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浙江工商大学
质量管理软件与应用
一、质量管理的发展阶段
质量管理同科学技术的进步、管理科学的发展是密切相关的，它的发
展过程大致分为以下三个阶段：
(一)质量检验阶段(20世纪20年代到30年代末)
这是质量管理最早的阶段。在这以前产品质量主要是靠工人的实际
操作经验，工人既是操作者，又是检验者、管理者，经验就是标准，
也没有准确的量具。随着生产的发展，由于市场的竞争，对质量要求
越来越高，产品结构也越来越复杂，这就要求有质量标准，有专门的
检验人员，有精确的测量工具。因而就出现了专门的检验机构。到20
世纪初美国工程师泰罗根据工业生产管理的实践和经验，提出了“科
学管理”理论，主张计划与执行分开，在执行中要检查和监督。因此，
专职检验就进一步得到推广。
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质量检验阶段的特点是事后把关，即产品生产出来之后，质量检查
人员根据质量标准逐一检查，目的是发现废品和不合格品。但这种
单纯的事后检验，不能预防和消除生产过程中不合格品的产生。另
外，不合格品虽然被查出来，也已经造成了人力物力的损失。同时
全数检查不仅耗费大量时间和费用，对一般产品经济上是不合算的，
而且对于有破损的检验，根本不能进行全数检查。由于单纯质量检
验的弊端和局限性，促使人们寻找更好的质量管理方法。
(二)统计质量控制阶段(20世纪40年代到50年代末)
统计质量控制（SQC, statistical quality control），就是运用数理
统计的方法，对生产过程的产品质量进行控制。1924年，美国贝尔
电话研究所的休哈特应用数理统计学的原理，提出了用“6s”法控
制生产过程的产品质量，继而建立了第一张工序质量控制图(或称管
理图)，作为预防生产过程中出现废品的重要工具。
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1931年，休哈特专著《工业产品质量的经济控制》，
对统计质量控制做了系统论述，从而建立了统计质
量控制的理论基础。与此同时，美国的道奇和罗米
格把数理统计方法应用于质量管理的抽样检查方面，
发明了挑选型抽样检查法，并得到了广泛的应用。
解决了全数检查工作员大、费用高等问题。统计质
量控制是质量管理发展过程中的一个重要阶段，它
是20世纪40年代后到世纪50年代未这段时间得到发
展和推广应用的。统计质量控制的主要特点是：从
质量管理的指导思想上看，由以前的事后把关，转
变为事先的积极预防，以及预防和检验相结合，从
质量管理方法上看，广泛深入地应用了统计的思考
方法和统计的检查方法。
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质量的定义：
一组固有特性满足要求的程度
注一：“质量”可使用形容词如差、好或优秀来修饰。
注二：“固有的”（其反义是“赋予的”）就是指在某事或某物中
本来就有的，尤其是那种永久的特性。
例如：螺栓的直径、接通电话的时间
质量具有：时效性（需求的变化）、相对性（需求的不同） 、广义性
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物性的充分状况
充分不充分
满足
不满足
一元的
质量
有魅力的质量
例如：以冰箱为例
• 安全、制冷
• 冰箱门上的温度显示
• 压缩机噪音
当然的质量
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浙江工商大学 质量管理的发展历程
注：括弧( )內表示开始大幅推广期
泰勒
QI
●
休哈特
SQC
●
1924
(1941)
费根堡姆
TQM
●
1961
(1970)
年代
交换 20世紀初 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000
质量管理奖
6-Sigma
●
1979
(2000)
萌芽
●
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泰勒（Frederick Winslow Taylor)
20世纪初美国管理专家，提出了“科学管理”的方法，实施在人
员中进行科学分工。使质量检验独立出来，成为专职检验部门。主要
著作有《科学管理原理》。
休哈特（W. A. Shewhart 1891~1967）
第一次世界大战后期，美国质量管理专家，现代质量管理奠基者，
被人们尊为“统计质量控制之父”，成功地将统计学、工程学和经济
学结合在一起，开创了统计质量控制这一新领域，主要著作有《工业
质量控制》、《质量控制统计方法》和《加工产品制造质量的经济控
制》。
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费根堡姆：（A. V. Feigenbaum ~）
美国质量管理专家，提出：质量管理的主要任务是建立质量管
理体系。具有划时代的意义，并丰富“全面质量管理”的理论，强
调以质量为中心，以全员参与为基础，质量管理应贯穿于产品产生、
形成的全过程的管理方式和理念。其关于质量和创造价值的理论对
工业化国家产生深刻影响，主要著作有《全面质量管理》等。
朱兰（Joseph M. Juran 1904~）
美国质量管理专家，观点：认为质量来源于顾客需求。从
质量管理的角度重新阐述了柏拉图原理，提出的质量三部曲-------
-质量策划、质量控制和质量改进，为全世界质量活动取得成功产生
了广泛的影响。主要著作有《质量控制手册》、《朱兰质量手册》
等。
浙江工商大学 不同阶段的管理范围不同
市市
场场
调调
查查
产产
品品
策策
划划
设设
计计
工工
艺艺
准准
备备
制制
造造
检检
验验
销销
售售
及及
售售
后后
服服
务务
传统的质量管理传统的质量管理统计质量管理统计质量管理全面质量管理全面质量管理
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质量
管理
最佳
业绩
质量
管理
最佳
业绩
一级 “检验”
二级 “控制”
三级 “保证”
四级 “卓越”
••通过检验保证质量；通过检验保证质量；
••几乎没有质量意识几乎没有质量意识
及专门知识及专门知识
••提高工艺稳定性；提高工艺稳定性；
••工人开始参与工人开始参与
••初级方法、工具初级方法、工具
••开发阶段考虑工序开发阶段考虑工序
能力以及可生产性；能力以及可生产性；
••供应商一体化供应商一体化
••统计工具、思维处理统计工具、思维处理
方法等方法等
••面向直接客户，面向直接客户，
产品质量优越；产品质量优越；
••企业文化重组企业文化重组
••各种方法普遍应各种方法普遍应
用用 11
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---- 我国大部分企业质量管理的先天不足
质量管理的发展与对比
日本
中国
50年代 60年代 70年代 80年代 90 年代
