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➢制定计划（方针、目标）➢执行（组织力量去实施）➢检查（对计划执行的情况进行检查）➢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➢随机现象和随机事件➢频数、频率和概率➢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。

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➢母体（总体N ）–提供数据的原始集团➢子样（样品n）–从母体中抽出来的一部分样品（n ≥1）➢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，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）（统计分析方法和控制图）生产过程质量数据信息质量控制分析整理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）X=1/n(∑X i)，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X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X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X 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 = X max- X min五、质量管理中常用的数理统计方法（一）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，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2005年6月2日至6月7日菠萝罐头不合格项调查表左边纵轴标件数（频数），最大刻度为总件数（总频数）；右边纵轴标比率（频率），最大刻度为100%。

左边总频数的刻度与右边总频数的刻度（100%）高度相等。

横轴上将频数从大到小依次列出各项。

⑶在横轴上按频数大小画出矩形，矩形高度代表各不合格项频数的大小。

⑷画累计频率曲线，用来表示各项目的累计百分比。

⑸在图上记入有关必要事项排列图名称、数据及采集数据的时间、主题、数据合计数等。

菠萝罐头不合格项目排列图项目3. 排列图的使用（1）为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计比率分为3类：在0~80%的因素为A类因素（主要因素）在80% ~90%的因素为B类因素（次要因素）在90% ~100%的因素为C类因素（一般因素）（2）解决质量问题时，将排列图和因果图结合起来更有效先用排列图找出主要因素，再用因果图对该主要因素进行分析，找出引起该质量问题的主要原因。

4. 看图注意事项（1）以影响效果最大的问题为解决对象（2）动员各有关部门派人组成小组协力解决（3）按每月，每段时间观察以下各项：1）大问题减少，改进有效或工艺急变2）各项目均匀减少表示质量得到控制3）大问题每月时有变化，但总体上不合格率无变化，表示生产质量未受到控制（二）因果分析图法也称特性因素图、鱼刺图或树枝图，是为了寻找产生某种质量问题的原因，采取广泛吸收群众意见并将这些意见反映在图上。

从大到小，从粗到细寻根究底查找原因，直到能具体采取措施为止。

这是整理和分析影响质量各因素间关系的一种工具，表示质量特性与原因的关系。

1. 因果分析图的画法（1）确定需要分析的质量特性即针对什么问题寻找因果关系。

如：产品质量、质量成本、产量、工作质量等问题。

（2）召集同该质量问题有关的人员参加会议，充分发扬民主，各抒己见，集思广益，把每个人的分析意见都记录在图上。

（3）画一条主干线，箭头指向右端，将质量问题写在图的右边，确定造成质量问题的类别。

（4）一般按五大因素分类（5）围绕各原因类别展开，按第一层原因、第二层原因、第三层原因及相互因果关系，用长短不等的箭头画在图上，逐级分析展开到能采取措施为止。

（6）讨论分析主要原因，把主要的、关键的原因分别用粗线或其他颜色的线标记出来，或者加上方框进行现场验证。

（7）记录必要的有关事项，如参加讨论的人员、绘制日期、绘制者等。

（8）对主要原因制订对策表（5W1H），落实改进措施。

2. 因果分析图的类型（1）五大因素型（结果分解型）人、机、材、环、法（2）工序分解型（3）原因罗列型3. 因果分析图的用法及注意事项（1）分析大中小原因是通过什么途径并在多大程度上影响产品的质量（2）查阅有关直方图或控制图可对发生的质量问题作某些补充说明（3）对最小箭头所指的原因，要和现场的实际情况相比较，看现场有无明确的技术标准和规定，有无遗漏和错误（4）分析各种原因之间的关系，并研究各种原因有无定量测定的可能，其准确程度如何（5）通过研究分析，确定管理点，并提出各管理点上解决质量问题所应采取的措施措施实现后，还应再用排列图等方法检查其应用效果。

（三）分层法（分类法）把收集起来的性质不同的数据，按照不同的目的分类，把性质相同、在同一生产条件下的质量数据归并在一起加以整理，使数据反映的事实更突出，然后，绘制分层“排列图”、“直方图”、“控制图”、“散布图”等，以便对产品质量进行更有针对性的分析和控制。

1. 数据分层的原则：（1）按不同时间分（日期、班次）（2）按操作人员分（新老、男女、工龄、班次）（3）按使用设备分（设备型号、工具）（4）按操作方法分（工艺、温度、压力）（5）按使用的原辅材料分（供料单位、产地、进料时间、材料成分）（6）按不同的检测手段分2. 分层法应用案例某食品厂的糖水水果旋盖玻璃罐头经常发生漏气，造成产品发酵、变质。

经抽检100罐产品后发现，一是由于A、B、C 3台封罐机的生产厂家不同；二是所使用的罐盖是由2个制造厂提供的。

在用分层法分析漏气原因时采用按封罐机生产厂家分层和按罐盖生产厂家分层两种情况。

但同时采用B厂的封罐机，选用二厂的罐盖，漏气率不但没有降低，反而由原来的38％增加到43％。

说明这样的简单分层是有问题的。

A厂的封罐机。

这时它们的漏气率均为0。

因此，运用分层法时，不宜简单地按单一因素分层，必须考虑各因素的综合影响效果。

在分析时，要特别注意各原因之间是否存在着相互影响，有无内在联系，严防不同分层方法的结论混为一谈。

（四）直方图法直方图用于整理不同的质量数据，将其图表化，使之更直观地表现出来。

判断、预测工序质量好坏，估算工序的不合格率，对工序进行调整。

直方图是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理后，用一系列宽度相等、高度不等的矩形表示数据分布的图。

矩形的宽度表示数据范围的间隔，矩形的高度表示在给定间隔内的数据频数。

1. 直方图的制作案例市场销售的带有包装的产品所给出的标称重量，法律规定其实际重量只允许比标称重量多而不允许少。

而为了降低成本，灌装量又不能超出标称重量太多。

某植物油生产厂使用灌装机，灌装标称重量为5000g 的瓶装色拉油，要求溢出量为0~50g 。

现应用直方图对灌装过程进行分析。

（1）收集数据一般为50个以上，最少不得少于30个。

数据太少时所反映的分布及随后的各种推算结果的误差会增大。

本例收集100个数据。

（2）计算极差以确定分组范围。

R=Xmax-Xmin=48-1=47 （3）确定组距036912151821242730频数-0.5 5.5 11.5 17.5 23.5 29.5 35.5 41.5 47.5 53.5 59.5T L T U N＝125Xbar＝29.86s＝11.33Xbar/g重量/g先确定组数（k），然后以组数去除极差，可得直方图每组的宽度，即组距（h）。

组数k太小会掩盖各组内数据变化情况，k太大会使各组直方参差不齐，反而看不出数据变化规律。

该例取k=10h=R/k=47/10=4.7≈5组距一般取测量单位的整数倍，以便分组。

（4）计算第一组的上下界限值S±h/2（5）计算其余各组的上下界限值（6）整理各组数据列频数表（7）计算平均值X（8）计算子样标准偏差δ（9）画直方图1）建立平面直角坐标系横坐标表示质量特性值；纵坐标表示频数2）以组距为底、各组的频数为高，分别画出所有各组的长方形，即构成直方图。