质量管理审核员教程

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1、质量管理体系国家注册 审核员培训教程,学员简要自我介绍,姓名 工作单位 学历或教育经历 工作经历及质量工作经历 学习目的 对培训的要求,课程介绍,0.1 课程目标 掌握质量管理专业基础知识 理解GB/T19000标准； 理解GB/T19001标准； 理解审核的基本原则； 会确定审核目标、范围和审核准则； 会组建审核组； 会进行文件评审；,会编写审核计划及检查表； 会召开首末次会议； 会形成审核发现； 会编写不合格报告并对不合格项进行跟踪验证； 会进行质量管理体系有效性评价； 会编写审核报告； 会运用过程方法进行审核。,0.2 日程安排（详见课程表）,0.3 学习要求 积极参与培训全过程； 不迟

2、到、不早退、不缺勤，上课时应关闭手机； 不从事与培训无关的活动； 不得录音或录像； 不得携带与学习无关的物品进入教室； 遵守培训和考试纪律； 课堂内禁止吸烟。,0.4 课程考核,0.4.1我公司对学员完成全部培训活动并达到培训目标的情况进行评价，评价合格方可获得培训证书，主要是采用连续评价的方式对每一个学员进行考核。 0.4.2 连续评价内容及方法 0.4.2.1方圆标志认证集团有限公司对连续评价包括： (1) 评价学员达到学习目标的情况。 (2) 课程期间的出勤、守时情况。 (3) 评价学员在讨论、回答问题、课堂交流、案例研 究报告以及小组活动中有效参与的表现。,(4) 评价学员书面作业的条

3、理性和技术准确度。 (5) 评价学员的个人素质、技能和质量管理体系审核的管理能力。 (6) 评价学员的学习态度、作风和作为未来的审核员和审核组长的适宜性。 0.4.2.2 每天授课结束时，教师评价每位学员的表现，形成记录。应根据教师的评价每天给每位学员评分。最终评价结果分为a（合格）、b（合格）、c（不合格）三级，具体的学员评价方法详见学员评价控制程序。,0.4.2.3 连续评价不合格的学员必须成功地完成另一 次完整的培训课程，方有资格获得培训证书。 0.4.2.4 连续评价合格的学员将获得由方圆标志认证 集团有限公司颁发的“培训证书”,第一篇 基础知识部分,QMS审核员考试大纲 涉及的统计技

4、术简介,第一章 质量管理专业基础知识,第一节GB/Z19027-2005 GB/T19001-2000统计技术指南 简介,GB/Z19027-2005 GB/T19001-2000统计技术指南等同采用ISO/TR 10017:2003 技术报告,GB/Z19027是审核人员学习掌握统计技术的基础12类统计技术包括：描述性统计；假设检验；试验设计；时间序列分析；可靠性分析；过程能力分析；测量分析；回归分析； 抽样；模拟；统计容差法；统计过程控制（SPC）图。它只是起码的基础，仅学习掌握这12类统计技术是远远不够的。,第二节 描述性统计,一、描述性统计的概念,描述统计这一术语是概括并表示定量数据，

5、以显示数据分布特性的方法。 主要作用：概括并表示定量数据；揭示数据分布的特征。 描述统计是一类统计方法的汇总。,常见的方法可分为三类： 用数据的统计量来描述。如：均值、标准差等。 用图示技术来描述。如：直方图、散布图、趋势图、排列图、条形图、饼图等。 用文字语言分析和描述。如：统计分析表、分层、因果图，流程图等。,二、用典型数据特征值的统计量来描述数据的分布,数据是指能够客观反映事实的数字和资料 多数数据可用量化的方法描述 也有一些非量化数据，如对某种感知（好、坏、满意与否）的评价就不是量化数据，有时可以转化为量化的数据。,量化数据的分类：质量管理活动中的数据可分为计量值和计数值两大类。 计量