传统的传统的QC SQC TQM QC SQC TQM 我国目前的我国目前的QC QC
处在传统质量管理向统计质量管理阶段过渡时期；
部分企业开始扎实地起步，并在摸索新路子。
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质量管理
ISO8402:2000:质量管理定义是：“确定质量方针、目标和职责并
在质量体系中通过诸如质量策划、质量控制、质量保证和质量改进使其
实现的全部管理职能的是所有活动”
质量管理是一个系统的闭环活动.（《新编质量管理学》）
质量管理的过程: 质量策划、质量控制和质量改进————朱兰三步曲
—— J.朱兰《朱兰论质量策划》
质量策划 质量控制
设
定
质
量
目
标
…
…
时 间
长期浪费 新的质量
控制区
原质量控制区
质
量
改
进
得到的教训
偶发故障
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PDCA循环
P策划 plan D实施do
A处理action C检查check
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P D C A
戴明环
四阶段七步骤
Q提高（产品、工作）
P D
C A
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浙江工商大学 四阶段七步骤
选择课题
掌握现状
分析问题原因
拟定对策并实施
确认效果
防止再发生和标准化
总结
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（D）
定义范围
了解过程
（M）
测量评估
确定目标
（A）
分析过程
确定重点
（I）
制定措施
实施改进
（C）
效果控制
持续改善
DMAICDMAIC
DEFINE
MEASURE
ANALYZE
IMPROVE
CONTROL
Six Sigma 五步法
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一、6SIGMA的产生
一、6SIGMA的产生
美国人喜欢不断地创新，而6SIGMA正是美国人在原TQM发展基础上"创新
"带来的产物。
朱兰、费根堡姆于20世纪60年代提出了TQM的概念。他们提出，为了生产具有
合理成本和较高质量的产品，以适应市场的要求，只注意个别部门的活动是不
够的，需要对覆盖所有职能部门的质量活动策划。
戴明、朱兰、费根堡姆的全面质量管理理论在日本被普遍接受。日本企业
创造了全面质量控制（TQC）的质量管理方法。统计技术，特别是"因果图"、"
流程图"、"直方图"、"检查单"、"散布图"、"排列图"、"控制图"等被称为"老
七种"工具的方法，被普遍用于质量改进。
全面质量管理（TQM）成为许多"世界级"企业的成功经验证明是一种使企
业获得核心竞争力的管理战略。质量的概念也从狭义的符合规范发展到以"顾客
满意"为目标。全面质量管理不仅提高了产品与服务的质量，而且在企业文化改
造与重组的层面上，对企业产生深刻的影响，使企业获得持久的竞争能力。
但是，全面质量管理易流于形式，质量管理需要一种更有号召力的质量改
进方式，正是在这种情况下，6SIGMA应运而生。
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二、6SIGMA的概念
二、6SIGMA的概念
6 SIGMA最初的含义是建立在统计学中最常见的正态分布基础上的。
它考虑了倍的漂移，这样落在6 SIGMA外的概率只有百万分之三点四，
即。一百万次出差错的机会中，只有次发生的可能，其实质
就是不要做错，建立做任何事一开始就要成功的理念。
6 SIGMA开始主要针对制造业，通过数据收集、研究分布规律，利
用正态分布分析它可能产生的缺陷数。以后逐渐发展到其它所有的过程，
包括服务业。
虽然6SIGMA是新诞生的一种理论，但其中的很多方法原先就有，
只是给予了新的内涵以及加以实践。
6SIGMA注意发现潜在的、隐藏的问题，它不是事后发现问题，再
采取措施；而是去寻找潜在的、可能的问题，预先处理，不给它发生的
机会。
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Six Sigma
6 Sigma由摩托罗拉公司于1993年率先开发，采取6 Sigma模式
管理后，该公司平均每年提高生产率12．3％，由于质量缺陷造成
的费用消耗减少了84％，运作过程中的失误率降低99．7％。
希腊字母sigma含义为“标准偏差”，6 Sigma 意为“6倍标准
差”，在质量上表示每百万坏品率少于。
所谓6 Sigma，即从顾客的角度出发，寻找品质决定因素
(Critical To Quality)，采用科学的方法，实现100万个产品中有3、
4个次品的完美品质。6 Sigma做为这一统计学标准的意义是，从
顾客对产品和服务满意的角度出发，让我们了解当前所处的位置和
将来的发展方向。不仅如此，6 Sigma还是提高产品质量，降低成
本，最终增强竞争力的企业战略, 以及改变工作方法和思考方式，
让顾客满意的经营哲学。
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6 Sigma的扩展
6 Sigma是一种管理策略，它是从摩托罗拉采用了这种策略并取得成绩
之后逐渐发展起来了。这种策略主要强调制定极高的目标、收集数据以及
结果分析，通过这些来减少产品和服务的缺陷。6 Sigma背后的原理就是
你检测在你的项目中有多少缺陷时，你就可以断定如何系统地减少缺陷，
使你的项目尽量完美。要想达到6 Sigma标准，则出错率不能超过百万分
之。
6 Sigma包括两个过程：6 Sigma DMAIC和6 Sigma DMADV，它们
是整个过程中两个主要的步骤。6 Sigma DMAIC是对当前低于6 Sigma规
格的项目进行定义、度量、分析、改善以及控制的过程。6 Sigma
DMADV则是对试图达到6 Sigma质量的新产品或项目进行定义、度量、分
析、设计和验证的过程。所有的6 Sigma项目是由大黑带协调绿带和黑带
来执行的。
6 Sigma拥护者声称这种策略可以使50％的项目受益，它可以使营运
成本降低、周转时间得到改善、材料浪费减少、对顾客需求有更好地理解、
顾客满意度增加以及产品和服务的可靠性增强。然而要想达到6 Sigma标
准需要付出很多，并且可能需要几年的时间才能实现。GE、联信等公司
是实施6 sigma管理的几个典型例子。
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必
先
利
其
器
工
欲
善
其
事
常用质量管理方法、工具
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方法分类
质量数据分类、分析
（QC老七种工具、过程能力、统计推断、回归分析、方差分析、
实验设计）
质量语言、思维创造、处理、整理;打破常规、
观念的变革.
