全面质量管理培训tqm(3)课件

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1、1,第三篇 工具方法,2,第11章 质量工具概述,11.1 质量工具的定义 在开展质量管理工作的时候,我们把大家使用的数学统计和数理统计的方法和大家喜闻乐见的工作经验进行总结升华,进行标准化、规格化让大家去共享，把质量管理工作做的更好。,3,类别： 帮助建立解决质量管理问题的思路的工 具；如头脑风暴法、亲合图等 分析和处理过程或产品中的质量波动的工具；如直方图、控制图等,4,11.2 运用质量工具和方法的重要性 （1）有助于提高管理活动的效率； （2）有助于科学决策； （3）考虑问题更全面； （4）有助于向管理者和相关方沟通； （5）使用方便的统计工具，能使更多的人参与质量管理活动,5,11.

2、3 如何选择使用质量工具 11.3.1 确定质量管理活动的阶段 质量改进的七个阶段是： 识别过程中存在的问题-收集数据分析、评价当前的情况，确定改进目标-分析根本原因-确定可能解决问题的办法-实施办法并评价改进效果-实施新的解决办法并规范化-针对已完成的措施，评价过程的有效性和效率 我们首先要确定处在那个阶段,6,11.3.2 确定质量工具要完成的任务 针对所处的阶段选择适当的工具. 11.3.3 是否需要进行质量工具的组合使用 有些时候只使用一种质量工具是完不成质量改进活动的需要进行组合设计,把需要使用的工具衔接起来. 11.3.4 质量工具矩阵的使用 下表把质量工具在那个阶段使用合适给予列

3、出;,7,8,9,10,11.4 使用质量方法应注意的事项 （1）使用工具并不是目的，真正的目的是有效并高效的解决问题； （2）数据是统计的依据，我们必须保证数据的准确性和必须的数量，要确定数据的类型（计量值、计数值）然后再选择恰当的统计工具； （3）运用工具进行分析时，必须专业人员和现场人员相结合； （4）分析时，尽量使用计算机。,11,第12章 统计技术基础,12.1 概述: 12.1.1 数据:计量尺度从粗略到精确可分为四个层次: 定类尺度-按属性分类(如粗、精加工人员） 定序尺度-对事物之间的等级、顺序差别进行测量（如一等品、二等品、三等品） 定距尺度-间隔尺度（1米、2米） 定比尺度

4、-除具备上述特性外，还包括测量值之间的比值。,12,计量值数据： 可以在数列上连续读值的数据叫计量值数据； 如：长度、温度、重量、容积、时间等 计数值数据： 不能在数列上连续读值的数据叫计数值数据 如：产品数、不合格品数、人数等 （计点值数据属于计数值数据的范围）,13,12.1.2 总体与样本 总体-所分析统计对象的全体； 个体-组成总体的每个单元； 样本-样本是从总体中，抽取出来进行研究的部分个体；,14,随机抽样-总体中的个体被抽取出来组成样本的机会均等。 现实中经常使用的四种随机抽样的方法： 简单随机；顺序抽样； 分层抽样；整群抽样,15,12.1.3 描述总体的常见方法： （1）总体

5、均值 = N （2）总体方差和总体的标准偏差 （总体的标准偏差）= （样本） S-是样本的均方差的正根值,16,（3）总体分布 常见的总体是“正态分布” 中间高，两边低，对称的钟形曲线。 ,17,12.1.4 描述样本的常见方法 （1）样本的均值（X平）、中位数（X中）和众数（频率出现最高的那个数MOD） （2）样本的极差（R）、方差（SS）、标准偏差（S）。,18,12.2 参数估计 如:必须对1000件产品的直径进行把握时,我们只测量有在1000件产品中取到的20个直径值，这种情况下就要借助20个数据对1000件产品的数据对总体的参数进行估计。（对平均值、方差、标准偏差）,19,置信区间：

6、 标准正态分布 0 =1 -3 -1.96 0 1.96 3,20,以总体均值为例： 在95%的把握下，总体均值的置信区间是： S S X平 - 1.96 X平 + 1.96 N N 如果没有必要进行精确计算时用“2”即可,21,12.3 假设检验 （1）参数估计-利用有限的数据对总体的重要信息进行合理的估计。 （2）假设检验-利用有限的数据对总体的重要信息进行合理的推断。 对总体的假设进行检验. 见教材162,22,第13章 过程分析与数据收集,13.1 过程分析的工具-流程图 13.1.1流程图的定义 13.1.2流程图的应用步骤 13.1.3流程图的扩展使用 13.1.4使用流程图的注意

7、事项,23,（1）同一过程，不同人画出的流程图不一定一致。 （2）流程图应纳入标准化活动，要不断改进和优化。 （3）流程图应绘制的细一些，这样对分析功能提高效率有好处。 （4）流程图可以作为管理工具广泛应用。 （5）流程图的效率提高，主要是减少信息流对实物流的阻滞。,24,13.2常用的数据收集工具 13.2.1 直接测量; 13.2.2 问卷调查法; 13.2.3 焦点问题小组;(由一组人进行分析) 13.2.4 抽样; 13.3 调查表 收集和记录调查结果的表格;,25,第14章 数据整理和分析,14.1 描述性统计 14.1.1样本统计特征数 集中位置的特征数; 离散程度的特征数; 14

8、.1.2 饼图、柱形图、条形图、雷达图等图表方法 14.2 直方图 14.3 运行图 (折线图、趋势图）,26,14.4 排列图 14.5 散布图 14.6 重要度-绩效分析(二维分析) 14.7 绩效指数,27,重要度-绩效分析案例: 培训课程中对教师的重要度-绩效分析 讲解能力 联系实际 交流互动 重要度 专业水平 教学准备 授课态度 教辅手段 绩效,28,综合满意度指数计算表,29,第15章 原因分析与解决方案,15.1 头脑风暴法 15.2 亲合图 15.3 因果图 15.4 因果矩阵 15.5 其他可选的工具(树图、关联图、失效分析）,30,第16章 统计过程控制,16.1 统计过程

