全面质量管理的基本方法

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1、第二章  全面质量管理的基本方法第一节PDCA循环法一、计划－执行－检查－总结Ø制定计划（方针、目标）Ø执行（组织力量去实施）Ø检查（对计划执行的情况进行检查）Ø总结（总结成功的经验，形成标准，或找出失败原因重新制定计划）PDCA循环法的特点：1.四个顺序不能颠倒，相互衔接2.大环套小环，小环保大环，互相促进3.不停地转动，不断地提高4.关键在于做好总结这一阶段二、解决和改进质量问题的八个步骤1.找出存在的问题2.分析产生问题的原因3.找出影响大的原因4.制定措施计划5.执行措施计划6.检查计划执行情况7.总结经验进行处理8.提出尚未解决的问题

2、第二节   质量管理的数理统计方法一、质量管理数理统计方法的特点和应用条件1.特点（1）抽样检查（2）伴随生产过程进行（3）可靠直观2.质量管理数理统计方法的优点（1）防止废次品产生（防患于未然）（2）积累资料，为挖掘提高产品质量的潜力创造了可能（3）为制定合理的技术标准和工艺规程提供可靠数据（4）减少了检验工作量，提高了检验的准确性与效率，节省了开支 3.质量管理数理统计方法的应用条件（1）必须具备相对稳定的生产过程（完备的工艺文件、操作规程，严格的工艺纪律、岗位责任制，完好状态的设备等）（2）培训人员，掌握方法，明确意义（3）领导重视，创造

3、条件给予支持（4）各职能部门互相配合，齐心协力二、质量管理数理统计方法的基本原理Ø随机现象和随机事件Ø频数、频率和概率Ø概率的几个性质产品质量变异和产生变异的原因：1.偶然性原因（随机误差）对质量波动影响小，特点是大小、方向都不一定，不能事先确定它的数值。2.系统性原因（条件误差）对质量波动影响大，特点是有规律、容易识别，可以避免。随机误差与条件误差是相对的，在一定条件下，前者可变为后者。正常波动与异常波动正常波动异常波动产生原因偶然因素系统因素存在情况大量存在少量存在作用大小对质量特性值影响较小可使质量发生显著变化影响因素很多，不易识别，难确

4、定较少，容易识别解决方法提高科学技术水平加强管理质量管理工作控制在最低限度消除过程状态统计受控状态统计失控状态观察和研究质量变异，掌握质量变异的规律是质量控制的重要内容。对影响质量波动的因素应严格控制。三、质量管理中的数据（统计分析方法和控制图）生产过程质量数据信息质量控制抽样分析整理Ø母体（总体N）–提供数据的原始集团Ø子样（样品n）–从母体中抽出来的一部分样品（n≥1）Ø抽样-从母体中随机抽取子样的活动1.数据的收集过程（1）工序控制半成品→子样→数据（2）产品检验产品→子样→数据（3）子样的抽取方法①随机抽样（抽签法、随机表法）机会均等，

5、子样代表性强，多用于产品验收②按工艺过程、时间顺序抽样等间距抽取若干件样品2.数据的种类（1）计量值数据　连续性数据，可以是小数，如：长度、重量（2）计数值数据　非连续性数据，不能是小数①计件数据（不合格数）　　②计点数据（缺陷数）3.收集数据的要领和注意事项（1）必须明确收集数据的目的（2）数据必须真实可靠（3）对收集到的数据应进行整理，分层，统计和分析（4）详细记录收集数据的时间，地点，收集人等信息四、几个重要的统计特征数的概念1.子样平均值（）X=1/n(∑Xi)，表示数据集中程度的特征数。2.中位数（）数据按大小顺序排列，位于中间的那个

6、数。可粗略表示数据的集中程度，计算较容易，如：1，2，3，4，5的中位数是3。3.众数（M0）母体中出现次数最多的数。如：1，2，3，3，3，4，4的众数是3。4.子样方差（δ2）5.子样标准偏差（δ）δ是以为中心表示数据分散程度的，δ值越大，表示质量越不稳定。虽然有时符合规格，但由于其数据变化很大，以至有些产品质量可能超出规格的上下限之外，即不合格的机会较多。所以判断产品质量必须从δ和两个方面观察。6.极差（全距R）数据中最大值与最小值之差。表示数据分散程度最简单的一种参数，较粗略。R=Xmax-Xmin五、质量管理中常用的数理统计方法（一）

7、排列图法帕雷特(Pareto)图是用以查找影响产品质量主要问题的一种有效方法。用于分析从哪里入手解决质量问题其经济效益最好排列图的形式：由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成。排列图的作用：找出主要原因--通过区分最重要的和其他次要的项目，就可以用最少的努力获得最大的改进。1.编制排列图的注意事项：（1）尽可能将数据按不同原因或状况分层，但主要因素最好只有一、二个，至多三个，否则失去意义（2）损失的件数，不合格率，尽可能以金额表示（3）项目不宜过多，可把不重要的项目并入“其它”栏（4）针对主要因素采取措施后，

8、可重作排列图检查效果（5）期间长短视目的而定，但不宜过短或过长（6）尽可能按不同时期，不同生产线（或设备）分别作图2.排列图的制作案例下表是某食品厂2