（ QC新七种工具、因果图）
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科立特软件使用
软件简介
软件界面
软件安装
数据录入
功能介绍
问题讨论 25
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内容提纲
软件简介
软件界面
软件安装
数据录入
功能介绍
问题讨论 26
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定位：定位：““质量管理通用方法工具质量管理通用方法工具””软件软件;;
内容：汇集常用的质量管理工具、方法，并使它们有机结合内容：汇集常用的质量管理工具、方法，并使它们有机结合;;
应用：应用：QCQC小组、自主管理、六西格玛管理等质量改进工作小组、自主管理、六西格玛管理等质量改进工作..
关于QMC®QQS
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内容提纲
软件简介
软件界面
软件安装
数据录入
功能介绍
问题讨论 28
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主要界面
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数据概览
主要功能：通过对数据基本特征的浏览，来判断数据背后的初步信息主要功能：通过对数据基本特征的浏览，来判断数据背后的初步信息
基本统计量：看基本的数据特征：个数、最大值、最小值、均值、方差等基本统计量：看基本的数据特征：个数、最大值、最小值、均值、方差等
直方图概览：看基本的数据分布情况直方图概览：看基本的数据分布情况
散布点矩阵：看数据之间是否具有相关关系散布点矩阵：看数据之间是否具有相关关系
基本时序图：看数据趋势基本时序图：看数据趋势
正态性检验：看数据是否具有正态分布的特征正态性检验：看数据是否具有正态分布的特征
正态概率纸：正态概率纸：
偏度和峰度：偏度和峰度：
夏皮罗夏皮罗--威尔克法威尔克法 ：： 30
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QC老七种工具
因果图：因果图：
直方图：直方图：
排列图：排列图：
质量问题质量问题--不良品件数排列图不良品件数排列图
时间时间--质量问题数量排列图等质量问题数量排列图等
散布图：散布图：
控制图：控制图：
均值均值--极差、均值极差、均值--标准差、中位数标准差、中位数--级差、单值和移动极差控制图级差、单值和移动极差控制图
不合格品率、不合格品数、单位不合格数、不合格数控制图不合格品率、不合格品数、单位不合格数、不合格数控制图
常用图形：常用图形：
带状图、柱状图、折线图、雷达图、饼状图、箱线图带状图、柱状图、折线图、雷达图、饼状图、箱线图
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QC新七种工具
关联图关联图
树图（树图）树图（树图）
PDPCPDPC法法
箭条图（网络图）箭条图（网络图）
亲和图（亲和图（KJKJ法）法）
矩阵图（矩阵图（LL型、型、TT型、型、XX型、型、YY型）型）
矩阵数据分析法矩阵数据分析法
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过程分析
过程能力指数分析过程能力指数分析
过程性能指数分析过程性能指数分析
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统计推断
一个总体的均值检验一个总体的均值检验
一个总体的方差检验一个总体的方差检验
两个总体的均值检验两个总体的均值检验
两个总体的方差检验两个总体的方差检验
一个样本的比率一个样本的比率PP检验检验
二个样本的比率二个样本的比率PP检验检验
区间估计区间估计
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回归分析
一元线性回归分析一元线性回归分析
一元二次回归分析一元二次回归分析
多元线性回归分析等多元线性回归分析等
包包含含各各种种残残差差分分析析（（残残差差顺顺序序图图、、残残差差直直方方图图、、残残差差正正态态概概率率纸纸、、残残差差
散布图等分析）散布图等分析）
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方差分析
单因素方差分析单因素方差分析
双因素方差分析等双因素方差分析等
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试验设计
正交试验表设计正交试验表设计
试验结果分析试验结果分析
37
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内容提纲
软件简介
软件界面
软件安装
数据录入
功能介绍
问题讨论 38
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内容提纲
软件简介
软件界面
软件安装
数据录入
功能演示
问题讨论 39
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数据录入
质量数据分析
（QC老七种工具、过程能力、统计推断、回归分
析、方差分析、实验设计）
质量语言处理（ QC新七种工
具-因果图）
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数据录入（1）
定义“数据列”属性为必做步骤，否则无法进行数据分析。
“数据列”属性是指本列数据的类型，数据类型包含“计量型”、“计数型”、
“文本型”三种类型。具体操作：
双击每一数据列-“列头”位置，弹出对话框，依据对话框提示，根据实际，选择
合适的类型，其中，“计量型”需要根据实际情况选择“小数点位数”。如下图
所示，
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数据录入（2）