9、控制概述 16.2 控制图原理 16.2.1 控制图定义 16.2.2 波动原理 16.2.3 常见控制图的分类(计数值、计量值) 16.3 过程能力分析 16.4 控制图的应用,31,32,33,参考附件： 第一部分数理统计的概念,一、产品质量波动-必然性和规律性。 二、波动的分类： 正常波动-随机原因引起、影响小、难 克服。 异常波动-系统原因引起、影响大、容 易克服。 （系统即“人、机、料、法、环、测”系统。）,34,正常波动 异常波动 质量水平,35,（1）纠正措施（8.5.2)主要是针对解决异常波动。质量改进的目标是恢复到原来的质量水平。（这个目标无论是内审发现的还是考核指令的，都不

10、进行目标值的可行性分析，因为它解决的是过程因素的失控课题，是ISO9001（7.5.1）失控所造成的波动). （2）攻关的质量改进活动选题主要是针对解决正常波动。攻关的目标是提高一个新的质量水平。（攻关型课题一般都是指令的，有时需采取的纠正措施,有时需采取预防措施,但是,任何攻关目标的可行性分析都是必要的）,36,三、数 据 的 分 类,1、计量值数据： “能在数列上连续读值的数据”。 如：重量、长度、温度、压力、容积等 2、计数值数据： “不能在数列上连续读值的数据”。 如：不合格数、疵点数、合格数等,37,数 列 的 读 值 0 1 2 3 4 + 计量值 计数值,38,四、总体与样本,1

11、、总体： “在某一次统计中研究对象的全体”。 2、个体： “组成总体的每个单元”。 3、样本： “在总体中随机抽取的进行研究分析的一部分个体”。 4、随机抽样：使总体中每个个体都有同等机会被抽取组成样本的过程。,39,五、随机抽样的方法,1、一般随机抽样法（简单随机） 2、顺序抽样法（等距离抽样、系统抽样） 3、分层抽样法（类型抽样法、先分层再简单随机） 4、整群抽样法（集团抽样法）,40,统计抽样练习题,供应科由XX供方进200台水泵，用一辆大卡车送货，共用10个包装木箱，每个木箱内20件水泵，合同上写明用“分层抽样”的方法，抽取10%组成样本。你作为供应科接货员，如何执行合同方案？ （如果

12、改为简单随机、系统抽样、整群抽样又如何运做？）,41,六、统 计 特 征 数,1、显示数据集中位置的统计特征数： 样本平均值（X平均值） 样本中位数（X中位数） 2、显示数据离散程度的统计特征数： 样本极差（R） 样本方差（S2） 样本标准偏差（S）,42,X1 +X2 +X3 +X4XN X（平均值）= N X（中位数）= 一组数据按大小排列，中 间的那个数（奇数时）。中间两个数的平均值（偶数时） R(极差) = Xmax Xmin S2 = 1/(N-1) . XI - X(平均值)2 S=+ S2,43,例: 求 1、2、3、4、5 五个数的平均值、中位数、极差、方差、标准偏差。 X（平

13、均值）= 3 X（中位数）= 3 R= 5 1 =4 S2 =1/44+1+0+1+4 = 1/410 = 2.5 S =1.58,44,七、统计推断 的可能性,1、用样本推断总体的方法是： 分析样本质量分布，计算样本的平均值和标准偏差，来推断总体的质量分布。 总体平均值用“”表示，标准偏差用“”表示。 样本平均值用“X平均”表示，标准偏差用“S”表示。,45,八、计量值数据质量分布的规律性,1、计量值数据质量分布服从正态分布。 2、正态分布中，以X（平均）为中线 各一个“S”区间质量分布的概率是0.6826,各两个“S”区间的质量分布概率是0.9544, 各三个“S”区间的质量分布概率是0.

14、9973,46,3 正态分布曲线是对称的钟形曲线。 X平均 S 拐点 -3S -2S S S 2S 3S,47,用样本的正态分布来推断总体的不合格率,把质量要求和质量分布进行比较： 当质量要求等于“6S”时，质量分布中心与质量要求中心重合，总体中不合格品的概率约为：0.3% 当质量要求等于“4S”时, 质量分布中心与质量要求中心重合, 总体中不合格品的概率约为：4.6%,48,统计推断案例,某省田径队有一名短跑运动员，他的100米成绩训练时模拟比赛测试5次，成绩分别是：10.2秒、10.2秒、10.0秒、9.9秒10.1秒，如果在不服兴奋剂的情况下正常发挥，该运动员创造9.8秒的概率大约是多少

15、？,49,用计算器计算如下： 求知：五次测试的平均成绩是 10.08秒 五次测试的标准偏差是0.1166秒 推断1:该运动员100米成绩在9.96至10.19范围出现的概率是0.6826; 推论2:在9.84至10.31秒的概率是0.9544 推论3:在9.73至10.43秒的概率是0.9973 推论4该运动员100米成绩出现9.8秒以下成绩的概率大约是(1 0.9544)/2 =0.023,50,参考附件：第二部分现场质量管理经常使用的数理统计工具,TQM管理理论提出的数理统计工具控制的基本原理是： “3原理”-把产品质量控制在正、负3的范围，使产品超出控制范围的机会只有千分之三。按照这一法则进行质量控制的原理叫“3原理”。,51,一、直 方 图,1）计量值数据显示统计样本质量分布的图形。 2）取100至250个数据为统计样本，在直角坐标系内，按等距离的区间，做频数直方图。 3）利用计算器进行