《品质管理与管控》PPT课件

《《品质管理与管控》PPT课件》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、第11章統計方面的觀念與應用品質管理與管制1KeyIdea從專業領域收集來的原始數據，並不能偍供品質管制或改善所需的數據。數據必須要經過整理、分析，和解釋。統計學提供有效率和有效用的方式，從數據中取得有用的資訊，好讓主管與員工都能控制和改善流程。品質管理與管制2統計方面的觀念統計學（Statistics）：關於「收集、整理、分析、解釋，和呈現數據」的科學。根據的原理：1.所有工作都發生在內部連結的流程系統中。2.所有流程都存在變異性。3.瞭解和降低變異性是致勝的關鍵。品質管理與管制3製程的變異來源

2、材料Materials工具Tools作業員Man方法Methods量測儀器MeasurementInstruments人力檢查績效HumanInspectionPerformance環境Environment機器Machines輸入製程輸出4瞭解變異之重要性時間可預測?不可預測品質管理與管制5變異產生的作業問題變異提高了不可測性。變異減少了產能利用率。變異導致「長鞭」效應。變異使發現根本原因變困難。變異使及早檢測出潛在問題變困難。品質管理與管制6變異Variation很多無法控制的變異來源存在(一

3、般變異原因commoncauses)變異之特殊(可指定assignable)原因可以被確認而控制。無法瞭解這些差異會增加系統之變異。7KeyIdea只由一般原因控制的系統稱為穩定系統(stablesystem).暸解穩定系統及特殊與一般變異原因間的差異，對於任何系統的管理都很重要。品質管理與管制8兩種基本的管理錯誤把任何缺陷、抱怨、錯誤、中斷、意外、或短缺都視為特殊原因，但實際上是一般原因。把任何缺陷、抱怨、錯誤、中斷、意外、或短缺都視為一般原因，但實際上是特殊原因。品質管理與管制9戴明的紅珠與漏

4、斗實驗品質管理與管制10品質管理與管制11品質管理與管制12品質管理與管制13品質管理與管制14紅珠實驗的重要教訓系統中存在變異，如果穩定，是可以推測的。生產紅珠的所有變異及志願員工的逐日變異，全都來自過程本身。數字目標通常沒什麼意義。管理階層要為系統負責。品質管理與管制15漏斗實驗品質管理與管制16品質管理與管制17給指導者以下的投影片，可用於指導學生有關示範和討論戴明紅珠實驗，使用小袋的M＆M®的巧克力糖果，我在幾年前一個TQ新聞得到的建議。好的輸出（“紅色珠”）是藍色的M＆M，老師扮演戴明博

5、士。品質管理與管制18我們正在走入企業!!!我們有一個新的全球客戶，並開辦了工廠。所以，我需要5個成員的小組做工作:1生產工人2檢驗員1首席檢驗員1紀錄員品質管理與管制19生產設定將袋子放在你的左手。在右角撕一個3/4”開口。(每次僅能容許一個巧克力的大小)品質管理與管制20生產程序生產工人生產10件，並將他們放在餐巾。每個檢驗員，獨立地，計算藍色的，並傳給主任檢查員核實如果主任檢查員同意，他/她告訴記錄員，並向我報告。品質管理與管制21第一次就作對!作一個品質工作者!以妳的工作為榮!品質管理與管

6、制22總結經驗品質是高階主管做出來的。嚴格的程序是不夠的。人們並不總是變異的主要來源。數值目標往往毫無意義。檢驗非常昂貴，而且不儜改善品質。品質管理與管制23關鍵概念複習隨機變量機率分配母體和樣本點估計抽樣分配平均值的標準誤差品質管理與管制24隨機變數與機率分配指派數值給樣本空間每個可能結果的數學函數，稱為隨機變數；隨機變數可能是離散或連續的，要視假設的特定數值而定。機率分配，代表隨機變數相對頻率的理論模型；由於機率分配與隨機變數相關，故呈現一種離散或連續的分配類型。品質管理與管制25重要的機率分

7、配離散Discrete二項Binomial卜瓦松Poisson連續Continuous常態Normal指數Exponential26抽樣前應該先考慮的因素1.研究目標為何？2.應該用何種樣本？3.可能從抽樣中產生什麼誤差？4.研究成本如何？品質管理與管制27抽樣方法簡單隨機抽樣Simplerandomsampling：母體中的所有項目都均等有被選中的機率。分層抽樣Stratifiedsampling：母體被分成組別，或階層，並從各階層中挑選一個樣本。系統化抽樣Systematicsampling：

8、挑選每個第n項（第4、第5等）。群集抽樣Clustersampling：挑選一個代表性的群體（例如公司部門），並從該群體內抽取隨機的樣本。判斷性抽樣Judgmentsampling：用專家意見來決定某個可定義樣本群體的所在和特徵。品質管理與管制28KeyIdea好的抽樣計畫，應該以最低成本挑選樣本，其提供母體中最具代表性的樣本，並與已經研究所訂出的精密度與可靠度一致。品質管理與管制29SamplingError抽樣誤差（統計誤差statisticalerror）非抽樣誤差（系統誤差