定义完“数据列”属性后，即可向表中输入数据信息。
表中具体数据生成可以采取“一一录入”和“复制-粘贴
”的方式。“复制-粘贴”方式适用于“文本”、“Execl、
Mintab、Wps、KJmp”等表格文件内数据的引用。
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数据录入（3）
质量语言录入：
1、因果图：树图生成结构图，直接产生因果图；
2、新七种工具绘制：特殊的基本符号、左右键配合产生菜
单选择；
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内容提纲
软件简介
软件界面
软件安装
数据录入
功能介绍
问题讨论 45
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核心功能介绍
数据概览数据概览
QCQC老七种工具老七种工具
QCQC新七种工具新七种工具
过程分析过程分析
回归分析回归分析
方差分析方差分析
试验设计试验设计
分分层层的的思思想想普普遍遍体体现现在在
各种方法、工具之中各种方法、工具之中
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第一部分
数据概览
——数据分布特征
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数据分布特征
数据基本统计量
集中趋势
离散程度
偏态与峰度
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基本统计量
最大值
最小值
平均值
中位数
众数
标准偏差
偏度
峰度
49
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第二部分
QC老七种工具
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因果图
排列图
直方图
检查表
分层法
散布图
控制图
追原因
抓重点
集数据
显分布
作解析
看相关
找异常
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因 果 图
因果图的概念
因果图的绘制
因果图的注意事项
绘制的注意事项
使用的注意事项
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排列图
排列图的概念
制作排列图的步骤
排列图的分类
排列图的注意事项
排列图与因果图结合使用
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排列图作法如下：
步骤1：针对存在的问题收集一段时间的数据；
步骤2：将各项不合格品数按从大到小的顺序排列，计算各
自所占的比率和累计比率；
步骤3：将横坐标按不合格品数从大到小的顺序，依次列出
各种不合格的原因；
步骤4：以左侧纵坐标为不合格品数，右侧纵坐标为累计比
率；
步骤5：在横坐标上的每个不合格原因处，画出与其不合格
品数对应的矩形；
步骤6：由左自右累加每个不合格原因的比率，画出累计频
数曲线。
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直方图的概念
直方图的作图步骤
如何使用直方图
11、直方图的常见类型、直方图的常见类型
22、直方图与公差界限比较、直方图与公差界限比较
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[散布图]
散布图是研究成对出现的两组相关数据之间关
系的简单示图。
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[散布图的作用]
散布图可以用来发现和确认两组相关数据之间
的关系并确认两组相关数据之间预期的关系。
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[散布图]
[散布图的应用程序]
（1） 收集成对数据（x，y）
（2） 标明x轴和y轴
（3） 找出x和y的最大值和最小值，并用这两个值
标定横轴（x）和纵轴（y）
（4） 描点
（5） 判断
62
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图16-1 散布图中的点子云形状
强正相关
y
x
强负相关
y
x
弱正相关
y
x
弱负相关
y
x
不相关
y
x
曲线相关
y
x
散布图
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质量管理起于控制
图
终于控制图
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分组的基本原则
•• 组内尽量只包括偶然因素导致的正常组内尽量只包括偶然因素导致的正常
波动；波动；
•• 异常原因导致的波动尽可能在组间的异常原因导致的波动尽可能在组间的
波动中体现。波动中体现。
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计量型控制图
计数型控制图
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确定要制定
控制图的特性
是计量型
数据吗？
关心的是
不合格品
率吗？
关心的是单
位不合格品
数吗？
样本容量
恒定吗？
样本容量
恒定吗？
是否能均匀或
不能按子组去
取样？
子组、均
值是否能
简单的求
得？
子组容量是否大
于或等于9？
是否能方便地
求得子组的S
值？
使用P图 使用u图
使用中位数极差
图
使用X-R图
使用X-R图
使用X-R图使用X-s图
使用Pn或p图 使用c或u图
是
是
是
是
是
是
是
是
是
否 否
否
否
否
否
否
否 67
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1、收集
