4. 服务性：为用户服务是全面质量管理思想的精华，用户的意见是质量管理的出发点与归宿点。 5. 科学性：一切用数据说话。 TQC已经成为世界各国公认的最成功的质量管理理论。 三、过程控制常用几种工具（方法） 〈一〉分层法（分类法） 按时间、操作者、操作方法、使用设备、原材料、生产环境、生产单位、生产地点等影响质量的原因，及其责任划分清楚，理出头绪，并找出解决的方法。〈二〉排列图法（又叫帕累托图法）——意大利经济学家 通过在众多的质量影响因素中寻找出少数关键的主要因素，使主要质量矛盾暴露出来，然后集中力量加以解决。 〈三〉因果分析图法（又叫鱼刺图法） 层次分明，形象直观，可以明确地表示出各因素之间的逻辑关系，有肋于我们分析产品质量问题的真正原因。 〈四〉直方图法（也叫质量分布图） 通过对抽查质量数据的加工整理，找出其分布规律，从而判断整个生产过程的质量状况是否正常的一种方法。它主要用于某些需要重点加强控制的工序。〈五〉控制图法（也叫管理图） 它是工序质量控制的主要手段，是一种动态的质量分析与控制方法。 控制图不仅对判别质量稳定性，评定工艺过程质量状态，以及发现和消除工艺过程的失控现象，预防废品发生有着重要作用，而且可以为质量评比提供依据。 1. 纵坐标为测得质特性值。 2. 横坐标为三条平行的水平线 2.1 中间一条实线为中心线 2.2 上面一条虚线为上控制线 2.3 下面一条虚线为下控制线 3. 把所测数据用点画在工作好的控制图上，若都落在控制界限内，正常；若超出控制图界限，不正常；点全落在中心线上或线下也不正常。

质量管理7种统计工具简介

目录

第一章质量管理统计工具概述 (3) 第二章数据与图表 (3) 第三章调查表 (7) 第四章散布图 (12) 第五章层别法 (14) 第六章直方图 (15) 第七章柏拉图 (21) 第八章特性要因分析图 (23) 第九章控制图 (25) 第一章质量管理统计工具概述 传统的统计技术是指“数理统计”。是建立在概率论基础上的数学的一门分支，是“研究如何以有效的方式去收集、整理和分析受到随机性影响的

数据，以对所观察的问题做出推断、预测，直至采取决策及行动提供依据。”如抽样检验、实验设计、显着性检验、可靠性等都属数理统计的范畴。 这里我们要感谢日本的质量管理者，他们在推行全面质量管理（TQM）中，首先打破统计技术就是数理统计的禁区，使一些难以登上大雅之堂的，但在现场能方便使用的图表或经整理的特征数据，也纳入统计技术的范畴。 为区别起见，人们习惯将统计技术分成两大类： 推断型统计技术：主要解决从样本如何推断总体。概率论和数理统计研究的对象大多属此类。 描述型统计技术：主要利用数据的特征值或有关图表来描述事件。质量管理七种统计工具就属此类。 第二章数据与图表 一、数据＝事实 质量管理八原则中的“基于事实的决策方法”原则强调：“有效决策是建立在数据和信息分析基础上的”。数据就是质量体系现状的事实的一部分，它也是统计技术的基础。 二、数据的分类 1.依特性 计数型数据 计量型数据 2.依来源 市场数据 制程数据 检验数据 3.依时间

过去数据 日常数据 新数据 三、应用数据须注意的重点 1.搜集正确可用的数据 2.避免个人主观的判断 3.掌握事实的真相 四、整理数据的方法 1.机器整理法(计算机软件…) 2.人工整理法(卡片、笔记…) 3.实例说明 五、整理数据的原则 1.发生问题而要采取改善对策前，必须有数据作为依据。 2.对于数据使用目的应清楚了解。 3.当数据搜集完成后，应立即使用它。 4.数据的整理与运用，改善前、改善后所具备的条件应一致。 5.数据不可造假，否则问题将永远无法解决。 六、图表的种类 1.依使用目的： 解析用图表管理用图表 计划用图表计算用图表 统计用图表说明用图表 2.依数据性质 静态图表动态图表