6、值是指可以用测量器具进行测量而得出的连续性的数据。如长度，温度，电流，强度，化学成份等。 计数值是用计数的方法得到的非连续性的数据，一般表现为正整数。如次品数，疵点数合格品数，用户投诉次数等。,计数值可分为计件值和计点值。如，一批产品中有5件不合格，这个5就是计件值；一件衣服一有5个疵点，这个5就是计点值。 计件值又有两种表示方法。如，100 件产品有3件不合格，一种表示为不合格品数3；另一种表示为不合格品率3%。 计点值也可用在一件产品上或在一单位产品上发生的某个质量特征的数据表示。如在一块地里发生病害植物数，或在一亩地里发生病害植物数。,总体被研究的对象的全体。如整批产品；一个工序中所产生

7、的质量特性数据等。 总体所关心的内容不仅是所指的对象，还要看具体的质量特性值及分布。 总体所包含的个体的数目可以是无限的，也可以是有限的。在许多情况下，我们只能通过抽取总体的一小部分进行考察来了解总体的情况。 从总体抽取的一部分个体叫样本。样本中所含个体的多少叫样本的大小或容量。,描述一组数据的分布常用两类典型的数据统计量： 一是表示数据分布的集中趋势 二是分布的离散程度 由于在实际工作中,只能抽取有限的样本,所以我们是用样本的典型数据特性值来描述数据的分布情况。,（1）描述分布的中心位置（集中趋势） 均值 ：一组数据的平均值 如：1，2，3，4，5 中位数 ：一组数据按大小顺序排列，其中间的

8、数值叫中位数。若这组数据的数目为偶数，则取位于中间的两个数值的平均值为中位数。 如：1,2,3,4,5; 如：1,2,3,4,5,6; 平均值或中位值表示一组数据分布的中心位置。,(2) 描述分布的离散程度 极差R 例：10.0、10.4、10.6、10.5、10.3 求极差，得： 一组数据中的最大值与最小值之差称为极差 n10时，极差越小，表示数据的离散程度小；反之，表示数据的离散程度大。 标准差s 例：10.0、10.4、10.6、10.5、10.3 均值 ，求标准差，得： 标准差s的值越小，表示数据的离散程度小；反之，标准差s的值越大，表示数据的离散程度大。,描述性统计,图形法 直方图

9、散布图 运行图,直方图又称频数直方图 它能直观地反映一组数据的分布特征。 通常的直方图是把数据的分布范围分成若干个相等距离的组段，用矩形的高低来代表落入各个组段内数据的频数而形成直方图。,三、直方图,直方图,直方图的解释,对分布中心的考察,要求,低于要求,高于要求,与要求重合,直方图的解释,对数据离散程度的考察,过程能力的大致判断,分布中心和散差满足要求，过程能力适当,分布中心严重偏离，过程能力不足（但潜在能力较高）。,分布中心适当和散差太大，过程能力不足,分布中心和散差均不满足要求，过程能力严重不足。,对形状的考察,正常型 说明过程的波动受控，稳定,偏峰型：有时操作时有的偏向倾向或测量的选择

10、性(单向公差)。,双峰型：通常是数据来自两个总体。,锯齿型：数据不恰当、测量误差大、分组不合适(如过多)均可形成锯齿状。,平顶型：有可能数据来自多个总体或在某一区间符合均匀分布。,孤岛型：通常是数据来自两个总体。,直方图的作用： 简明地表示出数据的分布状态 大致判断数据是否符合正态分布 大致判断过程满足要求的能力 有助于发现过程是否出现显著性变化,四、散布图,散布图将两个变量的数据以坐标点的形式标注在图上，图上每个点都代表了一对数据。多个坐标点形成“点子云” ，通过对点子云分布的状态来推断变量之间的相关模式。 散布图的主要作用是观察两个变量之间的相关关系 。,散布图,常见的点子散布模式：,强正

11、相关 变量之间的正相关性，可能存在显著的因果关系。有可能建立有效的回归方程。,弱正相关 变量之间的有一定的正相关性，可能存在较弱的因果关系。,强负相关 变量之间的负相关性，可能存在显著的因果关系。有可能建立有效的回归方程。,弱负相关 变量之间的负相关性，可能存在较弱的因果关系。,曲线相关 变量之间可能存在某种非线性相关关系。,不相关 变量之间表现出的不相关性。有可能一个变量的改变不会对另一个变量产生影响。,散布图的作用 是观察两个变量之间的相关关系，下列情况均可以运用散布图，如： 在确定问题的原因 用直观或统计的方法检验相关关系的强度 或作因果图的后续工具证实变量间的因果关系等。,运行图（又称