•收集数据并画在图上
2、控制
•根据过程数据计算试验控制限
•识别变差的特殊原因并采取措施
3、分析及改进
•确定普通原因变差的大小并采取措施减少它
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.收集数据收集数据
.画图画图
.计算控制限计算控制限
.将试验控制限及中心线画在图上将试验控制限及中心线画在图上
.分析极差图和均值图分析极差图和均值图
.分析特殊原因，采取措施予以消除分析特殊原因，采取措施予以消除
.修改数据或重新采集数据修改数据或重新采集数据
.重新画图，计算控制限重新画图，计算控制限
.计算过程能力和性能指数计算过程能力和性能指数
.分析过程能力分析过程能力
.保持过程，改进过程保持过程，改进过程
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控制图判稳和判异原则
判稳原则
判异原则
（1）连续25点在控制线内（该条准则风险
较大，进行工序分析时，虽好取40组以上的
数据更稳妥）
（2）少于1/35
（3）少于2/100
（（11）超出控制限的点）超出控制限的点
（（22）链）链
（（33）明显的非随机图形）明显的非随机图形
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[控制图]
[常规控制图的分类]
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表15-1 常规控制图表
类 别 控制图符号 控制图名称 控制界限
计
量
控
制
图
均值—极差控制
图
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续
表
类别 控制图符号 控制图名称 控制界限
计
量
控
制
图
均值—标准差控制
图
中位数—极差控制
图
单值—移动极差控
制图
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续表
类
别
控制图符号 控制图名称 控制界限
计
数
控
制
图
p 不合格品率控
制图
np 不合格品数控
制图
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续表
类
别
控制图符号 控制图名称 控制界限
计
数
控
制
图
u
单位不合格数控
制图（旧称：单
位缺陷数控制图）
c
不合格数控制图
（旧称：缺陷数
控制图）
注：下控制界限公式中的“–”表示以0为自然下界。 75
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常规控制图的判断准则
以均值 控制图为例，判断异常的8条检验准则
如下
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在点子随机排列的情况下，出现下列情况之一，
就判断过程处于稳态，即没有异常波动的状态。
（1）连续 25个点，落在控制界限外的点数为0。
（2）连续 35个点，落在控制界限外的点数小于等
于1。
（3）连续100个点，落在控制界限外的点数小于等
于2。
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检验4：连续14点中相邻点交替上下
图15-2 判断异常的检验准则
检验1：1个点落在A区以外
UCL
LCL A
B
C
C
B
A
检验2：连续9点落在中心线同一侧
UCL
LCL A
B
C
C
B
A
检验3：连续6点递增或递减
UCL
LCL A
B
C
C
B
A UCL
LCL A
B
C
C
B
A
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检验5：连续3点中有2点落在中心线
同一侧的B区以外
UCL
LCL A
B
C
C
B
A
检验6：连续5点中有4点落在中心
线同一侧的C区以外
UCL
LCL A
B
C
C
B
A
检验7：连续15点落在中心线两侧
的C区内
UCL
LCL A
B
C
C
B
A
检验8：连续8点落在中心线两侧且无
一在C区内
UCL
LCL A
B
C
C
B
A
79
浙江工商大学
步骤1 ：确定待控制的质量指标，即控制对象。
步骤2 ：取预备的数据。
步骤3 ：计算
步骤4 ：计算
步骤5 ：计算R图控制界限， 控制界限，并作图。
步骤6 ：将预备的数据在R图中打点，判稳；
若判定过程处于稳态，则进行步骤7。
若过程出现了异常，则需执行“查出原因，采取措施，保证消
除，纳入标准，不再出现”，然后转入步骤2，重新收集数
据。 80
浙江工商大学
步骤7 ：将预备的数据在 图中打点，判稳。
若判定过程处于稳态，则进行步骤8；
若过程出现了异常，则需执行“查出原因，采取
措施，保证消除，纳入标准，不再出现”，然后
转入步骤2，重新收集数据。
步骤8 ：计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求
步骤9 ：延长 图的控制界限，进入过程的日常控制
阶段。
81
浙江工商大学
第三部分
QC新七种工具
82
浙江工商大学
新七种工具
关
联
图
树
图
P
D
P
C
法
箭
条
图
K
J
法
矩
阵
图
矩
阵
数
据
分
析
83
浙江工商大学
新七种工具
关
联
图
树
图
P
D
P
C
法
箭
条
图
K
J
法
矩
阵
图
矩
阵
数
据
分
析
84
浙江工商大学
关联图的概念
• 现代企业管理，必须注意解决产品质量、提高自动化程
度、节约资源防止公害等重大问题，每一方面又都与复杂
的因素相关联。质量管理中遇到的问题，也是由各种各样
的因素所组成。这些复杂因素之间的联系并非都象因果图
所示的“单线联系”，而是错综复杂的“多头联系”。关
联图正是适应了这种要求。
• 关联图法也称关系图法。它是把几个问题与其主要因素
之间的因果关系，用箭条线连接起来表示逻辑关系，进而
找出解决问题的适当措施的一种方法。
85
浙江工商大学
关联图的概念图
86
浙江工商大学
