质量统计技术应用与培训

ISO标准规定“需要时，为验证工序能力和产品特性，供方应规定适用的统计技术的程序。”统计技术的应用不是强制性的，它只是表明了这种应用范围广，适应性强的技术的应用，对于制造商来说是十分有益的。这些技术是采用数据分析的方法去评价产品质量的有效成本，建立产品的公差界限和控制整个生产过程。

早期，最常采用的统计技术是抽样检验。它是以小批量的抽样为基准进行检验，以确定大量或批量产品质量的最常使用的方法。现在，在质量控制方面已转为以预防为重点了。人们正努力研究一种消除不合格品根源的方法。基于这一目的，近年来，推出了七种重要的方法，这些方法不需要做大量的统计计算，因此容易被工厂基层职员所掌握。

□ 图表法

把检验或检查期间的数据记录用表格的形式标出，以便于对产品及工艺过程分析和纠正措施的验证。

□ 局部分析法

把影响质量的因素或产生质量问题的原因用列表的办法来显示，以起到分析的目的。

□ 直方图法

把数据的离散状态分布用竖条在图表上标出，以帮助人们根据显示出的图样变化，在缩小的范围内寻找出现问题的区域，从中得知平均水平偏差和指出需要消除检测变化的原因出处。

□ 因果图法

这是一种类似鱼骨的图表，在这个表内，将影响质量特征的疑难问题的主要原因和由此产生的主要结果用图表形式简要地说明。(如原材料、方法、人员、机器等)这些问题的主要因素用从鱼脊骨处画出的斜箭头标出并加以阐述，次要因素再用从主要因素处画出的小箭头标出，并加以表述。所有有关的因素标出后，再由有首脑参加的会议上鉴定出原因。这样的一览表将会帮助人们找出系统产生问题的根源。

□ 分类法

按照发生问题的类型列表以缩小产生问题的区域。例如由于替换操作者或改变时间而引起的问题可分类来处理。

□ 散布图法

在一个XY平面上，以描点图解的方式来描述一对变量的相关关系，当X改变时，会影响相关的质量特性Y。这种图将帮助人们理解控制和预测目的这一对变量之间的关系。

□ 图解和控制图法(www.xing528.com)

图解是由一定时间范围的质量特性而制成的简单图表。控制图则是由符合期望均值水平的中心线和两条称做较高控制限及较低控制限的线条组成的图。这些控制界限标出了为抽样统计而绘制的自然数值的变化区间。抽样统计经常采用均值法、全距法、个别线性测定法、特性法、不良品百分比法、每一个偏差值法等。控制图可以帮助人们区分所寻找的与过程有关的质量问题是系统原因造成的还是偏离了正常过程的偶然因素造成的。

其它统计技术

除上述的七种方法外，统计技术还可用于其他方面，如产品最优化设计、过程的改进资料、数据的推导等。统计技术的一些更广泛的应用见下述条目中：

(1)统计公差。随机集合或部分正负数组消除后使部分公差接近真值或达到希望公差水平。

(2)抽样检查。通过预定数量的抽样检查对一批产品的质量进行评估并建立验收、使用标准。 (3)概率测绘。根据基本量的观察结果，通过在概率纸上绘出的曲线确定数据的性质并测算出象标准偏差、均值等的特性。

(4)有效度试验。判定观察差别是否符合应有的抽样变化率。

(5)离散分析。比较两个以上的抽样均值或把不同因素对全部变化率的影响进行评价。

(6)复合回归分析。对影响特性曲线重要因素和影响他们的质量性能的验证。

(7)可靠性技术。这是改善可靠性的技术，这种技术可被解释为在规定的环境状态下，在规定的时间内，设备的内部性能良好运行的概率。

(8)实验的设计。鉴定最佳过程参数和为改善其性能水平的实验设计。

(9)操作研究。使操作或活动的效能达到最佳。

公司的众多专业职能部门可依据产品的种类，生产过程的复杂程度和生产量的大小使用统计技术。统计技术的应用，抽样、采集、数据的分析以及要素的确定，要求有良好的文件程序，有关的人员需经过统计技术应用方面的培训。

当计划为过程控制而采用统计技术时，应对需要采用的这一技术做出评估并进行仔细的研究。如果对统计的数据不加以分析，则应采取必要的纠正措施。因为统计技术本身对质量的改善没有直接的结果。只有当过程规则经得起检验时，统计技术才能发挥最有效的作用，才能维持合理的、平衡的制造条件。