12、折线图、趋势图） 当获得一部分数据，需要观察这些数据随时间而发生的变化趋势或演变模式时，可以利用运行图。,五、运行图,运行图,运行图的主要作用： 监视过程的水平和随时间的波动 发现过程变化的趋势、周期和形式 比较过程前后业绩水平,测量值,时间序列,均值线,观察数据特征和规律,过程变化呈周期性,过程呈现突变,过程变化呈增长或下降趋势,趋势线,应用实例 描述统计法已应用于定量数据收集的几乎所有领域。它能提供关于产品、过程或质量管理体系的若干其它方面，以及可提供用于管理评审的信息。这些应用的若干实例如下： 归纳产品特性的关键测量值（如中心值和散差）； 描述一些过程参数的性能，如炉温； 表征服务业的交

13、付时间或回复时间； 归纳顾客调查的数据，如顾客满意度或不满意度； 举例说明测量数据，如设备校准数据； 用直方图显示过程特性的分布，并与该特性的规范限作对比； 用趋势图的平均值显示整个时期的产品性能的结果； 用散布图评定过程变量（如温度）与产量之间可能的关系。,1）控制图原理任何一种生产或服务提供过程，其输出都不可能是完全同一的。由许多因素会造成过程质量的变异，如常说的5M1E（即过程中的人、机、料、法、环、测诸因素）的变化都会对过程结果产生影响。,第三节 控制图,变异有如下特点： 过程中有多种导致变异的因素存在； 每种因素的发生无法预测； 过程的结果有变异是正常现象； 彻底消灭变异是不可能的，

14、但减少变异程度是可能的； 过程控制就是把变异控制在允许的范围内，一旦超出就能及时报警并采取措施。,控制图理论认为存在两种变异 第一种变异为随机变异，由“偶然原因”（又称为“一般原因”）造成。这种变异是由种种始终存在的、且不易识别的原因所造成。消除或纠正这些偶然原因，需要管理决策来配置资源，以改进过程和系统。 第二种变异表征过程中实际的改变，由“异常原因”（又称为“特殊原因”）造成。这种改变可归因于某些可识别的、非过程所固有的、并且至少在理论上可加以消除的原因。,控制图是对过程质量加以测定、记录并进行控制管理的一种图形统计方法。 控制图就是用来区分正常波动与异常波动的一种工具，控制图上的控制界限

15、是区分正常波动与异常波动的科学界限。 统计控制状态只有偶然原因没有异常原因的状态；简称：稳态，是控制阶段实施过程控制所追求的目标。,2）控制图的构造 当过程仅存在偶然因素引起的波动时，过程输出的质量特性X通常服从正态分布 ，其中 为正态均值，为标准差。 用界限3作为控制限来管理过程意味着：正常情况下过程结果超出界限的概率为0.27%。若超出界限的比率高于此值，就可认为该过程出现了异常变异。,把正态分布图及其控制限3同时左转90，并以时间为横轴或样本编号，以过程参数（均值、标准差等）为纵轴，并在3处引出两条水平线（用虚线表示）。这样就形成一张控制图。图上三条水平线分别称为： 中心线（CL），对应

16、均值； 上控制限（UCL），对应+3； 下控制限（LCL），对应-3；,控制图的类型计量和计数控制图,控制图的判异准则 以均值 控制图为例，判断异常的8条检验准则如下图所示。,控制图的判异准则,5）控制图的应用应用控制图的基本条件过程管理规范，人、机、料、法、环、测六大因素已经标准化，生产过程相对稳定，产品质量具有可追溯性。所控制的过程具有可重复性，对于只有一次性或少数几次的过程显然也不能应用控制图进行控制。,对于所确定的控制对象（质量指标）应能够定量，如果只有定性的要求而不能够定量，那就无法应用控制图。应用控制图要选择需要控制的质量特性（即质量指标），主要选择能定量的、对生产和使用影响较大的、经常出现质量问题的质量特性。应用控制图收集数据时的取样问题一般涉及到样本容量和取样时间间隔。,