关联图的主要用途
有效解决多种目标型问题
确定质量方针
拟定制造过程中预定不良品的措
施
提出解决市场问题的措施
改进企业的日常管理活动
87
浙江工商大学
关联图示例（饭店客源少）
88
浙江工商大学
新七种工具
关
联
图
树
图
P
D
P
C
法
箭
条
图
K
J
法
矩
阵
图
矩
阵
数
据
分
析
89
浙江工商大学
树图的概念
在计划与决策过程中，为了达到某种目的，
就需要选择和考虑某种手段，而为了采取这一手
段，又要考虑它下一级的相应手段。这样上一级
手段就成为下一级手段的行动目的。如把这些要
达到的目的和所需的手段按顺序层层展开，直到
可采取措施为止，并绘制成图（树图），就能对
问题有一个全面的认识，然后从图中找出问题的
重点，提出实现预定目标的最佳途径。
90
浙江工商大学
树图的概念图
目
的
手段
目
的
手段
目
的
手段
91
浙江工商大学
树图的主要用途
新产品开发过程中设计质量的展开
制订质量保证计划，对质量保证活
动进行展开
与因果图结合使用
目标、方针、实施事项的展开
明确部门职能、管理职能
对有关质量、成本、交货期等问题
的创意进行展开
92
浙江工商大学
树图的绘制方法
问题111
93
浙江工商大学
树图应用示例
某厂专业从事书籍装订布生产，
作业时，布幅方向发生断裂的不合
格品较多，造成最终产品报废。于
是将“把因断裂造成的不良降低到
最小”设定为目标，进而分解为“
不断裂”和“减少因断裂而产生的
损失”两个目标，根据各种不同的
情况，进行评价，并作成树图。
树图作成以后，对末端对策进
行详细评价，确定了具体的实施事
项，并逐一实施，结果，从对策实
施后6个月，平均每月的损失减少到
原来的一半。
94
浙江工商大学
95
浙江工商大学
新七种工具
关
联
图
树
图
P
D
P
C
法
箭
条
图
K
J
法
矩
阵
图
矩
阵
数
据
分
析
96
浙江工商大学
PDPC法的概念
PDPC法，也称过程决策程序
图法，是为了完成某个任务或达
到某个目标，在制定行动计划或
进行方案设计时，预测可能出现
的障碍和结果，并相应地提出多
种应变计划的一种方法。这样在
计划执行过程中遇到不利情况时，
仍能按第二、第三或其它计划方
案进行，以便达到预定的计划目
标。
97
浙江工商大学
PDPC法概念图
98
浙江工商大学
PDPC法的用途
制订方针目标管理中的实施计划
制订科研项目的实施计划
对整个系统的重大事故进行预测
有效控制项目的实施
99
浙江工商大学
PDPC法的特征
不是从局部，而是从全局、整体掌握系
统的状态，因而可作全局性判断
可按时间先后掌握系统的进展情况
把握信息及时，可不断对计划措施进行
补充、修订，PDPC图不是一成不变的。
100
浙江工商大学
PDPC法应用示例
101
浙江工商大学
新七种工具
关
联
图
树
图
P
D
P
C
法
箭
条
图
K
J
法
矩
阵
图
矩
阵
数
据
分
析
102
浙江工商大学
箭条图（网络图）的概念
箭条图法又称网络计划技术，
是安排和编制最佳日程计划，有
效地实施进度管理的一种科学方
法。一项任务或工程，可以分解
为许多作业，这些作业在生产工
艺和生产组织上相互依赖、相互
制约，用箭条图可以把各项作业
之间的这种关系清晰地表示出来，
通过箭条图，能找出影响工程进
度的关键和非关键因素，统筹协
调，合理利用资源，提高效率。
103
浙江工商大学
箭条图概念图
104
浙江工商大学
箭条图的用途
制订详细的计划
在计划阶段对方案仔细推敲，保
证计划的严密性
计划实施后，对于情况的变化和
计划的变更可做出适当的调整
能够具体而迅速地了解某项工程
延期对总体进度的影响，从而及
早采取措施
105
浙江工商大学
某项目管理Gantt图
作业名称 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
基础工程
框架安装
外部装饰
外壁粉刷
内壁作业
排管工程
电线安装
设备安装
内壁油漆
内部粉刷
检查验收 106
浙江工商大学
根据Gantt图画出的箭条图
107
浙江工商大学
新七种工具
关
联
图
树
图
P
D
P
C
法
箭
条
图
K
J
法
矩
阵
图
矩
阵
数
据
分
析
108
浙江工商大学
KJ法（亲和图法）的概念
KJ法，又称亲和图法，是针对某一具
体问题，充分收集各种经验知识、想法
和意见等语言、文字资料，按其相互亲
和关系进行汇总整理，使问题明确起来，
求得统一认识和协调工作，以利于问题
解决的一种方法。
109
浙江工商大学
KJ法的主要用途
认识未知事物
打破现状，提出新的方针
促进协调，统一思想
贯彻上级方针
110
浙江工商大学
KJ法步骤
确定课题
收集语言资料
将语言资料制成卡片
整理卡片
制图
111
浙江工商大学
KJ法（亲和图法）应用场合
112
浙江工商大学
KJ法应用示例
113
浙江工商大学
新七种工具
关
联
图
树
图
P
D
P
C
法
箭
条
图
K
J
法
矩
阵
图
矩
阵
数
据
分
析
114
浙江工商大学
矩阵图的概念
所谓矩阵图法，是一种利用多维思考去逐步明确
问题的方法，其工具是矩阵图。从问题的各种关系
中，找出成对要素Lj和Ri，用数学上矩阵的形式排成
行和列，在其交点上标示出L和R各因素之间的关系，
从中确定关键点。
在寻求问题的解决手段时，若目的（或结果）
能够展开为一元手段（或原因），则可用树图法；
若有两种或两种以上的目的（或结果），则其展开
用矩阵图较为合适。
115
浙江工商大学
矩阵法的概念图
R
R1 R1 … Ri … Rm
L
L1
L2
…
Lj
…
Ln
着眼点
116
浙江工商大学
矩阵图的主要用途
确定系统产品开发、改进的着眼点
在产品开发过程中，对产品质量进行展开
系统地核实产品的质量与各项操作乃至管理活动的
关系，便于全面地对工作质量进行管理
发现制造过程不良品的原因
了解有关市场信息，制定市场产品发展战略
明确一系列项目与相关技术之间的关系
探讨现有材料、技术的应用新领域
117
浙江工商大学
矩阵图的几种形式
118
浙江工商大学
新七种工具
关
联
图
树
图
P
D
P
C
法
箭
条
图
K
J
法
矩
阵
图
矩
阵
数
据
分
析
119
浙江工商大学
矩阵数据分析法
矩阵数据分析法是对矩阵图法中的
行与列之间因素的相关程度予以定量
表示的方法，是新七种工具唯一利用
进行数据分析的方法，其结果仍用图
来表示，应用多元统计原理，进行多
变量解析，主要方法为主成分分析法。
120
浙江工商大学
矩阵数据分析法示例
121
浙江工商大学
矩阵数据分析结果（1）
122
浙江工商大学
主成份散布图
123
浙江工商大学
特性值散布图
124
浙江工商大学
第四部分
过程能力分析
125
浙江工商大学
指工序中人、机、料、法、测、环指工序中人、机、料、法、测、环
（（5M1E5M1E）诸因素均处于规定的条件下，）诸因素均处于规定的条件下，
操作呈稳定状态时所具有的质量水平。操作呈稳定状态时所具有的质量水平。
通常用质量特性分布的标准偏差通常用质量特性分布的标准偏差的的
66倍来表示。倍来表示。
11、过程（工序）能力的概、过程（工序）能力的概
念念
126
浙江工商大学
11 22 33
1
2
3
〈〈〈〈
6611
6622
6633
127
浙江工商大学
(a) (b)
(c) (d)
128
浙江工商大学
（（11）过程（工序）能力指数的概念）过程（工序）能力指数的概念
（（22）过程（工序）能力指数的计算）过程（工序）能力指数的计算
（（33）过程（工序）能力指数的评定）过程（工序）能力指数的评定
（（44）提高过程（工序）能力指数的途径）提高过程（工序）能力指数的途径
（（55）过程（工序）能力调查）过程（工序）能力调查
129
浙江工商大学
11、过程质量策划、过程质量策划
22、关键过程、特殊过程的识别、关键过程、特殊过程的识别
33、过程（工序）质量控制点、过程（工序）质量控制点
A A、过程（工序）质量控制点设置原则、过程（工序）质量控制点设置原则
B B、设置质量控制点的步骤、设置质量控制点的步骤
C C、设置质量控制点应注意的问题、设置质量控制点应注意的问题
D D、编制质量控制点作业指导书、编制质量控制点作业指导书
44、过程质量控制指导文件、过程质量控制指导文件
130
浙江工商大学
过程能力指数的定义
过程能力满足内外部
顾客要求的程度。
131
浙江工商大学
过程能力指数的计算
1、双侧公差
或2、单侧公差
3、修正偏移后
132
浙江工商大学
CC
pp
USL--LSLUSL--LSL PPMPPM
11σσ 317310317310
22σσ 4570245702
33σσ 27002700
44σσ 6464
55σσ
66σσ
133
浙江工商大学
134
浙江工商大学
135
浙江工商大学
136
浙江工商大学
第五部分
统计推断
137
浙江工商大学
数据与推断
工序 批次 样本 数据
检测
推断
138
浙江工商大学
推断统计在统计方法中的地位
统计方法
描述统计
参数估计 假设检验
推断统计
139
浙江工商大学
统计推断的过程
样样
本本
总体总体
样本统计量样本统计量
例如：样本均例如：样本均
值、比例、方值、比例、方
差差
总体
均值
、
总体
均值
、
比例
、方
差
比例
、方
差
140
浙江工商大学
第六部分
回归分析
141
浙江工商大学
回归分析
研究两组数据（x,y)之间的关系的一种统计工具
两组数据的6种可能关系
强正相关、弱正相关、强负相关、弱负相关、非线性相关、不相
关
·.
·.
·.
·.
·.·.
·.
·.·.
·.
·. ·.·.
·.
·.
·.
·.
·.·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
r=1
r=0r=-1
r=00＜r＜1
-1＜r＜0
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
·.
142
浙江工商大学
一、散布图一、散布图
二、相关系数二、相关系数
1 1、相关系数的定义、相关系数的定义
2 2、相关系数的检验、相关系数的检验
3 3、具体计算、具体计算
回归分析
143
浙江工商大学
三、一元线性回归方程三、一元线性回归方程
1 1、一元回归方程的求法、一元回归方程的求法
2 2、回归方程的显著性检验、回归方程的显著性检验
3 3、利用回归方程进行预测、利用回归方程进行预测
4 4、利用回归方程进行控制、利用回归方程进行控制
144
浙江工商大学
相关系数及相关系数表
表示两组数据(x,y)关系的密切程度的统计量——相关系数，
用r表示。数学定义为：
其中：
1. 不线性相关并不意味着不相关；
2. 有相关关系并不意味着一定有因果关系；
3. 回归分析/相关分析研究一个变量对另一个（些）变量的统计
依赖关系，但它们并不意味着一定有因果关系。
4. 回归分析对变量的处理方法存在不对称性，即区分应变量和自
变量；相关分析则对称地对待两个变量，两个变量都被看作是
随机的。 145
浙江工商大学
相关系数表
n-2 5% 1% n-2 5% 1% n-2 5% 1%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
35
40
45
50
60
70
80
90
100
125
150
200
300
400
1000
相关系数的检验： H0: ρ＝0，H1: ρ≠0
其拒绝域为：
146
浙江工商大学
一元回归方程表达式
方程系数的估计
运用最小二乘法对方程系数a,b进行估算。
方程显著性检验
1. 相关系数r检验
2. 方差分析
平方和
自由度 fT=n-1 fR=1(自变量数） fe=fT-fR
一元线性回归方程的获得
147
浙江工商大学
利用回归方程的进行预测
在获得一个有意义的回归方程后，可
以通过给定一个x值，来预测可能的结
果y。
点估计 y0=a+bx0
区间估计
那么
当 n>30
其中
148
浙江工商大学
149
浙江工商大学
150
浙江工商大学
第七部分
方差分析
151
浙江工商大学
方差分析（方差分析（Analysis of Variance, Analysis of Variance,
ANOVA)ANOVA)是假设检验的一种延续与扩展是假设检验的一种延续与扩展..
它可以解决诸如多个均值是否相等
等方面的检验问题，在因素分析中具有
一定的优势。
方差分析
152
浙江工商大学
11、单因子方差分析、单因子方差分析
Ar
…
A2
A1
均值水平
…
试验数据 和
… …
…随着随着AA水平的变化，水平的变化， 之间有无显著差异。之间有无显著差异。
myyy 11211 ,,, L
ry1y 2y
myyy 22221 ,,, L
rmrr yyy ,,, 21 L
1T
2T
rT
1y
2y
ry
153
浙江工商大学
计算步骤（一）
(1)计算因子A的每一水平下数据的和T
1
，T
2
，…，T
r
及 总和T；
(2)计算各类数据的平方和
(3)依次计算S
T
，S
A
，S
e
；
154
浙江工商大学
计算步骤（二）
(5)对于给定的显著性水平，将求得的F值与F分布表中的比较，
当时认为因子A是显著的，否则认为因子A是不显著的。
来源 偏差平方和 自由度 均方和 F比
因子A =r-1
误差e =n-r
总计T =n-1
(4)填写方差分析表
AS
eS
TS
Af
ef
Tf
AAA fSV /=
eee fSV /=
eA VVF /=
155
浙江工商大学
例题
现现有有甲甲、、乙乙、、丙丙三三个个航航班班，，为为了了了了解解不不同同航航班班之之间间乘乘
客客人人数数有有无无明明显显的的差差异异，，现现分分别别从从每每一一个个航航班班中中随随机机抽抽取取
四四天天的的实实际际人人数数，，数数据据如如表表所所示示，，试试问问三三个个航航班班的的乘乘客客数数
是否相同？是否相同？航班 人 数
甲 115 116 98 83
乙 103 107 118 116
丙 73 89 85 97
156
浙江工商大学
计算（1）
157
浙江工商大学
方差分析表
来源 偏差平方和 自由度 均方和 F比
因子A =1304 =2 =652
误差e =1192 =9 =
总计T =2496 =11
如果给定 = ，从F分布表查得 ，由于F>，所以
在 =水平上我们的结论是因子A是显著的。这表明不同航班的人数
有明显的差异。
AS
eS
TS
Af
ef
Tf
AV
eV
=F
158
浙江工商大学
159
浙江工商大学
如果同时需考虑两个因素A与B的影响，则可进行双因素方差分
析。
双因素方差分析中需假设两个因素不交互作用，即各自独立地发挥影
响作用。
（一）数据结构
表 双因素方差分析数据结构
因 素 A
A1 A2 … Ar
因 B1 x11 x12 … x1r
素 B2 x21 x22 … x2r
B … … … … … …
Bk xk1 xk2 … xkr
…
六、双因子方差分析六、双因子方差分析
160
浙江工商大学
表 双因素方差分析表
误差来源 离差平方和 自由度 均方差 F值
A因素 SSA r-1 MSA=SSA/(r-1) A=MSA/MSE
B因素 SSB k-1 MSB=SSB/(k-1) FB=MSB/MSE
随机误差 SSE (r-1)(k-1) MSE=SSE/(r-1)(k-1)
合计 SST n-1 SST/(n-1)
在饮料销售例中，如果我们还关心不同超市是否对销售有影响，这时
可将5个不同的超市作为因素B考虑，它有5个水平。双因素分析结果如下：
差异源 偏差平方和 自由度 均方和 F值 F临界值()
行 4
列 3
误差 12
总计 19
161
浙江工商大学
162
浙江工商大学
第八部分
试验设计
163
浙江工商大学
实验设计
产品质量的提高，工艺参数的优化，产品结构的改
进，配方的完善都需要进行大量的实验。
实验方案设计和实验数据的处理分析的好坏直接影
响实验的效果和实验的效率。
实验设计分为：完全搭配实验和正交实验
164
浙江工商大学
一一、、试试验验设设计计的的基基本本概概念念与与正正交交
表表
（一）试验设计（一）试验设计
（二）正交表（二）正交表
第三节 试验设计(DOE)
165
浙江工商大学
二、无交互作用的正交设计与数据分析二、无交互作用的正交设计与数据分析
（一）试验的设计（一）试验的设计
（二）进行试验和记录试验结果（二）进行试验和记录试验结果
（三）数据分析（三）数据分析
1 1、数据的直观分析、数据的直观分析
2 2、数据的方差分析、数据的方差分析
3 3、最佳条件的选择、最佳条件的选择
4 4、因子的贡献率、因子的贡献率
166
浙江工商大学
（一）试验设计（一）试验设计
（二）数据分析（二）数据分析
1 1、方差分析、方差分析
2 2、最佳条件的选择、最佳条件的选择
（三）避免混杂现象（三）避免混杂现象--------表头设计的一个原则表头设计的一个原则
三、有交互作用的正交设计与数据分析三、有交互作用的正交设计与数据分析
167
浙江工商大学
168
浙江工商大学
169
浙江工商大学
内容提纲
软件简介
软件界面
软件安装
数据录入
功能演示
问题讨论 170
